機器操作の最適化、予測監視、技術体制に対する実質利益の依存関係の構築、およびデジタル化学の分野における他の多くのタスクは、すでにDataScienceテクノロジーを使用して解決されています。 生産プロセスとビジネスプロセスのデジタル変換の一環として、Advanced Analyticsの方向性に取り組んでいます。
プロセスのすべての機能と技術的パラメーターを考慮して、生産量を正しく予測することは可能ですか？ すぐにわかります。
SIBURはAIコミュニティとともに、データサイエンスのオンラインチャンピオンシップを開始し、11月19日まで続きます。 参加を希望する方は、11月16日までに登録する必要があります。 決定は19日まで、そして11月24日まで-最終決定です。
賞金総額は600,000ルーブル以上です。1位-200,000ルーブル、2位-150,000ルーブル、3位-70,000ルーブル、4、5、6位-40,000ルーブル。 追加のトラックの最高のプロジェクト-20 000ルーブルとクアドロコプター。 チームには1〜4人の参加者を含めることができます。
Alexey Vinnichenko、高度な分析のヘッド：
「チャレンジコンテストを行うだけでなく、実際の制作作業を行うというアイデアがありました。これは今や単純で抽象的ではなく、レーダーにあり、コミュニティに提供して、SIBURで何ができるかを示しています。 タスクは膨大であり、5つのサブタスクで構成され、結果として1つのパズルにまとめる必要があります。 面白いはずです。 そして、もちろん、新鮮で革新的なアイデアに感謝します。」
注意、タスク：
エチレンの生産のためのプラントでの化学反応中に、目的の有用な製品に加えて、多くの副産物が形成されます。 望ましくないが避けられない反応生成物の1つは炭素（コークス）であり、反応器の壁と触媒に付着します。 エチレンの生産を計画するには、生産の量と効率を予測できる必要があります。これは、機器の状態、モードの制限、および外部要因に依存します。 生産量の予測という世界的な問題を解決するのに役立ついくつかの予測モデルを実装する必要があります。
→ 参照による詳細と登録