Козлов Алексей | Машинное обучение в промышленном процессе растворения никеля

Козлов Алексей, Data Scientist at АО «Кольская ГМК»
"Машинное обучение в промышленном процессе растворения никеля: проклятие данных, машинное колдовство и темное предсказание"
Тезисы:
1. Описание технологии: растворение никеля является важным процессом в промышленности, который требует высокой точности и эффективности.
2. Обозначение целей: использование машинного обучения для улучшения качества процесса растворения никеля и повышения его эффективности.
3. Способы достижения: анализ данных, разработка моделей машинного обучения, оптимизация процесса на основе полученных результатов.
4. Чем управляем? Мы управляем процессом растворения никеля и его параметрами, такими как температура, давление и концентрация химических веществ.
5. Как собирались данные? Данные были собраны из различных источников, включая датчики и логи процесса, а также результаты анализа химических образцов.
6. Построение модели: мы использовали алгоритмы машинного обучения, для построения модели, которая может предсказывать оптимальные параметры процесса.
7. Адова автоматика: мы разработали систему автоматического управления, которая использует модель машинного обучения для оптимизации процесса растворения никеля.
8. Магия управления: благодаря использованию машинного обучения, мы смогли достичь более точного и эффективного процесса растворения никеля, что привело к улучшению качества продукции и экономической выгоде для компании.

[@AlexeyMatushevsky]

Отличный доклад!

[@somebody5186]

Bylo 30% a seichas stremitsya k 100%. Ushel ot otveta :)

[@fur1ous112]

Почему это не коммерческая тайна?

[@antonabrarov3412]

А какие данные считаете коммерческой тайной?

[@fur1ous112]

@@antonabrarov3412 ну мб саму идею, что ОВП можно предсказывать как временной ряд, а не химию, и за счёт этого превентивно регулировать