Продукты
Назад к списку мероприятий

Практическая аналитика для непрерывного производства

Дата

27 мая 2021, 15:00

Длительность

1 час 30 минут

Статус

Завершено

О мероприятии

Компании Seeq, ИндаСофт и Mail.ru Cloud Solutions провели вебинар на тему «Практическая аналитика для непрерывного производства».

 

На сегодняшний день нами наиболее высоко ценятся решения и сервисы, помогающие быстро и с минимальными затратами оптимизировать бизнес и получать больше ценности от данных. Таким инновационным продуктом является SaaS-решение Seeq, теперь доступное на платформе Mail.ru Cloud Solutions.

 

В последнее время идёт много разговоров вокруг предиктивной аналитики, машинного обучения и Data Science, но не хватает программных продуктов для решения реальных прикладных проблем, стоящих перед предприятиями. Возникают вопросы: как агрегировать, анализировать и рационально использовать производственные данные, как повышать результативность и эффективность производства, как сокращать издержки и увеличивать прибыль, оптимизировав производственный процесс.

 

В рамках нашего события были представлены кейсы для трех отраслей: Oil & Gas, Power Generation, Metals & Mining. Кейсы рассмотрены с демонстрацией системы Seeq, позволяющей работать с данными временных рядов на новом профессиональном уровне. На мировом рынке инструментами Seeq пользуются такие известные компании как: SHELL, Tesla, BP, CEMEX, BASF, SIEMENS, Chevron, P&G и многие другие.

 

На вебинаре мы рассмотрели:

 

1. Как работает SaaS-решение Seeq, как оно помогает анализировать данные технологических процессов: искать, очищать, фильтровать, добавлять контекст и делать многое другое.

2. Как инженеры могут использовать свои знания и опыт, чтобы быстро находить первопричины аномалий процессов, отслеживать производительность процессов и активов, прогнозировать производительность.

3. Как сократить время на каждом этапе производства, чтобы увеличить производительность предприятия на примере производителя химической продукции — сокращение времени простоя между циклами привело к росту прибыльности.

4. Как собирать данные из разрозненных источников и гарантировать точность измерений на примере газотранспортной компании, которая смогла со 100% точностью учитывать потребление газа клиентами и избежать недоплат.

5. Заранее планировать техобслуживание и прогнозировать сбои в работе оборудования на примере нефтедобывающей компании — где только мониторинг параметров клапанов помогает избежать миллионных потерь прибыли и экономить огромные средства на внеплановом ТО.

 

В программе

Дмитрий Сухамера
Дмитрий Сухамера Директор по развитию бизнеса «IoT и промышленная автоматизация», «Mail.ru цифровые технологии»
Наталья Акуленко
Наталья Акуленко Инженер по разработке программного обеспечения, «Seeq Corporation»
Александр Кривошеев
Александр Кривошеев IT Adviser «Shell Russia»
Иван Колмыков
Иван Колмыков Директор по работе с ключевыми заказчиками, «ИндаСофт»
Александр Жиманов
Александр Жиманов Системный инженер, «OSIsoft»