Поиск

Digital Industry 4.0

Внедрение цифровых инноваций в физический мир промышленного предприятия
Инновации
Цифровые двойники производственных активов и имитационные модели производственных процессов
Скорость
Прагматичное применение быстрых побед на основе долгосрочной стратегии предприятия
Масштабирование
Инновационное развитие компании. Создание внутренней команды Industry Data Science

Цифровые бизнес-модели

IOT платформа
Операционная эффективность
Банк сценариев и маркетплейс
Управление данными
Кросс-платформенность
Мы работаем с любыми аппаратными и программными платформами
Анализ данных
Продвинутые алгоритмы и новейшие методики анализа данных
Масштабируемость
Наши решения работают как в масштабах небольшого предприятия так и на крупных производствах
Преимущество для всех
Наша работа строится на принципах взаимовыгодного сотрудничества

Драйверы инноваций

Промышленный
IOT
Включение в единую сеть огромного количества в прошлом «оффлайн-устройств»
Цифровой
двойник
Возможность создавать цифровую модель реальных процессов и просчитывать сценарии
Big
Data
Данные становятся основой для сложной аналитики и AI
Клиентский
опыт
Новый подход к сбору и анализу данных от клиентов и пользователей

Радикальные
инновации

Внедрение цифровых инноваций в физический мир промышленного предприятия
Digital Twin Industry
Цифровые двойники производственного оборудования, машин и механизмов
Цифровой двойник (Digital Twin) – цифровая копия физического объекта или процесса, построенная на основе данных полученных от различных источников информации (датчики, контроллеры и т.п.). Цифровая копия – это набор математических/статистических/интеллектуальных методов, которые позволяют обработать исходные данные таким образом, что приводит к однозначной интерпретации или идентификации физического объекта или процесса.
Digital Twin Industry
Digital Workflow Management System
Имитационные модели деловых или производственных процессов
Метод исследования позволяющий описать систему производственных процессов (Системы) как они проходят в действительности. Служит для проведения экспериментов и получения устойчивых статистических результатов, а также имитации будущего состояния Системы.
Digital Workflow Management System

Высокая
скорость

Прагматичное применение быстрых побед на основе долгосрочной стратегии предприятия
Визуальное проектирование
Применение зрелых технологий с использованием подхода Low-Code – визуальное проектирование
Использование цикла DevOps совместно с инструментом Loginom позволяет максимально быстро реализовать аналитические проекты, а также учитывать новые или более сложные требования от заказчика, которые обязательно возникают в ходе проекта.
Визуальное проектирование на базе Loginom
Loginom — универсальная аналитическая платформа широкого спектра применения. Она может использоваться как для решения локальных задач, так и для построения корпоративных систем принятия решений, анализирующих огромные массивы данных.
Artificial Intelegence
Knowledege Discovery
Data Mining
Statistical process
Быстрое создание решения
Легкое внесение изменений
Короткий путь от MVP к промышленному решению
Гибкие средства интеграции в ИТ-систему предприятия
Преимущества визуального проектирования:
Стоимость
в 4 + раза дешевле
суммарная стоимость внедрения
Скорость
в 5 раз быстрее
скорость внедрения проектов
Трудоёмкость
в 3 + раз меньше
человеческих ресурсов

Возможности
масштабирования

Инновационное развитие компании. Создание внутренней команды Industry Data Science
Цифровизация приводит к изменениям в следующих видах деятельности любой компании: изменение бизнес-модели, изменение операционной модели, изменения в управлении информацией.
Проектирование
  • Повышение эффективности проектирования изделий
  • Автоматизация оценки поставщиков
  • Прогнозирование требований к деталям
Производство
  • Улучшение процессов
  • Автоматизация сборочных линий
  • Радикальное сокращение количества ошибок
  • Сокращение времени доставки материалов и комплектующих
Надежность
  • Прогнозирование работоспособности оборудования
  • Предиктивный ремонт и обслуживание
  • Увеличение доступности производственных активов
Развитие
  • Оптимизация планирования и распределения ресурсов
  • Повышение квалификации персонала
  • Создание конкурентных преимуществ на основе ноу-хау
10% повышение производительности и улучшение процессов НИОКР, использующих AI
Увеличение выпуска продукции на 30% при использовании Machine learning
Оптимизация затрат на обслуживание производственных активов на 13% за счет Machine learning
12% экономии благодаря оптимизации планирования и распределения
Для обучения сотрудников мы используем современные технологии в обучении на основе патентованной технологии Веримаг

Наши
компетенции

Инновационное развитие компании. Создание внутренней команды Industry Data Science
Поиск знаний и сложных закономерностей в базах данных промышленных предприятий и компаний с использованием Knowledge Discovery in Databases, Data Mining и др.
Созданием систем прогнозирования спроса с использованием методологии Sales and Operations Planning.
Повышение надежности оборудования с использованием международных стандартов Reliability Centered Maintenance.
Создание Систем поддержки принятия решений с использованием технологий Artificial Intelligence, Statistical process control и др.

Наш подход

Контуры промышленного решения
DEV, TEST, PREPROD — создание успешного аналитического решения. PROD — гарантированный бизнес-результат
Контуры промышленного решения

Команда

Понимание целей и требований бизнеса трансформируется в гипотезы и проблемы интеллектуального анализа данных.
Важнейшая роль Бизнес-аналитика в качестве постановщика задач – это повышение ценности для бизнеса через цикл CRISP-DM
Промышленная аналитическая среда реализуется с использованием четырех независимых контуров
Проектирование Хранилища данных (Data Warehouse), и разработка сценариев ETL (Extract, Transform, Load).
Обработка данных и построение моделей/сценариев по решению задач проекта
Mathematics and statistics, Machine learning, Data modeling, Data mining, Data visualization. Инструменты и технологии: Python, MySQL и др.