Уважаемые партнеры! Приглашаем вас принять участие в промопрограмме на всю линейку продукции Patriot. Закупая оборудование Patriot, вы накапливаете бонусы. По итогам акции накопленные бонусы выдаются в виде подарочных сертификатов различных розничных сетей по вашему выбору
Получите кешбэк 5% на закупку новых моделей мини-ПК CBR до 15 декабря^ Артикул 11039713 CBR DT-001 Артикул 11039714 CBR DT-002 Артикул 11111883 CBR DT-007 Артикул 11113650 CBR DT-008 В течение 10 дней после отгрузки заполните форму регистрации, указав свои данные: ФИО, код клиента, должность ...
Получите кешбэк 5% на закупку новых моделей блоков питания CBR до 10 декабря. В течение 10 дней после отгрузки заполните форму регистрации, указав свои данные: ФИО, код клиента, должность, телефон, e-mail, номер накладной. Кешбэк будет зачислен в течение месяца после окончания акции. По всем ...
Уважаемые партнеры! Компания Treolan предлагает вам принять участие в маркетинговой акции по программным решениям «МПС Софт». Достигайте целевых показателей продаж и получайте ценные призы! Для участия в программе необходимо зарегистрироваться
Компания Segezha Group внедряет систему, прогнозирующую возникновение брака и остановку работы бумагоделательного оборудования. Цифровые технологии предиктивной аналитики с применением методов машинного обучения (ML) разработаны компанией «Инфосистемы Джет» для Сегежского ЦБК. Одним из главных вызовов для целлюлозно-бумажного производства является обрыв движущегося по бумагоделательным машинам полотна. Обрыв полотна — большая проблема как старых, так и новых бумажных фабрик. Даже минимальная остановка производственной линии один раз в день в масштабе одного года означает длительный простой оборудования, дополнительный расход сырья и значительные финансовые потери. Для решения задачи Центр машинного обучения «Инфосистемы Джет» построил ML-модели, которые анализируют данные с датчиков оборудования и показатели АСУ ТП, касающиеся обслуживания станка и замены материалов. Система определяет различные уровни тревоги и выдает показатель вероятности обрыва полотна или остановки станка, прогнозируя дату, время и возможную причину повреждения. Результаты анализа выводятся на мониторы оператора машины и дежурного технолога. Алгоритмы машинного обучения выявляют: показатели датчиков, которые могут стать причиной остановки оборудования, и сложные зависимости, например, когда показания одних датчиков начинают влиять только при условии, что другие находятся вне заданного диапазона. «За последние несколько лет комбинат прошел несколько циклов модернизации, в результате увеличил свои ... читать далее.
