Die Optimierung des Gerätebetriebs, die vorausschauende Überwachung, der Aufbau von Abhängigkeiten des realen Gewinns vom technologischen Regime und viele andere Aufgaben im Bereich der digitalen Chemie werden bereits mithilfe von DataScience-Technologien gelöst. Im Rahmen der digitalen Transformation von Produktions- und Geschäftsprozessen arbeiten wir an der Ausrichtung von Advanced Analytics.
Ist es möglich, Produktionsmengen unter Berücksichtigung aller Merkmale des Prozesses und der technologischen Parameter korrekt vorherzusagen? Wir werden es bald herausfinden.
SIBUR startet zusammen mit AI-Community eine Online-Meisterschaft in Data Science, die bis zum 19. November dauern wird. Wer teilnehmen möchte, muss sich vor dem 16. November anmelden. Entscheidungen werden bis zum 19. und 24. November - dem Finale - getroffen.
Der Gesamtpreisfonds beträgt mehr als 600.000 Rubel: 1. Platz - 200.000 Rubel, 2. Platz - 150.000 Rubel, 3. Platz - 70.000 Rubel, 4., 5. und 6. Platz - 40.000 Rubel. Die besten Projekte für zusätzliche Gleise - 20 000 Rubel und Quadrocopter. Ein Team kann 1 bis 4 Teilnehmer haben.
Alexey Vinnichenko, Leiter Advanced Analytics:
„Wir hatten die Idee, nicht nur den Wettbewerb herauszufordern, sondern eine echte Produktionsaufgabe zu übernehmen, die jetzt auf dem Radar steht, nicht einfach und nicht abstrakt, und sie der Community zu geben - um zu zeigen, welche interessanten Dinge Sie in SIBUR tun können. Die Aufgabe ist umfangreich, sie besteht aus fünf Unteraufgaben, die daher zu einem einzigen Puzzle zusammengefasst werden sollten. Es sollte interessant sein. Und natürlich sind wir dankbar für frische, innovative Ideen. “
Achtung, die Aufgabe:
Während einer chemischen Reaktion in einer Anlage zur Herstellung von Ethylen entstehen neben dem angestrebten Nutzprodukt eine Reihe von Nebenprodukten. Eines der unerwünschten, aber unvermeidlichen Reaktionsprodukte ist Kohlenstoff (Koks), der sich an den Wänden der Reaktoren und am Katalysator ablagert. Um die Produktion von Ethylen planen zu können, müssen Volumen und Effizienz der Produktion vorhergesagt werden können, was vom Zustand der Ausrüstung, den Betriebsartenbeschränkungen und externen Faktoren abhängt. Es müssen mehrere Vorhersagemodelle implementiert werden, die zur Lösung des globalen Problems der Prognose des Produktionsvolumens beitragen.
→ Details und Registrierung per Referenz