Otimização da operação do equipamento, monitoramento preditivo, criação de dependências com lucro real sobre o regime tecnológico e muitas outras tarefas no campo da química digital já estão sendo resolvidas usando as tecnologias DataScience. Como parte da transformação digital dos processos de produção e de negócios, estamos trabalhando na direção do Advanced Analytics.
É possível prever corretamente os volumes de produção, levando em consideração todos os recursos do processo e os parâmetros tecnológicos? Vamos descobrir em breve.
A SIBUR, juntamente com a AI-Community, está lançando um campeonato on-line em Data Science, que durará até 19 de novembro. Aqueles que desejam participar devem se registrar antes de 16 de novembro. As decisões são tomadas até 19 e 24 de novembro - a final.
O fundo total do prêmio é superior a 600.000 rublos: 1º lugar - 200.000 rublos, 2º lugar - 150.000 rublos, 3º lugar - 70.000 rublos, 4º, 5º e 6º lugares - 40.000 rublos. Os melhores projetos de faixas adicionais - 20 000 rublos e quadrocopters. Uma equipe pode ter de 1 a 4 participantes.
Alexey Vinnichenko, chefe de análises avançadas:
“Tivemos uma idéia não apenas de fazer uma competição desafiadora, mas de assumir uma tarefa de produção real, que agora está no radar, não é simples e não abstrata, e a entrega à comunidade - para mostrar que coisas interessantes você pode fazer na SIBUR. A tarefa é volumosa, consiste em cinco subtarefas, que, como resultado, devem ser reunidas em um único quebra-cabeça. Deveria ser interessante. E, é claro, seremos gratos por idéias novas e inovadoras. ”
Atenção, a tarefa:
Durante uma reação química em uma planta para a produção de etileno, além do produto útil alvo, são formados vários subprodutos. Um dos produtos de reação indesejáveis, mas inevitáveis, é o carbono (coque), que é depositado nas paredes dos reatores e no catalisador. Para planejar a produção de etileno, é necessário prever o volume e a eficiência da produção, que depende das condições do equipamento, restrições de modo e fatores externos. É necessário implementar vários modelos preditivos que ajudarão a resolver o problema global de previsão de volumes de produção.
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