使用DataScience技术已经解决了设备操作的优化，预测性监控，实际利润对技术体系的依赖以及数字化学领域的许多其他任务。 作为生产和业务流程数字化转型的一部分，我们正在朝着高级分析的方向努力。
考虑到过程的所有特征和技术参数，是否可以正确预测产量？ 我们很快就会发现。
SIBUR与AI-Community共同发起了一项数据科学在线锦标赛，该锦标赛将持续到11月19日。 希望参加的人必须在11月16日之前注册。 直到19日和11月24日（决赛）才做出决定。
总奖金超过600,000卢布：第一名-200,000卢布，第二名-150,000卢布，第三名-70,000卢布，第四，第五和第六名-40,000卢布。 附加轨道的最佳项目-20000卢布和直升机。 一个团队可以有1至4名参与者。
高级分析主管Alexey Vinnichenko：
“我们有一个想法，不仅是挑战竞争，而且是承担一项真正的生产任务，该任务现在正在备受关注，而不是简单而不是抽象，然后将其分发给社区-展示您可以在SIBUR中做些有趣的事情。 该任务非常繁琐，由五个子任务组成，因此应将其放在一个拼图中。 应该很有趣。 而且，当然，我们将感谢新鲜，创新的想法。”
注意，任务：
在用于生产乙烯的工厂中进行化学反应期间，除目标有用产物外，还形成了许多副产物。 不希望但不可避免的反应产物之一是碳（焦炭），其沉积在反应器壁和催化剂上。 要计划乙烯的生产，有必要能够预测生产的数量和效率，这取决于设备的条件，模式限制和外部因素。 有必要实施一些预测模型，这些模型将有助于解决预测产量的全球性问题。
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