- Zmniejszenie opóźnień w realizacji planów.
- Redukcja czasu poświęcanego na manualne sprawdzanie, badanie przyczyny i likwidację błędów.
- Dokładniejsza analiza w stosunku do kontroli wyrywkowych.
Rozwiązania
Wykrywanie anomalii
(Anomaly Detection, Predictive Maintenance)
Identyfikujemy nietypowe wartości analizowanych danych.
Korzyści:
KATEGORIA:
Rozwiązania Machine learning
BRANŻA:
przemysł, obróbka cieplna
PROBLEM:
Kosztowna metoda sprawdzenia temperatury wewnątrz wsadów – konieczność przewiercenia fragmentu wsadu, co stanowi odpad.
ROZWIĄZANIE:
Stworzenie modelu sztucznej inteligencji do monitorowania temperatury wewnątrz wsadu.
GŁÓWNE EFEKTY PROJEKTU:
- Optymalizacja kosztów związanych z odrzucanym ładunkiem.
- Możliwość dodatkowego monitorowania i oceny analizowanego procesu wewnątrz wsadu.
KATEGORIA:
Rozwiązania Machine learning, Anomalie w danych tekstowych i liczbowych
BRANŻA:
Telekomunikacja
PROBLEM:
Brak spójności wpisów w bazie danych współdzielonej pomiędzy wieloma podmiotami przez zmiany w ich systemach.
ROZWIĄZANIE:
Wykrywanie anomalii poprzez przeprowadzenie walidacji pól oraz opracowanie algorytmu wykrywania zmian w polach obiektu JSON.
GŁÓWNE EFEKTY PROJEKTU:
- Zbieranie informacji o poszczególnych polach przez stworzenie skryptu do trenowania modelu.
- Ponowna nauka istniejącego już modelu przy użyciu nowych danych (nowych plików JSON) i ponowne obliczanie statystyk.
- Wykrywanie anomalii w istniejących polach i wyszukiwanie pól, które są znacząco podobne do nowych.