Skip links

Kiedy warto zainwestować w analizę danych tabelarycznych?

To rozwiązanie jest szczególnie użyteczne w organizacjach, które posiadają duże ilości danych, ale nie wykorzystują ich w pełni w procesach decyzyjnych. Pozwala przełożyć dane na konkretne wnioski i decyzje, które mają bezpośredni wpływ na wynik biznesowy.

Kiedy firma chce zrozumieć, co wpływa na wyniki procesów, jakość, koszty, sprzedaż lub efektywność operacyjną. ,

Gdy zespół potrzebuje przeanalizować zależności między różnymi obszarami działalności, etapami procesu albo wynikami kolejnych pomiarów, badań i eksperymentów,

Organizacja podejmuje decyzje na podstawie danych historycznych i bieżących, zarówno w obszarach operacyjnych, jak i jakościowych czy laboratoryjnych,

Pracownicy potrzebują szybciej wykrywać nieefektywności, odchylenia i obszary wymagające optymalizacji lub dalszej obserwacji,

Firma chce uporządkować dane i przygotować je do dalszego wykorzystania w analizach, predykcji, klasyfikacji lub optymalizacji.

Korzyści biznesowe

Identyfikacja źródeł problemów

Wykrywanie przyczyn spadków wydajności, sprzedaży lub wzrostu kosztów.

Lepsze decyzje oparte na danych

Zrozumienie, co realnie wpływa na wyniki i gdzie warto podejmować działania.

Lepsze decyzje operacyjne

Eliminacja nieefektywności i lepsze wykorzystanie dostępnych danych.

Fundament pod kolejne rozwiązania AI

Przygotowanie danych i zrozumienie procesów jako baza do predykcji, optymalizacji i automatyzacji.

CATEGORY:

Predykcja stanu oleju w próbkach przemysłowych z wykorzystaniem metod uczenia maszynowego oraz opracowanie systemu wyjaśnialności decyzji modeli AI. ​

INDUSTRY:

Przemysł / Utrzymanie ruchu / Diagnostyka maszyn

PROBLEM:

Ocena stanu oleju smarnego w silnikach jest procesem złożonym i czasochłonnym, wymagającym analizy kilkudziesięciu parametrów fizykochemicznych próbki. Brak narzędzia do automatycznej i spójnej klasyfikacji wyników badań laboratoryjnych prowadzi do opóźnień w podejmowaniu decyzji eksploatacyjnych i zwiększonego ryzyka awarii maszyn.​

SOLUTION:

Opracowanie mikrousługi API opartej na modelach ML klasyfikującej stan oleju do jednej z trzech klas: W NORMIE, WSKAZÓWKA, UWAGA. System przetwarza dane z próbek laboratoryjnych, wyznacza trend zmian parametrów w czasie oraz generuje wizualizacje SHAP wyjaśniające, które czynniki zadecydowały o wyniku predykcji. ​

MAIN EFFECTS OF THE PROJECT:

  1. Automatyzacja i standaryzacja oceny wyników badań laboratoryjnych oleju dla wielu klientów i typów urządzeń.
  2. Skrócenie czasu diagnostyki dzięki asynchronicznemu API gotowemu do integracji z systemami zewnętrznymi.
  3. Zwiększenie przejrzystości decyzji modelu — pracownicy bez wiedzy z zakresu AI mogą interpretować wyniki dzięki graficznym wyjaśnieniom SHAP.
  4. Wsparcie predykcyjnego utrzymania ruchu i ograniczenie nieplanowanych przestojów maszyn.

Contact

Rozmowa to pierwszy krok do rozpoznania potrzeb organizacji i oceny zasadności projektu

Umów konsultację