Ru | En
 
menu
 
 
 
 
Мероприятия
 
Внимание !
Выберите хотя бы одно ПО
Вебинар «Практическая аналитика для непрерывного производства»

Вебинар «Практическая аналитика для непрерывного производства»

27.05.2021 15:00:00 - 27.04.2021 17:00:00

Приглашаем принять участие в вебинаре на тему «Практическая аналитика для непрерывного производства» 27 мая в 15:00 (по московскому времени).

УЧАСТИЕ БЕСПЛАТНОЕ 

На вебинаре выступят специалисты компаний «ИндаСофт», Seeq, Mail.ru Cloud Solutions, Shell Russia и OSIsoft, которые расскажут об инновационном SaaS-решении по предиктивной аналитике Seeq, доступном теперь на платформе Mail.ru Cloud Solutions.

Сейчас ведется много разговоров о предиктивной аналитике, машинном обучении и Data Science. Возникают вопросы: как агрегировать, анализировать и рационально использовать производственные данные, как повышать результативность и эффективность производства, как сокращать издержки и увеличивать прибыль, оптимизировав производственный процесс.

Именно об этих вопросах мы поговорим на вебинаре и расскажем, как с помощью Seeq решать реальные прикладные задачи, стоящие перед промышленными предприятиями. На мировом рынке инструментами Seeq пользуются такие известные компании как: SHELL, Tesla, BP, CEMEX, BASF, SIEMENS, Chevron, P&G и многие другие.

В рамках онлайн встречи будут рассмотрены кейсы для трех отраслей:

  • Нефтегаз,
  •  Энергетика,
  • Металлургия и горнодобывающая промышленность.

Каждый кейс будет сопровожден демонстрацией системы, чтобы показать участникам вебинара как Seeq позволяет работать с данными временных рядов на совершенно новом профессиональном уровне.

На вебинаре мы посмотрим:


Как работает SaaS-решение Seeq, как оно помогает анализировать данные технологических процессов: искать, очищать, фильтровать, добавлять контекст и делать многое другое.


Как инженеры могут использовать свои знания и опыт, чтобы быстро находить первопричины аномалий процессов, отслеживать производительность процессов и активов, прогнозировать производительность.


Как сократить время на каждом этапе производства, чтобы увеличить производительность предприятия на примере производителя химической продукции — сокращение времени простоя между циклами привело к росту прибыльности. 


Как собирать данные из разрозненных источников и гарантировать точность измерений на примере газотранспортной компании, которая смогла со 100% точностью учитывать потребление газа клиентами и избежать недоплат.

Как заранее планировать техобслуживание и прогнозировать сбои в работе оборудования на примере нефтедобывающей компании — где только мониторинг параметров клапанов помогает избежать миллионных потерь прибыли и экономить огромные средства на внеплановом ТО.



Возврат к списку