Увеличение производительности горно-обогатительного комбината с помощью ИИ

ML и AI в производственных компаниях

Python
Продуктовая разработка
Внедрение и поддержка
Теории и техники анализа
Общение с заказчиком, извлечение требований
Инфраструктура как сервис (IaaS), платформы как сервис (PaaS)
Технологии “быстрых решений”, “быстрого прототипирования”
Импортозамещение
Machine Learning
Оптимизация
ML

Доклад принят в программу конференции

Мнение Программного комитета о докладе

Системы принятия решений на основе ИИ являются проверенным инструментом, способствующим достижению высокой эффективности в производстве, а не экспериментальной технологией на хайпе. Модели машинного обучения трансформируют управление производством, работу операторов и взаимодействие с технологами.

Целевая аудитория

Разработчики и управленцы цифровых и IT-подразделений производственных компаний, интеграторов в промышленности.

Тезисы

Может ли искусственный интеллект быть сильнее человеческого? А что будет, если объединить искусственный интеллект и профессиональный опыт технолога? Поможет ли это увеличить производительность фабрики, или это пустая трата времени?

В нашем докладе мы покажем долгий и тернистый путь внедрения искусственного интеллекта на горно-обогатительном комбинате (ГОКе), расскажем про алгоритмы и технологии, которые напрямую влияют на плановые показатели фабрики, а также покажем, какую экономическую выгоду приносит внедрение искусственного интеллекта на производстве.

Артём Пенкин

Рокет Контрол

* Руководитель продукта в Компании Рокет Контрол.
* Опыт разработки ML-алгоритмов 7+ лет.
* Обладает обширным опытом решения задач горнодобывающей промышленности с использованием ИИ.
* Совокупный эффект от реализованных Артемом инициатив превышает $20 млн.

Рокет Контрол

Российский разработчик AI-платформы и решений TAIGA Dynamics для повышения операционной эффективности предприятий.

Видео

Другие доклады секции

ML и AI в производственных компаниях