TGStat
TGStat
Qidiruv uchun matnni kiriting
Ilg‘or kanal qidiruvi
  • flag Uzbek
    Sayt tili
    flag Russian flag English flag Uzbek
  • Saytga kirish
  • Katalog
    Kanal va guruhlar katalogi Hududiy to‘plamlar Tematik to‘plamlar Платные каналы Kanallar qidiruvi
    Kanal/guruh qo‘shish
  • Reytinglar
    Kanallar reytingi Guruhlar reytingi Postlar reytingi
    Brendlar va shaxslar reytingi
  • Analitika
  • Postlarda qidiruv
  • Telegram'ni kuzatish
  • Targ‘ibot
    Yandex Business orqali reklama Реклама в каналах через TGStat Agency Реклама на сайте TGStat.ru
ВЕЛИКОРОСС

16 Apr, 16:25

Telegram'da ochish Ulashish Shikoyat qilish

СОЗДАНА САМООБУЧАЮЩАЯСЯ ПРОГРАММА ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ЗАВОДАМИ

Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета создали самообучающуюся программу для управления заводами. Система может подстраиваться под изменения без остановки производства, дорогих тестов и участия технолога.

«Современные заводы управляются интеллектуальными системами, которые прогнозируют, что произойдет, если изменить температуру или расход сырья, и на основе этого выбирают самый выгодный режим. Но заводские настройки устаревают. В реальном производстве меняется сырье, катализаторы теряют активность, механизмы изнашиваются — это невозможно предсказать заранее и заложить в настройки. Классическая система не умеет подстраиваться, и технологу приходится вручную корректировать настройки. Ученые ПНИПУ разработали программу, которая непрерывно анализирует архивные данные работы производства и самостоятельно обновляет свои алгоритмы, подстраиваясь под текущее состояние оборудования и сырья в реальном времени без остановки процесса», — рассказали в ПНИПУ.

Ключевой элемент разработки пермских ученых — блок текущей идентификации, включенный в схему управления. Он постоянно сравнивает прогноз модели с фактическими параметрами работы. Как только накопленная ошибка превышает допустимый порог, программа автоматически запускает процедуру переобучения: загружает свежие данные, пересчитывает параметры и обновляет настройки.

Разработка прошла три этапа испытаний. Сначала компьютерное моделирование: исследователи создали цифровую копию завода, запустили алгоритм 1 200 раз и доказали, что он работает. Затем проверили на реальных данных завода по производству масляных альдегидов — точность прогнозов выросла примерно вдвое. И наконец, протестировали на действующем производстве одного из крупнейших нефтехимических комплексов страны.

Как отмечают в университете, разработка применима на любом непрерывном производстве - от переработки сырья до пищевой промышленности, от энергетики до металлургии. Везде, где оборудование изнашивается и меняются условия, нужна самонастройка. Так программа позволяет экономить ресурсы, снижать выбросы и отходы.

577 1 2 8
Katalog
Kanal va guruhlar katalogi Kanallar to‘plamlari Kanallar qidiruvi Kanal/guruh qo‘shish
Reytinglar
Telegram-kanallar reytingi Telegram-guruhlar reytingi Postlar reytingi Brendlar va shaxslar reytingi
API
Statistika API'si Postlar qidiruvi API'si API Callback
Kanallarimiz
@TGStat @TGStat_Chat @telepulse @TGStatAPI
O‘qish
Академия TGStat Telegram tadqiqoti 2019 Telegram tadqiqoti 2021 Telegram tadqiqoti 2023
Kontaktlar
Справочный центр Qo‘llab-quvvatlash Email Vakansiyalar
Har xil narsalar
Foydalanuvchi shartnomasi Maxfiylik siyosati Ommaviy oferta
Botlarimiz
@TGStat_Bot @SearcheeBot @TGAlertsBot @tg_analytics_bot @TGStatChatBot