Содержание
- 2. Цели и задачи проекта Цель проекта – создать систему «Автоматизация 2.0», которая автоматически управляет технологическим процессом
- 3. Инновационность проекта Современный производственный процесс настолько сложен, что не поддается строгому математическому изложению. Основываясь на современных
- 4. Партнеры проекта В основе проекта лежат научные дисциплины из области анализа данных (data mining), управления с
- 5. Конкурентные преимущества Ключевое конкурентное преимущество проекта – создание специализированных отраслевых решений. Аналогов в мире не существует.
- 7. Скачать презентацию
Слайд 2Цели и задачи проекта
Цель проекта – создать систему «Автоматизация 2.0», которая автоматически
Цели и задачи проекта
Цель проекта – создать систему «Автоматизация 2.0», которая автоматически

управляет технологическим процессом производства в оптимальном режиме в реальном времени
Особенность проекта – прогнозирование хода технологического процесса и упреждающее воздействие.
Пояснение. Фактически решение подобно «автопилоту» промышленного предприятия, который всякий раз находит оптимум управления для достижения наилучших производственных показателей.
Особенность проекта – прогнозирование хода технологического процесса и упреждающее воздействие.
Пояснение. Фактически решение подобно «автопилоту» промышленного предприятия, который всякий раз находит оптимум управления для достижения наилучших производственных показателей.
Слайд 3Инновационность проекта
Современный производственный процесс настолько сложен, что не поддается строгому математическому изложению.
Инновационность проекта
Современный производственный процесс настолько сложен, что не поддается строгому математическому изложению.

Основываясь на современных научных исследованиях в области теории автоматического управления, система «Автоматизация 2.0» позволит создать упрощенное математическое описание любого технологического процесса.
Имея математическую модель, система будет иметь возможность прогнозировать технологический процесс и постоянно держать его в наиболее оптимально возможном режиме
Слайд 4Партнеры проекта
В основе проекта лежат научные дисциплины из области анализа данных (data
Партнеры проекта
В основе проекта лежат научные дисциплины из области анализа данных (data

mining), управления с прогнозирующими моделями (model predictive control), теории нечетких систем управления (fuzzy logic, neural networks), теории устойчивости, теории автоматического регулирования
На данный момент проект реализуется собственными силами компании ООО «АСК Лабс». Ядром проекта являются молодые сотрудники – (победители олимпиад, стипендиаты различных фондов), технологи, ученые из Уральского Федерального Университета
К проекту проявили интерес такие известные компании и потенциальные партнеры, как ОАО «Фосагро», ОАО «Еврохим», ОАО «Уралкалий-Сильвинит», ООО «УГМК-Холдинг», и многие другие
На данный момент проект реализуется собственными силами компании ООО «АСК Лабс». Ядром проекта являются молодые сотрудники – (победители олимпиад, стипендиаты различных фондов), технологи, ученые из Уральского Федерального Университета
К проекту проявили интерес такие известные компании и потенциальные партнеры, как ОАО «Фосагро», ОАО «Еврохим», ОАО «Уралкалий-Сильвинит», ООО «УГМК-Холдинг», и многие другие
Слайд 5Конкурентные преимущества
Ключевое конкурентное преимущество проекта – создание специализированных отраслевых решений. Аналогов в
Конкурентные преимущества
Ключевое конкурентное преимущество проекта – создание специализированных отраслевых решений. Аналогов в

мире не существует.
Построение приближенных математических моделей, прогноз и оптимизация технологических процессов – ядро проекта. Создание на этой основе дополнительных подсистем, учитывающих специфику технологических процессов: нефтехимии, переработки природного газа, металлургии, бумажной промышленности, и.т.д. – является главным конкурентным преимуществом проекта.
Планируемое увеличение производительности, составляет 0,5-10% для различных отраслей промышленности. Увеличение годовой прибыли для предприятий от 10 до 120 млн. руб. для различных отраслей промышленности.
Построение приближенных математических моделей, прогноз и оптимизация технологических процессов – ядро проекта. Создание на этой основе дополнительных подсистем, учитывающих специфику технологических процессов: нефтехимии, переработки природного газа, металлургии, бумажной промышленности, и.т.д. – является главным конкурентным преимуществом проекта.
Планируемое увеличение производительности, составляет 0,5-10% для различных отраслей промышленности. Увеличение годовой прибыли для предприятий от 10 до 120 млн. руб. для различных отраслей промышленности.
Экономика
Какое слово склевали цыплята?
Детское объединение Клуб общения
body parts
ВКР: Алгоритм поиска неисправностей схемы питания главной платы smart-led-телевизора LG на шасси LA31R
Pancakes day
Перевод чисел из десятичной системы счисления в двоичную, восьмеричную и шестнадцатеричную
Деловая игра для учащихся Притобольной средней школы
Правила проведения делового разговора по телефону
Формулировка и комментарий основной проблемы текста
Новые инновационные композиционные материалы
Портрет Натюрморт Пейзаж Описание
Происхождение Вселенной 11 класс
Лудомания
Повышение эффективности системы солнечного теплоснабженияА. Жамалов КазГос ЖенПИ
Развитие координационных способностей у юных борцов вольного стиля
My holidays
Презентация
Презентация на тему Первые русские князья Олег, Игорь, Ольга
Гатчинский педагогический колледж имени К.Д. Ушинского
Объект. Предмет
Покинут счастьем будет тот, Кого ребёнком плохо воспитали. Побег зелёный выпрямить легко, Сухую ветвь один огонь исправит.
Научная химическая лаборатория Ломоносова
Вы блестящий учитель, у Вас прекрасные ученики!
Среды обитания организмов. Приспособленность к среде обитания
Киото Сангё Университет
Звезда по имени Саломея Крушельницкая
«Создание условий в ДОУ комбинированного вида для комплексной поддержки детей с ограниченными возможностями здоровья»