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.
Не поддаваться панике
Strategic Marketing
М. В. ЛОМОНОСОВ — ВЕЛИКИЙ СЫН РОССИИ.
Элементы интернет-маркетинга и их взаимодействие
Производственная практика. ООО Вертикаль КОМ
Физкультура и спорт: общее и различие. Их влияние на здоровье человека
Лекция 9ПОНИМАНИЕкак интеллектуальная функция и методологическая техника
Морозные узоры
ВМЕСТО ПРЕДИСЛОВИЯ
Фотоклуб Перспектива
Социальный эксперимент
Размножение покрытосеменных 7 класс
Вероятность события
Формування в учнів мислення, орієнтованого на стале майбутнє, в умовах інтеграційного простору навчально-виховного комплексу Чал
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ РФБЕЛГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТФАКУЛЬТЕТ БИЗНЕСА И СЕРВИСАКАФЕДРА ТУРИЗМА И
Магазин Drip Wear
Сайт Могу писать курсы для преподавателей
Программа Восточный сплав цыганской комбинации
Драматический театр
«ЦИВИЛИЗАЦИЯ 41»
Психолог в отделе полиции
МОУ Архангельская СОШШатковский район
Где больше грязи, там раздолье заразе Кто считает зубы нам По утрам и вечерам.
Управление образования администрации МО Красноармейский район Методические особенности введения учебного предмета ОРКСЭ Об изу
Мастер класс по пластике
преза
GONGZHENG THUNDERJET AD1802S
Презентация на тему Инвестиции