Чем мы занимаемся

Мы помогаем промышленным компаниям повысить операционную эффективность за счёт технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Наши продукты оптимизируют сложные и затратные производственные процессы. Они дают оператору рекомендации в реальном времени или полностью автоматизируют принятие решений.

Чем мы занимаемся
Чем мы занимаемся

Конкретные задачи

Мы предлагаем специализированные продукты, которые решают конкретные производственные задачи и легко встраиваются в рабочий процесс. Вместо инструмента, за работу с которым отвечает оператор, мы предлагаем решение, которое обеспечивает измеримый результат.

Прямой эффект

Мы оптимизируем те метрики, которые важны для вас: например, снижение энергозатрат при сохранении производительности или сокращение расхода сырья без потерь в качестве готового продукта. Каждый продукт включает в себя количественные критерии успеха, и Yandex Data Factory отвечает за их выполнение.

Без капитальных инвестиций

Мы повышаем эффективность процессов без временных и финансовых затрат на новое оборудование или интеграцию сложных систем. Yandex Data Factory анализирует накопленные данные и быстро извлекает дополнительную выгоду из текущих активов – не меняя производственного процесса.

Наш технологический подход специально адаптирован для работы с промышленными данными и задачами

«Уточняем физику математикой»

Машинное обучение используется для анализа исторических данных о производственном процессе заказчика. Полученная модель может предсказывать ошибки и отклонения интерпретируемых моделей физических процессов, которые основаны на знаниях. Это позволяет повысить точность прогноза за счет учета слабых сигналов и скрытых параметров процесса, которые упускаются при традиционном моделировании.

Вероятностное прогнозирование

Большинство сложных промышленных процессов имеет высокую степень неопределенности. Это связано с колебаниями значений входных параметров и неизвестными факторами. Чтобы учесть неопределённость, а также возможные ошибки и неполноту данных, мы строим вероятностные модели. Они анализируют имеющиеся данные и, вместо предсказания одного значения, оценивают все возможные результаты процесса и вероятность каждого из них. Такой поход позволяет сбалансировать риски при формировании рекомендаций.

Автоматические решения

После создания улучшенной модели процесса с помощью машинного обучения мы добавляем модуль рекомендаций. Он учитывает ограничения и в реальном времени предлагает операционные решения для достижения заданных целей. Этот модуль может оптимизировать ключевые решения (например, выбор производственного маршрута или определение корректного объема добавок) или решать задачу динамического управления для непрерывных процессов, параметры которых постоянно меняются во времени. Система регулярно обучается на новых данных, что повышает качество решений и эффективность целевого процесса.

Опыт Яндекса

Мы опираемся на технологии Яндекса и опыт его специалистов в области машинного обучения и анализа больших данных

Матрикснет

Это высокоэффективный метод машинного обучения, разработанный в Яндексе. Он применяется, например, для ранжирования поисковой выдачи, таргетинга рекламы и других задач. Матрикснет активно используется при разработке продуктов для наших клиентов. Подробнее про Матрикснет
.

Широкий инструментарий

Чтобы достичь максимальной точности при решении конкретных задач, мы используем разные методы машинного обучения (глубокие нейронные сети, ансамбли решающих деревьев, метод опорных векторов и многие другие), подбирая самое эффективное сочетание для конкретного клиента или процесса.

Эксперты-аналитики

Наши специалисты накопили серьезный опыт практического применения научных методов для решения бизнес-задач. Они участвуют в разработке каждого продукта, обеспечивая правильное сочетание методов, корректную подготовку данных и выбор целевых метрик.

Этапы внедрения решений

Как мы работаем

  • Передача данных Передача данных

    Передача данных

    Исторические данные о производственном процессе передаются в дата-центры Яндекса, где происходит ресурсоемкое машинное обучение.

  • Построение модели Построение модели

    Построение модели

    Yandex Data Factory строит модель для решения выбранной задачи. Для оценки эффекта модель тестируется в производственных условиях.

  • Готовое решение Готовое решение

    Готовое решение

    Обученная и протестированная модель разворачивается на инфраструктуре клиента или в наших дата-центрах. Решение не имеет собственного интерфейса и легко встраивается в существующие системы.

  • Поддержание качества Поддержание качества

    Поддержание качества

    Мы сохраняем и повышаем качество работы модели, регулярно дообучая ее на новых данных.

Преимущества

  • Лёгкая интеграция

    Продукты работают с имеющимися источниками данных и системами управления производством. От вас не требуется настройки программного обеспечения, опыта в анализе данных или обучения сотрудников.

    Продукты работают с имеющимися источниками данных и системами управления производством. От вас не требуется настройки программного обеспечения, опыта в анализе данных или обучения сотрудников.

  • Работа с сырыми данными

    Технологии работают с уже накопленными сырыми данными — даже неполными, неструктурированными и содержащими ошибки. Вам не нужно ставить новые датчики или самостоятельно заниматься подготовкой данных.

    Технологии работают с уже накопленными сырыми данными — даже неполными, неструктурированными и содержащими ошибки. Вам не нужно ставить новые датчики или самостоятельно заниматься подготовкой данных.

  • Быстрая окупаемость

    Мы позволяем получить конкретные измеримые результаты за считаные месяцы. При этом вам не нужно менять существующие процессы и технологии работы.

    Мы позволяем получить конкретные измеримые результаты за считаные месяцы. При этом вам не нужно менять существующие процессы и технологии работы.

  • Гарантия результата

    Качество работы регулируется соглашением об уровне сервиса (Service Level Agreement). Мы согласуем метрику качества и критерии успеха. Плата за сервис зависит от достигнутого результата.

    Качество работы регулируется соглашением об уровне сервиса (Service Level Agreement). Мы согласуем метрику качества и критерии успеха. Плата за сервис зависит от достигнутого результата.

Примеры решений

Свяжитесь с нами

Я даю свое согласие на обработку персональных данных в соответствии с применимым законодательством для целей и на условиях, изложенных в Политике конфиденциальности.