"Ланит" и Ctrl2GO будут внедрять решения предиктивной аналитики на промышленных предприятиях

"Ланит" и Clover Group (входит в Ctrl2GO) подписали соглашение о сотрудничестве. Компании договорились совместно продвигать и внедрять решения предиктивной аналитики для предприятий машиностроительной, нефтегазовой, энергетической и других отраслей промышленности на базе продуктов Clover.

"Наше сотрудничество с "Ланит" — еще один шаг к открытию технологий интеллектуального анализа данных для российской промышленности. В быстро меняющихся условиях предприятиям необходимы аналитические инструменты, которые позволяют оперативно адаптироваться под новые реалии рынка, эффективно управлять производственными процессами и создавать цепочки ценностей для своих клиентов", — отметил операционный директор Ctrl2GO и генеральный директор Clover Group Александр Дмитриев.

По словам директора центра компетенции больших данных и искусственного интеллекта "Ланит" Дениса Афанасьева, компания предварительно изучила решения по предиктивной аналитике, представленные на российском рынке/ "Оказалось, что платформа Clover наилучшим образом понимает задачи и потребности наших заказчиков. Мы отметили, что это российская компания, которая разработала решение с использованием открытого программного обеспечения и применяла его в крупных проектах с подтвержденными результатами", — говорит Денис Афанасьев.

Интеллектуальная платформа Clover предназначена для обработки и анализа больших промышленных данных. Она включает в себя библиотеку правил и MX-модели (MathExperience). Специалисты компании моделируют поведение объектов на основе описания физики производственных и технологических процессов и разрабатывают уникальные инженерные модели, которые описывают поведение оборудования даже в случаях недостаточности данных с датчиков.

На базе гибкой платформы реализуются различные отраслевые решения компании Ctrl2GO для повышения эффективности использования промышленного оборудования, планирования ремонтов и управления надежностью. Такая технология уже успешно применяется в железнодорожной отрасли, машиностроении, энергетике, нефтегазовой и горнодобывающей промышленности.

"В России множество промышленных предприятий, в распоряжении которых большой парк промышленного оборудования. Данные устройства требуют регулярного обслуживания, на это выделяются существенные бюджетные средства. Использование предиктивной аналитики позволяет сократить затраты на обслуживание оборудования в некоторых случаях на 20-30%. Это одна из основных задач, которую ставят перед нами клиенты", — отмечает Денис Афанасьев.