В ПНИПУ создали самообучающуюся программу для управления заводами

Классические системы не умеют подстраиваться под меняющееся сырье или износ механизмов, поэтому технологам приходится вмешиваться вручную. Новая разработка анализирует архивные данные в реальном времени и самостоятельно корректирует алгоритмы без остановки производства, отметили в пресс-службе.

В основе программы лежит блок текущей идентификации. Он сравнивает прогноз модели с фактическими параметрами. Когда ошибка превышает норму, система запускает переобучение, загружает свежие данные и обновляет настройки.

Испытания на нефтехимическом заводе показали рост точности прогнозов вдвое. Расход пара на нагрев снизился с 524 до 290 килограммов в час, а главный показатель качества вырос на 30%.