В условиях нехватки дата-сайентистов компания РУСАЛ разрабатывает и внедряет машинное обучение (ML) на своих производственных площадках. В статье описывается кейс 150-метровой печи спекания, где команда использует существующие ресурсы для создания эффективных ML-продуктов без необходимости разрабатывать каждую модель с нуля.
РУСАЛ, имеющий десятки производственных объектов по всему миру, сталкивается с вызовами в области внедрения технологий искусственного интеллекта. Для решения этой проблемы команда фокусируется на создании универсальных решений, которые могут быть адаптированы под разные производственные условия, что позволяет значительно сократить время и ресурсы на разработку.
Эффективное использование ML-технологий в условиях ограниченных ресурсов имеет важное значение для повышения производительности и оптимизации процессов на заводах. Это может привести к значительным улучшениям в производственных показателях и конкурентоспособности компании на рынке.