- Webinar
Apple использовали данные о поведении потребителей для улучшения дизайна и удобства использования продукта. GE Oil & Gas внедрили Big Data для минимизации времени «простоя» производства, Nestle для оптимизации производственной цепочки, Магнитогорский металлургический комбинат оптимизировал расходы материалов при производстве стали, Газпром нефть реализовали проект по внедрению предиктивной аналитики для выявления причин сбоя работы оборудования.
Цифровая трансформация сейчас затрагивает все сферы нашей жизни, и большую роль в ней играет Data Science. Данные позволяют как оптимизировать и совершенствовать процессы, так и сокращать издержки. Но сбор данных - лишь первый шаг на пути к цифровизации. Важно не только их собрать, а правильно провести анализ и получить объективную базу для принятия стратегических решений.
На сегодняшний день технологии Big Data нашли свое применение практически в любых отраслях: ритейл, банкинг, здравоохранение, и сфера производства не стала исключением. Оптимизация производственной цепочки, выявление дефектов и контроль качества продукции, улучшение удобства использования продукта на основе поведения потребителей – неполный список результатов, которых можно достичь в производственной сфере благодаря Big Data.
На вебинаре вы узнаете:
- Что делать, если на предприятии недостаточно исторических данных? Возможно ли корректное прогнозирование «с нуля»?
- Какова роль прогностики в цифровой трансформации производства?
- Как понять нужна ли прогностика предприятию?
- Почему руководители готовы внедрять только уже известные технологии?
- Какой экономический эффект от внедрения новых технологий? Всегда ли это прямая экономия?
- Временные ограничения. Какие инструменты и решения позволяют прогнозировать возможные проблемы не только достоверно, но и своевременно?
- Какими методами пользоваться при отсутствии технической возможности получения необходимых данных в нужном количестве?
СПИКЕРЫ:
- Алексей Бунин, директор по ИТ, АО «Интер РАО – Электрогенерация»
- Олег Данильченко, директор, руководитель Центра по прикладному анализу данных, PwC в России
- Артем Маркелов, директор проекта «ПРАНА», АО «Ротек»
- Сергей Николаев, генеральный директор, CyberPhisycs, научный сотрудник, Skoltech