Modele predykcyjne w przemyśle i optymalizacja procesów produkcyjnych

1. Cel kursu
2. Dla kogo jest ten kurs?
3. Program kursu

Kurs ten odzwierciedla wieloletnie doświadczenie StatSoft w rozwiązywaniu rzeczywistych problemów stosowanych w przemyśle i przemyśle w takich dużych firmach jak TNK-BP, Severstal, Inter RAO UES itp.

Uczniowie uczą się budować modele, które pozwalają im systematycznie badać procesy technologiczne, podkreślać główne czynniki wpływające na procesy i jakość produktu, podejmować świadome decyzje w celu optymalizacji produkcji, na przykład w zakresie zużycia energii lub zużycia gazu.

Kurs jest odpowiedni dla wszystkich zastosowań przemysłowych w metalurgii, produkcji ropy naftowej, przemyśle gazowym, przemyśle chemicznym itp.

Kurs analizuje zadania uczniów, odpowiada na pytania, analizuje prawdziwe przykłady.

Rzeczywiste zadania: oszczędność energii, zużycie gazu, zużycie wody, zarządzanie jakością i tak dalej.

Cel kursu

Nauczenie studentów budowania modeli predykcyjnych i rozwiązywania rzeczywistych problemów pojawiających się w produkcji.

Dla kogo jest ten kurs?

Kurs przeznaczony jest dla technologów, inżynierów, specjalistów kontroli jakości, kadry zarządzającej przedsiębiorstwa.

Program kursu

1. Modele procesów: zmienne zależne i niezależne, model słowny i matematyczny
2. Technologia nowoczesnej analizy danych w STATISTICA
3. Struktura danych źródłowych, import, eksport, tworzenie zapytań do baz danych
4. Czyszczenie i filtrowanie danych, usuwanie wartości odstających, wypełnianie luk
5. Analiza opisowa i wizualna
6. Klasyfikacja danych, znajdowanie relacji i zależności
7. Analiza korelacji, analiza czynnikowa, analiza skupień
8. Analiza regresji, budowanie zależności liniowych: praca w module Regresji wielokrotnej STATISTICA
9. Konstrukcja zależności nieliniowych: praca w module Estymacja nieliniowa
10. Sieci neuronowe: praca z sieciami neuronowymi w STATISTICA
11. Metody eksploracji danych, drzewa klasyfikacji i regresji w analizie procesów produkcyjnych
12. Przypadki StatSoft
13. Pytania i odpowiedzi, omówienie zadań

Czas trwania kursu

12 godzin akademickich, kurs podzielony jest na 3 dni robocze

Zarejestruj się Kalendarz kursu