Помогаем промышленным предприятиям повышать производительность и снижать издержки. Наш подход применим в любой отрасли промышленности — там, где есть сложные технологические процессы и потоки данных.
OptimalFlow Group — команда аналитиков, программистов, математиков и разработчиков ИИ. Мы разрабатываем и внедряем цифровые решения, критически важные для бизнеса крупных российских промышленных компаний.
Наш фокус — задачи, где классическая автоматизация уже не справляется, а нужен подход на основе данных: прогнозирование качества, рекомендации операторам, оптимизация режимов, контроль параметров в реальном времени.
Наши решения адаптируются под любую отрасль промышленности. Их универсальность в совокупности с лёгкостью внедрения и освоения создаёт уникальный продукт, который мы готовы предложить всем, кто хочет применять новые подходы в управлении производством.
Регламенты, стандарты и накопленная база знаний предприятия — основа модели. Решения принимаются в терминах вашего производства.
Подход не привязан к отрасли. Один инструмент закрывает задачи в металлургии, химии, нефтегазе и энергетике — перенастройка под новый процесс занимает недели, а не годы.
Полный технологический стек разработан в России. Никаких зарубежных API и внешних зависимостей — соответствие требованиям импортозамещения и реестру отечественного ПО.
Знания технологов кодифицируются в модели, база знаний и обученные модели разворачиваются в контуре предприятия. Опыт остаётся у вас, даже если кто-то уходит.
Аномалии под контролем ИИ
В то время как операторы обращают внимание только на 5–10% всех показателей, наш продукт в реальном времени обрабатывает сотни тысяч сигналов с датчиков, непрерывно ищет аномалии, находит корреляции между параметрами и объясняет находки на основе базы знаний предприятия. Предупреждает аварии до их возникновения.
Смотреть презентациюИИ лаборатория в реальном времени
Выдаёт значения показателей там, где невозможно поставить датчик или где лабораторный анализ занимает длительное время (например, часы). Обучается на исторических данных и постоянно переучивается на актуальных. Может применяться для замены ушедшего с рынка оборудования или повышения точности существующих средств измерения.
Смотреть презентациюСложные процессы под контролем ИИ
Советчик технолога, который обучается как на сенсорных данных, так и на технической документации предприятия. Помогает рассчитывать управляющие параметры и даёт пояснения своим советам. Справляется с инерционными нелинейными процессами, где вывод на целевой режим занимает дни и недели.
Смотреть презентациюПлатформа с открытой архитектурой для сбора, хранения и анализа сенсорных данных с распределённых источников на промышленных предприятиях. Решение отвечает требованиям критически важных систем с большими объёмами данных и легко масштабируется. Позволяет обрабатывать до 1 млн. тегов в секунду.
Смотреть презентациюСотрудники компании регулярно публикуют результаты исследований в ведущих международных изданиях по машинному обучению, искусственному интеллекту и моделированию динамических систем.
А. Иванов, С. М. Айлуро. Новый метод полиномиальной регрессии высокого порядка с интерпретируемыми коэффициентами. Использует разложение через карты Тейлора, что позволяет строить компактные модели для нелинейных задач машинного обучения. Опубликовано в трудах 38-й конференции AAAI (том 38, № 11).
ЧитатьА. Иванов, А. Головкина, У. Ибен. Архитектура нейросетей с полиномиальными слоями, опирающимися на карты Тейлора. Применима к задачам, где важна не только точность предсказания, но и физическая интерпретируемость. 24-я Европейская конференция по ИИ (ECAI 2020), IOS Press, с. 1230–1237.
ЧитатьА. Иванов, И. Агапов. Глубокие нейронные сети, в которые встроены физические уравнения движения. Разработаны для расчёта динамики пучков заряженных частиц в ускорителях — обеспечивают точность и устойчивость даже при ограниченном объёме данных. Physical Review Accelerators and Beams, том 23, статья 074601.
ЧитатьТехническая документация по продуктам (описание архитектуры, функциональные характеристики, руководства пользователей), а также юридические документы: карточка компании и справка о включении ПО в реестр отечественного ПО.
Открыть страницу документов