Промышленное производство

Особенности промышленного производства и технологических процессов создают хорошие предпосылки для возможности использования технологии Data Mining в ходе решения различных производственных задач. Технический процесс по своей природе должен быть контролируемым, а все его отклонения находятся в заранее известных пределах;

т.е. здесь мы можем говорить об определенной стабильности, которая обычно не присуща большинству задач, встающих перед технологией Data Mining.

Основные задачи Data Mining в промышленном производстве:

· комплексный системный анализ производственных ситуаций;

· краткосрочный и долгосрочный прогноз развития производственных ситуаций;

· выработка вариантов оптимизационных решений;

· прогнозирование качества изделия в зависимости от некоторых параметров технологического процесса;

· обнаружение скрытых тенденций и закономерностей развития производственных процессов;

· прогнозирование закономерностей развития производственных процессов;

· обнаружение скрытых факторов влияния;

· обнаружение и идентификация ранее неизвестных взаимосвязей между производственными параметрами и факторами влияния;

· анализ среды взаимодействия производственных процессов и прогнозирование изменения ее характеристик;

· выработку оптимизационных рекомендаций по управлению производственными процессами;

· визуализацию результатов анализа, подготовку предварительных отчетов и проектов допустимых решений с оценками достоверности и эффективности возможных реализаций.