В течение трех дней наши эксперты обучали специалистов ГК Евраз решению производственных задач с использованием инновационной платформы CyberStudio, релиз которой состоялся в начале февраля.
Участники были разделены на две группы, одна из которых занималась кейсом оптимизации работы шаровых мельниц, а вторая – оптимизацией расхода газа в печи с шагающими балками и предиктивной аналитикой простоев на прокатном производстве. В ходе мероприятия специалисты Евраз без опыта в Data Science сумели не только построить цифровые модели оборудования с помощью ПО CyberStudio, но и получить рекомендации для решения своих кейсов.
На площадке Сколтеха сотрудники компании смогли лично и в полной мере оценить функционал CyberStudio. Первые два дня обучения были посвящены работе на платформе и решению задач с ее помощью, а на третий день состоялась защита кейсов. Стоит отметить, что компания CyberPhysics впервые предоставила свободный доступ к использованию ПО. При этом доступность, скорость работы и интуитивность использования CyberStudio были отмечены как участниками, так и дата-сайентистом, чья задача также заключалась в решении кейсов, но с использованием Python.
Участники были разделены на две группы, одна из которых занималась кейсом оптимизации работы шаровых мельниц, а вторая – оптимизацией расхода газа в печи с шагающими балками и предиктивной аналитикой простоев на прокатном производстве. В ходе мероприятия специалисты Евраз без опыта в Data Science сумели не только построить цифровые модели оборудования с помощью ПО CyberStudio, но и получить рекомендации для решения своих кейсов.
На площадке Сколтеха сотрудники компании смогли лично и в полной мере оценить функционал CyberStudio. Первые два дня обучения были посвящены работе на платформе и решению задач с ее помощью, а на третий день состоялась защита кейсов. Стоит отметить, что компания CyberPhysics впервые предоставила свободный доступ к использованию ПО. При этом доступность, скорость работы и интуитивность использования CyberStudio были отмечены как участниками, так и дата-сайентистом, чья задача также заключалась в решении кейсов, но с использованием Python.