پیش‌بینی کیفیت آهن اسفنجی
بهینه‌سازی فرایند احیای مستقیم
مدل یادگیری ماشین برای پیش‌بینی متالیزاسیون و کمک به کنترل فرایند MIDREX در شرایط متغیر تولید.
۹۹٪+دقت پیش‌بینی
پروژه صنعتی یوتاصورت مسئله
کیفیت آهن اسفنجی به متغیرهای فرایند و مشخصات گندله ورودی وابسته است. افت فشار، فرسودگی کاتالیست تولید گاز احیایی و تغییر مواد اولیه می‌توانند درصد متالیزاسیون محصول را به‌صورت پیش‌بینی‌نشده تغییر دهند.
پیش‌بینی پیش از تغییر کیفیت
یوتا با تحلیل داده‌های چندساله، مدلی برای پیش‌بینی کیفیت محصول خروجی با دقت بالاتر از ۹۹ درصد توسعه داد. نتیجه در قالب نرم‌افزاری با رابط کاربری ساده در اختیار اپراتور قرار گرفت تا متغیرهای قابل‌کنترل را با حفظ متالیزاسیون در بازه مطلوب تنظیم کند.
۹۹٪+دقت پیش‌بینی
برخطپشتیبانی تصمیم
پایدارکنترل کیفیت
فناوری‌ها
Process ModelingMachine LearningOptimizationOperator UI
یک گفت‌وگوی ساده
مسئله‌ی بعدی را با هم حل کنیم.
از یک ایده‌ی خام تا یک چالش پیچیده‌ی صنعتی؛ برای شنیدن آماده‌ایم.