![](https://webcf.waybackmachine.org/web/20220907082405im_/https://habrastorage.org/getpro/habr/upload_files/e6f/75f/71f/e6f75f71fce78135d4295770e882b0a7.png)
Привет, Хабр! На связи Юрий Кацер, эксперт ML и анализу данных в промышленности, а также руководитель направления предиктивной аналитики в компании «Цифрум» Госкорпорации “Росатом”.
Недавно я выступил с докладом о том, как в рамках проекта по предиктивной аналитике на производстве мы разрабатывали систему и алгоритмы контроля технического состояния электролизера. По сути, мы разработали систему предиктивной аналитики, возились с поиском работающих подходов, долго мучались с данными о состоянии оборудования и извлекали из умов технологического персонала информацию о работе установок.
Сегодня хочу поговорить на примере этого проекта о реализации data science проектов в промышленности. С подобным докладом я также выступал ранее, видео выступления доступно по ссылке. Обычно нашей основной задачей является разработка моделей на основе данных, но работает ли такой подход всегда? Давайте поговорим об основных этапах и проблемах таких проектов и посмотрим, как мы двигались к финальному результату на примере проекта по диагностике электролизеров.