Статистическое моделирование
Находим факторы, которые определяют результат производства
Строим объяснимые статистические модели на основе производственных данных и экспертных знаний. Для задач, где стандартной аналитики недостаточно.
Работа начинается с технической встречи. Мы оцениваем применимость статистического моделирования, доступность данных и возможный результат проекта.
FMBayes inference engine
Live model
01 / данные
Партии сырья
состав, свойства
02 / режим
Режим линии
температура, давление
03 / датчики
Поток сигналов
SCADA, датчики
04 / лаборатория
Лабораторные анализы
качество, состав
Bayes core
2,26×
снижение ошибки модели
результат
Качество
стабильность
риск
Риск дефекта
вероятность
действие
Режим
параметры
событие
Отклонения
раннее выявление
точность модели
87%
скорость инференса
4,8 сек
потоков данных
12
обновление модели
каждые 5 мин
Профессиональное признание
FMBayes в профессиональном сообществе
Проект развивается совместно с ведущими промышленными, научными и технологическими организациями России. Мы участвуем в отраслевых конференциях, акселерационных программах и научных инициативах, связанных с развитием математического моделирования и цифровых технологий.
Участие и партнерства
Горький.Тех
ЦИПР
ПМЭФ
СПбПУ
NoML
Передовые цифровые технологии
Управление рисками
Реестр российского ПО
FMBayes участвует в акселерационных программах, научных партнерствах и отраслевых мероприятиях, посвященных развитию математического моделирования, управления рисками и цифровой трансформации промышленности.
Проблемы крупных производств
Данные уже собираются. Ответа все еще нет.
MES, SCADA, ERP, лабораторные системы и журналы создают огромный массив информации. Но данные сами по себе не объясняют причины отклонений и не показывают, какие факторы действительно определяют результат.
Почему при одинаковом технологическом режиме качество партий различается?
Какие параметры и характеристики сырья действительно влияют на процент брака?
Почему проблема повторяется после устранения ее видимой причины?
Какому источнику доверять, когда показания датчиков противоречат друг другу?
Что изменится при замене сырья, оборудования или технологического режима?
Как перенести опыт главного технолога из его головы в проверяемую модель?
Области работы
Задачи, которые можно исследовать математически
Мы не начинаем с выбора алгоритма. Сначала формализуем инженерный вопрос, проверяем данные и определяем, какой математический подход соответствует задаче.
Качество и брак
Определяем факторы, влияющие на свойства продукции, стабильность партий и повторяющиеся дефекты.
Надежность и отказы
Оцениваем вероятность отказов, влияние режима эксплуатации и устойчивость процесса.
Сенсорные данные
Учитываем погрешности источников, выявляем дрейф, сбои и противоречивые измерения.
Отклонения процесса
Исследуем комбинации условий, при которых процесс выходит из устойчивого режима.
Сценарный анализ
Оцениваем последствия изменения технологии, сырья, параметров или управленческого решения.
Экспертные знания
Формализуем знания инженеров и технологов и объединяем их с доступными данными.
Результат проекта
Не просто анализ. Рабочая модель задачи.
Результат заранее фиксируется в техническом задании. Заказчик понимает, какой вопрос исследуется, какие данные используются и какой артефакт будет получен на выходе.
Формализованная постановка задачи
Производственная проблема переводится в конкретный математический и проверяемый вопрос.
Оценка данных
Определяем пригодность, полноту, ограничения и источники неопределенности.
Структура факторов и зависимостей
Показываем, какие параметры связаны с результатом и как устроена модель процесса.
Статистическая модель
Модель учитывает данные, экспертные знания, допущения и неопределенность.
Сценарные расчеты
Оцениваем вероятности событий и возможные последствия изменения параметров.
Техническое заключение
Передаем результаты, ограничения модели и рекомендации по дальнейшему применению.
ИТ-контур предприятия
Дополняем существующие системы, а не заменяем их
FMBayes использует данные действующих систем предприятия как основу для статистического исследования, объяснимой модели и сценарных расчетов.
Система
Основная роль
Результат
SCADA
Сбор сигналов и управление
Текущее состояние технологического процесса
MES
Исполнение производства
Управление операциями, заданиями и ресурсами
BI
Отчетность и визуализация
Показатели, динамика и аналитические срезы
Классический ML
Прогноз по данным
Предсказание целевого показателя или класса
FMBayes
Структура, неопределенность и сценарии
Объяснимая модель факторов,
экспертных знаний и вероятных исходов
Техническая демонстрация
Модель выявляет, когда датчик ошибается
Пример показывает применение динамической вероятностной модели для объединения показаний нескольких датчиков и компенсации неисправного источника.
Демонстрационный кейс
Интеграция сенсорных данных
Три датчика измеряют один параметр, но обладают разной точностью. При неисправности одного источника простое усреднение искажает итоговую оценку.
Учет точности каждого источника
Оценка вероятности исправности датчика
Выявление резкого смещения показаний
Выявление нестабильных колебаний и дрейфа
Корректировка итоговой оценки состояния
Снижение ошибки MSE
2,26×
Показатели относятся к техническому демонстрационному примеру. Они не являются гарантией результата конкретного промышленного проекта.
Интерфейс FMBayes
Экраны для задач, которые уже узнает производство
На основе возможностей MBayes мы показываем не универсальные демо-скриншоты, а производственные сценарии: качество, датчики, режимы и риск остановки линии.
Партии
Сырье
Режим
Лаборатория
Качество партии
структура факторов
91%
сырье
темп.
модель
прочность
брак
фактор
влажность
влияние
+18%
прогноз
норма
01 / качество
Разнобой качества между похожими партиями
Модель показывает, какие параметры сырья и режима сильнее всего двигают итоговый показатель, а не просто строит очередной отчет.
Датчики
Точность
Дрейф
Оценка
Дрейф источника
сравнение сигналов
0,18
sensor 02исключен
итоговая оценкакомпенсирована
доверие модели87%
02 / сенсоры
Датчик ошибается, но процесс еще стабилен
FMBayes отделяет неисправность источника от реального изменения процесса и не дает аварийному сигналу сломать расчет.
Сценарии
Монте-Карло
Режимы
Риск
Выбор режима
расчет возможных исходов
+4,2%
базовый
73%
режим B
88%
режим C
61%
03 / сценарии
Что будет, если изменить режим производства
Сценарный экран сравнивает варианты до запуска партии: качество, риск брака, ресурс оборудования и чувствительность к сырью.
Узел 07
Ресурс
Окно риска
Действие
Риск остановки
тепловая карта смены
32 ч
узел
привод
причина
нагрев
решение
проверка
04 / надежность
Риск отказа видно до остановки линии
Вероятностный прогноз показывает окно риска и помогает выбрать момент проверки, пока простой еще не стал фактом.
Формат сотрудничества
От инженерного вопроса к проверяемой модели
Мы не начинаем с продажи лицензии. Сначала определяем ценность задачи, математическую применимость и доступность данных.
Техническое обсуждение
Фиксируем проблему, владельца задачи, последствия и ожидаемый результат.
Проверка применимости
Определяем, подходит ли статистическое моделирование и какие данные потребуются.
Постановка проекта
Согласуем границы, состав данных, сроки, стоимость и критерии приемки.
Исследование
Анализируем данные, формализуем знания, строим и калибруем модель.
Валидация
Проверяем результат совместно с инженерами и технологами предприятия.
Доработка и интеграция
При подтвержденной ценности реализуем модель в рабочем контуре заказчика.
Технологическое ядро
Платформа MBayes
Программная среда для создания, обучения и применения вероятностных графовых моделей. Позволяет объединять данные и экспертные оценки, моделировать сценарии и обновлять расчеты при поступлении новой информации.
Перейти на сайт MBayesВероятностные графы
Визуальное описание факторов, распределений и зависимостей.
Редактор моделей
Создание и настройка моделей с минимальным объемом программирования.
Данные и экспертиза
Совместное использование массивов данных и предметных знаний специалистов.
Сценарное моделирование
Монте-Карло, вероятности событий и сравнение возможных исходов.
Обучение моделей
Калибровка параметров и поиск структуры по доступным данным.
Интеграция
Python, API, Docker и размещение в инфраструктуре заказчика.
Квалификация задачи
Когда имеет смысл начать разговор
Статистическое моделирование полезно не для каждой задачи. Мы честно оцениваем применимость до начала проекта.
Задача подходит, когда
- Проблема имеет измеримый инженерный или экономический эффект
- Стандартная отчетность не объясняет причины
- Есть данные или накопленные экспертные знания
- Процесс зависит от множества факторов
- Необходимо учитывать неопределенность
- Со стороны предприятия есть владелец задачи
Другой инструмент лучше, когда
- Нужен простой отчет или стандартный дашборд
- Результат анализа не повлияет на решения
- Нет доступа ни к данным, ни к экспертам
- Задача не имеет понятной практической ценности
- Не определен ответственный со стороны предприятия
- Ожидается исследование без участия заказчика
О компании
FMBayes коммерциализирует математическую технологию
Мы объединяем компетенции в статистическом моделировании, программной разработке, продуктовой упаковке и работе с корпоративными заказчиками.
Сегодня FMBayes решает прикладные задачи в формате экспертных проектов. Повторяемые сценарии становятся основой для будущих отраслевых программных решений.
Подход
Статистическое и вероятностное моделирование
Основа
Программная платформа MBayes
Формат
Исследование, модель, внедрение
Аудитория
Промышленные и инфраструктурные компании
Статус
Российское программное обеспечение
Техническая встреча
Опишите задачу, которую не удается объяснить
Укажите процесс, проблему и доступные данные. На первой встрече мы оценим, применимо ли статистическое моделирование и какой формат работы имеет смысл.