Программное обеспечение для управления

для состава кормовсельскохозяйственноес поддержкой ИИ

Прогнозируйте конечную влажность и разрабатывайте рецептуру с учетом реального целевого показателя. BESTMIX Insights прогнозирует конечную влажность на основе исторических данных вашей производственной линии и рекомендует настройки оборудования для поддержания показателя в пределах заданного диапазона. Это регрессионная модель машинного обучения с учителем, а не чат-бот и не языковая модель. Ее цель — устранить запас прочности, за который вы платите с каждой тонны. Запас прочности, за который вы платите Конечная влажность варьируется от партии к партии. Влажная партия разбавляет концентрацию питательных веществ, поэтому, чтобы обеспечить соответствие этикетке каждой партии, разработчики рецептур добавляют в формулу запас прочности, рассчитанный на самую неудачную партию. Этот запас оплачивается за счет сырья при производстве каждой тонны продукции. Insights прогнозирует конечную влажность, поэтому рецептуру можно настроить на реальный целевой показатель, а не с запасом на самый неблагоприятный случай. Стабильная влажность — это механизм, позволяющий снизить этот запас. Что это за ИИ Insights — это регрессионная модель машинного обучения с учителем. Она изучает взаимосвязь между настройками линии, рецептурой и условиями на основе собственной истории завода и прогнозирует число: влажность готовой продукции в следующем цикле. Это не чат-бот и не языковая модель. Указание реальной технической категории — залог нашей надежности, поскольку это точно объясняет, на что вы полагаетесь. Как это работает Insights синхронно анализирует технологические данные завода и спецификации рецептуры. Поскольку в системе BESTMIX хранятся как рецептура, так и спецификации готовой продукции, она может соотнести результаты работы линии с требованиями рецептуры. Эта связь и составляет цикл. Система прогнозирует влажность готовой продукции для следующего цикла и на основе той же истории работы рекомендует настройки оборудования, позволяющие удержать влажность в заданных пределах.