Цифровое предприятие: информационные технологии в промышленности

digital-factory

1 октября 2020 | конференция
12:00 — 16:00

Цифровое предприятие: информационные технологии в промышленности

Партнер конференции    Ниеншанц лого

 


Как меняет производство применение ИИ, Big Data, Machine Learning. Интернет вещей для сокращения производственных издержек и повышения производительности труда. Аддитивные технологиии на производстве. BIM-технологии в промышленности. Актуальные практические кейсы по цифровизации предприятия. На конференции специалисты различных промышленных предприятий и технологические эксперты поделятся опытом успешной реализации проектов по автоматизации, цифровизации и внедрению инновационных технологий.

Андрей Мирошкин, Гротек

Приветственное слово модератора

Андрей Мирошкин, генеральный директор компании "Гротек"


Специалисты различных промышленных предприятий и технологические эксперты поделятся опытом успешной реализации проектов по автоматизации, цифровизации и внедрению инновационных технологий.

Никита Уткин, РВК

Умное производство: распространение лучших мировых практик через стандартизацию

Никита Уткин, председатель ТК 194 “Кибер-физические системы”, руководитель программ АО “РВК”

Райчев Владимир, Ниеншанц-Автоматика-1

Промышленные компьютеры для Edge-вычислений и видеоаналитики с применением нейронных сетей

Владимир Райчев, менеджер проектов, Ниеншанц-Автоматика


Как интеграция AI и IoT позволяет повысить эффективность "умных" систем в задачах сбора и обработки данных, какие преимущества можно извлечь, перенеся обработку информации с сервера на Edge-систему, находящуюся в непосредственной близости от источника данных.

Игорь Малакаев НЭВЗ

Цифровая трансформация на машиностроительном предприятии

Игорь Малакаев, руководитель проекта "Цифровой завод НЭВЗ"


Новочеркасский электровозостроительный завод (НЭВЗ) реализует большой проект комплексной цифровизации, по сути – создание цифрового макета завода. Все, что связано с производством, технологиями, людьми, движением материально-технических ресурсов и полуфабрикатов, заложено в виде математической модели в информационные системы, обеспечена онлайн-связь с центральным сервером. Это позволит создать уникальную атмосферу, IT-среду, в рамках которая даст возможность осуществлять быстрое и глубокое исследование любых технологических изменений.

vytec-soroka

Машинное зрение как источник информации для принятия управленческих решений

Максим Сорока, генеральный директор компании "Витэк-Автоматика"


Какую информацию можно получить от камер машинного зрения.
Как ее обрабатывать, хранить.
Реалистичные оценки затрат и результатов.

Алексей Глушень Малленом

ИИ в промышленности: новый уровень систем машинного зрения

Алексей Глушень, коммерческий директор ООО "Малленом Системс"


Классические системы машинного зрения "из коробки" позволяют сегодня быстро решить множество типовых задач автоматизации производства. Но они не эффективны там, где присутствует широкая вариативность объектов контроля и их отклонений от образца (возможных аномалий). Применение искусственного интеллекта позволяет справиться с вариативностью и вывести машинное зрение на новый уровень, значительно расширив его возможности. В  презентации мы поделимся кейсами применения технологий глубокого обучения на основе сверточных нейронных сетей для решения задач машинного зрения в разных отраслях промышленности.

Алексей Корнеев, Русвинил

Что происходит с цифровыми пилотами после MVP?

Алексей Корнеев, руководитель службы цифровых технологий ООО "Русвинил"

Особенности видеоаналитики от IBM

Олег Олейник, технический директор BARNET


Почему важно иметь возможность быстро разворачивать новые нейронные сети
Использование мобильного приложения для работы с нейронными сетями

kruhmaleva (2)

Внедрение цифровой системы управления рисками в нефтегазовой отрасли

Яна Крухмалева, экс-руководитель проекта внедрения системы управления проектами и рисками ПАО “Газпром”


Big Data в мире. Влияние человеческого фактора на аналитику. Выбор в пользу российского программного обеспечения. Инструменты и методы повышения эффективности анализа и управления рисками.

Правиков

Цифровые двойники и подходы к обеспечению их информационной безопасности

Дмитрий Правиков, директор Научно-образовательного центра новых информационно-аналитических технологий РГУ нефти и газа имени И.М. Губкина

AGROTECH интеллектуальные технологии в сельском хозяйстве

8 октября 2020 | следующая конференция
далее в программе

AgroTech 2.0: интеллектуальные технологии в сельском хозяйстве

Платформы и решения для повышения эффективности деятельности в агропромышленном комплексе. Цифровые проекты АПК: машинное обучение, большие данные, виртуальная реальность. Использование машинного зрения при контроле качества. Интернет вещей как основа цифрового сельского хозяйства. Эффективный процесс мониторинга состояния полей и посевов. Автоматизация процессов средствами промышленной видеоаналитики. Единая ИТ-экосистема для управления всем контуром процессов.

AI (1)

14 октября 2020 | следующая конференция
далее в программе

Искусственный интеллект и машинное обучение в бизнесе

Готов ли бизнес доверить системам ИИ действительно интеллектуальные задачи, а не рутину? Как посчитать возврат инвестиций от внедрения решений на базе машинного обучения? Готовые платформы для внедрения решений на базе ИИ. ИТ-инфраструктура для систем искусственного интеллекта. Облачные платформы машинного обучения. Машинное зрение и видеоаналитика. Виртуальные ассистенты. Отраслевые решения: постановка диагнозов в медицине, борьба с мошенничеством в финансовом секторе, подбор персонала в HR, проекты в транспортной сфере

Будьте в курсе новых решений и технологий

Регистрируйтесь, чтобы получить доступ к серии онлайн-презентаций и центрам консультаций
Зарегистрироваться