Clover Платформа интеллектуального анализа и хранения данных

Продукт

Название базовой системы (платформы):	Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)
Разработчики:	Ctrl2Go Solutions, Кловер Групп (ранее Clover Group)
Отрасли:	Газовая промышленность, Добыча полезных ископаемых, Машиностроение и приборостроение, Нефтяная промышленность, Строительство и промышленность строительных материалов, Транспорт, Энергетика
Технологии:	BI, Big Data, EAM, MDM - Master Data Management - Управление основными мастер-данными

Российская платформа интеллектуального анализа и хранения данных Clover — это гибкая система для аналитики больших данных производственных предприятий. Создана для оптимизации использования промышленного оборудования, планирования ремонтов и управления надежностью.

Интеллектуальная платформа Clover предназначена для обработки и анализа больших промышленных данных. Она включает в себя библиотеку правил и MX-модели (MathExperience) Clover MX Predictive Analytics. Специалисты компании моделируют поведение объектов на основе описания физики производственных и технологических процессов и разрабатывают уникальные инженерные модели, которые описывают поведение оборудования даже в случаях недостаточности данных с датчиков.

На базе гибкой платформы реализуются различные отраслевые решения компании Ctrl2GO для повышения эффективности использования промышленного оборудования, планирования ремонтов и управления надежностью. Такая технология применяется в железнодорожной отрасли, машиностроении, энергетике, нефте газовой и горнодобывающей промышленности.

2019: Решаемые задачи. Особенности платформы Clover

Задачи, решаемые платформой интеллектуального анализа и хранения данных Clover по состоянию на май 2019 года:

Работа с данными: платформа собирает и консолидирует параметры телеметрии на всем периоде эксплуатации промышленного оборудования;
Оценка и прогноз технического состояния оборудования: платформа делает расчет индекса технического состояния здоровья узла оборудования в реальном времени и прогнозирует время до предполагаемого отказа оборудования;
Выявление причин отказа оборудования: платформа находит нарушения режимов состояний объекта в реальном времени, выстраивает динамику состояний объекта;
Оцифровка знаний инженеров и экспертов: С помощью машинного обучения платформа доучивается инженерами и учитывает в работе новые экспертные правила
Формирование единых справочников: платформа является централизованным объектом хранения справочной информации в системе и поддержания ее в актуальном состоянии.

Особенности платформы: