ПРИЗНАЧЕННЯ УСТАНОВОК АВТ, ЇХ ПРИНЦИПІАЛЬНА СХЕМА, СИРОВА І ПРОДУКЦІЯ.

p align="justify"> Технологічні установки переробки нафти призначені для поділу нафти на фракції та подальшої переробки або використання їх як компоненти товарних нафтопродуктів. Вони є основою всіх НПЗ. Тут виробляються практично всі компоненти моторних палив, мастил, сировина для вторинних процесів та для нафтохімічних виробництв. Від їх роботи залежать асортимент та якість одержуваних компонентів та техніко-економічні показники подальших процесів переробки нафтової сировини.

Установки первинної перегонки нафти отримали назву трубчастих (мабуть, у період переходу від кубових перегінних установок до установок з нагріванням нафти в змійовику печі). Відповідно, якщо установка розрахована на перегонку нафти з відбором тільки світлих дистилятів (бензин, гас, дизельне паливо), що киплять до 350 ° С, то її називають атмосферною трубчастою (AT) установкою. Якщо установка розрахована на перегонку лише мазуту під вакуумом, вона називається вакуумною трубчастою (ВТ) установкою. У загальному випадку, коли установка призначена для повної, глибокої перегонки нафти, її називають атмосферно-вакуумною трубчастою (АВТ) установкою. При комбінуванні її з блоком глибокого знесолювання нафти установку називають ЕЛОУ-АВТ.

Сучасні процеси перегонки нафти є комбінованими з процесами зневоднення та знесолення, вторинної перегонки та стабілізації бензинової фракції: ЕЛОУ – AT, ЕЛОУ-АВТ, ЕЛОУ-АВТ-вторинна перегонка тощо. На рис. 2 показана принципова технологічна схема такої установки, що включає 4 блоки - ЕЛОУ, AT, ВТ і блок стабілізації та вторинної перегонки бензину (ВтБ).

Залежно від напрямку використання фракцій установки перегонки нафти прийнято називати паливними, масляними чи паливно-масляними і відповідно до цього - варіанти переробки нафти.

На установках АТ здійснюють неглибоку нафту з отриманням паливних (бензинових, гасових, дизельних) фракцій та мазуту. Установки ВТ призначені для перегонки мазуту. Отримані на них газойльові, масляні фракції та гудрон використовують як сировину процесів наступної (вторинної) переробки їх з отриманням палив, мастил, коксу, бітумів та інших нафтопродуктів.

Потужності АВТ, що діють зараз, коливаються від 0,5 до 10 млн т/рік. Невеликі за потужністю установки (0,5 - 2,0 млн т/рік) будувалися здебільшого остаточно 1950-х гг. У 1960-х роках. було розпочато масове будівництво установок ЕЛОУ-АВТ спочатку на 3, а потім на 6 та 8 млн т/рік. Найбільша установка АВТ потужністю 11 млн т/рік була побудована 1975 р. в Антверпені. У ті ж роки в США було пущено дві установки потужністю по 10,5 млн т/рік. У подальшому будівництво таких потужних установок не велося, і здебільшого потужність установок ЕЛОУ-АВТ збереглася на рівні 6-8 млн т/рік як у нас у країні, так і за кордоном. У перспективі через подальше падіння видобутку нафти не виключено, що вигіднішими знову стануть установки АВТ середньої та малої потужності (2-3 млн т/рік).

Мал. 2. Принципова технологічна схема ЕЛОУ-АВТ:

/ - Резервуар з нафтою; 2 – електродегідратори; 3, 4 і 5 - отбензинивающая, атмосферна та вакуумна колони; 6 – стрипінги; 7 і 8 - колони стабілізації та вторинної перегонки; 9, 10 - атмосферна та вакуумна печі; // - двоступінчасті пароежекторні насоси; / - нафта, // та /// - вуглеводневий газ низького та високого тиску; IV - скраплений газ; V' - головка бензину (Cf-85 ° С); VI – бензинова фракція (85-180 °С); VII-нестабільний бензин; VIII – відбензинена нафта; IX - важкий компонент бензину (100-180 "С); Х - гас (140-240 ° С); XI - дизельне паливо (200-350 'С), XII - мазут; XIII-суміш неконденсованих газів; XIV - легка газойльова фракція (до 300 ° С); (280-360 ° С); вакуумний газойль (350-500 ° С); та проміжне циркуляційне зрошення

На сучасному НПЗ установки АВТ є головними у всьому технологічному ланцюзі переробки нафти та визначають потужність заводу загалом. Загальна кількість дистилятів, що виділяються з нафти на АВТ, коливається від 7 до 10, і кожен з них прямує на подальші технологічні операції (очищення, облагородження хімічного складу, каталітична переробка). /

Первинна переробка нафти - це тепловий процес, і тому він пов'язаний із суттєвими витратами енергоресурсів (паливо, вода, повітря на охолодження, електроенергія на перекачування, водяну пару). Питомі енерговитрати (витрата енергоносія, віднесена до 1 т нафти, що переробляється) для АВТ потужністю 6 млн т/рік становлять:

паливо, що спалюється в печах - 35-38 кг/т (окремо для AT -20-25 кг/т);

вода оборотна для охолодження технологічних потоків -3-7 м3/т;

електроенергія - 7-8 кВт * год/т; водяна пара - 100-150 МДж/т.

Якщо перевести за відповідними еквівалентами всі ці енергоносії в паливний еквівалент, то на первинну перегонку 1 т нафти в середньому витрачається 50 – 60 кг палива з теплотою згоряння, близькою до теплоти згоряння нафти (або 60 – 80 кг умовного палива).

Перегонка нафти на АВТ - це багатоступінчастий процес (знесолювання, відбензинювання, атмосферна та вакуумна перегонка, стабілізація та вторинна перегонка бензину), тому може розглядатися як загальний, так і поступовий матеріальний баланс перегонки нафти. У першому випадку під матеріальним балансом розуміють вихід [% (мас.)] всіх кінцевих продуктів перегонки від вихідної нафти, кількість якої приймають за 100%. У другому випадку під матеріальним балансом кожного ступеня розуміють вихід [в %(мас.)] продуктів перегонки на даному щаблі (вони можуть бути не кінцевими, а проміжними, як, наприклад, в отбензиниваюшей колоні) від сировини даного ступеня, яке приймається для кожної щаблі за 100%.

Нижче йтиметься про загальний матеріальний баланс по кінцевих продуктах перегонки. Поступінчастий матеріальний баланс складається за технологічних розрахунків АВТ.

Нафта (I)(100%) надходить на установку із вмістом мінеральних солей від 50 до 300 мг/л та води 0,5 - 1,0% (травні).

Вуглеводневий газ (II). Вихід його від нафти залежить від вмісту в ній розчиненого після промислової підготовки газу. Якщо нафта легка (щільністю 0,8 - 0,85), вихід цього газу може становити 1,5 - 1,8%(мас). Для важких нафт цей вихід менше [0,3 - 0,8%(мас.)], а для нафт, що пройшли стабілізацію, він дорівнює нулю.

З зазначеного вище загального виходу газу близько 90% становить газ, що відбирається в колоні, що відбензинює.До складу цього газу входять насичені вуглеводні C1-С4 з домішкою С5. Низький тиск цього газу та його малі кількості не дозволяють використовувати його на газофракціонуючих установках (ДФУ) для виділення окремих вуглеводнів, і цей газ часто використовують як енергетичне паливо в печах АВТ. При досить високому виході цього газу (1,5% і вище) може бути економічно вигідним його стиснення газовим компресором до вищого тиску (2-4 МПа) та переробка на ГФУ.

Сухий вуглеводневий газ стабілізації бензину (III) - це частина легких вуглеводнів C1 - C3, що залишилася розчиненою в бензині. Вихід його невеликий [0,1 - 0,2% (мас.)]. Тиск його - до 1,0 МПа, тому він може прямувати на ГФУ, але через малу кількість прямує часто в газову лінію і спалюється в печах.

Зріджена головка стабілізації бензину (IV) містить у своєму складі в основному пропан та бутани з домішкою пентанів. Вихід її також невеликий [0,2 - 0,3% (мас.)]. Використовується вона як компонент скрапленого побутового газу або газового моторного палива для автомобілів (СПБТЛ або СПБТЗ).

Легка голівка бензину (V) – це фракція бензину н. к. -85 °С. Вихід від нафти 4-6% (травні). Октанове число в залежності від хімічного складу не перевищує 70 (моторним методом), найчастіше становить 60 - 65. Використовується для приготування нафтових розчинників або прямує на каталітичну переробку (ізомеризацію) з метою підвищення октанового числа до 82 - 85 та залучення до товарних автомобільних бензинів .

Бензинова фракція 85 - 180 ° С (VI). Вихід її від нафти залежно від фракційного складу останньої може коливатися в межах, але зазвичай становить 10 - 14%.Октанове число цієї фракції бензину низьке (ОЧм = 45 т 55), і тому її направляють на каталітичне облагороджування (каталітичний риформінг), де за рахунок перетворення н-алканів і нафтенів в ароматичні вуглеводні її октанове число підвищується до 88 - 92, і потім використовують як базовий компонент автомобільних бензинів

Гас (X). Тут може бути два варіанти відбору цього погону нафти. Один варіант - це відбір авіаційної гасу - фракції 140 - 230 "С. Вихід її становить 10 - 12% і вона використовується як готове товарне реактивне паливо ТС-1. Якщо з нафти таке паливо отримано бути не може (за вмістом сірки, температурою початку кристалізації або іншим показникам), то першим бічним погоном X в атмосферній колоні виводять компонент зимового або арктичного дизельного палива. безпосередньо як компонент цих палив (якщо задовольняє нормам на вміст сірки та температури помутніння та застигання), або прямує на очищення від сірки та виділення н-алканів (депарафінізацію).

Дизельне паливо (ХІ). Вихід його 22 - 26% (мас), якщо потоком А" відбирається авіагас, або 10 - 12% (мас), якщо потоком X відбирається компонент зимового або арктичного дизельного палива. Як правило, цей потік є компонентом зимового або літнього дизельного палива безпосередньо ( якщо задовольняє нормам на вміст сірки та температуру помутніння) або після очищення від сірки та н-алканів.

Легка газойльова фракція (XIV). Вихід її становить 0,5 -1,0% (мас.) від нафти. Як зазначалося, це фракція 100 -250 °З, є результатом часткової термодеструкції мазуту при нагріванні їх у печі.До складу її входять тому не лише насичені, а й ненасичені алкани. Використовують її як компонент дизельного палива, якщо останнє направляється на гідроочищення від сірки, або направляють у котельне легке паливо.

Легкий вакуумний газойль (XV) – фракція 240 – 380 °С, вихід її від нафти 3 – 5% (мас). За своїми якісними показниками вона близька літньому дизельному паливу XI і найчастіше тому поєднується з ним і відповідно використовується.

Вакуумний газойль (XVI) - основний дистилят вакуумної перегонки мазуту за паливним варіантом (якщо нафта не дозволяє отримувати олії високої якості). Межі його кипіння 350-500 °С (в окремих випадках 350-550 °С). Вихід від нафти відповідно становить 21 – 25% (мас.) (або 26 – 30%). Використовується як сировина процесу каталітичного крекінгу (для отримання високооктанового бензину та інших моторних палив) або гідрокрекінгу (для отримання авіаційного гасу або високоіндексних масел). Використовувати його можна або безпосередньо [якщо вміст сірки у вакуумному газойлі нижче 0,5%(мас.)], або після очищення від сірки та інших домішок (азоту, металів).

Якщо нафту (і відповідно мазут) дозволяє отримувати високоіндексні олії, то з вакуумної колони 5 замість одного погону XVIвиводять два погони масляних дистилятів 350 -420 ° С [вихід від нафти 10 - 14% (мас.)] і 420 - 500 ° С [ вихід 12 -16%(мас.)]- Обидва погони направляють на очищення (від смол, високомолекулярних ароматичних сполук, парафіну, сірки) для отримання з них базових дистилятних масел середньої та високої в'язкості.

Гудрон (XVII) – залишкова частина нафти, що википає вище 500 °С, якщо відбирається вакуумний газойль з температурою кінця кипіння 550 °С.Вихід його від нафти, залежно від вмісту в ній асфальтосмолистих речовин та важких вуглеводневих фракцій становить від 10 до 20%(мас). У деяких випадках, наприклад при переробці нафти, доходить до 5, а каражанбаської нафти - до 45% (мас).

Використання гудрону може бути здійснено за кількома варіантами:

як компонент важких котелень;

як залишковий бітум (якщо нафту дозволяє його отримати) або як сировина для отримання окисленого бітуму;

як сировина для коксування та отримання з нього цінного нафтового коксу (якщо нафта малосірчиста);

як сировина для отримання базової залишкової олії (для нафт 1 і 2 груп та підгрупи).

Крім перерахованих цільових кінцевих продуктів перегонки нафти на АВТ виходить кілька відходів переробки, до яких належать такі.

Кількість цієї води досить велика - 1-3% (мас.) від кількості перероблюваної нафти (на установці ЕЛОУ-АВТ потужністю 6 млн т/рік це складе на добу близько 250 – 700 т).

Ця вода містить розчинені мінеральні солі, відмиті від нафти (від 10 до 30 г/л, рН 7,0 - 7,5), значну кількість деемульгатора, а також емульговану у воді нафту (до 1%).

Через таке забруднення стічна вода ЕЛОУ не може бути повторно використана в системі оборотного водопостачання як холодоагент і тому прямує на очищення. Очищення зазвичай багатоступінчасте.

Конденсат водяної пари (KB). Водяна пара при первинній перегонці використовується як відпарний агент в ректифікаційних колонах, як агент, що ежектує, для відсмоктування парогазової суміші з вакуумної колони і як теплоносій в ребойлерах.Після конденсації всі ці потоки утворюють водяний конденсат різної якості.

Технологічний конденсат (з колон і ежекторів) безпосередньо контактує з нафтопродуктами і тому забруднений емульгованими в ньому вуглеводнями і сірковмісними сполуками. Кількість його становить 2,5 – 3,0% на нафту. Направляється він на блок ЕЛОУ як промивна вода або на очищення, після чого може бути використаний повторно для отримання водяної пари.

Енергетичний конденсат (з ребойлерів) є чистим і спрямовується на повторну генерацію водяної пари.

Неконденсований газ з ежекторів (XIII)є суміш легких вуглеводнів (до Q), сірководню, повітря і водяної пари. Вихід суміші цих газів становить середньому близько 0,05%(мас.) на вихідну нафту (максимум - до 0,1%). Направляють гази в топку однієї з трубчастих печей для горіння допалювання складових.

Важливою характеристикою роботи АВТ є відбір суми світлих дистилятів та відбір суми олійних дистилятів.

Нижегородський НПЗ планує запустити установки АВТ-6 і каткрекінг в червні - джерела

МОСКВА, 31 травня (Рейтер) - НПЗ Нижегороднафтооргcінтез (НОРСІ) Лукойла планує відновити роботу основної первинної установки АВТ-6 та каткрекінгу (КК-1) у червні після завершення ремонту, повідомили три джерела в галузі.

За даними одного з них, пробний запуск АВТ-6, зупиненої у березні через пожежу, планується 1 червня з наступним виходом на нормальний режим роботи.

Введення АВТ-6 дозволить заводу забезпечити сировиною встановлення каткрекінгу, яке знаходиться на ремонті з січня. Її планується запустити приблизно 10 червня, уточнило джерело.

Два інші джерела Рейтер зазначили, що початок роботи установки АВТ-6 намічено на середину червня, а каткрекінгу буде запущено майже одночасно з нею.

Раніше джерела повідомляли, що установки можуть бути запущені у другому кварталі цього року.

Лукойл оперативно не відповів на запит Рейтера про коментарі.

У січні Лукойл повідомив про «інцидент» на технологічній установці НОРСІ, не розкривши деталей, а джерела Рейтер говорили, що аварії сталися на трьох установках заводу (21 грудня 2023 року, а також 4 та 7 січня 2024 року). Крім того, 12 березня внаслідок атаки дронів НОРСІ зупинив АВТ-6.

Потужність НОРСІ з переробки сировини становить близько 16 мільйонів тонн на рік. Завод посідає четверте місце серед НПЗ РФ за обсягом переробки нафтової сировини та друге – з виробництва автобензину (4,892 мільйона тонн або 11,1% від загального виробництва на НПЗ РФ за 2023 рік).

Фактична продуктивність АВТ-6 досягає 25.710 тонн на добу (9 мільйонів тонн на рік), що становить близько 53% від сумарної потужності чотирьох первинних установок, які має НОРСІ (48.570 тонн на добу).

Потужність встановлення каткрекінгу КК-1 за сировиною – 5.710 тонн на добу. Ця установка дозволяє випускати на НОРСІ близько 25% всього автобензину або близько 1,2 мільйона тонн на рік.

За даними трейдерів, Лукойл заявив на червень збільшений план продажу автобензину та дизпалива на Санкт-Петербурзькій Міжнародній товарно-сировинній біржі (СПбМТСБ). Вони вказують, що підвищені обсяги розраховані пропорційно до очікуваного зростання переробки за рахунок введення АВТ-6 і КК-1.

У період простою АВТ-6 на НОРСІ йшов із переробкою нафти близько 22.000 тонн на добу.У лютому до березневої аварії переробляв близько 42.250 тонн на добу.

Що таке ІІ? Дізнайтеся про штучний інтелект

ІІ став універсальним терміном для додатків, які виконують складні завдання, які колись вимагали участі людини, наприклад спілкування з клієнтами в Інтернеті або гра в шахи. Цей термін часто використовується взаємозамінно з його підобластями, які включають машинне навчання (ML) та глибоке навчання.

науки про штучний інтелект і мають свою специфіку. Наприклад, машинне навчання фокусується на створенні систем, які навчаються і розвиваються шляхом обробки та аналізу даних. Різниця полягає в тому, що машинне навчання завжди має на увазі використання ІІ, проте ІІ не завжди має на увазі машинне навчання.

Щоб використати можливості ІІ з максимальною вигодою для бізнесу, необхідно найняти фахівців із вивчення даних. Наука про дані об'єднує статистику, інформатику та бізнес-знання для отримання цінності з різних джерел даних.

ІІ та розробники

Розробники застосовують штучний інтелект, щоб ефективніше виконувати завдання, які в іншому випадку довелося б робити вручну, взаємодіяти із замовниками, виявляти закономірності та вирішувати проблеми. Для початку роботи з ІІ розробникам знадобляться математичні знання та вміння користуватися алгоритмами.

Якщо Ви вперше задієте штучний інтелект для створення програм, рекомендується починати з малого. Створивши відносно простий проект на кшталт хрестиків-нуліків, Ви освоїте основи штучного інтелекту. Навчання практично є відмінним способом розвитку будь-яких навичок, і штучний інтелект тут не виняток.Виконавши кілька невеликих проектів, Ви зрозумієте, що можливості штучного інтелекту воістину безмежні.

Як технологія ІІ може допомогти організаціям

ІІ дає можливість відтворювати та покращувати те, як ми сприймаємо навколишній світ та реагуємо на нього. Ця властивість ІІ є основою інновацій. ІІ заснований на різних технологіях машинного навчання, які розпізнають шаблони даних і формують прогнози. Він створює додаткову вартість для бізнесу завдяки наступним можливостям

допомагає використати весь потенціал даних;
складає надійні прогнози та автоматизує складні завдання.

ІІ на підприємстві

Технології на основі ІІ допомагають підвищити ефективність та продуктивність праці за рахунок автоматизації процесів та завдань, які раніше виконувались людьми. ІІ також вміє інтерпретувати обсяги даних, які не під силу інтерпретувати людину. Це вміння може мати істотні переваги для бізнесу. Наприклад, Netflix використовує машинне навчання для забезпечення рівня персоналізації, що допомогло компанії збільшити свою базу клієнтів більш ніж на 25 відсотків.

Більшість компаній зробили вивчення даних своїм пріоритетом та вкладають у нього значні кошти. Опитування McKinsey 2021 року щодо ІІ показало, що кількість компаній, які повідомили про впровадження ІІ принаймні в одній функції, збільшилася до 56% порівняно з 50% роком раніше. Крім того, 27% респондентів повідомили, що принаймні 5% доходів можуть бути пов'язані зі штучним інтелектом порівняно з 22% роком раніше.

ІІ пропонує переваги для всіх аспектів та галузей бізнесу будь-якого масштабу, як загальні, так і спеціалізовані

використання операційних та демографічних даних дає можливість прогнозувати обсяг прибутку від замовника протягом усього періоду взаємодії (цінність циклу обслуговування замовника);
оптимізація ціноутворення на основі поведінки та переваг покупців;
розпізнавання образів для аналізу рентгенівських знімків та діагностики раку.

Застосування ІІ на підприємстві

Згідно з останнім звітом Harvard Business Review, компанії переважно використовують ІІ в наступних цілях

виявлення та запобігання порушенням безпеки (44 %);
усунення технічних проблем користувачів (41%);
скорочення завдань із управління продукцією (34 %);
оцінка внутрішньої відповідності нормативам у схвалених постачальників (34%).

Чому технології ІІ стали такі популярні?

Три фактори сприяють повсюдному впровадженню ІІ.

Доступність високопродуктивних обчислювальних ресурсів за невисокою ціною. Наявність численних обчислювальних ресурсів у хмарі зробило їх доступними для широкої аудиторії. Раніше обчислювальні системи для ІІ були локальними і обходилися надто дорого.
Доступність великих обсягів для навчання. Щоб навчити ІІ робити точні прогнози, він має опрацювати великі обсяги даних. Простота маркування даних та доступне зберігання та обробка структурованих та неструктурованих даних дозволяють створювати більше алгоритмів та навчати їх.
Конкурентні переваги ІІ. Дедалі більше компаній дізнаються про конкурентні переваги ІІ для бізнесу та роблять впровадження цієї технології своїм пріоритетом. Наприклад, спеціалізовані рекомендації ІІ допомагають швидше приймати більш виважені рішення.Також ІІ пропонує безліч коштів та можливостей для скорочення витрат та зниження ризиків, прискорення виведення продуктів на ринок тощо.

Навчання та розвиток моделей ІІ

Існує кілька етапів розробки та розгортання моделей машинного навчання, включаючи навчання та висновок. Навчання та виведення ІІ відноситься до процесу експериментування з моделями машинного навчання для вирішення проблеми.

Наприклад, інженер з машинного навчання може експериментувати з різними моделями-кандидатами для вирішення задачі комп'ютерного зору, як виявлення переломів кісток на рентгенівських зображеннях.

Щоб підвищити точність цих моделей, інженер передаватиме дані в моделі та налаштовуватиме параметри доти, доки вони не досягнуть заданого порогу. Ці потреби в навчанні, що вимірюються складністю моделі, зростають у геометричній прогресії з кожним роком.

Інфраструктурні технології, що мають ключове значення для масштабного навчання ІІ, включають кластерні мережі, такі як RDMA та InfiniBand, обчислювальні ресурси графічного процесора на «голому залізі» та високопродуктивне сховище.

Переваги та складності впровадження ІІ

Цінність ІІ для бізнесу підтверджує безліч прикладів успіху. Додавання технологій машинного навчання та когнітивних операцій у традиційні бізнес-процеси та програми забезпечує підвищення зручності та продуктивності.

Проте використання ІІ пов'язані з певними труднощами. Лише небагато компаній задіють повний потенціал ІІ, тому є кілька причин. Наприклад, якщо вони не використовують хмарні обчислення, проекти машинного навчання часто потребують великих обчислювальних ресурсів.Вони також складні у створенні та вимагають досвіду, який має великий попит, але його не вистачає. Знання того, коли і де включати ці проекти, а також коли звертатися до третьої сторони, допоможе мінімізувати ці труднощі.

ІІ: історії успіху

ІІ є рушійною силою деяких значних історій успіху.

Відповідно до звіту Harvard Business Review, видавництво Associated Press стало випускати в 12 разів більше статей, навчивши ІІ писати короткі новини. Це дало можливість журналістам зосередитись на роботі над більшими матеріалами.
Deep Patient, засіб діагностики на основі ІІ, розроблений фахівцями медичної школи Ікана при госпіталі Маунт-Сінай, допомагає виявляти пацієнтів з високим ризиком захворювання ще до встановлення діагнозу. За повідомленням insideBIGDATAЦей інструмент може заздалегідь діагностувати майже 80 хвороб, аналізуючи медичні дані пацієнтів.

Готові рішення спрощують використання ІІ на підприємстві

Поява рішень та засобів на основі ІІ означає, що все більше компаній можуть скористатися перевагами цієї технології для економії коштів та часу. Готові рішення, засоби та ПЗ на основі ІІ включають вбудовані засоби ІІ або допомагають автоматизувати процес прийняття рішень на основі алгоритмів.

Готовий до використання ІІ включає автономні бази даних, що самовідновлюються, і готові моделі для розпізнавання зображень і аналізу тексту в різних наборах даних.

Початок роботи з ІІ

Використання чат-ботів для спілкування з покупцями. Чат-боти використовують лінгвістичну обробку, щоб аналізувати питання покупців та надавати відповіді та інформацію.Чат-боти вміють навчатися і згодом починають приносити дедалі більші переваги.

Моніторинг центру обробки даних. ІТ-операції можуть спростити моніторинг за допомогою хмарної платформи, яка об'єднує усі дані та автоматично відстежує порогові значення та аномалії.

Виконання бізнес-аналізу без допомоги експерта. Аналітичні засоби з візуальним інтерфейсом користувача спрощують виконання запитів до системи і забезпечують отримання наочних результатів.

Як створити правильну культуру

Щоб максимально ефективно використати можливості ІІ та подолати перешкоди на шляху до успішного впровадження нових технологій, необхідно створити командну культуру, яка забезпечить підтримку екосистеми ІІ. У такому середовищі

бізнес-аналітики та фахівці з вивчення даних спільно визначають завдання та цілі;
інженери з обробки даних забезпечують управління даними та платформою для виконання аналізу;
фахівці з вивчення даних готують, вивчають, візуалізують та моделюють дані за допомогою спеціалізованої платформи;
архітектори ІТ-систем забезпечують управління інфраструктурою вивчення даних як локально, і у хмарі;
розробники додатків розгортають моделі у додатках для створення продуктів на основі даних.

Від штучного інтелекту до інтелекту, що адаптується

ІІ все ширше використовується у виробничих операціях, що призвело до появи нового терміну адаптивний інтелект. Адаптивні інтелектуальні програми допомагають приймати більш ефективні бізнес-рішення за рахунок використання внутрішніх та оперативних зовнішніх даних у реальному часі та високомасштабованої інфраструктури.

Такі додатки дають можливість «працювати з розумом» у всіх сенсах цього вираження та пропонувати замовникам якісніші продукти, рекомендації та послуги — і, зрештою, підвищувати прибуток.

Стратегічна необхідність та конкурентні переваги ІІ

ІІ є стратегічною необхідністю для будь-якої компанії, яка хоче підвищити продуктивність, відкрити нові можливості для отримання прибутку та зміцнити лояльність замовників. Ця технологія вже допомогла багатьом компаніям досягти конкурентної переваги. Завдяки ІІ можна робити більше за менші терміни, забезпечувати ефективне персоналізоване обслуговування та прогнозувати результати, а отже, отримувати більший прибуток.

Проте ІІ залишається досить новою та складною технологією. Щоб повністю розкрити її потенціал, щоб створювати та застосовувати рішення на основі ІІ, необхідний високий рівень кваліфікації. Для досягнення успіху недостатньо просто найняти фахівців із вивчення даних. Необхідно використовувати правильні інструменти, процеси та стратегії управління.

Практичні рекомендації для отримання переваг максимуму з ІІ

Harvard Business Review дає наступні рекомендації щодо початку робіт з ІІ:

застосовуйте ІІ у сферах, які надають негайний та найбільш значний вплив на прибуток та витрати;
використовуйте ІІ, щоб збільшити продуктивність замість того, щоб скорочувати чи збільшувати штат;
почніть впровадження з допоміжних підрозділів (найкраще з ІТ та бухгалтерії).

Допомога в освоєнні ІІ

ІІ стає невід'ємною частиною бізнесу.Рано чи пізно всі компанії змушені будуть використовувати технології ІІ, щоб створити власну екосистему та зберегти конкурентоспроможність. Ті, хто нехтує прогресом, у наступні 10 років ризикують залишитися за бортом.

Можливо, Ваша компанія є винятком із правил, проте більшість підприємств не мають власних фахівців із вивчення даних та необхідних ресурсів для створення екосистеми та розробки додатків, які допоможуть поставити можливості ІІ собі на службу.

Для успішної трансформації ІІ, яка включає розробку стратегії та доступ до інструментів, знайдіть партнера з галузевим досвідом і великим портфоліо ІІ.

Навчальна бібліотека ІІ

Що таке Data Science?
Компанії активно поєднують методи статистики з технічними концепціями, наприклад, з машинним навчанням та штучним інтелектом, щоб отримувати цінні відомості з великих даних, розвивати інновації та змінювати підхід до прийняття рішень.
Що таке машинне навчання?
Машинне навчання - один із підрозділів науки, присвяченої розробці та вивченню ІІ. Він фокусується на створенні систем автоматизації, які навчаються за допомогою обробки даних. Такі системи використовуються для прискорення прийняття рішень та скорочення термінів окупності.

Створення експертного центру (CoE) ІІ до початку навчання моделей для конкретної організації підвищує ймовірність успіху. У нашій електронній книзі розповідається чому, а також наводяться поради щодо створення ефективного CoE.

Що таке авт6