Проект

"Сибур" расширяет клиентский сервис с помощью инструментов Data Science

Заказчики: Сибур Холдинг, ПАО

Москва; Химическая промышленность

Подрядчики: СИБУР Диджитал
Продукт: Проекты на базе технологий Big Data

Дата проекта: 2020/02 — 2020/07
Технология: BI
подрядчики - 450
проекты - 3057
системы - 1149
вендоры - 559
Технология: Big Data
подрядчики - 224
проекты - 625
системы - 237
вендоры - 194
Технология: Data Mining
подрядчики - 251
проекты - 845
системы - 290
вендоры - 208

2020: Расширение клиентского сервиса с помощью инструментов Data Science

28 августа 2020 года холдинг "Сибур" сообщил о том, что расширяет клиентский сервис с помощью инструментов Data Science.

С помощью анализа больших данных на всей производственной цепочке, от производства продукции до её дальнейшей переработки вне контура компании, "Сибур" поможет улучшить качество продуктов, которые производят компании-клиенты.

"Сибур" несколько лет развивает направление продвинутой аналитики. В компании собирают и изучают параметры технологических режимов на производстве: температуру, давление, количество сырья – и данные для бизнес-процессов: котировки на продукцию, биржевые сводки, внешние рыночные факторы. Сбор данных происходит на базе ML-платформы в центре аналитики "СИБУР Диджитал". На основе анализа данных специалисты создают самообучающиеся рекомендательные системы и системы поддержки принятия решений. Цифровые инструменты помогают прогнозировать внеплановые остановы, оптимизировать технологические режимы для снижения издержек, повышать качество и увеличивать объёмы выпускаемой продукции, прогнозировать стоимость продукции на основных рынках.

Теперь инструменты продвинутой аналитики стали доступны и для клиентов СИБУРа.

«
«Мы уже умеем эффективно использовать данные внутри компании. Когда мы соединяем нашу информацию с данными от клиента, то видим всю цепочку создания ценности, получаем возможность промоделировать ситуацию, понять, на каком участке существуют проблемы, и дать рекомендации по их устранению. Или клиенту – по переработке продукции или заводу-изготовителю внутри компании – по технологическому режиму его производства», – отметил Алексей Винниченко, руководитель центра аналитики, "СИБУР Диджитал".
»

"Сибур" уже решил несколько кейсов, основанных на сквозной цепочке данных производителя и клиента, на томской площадке компании. Это помогло полностью исключить появление брака на производстве клиента.

«
«На российском рынке пока нет аналогичных сервисов для клиентов. Data Science поможет оптимизировать технологические процессы и качество продукции как на стороне СИБУРа, так и на стороне клиентов. Данный сервис является перспективным элементом ценностного предложения для наших клиентов», – заявила Ольга Славинская, менеджер по техническому сервису, СИБУР.
»