Инженеры МФТИ разработали систему кластеризации АЗС
В инжиниринговом центре МФТИ по трудноизвлекаемым полезным ископаемым создали систему кластеризации данных автозаправочых станций.
Разработанная в МФТИ система выступает в роли аналитического инструмента для принятия взвешенных управленческих решений на основе выявленных групп объектов на базе машинного обучения и искусственного интеллекта.
"Практическая ценность проекта заключается в значительном улучшении и оптимизации процессов принятия решений, что ведет к повышению операционной эффективности и усилению конкурентных позиций компании на рынке", - рассказал заведующий лабораторией механики горных пород инжинирингового центра МФТИ по трудноизвлекаемым полезным ископаемым Борис Васекин.
Одним из подходов к обработке и анализу данных является кластеризация АЗС по заданным параметрам, которая позволяет группировать объекты на основе их сходства, выявляя скрытые закономерности и структуры. Внедрение системы дает возможность проводить глубокий анализ деятельности сети АЗС, выявлять схожие характеристики между различными объектами, определять оптимальные стратегии управления для каждой группы станций, оптимизировать распределение ресурсов и повышать эффективность управленческих решений.
По словам разработчиков, система кластеризации станет важным инструментом в арсенале управленцев, позволяя им принимать обоснованные решения на основе детального анализа данных и выявленных закономерностей.
Инжиниринговый центр по трудноизвлекаемым полезным ископаемым создан в МФТИ по совместной программе Минобрнауки России и Минпромторга России в 2013 г. Центр разрабатывает инженерно-технологические решения в области разведки и добычи полезных ископаемых и оказывает широкий комплекс услуг по решению прикладных задач для компаний нефтегазовой, рудной и металлургической отраслей с применением современных цифровых технологий.
