IT-чемпионат нефтяной отрасли – это международное командное соревнование для студентов и представителей всех отраслей промышленности. Участникам предстоит разработать инновационное решение для повышения эффективности производства по направлению IT и промышленной автоматизации.
Победителей IT-чемпионата ждет призовой фонд в размере 1 млн рублей и новые карьерные возможности. Награждение финалистов пройдет на главной сцене Международного форума «Российская энергетическая неделя» в октябре 2025 года.
Кто может принять участие ?
В IT-Чемпионате принимают участие команды из России и стран зарубежья в составе от 2 до 7 человек.
- Студенты профильных вузов России и стран зарубежья в возрасте старше 18 лет;
- Cотрудники компаний нефтегазовой отрасли;
- Сотрудники IT-компаний;
- Сотрудники компаний других отраслей промышленности.
Регистрация уже идет. Успей подать заявку до 1 июля 2025 г.
В 2025 году в рамках направления командам предложен к решению кейс на тему «Искусственный интеллект против внеплановых простоев: разработка интеллектуальной системы диагностики»
Цель кейса: Разработка перспективного способа диагностирования динамического оборудования с использованием технологий машинного обучения
Описание кейса: Внеплановые простои оборудования – это миллионные убытки, нарушение производственных циклов и потеря конкурентного преимущества.
Электродвигатели — сердце промышленности. Их неожиданный выход из строя приводит к остановке конвейеров, срыву поставок и убыткам. Но что если можно предсказать поломку за дни или даже недели до её возникновения? Почему именно ток? Получить эти данные значительно проще чем искать вибрации или другие технологические параметры. В его колебаниях скрыта информация о дефектах, механических перегрузках и неравномерной работе оборудования. При помощи ИИ можно превратить ток в диагноз оборудования: методы машинного обучения и глубокая обработка сигналов могут из простых наборов данных получить огромный пласт диагностики.
Приглашаем вас, разработать интеллектуальную систему диагностики динамического оборудования!
Это ваш шанс внести вклад в прорывные технологии, которые изменят будущее промышленности.
Реальная задача - создать алгоритм машинного обучения для прогнозирования отказов оборудования. Реальные данные – работа с реальными технологическими и эксплуатационными параметрами.
- 42 просмотра