AI-система для выявления снижения производительности и анализа производственных данных

Описание

Задача проекта заключалась в анализе производственных данных текстильного предприятия для выявления снижения эффективности, аномалий и негативных тенденций на уровне отдельных продуктов и производственных процессов.

Исходные данные содержали показатели производства и операционные KPI, которые требовали предварительной обработки, анализа и интерпретации.

Основная цель проекта — не только обнаружить изменения в производительности, но и преобразовать результаты анализа в понятные выводы для сотрудников и руководителей, не имеющих технической подготовки.

Для этого была разработана аналитическая система, объединяющая обработку данных, статистический анализ, feature engineering и возможности Large Language Models.

Решение

Я разработал полный аналитический workflow — от подготовки данных до генерации бизнес-выводов с помощью LLM.

В рамках проекта:

— выполнил очистку и предварительную обработку производственных данных;
— провёл exploratory data analysis и статистический анализ;
— разработал признаки для выявления изменений в производственном поведении;
— анализировал динамику KPI, отклонения и снижение производительности во времени;
— реализовал логику выявления потенциальных аномалий и негативных трендов;
— использовал Large Language Models и prompt engineering для преобразования аналитических результатов в понятные текстовые объяснения;
— создал AI-assisted workflow, который связывает числовой анализ с бизнес-интерпретацией результатов.

Особое внимание было уделено тому, чтобы система не просто показывала цифры, а помогала пользователю понять, что изменилось, где возникла проблема и на какие показатели стоит обратить внимание.

Результат

В результате был создан AI-assisted аналитический процесс для анализа производственных KPI и выявления потенциального снижения эффективности.

Система позволяет:

— быстрее находить негативные тенденции и отклонения в производственных данных;
— анализировать изменения на уровне отдельных продуктов и процессов;
— превращать сложные аналитические результаты в понятные бизнес-выводы;
— помогать нетехническим пользователям интерпретировать KPI и производственные тенденции;
— сокращать разрыв между техническим анализом данных и принятием операционных решений.

Презентация проекта