Разработать модель машинного обучения для прогнозирования брака

Цель: Повышение качества прогнозирования вероятности брака на основе исторических данных с возможностью интеграции предиктивной модели в процесс производства в режиме реального времени.<br><br>Ключевые задачи:<br><br><ol><li>Работа с историческими данными:<br>1) исторические данные о браке хранятся в виде таблиц;<br>2) Анализ и подготовка данных для обучения модели (очистка, обработка, формирование выборок).</li><li>Интеграция с 1С:<br>1) настройка взаимодействия модели с системой 1С для получения данных в реальном времени. 2) Реализация механизма передачи результата работы модели обратно в 1С.</li><li>Разработка и доработка модели:<br>1) использование CatBoost или аналогичных инструментов для создания/оптимизации модели предиктивной аналитики.<br>2) Учет особенностей данных: брака сырья, брака на этапах производства и других факторов.</li><li>Тестирование:<br>1) Оценка точности модели на тестовой выборке.<br>2) Проверка корректности работы модели в режиме реального времени с 1С.</li><li>Разработка рекомендаций:<br>Предоставление выводов и предложений для минимизации брака на основе предсказаний модели.</li></ol>Технические детали:<br><br><ol><li>Хранение данных: Исторические данные о браке представлены в виде таблиц</li><li>Получение данных из базы 1С в реальном времени через SQL-запросы или встроенные механизмы 1С.</li><li>Возврат предсказаний модели в 1С (например, для отображения результата или отправки на следующий этап обработки).</li></ol><br>Требования к исполнителю:<br><br><ul><li>Уверенные знания алгоритмов машинного обучения (CatBoost, другие алгоритмы для табличных данных).</li><li>Опыт интеграции моделей в системы реального времени, особенно с 1С.</li><li>Умение работать с SQL-запросами и данными из 1С.</li><li>Навыки предобработки табличных данных и оптимизации моделей.<br><br>Желателен опыт работы с промышленными процессами или данными пищевой отрасли.</li></ul><br>Ожидаемые результаты:<br><br><ol><li>Модель: модель с точными прогнозами вероятности брака.</li><li>Настройка сценария обработки данных в режиме реального времени.</li><li>Отчет: Подробная документация с описанием модели, её метрик и рекомендаций по внедрению.</li></ol>Срок выполнения проекта: 1 месяц.