[Антикейс] Прогнозирование и планирование потребления электроэнергии с помощью machine learning (эксперимент)

Получается, что на таких объёмах внедрение этой технологии "нафиг не надо".1.6 млн рублей в год для предприятий такого уровня - это ну в принципе ниже уровня "сигнал\шум"

да, в целом так и есть. Но в некоторых случаях при наличии оперативных данных по ремонтам и отключениям точность прогноза, по нашим оценкам, увеличилась бы еще на 1-3% (3-4 млн. рублей/год)

А рисков (в том числе связанных с меньшей адаптивностью нейросетки при любых изменениях) после изменения процесса можно огрести ох как много.

1) модель не работает полностью автономно, её прогноз видит специалист по планированию, и, если происходит что-то неадекватное, то может вручную исправить.

2) в модель закладывались функции адаптивности за счёт постоянного дообучения. В результате она показывала адаптивные свойства, которые мало уступали ручному прогнозу. Человек будет так же ошибаться в случае серьезных изменений в технологических процессах или, например, запуске на предприятии нового цеха.