Аналіз вялікіх дадзеных для аптымізацыі ТОиР паветраных судоў

Аптымізацыя працэдур тэхнічнага абслугоўвання паветраных судоў як вынік эфектыўнага аналізу вялікіх аб'ёмаў дадзеных стане адной з цэнтральных тэм канферэнцыі «ТОиР авіяцыйнай тэхнікі ў Расіі і СНД


Аптымізацыя працэдур тэхнічнага абслугоўвання паветраных судоў як вынік эфектыўнага аналізу вялікіх аб'ёмаў дадзеных стане адной з цэнтральных тэм канферэнцыі «ТОиР авіяцыйнай тэхнікі ў Расіі і СНД".

Разгорнуты даклад на дадзеную тэму прадставіць Dr. Holger Appel, кіраўнік праграм маніторынгу, дыягностыкі і прагназавання кампаніі Lufthansa Technik.

Эксплуатацыя сучасных паветраных судоў генеруе велізарныя аб'ёмы інфармацыі. Як можна максімальна хутка прааналізаваць і інтэрпрэтаваць гэтую інфармацыю для прыкладнога выкарыстання?

Якім чынам аналіз вялікіх дадзеных можа быць задзейнічаны на практыцы для эфектыўнай арганізацыі прэвентыўнага і прагнознага ТО?

Азнаямлення з перадавымі IT-рашэннямі і практыкай іх прымянення ў ТОиР будзе прысвечаны практычны семінар, які пройдзе ў рамках канферэнцыі.

Найбуйнейшая ў Расіі і СНД канферэнцыя і выстава, прысвечаная развіццю галіны тэхнічнага абслугоўвання і рамонту паветраных судоў, пройдзе 2-3 сакавіка 2017 г. у Маскве, у Цэнтры міжнароднага гандлю.

Да цяперашняга моманту выставачныя стэнды забраніравалі 70 экспанентаў больш чым з 20 краін свету. З абнаўляецца планам выставы і пералікам экспанентаў Вы можаце азнаёміцца ​​на сайце мерапрыемства: выстава >>

Сярод удзельнікаў мерапрыемства прадстаўнікі больш за 60 эксплуатантаў камерцыйнай і дзелавой авіяцыі з Расіі і краін СНД.

12-я міжнародная канферэнцыя і выстава «ТОиР авіяцыйнай тэхнікі ў Расіі і СНД" арганізавана кампаніяй ATO Events пры падтрымцы Расійскай асацыяцыі эксплуатантаў паветранага транспарту.

Азнаёміцца ​​з планам выставы, умовамі браніравання выставачных плошчаў і стэндаў можна па спасылцы: http://www.events.ato.ru/events/8851/detail

Як можна максімальна хутка прааналізаваць і інтэрпрэтаваць гэтую інфармацыю для прыкладнога выкарыстання?
Якім чынам аналіз вялікіх дадзеных можа быць задзейнічаны на практыцы для эфектыўнай арганізацыі прэвентыўнага і прагнознага ТО?