Создайте проект на платформе, если у вас его еще нет, чтобы записаться на консультацию
69547 проектов
Сортировать по
Экспертные заключения: 3
Консультации: 0

"FUJI". Платформа с онлайн-курсами

Большинство людей из-за отсутствия организованной системы знаний в Ethernet, не может найти необходимые курсы для получения необходимых hard skills, обычных знаний, и знаний для повышения квалификации. Наша команда разработчиков поставила целью решить эту проблему. Мы создали “FUJI” – платформу с курсами, где абсолютно каждый может получить всю необходимую информацию для своего личного и профессионального развития во всех современных и актуальных сферах. Существующие платформы не решают данной проблемы, в связи с высокими входными денежными барьерами, создаваемые, как правило, самой компанией. На данном проекте, такая возможность появиться у каждого человека, желающим поделиться своими знаниями и опытом. Также на рынке образования существует еще и проблема неопределенности, проблема отсутствия менторства. “FUJI” решает и эту проблему с помощью функции «подборки».

Подборка – это совокупность курсов, которая показывает пользователю список курсов, а также их поочередное прохождение, что позволит каждому человеку развиваться сегодня гораздо быстрее, а также получать структурированные и систематически сложенные знания.

(Например: Подборка "Тестировщик в Яндекс", такая подборка будет сочетать в себе все необходимые курсы для успешного входа в профессию Тестировщик)

Ссылка

На страницу проекта

Направление

IT, Образование

Рынки

EduNet
Экспертные заключения: 3
Консультации: 0

Получение цветного щебня из твёрдых отходов строительства

1. Описание идеи.

В настоящее время сносится много старых сооружений. При этом возникает  отходов – старый бетон, бой кирпича и др. А остатки старых конструкций вывозят на свалку. За вывоз данного «мусора» и дальнейшую утилизацию (обычного просто «захоронении» на свалке) организации платят деньги. Там этот мусор просто лежит годами и загрязняют природу.

При этом на месте старых сооружений строятся новые здания – полученные отходы могут быть использованы для него. Строительный мусор переработать и сделать из него годный для использования материал. Сейчас, в основном, его просто дробят, извлекают стальные элементы (которые можно выгодно продать). На выходе получается, так называемый, вторичный щебень, с весьма посредственнымимеханическими свойствами. Его далеко не каждая стройка возьмет. А если возьмет, за счет его дешевизны, то определит на второстепенные позиции – в основном засыпка. Порой стоимость такого вторичного щебня намного меньше, чем затраты на его получение и доставку. 

Компаниям, которые сносят старые сооружения нет смысла что-то делать с полученным отходами – вывез на свалку и забыл. А это приводит к постепенному загрязнению и захламлению территорий. Тем более у нас в России есть «традиция» выкидывать мусор на несанкционированные свалки – так дешевле.

Идея заключается в том, что бы на месте получать из никому не нужных отходов изготавливать цветной щебень. Данный материал используется в качестве декоративного – не несет практически никаких механических нагрузок. При этом он востребован и довольно дорог.

Основная технология идеи заключается в том, что полученный при сносе твердый материал (бесплатное сырье) дробится и сортируется до нудной фракции. Из него извлекается метал (продается отдельно), древесина. Остальной материал подвергается механической окраске в разные цвета. В итоге получается декоративный цветной щебень стоимостью 20-30 руб. за кг (рис. 1). С учетом того, что обычный щебень стоит 3-5 руб. за кг, а вторичный щебень (полученный из отходов) 1-2 руб. за кг.

То есть убытки по утилизации превращаются в доходы!

2. Описание новизны, оригинальности, значимости и ценности.


В настоящее время технология получения цветного щебня заключается в следующем:

− Покупается обычный строительный щебень по цене 3-5 руб. за кг, либо вторичный щебень по цене 1-2 руб за 1 кг.− Покупается акриловая краска различных расцветок.− В барабане или приспособленной для этого бетономешалке производится окраска. В барабан помещают щебень примерно до 40-45% от объема барабана. Включают вращение. Заливают краску. Если краска слишком густая, то её разбавляют уайт-спиритом. Обычно для каждого цвета используют собственный барабан. Реже один барабан совнутренним съемным кожухом.− После окончания заливки краски щебень вращают примерно 40-60 мин – для предотвращения слипанияи схватывания краски.


Исходный материал для цветного щебня получается следующим образов:

− Природный щебень поступает из карьеров, где он производится на дробильно-сортировочных комплексах. Он имеет лучшие физико-механические характеристики, чем вторичный. По этому, его проще использовать в конструкционных бетонах. Но цветной щебень это декоративный материал – для него не важны физические нагрузки. Максимум по нему проедет автомобиль, если из него сделана дорожка -  нагрузка минимальна. По этомумеханические показатели природного щебня для этого продукта избыточны. К тому же природный щебень же он дороже в 2-3 раза, чем вторичный.− Вторичный щебень получается из твердых отходов строительства – бетон, битый кирпич и пр. Эти отходы свозятся с мест сноса здания. Из них извлекается метал.  Далее отходы дробятся при помощи промышленных дробилок и классифицируются по размерам. И опять отвозятся потребителю. 


В настоящий момент после сноса здания компания, которая сносит должна заплатить за вывоз полученных твердых отходов. Если она вывезет этой мусор компании, которая производит вторичный щебень, то «мусор» превратится в него. И потом компания по производству цветного щебня купит вторичный, перевезет к себе и сделает из него цветной.

Не правда ли затянутая цепочка?..

Моя идея заключается в том, что бы из полученных твердых отходов сразу получать щебень – разработка мобильного комплекса оборудования (не очень сложного), который позволит компании, которая сносит здание, получить цветной щебень. То есть в место трат на вывоз получить доход.

Это так же позволяет сохранить природу – зачем выбрасывать на свалку сырье из которого можно получить доход?... Наиболее эффективная борьба за экологию та, которая приносит борющимся доход.

Идея заключается в выпуске небольших и мобильных комплексах по производству цветного щебня из твердых строительных отходов. Данный комплекс должен помещаться в стандартном контейнере ISO – это облегчает его транспортировку и установку.

Например, сносится какое-то строение. Или идет большая стройка, где по технологии образуется много твердых отходов (в качестве примера - прокладка дороги, при которой делается выемка в скале). К месту подвозится данный комплекс в одном-двух контейнерах (в зависимости от производительности), устанавливается (под комплекс не надо специально подготовленного фундамента), подключается к электричеству. И комплекс готов к работе.

После окончания работ комплекс отключается и перевозится на новое место. Мобильность это сильное преимущество по нынешним временам – оно позволяет экономить на логистике.

Схема предлагаемого производства цветного щебня показана на рисунке 1. 

Производство цветного щебня организуется следующим образом:

− Предварительное крупное дробление, при помощи строительной техники. Извлечение крупных металлических кусков и дерева. Данное операция выполняется и при простом вывозе строительного мусора.− Твердые строительные отходы попадают в установку для их дробления. 


Наиболее популярным и распространенными являются щековые дробилки – по это тип дробилки, использующей для разрушения кусков материала сжатие щёк, плоских пластин из твердых марок сталей или твердого сплава. Хотя тип дробилок не принципиален – главнее, что бы она могла работать с поступающим материалом.

− После дробления материал подвергается магнитной сепарации для конечного извлечения стальных элементов (арматуры, сеток и пр.). Стальные элементы можно сдавать, по этому нет необходимости их превращать в щебень. К то муже в состоянии щебня они начнут ржаветь.− Классификация полученного материала необходима для его фракционирования.


На рынок щебень, в том числе цветной, должен поступать в виде фракционированного материала - это правило нынешнего рынка. К тому же это удобно– для одних нужд нужен крупный щебень (например, для дорожек), а для других – мелкий (ландшафтный дизайн).

Классификация так же помогает отсеять крупные фракции – более 40-50 мм. Они дробятся повторно. И слишком мелкую фракцию (песок) менее 5 мм. Эту фракцию можно использовать как песок для строительных нужд (песок всегда нужен на стройке). Её доля составляет обычно 5-10% от массы поступающего материала.

− Для покраски используются специальные барабаны. В них помещается щебень в количестве 40-45% от объёма барабана. По мере вращения при помощи дозатора вливается краска нужного цвета. Окрашивание производится в течение 40-60 мин. Данное время позволяет равномерно покрасить щебень и дать краске схватится. После этого продукт должен отлежаться в течении 12 часов. И, при необходимости, его можно паковать. Либо использовать на месте.


Для покраски используют модернизированные бетономешалки. К ним изготавливают вставные селиконовые кожухи, в которых происходит покраска. Это удобнее, чем для отдельного цвета иметь один аппарат. Либо его мыть. Обычно используют 2-3 бетономешалки и до 10 сменных кожухов.

В настоящее время на рынке нет подобных комплексов, тем более мобильных. Большинство дробильно-сортировочных комплексов стационарны. Они рассчитаны на использование в карьерах, где добывается натуральный щебень.

Специализированное оборудование для покраски щебня вообще не продается – его модернизируют из имеющегося (бетономешалок), заказывая под них силиконовые съемные кожухи. 

Идея заключается в производстве, продаже или сдаче в аренду подобных комплексов. Разработанные предлагаемые комплексы будут первым специализированными на рынке России. Это сильно упростит жизнь клиентам – им просто надо купить такой комплекс, а не самостоятельно проектировать.

3. Возможность реализации и масштабированияидеи.


В основе данного комплекса заложено использование имеющегося покупного оборудования.  Это имеет следующие преимущества:

− Не надо тратить время и средства на разработку – необходимо только спроектировать систему под задачи, которая она может решить.− Оборудование может закупаться в тех странах и регионах где устанавливается – экономия на логистике и таможенных пошлинах.− Представленное на рынке оборудование имеет все необходимые разрешения и сертификаты – не надо тратить время и средства на их получение.− Легко разрабатывать комплексы с различной мощностью – просто подбирается нужное оборудование и размещается в контейнерах или на мобильных платформах (в зависимости от производительности).


С технической точки зрения реализация идеи не представляет сложности.

По данным интернет-журнала «Отходы и ресурсы» 2016 г, т.3 №2 https://resources.today/PDF/02RRO216.pdf общий объем лома бетона при сносе зданий в 2010 году составил 450 млн. куб. м. При этом наблюдается стабильный ежегодный рост данных объёмов. К 2020 по прогнозам онидостигнут 800 млн. куб. м. При этом в России не решена проблема их переработки – они просто свозятся на официальные и несанкционированные свалки. Загрязняя с каждым годом все больше площадей.

Как видно из предыдущего пункта масштабируемость идеи высока. Она может быть осуществлена на оборудовании различных производителей, то есть, нет привязки к мощностям одной организации. Так же проектированием комплексов оборудования может заниматься не одна организация.

Данной технологии так же нет потенциального ограничения. При использовании стационарного оборудования их мощности могут быть увеличены. Так набазе этой технолгии может быть спроектирован комплекс,предназначенный для крупного города, который может перерабатывать до 99% всех строительных отходов. Главное найти потребителей для такого количества цветного щебня. Хотя при масштабировании неминуемо уменьшается цена, то есть произведенный на крупном предприятии цветной щебень из отходов будет в 2-2,5 раза дешевле, чем его аналог. И это позволит его использовать не только в городе, но и разводить по области. И по соседним областям. Благо он не «капризен» при транспортировке и не портится со временем.

4. Экономический эффект от реализации идеи


Основной экономический эффект заключается в том, что в место затрат на вывоз отходов от снесенного сооружения получается доход от реализации цветного щебня.

В таблице 1 указаны расходы от вывоза и утилизации твердых строительных отходов по ценам Санкт-Петербурга на 2017 год.

Таблица 1. Объем и стоимость вывоза твердых строительных отходов.

Тип здания

Объём твердого мусора, т

Стоимость вывоза, руб

Небольшой кирпичный дом

6 квартир

45

500 000

Средний панельный дом

36 квартир

270

3 000 000

Большой панельный дом

90 квартир

675

7 500 000

В таблице 2 рассчитана себестоимость цветного щебня, получаемого по предлагаемой технологии.

Таблица 2. Себестоимость цветного щебня, получаемого по предлагаемой технологии

Наименование

Стоимость, приведенная на 1 тонну готового материала, руб

Сырье

0

Электроэнергия

500

Краска

800

Зарплата, с отчислениями

600

Прочие расходы

1 000

Налоги

600

И того себестоимость

3 500 руб/тонна

В таблице 2 показано, что себестоимость составляет 3 500 руб/тонна. На рынке цветной щебень продается по цене 20-30 руб. за кг, или 20-30 руб. тонна (без учета доставки). Таким образом, себестоимость составляет 10-15% от рыночной цены.

В таблице 3 показана прибыльность производства цветного щебня, по сравнению с его вывозом.

Таблица 3. Расчёт прибыльности производства цветного щебня по сравнению с его вывозом.

Тип здания

Объём твердого мусора, т

Стоимость вывоза, тыс. руб.

Себестоимость производства цветного щебня, тыс. руб.

Рыночная стоимость цветного щебня*, тыс. руб

Прибыль от реализации цветного щебня, руб

Общий доход**, тыс. руб

Небольшой кирпичный дом

6 квартир

45

500

157,5

900

742,5

1 242,5

Средний панельный дом

36 квартир

270

3 000

945

5 400

4 455

7 455

Большой панельный дом

90 квартир

675

7 500 

2 362,5

13 500

11 137,5

18 637,5

* - цена цветного щебня бралась 20 руб/кг = 20 000 руб/т

** - стоимость вывоза (экономия) + прибыль от реализации цветного щебня.

В таблице 4 приведена оценка прибыли от предлагемогокомплекса, в зависимости от объёма снесенных зданий в месяц и год.

Таблица 4. Оценка дохода от использтвании комплекса.

Объём 

твердого мусора, 

т/мес

Доход от использования

комплекса, 

тыс. руб. в мес.

Доход от использования

комплекса, 

тыс. руб. в год.

50

1 380

16 560

300

8 280

99 360

750

20 700

248 400

В таблице 5 приведена оценочная стоимость комплексов исходя из их производительности. А так же срок окупаемости исходя из оценки дохода от комплекса (табл. 4).

Таблица 5. Стоимость комплекса и расчёт его окупаемости.

Объём 

твердого мусора, 

т/мес

Доход от использования

комплекса, 

тыс. руб. в год.

Стоимость комплекса, 

тыс. руб

Затраты на эксплуатацию комплекса, тыс. руб. в год

Срок окупаемости, лет

50

16 560

10 000

6 000

менее года

300

99 360

50 000

40 000

750

248 400

150 000

100 000

Как показано в таблице срок окупаемости комплекса составляет менее 1 года. Это довольно не плохо по нынешним временам!

5. Перечень и описание рисков от внедрении идеи.


Основные риски:

− Рис низкого спроса на цветной щебень.


В настоящее время спрос на данный щебень высок – многие его используют в декоративных целях. Но риск все равно возможен.

Данный риск можно минимизировать только рациональным прогнозированием и планированием спроса на него. Либо программой по стимуляции спроса.

Так же возможно включение использование данного щебня при проектировании новых сооружений на месте старых.

С учетом, что проблема утилизации твердых строительных отходов носит и экологический характер, то к проблеме сбыта цветного щебня можно подключить и государственные структуры – им не выгодно расширение свалок. 

− Риск копирования.


Данный риск решается системой патентования технологии. Технические решения патентоваться не могут, так как оборудование в основном покупное.

Так же есть определенные ноу-хау и особенности, которые невозможно воспроизвести простым копированием

− Риск некачественного поставляемого оборудования, снятие поставщиком оборудования с производства. Поставщик не справляется с заказами и своими обязательствами.


Данный риск уменьшается тем, что в комплексе, при минимальных конструкторских переделках, может использоваться оборудование другого производителя. При этом могут одновременно, в разных местах, собираться комплексы с использованием различного оборудования.

− Риск небольшого спроса.


Данный риск уменьшается созданием системы маркетинга и рекламы продукта, с учетом того, что продукт находится в категории B&B его продвижение будет проводится по средствам профессиональных выставок, конференций, публикаций в различных специализированных журналах.

− Сервисное обслуживание.


Данная проблема решается созданием подразделения сервисного обслуживания. при этом данная функция превратится в статью дохода, так как по правилам покупки данное обслуживание может производить либо предприятие изготовитель (то есть мы), либо фирма получившую лицензию от предприятия изготовителя.

− Обучение персонала.


Обучением (первоначальным и периодическим) так же будем заниматься мы, как предприятие изготовитель, что то же будет отдельным доходом.

Ссылка

На страницу проекта

Направление

Строительство и инфраструктура

Сквозные технологии

Новые производственные технологии, Возобновляемые материалы и переработка отходов
Экспертные заключения: 4
Консультации: 0

Колба - бизнес&наука

Концепция проекта "Колба - бизнес&наука" - предоставление образовательно-просветительских навыков и знаний для молодых ученых в формате одного окна от ведущих представителей бизнеса и науки, создание бесплатного центра консультаций по защите прав интеллектуальной собственности и патента (дополнительные консультации в Вузах). Разработка приложения по подбору ученых и специалистов для бизнеса. 

Ссылка

На страницу проекта

Направление

IT, Образование, Гос. управление, Наука

Рынки

EduNet, EnergyNet, HealthNet, AeroNet, NeuroNet, HomeNet, TechNet, FoodNet, EcoNet, AutoNet, SafeNet, GameNet, MariNet, WearNet, SportNet, SpaceNet
Экспертные заключения: 3
Консультации: 0

Система Создания Поддержки Врачебных Решений в условиях ЧС "Триаж"

Планируется, что программный комплекс ССПВР "Триаж" будет решать две задачи: 1. Обучение студентов, медицинских работников, волонтеров проведению медицинской сортировки пострадавших на любом этапе медицинской эвакуации при массовом поступлении пострадавших в ЧС; 2.Применение в практике оказания медицинской помощи искусственного интеллекта по типу ССПВР при чрезвычайных ситуациях. 

В основе программного обеспечения будет лежать существующий на основе доказательной медицины и клинических рекомендаций алгоритм оценки тяжести состояния пострадавших при ЧС природного, техногенного, социального характера, пострадавших в локальных военных конфликтах, а также универсальная структура этапа медицинской эвакуации и современные методы цифровых и сквозных технологий: телемедицинские консультации, федеральная база данных  (автоматизированная система)  "Силы и средства медицины катастроф Минздрава России, и прочие.

Программа устанавливается на персональные планшетные компьютеры врачей приемно-сортировочного отделения, объединенные в единую сеть этапа медицинской эвакуации и с телемедицинской системой Всероссийского центра медицины катастроф "Защита".  


Ссылка

На страницу проекта

Направление

Здравоохранение, медицина, фармацевтика

Сквозные технологии

Искусственный интеллект
Экспертные заключения: 6
Консультации: 1

Платформа для поиска и покупки кастомной одежды

Маркетплейс для покупки/продажи кастомной одежды и услуг по кастомизации, объединяющая клиентов, желающих приобрести кастомизированную одежду/обувь с частными мастерскими/художниками, оказывающими такие услуги. Бизнес модель заключается на взятии комиссии со сделки. 

Ссылка

На страницу проекта

Направление

IT

Рынки

WearNet
Экспертные заключения: 3
Консультации: 0

Альтернативный подход к обучению (АПкО)

Проект это новая образовательная методика. За основу взяты такие психологические теории как НЛП (Нейро- Лингвистическое Программирование) и СВП (Системно векторная психология) 

Основная идея заключается в проектно-коллективном обучении. Все темы разбить на проекты, и изначально о них говорить как о конечной цели уроков. Перед тем как приступать к проект ученики собираются в группы и у каждого есть роль.

Сам проект будет состоять из нескольких частей, а именно: стадии "идея", "планирование"/ "расчеты", "воплощения", "презентация", "защита".

К чему такой подход приводит: 

1. Решается проблема мотивации учеников. Ученики стараются сделать проект и пока они его воплощают, они попутно закрепляют пройденный материал, а также отвечают на вопрос, зачем им это (то есть постепенно вводится механизм осознанности и прививается интерес к учёбе).

2. Дети учатся взаимодействовать друг с другом, и выполнять совместные задачи. А так же правильно распределять задачи и понимать где сильны они сами, а где другие. Здесь вырабатывается навык как уважения к достоинствам и способностям других и проявлению себя, так и навык к сплочению (вместо индивидуализма, завышенной гордости и барьеров, связанных с этим).

Я, как преподаватель и репетитор, пробовал эти методы и они давали более ощутимый результат, чем зубрёжка учебника и подготовка к контрольным работам. Также я рассматриваю и методы индивидуальных занятий, но данный метод считаю наиболее эффективным.

Ссылка

На страницу проекта

Направление

Образование
Экспертные заключения: 3
Консультации: 0

Интеллектуальная система мониторинга и диагностики оборудования

     Разрабатываемая система (прибор СТМ-12Т + программное обеспечение интеллектуального анализа) будет универсальной для различных типов технологического оборудования (необходима только программная настройка), будет использована в качестве прибора стационарного контроля и удаленного мониторинга и анализа, будет обладать высокой способностью к диагностике текущего состояния машин с функцией удаленного управления.

     Концептуальное решение распределенной системы мониторинга и диагностики оборудования на примере зерноперерабатывающих предприятий заключается в следующем:

1.   Технологические машины снабжены стационарно установленными датчиками физических величин (вибрации, температуры, тока, звука и пр.) информация с которых поступает в первичный прибор сбора данных;

2.   Первичный прибор диагностики, который реализован на базе недорогого одноплатного микрокомпьютера, встроен в систему управления машиной и имеет канал доступа к сети Internet.

3.   Программное обеспечение прибора обеспечивает:

  • процедуры измерения сигналов с датчиков, их предварительную обработку методами ЦОС (фильтрацию, масштабирование, математические преобразования Фурье, вейвлет-преобразование, интегрирование и пр.) и хранение сигналов в БД прибора;
  • формирование диагностических признаков для нейросетевых классификаторов (векторов значений амплитуд спектров сигналов, изображения вейвлет-скалограмм сигналов);
  • формирование трендов значений диагностических признаков для построение регрессионной модели с использованием ИНС и последующего прогнозирования сроков безопасной эксплуатации машины;
  • ввод обслуживающим персоналом и сохранение в БД прибора дополнительной информации о функционировании машины (сроках и видах выявленных дефектов, проведенных мероприятий по ТОиР, параметрах перерабатываемого продукта и пр.) в виде числовой информации, кодов технических состояний и видов ТОиР;
  • постановку окончательного диагноза машине с использованием ИНС-супервизора по совокупности результатов классификации специализированными ИНС и дополнительных признаков, отражающих работу машины (нагрузку, температуру, строки проведения ТОиР и пр.), с последующей выдачей интеллектуальных решений и рекомендаций по дальнейшей эксплуатации, обслуживанию и совершенствованию оборудования;
  • отражение текущего технического состояния машины на дисплее прибора, вывод рекомендаций по режимам и срокам дальнейшей эксплуатации машины в виде текстовой и/или голосовой информации;
  • передачу результатов измерений, классификации, прогнозирования и введённой персоналом дополнительной информации в БД на удаленный сервер.

4.   Собранная на сервере в БД информация статистически обрабатывается с использованием специализированных математических пакетов, таких как Matlab, Statistica, анализируется специалистами в области технического диагностирования с целью оценки корректности работы системы, проводится дополнительное обучение ИНС на новых данных, обновление  нейросетевых классификаторов для ПО первичных приборов. Процедура обработки данных и создание ИНС также может быть реализована на популярном языке Python с применением специализированных библиотек Pandas, TensorFlow, Keras и др.;

5.   Обновление ПО первичных приборов обеспечивается удаленно, через сеть Internet;

6.   Доступ заинтересованных лиц к информации из БД о текущем техническом состоянии машины и результатах прогнозирования обеспечивается через сеть Internet посредством веб-браузера или через мобильное приложение.

Ссылка

На страницу проекта

Направление

IT, Наука, Производство продуктов питания

Рынки

EnergyNet, TechNet

Сквозные технологии

Искусственный интеллект, Технологии хранения и анализа больших данных, Новые производственные технологии, Нейротехнологии, технологии виртуальной и дополненной реальностей, Технологии машинного обучения и когнитивные технологии, Технологии беспроводной связи и «интернета вещей»
Экспертные заключения: 4
Консультации: 0

Economic Tycoon

Экономический бизнес симулятор для улучшения коммуникативных и управленческих навыков студентов ВУЗов/СУЗов. Перед участниками симулятора встанет непростая задача - вывести компанию из кризиса и стать лучшей среди конкурентов, которые также не дремлют и развиваются. Данный симулятор будет построен на рыночных правилах и подчиняться только экономическим решениям. 

Ссылка

На страницу проекта

Направление

IT, Образование, Финансы

Рынки

EduNet, EcoNet, GameNet
Экспертные заключения: 10
Консультации: 0

Оборудование Divisor для переработки макулатуры без использования воды

При переработке бумаги используется чистая питьевая вода в объеме от 40 до 60 м3 на тонну входящего сырья. Вода- не восполняемый природный ресурс. Чтобы сберечь чистую для будущих поколений, необходимо сегодня не допускать ее безрассудного загрязнения и растрачивания. 

Наша команда разработала аппарат позволяющий переработать любые типы отходов с содержание бумаги без использования воды. Развитие данной технологии позволит изменить отрасль переработки бумаги.  

При применении в целлюлозно-бумажной промышленности предприятия сокращают внутренние затраты на переработку макулатуры на 35%. Для сокращения водопотребления не требуется перестраивать предприятия, устанавливать очистные сооружения, закрытие комплексов мероприятий и платежей по очистке и загрязнению воды. Расширение ассортимента перерабатываемой бумаги, при сохранении конечного качества выпускаемой продукции. 

Ссылка

На страницу проекта

Направление

Лесное хозяйство

Рынки

AutoNet

Сквозные технологии

Аддитивные технологии
Экспертные заключения: 3
Консультации: 0

Разработка интерактивной системы мониторинга, анализа и прогнозирования показателей в сфере здравоохранения

Перед системой здравоохранения России, в том числе в рамках "Майских" указов Президента РФ, стоит сложнейшая проблема - сокращение уровня уровня смертности и рост ожидаемой продолжительности жизни. Однако эти показатели моделируются в виде довольно сложных эконометрических зависимостей: показатели системы здравоохранения зависят не только от состояния самой этой системы, но и от социально-экономических показателей развития конкретного территориального образования, образовательного уровня, экологической обстановки и т.д.

Наше решение будет представлять интерактивную систему (в перспективе – нейросеть), которая будет наглядно отражать зависимости показателей по здравоохранению (заболеваемость, смертность, обеспеченность врачами и медицинским персоналом, койками и т.п.) от изменения показателей социально-экономического развития (численность населения, показатели сферы труда, уровня качества жизни, экологической обстановки и т.п.) в виде дашборда и интерактивной тепловой карты региона с фильтрами показателей (в последствии предполагается создание цифровых профилей всех регионов Южного федерального округа, а затем и других). Для того, чтобы решить проблему с временными лагами, неизбежно возникающими при обработке статистической информации, планируется создание прогнозных моделей.

В первую очередь данный проект можно охарактеризовать как строго научный, а потому времяемкий и трудозатратный, однако в перспективе он имеет возможность превратиться в полноценную систему поддержки принятия решений.

Целевая аудитория проекта - лица, принимающие решения в сфере здравоохранения (главные врачи медицинских организаций, представители органов исполнительной власти в сфере здравоохранения). Проект может быть интересен представителям фармацевтических компаний и производителей медицинской техники, а также научно-педагогическим работникам и студентам вузов.

Кроме того, у проекта есть основной стейкхолдер, содействие которого является нерыночным конкурентным преимуществом.

История проекта началась как заказная разработка в рамках студенческого Проектно-образовательного интенсива Университета 20.35 (3-я волна), заказчиком которого выступило кардиологическое отделение одной из крупнейших больниц региона, продолжилась в Проектном интенсиве 8-й волны, но уже как инициативная разработка, с другим составом участников и с другим подходом. Несмотря на то, что опыт у команды небольшой, однако проект привлекателен не только с практической точки зрения (для конечного пользователя), но и с исследовательской и чисто образовательной (для самой команды). При этом университетская среда создает условия взаимопомощи в виде консультаций, обучения, экспертной оценки, а компетенции команды растут вместе с проектом.

Стек - Python, R, C++. Имеется опыт работы с Power BI

Команда проекта:

  • Дмитриева Валерия - младший научный сотрудник Центра стратегических исследований социально-экономического развития Юга России, доцент ФГБОУ ВО "Ростовский государственный экономический университет (РИНХ)", leader id 480994
  • Слотвицкая Анастасия - студентка 5 курса (выпускница) ФГБОУ ВО "Ростовский государственный экономический университет (РИНХ)", направление подготовки "Экономика", leader id 2244627
  • Сиделева Алена - студентка 3 курса ФГБОУ ВО "Ростовский государственный экономический университет (РИНХ)", направление подготовки "Экономика", leader id 766536
  • Чергинец Елизавета - студентка 2 курса ФГБОУ ВО "Ростовский государственный экономический университет (РИНХ)", направление подготовки "Экономика", leader id 1391590
  • Блажко Анна - студентка 2 курса ФГБОУ ВО "Ростовский государственный экономический университет (РИНХ)", направление подготовки "Экономика", leader id 1391641
  • Мельникова Виолетта - студентка 2 курса ФГБОУ ВО "Ростовский государственный экономический университет (РИНХ)", направление подготовки "Статистика", leader id 1317398
  • Чернецова Ирина - студентка 2 курса ФГБОУ ВО "Ростовский государственный экономический университет (РИНХ)", направление подготовки "Статистика", leader id 1452176
  • Кулик Мария - студентка 2 курса ФГБОУ ВО "Ростовский государственный экономический университет (РИНХ)", направление подготовки "Статистика", leader id 1317397

Ссылка

На страницу проекта

Расскажите друзьям о проекте «Витрина проектов»
Отправить письмом