У нас в индустрии есть распространённый мем: мол, есть стандартный офисный IT, а есть тяжёлый диджитал. И «тяжёлый» — это не про нагрузку, а про общий сеттинг.
Сибирь, дыхание зимы, посреди густой тайги завод, а внутри – металл теплообменников, экструдеров и печей пиролиза окружает IT-специалиста, взявшего на себя роль пришельца из будущего. Романтика. Ну или киберпанк.
Есть распространённый стереотип, будто на заводах надо каски детектировать или даже огонь. Но ведь идея в том, чтобы стремиться не допустить огня и всяких происшествий, а не фотографировать их. Поэтому на практике мы стараемся детектировать то, что происходит до того, как что-то подтечёт, задымится, загорится или пойдёт не по плану.
Меня зовут Щемелинин ВадимЧитать полностью »
Привет! Как вы можете помнить, с бензином мы связаны опосредованно. Но так как тема топлива в мире постепенно становится более горячей (no pun intended), мы решили рассказать вам в подробностях о том, как бензин вообще попал в нашу жизнь.
Начнём с быстрого путешествия из бурного настоящего в спокойное прошлое. То есть, в каменноугольный период палеозойской эры (от 360 до 286 млн лет назад), когда бесчисленные деревья и растения, завершая свой жизненный цикл, постепенно превращались в торф.
У меня сегодня день рождения. Дата круглая настолько, что лучше её не называть. Зато есть повод задуматься о передаче опыта подрастающим поколениям. Говорят, человеческая цивилизация началась с того, что люди смогли прокормить своих стариков, и это ускорило передачу знаний от старших поколений к младшим. Вот и я, на старости лет, решил открыть такую передачу знаний своим первым эссе.
Это лонгрид, поэтому не рекомендуется лицам с клиповым мышлением. Хочется верить, что их здесь нет.
При создании любого бизнеса каждое из его подразделений автоматизирует само себя. Как правило сквозные потоки данных между ними единичны. Это приводит к тому, что данные нельзя сопоставить друг с другом, ведь каждый отдел считает их по-своему. Никаких проблем, если собирать какие-то метрики в целом по компании, но когда доходит дело до расчета сквозных показателей, прогнозов или решения задач моделирования и оптимизации, начинается хаос.
Хранилища данных (DWH) — не новая история. Традиционно они использовались для составления отчетности. А вот полноценное моделирование и прогнозирование сквозных бизнес-процессов на данных DWH началось относительно недавно. Используя собранные данные современные инструменты анализа позволяют не просто делать дашборды с выпадающими окнами, но еще и настраивать в отношении каждого атрибута алгоритмы прогнозирования и оптимизации, масштабировать алгоритмы теории игр на все предприятие в целом. А также строить и сразу же тестировать гипотезы о дальнейшем развитии бизнеса на реальных данных.
И вроде как звучит всё прекрасно. Но не все компании спешат брать с пример с передовиков (Booking.com, Amazon.com) и продолжают работать по старинке. Так что же им мешает? Как минимум, понимания целесообразности масштабных инвестиций в инструментарий по обработке данных, трудозатратность внедрения процессов описания данных, появления новых ролей (кураторы данных, ответственные за качество данных, инженеры и архитекторы данных и т.п.), научиться считать экономический эффект от внедрения управления данными, четко вычленять драйверы затрат, как сделать дата офис самоокупаемым, увязать со стратегией компании и из возможных вызовов выбрать те, которые продвинут компанию вперед, и многое другое.
Меня зовут Виктория Краснова, я руководитель Управления корпоративными данными СИБУРа. Вместе с моим коллегой, лидером команды Data Governance Ринатом Абдурахмановым, расскажем, как это делаем мы.
Читать полностью »
Ожидание не всегда соответствуют реальности. К сожалению. И если очередное такое несоответствие в жизни может стать поводом для грустной ухмылки, создания нового мемчика или спешного раскатывания бэкапа, то в промышленной сфере все немного иначе.
Если какая-то железка, которую ты сделал и начал использовать на объекте, не соответствует ожиданиям, последствия могут быть разными. К примеру, смартфон, который (по словам производителя) заявлен для работы при -40, отключается через пару минут на этих самых -40.
Поэтому железо, что свое собственное, что вендорское, надо тщательно и вдумчиво тестировать. Удобнее всего делать это в специальной лаборатории.
Меня зовут Юстина, я инженер направления «Индустрия 4.0». Вместе с владельцем продукта IIoT Василием Ежовым мы составляем команду hardware-разработки СИБУРа. Мы уже писали, что в конце 2017 года в СИБУРе начался процесс цифровизации, который продолжается до сих пор. Мы, как и многие другие компании на рынке, поняли, что сейчас мало какой продукт обходится без комплексного применения hardware и software — для качественного результата нужно, чтобы обе эти части работали эффективно. Тут как со смартфонами и ноутбуками, если ось гармонирует с железом, будет вам счастье. Если нет — ну вы поняли.
В нашем случае ситуация весьма осложняется климатическими условиями: практически все устройства на производственных предприятиях СИБУРа размещается на открытых установках и должно выдерживать поистине арктические температуры. Поэтому все оборудование, которое используется в наших проектах по цифровизации, должно пройти достаточно суровые испытания, прежде чем окажется «в поле».
Читать полностью »
Нефтехимические комбинаты это весьма и весьма сложные комплексы зданий. Наш ЗапСибНефтеХим в Тобольске — крупнейший объект за всю историю современной России. 9 831 километр кабеля, 102 000 тонн металлоконструкций и 513 000 кубических метров бетона. То есть без шуток — объект внушительный. И объект, который необходимо на должном уровне обслуживать.
Чтобы персоналу было проще это делать, оперативно добираясь до нужного узла и не заблудившись по дороге, мы создали специальную 3D-модель ЗапСибНефтеХима. О проведённом пилоте по использованию этой модели в деле, о пользе для обучения, а также о том, почему мы сделали всё на Unity — под катом.
Читать полностью »
И что из этого получилось
Привет!
На производстве важно следить за качеством продукции, причем как приходящей от поставщиков, так и той, что мы выдаем на выходе. Для этого у нас часто проводятся пробоотборы — специально обученные сотрудники берут пробоотборники и по имеющейся инструкции собирают пробы, которые затем передают в лабораторию, где их и проверяют на качество.
Меня зовут Катя, я владелец продукта одной из команд в СИБУРЕ, и сегодня я расскажу, как мы улучшали жизнь (по крайней мере, в рабочее время) специалистов, отбирающих пробы, и других участников этого увлекательного процесса. Под катом — о гипотезах и их проверке, об отношении к пользователям твоего цифрового продукта и немного о том, как у нас все устроено.
Читать полностью »
Привет!
Меня зовут Игорь Громов, и я работаю в СИБУРе в функции «Цифровые технологии», в направлении цифровизации процессов. Сейчас мы активно занимаемся переводом в электронный вид наших нарядов-допусков.
Наряд-допуск — это инструкция по мерам безопасности, которая выдается персоналу для проведения работ повышенной опасности на промышленных объектах. К таким работам относятся работы на высоте, земляные, огневые и газоопасные работы. На огневые и газоопасные на предприятиях СИБУРа приходится наибольшая доля всех работ повышенной опасности. Огневые опасны потому, что во время их проведения существует вероятность нагревания конструкции или инструмента, и необходимо принять меры безопасности против возгорания и ожогов. Во время газоопасных работ из емкостей или трубопроводов могут выделяться газы, некоторые из них являются взрывоопасными и могут быть причиной отравления.
Чтобы избежать травм и несчастных случаев и создается наряд-допуск. В нем подробно описывается, какие меры безопасности нужно соблюдать при проведении каждого вида таких работ — например, обязательно надевать каску, прикрывать глаза защитной маской, проверять воздух на месте проведения работ на предельно допустимую концентрацию углеводородов.
В этом посте я расскажу, почему важно перенести в цифровой формат огромный документооборот, связанный с нарядами-допусками.
Привет!
В конце марта мы вместе с партнерами из AI Community провели в Нижнем Новгороде хакатон, посвященный анализу данных. Свои силы в решении реальных производственных задач могли попробовать фронтендеры и бекендеры, дата-сайнтисты, инженеры и архитекторы, владельцы продуктов и скрам-мастера — именно из представителей этих специальностей и формировались команды, претендующие на победу.
Настало время подвести итоги и рассказать о том, как все прошло.
Под катом — про геймификацию, бота и многое другое.
Читать полностью »
