U-NOVUS 2018: воркшоп

в 8:42, , рубрики: data science, u-novus, Блог компании Цифровой СИБУР, воркшоп, конференции, машинное обучение, Сибур, форум, Хакатоны, юновус

В середине октября в рамках проходящего в Томске молодежного форума U-NOVUS мы провели воркшоп, посвященный Data Science.

Томск в принципе заслуженно пользуется славой города ученых и студентов, все-таки 15 НИИ, 9 вузов и несколько бизнес-инкубаторов — это серьезно. Поэтому мы решили пригласить к участию как студентов, так и экспертов из различных компаний.

U-NOVUS 2018: воркшоп - 1

Кейс мы давали из жизни (читай — с производства), это была задача по продвинутой аналитике на нефтехимическом предприятии.

О том, как это было — под катом.

Длился воркшоп 3 дня, именно столько времени было у команд на то, чтобы решить наши задачи и показать, что созданное ими решение это то, что на самом деле поможет отрасли, или же просто будет нести в себе ряд полезных механик, которые можно будет применить на производстве в будущем.

Задача

Нужно было создать рабочий сценарий, в рамках которого осуществлялись бы разработка и внедрение системы проактивного мониторинга технологического оборудования, которое мы используем на производстве.

При этом важно было учитывать, что такое оборудование логично делить на несколько типов (по критичности), поэтому подходы к их управлению и мониторингу не должны быть одинаковыми, и какой-то единый скрипт здесь бы не сработал. Также надо было принять во внимание, что на предприятии используются простейшие системы визуализации уже собранных данных, которые тоже можно использовать. Плюс мы дали в нагрузку ряд факторов — влияние состояния оборудования на маржинальность продукции; периодичность плановых ремонтов; сценарии установки дополнительных стендов в тех случаях, если базовая система мониторинга уже есть, и прочее.

И мы сразу прописали ряд рамок и ограничений, которые надо обязательно учитывать, иначе получится, что решение-то ты сделал, а применить его не сможешь, потому что про какой-то из этих факторов забыл. Это помогает, потому что такое решение должно работать на живом производстве, а там в процессе может случиться множество разных вещей.

Среди подобных факторов были:

  • Неудовлетворительное качество собираемых данных.
  • Наличие в команде для создания такой системой мониторинга специалистов с разными экспертизами — программистов, технологов производства, людей, знакомых с оборудованием, а также экспертов в области математического моделирования.
  • Нежелание персонала использовать новую систему (ну а как иначе-то).
  • Полное отсутствие данных для решения задач (не считается какой-то параметр, нет датчика, который бы снимал информацию, прочее).
  • Если какие-то данные и есть, с ними могут быть сложности — например, не все из них оцифрованы (а работать с ними надо), хранятся они в разных форматах, какие-то вообще в пару кликов не достать, и надо проходить пару кругов согласований.

Обязательные компоненты системы: модуль, который находит в работе оборудования аномалии (что-то греется, а не должно, что-то болтается, а должно держаться, и подобное поведение), и модуль прогнозирования, который на основе уже собранных данных сможет подобную ситуацию предсказать.

U-NOVUS 2018: воркшоп - 2

На выходе хотелось получить подробное описание решения, которое позволит, учитывая все эти условия, внедрить систему проактивного мониторинга оборудования. Можно было включать алгоритмы машинного обучения, какие-либо готовые решения и фреймворки.

А совсем в идеале (и вот зачем в составе команд были люди из бизнеса) — отметить те бизнес-процессы, на которые повлияет внедрение такой системы; возможно, даже придется вводить новые бизнес-процессы для обеспечения работы решения.

Итог

Надо отдать должное командам — они показали себя отлично. Команды были довольно разношерстные, в рамках одной могли сразу трудиться и студенты, и программисты с аналитиками данных, и руководители направлений, и директора местных компаний. И подобный состав очень сильно влиял на полученные в результате решения, мы проверяли и сразу отмечали, что у кого-то большой упор сделан на архитектурную часть, кто-то поставил во главу угла взаимодействие с пользователями, кто-то решил, что главное — это планирование и соблюдение KPI. В общем, смотришь решение — и сразу представляешь, кто именно его придумывал.

U-NOVUS 2018: воркшоп - 3

Критерии оценки у нас были довольно простыми. Главное — это практическая применимость решения на наших предприятиях. Справились почти все, из 6 представленных решений нам совсем не подошли только 2 (хотя, при выборке из 6 это треть). Но там штука была в том, что ребята или недоработали само решение, не вдаваясь в детали, либо же решение не подходило для нефтехимической отрасли. Увы, так тоже бывает — и вроде решение само по себе неплохое, задачи решает, может быть, даже масштабируется, но вот конкретно у нас совсем не применить, стек не тот. Вообще.

Остальные 4 решения показали себя на отлично, мы решили, что ребята точно понимают, что делали и что будут делать, поэтому они теперь будут участвовать в наших проектах.

Николай Ксензик, руководитель центра цифровых технологий в Томске, СИБУР ИТ.

Автор: digitalsibur

Источник

* - обязательные к заполнению поля


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js