Рубрика «Сибур» - 2

Привет! AR и VR — штуки модные, сейчас приложения с их использованием не сделал только ленивый (или тот, кому оно просто не надо). От Oculus до MSQRD, от простых игрушек, радующих детишек появлением динозавра в комнате, до прикладных приложений вида «Расставь мебель в своей двушке» от IKEA и прочее. Вариантов применения тут множество.

А еще есть не самая популярная по сравнению с ними, но на самом деле полезная область — обучение человека новым навыкам и упрощение его ежедневной работы. Тут в пример можно привести тренажеры для медиков, пилотов и даже правоохранительных органов. Мы же в СИБУРе применяем эти технологии в рамках цифровизации производства. Основной потребитель — непосредственный сотрудник производства в перчатках и каске, который находится на предприятии, на объектах повышенной опасности.

Зачем нам на производстве AR и VR - 1

Меня зовут Александр Леус, я Product Owner Индустрии 4.0, и я расскажу о том, какие здесь возникают особенности.
Читать полностью »

Когда у вас возникает какая-то проблема, вы начинаете искать способы ее решения, параллельно думая, как бы снова не пройтись по этим же самым граблям в следующий раз. Что бы вы ни делали, от небольших мобильных приложений до громоздких информационных систем, у ошибки всегда есть цена, и чем более критична отрасль, в которой используется ваш продукт, тем выше цена этой ошибки. Поэтому идеальной видится ситуация, когда вы работаете на опережение, а именно — пытаетесь предсказать возникновение проблемы до ее фактического наступления.

Для чего нам в СИБУРе продвинутая аналитика - 1
Экструдер на производстве полипропилена

У нас в СИБУРе есть функция «Цифровые технологии», одно из направлений которой занимается продвинутой аналитикой. Мы участвуем во всех процессах, так или иначе связанных с анализом данных, которые есть в компании: от показаний множества датчиков с производства до биржевых сводок и прогнозов. Используя эти данные, мы создаем цифровые продукты, которые ощутимо помогают повысить операционную эффективность компании.

Меня зовут Александр Крот, я представляю направление продвинутой аналитики, и под катом расскажу вам вот о чем:

  • как сократить количество внеплановых остановок экструдера, который нарезает полипропилен на гранулы и имеет свойство забиваться;
  • как с помощью анализа данных и настроенной модели можно увеличить производство бутадиена более, чем на 100 тонн в месяц;
  • почему проблемы реактора проще предсказать, чем исследовать его с помощью рентгена.

Читать полностью »

Привет!

Продолжая серию наших публикаций, мы решили, что для понимания азов «цифровой химии» нужно немного рассказать про суть бизнеса компании. Понятно, по пути будем упрощать, чтобы не превращать рассказ в занудную лекцию с перечислением всей таблицы Менделеева (кстати, 2019 год – официально год периодического закона, в честь 150-летия его открытия).

Многие люди при ответе на вопрос «Что такое нефтехимия и какие продукты она создает?» уверенно отвечают — топливо, бензин и прочее жидкое-горючее. На самом деле, мягко говоря, это не совсем так. Как нефтехимическая компания мы занимаемся в основном переработкой побочных продуктов добычи нефти и газа и производством синтетических материалов, которые составляют значительную часть окружения каждого из нас. Есть мнение, что из 5 любых предметов, которые нас окружают в любой момент времени, 4 созданы благодаря нефтехимии. Это корпуса ноутбуков, ручки, бутылки, ткани, бамперы и шины для автомобилей, пластиковые окна, упаковка любимых чипсов, водопроводные трубы, контейнеры для еды, медицинское оборудование и расходники… В общем, вот:

— А вы там в нефтехимии бензин делаете, да? - 1

Меня зовут Алексей Винниченко, я отвечаю в СИБУРе за направление «Продвинутая аналитика». С помощью аналитических моделей мы настраиваем оптимальные режимы технологических процессов, минимизируем риски поломок оборудования, предсказываем рыночные цены на сырье и продукты, а также многое другое.

Сегодня расскажу, что это за продукты и как мы производим их из преимущественно попутного нефтяного газа.
Читать полностью »

Когда ты делаешь дизайн для цифровых продуктов, которыми будут пользоваться люди, чьи привычки и паттерны использования ты можешь предугадать, это не так сложно. Ты почти всегда знаешь, что человек по ту сторону будет держать смартфон вот так, доставать до элементов и контролов большим пальцем вот так, и прочее, прочее, прочее. К примеру, в B2C есть определенный набор инструментов, помогающих дизайнеру в исследованиях. Есть и общепринятый набор правил, по которым ты собираешь обратную связь, нащупываешь возможные проблематики, выдвигаешь гипотезы и прочее. Например, вот довольно понятный и удобный фреймворк:

  • определить задачу клиента;
  • сформировать свои гипотезы;
  • продумать метрики;
  • определить контекст использования, CJM, прочее;
  • продумать решение и его валидацию.

Для людей, привычных к дизайну продуктов, которыми пользуются миллионы пользователей по всему миру, этот фреймворк знаком (в том или ином виде).

Особенности подходов к дизайну в реальном производственном секторе - 1


Когда продакты думают, что точно знают, чего хочет пользователь

Но все это претерпевает довольно неслабые изменения, когда ты начинаешь делать дизайн на предприятии. Начнем хотя бы с того, что клиентов как таковых у нас нет — у нас есть пользователи. И штука в том, что мы находимся очень близко к пользователям. Не в плане, что вот есть аккаунт, и мы можем просмотреть подробную инфу о нем, привычные заказы и модель поведения, нет. Мы знаем, что конкретно вот этот пользователь — это Саня, который вчера при тебе залезал на 20-метровую вышку, чтобы с помощью твоего приложения записать данные в журнал обходов. И что ежедневные задачи у Саши довольно сложные и нетривиальные.

Меня зовут Лев, я ведущий дизайнер функции «Цифровые технологии» в СИБУРе, и я расскажу вам о том, как работается дизайнерам приложений и интерфейсов в условиях, когда часть твоих пользователей — это коллектив обходчиков на производственной площадке в Тобольске, которые используют твое приложение немного не в тех условиях, в которых ты это приложение сделал.
Читать полностью »

Привет!

В декабре наш коллега от направления «Продвинутая аналитика» Леонид Шерстюк занял первое место в компетенции Машинное обучение и большие данные во II отраслевом чемпионате DigitalSkills. Это «цифровая» ветка известных профессиональных конкурсов, которые устраивает WorldSkills Russia. Всего в чемпионате приняли участие более 200 человек, соревновались за лидерство по 25 цифровым компетенциям – Корпоративная защита от внутренних угроз ИБ, Интернет-маркетинг, Разработка компьютерных игр и мультимедийных приложений, Квантовые технологии, Интернет вещей, Промышленный дизайн и т.д.

Как победить в цифровом WorldSkills? На практическом примере - 1

В качестве кейса для Машинного обучения была предложена задача по мониторингу и обнаружению дефектов трубопроводов АЭС, нефтяных и газотрубопроводов с помощью системы полуавтоматического ультразвукового контроля.

О том, что было на конкурсе и как ему удалось победить, Леонид расскажет под катом.
Читать полностью »

Мы тут делали подсистемы офиса компании СИБУР. Ощущения были, как на космическом корабле, потому что офисов такого класса в России буквально считаные единицы. Самое главное — реализовали несколько очень интересных вещей, которые, похоже, через несколько лет станут стандартами автоматизации офисов. Ну и вообще было интересно работать по этому проекту.

Давайте лучше покажу, чем рассказывать. Вот, например, метеостанция на крыше здания:

Автоматизация инфраструктуры одного шикарного офиса: как это выглядит - 1

Она измеряет температуру снаружи, освещённость, наличие осадков и скорость ветра. Всё это спускается в логику климат-контроля. Управляющий контроллер берёт данные по температуре помещений, наличию людей в них и расписанию офиса и из этого определяет, как расходовать энергию, чтобы поддерживать нужный режим. Проактивно, то есть, как только снаружи стало чуть холодать, начинает греть чуть больше.

По праздникам и по ночам энергопотребление минимизируется. Система реагирует на присутствие людей и ведёт себя соответствующе.

Эта же метеостанция имеет GPS-датчики для системы часофикации здания. Но лучше я начну с диспетчеризации и управления подсистемами здания, потому что это самое интересное.
Читать полностью »

В начале 2018 года у нас активно пошел процесс цифровизации производства и процессов в компании. В секторе нефтехимии это не просто модный тренд, а новый эволюционный шаг в сторону повышения эффективности и конкурентоспособности. Учитывая специфику бизнеса, который и без всякой цифровизации показывает неплохие экономические результаты, перед «цифровизаторами» стоит непростая задача: всё-таки менять устоявшиеся процессы в компании — довольно кропотливая работа.

Наша цифровизация началась с создания двух центров и соответствующих им функциональных блоков.

Это «Функция цифровых технологий», в которую включены все продуктовые направления: цифровизация процессов, IIoT и продвинутая аналитика, а также центр управления данными, ставший самостоятельным направлением.

Как мы строим систему обработки, хранения и анализа данных в СИБУРе - 1

И вот как раз главная задача дата-офиса заключается в том, чтобы полноценно внедрить культуру принятия решений, основанных на данных (да, да, data-driven decision), а также в принципе упорядочить всё, что касается работы с данными: аналитика, обработка, хранение и отчетность. Особенность в том, что все наши цифровые инструменты должны будут не только активно использовать собственные данные, то есть те, которые генерируют сами (например, мобильные обходы, или датчики IIoT), но и внешние данные, с четким пониманием, где и зачем их нужно использовать.

Меня зовут Артем Данилов, я руководитель направления «Инфраструктура и технологии» в СИБУРе, в этом посте я расскажу, как и на чем мы строим большую систему обработки и хранения данных для всего СИБУРа. Для начала поговорим только о верхнеуровневой архитектуре и о том, как можно стать частью нашей команды.
Читать полностью »

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.
Читать полностью »

Когда речь идет о слаженной работе любого технически сложного производства, значение безопасности переоценить сложно. А если мы говорим о нефтехимической сфере — тем более. Здесь обеспечение безопасности затрагивает целый комплекс мероприятий: пропускной режим, особо охраняемые периметры, голодные собаки, видеонаблюдение, а также удовлетворительное состояние технических узлов. Именно об этих узлах мы сегодня поговорим.

Как мы сделали систему для мобильных обходов в СИБУР - 1

Сложных механизмов и устройств даже в рамках всего лишь одной площадки множество. Составные вентили и заглушки, насосы, трубопроводы, устройства пожаротушения, электроника — за всем этим надо следить, у каждого узла в нужный момент времени должны быть определенные параметры: давление в трубах, температура узла, степень открытия какой-либо заглушки и тому подобное. Конечно, ряд самых критичных параметров контролируется электроникой, но там, где это сделать автоматически сложно, в игру вступают старые добрые обходы ногами.

Так пока и у нас на объектах — обходчик заканчивает пить чай, берет с собой рацию для связи с коллегами, блокнот для записи возможных найденных дефектов или отклонений от нормы, запасается терпением и хорошим настроением и отправляется в пеший поход по площадке. Если замечает какие-то критичные странности, сообщает о них по рации, после чего принимаются меры для их устранения. А затем, завершив обход, идет на свое рабочее место и еще какое-то время переписывает все обнаруженные косяки в общий отчет. Руками, в бумагу.
Читать полностью »

Привет!

С начала года мы провели больше 10 хакатонов и воркшопов по всей стране. В мае мы вместе с AI-community организовывали хакатон по направлению «Цифровизация производства». До нас хакатон про data science на производстве ещё не делали, и сегодня мы решили подробно рассказать о том, как это было.

Хакатон по Data Science в СИБУРе: как это было - 1

Цель была проста. Нужно было оцифровать наш бизнес на всех его этапах (от поставок сырья до производства и прямых продаж). Само собой, должны были решаться и задачи прикладного характера, например:

  • устранение простоев оборудования, технологических нарушений и сбоев;
  • повышение производительности и вместе с этим — качества продукции;
  • снижение затрат на логистику и закупки;
  • ускорение запуска и вывода на рынок новых продуктов.

В чём главная ценность таких задач? Правильно, в максимальном приближении к настоящим бизнес-кейсам, а не к абстрактным проектам. Первая задача уже подробно описана на Хабре одним из участников (спасибо, cointegrated Давид!). А второй задачей, вынесенной на хакатон, стала необходимость оптимизировать процесс совмещения плановых ремонтов ж/д-вагонов логистического парка. Это взяли прямо из нашего текущего бэклога, немного адаптировав для участников, дабы сделать её понятнее.

Итак, описание задачи.
Читать полностью »


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