1. Основное ограничение модели на данный момент — это поддержка труб радиантного змеевика кругового сечения — прямых и с круговым изгибом. Если же моделируемая печь выполнена с змеевиком из труб некругового сечения или дополнительными трбулизаторами — использовать модель не получится. Для змеевиков из спиральных труб использовать модель теоретически возможно, но требуется дополнительная поправка на коэффициент трения внутри змеевика, которую не всегда легко вычислить. Ограничений на конфигурацию радиантной камеры нет. На текущий момент, однако, единый UI для создания конфигураций змеевика отсутствует, и интегратор будет нужен как минимум для обучения конфигурирования модели, а как максимум — для создания конфигураций под пользовательские печи.
2. Текущая кинетическая схема включает ряд амиленов и бутенов. При необходимости можно настроить модель для работы с пользовательской кинетической схемой, хотя этот процесс и выходит за рамки доступных для пользователя операций. Что касается метатезиса, то для работы с пиролизными установками чаще всего используется гетерогенный каталитический газофазный процесс. К сожалению, нынешняя реализация кинетической подсистемы модели не поддерживает гетерогенную кинетику, поэтому более-менее строго смоделировать метатезис не получится.
3. Системы RTO на пиролизе в компании были базово собственной разработки, в части APC продолжаем эксплуатировать ранее внедренные.
Вы правы — если показывать только взлётные проекты, картина получится однобокой. Мы так не делаем, потому что работаем не на точечные успехи, а на общий результат.
Поэтому мы сознательно ведём много проектов параллельно — часть из них не выстреливает, и мы это принимаем. Это нормальный процесс экспериментов. Но в итоге общая доходность всех наших IT-вложений оказывается высокой.
Например, общий эффект от цифровизации уже больше 50 млрд рублей. И даже с учётом всех проб и ошибок — это сильный результат.
Важно и то, что помимо денег, мы видим повышения эффективности и производительности труда. Это сложно перевести в рубли, но именно это в итоге даёт нам преимущество в долгосрочной перспективе.
Это один из наших ключевых приоритетов. Мы выстраиваем безопасность не как отдельный этап, а как непрерывный процесс на всех стадиях жизненного цикла решения — от проектирования до эксплуатации.
Если вы уточните свой вопрос, мы попробуем ответить предметнее.
Изначально большинство наших цифровых решений — это кастомные продукты, заточенные под специфические бизнес-процессы СИБУРа. Архитектурно многие из них построены как монолиты, глубоко интегрированные во внутренний контур, и их адаптация под внешних клиентов потребовала бы значительной переработки.
Но мы увидели запрос рынка и уже меняем подход. Новые решения разрабатываются с учётом потенциального внешнего использования — больше модульности, открытых API и универсальности.
Яркий пример уже работающего внешнего продукта — наш сервис «Цифровая лидогенерация». Он помогает партнёрам находить новых клиентов на экспортных рынках. Так что постепенно мы двигаемся в эту сторону :)
Спасибо за комментарий, уточняем этот момент: инструмент RTO как раз-таки предназначен для того, чтобы работать не в фиксированном режиме, а самостоятельно подбирать оптимальный в каждом цикле расчета. Если смотреть на график, то там приведен только один параметр, в то время как в системе их десятки и даже сотни.
При этом, в модели помимо технологических ограничений учитывается еще и рыночная конъюнктура – стоимость сырья, продукции, энергоресурсов.
Поэтому RTO считает оптимальное значение всех параметров в комплексе, и с учетом ограничений модель может снизить выход одного продукта за счет перераспределения ресурсов и увеличения выхода другого, тем самым добиваясь максимальной маржинальности.
Не совсем согласны. У нас нет необходимости в аккаунте на Soda Cloud или API ключе. Мы используем Soda Core, он полностью бесплатный и с открытым исходным кодом.
Спасибо за вопросы! 1. Для всех данных в компании, которые есть в дата-платформе. Для перечисленных точно применимо. 2. Нам было важно выполнять технические проверки, которые в зоне ответственности инженеров и архитекторов данных, а также предоставить интерфейс для бизнес-пользователей для написания проверок, связанных с бизнес-логикой. Отслеживание аномалий также сюда входит, хотя это делалось все в ручном формате и не довелось до автоматизма, то есть бизнес-проверки писались пользователем. 3. Частично ответили в п.2. Настраивать могут, как правило, Ответственный за качество данных (это человек от бизнеса, мы не используем общепринятое понятие Data Steward, хотя это он и есть) в рамках ролевой модели, Архитекторы данных, Инженеры данных, а также DQ специалисты на крупных проектах.
У нас есть индекс компетентности, он позволяет оценить знания сотрудников и оперативно повысить их качество через обучение. Профит — в дальнейшем ожидаем снижение упущенного маржинального дохода по причинам человеческого фактора (у нас есть такой показатель), снижение количества событий нарушения норм технологического режима (сработка датчиков) и т.п.
Добрый день! Все метрики ДБ есть на первой картинке. Мы смотрим типовые для закупок метрики (otif, заявки в количестве и рублях, сделанные заказы и т.п.), а также частные для СИБУРа метрики (заявки на тех.проработку, заявки по прайсам)
Используете ли (и какие) метрики для оценки эффективности и полезности дэшбордов кроме MAU/DAU?
Конечно, самый большой вклад в приживаемость – это пример руководителей и использование ДБ при общении внутри функции, использование на встречах. Дополнительно замеряем nps, собираем обратную связь от пользователей, копим бэклог хотелок. Это помогает повысить приживаемость.
На картинке с детальным дэшбордом по закупкам в элементе «Направление закупок КЦ» в первой категории стоит Null — борьба за качество не увенчалась успехом?
Данные живые, всегда есть человеческий фактор, тут как раз сейчас идет доработка)
Сотрудники подрядных организаций работают на территории СИБУР, они обязаны выполнять правила ОТ, ПБ, Э при выполнении своих обязанностей, всё согласно внутренним правилам и регламентам, тк объект является опасным нефтехимическим предприятием, где работают сотни, а где-то и тысячи людей. К сожалению, не все придерживаются правил по тем или иным причинам. Для нас важна не претензионная работа, а максимальная безопасность сотрудников.
Выполнение мониторинга с применением дрона является вспомогательным средством, которое дисциплинирует людей. Дрон летает на ежедневной основе, но каждый раз в разное время. Видеокамеры и сотрудники продолжают патрулировать, но последние уже реже, а рабочие заранее знают местоположение камер.
Воздушное пространство над предприятием закрыто. Для выполнения работ нам не требуется получать разрешения, а вот другим лицам/организациям, чей дрон будет пролетать вблизи или вдоль нашего предприятия, необходимо получать разрешения, в том числе согласовав полеты со службой безопасности СИБУР, тк для них территория является запретной. Если работы проводятся вне воздушного пространства СИБУР, то мы получаем разрешения в соответствии с правилами Воздушного кодекса РФ.
Мониторинг за соблюдением правил ОТиПБ проводится напрямую в охранных целях. Это также дает возможность зафиксировать факт нарушения и предоставить подтверждение руководству подрядной организации. А, допустим, личное патрулирование не всегда позволяет поймать нарушителя «за руку».
Создание собственного «охранного воздушного флота» не предполагается возможным на данный момент, тк для этого нужно автоматизировать полеты (например, автоматические взлет и посадка, смена АКБ,3D-модель всей территории, чтобы дрон мог свободно передвигаться по территории, определение погодных условий, прочее). Иначе слишком высокие трудозатраты на операторов и бесполезная загрузка в плане использования их навыков. Более того, площадь завода составляет 460 га, учитывая дальность и время полётов, потребуется закуп целой армии дронов для охвата территории. На самом деле это касается не только мониторинга ОТиПБ, но и выполнения любых работ с применением дрона.
Вес пробоотборной системы с водой составляет 5 кг (лабораторное оборудование с 1 л проб внутри, анализы проводят ЦЗЛ согласно требованиям Росгидромет), для этого подойдет только Matrice 600 или сельскохозяйственный дрон. Например, у Matrice 210 грузоподъемность составляет 2-2,5 кг, поэтому он не подходит. Процесс забора следующий: дрон с пробоотборной системой на кронштейне поднимается в воздух подлетает в конкретные координаты, снижается до полного погружения пробоотборника в воду, система собирает воду. Далее дрон возвращается на точку старта. Действия могут повторяться, если кол-во воды требуется больше. Воду и пробоотборную систему везут в лабораторию.
Заводские условия и большое количество металлического оборудования конечно же создают помехи во время полетов. Чтобы снизить риски возникновения нештатных ситуаций, прежде чем проводить работы коллеги или если работы впервые проводятся в конкретной местности, сотрудники проводят этап рекогносцировки и определяют наиболее безопасный маршрут, дальность от оборудования и/или высоту для полета. На данный момент усилителей сигнала связи мы не используем.
На Запсибнефтехиме у нас уже 5 дронов. Это DJI Matrice 210 с возможностью установки любой полезной нагрузки, чаще всего это камера Zenmuse Z30 с 30-кратным зумом и тепловизор Zenmuse XT ZXTB19SR. Matrice 600 PRO используем специально для забора проб воды из реки (пробоотборная система с водой весит порядка 5 кг, это не позволяет нам выполнять работы с применением Matrice 210, его грузоподъемность составляет 2-2,5 кг).
Также есть сельскохозяйственный дрон Agras MG-1P для обработки земли. Mavic 2 PRO используем для задач мониторинга и съемки для дальнейшего создания ортофотопланов. И Mavic 2 Zoom мы используем для мониторинга протяженных ЛЭП благодаря тому, что он может отлетать от пульта управления до 8-10 км
Отвечаем подробно на вопросы:
1. Основное ограничение модели на данный момент — это поддержка труб радиантного змеевика кругового сечения — прямых и с круговым изгибом. Если же моделируемая печь выполнена с змеевиком из труб некругового сечения или дополнительными трбулизаторами — использовать модель не получится. Для змеевиков из спиральных труб использовать модель теоретически возможно, но требуется дополнительная поправка на коэффициент трения внутри змеевика, которую не всегда легко вычислить. Ограничений на конфигурацию радиантной камеры нет. На текущий момент, однако, единый UI для создания конфигураций змеевика отсутствует, и интегратор будет нужен как минимум для обучения конфигурирования модели, а как максимум — для создания конфигураций под пользовательские печи.
2. Текущая кинетическая схема включает ряд амиленов и бутенов. При необходимости можно настроить модель для работы с пользовательской кинетической схемой, хотя этот процесс и выходит за рамки доступных для пользователя операций. Что касается метатезиса, то для работы с пиролизными установками чаще всего используется гетерогенный каталитический газофазный процесс. К сожалению, нынешняя реализация кинетической подсистемы модели не поддерживает гетерогенную кинетику, поэтому более-менее строго смоделировать метатезис не получится.
3. Системы RTO на пиролизе в компании были базово собственной разработки, в части APC продолжаем эксплуатировать ранее внедренные.
У нас в блоге есть материал о Лаборатории ИИ с примерами проектов. Рекомендуем лучше прочитать его - https://habr.com/ru/companies/sibur_official/articles/870052/.
Вы правы — если показывать только взлётные проекты, картина получится однобокой. Мы так не делаем, потому что работаем не на точечные успехи, а на общий результат.
Поэтому мы сознательно ведём много проектов параллельно — часть из них не выстреливает, и мы это принимаем. Это нормальный процесс экспериментов. Но в итоге общая доходность всех наших IT-вложений оказывается высокой.
Например, общий эффект от цифровизации уже больше 50 млрд рублей. И даже с учётом всех проб и ошибок — это сильный результат.
Важно и то, что помимо денег, мы видим повышения эффективности и производительности труда. Это сложно перевести в рубли, но именно это в итоге даёт нам преимущество в долгосрочной перспективе.
Это один из наших ключевых приоритетов. Мы выстраиваем безопасность не как отдельный этап, а как непрерывный процесс на всех стадиях жизненного цикла решения — от проектирования до эксплуатации.
Если вы уточните свой вопрос, мы попробуем ответить предметнее.
Спасибо за вопрос!
Изначально большинство наших цифровых решений — это кастомные продукты, заточенные под специфические бизнес-процессы СИБУРа. Архитектурно многие из них построены как монолиты, глубоко интегрированные во внутренний контур, и их адаптация под внешних клиентов потребовала бы значительной переработки.
Но мы увидели запрос рынка и уже меняем подход. Новые решения разрабатываются с учётом потенциального внешнего использования — больше модульности, открытых API и универсальности.
Яркий пример уже работающего внешнего продукта — наш сервис «Цифровая лидогенерация». Он помогает партнёрам находить новых клиентов на экспортных рынках. Так что постепенно мы двигаемся в эту сторону :)
Спасибо за комментарий, уточняем этот момент: инструмент RTO как раз-таки предназначен для того, чтобы работать не в фиксированном режиме, а самостоятельно подбирать оптимальный в каждом цикле расчета. Если смотреть на график, то там приведен только один параметр, в то время как в системе их десятки и даже сотни.
При этом, в модели помимо технологических ограничений учитывается еще и рыночная конъюнктура – стоимость сырья, продукции, энергоресурсов.
Поэтому RTO считает оптимальное значение всех параметров в комплексе, и с учетом ограничений модель может снизить выход одного продукта за счет перераспределения ресурсов и увеличения выхода другого, тем самым добиваясь максимальной маржинальности.
Не совсем согласны. У нас нет необходимости в аккаунте на Soda Cloud или API ключе. Мы используем Soda Core, он полностью бесплатный и с открытым исходным кодом.
Спасибо за вопросы!
1. Для всех данных в компании, которые есть в дата-платформе. Для перечисленных точно применимо.
2. Нам было важно выполнять технические проверки, которые в зоне ответственности инженеров и архитекторов данных, а также предоставить интерфейс для бизнес-пользователей для написания проверок, связанных с бизнес-логикой. Отслеживание аномалий также сюда входит, хотя это делалось все в ручном формате и не довелось до автоматизма, то есть бизнес-проверки писались пользователем.
3. Частично ответили в п.2. Настраивать могут, как правило, Ответственный за качество данных (это человек от бизнеса, мы не используем общепринятое понятие Data Steward, хотя это он и есть) в рамках ролевой модели, Архитекторы данных, Инженеры данных, а также DQ специалисты на крупных проектах.
Нас почему-то так заминусили за эту статью, что ваш комментарий – бальзам на душу) Спасибо и вам за тёплые слова!
Для дашбордизации используем Tableau, для сбора, хранения и подготовки витрин – Vertica.
Если интересно, мы вот тут немного подробнее писали про стек.
Конечно, самый большой вклад в приживаемость – это пример руководителей и использование ДБ при общении внутри функции, использование на встречах. Дополнительно замеряем nps, собираем обратную связь от пользователей, копим бэклог хотелок. Это помогает повысить приживаемость.
Данные живые, всегда есть человеческий фактор, тут как раз сейчас идет доработка)
Выполнение мониторинга с применением дрона является вспомогательным средством, которое дисциплинирует людей. Дрон летает на ежедневной основе, но каждый раз в разное время. Видеокамеры и сотрудники продолжают патрулировать, но последние уже реже, а рабочие заранее знают местоположение камер.
Мониторинг за соблюдением правил ОТиПБ проводится напрямую в охранных целях. Это также дает возможность зафиксировать факт нарушения и предоставить подтверждение руководству подрядной организации. А, допустим, личное патрулирование не всегда позволяет поймать нарушителя «за руку».
Создание собственного «охранного воздушного флота» не предполагается возможным на данный момент, тк для этого нужно автоматизировать полеты (например, автоматические взлет и посадка, смена АКБ,3D-модель всей территории, чтобы дрон мог свободно передвигаться по территории, определение погодных условий, прочее). Иначе слишком высокие трудозатраты на операторов и бесполезная загрузка в плане использования их навыков. Более того, площадь завода составляет 460 га, учитывая дальность и время полётов, потребуется закуп целой армии дронов для охвата территории. На самом деле это касается не только мониторинга ОТиПБ, но и выполнения любых работ с применением дрона.
Заводские условия и большое количество металлического оборудования конечно же создают помехи во время полетов. Чтобы снизить риски возникновения нештатных ситуаций, прежде чем проводить работы коллеги или если работы впервые проводятся в конкретной местности, сотрудники проводят этап рекогносцировки и определяют наиболее безопасный маршрут, дальность от оборудования и/или высоту для полета. На данный момент усилителей сигнала связи мы не используем.
Вот здесь подробнее.
Также есть сельскохозяйственный дрон Agras MG-1P для обработки земли. Mavic 2 PRO используем для задач мониторинга и съемки для дальнейшего создания ортофотопланов. И Mavic 2 Zoom мы используем для мониторинга протяженных ЛЭП благодаря тому, что он может отлетать от пульта управления до 8-10 км