Тыкнул рандомно в статью про бизнес в америке - ну полная дичь, если все статьи в выборке такие - то не стоит тратить время
Если будет вопрос, чем конкретно статья не угодила - в ней нет описания технологии, нет проработки бизнес-кейса (почему вдруг решили, что очередной дистрибьютор взлетит), нет описания релокации, механизма получения визы (собственно, на что надеялись) и больше похоже на нытье в стиле инста-блогерш
Часть функционала у Excel забрали, вроде вычислений локальных, заменив переменными используемые ячейки, по сути. Однако выгрузка данных из MES + генерация дата-сета + забор данных для оптимизации (а они парсились с JSON в ячейки эксель) все равно производилась с участием Excel.
Призовые, конечно, копейки для профессионалов такого уровня. Понятно, что эксель - всего лишь инструмент, и куда ценнее то, что ты делаешь, но думаю что участники явно топовые маркетологи, финансисты и т.д. в своих компаниях
ИПР составляется на несколько лет вперед и тяжело прогнозировать свой карьерный рост, особенно в компаниях, где есть вертикальный и горизонтальный рост, т.е. не только линейный вверх, но и проектный + сам линейный может из экспертного превратиться в управленческий.
Никакой ИПР не застрахует тебя от "ставки нет" или "ждите, пока ваш руководитель уволится или пойдет на повышение, тогда займете его место"
ИПР никак не повышает мотивацию развиваться. Он лишь загоняет твое развитие в прозрачные для руководителей рамки
Исходя из п3 - руководителям гораздо легче потом тебе отказать в повышении, сославшись на твой же ИПР и сказав "ну ты же 2/20 пунктов не выполнил" - гибкость это не про ИПР
Поднимают людей исходя из потребности, когда срочно нужно кого-то кем-то заменить и смотреть не будут на твой ИПР, и даже закроют глаза на многие вещи, ведь цель оперативно закрыть дыру наиболее подходящим кандидатом
Оффер со стороны гораздо лучше показывает твой прогресс и твой уровень развития, чем ИПР
В нашей компании предприятия нефтехимической отрасли, в основном по выпуску полимеров. Сырье есть и свое, есть и привозное.
По поводу лаборатории - стараемся в проектах вообще не привязываться к ней, а работать в основном с поточными анализаторами, если их нет - дооснащать ими производство, это позволяет автоматизировать процесс и более дискретно проводить улучшения этого процесса.
Да, к сожалению, отечественные системы для планирования не встречал.
Если нужны еще какие-либо пояснения - пишите, буду рад ответить :)
Все верно, пример был только для наглядности, объяснить оптимизацию какой-либо технологии было бы тяжелее большинству людей. Реальные эффекты на уровне нескольких процентов, но в масштабе предприятия это большие эффекты.
Добрый день, рад, что вызвало интерес. Постараюсь не слишком размыто ответить.
Как правило, электроэнергия и топливный газ как основные энергоресурсы не сильно в течение года отличаются в цене в связи с длительными контрактами, процесс производства не изменяется, поэтому себестоимость выпуска продукции разнится несущественно, единственное что тут может поменяться - себестоимость сырья, тех же СУГов или бензинов. + есть прогноз на месяцы вперед на основании прошлых данных, более долгосрочный подход к ценам (консеративный) для построения бизнес-плана предприятия на год вперед и более оперативное управление на основании сквозной маржи, цен FCA, учетных цен, нетбеков продукции и т.д. Подходы отличаются в зависимости от того, какую продукцию мы оптимизируем в своей модели - промежуточную или товарную.
Про "сырье не влияет на маржинальность" не совсем понял, стоимость сырья включена в модель и задача оптимизатора найти точку наиболее эффективного использование этого сырья, порой увеличение переработки становится невыгодным.
Про лабораторию не согласен, ее задача лишь проводить анализ, а решение об эффективности того или иного типа сырья решает команда из технологов, отдела планирования и экономистов. Для подобных задач есть глобальный оптимизатор типо PIMS или Квинтик, задача которого составить долгосрочный план работы предприятия (на год, например, помесячно) с помощью линейной оптимизации, в котором будут объемы потребления каждого типа сырья, выпуск каждого продукта и цепочки поставок, все это осуществляется на основании цен на каждый материал, объемов поставок, контрактов, ограничений производства и коэффициентов выхода продукции из каждого типа сырья. Советую про тот же PIMS почитать отдельно, это основная задача отдела экономического планирования большого предприятия или холдинга.
Если остались вопросы либо интересно более детально узнать - можно в личку :)
Добрый день, скепсис совершенно справедлив, постараюсь ответить.
Если говорить про наши данные, то передавать фактические данные по потребляемому сырью или выпускаемой продукции в публичный доступ запрещено в связи с тем, что это является корпоративной тайной. Аналогичные точные цифры по экономическим эффектам или планам по реализации мероприятий вам компании не дадут, как правило, дают информацию в стиле "произошло увеличение EBITDA на 0.5%" или "увеличение селективности реактора на 1%" что является косвенным показателем настоящей прибыли. Сославшись на нашу презентацию из конференции OpEx в Сочи, могу сказать, что эффект от реализации каждой системы РТО выражается десятками и сотнями миллионов рублей в год.
Сама система РТО естественно не является нашим изобретением, с нас правильно найти ей применение, найти рычаги оптимизации, правильно замоделировать процесс, настроить информационно-безопасную среду передачи данных и обеспечить приживаемость продукта.
Что касается источников идей и подходов - для примера ниже указаны статьи по реальным кейсам
3.1) Sustain Activities for Real-Time Optimization Models of Ethylene Plants / R. Rejowski Jr., V. Shahb, C.E. Fontenotb [et al.] // Computer Aided Chemical Engineering. – 2009. – Vol. 27. – P. 351–356. – DOI: 10.1016/S1570-7946(09)70279-2
3.2) Modelling and Optimisation of an Industrial Ethylene Oxide Reactor/Mitra Ahmadi, Vincent G. Gomes, Jose Romagnoli, Kian Ngian//Volume 4, Issue 1, Article 14//DOI: 10.2202/1934-2659.1231
Входные данные - реальные данные с производства, прошедшие обработку (иногда обходимся валидацией, где-то приходится делать реконсиляцию)
Поступают с датчиков производства (расходомеры, термопары, анализаторы и т.д) в базу данных реального времени (БДРВ), откуда мы их и тянем
Модель управляет несколькими параметрами для максимизации экономической функции, в случае печей - это температура, пар разбавления, сырье. На колоннах тоже классические управляемые переменные (MV = manuable value) это флегма, нагрузка на ребойлер и другие. В реакторах уже индивидуально от типа реактора.
Наилучший режим с точки зрения уставки (CV = control value) отправляется в систему СУУТП, которая выдерживает эту уставку несмотря на волатильность режима на производстве.
Результат оцениваем по %времени, который мы провели под уставкой, в течение дня (т.е. текущий режим был равен тому, который мы предлагали). А если брать более долгий горизонт - каждый месяц оцениваем экономический эффект, который принесла модель. Там уже сложный алгоритм )
(｡◕‿◕｡) хахах, пока не все нюансы готовы осветить, но стараемся. Обещаю позже вернуться с более развернутым постом, поэтому вопрос к вам - что бы Вы еще хотели узнать о нашей системе RTO?
На большинстве реализованных проектов покупали строгую технологическую модель от вендора (например, Spyro от Technip или LVF от Linde), далее на базе VBA в Excel писали функции обработки данных и оптимизации процесса, а колл-функция для запуска модели и парсинга данных написана отдельно на Python, например. В последних проектах уже покупаем лицензии на ПО (например, Aspen), но строгую технологическую модель разрабатываем самостоятельно
Тыкнул рандомно в статью про бизнес в америке - ну полная дичь, если все статьи в выборке такие - то не стоит тратить время
Если будет вопрос, чем конкретно статья не угодила - в ней нет описания технологии, нет проработки бизнес-кейса (почему вдруг решили, что очередной дистрибьютор взлетит), нет описания релокации, механизма получения визы (собственно, на что надеялись) и больше похоже на нытье в стиле инста-блогерш
Часть функционала у Excel забрали, вроде вычислений локальных, заменив переменными используемые ячейки, по сути. Однако выгрузка данных из MES + генерация дата-сета + забор данных для оптимизации (а они парсились с JSON в ячейки эксель) все равно производилась с участием Excel.
Спасибо, добавил, поглядим
Классная статья с точки зрения техники, за статистику лайк, было интересно почитать, но с выводами не согласен
Призовые, конечно, копейки для профессионалов такого уровня. Понятно, что эксель - всего лишь инструмент, и куда ценнее то, что ты делаешь, но думаю что участники явно топовые маркетологи, финансисты и т.д. в своих компаниях
Пройденный этап. Это полная чушь все.
ИПР составляется на несколько лет вперед и тяжело прогнозировать свой карьерный рост, особенно в компаниях, где есть вертикальный и горизонтальный рост, т.е. не только линейный вверх, но и проектный + сам линейный может из экспертного превратиться в управленческий.
Никакой ИПР не застрахует тебя от "ставки нет" или "ждите, пока ваш руководитель уволится или пойдет на повышение, тогда займете его место"
ИПР никак не повышает мотивацию развиваться. Он лишь загоняет твое развитие в прозрачные для руководителей рамки
Исходя из п3 - руководителям гораздо легче потом тебе отказать в повышении, сославшись на твой же ИПР и сказав "ну ты же 2/20 пунктов не выполнил" - гибкость это не про ИПР
Поднимают людей исходя из потребности, когда срочно нужно кого-то кем-то заменить и смотреть не будут на твой ИПР, и даже закроют глаза на многие вещи, ведь цель оперативно закрыть дыру наиболее подходящим кандидатом
Оффер со стороны гораздо лучше показывает твой прогресс и твой уровень развития, чем ИПР
В нашей компании предприятия нефтехимической отрасли, в основном по выпуску полимеров. Сырье есть и свое, есть и привозное.
По поводу лаборатории - стараемся в проектах вообще не привязываться к ней, а работать в основном с поточными анализаторами, если их нет - дооснащать ими производство, это позволяет автоматизировать процесс и более дискретно проводить улучшения этого процесса.
Да, к сожалению, отечественные системы для планирования не встречал.
Если нужны еще какие-либо пояснения - пишите, буду рад ответить :)
Все верно, пример был только для наглядности, объяснить оптимизацию какой-либо технологии было бы тяжелее большинству людей. Реальные эффекты на уровне нескольких процентов, но в масштабе предприятия это большие эффекты.
Добрый день, рад, что вызвало интерес. Постараюсь не слишком размыто ответить.
Как правило, электроэнергия и топливный газ как основные энергоресурсы не сильно в течение года отличаются в цене в связи с длительными контрактами, процесс производства не изменяется, поэтому себестоимость выпуска продукции разнится несущественно, единственное что тут может поменяться - себестоимость сырья, тех же СУГов или бензинов. + есть прогноз на месяцы вперед на основании прошлых данных, более долгосрочный подход к ценам (консеративный) для построения бизнес-плана предприятия на год вперед и более оперативное управление на основании сквозной маржи, цен FCA, учетных цен, нетбеков продукции и т.д. Подходы отличаются в зависимости от того, какую продукцию мы оптимизируем в своей модели - промежуточную или товарную.
Про "сырье не влияет на маржинальность" не совсем понял, стоимость сырья включена в модель и задача оптимизатора найти точку наиболее эффективного использование этого сырья, порой увеличение переработки становится невыгодным.
Про лабораторию не согласен, ее задача лишь проводить анализ, а решение об эффективности того или иного типа сырья решает команда из технологов, отдела планирования и экономистов. Для подобных задач есть глобальный оптимизатор типо PIMS или Квинтик, задача которого составить долгосрочный план работы предприятия (на год, например, помесячно) с помощью линейной оптимизации, в котором будут объемы потребления каждого типа сырья, выпуск каждого продукта и цепочки поставок, все это осуществляется на основании цен на каждый материал, объемов поставок, контрактов, ограничений производства и коэффициентов выхода продукции из каждого типа сырья. Советую про тот же PIMS почитать отдельно, это основная задача отдела экономического планирования большого предприятия или холдинга.
Если остались вопросы либо интересно более детально узнать - можно в личку :)
Добрый день, скепсис совершенно справедлив, постараюсь ответить.
Если говорить про наши данные, то передавать фактические данные по потребляемому сырью или выпускаемой продукции в публичный доступ запрещено в связи с тем, что это является корпоративной тайной. Аналогичные точные цифры по экономическим эффектам или планам по реализации мероприятий вам компании не дадут, как правило, дают информацию в стиле "произошло увеличение EBITDA на 0.5%" или "увеличение селективности реактора на 1%" что является косвенным показателем настоящей прибыли. Сославшись на нашу презентацию из конференции OpEx в Сочи, могу сказать, что эффект от реализации каждой системы РТО выражается десятками и сотнями миллионов рублей в год.
Сама система РТО естественно не является нашим изобретением, с нас правильно найти ей применение, найти рычаги оптимизации, правильно замоделировать процесс, настроить информационно-безопасную среду передачи данных и обеспечить приживаемость продукта.
Что касается источников идей и подходов - для примера ниже указаны статьи по реальным кейсам
3.1) Sustain Activities for Real-Time Optimization Models of Ethylene Plants / R. Rejowski Jr., V. Shahb, C.E. Fontenotb [et al.] // Computer Aided Chemical Engineering. – 2009. – Vol. 27. – P. 351–356. – DOI: 10.1016/S1570-7946(09)70279-2
3.2) Modelling and Optimisation of an Industrial Ethylene Oxide Reactor/Mitra Ahmadi, Vincent G. Gomes, Jose Romagnoli, Kian Ngian//Volume 4, Issue 1, Article 14//DOI: 10.2202/1934-2659.1231
*MV = manipulated value
Входные данные - реальные данные с производства, прошедшие обработку (иногда обходимся валидацией, где-то приходится делать реконсиляцию)
Поступают с датчиков производства (расходомеры, термопары, анализаторы и т.д) в базу данных реального времени (БДРВ), откуда мы их и тянем
Модель управляет несколькими параметрами для максимизации экономической функции, в случае печей - это температура, пар разбавления, сырье. На колоннах тоже классические управляемые переменные (MV = manuable value) это флегма, нагрузка на ребойлер и другие. В реакторах уже индивидуально от типа реактора.
Наилучший режим с точки зрения уставки (CV = control value) отправляется в систему СУУТП, которая выдерживает эту уставку несмотря на волатильность режима на производстве.
Результат оцениваем по %времени, который мы провели под уставкой, в течение дня (т.е. текущий режим был равен тому, который мы предлагали). А если брать более долгий горизонт - каждый месяц оцениваем экономический эффект, который принесла модель. Там уже сложный алгоритм )
(｡◕‿◕｡) хахах, пока не все нюансы готовы осветить, но стараемся. Обещаю позже вернуться с более развернутым постом, поэтому вопрос к вам - что бы Вы еще хотели узнать о нашей системе RTO?
На большинстве реализованных проектов покупали строгую технологическую модель от вендора (например, Spyro от Technip или LVF от Linde), далее на базе VBA в Excel писали функции обработки данных и оптимизации процесса, а колл-функция для запуска модели и парсинга данных написана отдельно на Python, например. В последних проектах уже покупаем лицензии на ПО (например, Aspen), но строгую технологическую модель разрабатываем самостоятельно