Многие из нас застали то время, когда компьютерные игры смогли разделить наш мир на до и после, а многие даже играли в игры, которые являлись новейшими в индустрии гейминга. Вот уже как 51 год назад на свет появилась первая видеоигра и с того момента изменилось многое: от добавления в игры сюжета, до замечательной картинки на мониторе.
MES (manufacturing execution system) — система управления производственными процессами, которая решает задачи синхронизации, координации, анализа и оптимизации выпуска продукции на производстве. Относится к классу систем управления уровня цеха, но может использоваться и для интегрированного управления производством на предприятии в целом. Мы честно пытались использовать покупную коробочную версию от умудренных опытом автоматизации производства зарубежных коллег. Они даже пробовали переписать ее под нас, но не смогли! И тогда мы расчехлили наш старый Delphi, а наши эксперты превратились в разработчиков и сели его допиливать. Расскажем, как все было.
Узкоспециализированный пост, Длиннопост
Я не претендую на правильность и точность излагаемого мной текста, просто мои наблюдения и доводы из практики.
Введение
Посмотрев не мало постов, вырезок из газет и прочей интернет макулатуры, выяснилось, что очень мало сказано про правильность архитектуры программного обеспечения в промышленной среде, в среде тех самых "инженеров" которые не на слуху, и туда не ломятся толпы молодых специалистов, юных бойцов! Вернее они приходят, но быстро уходят, уж так сложилось, что в этой сфере работы необходимо "оживлять металлом" придуманный конструкторским отделом. А это зачастую страшно и не понятно.
У нефтегазовых компаний возникают проблемы с повышением эффективности производственного процесса и снижением затрат на его реализацию. Комбинированное использование технологий Blockchain и IoT открывает множество возможностей для различных компаний. В данной статье рассматриваются возможности идеализации цепочек поставок нефти и управления в этой области - децентрализованная система управления работой независимых предприятий с потоком данных и денежных потоков для международного экспорта, с использованием смарт-контракта на основе публичного блокчейна.
Привет! На связи Анна Данилова и Михаил Телков из центра компетенций Quintiq в «Северстали». Мы тут сделали один классный оптимизатор для производства и хотим о нем рассказать. Немного фактов: активная фаза проекта заняла 26 недель; на стадии разработки реализовано 137 задач; пока тестировали оптимизатор, выявили и решили 86 инцидентов, а за первый месяц эксплуатации — ни одного тикета на изменение; сделали так, что фактические затраты на проект оказались в 4 раза меньше первоначальной оценки; консультантами были европейские коллеги, поэтому иногда задачу осложняли языковые трудности. Но все работает.
Что вам важнее в DL-проекте, удобство или производительность? Посмотрим на проблему глазами инженера-разработчика сложных систем с элементами искусственного интеллекта. Как типичный инструментарий в этой сфере справляется с обучением и выполнением?
В этой статье мы запустим пару нейросетей в MATLAB и сравним быстродействие ResNet с opensource-фреймворками. Так что, если хотите обсудить, в чем (кроме удобства) коммерческий фреймворк может выиграть у опенсорса, добро пожаловать!
Если предприниматель планирует производить приборы, станки или гаджеты - этот вопрос будет одним из первых. Обычно люди недооценивают затраты на разработку, производство и масштабирование нового электронного аппаратного продукта. По этой причине подобные стартапы часто терпят неудачу: либо кончаются деньги ещё до выпуска продукта, либо оказывается, что проект изначально не являлся прибыльным.
Проблема следующая: разработка «железки» состоит из нескольких этапов. Они слабо связаны с друг другом и требуют участия специалистов различных профилей: инженеров-конструкторов, промышленных дизайнеров, UI/UX дизайнеров, электронщиков, программистов, производственников и прочих специалистов в зависимости от предназначения продукта. При этом оценка стоимости разработки, материальной себестоимости изделия и стоимости производства – три главных критерия. С их помощью можно определить: будет притягивать проект инвестиции или приносить прибыль, или нет.
Обычно предприниматели еще до начала проекта начинают считать потенциальную прибыль от своего революционного продукта. Когда дело доходит до подсчёта расходов на разработку и производство, наступает ступор. Затем приходит понимание: чтобы кто-то посчитал все вместо тебя, необходимо предоставить внятное описание продукта с указанием точных технических характеристик, алгоритмов работы, условий эксплуатации и прочее. Иными словами, нужно составить грамотное ТЗ.
В нашей компании мы часто сталкиваемся с такими запросами: "разработайте нам нечто такое, чтобы прям вау". Иногда к ним прилагается эскиз на салфетке и комментарий: "хотим таких тыщу штук в год".
Не знаю, многие ли IT-специалисты этим заинтересуются и захотят спуститься с технологических высот к «бренным» аналитическим решениям несложных дифф. уравнений.
Но мне показалось забавным, что результаты тестов на коронавирус – ПЦР и др., и тестов на антитела можно довольно легко связать между собой простой математической моделью, причем анализ модели приводит к интересным выводам.
Изначально команда хотела использовать бионику, чтобы выполнить робота похожего на черепаху. К сожалению, данная идея была обречена на провал. Такую форму достаточно сложно выполнить. Подобного рода изгибы можно выполнить на 3D принтере, но мы не обладали принтерами таких размеров, чтобы распечатать устройство объёмом 30 литров на принтере, а собирать по частям слишком проблематично.
С этой формой действительно можно работать. Теперь детали стало проще вырезать на ЧПУ станке. Вопрос был за малым. Осталось сделать чертёж деталей для станка и схему подключения электроники. Важным критерием было обеспечение работоспособности устройства в автономном режиме на протяжении 30 минут в море. Поэтому будет робот питаться от батареи состоящей из li-on аккумуляторов формата 18650. Короче, вот схема.
Давно читаю Хабр, но написать свою статью все не доходили руки. Точнее это больше ощущение, что выбранная тема может быть не интересна читателям, или у меня не получится красиво изложить мысли. Все же рискну рассказать про свой опыт разработки лабораторного оборудования с использованием подходов системного инжиниринга и концепции индустрия 4.0. Далее речь пойдет о моем проекте, который я решил сделать несколько лет назад.
Платформенная агентная модель производственного кластера
Автор: Сергей Лукьянчиков, InterSystems
Фоновое фото баннера статьи: Pavel Danilyuk
В данной публикации мы описываем прототип и исследуем оркестровку нескольких агентных моделей связанных друг с другом роботизированных фабрик (представленных каждая своей моделью) с применением универсальной платформы данных – добиваясь симуляции наблюдаемых и прогнозных свойств группы фабрик (производственного кластера). В прототипе были задействованы программный комплекс NetLogo для агентных моделей фабрик (с моделью «Robotic Factory» [1] в качестве основы) и платформа данных InterSystems IRIS для оркестровки NetLogo и сквозной симуляции системы «фабрики-кластер».
Привет, меня зовут Александр Зараменских, я менеджер разработки Центра внедрения информационно-технологических решений в Уральском банке реконструкции и развития (УБРиР). Хочу поделиться историей внедрения системы автоматизации скоринга в нашем банке.
В один прекрасный момент вы можете переезжать из одного ДЦ в другой и понять, что не знаете свои системы: их поведение может стать неожиданным. В одной системе вы должны были работать гораздо быстрее, но теперь работаете медленно. В другой — не понимаете, куда приходит запрос, а в третьей столкнетесь с проблемами.
Чтобы проще и быстрее понимать взаимосвязи между системами, и легко оптимизировать то, что уже было, вам прекрасно подойдет distributed tracing. Но как его выбрать, внедрить и не собрать все грабли?
Безкоровайный Денис, директор подразделения DevOps/DevSecOps в Proto Group и Панычев Дмитрий, руководитель разработки ряда достаточно запутанных проектов в Vprok.ru Перекресток, на конференции DevOps 2021 на примерах показали, как distributed tracing помог им решить бизнес-задачи. Читайте под катом, как они выбирали решение для distributed tracing и обходили грабли.
Современные технические системы постепенно усложняются, а традиционные подходы к разработке становятся неэффективны. Одним из вариантов решения этой проблемы является внедрение модельно-ориентированного проектирования (МОП) для разработки систем и программного обеспечения. Однако, прежде чем инвестировать средства в МОП, необходимо обосновать получаемые выгоды. В данной статье кратко коснемся того, что же такое МОП, чем он отличается от традиционного подхода и в чем его преимущества, а также рассчитаем ожидаемую экономию трудочасов от применения МОП по сравнению с традиционным подходом к разработке. Тут вы не найдете исчерпывающих объяснений по всем перечисленным вопросам, материал представляет собой больше «быстрый взгляд» на методологию со ссылками, где можно почитать подробнее.
