Всем привет! Меня зовут Диляра. Я дата‑сайентист команды разработки F5 Platform — low‑code платформы для аналитики данных средних и крупных предприятий. Наша команда разрабатывает математический сервис продукта, алгоритмы обработки данных и модели для пресейл и пилотных проектов, а также занимается их запуском в эксплуатацию.
В статье я расскажу о том, с какими типовыми проблемами мы столкнулись при внедрении F5 Platform, какой инструмент разработали для их преодоления, и как он помог нам ускорить проведение пилотных проектов. Я хочу поделиться историей создания F5 Future — no‑code сервиса приложений, призванного облегчить работу дата‑сайентистов и бизнес‑пользователей при проверке гипотез и проведении пилотных проектов по анализу данных.
Дефицит комплектующих, изменение логистических маршрутов, последствия коронакризиса и влияние западных санкций в 2022 году подтолкнули российские промышленные предприятия искать новые способы сохранения и повышения эффективности производства. Промышленным предприятиям нужны решения для оптимизации процессов техобслуживания и ремонта «сейчас» и построения концепции цифрового предприятия «завтра». На старте, как правило, покрываются основные элементы ТОиР, затем можно переходить к расширенным сценариям мониторинга на основе данных телеметрии и к оптимизации планов, и уже после этого внедрять модели предиктивного анализа. В этой статье мы хотим рассказать о том, как оптимизировать планы технического обслуживания и ремонта с помощью системы F5 EAM и ее модуля EAM Optimizer.
Мы в Factory5 постоянно исследуем рынок и отмечаем тенденции развития не только отечественного, но и зарубежного рынка цифровых решений для промышленности. 2022 год стал поворотным в истории многих предприятий: компаниям приходилось трансформироваться под новые реалии, пробовать новое и принимать быстрые решения. Представляем вашему вниманию обзор актуальных трендов рынка применения систем класса EAM (Enterprise Asset Management). Такие системы применяются для автоматизации бизнес-процессов учета, технического обслуживания и ремонта основных фондов промышленных компаний.
В уходящем году для многих компаний остро встал вопрос своевременного пополнения запасов комплектующих и запасных частей. В этой статье хотим рассказать о том, как с помощью современных инструментов по анализу больших данных оптимизировать управление цепью поставок и принимать взвешенные управленческие решения, основанные на реальных данных.
По данным «Коммерсанта», под влиянием западных санкций промышленное производство в России снизилось почти на 4% — предприятия столкнулись с дефицитом импортных компонентов, нарушились привычные партнерские связи и логистические цепочки. Если верить прогнозам инвестгруппы «Финам», отрицательная тенденция в российской промышленности в ближайшее время сохранится. Рост цен на комплектующие, увеличение затрат на транспортировку, дефицит квалифицированных кадров — «долгоиграющие» факторы. Если вашему предприятию эти трудности знакомы не понаслышке, самый верный путь — заняться оптимизацией расходов на техобслуживание и ремонт оборудования. Сегодня мы хотим поговорить о правильном формировании технологических карт, от которых напрямую зависят затраты на ТОиР.
Данных много, а я один: трудовая рутина специалистов по диагностике и инженеров по надежности тесно связана с архивами SCADA, журналами дефектов и ремонтов, многостраничной документацией на оборудование. Однако работа с большими данными может быть эффективной и простой, если в арсенале есть современные инструменты. Сегодня мы расскажем о возможностях выявления отклонений в работе оборудования с помощью решения F5 PMM от российского разработчика Factory5, который может прийти на помощь диагностам даже с минимальным количеством имеющихся данных телеметрии.
По данным консалтинговой компании Roland Berger, ведущие электроэнергетические компании по всему миру реализуют программы цифровой трансформации. Повсеместное применение больших данных способствует развитию решений предиктивной аналитики, которые сегодня высоко востребованы в энергетике. Прогнозная аналитика позволяет предсказать выход оборудования из строя, объективно оценивать риски и принимать стратегически верные решения.
В этой статье мы расскажем о том, как с помощью предиктивного анализа реализовать качественный прогноз энергопотребления и повысить энергоэффективность оборудования генерирующих компаний.
По данным Barc, ещё в 2015 году компании, использующие Big Data & Analytics, смогли на 8% увеличить доходы и на 10% снизить затраты. Сегодняшний тренд на цифровизацию и импортозамещение подталкивает руководителей активнее изучать и внедрять аналитику данных в работу своих предприятий. И если раньше анонсы о внедрении Big Data в основном были связаны с пилотными проектами, то сегодня промышленные компании всё чаще рассматривают работу с данными как важную часть корпоративной стратегии развития.
Мы занимаемся разработкой ПО для промышленных предприятий, и сегодня обладаем достаточной экспертизой о трудностях, которые могут возникать на каждом из этапов внедрения анализа данных, а также об инструментах для их решения. В этой статье мы разберём весь путь внедрения анализа больших данных на предприятии с использованием этих продуктов.
Когда руководителю предлагают испытать в работе новый стандарт, у него возникает резонный вопрос — какую пользу это принесёт предприятию? Особенно когда речь идёт о «необязательных» стандартах, таких как семейство ISO 5500X или стандарт ISO 14224. О том, как он помогает определять и стандартизировать данные предприятия о ТОиР, в этой статье расскажет системный аналитик Factory5 Николай Байдаченко.
Всем привет, на связи российская компания Factory5. Мы занимаемся разработкой и постоянным развитием собственных продуктов для решения задач промышленных предприятий, среднего и крупного бизнеса. Сегодня расскажем о том, как мы ускоряем время проверки гипотез с помощью гибкого сервиса F5 PMM.
