Была такая производственная история на металлургическом комбинате несколько лет назад, которой я занимался.

Представитель заказчика поднял непонятный для меня скулёж, что как то неправильно происходит у нас производство. Продукция производилась в нескольких цехах последовательно, а представители находились у нас на комбинате непрерывно, им выделили несколько кабинетов с техникой. Жаловались они генеральному, разбираться направили меня.

Первый вопрос - у них нет всей документации на продукцию. Такого быть не могло, поскольку документация шла через меня и мы дополнительно делали целых два комплекта документации только для них. Полистал их подшивки документов - какие-то обрывочные данные, не по порядку номеров, не по датам. Журналов учёта документации нет, архив в беспорядке - а им выделили помещения для этого и даже персонал комбината для помощи при необходимости. Сами эти представители корчат из себя бизнесменов у которых за воротами серьёзные бизнесы, а здесь они просто, что бы стаж шёл. Ну и знаний и понимания процесса у них соответственно нет.

Второй вопрос - в цеху нет заготовки, мы срываем их заказ. Какое им дело до заготовки вообще не понял, это руководство комбинатовского цеха как то через них решило сказать, что план не будет выполнен по независимым от них причинам. Пошёл на склад цеха и там под горой производственного мусора в виде брака, окалины, доработки нашел заготовку.

Тут все стоявшие единой кучкой стали ныть что ей же три года, как они могут брать её в работу, да и документов на неё уже нет.

Вот пример внедрения который я непосредственно воплощал, когда подхватил умирающий цех на металлургическом комбинате. Я планировал заняться улучшением технологии в сторону качества, в первую очередь улучшением механических свойств проката, геометрией, только всё это пришлось отложить. Хороший цех для наших реалий, запустили его только нещадно и показатели цеха были гораздо хуже того, как он бы мог работать даже при среднем уровне менеджмента.

Первое что меня сильно удивило когда начал вникать в цифры - цеховой баланс по металлу не сходился - цех получал заготовки значительно больше чем было годной продукции. Куда исчезала разница, на тот момент было непонятно. Пересчитал баланс - по отчётам цеха, по отчётам ОТК, технологов, экономистов цеха и других ситуация была стабильно средняя - средненькое качество продукции, с планом справлялись; только по отчёту коммерческих служб комбината мы не выполняли план по отгрузке продукции; это было сразу понятно по количеству завершённых контрактов. То есть цех работал, получал заготовку и ресурсы, продукция выпускалась, а вот с отгрузкой продукции потребителям были постоянные проблемы - мы не могли закрыть контракты в полном объёме, постоянно видели долги по поставкам продукции.

Изначально я переписал склад на бумагу, без особой точности - склад был забит браком, но кто и когда это сделал вообще не понятно. Имеет ли это отношение к текущему производству тоже не понятно, поскольку маркировка скрыта в горах такой продукции. То есть учётам тоже верить нельзя. С такого старта начал.

Тут все делятся успехами, а я поделюсь не успехом во внедрении одного проекта. Началось как обычно - собрали совещание с каким то нестандартным составом - обычно собирали или по цехам или по направлению работы или по разбору инцидента, а тут по собравшимся было не понять что случилось.

Это происходило на крупном металлургическом предприятии, лидере в отрасли, успешное и прибыльное. Председателем совещания представили помощника директора по направлению. Он сумбурно сказал, что они проанализировали спрос на комбинатовскую продукцию и выяснили что клиенты предпочитают покупать продукцию мерной длины, а мы выпускаем продукцию как мерной так и немерной длины. И данное совещание посвящено разработке технологии по производству продукции фасонной продукции только мерной длины.

В прокатных цехах мы выпускали сортовую и фасонную продукцию: балки, швеллера, уголки и тому подобное, включая рельсы. На стане катается раскат длиной 65 - 70 метров, а потом разрезается на длины 12 метров (для возможности отгрузки в полувагонах). Продукция в длине 12 метров считается продукцией мерной длины, другие длины - немерными длинами.

Математика раскроя раската для возможности отгрузки:

Раскат швеллера: 65−70 м.

Режем на 12 м (максимально сколько получится): 12×5=60 м.

Остаток: 5−10 метров, минус хвосты (минимум по метру с каждого конца) - остаётся 3−8 метра немерной длины.

Так делается не только у нас на комбинате, а везде так. Что бы немерная длина имела спрос, этот вопрос решён в ГОСТах - допускается отгрузка немерной длины, обычно до 15 процентов. В обязательной государственной документации это требование было, только изменились времена и клиент может просто не купить всю партию. Дефицита уже нет, поэтому к клиентам стали прислушиваться.

Первая часть - https://habr.com/ru/articles/970614/

Но это отдельная история. Когда ты пытаешься решить сложную задачу, ты придумываешь, как языковая модель становится из самой цели сделать модель побольше, становится инструментом для создания мультиагентной системы. И на самом деле тут много новых инструментов появляется, как раз связанных с тем, что необходимо действительно писать достаточно сложный код. И в мае этого года вышла статья Alpha Evolve от компании DeepMind, которая показала, что большая языковая модель может на самом деле сама писать код и решать задачи, если ты можешь проверить решение этой задачи.

То есть много задач, ты можешь проверить, что решение правильное, например, решить какое-нибудь уравнение, но найти само решение сложно.

Или, например, ты хочешь построить, даже в самом простейшем случае, написать какой-то промп, который хорошо помогает решить тебе конкретную задачу. Ты можешь, написав этот промп, запустить систему, получить ответ и проверить, получить метрику на бенчмарке, но как написать сам промп, непонятно. И, собственно, вот эти эволюционные алгоритмы – это для очень ленивых людей, таких как я. Ты просто даешь ей постановку задачи, просишь написать решение, она пишет какое-то решение, ты проверяешь это решение и просишь переписать это решение еще раз.

Дальше применяешь достаточно хитрые подходы, связанные с эволюционными алгоритмами, где фактически в качестве оператора мутации выступает большая языковая модель. У нее есть опыт предыдущий, память. в виде программы результатов, есть некоторые инсайты, что она придумала, и ее задача состоит в том, чтобы эти инсайты, соответственно, объединять в новые программы. Собственно, первый автор статьи «Альфа Эволф» Саша Новиков – это мой аспирант, который уехал довольно давно, но тем не менее очень много не менее талантливых людей работают в институте.

Я распечатал доклад, стараясь не поломать авторскую речь и мысль. Но всё таки доклад не читался, а произносился по памяти и слайдам, поэтому несколько слов убрал или заменил. Доклад на полчаса, выложу в двух частях.

Представление - Доктор физико-математических наук, профессор РАН, генеральный директор института Айри, декан факультета искусственного интеллекта МГУ Иван Оселедец с докладом «Успехи и проблемы больших языковых моделей».

Дальше говорит Оселедец.

Да, всем доброе утро. На самом деле у меня будет такое, с одной стороны, рассказ действительно об успехах, некоторые анонсы нашего института, и в конце я немножко порассуждаю о проблемах, которых много, и над чем, собственно, мы думаем, над чем работаем, какие были получены в этом году результаты. В целом, на самом деле, институт и наши сотрудники неплохо поработали в этом году. У нас мы считали 93 статьи на конференции, то есть больше, чем все остальные центры которые этим занимаются что приятно, но конечно статьи не является самой целью, у нас довольно много практических историй.

Если переходить к докладу, то недавно вышло интервью Андрея Карпаты. Очень интересный, кто не видел, посмотрите. Полтора часа, и не суммаризация . Много интересных мыслей. Одна из мыслей, за которую я так зацепился, которая была не очень очевидна.

Иногда говорят, что языковые модели просто запоминают. Мы долго-долго объясняли, как работают языковые модели, что есть этап предобучения, мы сгружаем все данные из интернета и обучаем модель. Наконец-то general public, если говорить по-английски, обыватели поняли это, это хорошо. Но, с другой стороны, поняли все равно многие неправильно.

Несколько раз бывало, что меня привлекали на поздних стадиях к провальным проектам, по крайней мере три раза отчетливо помню детали по крупным проектам. Тогда работал на металлургическом комбинате, занимался качеством сортовых и фасонных профилей — уголки, балки, рельсы, сортовая заготовка и ещё сотня наименований в прокатных цехах. А прокатный цех это вершина технологий и опыта металлургии, выше не было.

Происходило это не так что бы сказать осознанно — собирали совещание или звонили и предлагали дать рекомендации что делать и почему не получается достичь результата. Это очень нехорошая ситуация — там уже очень длительно работали команды и группы, сформированные приказом или как минимум распоряжением, много месяцев работали и зашли в тупик. При этом отказаться нельзя — дать рекомендации это распоряжение руководства, проигнорировать нельзя.

Суть работы по таким проектам — подготовить документацию, оснастку и опытную партию продукции для нового клиента, учесть особенности страны клиента, выполнить повышенный запрос клиента по качеству продукции или наоборот понять почему многолетние клиенты не хотят продлевать заказы или почему у клиентов массово выходит из строя наша продукция.

И рассматривая наработанные материалы группы, я понимал что они с самого начала всё делали неправильно. То есть люди они были может быть и не плохие, но вот теорию знали не всю и особенно не понимали практические моменты производства, испытаний и эксплуатации. Реакция людей когда им говорят, что они не понимают сути вопроса бывала разная — от истерик до ступора, ведь весь их результат работы ничтожен и нужно начинать заново — тут редко у кого нервы выдержат. И руководство обычно задавало мне вопрос — А почему об этом вы говорите только сейчас?

Показываю пример управления качеством продукции на реальном металлургическом производстве, на примере производства железнодорожных рельс.

Исходные данные — как заготовка дана сырая рельса (сразу после прокатки, не термообработанная) и нам предстоит её термоупрочнить, повысить механические характеристики прочности и не сильно ухудшить пластичность. Процесс закалки при моделировании прост — рельс с помощью валков с механическим приводом принудительно протягивают через индуктора, котоые токами высокой частоты её нагревают, дальше водовоздушной смесью охлаждают. Управлять мы можем скоростью движения рельсы через зону индукционного нагрева и количеством подаваемого охладителя в виде водовоздушной смеси. Всё просто.

Зачем это мне понадобилось? Конечно же существуют инструкции и разработаны режимы закалки, но может быть удастся путём изменения параметров внутри диапазона допустимых инструкцией значений получить хоть на несколько единиц твёрдости больше? Зачем это нужно — это напрямую связано с эксплуатацией рельсы в железнодорожном полотне. Хоть это уже и не моя головная боль (эксплуатация жд путей), но мы же клиентоориентированное предприятие? мы заинтересованы в росте качества продукции? тем более когда нам это ничего не стоит, кроме небольших интеллектуальных затрат. И да, эти все изменения должны быть в рамках ранее установленных режимов, что бы не остановить производство серией дополнительных испытаний и согласований.

Несмотря на специфичный сплав используемый для производства рельс, сама рельса довольно мягкая — это по отношению к железнодорожному колесу. А эти колёса ещё работают в паре, они сотрут рельсу по шейку и очень быстро. Поэтому рельс термообрабатывают процессом закалки — на каких то предприятиях полностью рельс, а самый лучший способ — это закалить только головку рельса, а остальное тело оставить мягким и пластичным. Вот этот процесс и разберём.