А вот про костыли — тут вопрос философский. Что считать костылем, а что элегантным архитектурным решением? Это настолько тонкая грань, что можно различить только по запаху: где сильнее всего пахнет — там костыль ))
Как мерило можно использовать отношение: финальный результат (принесенная бизнесу польза) деленный на сложность доработок и поддержки.
Могу сказать, большая часть этих самых IF'ов описываются в конфигах и добавлялись без жестоких страданий. Хотя были и тяжелые случаи )) Куда же без них.
А если в целом — какие данные на входе, такие и решения в логике обработки.
Да, мы считаем те куски, что уже отрезаны. Как колбасу на бутерброд режем — сколько раз отрезали, столько кусков и получилось. Понятно, что в конце серии останется еще кусок, но это немного другая история с точки зрения алгоритма.
Сложно говорить в нынешние времена об экосистемных решениях... Тем не менее мы пробуем. Тот же Яндекс предоставляет много чего нормально совместимого.
Однако локально все равно приходится что-то изобретать. Тут, как водится, исходим из текущих возможностей накопленной инфраструктуры, баланса стоимости и геморроя трудоемкости внедрения и поддержки. Преимущественно, исходим из организации процессов вокруг open source решений, накапливая практический список потребности. Когда упрёмся в потолок, тогда и задумаемся о более вендорских решениях.
Неприятие бездушных механизмов — наша суровая действительность. В каждом конкретном случае способ убеждения свой: где-то удается объяснить и показать на практике, где-то кнут, где-то пряник. А иногда приходится признать, что бездушная машина реально ничего не понимает в жизни и ее надо на свалку.
На схеме платформа технологических данных. Вокруг ещё много чего есть. Например, tableau. Оно сейчас в основном используется для верхнеуровневой отчётности над SAP HANA и ограничено в масштабировании. Да и вообще, те данные которые собираются в техплатформе интересны много кому: всем интересны детали.
Самый востребованный сценарий — удаленный эксперт. Опытная голова, сидящая в заводоуправлении или дома в выходной на удаленке, помогает неопытным рукам на месте в цеху что-то сделать или проинспектировать.
Решали с помощью оптических схем и нейросетей биологического происхождения, т.е. человеков. Не то что бы это было совсем неэффективно... Главная проблема — непредсказуемо. Хочу распознаю, не хочу — не распознаю. Тут успеваю, тут не успеваю.
Про архитектора — в самую точку. Так и поступаем.
А вот про костыли — тут вопрос философский. Что считать костылем, а что элегантным архитектурным решением? Это настолько тонкая грань, что можно различить только по запаху: где сильнее всего пахнет — там костыль ))
Как мерило можно использовать отношение: финальный результат (принесенная бизнесу польза) деленный на сложность доработок и поддержки.
Могу сказать, большая часть этих самых IF'ов описываются в конфигах и добавлялись без жестоких страданий. Хотя были и тяжелые случаи )) Куда же без них.
А если в целом — какие данные на входе, такие и решения в логике обработки.
Да, мы считаем те куски, что уже отрезаны. Как колбасу на бутерброд режем — сколько раз отрезали, столько кусков и получилось. Понятно, что в конце серии останется еще кусок, но это немного другая история с точки зрения алгоритма.
Сложно говорить в нынешние времена об экосистемных решениях... Тем не менее мы пробуем. Тот же Яндекс предоставляет много чего нормально совместимого.
Однако локально все равно приходится что-то изобретать. Тут, как водится, исходим из текущих возможностей накопленной инфраструктуры, баланса стоимости и геморроя трудоемкости внедрения и поддержки. Преимущественно, исходим из организации процессов вокруг open source решений, накапливая практический список потребности. Когда упрёмся в потолок, тогда и задумаемся о более вендорских решениях.
Неприятие бездушных механизмов — наша суровая действительность. В каждом конкретном случае способ убеждения свой: где-то удается объяснить и показать на практике, где-то кнут, где-то пряник. А иногда приходится признать, что бездушная машина реально ничего не понимает в жизни и ее надо на свалку.
Тут про построение платформы техданных. В АСУТП конечно же все не так радужно и прекрасно... Хотя и там сейчас ребята стараются соскочить с иглы.
Ну так как раз по ней мы и понимаем, что косячно распознаем.
Для нужд технологии SAP практически не нужен. А то что нужно, обычно доставляется до MES-систем классической интеграцией. И там уже доступно для ETL.
Да
На схеме платформа технологических данных. Вокруг ещё много чего есть. Например, tableau. Оно сейчас в основном используется для верхнеуровневой отчётности над SAP HANA и ограничено в масштабировании. Да и вообще, те данные которые собираются в техплатформе интересны много кому: всем интересны детали.
Самый востребованный сценарий — удаленный эксперт. Опытная голова, сидящая в заводоуправлении или дома
в выходнойна удаленке, помогает неопытным рукам на месте в цеху что-то сделать или проинспектировать.Сейчас вовсю используем YOLOv8 и очень довольны)
Конечно, есть. Там где что-то очень ответственное, так и бывает. Ну и плюс там самые натренированные и ответственные "естественные нейросети".
Решали с помощью оптических схем и нейросетей биологического происхождения, т.е. человеков. Не то что бы это было совсем неэффективно... Главная проблема — непредсказуемо. Хочу распознаю, не хочу — не распознаю. Тут успеваю, тут не успеваю.