НЛМК: ИС­КУС­СТВЕН­НЫЙ ИН­ТЕЛ­ЛЕКТ НА СЛУЖ­БЕ У СТАЛЕВАРОВ

АН­ДЖЕЙ АР­ШАВ­СКИЙ, ДИ­РЕК­ТОР ПО АНА­ЛИ­ЗУ ДАН­НЫХ И МО­ДЕ­ЛИ­РО­ВА­НИЮ НЛМК

Direktor informatsionnoj sluzhby - - СОДЕРЖАНИЕ «ДИРЕКТОР ИНФОРМАЦИОННОЙ СЛУЖБЫ» (CIO.R -

ДЕЙ­СТВУ­Ю­ЩИЕ ЛИ­ЦА / МЕ­ТАЛ­ЛУР­ГИЯ / МА­ШИН­НОЕ ОБУ­ЧЕ­НИЕ НИ­КО­ЛАЙ СМИРНОВ

Наи­бо­лее про­грес­сив­ные оте­че­ствен­ные пред­при­я­тия уже не про­сто экс­пе­ри­мен­ти­ру­ют с тех­но­ло­ги­я­ми боль­ших дан­ных, ма­шин­но­го обу­че­ния и ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та, но и на­чи­на­ют по­ни­мать стра­те­ги­че­скую зна­чи­мость та­ких уси­лий. Од­ним из та­ких пи­о­не­ров яв­ля­ет­ся Но­во­ли­пец­кий ме­тал­лур­ги­че­ский ком­би­нат. Как уве­рен Ан­джей Ар­шав­ский, ди­рек­тор по ана­ли­зу дан­ных и мо­де­ли­ро­ва­нию НЛМК, имен­но при­ме­не­ние ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та даст мощ­ный тол­чок раз­ви­тию про­мыш­лен­но­сти в бли­жай­шие несколь­ко лет. При­дя в ком­па­нию око­ло го­да на­зад, Ар­шав­ский до­ка­зал, что сред­ства ма­шин­но­го обу­че­ния дей­стви­тель­но спо­соб­ны по­мочь в оп­ти­ми­за­ции про­из­вод­ствен­ных про­цес­сов. Мы по­го­во­ри­ли с Ар­шав­ским в пред­две­рии фору­ма BIG DATA 2018, на ко­то­ром он бу­дет од­ним из ос­нов­ных до­клад­чи­ков.

Ка­кие це­ли бы­ли по­став­ле­ны пе­ред ва­ми по­сле при­хо­да в НЛМК и с че­го вы на­ча­ли?

Это на­прав­ле­ние для про­мыш­лен­ных ком­па­ний до­ста­точ­но но­вое, и по­ка до­сто­вер­но неиз­вест­ны до­сти­же­ния, ко­то­рые по­лу­че­ны бла­го­да­ря ме­то­дам ана­ли­за дан­ных на про­из­вод­стве, осо­бен­но в ста­ле­пла­виль­ной ин­ду­стрии. По­это­му глав­ная за­да­ча на 2017 год со­сто­я­ла в том, что­бы кон­крет­ны­ми при­ме­ра­ми до­ка­зать их прин­ци­пи­аль­ную при­ме­ни­мость. Мы на­ча­ли с то­го, что про­ве­ли об­сле­до­ва­ние биз­не­са НЛМК, что­бы сфор­ми­ро­вать пул ини­ци­а­тив, по ко­то­рым име­ет смысл ра­бо­тать. Бы­ло важно оце­нить их с точ­ки зре­ния по­тен­ци­аль­но­го эко­но­ми­че­ско­го эф­фек­та, слож­но­сти ре­а­ли­за­ции, до­ступ­но­сти дан­ных, опре­де­лить при­о­ри­тет­ность этих за­дач и ре­шать имен­но те из них, ко­то­рые дей­стви­тель­но по­лез­ны для ком­па­нии и наи­бо­лее быст­ро до­сти­жи­мы.

Вся на­ша ра­бо­та объ­еди­ня­ет­ся под эги­дой ис­кус­ствен­но­го ин­тел­лек­та – ме­то­дов ма­шин­но­го обу­че­ния и про­дви­ну­той ана­ли­ти­ки, а так­же ин­стру­мен­та­рия Big Data, что­бы иметь воз­мож­ность ра­бо­тать с дан­ны­ми боль­шо­го объ­е­ма. В неко­то­рых слу­ча­ях ин­стру­мен­та­рий Big Data вос­тре­бо­ван, в неко­то­рых – нет, но по-лю­бо­му он дол­жен быть под ру­кой, рав­но как и са­ми дан­ные, ко­то­рые мо­гут при­го­дить­ся для ре­ше­ния за­дач. По­это­му еще од­ним на­прав­ле­ни­ем ста­ло по­стро­е­ние стра­те­гии ра­бо­ты с дан­ны­ми – Data Governance.

Есте­ствен­но, про­из­вод­ство к это­му го­то­во не бы­ло, дан­ные для вы­бран­ных на­ми ини­ци­а­тив на­хо­ди­лись в раз­роз­нен­ных си­сте­мах; в ря­де слу­ча­ев они до­воль­но слож­ны для пря­мо­го до­сту­па. И то­гда мы раз­ра­бо­та­ли стра­те­гию ра­бо­ты с дан­ны­ми и по­стро­и­ли кла­стер, пред­на­зна­чен­ный для цен­тра­ли­зо­ван­но­го на­коп­ле­ния дан­ных с дат­чи­ков по всем пе­ре­де­лам про­из­вод­ства. На нем так­же на­хо­дят­ся ин­стру­мен­ты для ис­сле­до­ва­те­лей дан­ных, ко­то­рые мож­но при­ме­нять в сво­ей ра­бо­те. В кла­сте­ре на­кап­ли­ва­ют­ся дан­ные, необ­хо­ди­мые для ре­ше­ния те­ку­щих за­дач.

Что бы­ло до вас в сфе­ре ана­ли­за про­из­вод­ствен­ных дан­ных? К че­му вы при­шли?

Вы­де­лен­ной функ­ции, на­прав­лен­ной на ре­ше­ние биз­нес-за­дач с по­мо­щью ана­ли­за дан­ных, в ком­па­нии не бы­ло. На от­дель­ных участ­ках про­из­вод­ства сов­мест­но с несколь­ки­ми ком­па­ни­я­ми про­во­дил­ся ряд экс­пе­ри­мен­тов, в хо­де ко­то­рых пы­та­лись опре­де­лить, что мож­но сде­лать по­сред­ством ана­ли­за дан­ных и по­стро­е­ния мо­де­лей. Но эти уси­лия не бы­ли си­стем­ны­ми. По су­ти, речь шла о несколь­ких пи­лот­ных про­ек­тах, са­мо­сто­я­тель­но про­во­ди­мых раз­лич­ны­ми под­раз­де­ле­ни­я­ми. Они под­твер­ди­ли, что с по­мо­щью ана­ли­за дан­ных мож­но что-то сде­лать, но кон­крет­ных ре­зуль­та­тов это не да­ло.

Все ини­ци­а­ти­вы ка­са­лись имен­но об­ла­сти про­из­вод­ства. Де­ло в том, что ос­нов­ные на­ши рас­хо­ды ло­жат­ся имен­но на это на­прав­ле­ние,

Newspapers in Russian

Newspapers from Russia

© PressReader. All rights reserved.