Análisis para resolver problemas reales de la industria (salvar lechones y otros)

La cerda alimenta a los lechones hasta el día 26. Durante este tiempo, puede acostarse sobre ellos, lo que conducirá al hecho de que los lechones se volverán un poco más pequeños de lo que eran al principio. Para evitar esto, utilizamos máquinas como en la foto, que excluyen sus giros y caminar alrededor del corral. En una cerda: de 10 a 15 lechones. En la primera semana, los cerdos todavía no entienden que este cadáver es peligroso y no puede abandonar el área peligrosa cuando se acuesta. Cuando esto sucede, el lechón chilla ruidosamente en aproximadamente la mitad de los casos. Parte de los lechones se pueden guardar si el cerdo se cría a tiempo. La tarea es detectar tales casos y llamar a un empleado.


Como puede ver, esta solución reconoce los lechones en el video y los cuenta.

También hubo tareas para optimizar la ventilación en la mina (ahorrar en electricidad, pero no matar a los mineros); modelado de difusión de fluidos; modelo fundido; determinación de cascos y gafas en el empleado antes de ingresar a la zona de peligro y la búsqueda de matrimonio en barras de chocolate.

Cuando un portavoz de MARS dijo que traería una muestra de capacitación, no pensamos que serían cuatro cajas de chocolates Twix Minis.

Que fue eso

La industria trajo tareas que se resolvieron de manera costosa, durante mucho tiempo o, en general, no está claro si se pueden resolver. Nosotros, CROC, junto con SIBUR, creamos el hackathon industrial ProHack 4.0 a fines de noviembre. La mayor parte de las tareas provino de clientes metalúrgicos, de petróleo y gas, químicos y alimentos. Proporcionamos infraestructura (en particular, estaciones de soldadura) a este hackathon, trajimos proveedores (sensores de gas Pergam, la plataforma de cadena de bloques Exonum, Cisco con un montón de soluciones, BellSoft proporcionó una solución para recopilar, analizar y administrar datos basados ​​en Nvidia Jetson Nano y RaspberryPi 4, en el que se preinstaló el entorno para desarrollar y ejecutar aplicaciones Java (Liberica JDK). Los participantes podrían crear y probar prototipos de soluciones en un entorno limitado flexible y escalable basado en la plataforma CROC Cloud Services. Para varias tareas, se equiparon zonas tecnológicas que conectaban todas a la vez. Cuando en un lugar los desarrolladores, clientes (y tomadores de decisiones, y no solo representantes), vendedores de las tecnologías necesarias y expertos en resolver tales problemas, puede hacer lo que generalmente toman dos o tres meses para una gran empresa, la mayoría de los cuales esta vez, para aprobación.



En realidad, sucedió en tres de cada diez tareas: justo en el hackathon logramos "tomarlas", y el cliente decidió implementar soluciones de equipo. Resulta que alguien vino a entrenar y probar la tecnología, alguien, por el premio, y alguien consiguió un gran contrato.

• 350 solicitudes de participación, 70 decisiones en la etapa de selección.
• Las tareas están aquí .
• Las tareas más elegidas son la gestión de la ventilación (17 soluciones), el ahorro de lechones y el control del uso de EPP por parte de un empleado.

¿Qué estaba pasando?

Alguien se estaba preparando de antemano y llegó al hackathon con algo que debía completarse de acuerdo con los requisitos del cliente y demostrarse. Alguien escribió desde cero. Por ejemplo, en el caso de la tarea de controlar el matrimonio de las barras de chocolate en la línea de producción, uno de los equipos fue a la tienda y compró dulces, y luego los arruinó, comenzó a fotografiar y enseñarles la red neuronal, y el otro equipo preparó todos los módulos y esperó una muestra de entrenamiento real (el mismo en cajas en un hackathon con inscripciones como "grietas finas" o "conchas") y ya quitó las barras en el lugar.



En muchas tareas, era importante no solo escribir el código, sino también explicarle al cliente cómo funciona la solución. El cliente, como regla, está bien versado en sus detalles, pero no comprende completamente la TI moderna y el potencial de la tecnología. Por lo tanto, si se trata de lechones, debe mostrar el momento de alarma directamente en el video desde el paddock, si se trata de ventilación: los equipos recolectaron modelos de minas o colocaron sensores y ventiladores en diferentes habitaciones de nuestra oficina.





De los 80 equipos anunciados, se seleccionaron unos 50, 38 alcanzaron el hackatón físico y 28 de ellos llegaron a la demostración de la solución. Se seleccionaron 12 equipos, y luego el jurado seleccionó a los ganadores entre los clientes, representantes del vendedor y expertos. Además, dos equipos de CROC mostraron sus decisiones.



Hubo equipos que simplemente se cayeron en medio del proceso, porque se dieron cuenta de que no podían asumir la tarea. Por lo general, en los hackatones de dicho plan, hay algo negativo para los organizadores: dicen que no proporcionaron algo y, por lo tanto, fuimos en vano. Nosotros (me parece) no teníamos esto, porque tratamos de proporcionar todo lo posible precisamente desde un punto de vista técnico. Un agradecimiento especial a los clientes que no solo establecieron tareas y se fueron, sino que respondieron todas las preguntas. Incluyendo charlar a las dos de la mañana. Cometimos un grave error con la comida: había mucha gaseosa dulce, comida rápida y pasteles, pero casi no había comida saludable. Pensamos que los jóvenes necesitan pizza con cola. Pero aqui:



Esto se debe a que nuestros ingenieros a menudo duermen sobre objetos durante un trabajo prolongado, y en esta parte entienden bien lo que se necesita.

Breve análisis de tareas y soluciones.

PJSC Gazprom Neft, la tarea de estructurar el conjunto de datos



La compañía compra muchos accesorios diferentes y recibe cientos de listas de precios en formato XLS. La tarea es analizarlos, para comprender dónde están los nombres que tienen la misma funcionalidad (la misma varilla de metal se puede llamar de manera diferente, y dos varillas diferentes similares, por ejemplo, de diferentes grados de acero, pueden realizar la misma tarea para esta compra, luego debe haber análogos directos), y luego ensamblar a partir de esto un mecanismo de optimización de adquisiciones. Pero primero, solo trae todo a una forma más o menos comparable.



La solución típica son las redes neuronales, esta es una tarea clásica de nivel de Kaggle. La peculiaridad es que la muestra de capacitación es presentada por el cliente. No hubo ninguna prueba, de hecho, tuvo que separarse de la capacitación, preguntándole al cliente qué, cómo y por qué. Más tarde, el cliente tomó el prototipo para probar nuevas muestras.

Logística - coordinación con contratistas

Era necesario mostrar un prototipo de un sistema donde las contrapartes de la compañía puedan coordinar documentos.



Durante un día arruinaron una firma que está validada en Waves. Una parte muy interesante de la solución es la estructura flexible de almacenamiento de datos, ya que cada una de las contrapartes tiene sus propios formatos de almacenamiento. Por lo tanto, se almacena en ellos y la base de datos tiene una API condicional que puede convertir datos al formato de cualquiera de las contrapartes. Esto es muy conveniente para el lago de datos en perspectiva.

Ventilación inteligente en la mina.

Dos equipos fueron preseleccionados para esta tarea. El equipo de Kazán trajo sus piezas de hierro y resolvieron el problema en gran medida debido a su superioridad. De las 17 aplicaciones, solo Kazan dejó las balizas bluetooth o sus análogos para escuchar la transmisión (en realidad buscando balizas en una persona en la zona de acceso), y LoRa sugirió como un canal de comunicación. Tenían el modelo de distribución de gas correcto. A diferencia del resto de los equipos, entendieron las características de la velocidad de desgasificación y la necesidad de hacer muchas cosas por adelantado antes de que las personas ingresen a la zona. Entendieron que hay abanicos que empujan y abanicos (arriba). En el prototipo había incluso un canario LED basado en el sensor Pergamum.



El segundo equipo, por el contrario, estaba muy seriamente confundido por la parte del software y los modelos predictivos. Salimos de la economía, comenzamos a tener en cuenta la predicción del movimiento de personas (si el trabajador llega a un callejón sin salida, entonces debe comenzar a ventilar con mucha anticipación), examinamos un montón de casos, desde un simple programador de control de ventilación hasta analizadores de gas estacionarios, luego saturamos la mina con dispositivos electrónicos portátiles. Es decir, hicieron un plan de implementación paso a paso sin detener los procesos. Hicieron un prototipo, pegado y sujeto con cinta aislante.





En la manifestación, el "minero" fue enviado a caminar por la oficina, que estaba saturada de humo de narguile.

Lechones

En general, ya conoce la solución para el complejo agrícola. Es importante tener en cuenta que grabaron el video de prueba de la mano al teléfono y no desde la perspectiva más exitosa. El cliente no imaginaba la posibilidad de una analítica de video moderna y al principio no creía que fuera posible tomar una decisión como esta, sino que contaba con la detección de un chillido o sensores debajo de un cerdo. Nuestros equipos participaron en esta tarea (así como en otras) fuera de la clasificación (sin embargo, dos mil personas participaron en el CROC, y muchas también querían ser un hackatón, pero decidimos que nuestros equipos no deberían estar en la clasificación general). Nuestro equipo pudo detectar bien las situaciones, pero casi no se molestó con la interfaz. Los líderes en la clasificación general hicieron una interfaz de notificación de muy alta calidad, pero la precisión de detección sufrió.

Twix

También 2 equipos ingresaron a la lista, pero no tomaron el lugar. Soluciones sólidas: una preparada por adelantado, generó sintéticamente un conjunto de datos a partir de la intimidación de dulces de las tiendas. Demostrado en la cinta transportadora al final. El segundo en el acto eliminó las barras del conjunto de entrenamiento y marcó los datos. El cliente estaba muy satisfecho con la segunda solución y dijo que quería un piloto en la producción.

Equipo de protección personal

Dos equipos ingresaron a la lista. Un equipo hizo trampa y terminó la tarea introductoria con el hecho de que el AXO tenía que hacer pegatinas de colores en las gafas (en los brazos) para detectar una precisión aún mayor. El segundo equipo tomó una biblioteca industrial con una muy buena muestra de entrenamiento en puntos y logró el reconocimiento sin marcar. En la final, trabajó en trabajadores de control. El segundo lugar del hackathon.

Ganadores: la tarea de encontrar anomalías en la raza en el transportador

El primer lugar es la búsqueda de aglomerados. CVisioners, un equipo de estudiantes, ganó. Necesitaban enviar a la gente a producción a tiempo para eliminar las secciones "pegadas" de rocas y otros obstáculos del transportador. De hecho, todo es un poco más complicado, pero da una idea general. La esencia de la tarea es buscar interferencia antes de que ocurra la obstrucción y todo duerma lo suficiente.

El conjunto de datos está marcado, pero se forma en una foto desde un ángulo diferente, no como en un video de prueba. Los estudiantes recibieron un video real de la línea de producción, escribieron un panel de administración, resaltaron áreas donde podrían aparecer aglomerados en el modelo. Se segmentaron aún más, contaron cada fragmento sólido individual y la suma de los radios de los fragmentos. Todo funcionó en un video de control con una tolerancia normal. Muy en forma con una presentación de negocios. Problemas, arquitectura, desarrollo, implementación, y al mismo tiempo, todo no es invasivo, sin detener los procesos. El cliente está muy satisfecho.





El equipo de CVisioners son los estudiantes de MIPT, Klim Kireev, Edgar Kaziakhmedov, Elizaveta Kiseleva, Kezhik Kyzyl-ool y Grigory Melnikov. Ofrecieron a SIBUR el mejor concepto de una solución basada en la visión por computadora para evitar casos de obstrucción de equipos en la producción de cauchos sintéticos. Cuando esta línea se eleva, se necesitan ocho horas para quitarle el caucho. Y la primera hora de inactividad cuesta tres millones de rublos.

El equipo de 1984 ocupó el segundo lugar de Novosibirsk , que resolvió el problema de PhosAgro, uno de los principales productores de fertilizantes minerales. El sistema busca anteojos y otros equipos de protección personal en el empleado. El equipo EmptySet de la Universidad Estatal de San Petersburgo ganó la nominación al Mejor Equipo de Estudiantes , resolviendo la tarea de Gazprom Neft para crear un programa para identificar análogos de válvulas de cierre y control.
Fuera de la clasificación principal, los equipos de las oficinas de desarrollo de software de CROC en Moscú, San Petersburgo, Krasnodar e Irkutsk participaron en el hackathon.
El ganador en una nominación especial separada para equipos de las oficinas de desarrollo de CROC fue ganado por el equipo SaveStahanov, que resolvió el problema del instituto Uralmekhanobr sobre ventilación inteligente en minas (parte de la Compañía Ural de Minería y Metalurgia, UMMC).

Resumen

Resultó muy, muy bueno. No sin dificultades y errores, pero lo más importante es que pudimos mostrar a los clientes que al usar TI, puede ensamblar rápidamente prototipos para problemas que son importantes para ellos.



Vinieron personas de todo el país (profesionales y estudiantes vinieron de Moscú, Novosibirsk, San Petersburgo, Kazán, Izhevsk y otras ciudades), clientes de los que vinieron. SIBUR llamó a uno de los equipos al estado, recibió una respuesta de Gazprom de que los estudiantes hicieron un prototipo en un día, lo que los extraños no pudieron hacer durante medio año por mucho dinero. Los clientes generalmente hablaban entre ellos, entendían los problemas de las industrias y luego apoyaban alegremente a los equipos y discutían las soluciones. Parecían tener un brillo en sus ojos cuando se dieron cuenta de que los problemas muy diferentes con los que las personas han estado luchando durante años simplemente pueden resolverse y resolverse.



Los participantes notaron el papel de los mentores, quienes a veces realmente salvaron la situación.

Haremos más de estos hackatones: resultó que los clientes no tienen acceso a socios técnicos, infraestructura y personas, los desarrolladores jóvenes no tienen acceso a clientes y proveedores, y en conjunto no hay forma de cambiar rápidamente los datos (una conversación nocturna en forma de cartas oficiales tomaría dos meses) Al final, todos están felices.

Referencias

• Sitio de Hackathon .
• Una vez más la tarea de hackathon .
• Video del evento .
• Mi correo para preguntas (o si desea participar en lo siguiente, también escriba): strelkov@croc.ru.