Analyse de la résolution de problèmes réels de l'industrie (sauver des porcelets et autres)

La truie nourrit les porcelets jusqu'au 26ème jour. Pendant ce temps, elle peut s'allonger sur eux, ce qui entraînera le fait que les porcelets deviendront légèrement plus petits qu'ils ne l'étaient au tout début. Pour éviter cela, nous utilisons des machines comme sur la photo, qui excluent ses virages et se promènent dans le corral. Dans une truie - de 10 à 15 porcelets. Au cours de la première semaine, les porcs ne comprennent toujours pas que cette carcasse est dangereuse et peuvent ne pas quitter la zone dangereuse lorsqu'elle se couche. Lorsque cela se produit, le porcelet hurle bruyamment dans environ la moitié des cas. Une partie des porcelets peut être sauvée si le porc est élevé à temps. La tâche consiste à détecter de tels cas et à appeler un employé.


Comme vous pouvez le voir, cette solution reconnaît les porcelets dans la vidéo et les compte.

Il y avait également des tâches pour optimiser la ventilation dans la mine (économiser de l'électricité, mais pas tuer les mineurs); modélisation de l'étalement des fluides; modèle de fusion; détermination des casques et des lunettes sur l'employé avant d'entrer dans la zone de danger et recherche de mariage sur des barres de chocolat.

Lorsqu'un porte-parole de MARS a déclaré qu'il apporterait un échantillon de formation, nous ne pensions pas qu'il s'agirait de quatre boîtes de chocolats Twix Minis.

C'était quoi?

L'industrie a apporté des tâches qui ont été résolues de manière coûteuse, pendant longtemps ou en général, il n'est pas clair si elles peuvent être résolues. Nous, CROC, avec SIBUR, avons fait le hackathon industriel ProHack 4.0 fin novembre. La majeure partie des tâches provenait de clients métallurgiques, pétroliers et gaziers, chimiques et alimentaires. Nous avons fourni l'infrastructure pour ce hackathon (en particulier, les stations de soudage), amené des fournisseurs (capteurs de gaz Pergam, la plateforme de blockchain Exonum, Cisco avec un tas de solutions), BellSoft a fourni une solution pour collecter, analyser et gérer les données basées sur Nvidia Jetson Nano et RaspberryPi 4, sur lequel l'environnement de développement et d'exécution des applications Java a été préinstallé - Liberica JDK). Les participants ont pu créer et tester des prototypes de solutions dans un sandbox flexible et évolutif basé sur la plateforme CROC Cloud Services. Pour plusieurs tâches, des zones technologiques ont été équipées qui se connectaient toutes à la fois. En un seul endroit, les développeurs, les clients (et les décideurs, et pas seulement les représentants), les fournisseurs des technologies nécessaires et les experts pour résoudre ces problèmes, vous pouvez faire ce que deux ou trois mois prennent habituellement pour une grande entreprise, dont la plupart cette fois - pour approbation.



En fait, pour trois tâches sur dix, cela s'est produit: au hackathon, nous avons réussi à les «prendre» et le client a décidé de mettre en œuvre des solutions d'équipe. Il s'avère que quelqu'un est venu pour s'entraîner et essayer la technologie, quelqu'un - pour le prix, et quelqu'un a obtenu un gros contrat.

• 350 demandes de participation, 70 décisions au stade de la sélection.
• Les tâches sont ici .
• Les tâches les plus choisies sont la gestion de la ventilation (17 solutions), la sauvegarde des porcelets et le contrôle du port des EPI par un salarié.

Que se passait-il?

Quelqu'un se préparait à l'avance et est venu au hackathon avec quelque chose qui devait être terminé selon les exigences du client et démontré. Quelqu'un a écrit à partir de zéro. Par exemple, dans le cas de la tâche de contrôler le mariage des barres de chocolat sur la chaîne de production, l'une des équipes est allée au magasin et a acheté des bonbons, puis les a ruinés, a commencé à photographier et à enseigner le réseau neuronal sur eux, et l'autre équipe a préparé tous les modules et a attendu un véritable échantillon de formation (le même dans des boîtes sur un hackathon avec des inscriptions comme "fissures capillaires" ou "coquilles") et déjà enlevé les barres sur place.



Dans de nombreuses tâches, il était important non seulement d'écrire le code, mais aussi d'expliquer au client le fonctionnement de la solution. Le client, en règle générale, connaît bien ses spécificités, mais ne comprend pas pleinement l'informatique moderne et le potentiel de la technologie. Par conséquent, s'il s'agit de porcelets, vous devez montrer le moment de l'alarme directement sur la vidéo du paddock, s'il s'agit de ventilation, les équipes ont assemblé des modèles de mines ou installé des capteurs et des ventilateurs dans différentes pièces de notre bureau.





Sur les 80 équipes annoncées, une cinquantaine ont été sélectionnées, 38 ont atteint le hackathon physique et 28 d'entre elles ont atteint la démonstration de la solution. 12 équipes ont été présélectionnées , puis le jury a sélectionné les gagnants parmi les clients, les représentants du vendeur et les experts. De plus, deux équipes CROC ont montré leurs décisions.



Il y avait des équipes qui sont tout simplement tombées au milieu du processus, car elles se sont rendu compte qu'elles ne pouvaient pas assumer la tâche. Habituellement, sur les hackathons d'un tel plan, il y a un point négatif envers les organisateurs: ils disent qu'ils n'ont pas fourni quelque chose, et donc nous sommes allés en vain. Nous (il me semble) ne l’avions pas, car nous avons essayé de fournir tout ce qui était possible précisément d’un point de vue technique. Un merci spécial aux clients qui non seulement ont défini des tâches et sont partis, mais ont répondu à toutes les questions. Y compris discuter à deux heures du matin. Nous avons fait une grave erreur avec la nourriture: il y avait beaucoup de soda sucré, de restauration rapide et de pâtisseries, mais il n'y avait presque pas de nourriture saine. Nous pensions que les jeunes avaient besoin d'une pizza au cola. Mais ici:



En effet, nos ingénieurs dorment souvent sur des objets pendant un long travail, et dans cette partie, ils comprennent bien ce qui est nécessaire.

Brève analyse des tâches et des solutions

PJSC Gazprom Neft, la tâche de structurer l'ensemble de données



L'entreprise achète de nombreux équipements différents et reçoit des centaines de listes de prix au format XLS. La tâche consiste à les analyser, à comprendre où les noms sont les mêmes dans la fonctionnalité (la même tige métallique peut être appelée différemment, et deux tiges différentes similaires, par exemple, de différentes nuances d'acier, peuvent effectuer la même tâche pour cet achat, puis il doit y avoir des analogues directs), puis assembler à partir de cela un mécanisme d'optimisation des achats. Mais d'abord - amenez simplement tout sous une forme plus ou moins comparable.



La solution typique est les réseaux de neurones, c'est une tâche classique de niveau Kaggle. La particularité est que l'échantillon de formation est présenté par le client. Il n'y avait pas de test, en fait, il fallait le séparer de la formation, demander au client quoi, comment et pourquoi. Plus tard, le client a pris le prototype pour tester sur de nouveaux échantillons.

Logistique - coordination avec les entrepreneurs

Il était nécessaire de montrer un prototype de système où les contreparties de l'entreprise peuvent coordonner les documents.



Pendant un jour, ils ont foiré une signature qui est validée sur Waves. Une partie très intéressante de la solution est la structure de stockage de données flexible, car chacune des contreparties a ses propres formats de stockage. Ainsi, il y est stocké et la base de données dispose d'une API conditionnelle qui peut convertir les données au format de n'importe quelle contrepartie. C'est très pratique pour data-lake en perspective.

Ventilation intelligente dans la mine

Deux équipes ont été présélectionnées pour cette tâche. L'équipe de Kazan a apporté ses morceaux de fer et ils ont largement résolu le problème en raison de leur dure supériorité. Sur les 17 applications, seul Kazan a quitté les balises Bluetooth ou leurs analogues pour écouter la diffusion (recherchant en fait des balises sur une personne dans la zone d'accès), et LoRa a suggéré un canal de communication. Ils avaient le bon modèle de distribution de gaz. Contrairement au reste des équipes, ils ont compris les caractéristiques de la vitesse de dégazage et la nécessité de faire beaucoup de choses à l'avance avant que les gens n'entrent dans la zone. Ils ont compris qu'il y avait des ventilateurs poussant et tirant (ci-dessus). Dans le prototype, il y avait même un canari à LED basé sur le capteur Pergamum.



La deuxième équipe, au contraire, a été très sérieusement confondue par la partie logicielle et les modèles prédictifs. Nous sommes passés de l'économie, avons commencé à prendre en compte la prédiction des mouvements de personnes (si le travailleur se retrouve dans une impasse, alors vous devez commencer à ventiler très à l'avance), examiné un tas de cas - d'un simple programmateur de contrôle de la ventilation aux analyseurs de gaz fixes, puis saturé la mine avec de l'électronique portable. Autrement dit, ils ont fait un plan de mise en œuvre étape par étape sans arrêter les processus. Ils ont fait un prototype, collé et attaché avec du ruban électrique.





Lors de la manifestation, le «mineur» a été envoyé se promener dans le bureau, qui était saturé de fumée de narguilé.

Porcelets

En général, vous connaissez déjà la solution pour le complexe agricole. Il est important de noter qu'ils ont filmé la vidéo de test de la main au téléphone et non du point de vue le plus réussi. Le client n'imaginait pas la possibilité d'une analyse vidéo moderne et ne croyait pas au départ qu'il était possible de prendre une telle décision, il comptait plutôt sur la détection d'un cri ou de capteurs sous un porc. Nos équipes ont participé à cette tâche (ainsi qu'à d'autres) en dehors du classement (néanmoins, deux mille personnes ont participé au CROC, et beaucoup voulaient aussi être un hackathon, mais nous avons décidé que nos équipes ne devraient pas aller au classement général). Notre équipe a bien détecté les situations, mais ne s'est presque pas souciée de l'interface. Les leaders du classement général ont fait une interface de notification de très haute qualité, mais la précision de détection a souffert.

Twix

Deux équipes sont également entrées dans la liste restreinte, mais n'ont pas pris la place. Solutions fortes: une solution préparée à l'avance, a généré synthétiquement un ensemble de données à partir de l'intimidation des bonbons des magasins. Démontré sur la bande transporteuse à la fin. Le second sur place a retiré les barres du set d'entraînement, a balisé les données. Le client était très satisfait de la deuxième solution et a dit qu'il voulait un pilote dans la production.

Équipement de protection individuelle

Deux équipes sont entrées dans la liste restreinte. Une équipe a triché et a terminé la tâche d'introduction avec le fait que l'AXO devait faire des autocollants colorés sur les lunettes (sur les bras) pour une détection d'une précision encore plus élevée. La deuxième équipe a pris une bibliothèque industrielle avec un très bon échantillon de formation sur les points et a obtenu une reconnaissance sans marquage. En finale, il a travaillé sur les travailleurs de contrôle. La deuxième place du hackathon.

Gagnants: la tâche de trouver des anomalies dans la race sur le convoyeur

La première place est la recherche d'agglomérats. CVisioners, une équipe d'étudiants, a gagné. Ils devaient envoyer les gens à la production à temps afin de retirer les sections de roches «bloquées» et autres obstacles du convoyeur. En fait, tout est un peu plus compliqué, mais ça donne une idée générale. L'essence de la tâche est de rechercher les interférences avant que le colmatage ne se produise et que tout ne dorme suffisamment.

L'ensemble de données est balisé, mais formé sur une photo sous un angle différent, pas comme sur une vidéo de test. Les étudiants ont reçu une vraie vidéo de la chaîne de production, ont écrit un panneau d'administration, ont mis en évidence les zones où des agglomérats pourraient apparaître dans le modèle. Ils ont segmenté davantage, compté chaque fragment solide individuel et la somme des rayons des fragments. Tout a fonctionné sur une vidéo de contrôle avec une tolérance normale. Très en forme avec une présentation commerciale. Problèmes, architecture, développement, implémentation - et en même temps, tout est non invasif, sans arrêter les processus. Le client est très satisfait.





L'équipe CVisioners est composée des étudiants du MIPT Klim Kireev, Edgar Kaziakhmedov, Elizaveta Kiseleva, Kezhik Kyzyl-ool et Grigory Melnikov. Ils ont proposé à SIBUR le meilleur concept de solution basée sur la vision par ordinateur pour éviter les cas de colmatage des équipements dans la production de caoutchoucs synthétiques. Lorsque cette ligne monte, il faut huit heures pour en éliminer le caoutchouc. Et la première heure d'arrêt coûte trois millions de roubles.

La deuxième place a été prise par l'équipe de 1984 de Novossibirsk , qui a résolu le problème de PhosAgro, l'un des principaux producteurs d'engrais minéraux. Le système recherche des lunettes et autres équipements de protection individuelle chez l'employé. L'équipe EmptySet de l'Université d'État de Saint-Pétersbourg a remporté la nomination "La meilleure équipe étudiante" , après avoir résolu la tâche de Gazprom Neft de créer un programme pour déterminer les analogues des vannes d'arrêt et de commande.
Hors du classement principal, des équipes des bureaux de développement de logiciels CROC à Moscou, Saint-Pétersbourg, Krasnodar et Irkoutsk ont ​​participé au hackathon.
Le gagnant d'une nomination spéciale distincte pour les équipes des bureaux de développement du CROC a été remporté par l'équipe SaveStahanov, qui a résolu le problème de l'institut Uralmekhanobr concernant la ventilation intelligente dans les mines (qui fait partie de la société minière et métallurgique de l'Oural, UMMC).

Résumé

Cela s'est avéré très, très bien. Non sans difficultés et sans erreurs, mais surtout, nous avons pu montrer à nos clients qu'en utilisant l'informatique, vous pouvez rapidement assembler des prototypes pour les problèmes qui sont importants pour eux.



Les gens venaient de tout le pays (les professionnels et les étudiants venaient de Moscou, Novossibirsk, Saint-Pétersbourg, Kazan, Izhevsk et d'autres villes), des clients qui venaient. SIBUR a appelé l’une des équipes à l’Etat, Gazprom a répondu que les étudiants avaient fabriqué un prototype en une journée, ce que les étrangers ne pouvaient pas faire pendant six mois pour beaucoup d’argent. Les clients se parlaient généralement, comprenaient les problèmes des industries, puis soutenaient joyeusement les équipes et discutaient des solutions. Ils semblaient avoir une lueur dans les yeux quand ils ont réalisé que les problèmes très différents avec lesquels les gens luttaient depuis des années peuvent simplement être résolus et résolus.



Les participants ont noté le rôle des mentors, qui ont parfois vraiment sauvé la situation.

Nous ferons plus de tels hackathons: il s'est avéré que les clients n'ont pas accès aux partenaires techniques, à l'infrastructure et aux personnes, les jeunes développeurs n'ont pas accès aux clients et aux fournisseurs, et tous ensemble, il n'y a aucun moyen de changer rapidement les données (un chat de nuit sous forme de lettres officielles prendrait deux mois). Au final, tout le monde est content.

Les références

• Site du hackathon .
• Encore une fois la tâche du hackathon .
• Vidéo de l'événement .
• Mon courrier pour les questions (ou si vous souhaitez participer à ce qui suit - écrivez également) —sstrelkov@croc.ru.