हैकथॉन ऑन डेटा साइंस इन सिबुर: यह कैसे था

नमस्ते!

वर्ष की शुरुआत के बाद से, हमने पूरे देश में लगभग 10 हैकथॉन और कार्यशालाएं आयोजित की हैं। मई में, AI- समुदाय के साथ मिलकर , हमने "उत्पादन के डिजिटलाइजेशन" की दिशा में एक हैकथॉन का आयोजन किया। हमने अभी तक उत्पादन में डेटा विज्ञान के बारे में हैकथॉन नहीं किया है, और आज हमने इस बारे में विस्तार से बात करने का फैसला किया कि यह कैसा था।



लक्ष्य सरल था। इसके सभी चरणों (कच्चे माल की आपूर्ति से लेकर उत्पादन और प्रत्यक्ष बिक्री तक) के लिए हमारे व्यवसाय को डिजिटल बनाना आवश्यक था। बेशक, एक लागू प्रकृति के कार्यों को हल किया जाना चाहिए, उदाहरण के लिए:

• उपकरण डाउनटाइम, तकनीकी उल्लंघन और विफलताओं का उन्मूलन;
• उत्पादकता में वृद्धि और, एक ही समय में, उत्पाद की गुणवत्ता;
• रसद और खरीद लागत में कमी;
• नए उत्पादों का त्वरित लॉन्च और लॉन्च।

ऐसे कार्यों का मुख्य मूल्य क्या है? यह सही है, वास्तविक व्यावसायिक मामलों के लिए जितना संभव हो उतना करीब, और सार परियोजनाओं के लिए नहीं। पहला कार्य पहले से ही एक प्रतिभागियों द्वारा Habré पर विस्तार से वर्णित है (धन्यवाद, संयोग से डेविड!)। और हैकाथॉन के लिए रखा गया दूसरा कार्य लॉजिस्टिक पार्क की रेलवे कारों की अनुसूचित मरम्मत के संयोजन की प्रक्रिया को अनुकूलित करने की आवश्यकता थी। यह हमारे वर्तमान बैकलॉग से सीधे लिया गया था, प्रतिभागियों के लिए थोड़ा अनुकूलित, ताकि इसे और अधिक समझने योग्य बनाया जा सके।

तो, समस्या का वर्णन।

क्या करना था

लॉजिस्टिक्स विशेषज्ञों के पास एक विशेष कैलेंडर है, जिसमें अनुसूचित रखरखाव के लिए कारों के प्रेषण के बारे में जानकारी है। चूंकि दो से अधिक वैगन हैं (दो से अधिक), आपको एक समाधान की आवश्यकता है जो कर्मचारी के काम को सरल बना देगा, उसके काम को आसान, अधिक सहज बना देगा, और प्रारंभिक डेटा विश्लेषण के आधार पर उसे तेजी से निर्णय लेने में भी मदद करेगा।

इसलिए, निर्णय में दो घटक शामिल होने चाहिए:

1. डेटा विश्लेषण के आधार पर विशेष एल्गोरिथ्म।
2. उपयोगकर्ता के अनुकूल इंटरफेस जो आपको प्राप्त डेटा और एल्गोरिदम के परिणामों को स्पष्ट रूप से स्पष्ट रूप से देखने की अनुमति देता है। क्या वास्तव में लागू करने के लिए (वेब, मोबाइल एप्लिकेशन, या यहां तक ​​कि एक बॉट की मदद से) - प्रतिभागियों के विवेक पर।

इनपुट डेटा

हमने प्रतिभागियों को सभी दूरी, समय आदि पर डेटा के साथ मरम्मत के लिए 18,000 कारें भेजने (कई वर्षों के लिए सूचना) पर एक डेटासेट के साथ प्रदान किया। इसके अलावा, उनके पास व्यवसाय की प्रक्रिया ouner के साथ लाइव चैट करने और उसके साथ सभी आवश्यक विवरणों को स्पष्ट करने, साथ ही साथ इच्छाओं को इकट्ठा करने का अवसर था।

ऐसा लगता है कि, ठीक है, मैंने एक कार मरम्मत कैलेंडर और सब कुछ बनाया, यहां और क्या अनुकूलित किया जा सकता है? और सबसे महत्वपूर्ण बात - समाधान की प्रभावशीलता को कैसे और क्या मापना है?


अनुसूचित मरम्मत के अनुकूलन के लिए मानदंड

यहां यह इस तथ्य से शुरू होने योग्य है कि कार की मरम्मत सिर्फ कार की मरम्मत नहीं है। हमारी प्रत्येक कार में 4 प्रकार की मरम्मत हो सकती है।

• मेजर।
• डिपो।
• योजना बनाई चेतावनी।
• वैक्यूम सफाई और हाइड्रोटिंग।

इन चार प्रकार की मरम्मत में से प्रत्येक की मरम्मत की अपनी लागत (मरम्मत सामग्री + मरम्मत कार्य के लिए भुगतान), साथ ही मरम्मत की तैयारी की लागत भी है। इसके अलावा, डिपो को कार की डिलीवरी की लागत भी है। और चूंकि कार मरम्मत के लिए उद्देश्यपूर्ण ढंग से सवारी करती है, इसलिए यह खाली हो जाती है, जिसका अर्थ है कि हम यहां की यात्रा के लिए संभावित लाभ को बाहर करते हैं।

लोगों ने शुरू किया, ज़ाहिर है, परिकल्पना के साथ।

परिकल्पना

परिकल्पना संख्या १। यदि आप एक दिन में कई मरम्मत को जोड़ते हैं, तो आप तैयारी के काम पर बचत कर सकते हैं।

परिकल्पना के रूप में एक वाक्य मिला "हां, तो चलो बस हर मरम्मत पर बाकी सब करते हैं, ताकि एक ही दिन में दो बार न उठें।"

यह अच्छा लग रहा है। स्थानों में यह तार्किक भी है। लेकिन इतना सरल नहीं है।

मरम्मत (चार में से कोई भी) न केवल लागत, बल्कि निपटान भी है। सामान्य तौर पर, एक कार के साथ के रूप में। आपने जनवरी में निरीक्षण पारित किया, और आप इसे अगले निरीक्षण तक यथासंभव लंबे समय तक खींचते हैं, ताकि पहले निरीक्षण पर खर्च किए गए प्रत्येक रूबल को कुशलतापूर्वक खर्च किया जाए। यदि आप किसी संसाधन को विकसित किए बिना बहुत बार MOT करते हैं, तो आप पैसे खो देते हैं।

हां, एक कार के साथ उदाहरण बिल्कुल हमारे साथ मेल नहीं खाता है, फिर भी, परिस्थितियां अलग हैं, और कभी-कभी यह एक महत्वपूर्ण लंबी यात्रा से पहले, अग्रिम में (या यहां तक ​​कि 2-3 बार एक वर्ष में) जाने के लिए सार्थक है। लेकिन कारों की एक बड़ी संख्या के मामले में, मरम्मत की ऐसी झूठी शुरुआत काफी गंभीर नुकसान का कारण बन सकती है।

परिकल्पना संख्या 2। फिर आप बस इन मरम्मत को जोड़ सकते हैं ताकि उनमें से प्रत्येक का निपटान यथासंभव पूरा हो सके।

पहले से बेहतर है। प्रश्न उठते हैं:

मरम्मत के लिए कार भेजना किस स्टेशन से अधिक लाभदायक है?
हर स्टेशन से डिपो तक का रास्ता हम जानते हैं। लेकिन स्टेशनों के बीच का रास्ता खुद नहीं है। हो सकता है कि कार थोड़ा अधिक माल परिवहन करने के लिए और एक दूर के स्टेशन से डिपो में जाने के लिए मास्टर करेगी, लेकिन एक यात्रा पर पैसा बना रही है?

परिकल्पना संख्या 3। हम स्टेशनों और उत्पाद वितरण से लाभ के बीच की दूरी को ध्यान में रखते हैं - हम मरम्मत के लिए प्रेषण के रसद बिंदु का अनुकूलन करते हैं।

यह परिकल्पना केवल एक निराधार कथन नहीं था, इसे वित्तीय संकेतकों में व्यक्त करना बेहतर है।

यही है, यहां, समस्या को हल करने के लिए, आदर्श रूप से, एक मॉडल का निर्माण करना आवश्यक है जो इन संकेतकों को एक-दूसरे के साथ अधिकतम लिंक कर सकता है। इसी समय, इनपुट मापदंडों (मरम्मत के लिए भेजी गई कारों की संख्या, मरम्मत की तारीख, स्टेशनों पर होना आदि) को बदलना और वास्तविक लागत बचत दिखाना संभव बना दिया।

और फिर, मुख्य बात। यह एक ऐसा कार्यक्रम है जिसके साथ लोग काम करेंगे। इसलिए, आपको लोगों के लिए एक इंटरफ़ेस बनाने की आवश्यकता है, न कि नए नए साँचे और फ़िल्टर प्लेटों के ढेर का एक नरक। प्रत्येक कर्मचारी जो इस इंटरफ़ेस के साथ काम करेगा, उसे जल्दी से समझना चाहिए कि क्या चल रहा है, यह कार कहाँ से आ रही है, और किन कारों के लिए इसे संयोजित करने के लिए सोचा गया था।
एक शुरुआती बिंदु के रूप में, हमने प्रतिभागियों को हमारे कुछ ड्राफ्ट दिखाए। यह कार्रवाई के लिए एक मार्गदर्शक नहीं था, लेकिन सिर्फ एक उदाहरण था।





ड्राफ्ट डिजाइन रेखाचित्र

प्रतिभागियों ने सभी रेखाचित्रों और इच्छाओं को स्वीकार किया और सोचना छोड़ दिया।

लगातार स्पष्टीकरण के प्रारूप में कुछ दिन बीत गए - टीमों ने हमारे पास आए, किसी न किसी ड्राफ्ट को दिखाया, कुछ स्पष्ट किया, जवाब मिला, निर्णय को आगे खत्म करने के लिए छोड़ दिया।

वास्तव में, आयोजक की ओर से यह बहुत अच्छा दिखता है - लोग जाने पर रचनात्मक होते हैं, नए परिष्कृत परिचयात्मक नोटों को समायोजित करते हैं, कुछ घंटों में अपने स्वयं के समाधान में कुछ नुकसान पाते हैं और उन्हें वहीं खत्म कर देते हैं। इसके अलावा, पूर्ण टीम वर्क के प्रारूप में - जबकि कोई इस सभी सामानों के डिजाइन को आकर्षित करता है, डेटा-वैज्ञानिक पहले से ही पहले स्क्रिप्ट लिखना समाप्त कर रहे हैं।

अब हम अपने डिजिटल डिवीजन को उसी माहौल में कंपनी के दैनिक कार्यों पर काम करने की कोशिश कर रहे हैं, क्योंकि यह बहुत ही रोमांचक है।

डेमो और फाइनल देखें

यहां सब कुछ सरल और परिचित था। प्रत्येक टीम के पास बोलने के लिए 5 मिनट हैं, और आयोजकों के पास जवाब देने के लिए 5 मिनट हैं। बेशक, रूपरेखा वास्तव में तंग नहीं थी, और कभी-कभी हम उस समय से आगे निकल गए।

ऐसी लय में सब कुछ के बारे में, हमने 3 घंटे बिताए।



उन्होंने बड़े पैमाने पर समाधान का मूल्यांकन किया - वास्तविकता में प्रस्तावों की सामान्यता, दृश्यता, प्रयोज्यता में समस्या को हल करने के लिए दृष्टिकोण। यहां एआई-सामुदायिक दृष्टिकोण ने मदद की, जिसके द्वारा प्रक्रिया के मध्यवर्ती परिणाम भी दर्ज किए गए।

विजेताओं

मुख्य पुरस्कार (300,000 रूबल) Hack.zamAI टीम के पास गया।

लोगों ने एक व्यापक समाधान तैयार किया, न केवल वित्तीय प्रदर्शन का अनुकूलन किया, बल्कि उत्पाद में तैयार व्यापार प्रक्रिया को प्रदर्शित करते हुए, वहां अतिरिक्त बन्स का एक गुच्छा भी लिखा।

इसी समय, यह अभी भी सभ्य और मैत्रीपूर्ण दिखता है।







यहां आप उनके समाधान का प्रदर्शन देख सकते हैं।



(GoogleDrive पर वीडियो)

बेशक, यह हमारा आखिरी हैकथॉन नहीं है।

हम उन सभी को धन्यवाद कहना चाहते हैं जिन्होंने इसमें भाग लिया। और अगली की घोषणा को पोस्ट करना सुनिश्चित करें।

दिमित्री आर्किपोव, वास्तुकार, प्रक्रियाओं का डिजिटलाइजेशन, SIBUR