🌊 🤽🏾 🍀 SIBUR上的数据科学黑客马拉松：过去的样子 🤤 🚶🏼 🎯

你好

自今年年初以来，我们在全国各地举办了大约10次黑客马拉松和讲习班。 5月，我们与AI社区一起组织了“生产数字化”方向的黑客马拉松。我们还没有进行有关生产中的数据科学的黑客马拉松，今天我们决定详细讨论它的发展。

目标很简单。有必要在所有阶段（从原材料供应到生产和直销）数字化我们的业务。当然，应解决具有应用性质的任务，例如：

消除设备停机时间，技术违规和故障；
提高生产率，同时提高产品质量；
减少物流和采购成本；
加快发布和推出新产品。

这些任务的主要价值是什么？是的，尽可能接近实际业务案例，而不是抽象项目。参与者之一已经在Habré上详细描述了第一个任务（谢谢，David David！）。黑客马拉松的第二项任务是需要优化结合物流园区铁路车辆的定期维修流程。这直接取自我们当前的待办事项列表，略有针对参与者进行了修改，以使其更易于理解。

因此，问题的描述。

必须做什么

物流专家有一个特殊的日历，其中包含有关汽车定期维护的信息。由于有两个以上的旅行车（不止两个），因此您需要一种解决方案，该解决方案可以简化员工的工作，使他的工作更轻松，更直观，并且还可以帮助他基于初步数据分析更快地做出决策。

因此，决策本身必须包括两个组成部分：

基于数据分析的特殊算法。
友好的用户界面，使您可以清楚地看到接收到的数据和算法的结果。参与者可以自行决定究竟要实施什么（Web，移动应用程序，甚至在机器人的帮助下）。

输入数据

我们为参与者提供了一个数据集，该数据集发送了18,000辆汽车进行维修，并提供了所有距离，时间等信息（几年的信息）。另外，他们还有机会与业务流程所有者进行实时聊天，并与他一起澄清所有必要的细节以及收集愿望。

看来，好了，我编了一个汽车维修日历，所有事情，还有什么可以在这里优化的？最重要的是-如何以及用什么来衡量解决方案的有效性？

优化定期维修的标准

这里值得一提的是，汽车维修不仅是汽车维修。我们的每辆车都可以进行4种维修。

资本。
仓库。
计划的警告。
真空清洁和水压测试。

这四种类型的修理中的每一种都有其自身的修理成本（维修材料+修理工作的费用），以及准备修理的成本。另外，还有将汽车运送到仓库的费用。而且由于汽车是有目的地骑行进行维修的，因此车厢空了，这意味着我们不计此次旅行的可能利润。

这些人当然是从假设开始的。

假设

假设1。 如果您在一天内进行几次维修，则可以节省准备工作。

该假设的句子形式为“是的，那么让我们在每次维修时都做其他事情，以免在同一天起床两次。”

听起来不错。在某些地方甚至是合乎逻辑的。但不是那么简单。

修理（四项中的任何一项）不仅具有成本，而且具有处置能力。一般来说，就像开车一样。您在一月份通过了检查，并且将其尽可能长地拖到下一次检查，这样就可以有效地花费在第一次检查上的每卢布。如果您过于频繁地进行MOT而又没有开发资源，那么您就会亏本。

是的，关于汽车的例子与我们的例子并不完全相同；但是情况有所不同，例如，在进行一次重要的长途旅行之前，有时值得提前进行MOT（甚至每年2-3次）。但是，对于大量的汽车，这种错误的维修开始可能会造成相当严重的损失。

假设2。 然后，您可以简单地将这些维修组合在一起，以使对每个维修的处理尽可能完整。

已经更好了。出现问题：

从哪个车站送车进行维修更有利可图？
从每个车站到我们所知道的仓库的路径。但是站点之间的路径不是。也许汽车会熟练地运送更多的货物并从更远的车站去仓库，但在旅途中却能赚钱呢？

假设3。 我们考虑了站点之间的距离和产品交付的利润-我们优化了要维修的调度物流点。

该假设不仅是没有根据的陈述，最好在财务指标中加以表述。

也就是说，在此，为了解决该问题，理想地，有必要建立可以将这些指标彼此最大程度地链接的模型。同时，它可以更改输入参数（送修的汽车数量，维修日期，在车站等），并显示出真正的成本节省。

再说一遍，主要的事情。这是人们可以使用的程序。因此，您需要为人建立一个界面，而不是一堆堆的模具和滤板。每个将使用此界面的员工都应迅速了解发生了什么，这辆车来自何处以及被认为要结合到哪辆车上。
首先，我们向参与者展示了我们的一些草稿。这不是行动指南，只是一个例子。

草稿设计草图

参与者接受了所有的草图和愿望，然后开始思考。

经过几天不断的澄清，团队来到我们面前，展示了草稿，澄清了一些东西，得到了答案，然后进一步完成了决定。

实际上，从组织者的角度来看，它看起来很酷-人们在旅途中很有创造力，可以适应新的经过改进的入门笔记，在几个小时内发现自己的解决方案中的一些缺点，然后就可以消除它们。而且，以成熟的团队合作的形式-尽管人们在设计所有这些东西，但数据科学家已经在完成编写第一个脚本的工作。

我们现在正在努力使我们的数字部门在相同的氛围下处理公司的日常工作，因为这非常令人兴奋。