Новости

СИБУР и акселератор GenerationS приступили к отбору инновационных проектов в рамках глобальной программы по цифровой трансформации корпорации. Отбор проводится по направлениям, связанным с автоматизацией внутренних процессов и решением производственных задач. В фокусе поиска такие решения, как система удаленных инструктажей, система для выявления потенциала сотрудников, онлайн-конструктор образовательных программ, «робот-планировщик», геймификация в корпоративном обучении, инструмент анализа причин увольнения сотрудника и т.п.

Заявки принимаются от российских и зарубежных команд, имеющих цифровой продукт на стадии готовности не ниже MVP, практический опыт реализации схожих задач, опыт разработки работоспособных продуктов или готовый продукт, который может быть адаптирован под потребности корпорации.

Участники первого цифрового акселератора компании получат возможность провести оплачиваемые пилоты и создать полноценный продукт за 3 месяца под руководством опытных трекеров, доступ к отраслевой экспертизе СИБУРа, смогут познакомиться с бизнес-процессами и войти в пул официальных поставщиков компании при условии успешного прохождения этапа тестирования MVP-прототипа.

Оплата взглядом занимает несколько секунд, что сопоставимо по скорости с обычной транзакцией банковской картой. Новый сервис доступен клиентам Сбербанка. Для того чтобы воспользоваться новой технологией, необходимо в мобильном приложении «СберБанк Онлайн» выбрать пункт «Оплата одним взглядом» и указать карту, с которой будут списываться средства при оплате по лицу. На кассах самообслуживания, установленных в магазинах Х5, после сканирования товаров нужно выбрать режим «Оплата одним взглядом», на пару секунд снять маску и посмотреть в камеру. Ни банковская карта, ни смартфон не понадобятся.

Решение реализуется только на кассах самообслуживания собственной разработки Х5. Сейчас технология оплаты с помощью биометрии действует на 350 устройствах, однако технически к сервису может быть подключена вся сеть — более 6 тыс. устройств в регионах присутствия Х5. В базовой сборке устройства используется 3D-камера с высокой точностью распознавания и захватом глубины, что позволяет легко и быстро считывать черты лица с учетом роста человека и изменений во внешности. Высокая степень разрешения камеры позволяет обеспечить высокий уровень безопасности, исключить взлом и подмену данных (спуфинг).
 

Ключевой задачей внедрения системы была автоматизация процесса прохождения алкоконтроля у сотрудников компании и подрядных организаций, чтобы предотвращать проход лиц в состоянии алкогольного опьянения на территорию предприятий и снижать риски несчастных случаев.

Для организации процесса алкоконтроля в пропускных залах были установлены стенды алкотестирования, турникеты оборудованы техническими средствами охраны для прохождения видеоидентификации. Для прохода сотрудник прикладывает карту доступа к считывателю СКУД, система видеоаналитики дополнительно идентифицирует сотрудника, алкотестер проводит анализ на наличие паров алкоголя в выдохе и передает полученные данные в СКУД. На основе сопоставления данных, полученных от алкотестера и установленного для сотрудника правил прохода, система принимает решение о разрешении или запрете доступа. Алгоритм прохождения алкотестирования был реализован как на вход, так и на выход с территории предприятий.

Внедренное решение дает возможность проверять весь поток проходящих людей, проводить процесс алкотестирования с высокой скоростью, измерять точную концентрацию алкоголя на выходе и удобно собирать информацию для последующей обработки.

Для создания единого информационного пространства была произведена интеграция необходимых информационных систем предприятия: формирования и согласования заявок на выдачу пропусков, контроля и управления доступом и алкотестирования, распознания лиц и охранного телевидения, подсистема контроля принятых мер, веб-портал руководителя, ситуационный центр, системы кадрового и договорного учета.

Формирование заявок на оформление пропусков и все этапы согласования ответственными лицами происходят в автоматическом режиме. При успешном согласовании заявки оператор бюро пропусков фотографирует сотрудника и сохраняет снимок в индивидуальной электронной карточке работника, затем система автоматически генерирует уникальный идентификатор лица, который служит подтверждением принадлежности пропуска в момент алкотестирования. После этого выпускается защищенная от копирования карта доступа.

Контроль принадлежности пропуска сотруднику предприятия или подрядной организации осуществляется с помощью системы распознавания лиц в начале и завершении рабочего дня. Также видеоидентификация позволяет исключить факт прохождения алкотестирования вместо другого сотрудника.

При выявлении алкогольного опьянения или попытки прохода по чужому пропуску, информация передается в ситуационный центр, а затем в подсистему контроля и принятия мер. По каждому инциденту автоматически отправляется уведомление ответственным лицам и формируется комплекс мер в соответствии с типом нарушения.

Для непосредственных руководителей система автоматически формирует списки сотрудников, прошедших или не прошедших идентификацию по карте доступа, распознаванию лица и результаты алкотестирования. Ежемесячно по сотрудникам предприятия производится автоматическая сверка фактически отработанного времени с табелем, в случае отклонения система уведомляет ответственных лиц.

Чтобы предотвратить разрушительное мошенничество со скидками, многие ретейлеры применяют передовые решения в области аналитики, например, прескриптивную аналитику или отчетность по отклонениям от нормы. Они знают, что манипулировать данными невозможно, поэтому правильное современное решение может выявить даже едва уловимые незаконные операции со скидками. Ниже эксперты Zebra Technologies приводят три вида мошенничества со скидками, которые можно выявить еще до того, как возрастут убытки.

Злоупотребление купонами

Большинство розничных продавцов предлагают клиентам очень популярную, но чрезвычайно рискованную акцию под названием «возмещение по купону». Представим себе, что покупатель расплатился в магазине, забыв воспользоваться купонами, и теперь он отправляется к администратору. Сотрудник магазина принимает купоны, проверяет по чеку сделанные покупки и возмещает клиенту номинальную стоимость купонов наличными.

Здесь открываются широкие возможности для мошенничества, поскольку для возмещения по купонам сотрудникам не требуется чек. Теоретически они могли бы собирать неиспользованные купоны и обменивать их на наличные для себя. Пока они хранят возвращенные купоны в своих кассах для сверки, никто ничего не заподозрит.

Методы передовой аналитики могут уменьшить этот риск. Ретейлер может пойти разными путями, однако наиболее успешный и простой из них — маркировка купонов, которые возмещаются за рамками покупки. Это означает, что, если сотрудники возмещают купон, не сканируя чек покупателя, это будет зафиксировано в системе аналитики. Если количество купонов, которые сотрудники возмещают не по чеку, превышает норму (определенную статистически путем сложных расчетов), служба защиты активов получает уведомление о таких действиях и может начать расследование. В некоторых решениях такая информация включает в себя не только проблемный чек, но и записи камер видеонаблюдения, сделанные во время инцидента.

Злоупотребление сниженной ценой

Эти действия особенно популярны после праздников, когда магазины объявляют распродажи сезонных товаров, предлагая большие скидки, иногда до 80%. Маркировка сниженной цены на любом товаре вызывает соблазн у недобросовестного сотрудника. Документально зафиксировано множество случаев, когда сотрудники размещали бирки со сниженной ценой на дорогих изделиях, чтобы сэкономить сотни долларов. К числу особенно популярных товаров относятся электроника премиум-класса, дизайнерская одежда, лекарства и мясо. Для отвода подозрений нечестные сотрудники могут оплатить покупку не на своей кассе или выставить в качестве «покупателя» участвующего в сговоре коллегу, чтобы выглядеть невиновными на камерах видеонаблюдения.

Важная особенность некоторых передовых методов аналитики — функция машинного обучения, называемая «кластеризация» или группирование объектов, таких как сотрудники или магазины, на основе схожих моделей поведения или характеристик. Используя кластеризацию, специалисты по защите активов могут сопоставлять отдельные объекты внутри каждого кластера поведения с типовыми средними показателями группы для любых KPI. Кластерное сопоставление с эталоном используется в машинном обучении для выявления действий, которые существенно отличаются от нормальных. Например, при обнаружении избыточной активности, связанной со сниженными ценами, лучшие решения могут даже определить замешанных сотрудников. Предписываемые действия облегчают защиту активов, сужая область расследования и позволяя быстро вмешаться.

Злоупотребление скидками для сотрудников

Скидки для сотрудников — это очень популярный бонус в розничной торговле. Мало что приносит работникам больше радости, чем щедрая скидка на любимые товары, даже если она ограничена некоторой общей суммой в год или квартал. Несмотря на высокие расходы для розничных продавцов, предлагающих такие скидки, это необходимый бонус для сотрудников. Вместе с тем использование таких скидок необходимо контролировать. Работники могут иногда слишком щедро распоряжаться своими специальными скидками, делясь своей картой или кодом с родственниками, друзьями, близкими и даже незнакомыми людьми. Любое злоупотребление необходимо выявлять и пресекать до того, как сотрудники, нарушив правила, разделят скидку с еще большим количеством людей или, что еще хуже, купив товар с огромной скидкой, продадут его в интернете по рекомендованной производителем розничной цене.

Упомянутая выше функция кластеризации позволяет легко и быстро идентифицировать подозрительные действия со скидками, устанавливая средний стандартный размер скидочных покупок для каждого сотрудника. Значительный всплеск покупок со скидками служит поводом для последующего расследования со стороны специалистов по защите активов. Помимо отклонений от базовых показателей, передовые аналитические решения могут выявить множество других признаков незаконного использования скидок. Это может быть:

• использование скидки вместе с чужой картой лояльности;
• использование скидки в нескольких соседних магазинах;
• использование скидки для покупки нескольких товаров в течение одной рабочей смены сотрудника;
• использование скидки при совершении покупки, состоящей только из часто похищаемых товаров (таких как шоколадки, дизайнерская косметика, полоски для отбеливания зубов, картриджи для печати и прочее).

Лишь немногие случаи мошенничества со скидками могут ускользнуть от всевидящего ока передовой аналитики. Благодаря тщательному анализу данных, который позволяет выявить малейшие признаки противоправных действий, специалисты по предотвращению потерь могут оперативно выявлять и устранять такие ситуации, прежде чем потери достигнут критического уровня.

Аналитики Россельхозбанка наблюдают тренд на увеличение числа ИТ-вакансий в сельском хозяйстве в 2021 году – более 30% таких предложений были опубликованы на платформе «Свое Фермерство» в феврале. Это вакансии программистов, системных аналитиков и backend-разработчиков, инженеров по тестированию программного обеспечения.

При этом вакансии, связанные с ИТ, стали самыми высокооплачиваемыми в АПК. Предложенная заработная плата на этих позициях варьируется от 100 тыс. до 250 тыс. руб. Например, вакансия руководителя команды разработчиков Java в Новосибирске с зарплатой 250 тыс. рублей в месяц. Согласно объявлению, этот специалист должен обладать навыками проектирования и разработки микросервисной архитектуры. 250 тыс. руб. в месяц также предлагается по вакансии директора по продажам программного решения для информатизации агропредприятий и вакансии категорийного менеджера для сельскохозяйственного маркетплейса. Обе вакансии предполагают работу в Москве.

Среди должностей, не связанных с ИТ напрямую, в перечень высокооплачиваемых вакансий также попали сельскохозяйственные специалисты: главные научные сотрудники, агрономы и технологи. Им предлагается зарплата не менее 100 тыс. рублей в месяц и работа в Москве, а также на юге России.

Рост числа вакансий в области ИТ связан с увеличением числа цифровых проектов, развивающихся в АПК. Как прогнозирует Россельхозбанк, внедрение цифровых технологий в сельском хозяйстве может увеличить прибыльность АПК более чем на 500 млрд руб. в течение 5 лет.

Новый модуль позволит отслеживать местонахождение и перемещения металлорежущих инструментов и учитывать их состояние. Для этого каждый инструмент помечается идентификационным штрихкодом, который в дальнейшем считывается специальным сканером. Информация о состоянии инструмента, производимых с ним операциях, сроке службы и местонахождении будет храниться в «Диспетчере» с возможностью доступа для всех заинтересованных специалистов.

Кроме того, система будет следить за инструментом в процессе его использования: контролировать соблюдение технологии резания, нагрузку и износ, информировать о критическом состоянии. В случае поломки инструмента программа проинформирует оператора станка и «запомнит», при каких обстоятельствах произошла поломка. Это позволит в будущем с помощью аналитических инструментов спрогнозировать нештатную ситуацию и заранее оповестить оператора о необходимости замены инструмента или остановки станка.

В перспективе программа даст возможность автоматически создавать заявки на покупку нового инструмента. Статистический анализ данных о режимах работы инструмента поможет оперативно проводить закупки и выбирать более эффективные инструменты из представленных на рынке.

Как отметил Сергей Семенов, начальник отдела управления ИТ «Авиастар-СП», внедрение модуля контроля жизненного цикла инструмента потребует изменения ряда устоявшихся бизнес-процессов. Но ожидается, что отдача от проекта будет значительной: будет получена прозрачность инструментооборота, появится возможность выбирать наиболее подходящие под задачи инструменты и использовать их эффективно, снизятся расходы и улучшится планирование закупок. Это в итоге будет способствовать повышению качества и снижению себестоимости продукции.

В настоящее время обкатка нового функционала ведется на участке высокоскоростного оборудования в одном из цехов предприятия. Ожидается, что его полномасштабное внедрение начнется уже весной 2021 года.

Проект осуществлен в рамках подготовки к реализации на базе «Гринатома» проекта по развертыванию отраслевой сети сотовой связи, направленного на создание на предприятиях Росатома единого ИТ-ландшафта и доверенной инфраструктуры передачи данных. ЧМЗ стало уже вторым предприятием топливного дивизиона, где испытали сеть Private LTE – в ноябре 2019 года аналогичные испытания прошли на Машиностроительном заводе в г. Электросталь.

Выделенная пилотная сеть Private LTE была развернута на базе решения Nokia промышленного класса, включая оборудование и программное обеспечение для ядра сети LTE/5G Ready и 5G Nokia Digital Automation Cloud (NDAC), оборудование базовых станций Nokia Flexi Zone Micro LTE и Nokia Flexi Zone Mini-Macro, а также решения для высокоточного позиционирования персонала и основных средств Nokia HAIP, решение для групповой оперативной связи (MCPTT) и платформу видеонаблюдения. В испытаниях были задействованы частоты 1800 МГц и 2600 МГц Tele2. Также в рамках проекта было произведено переключение некоторых действующих ИТ платформ Чепецкого механического завода на выделенную беспроводную сеть.

Результаты испытаний подтвердили эффективность и перспективность использования выделенной беспроводной сети LTE/5G Ready в условиях действующего производства атомной промышленности с возможностью дальнейшего перехода на стандарт пятого поколения.

Использование выделенной беспроводной сети LTE/5G Ready позволяет внедрить широкий спектр цифровых услуг на предприятиях Росатома, в том числе системы мониторинга состояния и местонахождения сотрудников, оперативной групповой связи (Push-to-Talk), интеллектуальной видеоаналитики, а также систем на базе Narrow Band IoT – стандарта сотовой связи для энергоэффективных устройств сбора телеметрии.

Южно-Сахалинск — крупный и активно развивающийся транспортный узел острова Сахалин. Технологии будут использоваться для транспортного планирования и принятия решений на основе моделирования транспортных потоков.

Перед администрацией Южно-Сахалинска стоит задача обеспечить мобильность и доступность городской среды для жителей. Для этого планируется построить устойчивую транспортную систему через оптимизацию светофорных программ, повышение связности улично-дорожной сети, развитие общественного транспорта и велоинфраструктуры. Решение PTV Vissim поможет достичь поставленных целей, реализуя научно обоснованные преобразования. Возможности системы по 3D-визуализации позволят наглядно демонстрировать результаты работы и делать их понятными для широкой публики.

Программный комплекс PTV Vissim может применяться для решения множества транспортных задач. Так, система позволяет моделировать улично-дорожную сеть с высоким уровнем детализации и сложности, отражая реалистичные дорожные ситуации. С помощью имитационного моделирования еще на этапе проектирования можно разработать и проанализировать несколько вариантов организации движения и выбрать для реализации самый оптимальный.

Планируется, что грамотное транспортное планирование, в том числе с акцентом на развитие городских ландшафтов, не только поможет городу развиваться, а жителям пользоваться всеми возможностями комфортной городской среды, но и станет дополнительной причиной для новых инвестиций и проектов.

В ходе исследования RQR 2020-2021, проведенного «Перфоманс Лаб», выяснилось, что гибкие методологии разработки популярны не во всех областях экономики: кто-то не знает, что с ними делать, обладает небольшим опытом или просто пока не готов к использованию. Несмотря на это, Agile продолжает завоевывать симпатии российских компаний и организаций. По данным прошлых отчетов компании, еще четыре года назад такой подход применяли всего 43% опрошенных игроков рынка. В 2020 году их количество увеличилось до 80%.

Рост популярности методик Agile в России, впрочем, не означает, что отечественные компании перестали сталкиваться с проблемами при их внедрении. Agile не стал панацеей, организации не застрахованы от проблем.

В банках гибкие методологии разработки использует большинство (91%) опрошенных банковских организаций. Тем не менее, по опросам некоторые из них еще не готовы использовать Agile по полной. Со стороны может показаться, что речь идет исключительно о техническом моменте, но на практике эта тенденция влечет за собой коренные изменения на всем ИТ-рынке. С внедрением гибких методологий будут скорректированы подходы к набору и управлению персоналом, придется переосмыслить роль менеджмента.

В ретейле популярность Agile продолжает расти. Опрос торговых компаний показал, что большая их часть (60%) использует этот подход. За последние два года данный показатель вырос на 7%. При этом организации, которые работают на рынках ретейла и электронной коммерции, назвали недостаток понимания подходов к тестированию по методологии Agile основной проблемой.

В Госсекторе гибкие методологии разработки применяют только 25% опрошенных организаций. Выбор в пользу этого подхода респонденты объясняют повышением прозрачности, управляемости и быстроты разработки продукта. Здесь основными сложностями при использовании Agile являются недостаток тестовых сред и данных, а также отсутствие опыта тестирования.

В ходе исследования использования облачных технологий ECI 2020, проведенного Nutanix, 87% российских компаний заявили, что в результате пандемии COVID-19 стали рассматривать ИТ как стратегический актив. Приоритетными задачами в этой области они назвали совершенствование ИТ-инфраструктуры и возможностей удаленной работы, непрерывность бизнеса и внедрение 5G. При этом снижение затрат на ИТ респонденты в России и в мире поставили только 10 место в списке приоритетов.

Доля компаний, не использующих удаленные рабочие места, в России снизилась с 8% до 3%. В мире 7% компаний не имеют удаленных работников, однако ожидается, что в течение двух лет их количество вырастет до 13%. В то же время респонденты в России не планируют возврата к прежнему количеству сотрудников в офисах и не ожидают изменения этого показателя.

Как отмечают эксперты, массовый переход к «удаленке» стал ярким, но далеко не единственными событием, заставившим пересмотреть приоритеты развития ИТ. Например, взрывной рост онлайн-каналов обслуживания клиентов показал, как важно уметь быстро перераспределять и масштабировать ИТ-ресурсы, сохраняя непрерывность бизнеса. В столь сложной ситуации наиболее удачно себя зарекомендовали операционные модели ИТ, связанные с использованием облачных технологий.

Исследование выявило, что российский бизнес увеличил инвестиции в облачные сервисы под влиянием пандемии: 56% опрошенных больше инвестировали в публичные облака, 31% — в частные, а 40% — в гибридную модель. Целями инвестиций они назвали скорость и гибкость в удовлетворении потребностей бизнеса, а также лучший контроль над ИТ-ресурсами. Только 9% компаний не увеличили использование облачных технологий.

На горизонте пяти лет наиболее перспективной моделью использования ИТ названо гибридное облако, которое подразумевает интеграцию публичных и частных облаков и перенос приложений и данных между ними. К 2025 году 30% российских компаний прогнозируют переход к нему. Вторым по популярности вариантом с долей в 22% останется одновременное использование нескольких разрозненных сред: локальных ЦОД, публичных и частных облаков. А еще 20% планируют использовать сразу несколько общедоступных облачных платформ.