Ежедневные новости

В рамках сотрудничества «Ренна» приобрела вычислительные ресурсы, оптимизированные под работу с системами «1С». Теперь в облаке работают бизнес-приложения, отвечающие за учетные системы собственной дистрибьюторской компании.

Команда сертифицированных специалистов оказывает круглосуточную техническую поддержку систем в облаке. При необходимости эксперты дорабатывают и вносят изменения в функциональность программ с учетом индивидуальных требований компании. Также провайдер обеспечивает резервное копирование данных и их оперативное восстановление. Подключение к облаку происходит через защищенные каналы связи провайдера.

Помимо облачных сервисов подразделения «Ренна» используют в работе мобильные и фиксированные услуги связи МТС.

Специалисты компании «Ростелеком-Солар» проанализировали обезличенные данные отчетов о пилотировании DLP-системы Solar Dozor почти в 150 российских организациях с 2018 по 2020 год на предмет признаков нарушений информационной безопасности и служебной дисциплины.

Эксперты пришли к выводу, что типовой нарушитель служебной дисциплины в российской организации – это мужчина до 40 лет со средним стажем работы в компании около 5 лет. Нарушитель занимает должность в сфере финансов и закупок или технической поддержки в организации производственной сферы, финансовых услуг или оборонного комплекса. В течение рабочего дня нарушитель в лучшем случае занят просмотром развлекательного контента, а в худшем – осуществляет бесконтрольную отправку внутренней информации и служебных документов неизвестному кругу получателей за пределами организации-работодателя или массово копирует информацию с грифом ДСП на личный съемный носитель.

Как отмечают эксперты, компании с утра до вечера вынуждены следить, чтобы никто ничего не нарушил. В условиях жесткого контроля проще становится использовать решения из прошлого поколения технологий. Однако в современном мире сотрудник является главной ценностью компании. Трансляция недоверия к персоналу со стороны работодателя, особенно в ключе zero trust и тотального контроля, может привести только к тотальному разрушению внутренних процессов и продуктивности людей.

Новые атаки отличаются с точки зрения технического воплощения от громких кампаний с применением вирусов-шифровальщиков: на этот раз злоумышленники использовали не специально созданную вредоносную программу, а штатную технологию шифрования дисков BitLocker, включенную в состав Windows.

Атакующие проникают в корпоративную сеть с помощью фишинговых писем или уязвимостей в системе. После закрепления в ИТ-инфраструктуре организации они находят в панели управления функцию BitLocker, производят шифрование и присваивают себе ключи, которые генерирует эта утилита. Если злоумышленники получают доступ к домен-контроллеру, в котором хранятся сведения обо всех корпоративных устройствах, они могут полностью зашифровать ИТ-инфраструктуру организации.

В случае подобного инцидента крайне важно оперативно обратиться к экспертам, которые помогут провести расследование и принять меры, чтобы минимизировать возможные последствия. Это дает возможность взять ситуацию под контроль: понять, как злоумышленники проникли в организацию, если использовалась какая-либо уязвимость, закрыть ее, изолировать пострадавшие устройства и не допустить продолжения атаки.

Как отмечают эксперты, наблюдается всплеск таких атак, но оценить их реальное количество сейчас крайне сложно, так как злоумышленники используют штатные средства операционной системы. На данном этапе можно предположить, что это не таргетированная кампания: атакованные компании не схожи как по размеру, так и по сферам деятельности. Более того, фишинговые письма, которые помогли злоумышленникам проникнуть в сеть, были составлены без учета специфики конкретного предприятия, а носили, скорее, массовый характер.

В статье, подготовленной группой ученых из Королевского колледжа Лондона, Института Алана Тьюринга и других известных университетов и опубликованной в журнале Nature Computational Science, анализируется технология «цифровых двойников». Эта технология стала мощным инструментом предсказательной и точной медицины, отмечают авторы, и успешно применяется также в аэрокосмической промышленности. С помощью виртуальной копии реального объекта — человеческого органа или беспилотного аппарата — можно предсказать, как объект будет вести себя в разных условиях и реагировать на разные воздействия.

Однако современные цифровые двойники создаются, как правило, в индивидуальном порядке, под конкретные задачи. Для широкого применения этой технологии нужно резко понизить технические барьеры. Необходимы вложения в исследования теории разработки моделей, ускорения их работы и использования нескольких моделей вместе. В медицине, например, нужно понять, как учитывать в модели погрешности измерений данных пациента и погрешности в прогнозировании. Цифровые двойники не могут быть основаны только на «исторических» данных, они должны включать в себя предсказывающие модели и численно оценивать их погрешность.

«Россети» установили на объекте высокоавтоматизированный комплекс мониторинга, включающий в себя беспилотный летательный аппарат. Также он оснащен модулями тепловизионного, аудио- и визуального контроля. Система работает в круглосуточном режиме и позволяет дистанционно контролировать состояние всех ключевых элементов оборудования подстанции, а также заходящие ЛЭП.

Камера дрона и тепловизор дают возможность выявлять дефектные элементы, например, нагрев контактных соединений, повреждение провода. Все это можно делать без подъема на опору, что существенно экономит время и исключает риск травмирования персонала.

Проект нацелен на увеличение надежности работы центра питания за счет оперативного выявления и устранения нарушений. По итогам опытно-промышленной эксплуатации на подстанции 500 кВ «Курдюм» будет принято решение о его масштабировании.

Проект будет реализован в три этапа. Ключевой фазой станет внедрение высокопроизводительной системы SAP S/4HANA – «цифрового ядра», которое объединит ключевые бизнес-процессы компании. Будут внедрены модули для управления запасами, снабжением и сбытом. Помимо этого, на данном этапе будут автоматизированы процессы производства и базовый категорийный менеджмент, а также финансовый учет и сквозная аналитическая отчетность в режиме реального времени.

Второй ступенью трансформации станет внедрение решения SAP EWM для управления распределительными центрами и складами. Система позволит сократить сроки обработки заказов на 48%.

На последнем этапе проекта будет внедрен  продукт для расширенного категорийного менеджмента SAP CAR, благодаря чему ретейлер сможет строить точный прогноз спроса продукции и осуществлять автозаказ по всем объектам обширной сети супермаркетов. Планируется, что решение позволит компании снизить количество невостребованных запасов на 30% и на 25% уменьшить сумму потерянной выручки.

Более половины российских CIO (60%) отметили, что основным фактором, определяющим выбор архитектурного решения, являются его функциональные возможности и количество закрываемых технологией кейсов. Существенно менее важной оказалась цена: она является приоритетным фактором лишь для 19% опрошенных, большинство же ставят ее на второе (32%) или третье (30%) место. Еще менее значимыми респонденты назвали сложность внедрения и эксплуатации, объем и уровень поддержки, а также популярность технологии.

Большинство ИТ-директоров отметили, что основное направление их работы — ускорение основных ИТ-систем предприятия либо развитие контура аналитики и больших данных (22% и 21% соответственно). Веб-направление для российских ИТ-директоров все еще важнее мобильных приложений: оно на первом месте для 17% респондентов (против 15%). Каждый седьмой CIO видит своим приоритетом цифровизацию маркетинга, и лишь каждый десятый — усиление омниканального взаимодействия с потребителями.

Более половины ИТ-директоров сталкивались с ограничениями в работе баз данных. Чаще всего они решаются путем простого масштабирования — например, закупкой дополнительного оборудования. Каждый четвертый из опрошенных развивает инфраструктуру баз данных, находя и внедряя новые технологии, а 13% полностью доверяют в этом вопросе внешнему интегратору.

Отдельный блок вопросов был посвящен применению систем in-memory, в которых базы данных хранятся прямо в оперативной памяти сервера. Выяснилось, что 23% ИТ-директоров уже используют решения подобного класса, еще 27% опрошенных планируют внедрение этой технологии в ближайшем будущем.
 

Ранее для управления и учета на предприятии использовались разрозненные информационные системы. Обмен данными между отделом продаж, производством, складом и отделом снабжения не был автоматизирован. Для планирования производства и управления складом использовались электронные таблицы. Перемещение продукции между производственными цехами фиксировалось вручную. Заявки на поставку материалов составлялись на бумаге, их согласование занимало до четырех дней. Не был налажен контроль ремонтно-профилактических осмотров производственного оборудования. Вся финансовая отчетность формировалась в электронных таблицах.

Предприятию стала необходима информационная система, которая позволила бы объединить работу всех подразделений, оптимизировать управление закупками, наладить бесперебойное снабжение производства лесосырьем, улучшить производственное планирование, обеспечить точный учет сырья и готовой продукции на складе, внедрить эффективную систему управления оборудованием и планирования ремонтов, повысить точность расчета производственной себестоимости, усилить контроль затрат на каждом этапе выпуска продукции. Кроме того, нужно было оптимизировать процесс получения кадровой документации сотрудников, включая зарплатные листы, справки 2-НДФЛ и пр. Не менее важной задачей была оптимизация бюджетного управления.

Для решения поставленных задач была выбрана система «1С:ERP Управление предприятием 2». Проект был выполнен за 1 год, новая система охватила 90 рабочих мест в отделах закупок и продаж, на складе, в производственном подразделении, в бухгалтерии и администрации.

В ходе проекта внедрена эффективная система управления поставками лесосырья и закупками материалов. Заказы поставщикам формируются с учетом планируемых объемов производства, далее заказы автоматически направляются в финансовую службу для согласования. В результате время обработки и утверждения заказов поставщикам сократилось с четырех дней до одного, усилен контроль за своевременностью их оплаты, обеспечено бесперебойное снабжение производства сырьем и материалами.

Организовано оперативное планирование производства. На основании заявки от отдела продаж в 1С:ERP автоматически создается заказ на производство. В соответствии с указанным в заявке сроком поставки готового изделия формируется график производства. Это позволило не перегружать склад, количество «зависших» складских остатков уменьшилось на 9%. Существенно сократилась длительность простоев оборудования, оптимизирована загрузка производственных мощностей, в 1,5 раза ускорилось выполнение заказов.

Разработано и внедрено интегрированное с 1С:ERP мобильное приложение для терминала сбора данных. Движение продукции по производственным цехам фиксируется терминалами, при этом все операции автоматически отображаются в системе. Это позволило сократить время на поиск и идентификацию товаров на складе, исключить пересортицу товаров, скорость оформления складских операций возросла втрое.

Автоматизировано управление ремонтами и профилактическими осмотрами промышленного оборудования. В информационной системе содержится полный перечень мероприятий по обслуживанию техники, установлены единые регламенты по обеспечению и финансированию ремонтных работ, фиксируются данные об исполнителе, состоянии текущих работ, их стоимости, расходе материалов и запчастей В итоге количество внеплановых и аварийных ремонтов сокращено на 21%, а затраты на поддержание работоспособности оборудования снизились на 12%.

Выполнена интеграция системы с промышленным оборудованием. Задействована вся техника производственной линии, выпуск продукции фиксируется на каждом этапе технологического процесса. Данные из автоматических систем учета выпуска продукции транслируются в 1С:ERP, после чего формируются документы выпуска полуфабрикатов и готовой продукции на каждом из этапов технологического процесса. Это обеспечило корректный расчет полной производственной себестоимости. В первом квартале 2021 года после внедрения рентабельность производства повысилась на 7%.

Внедрена система бюджетирования. Ранее вся аналитическая отчетность велась в электронных таблицах, изменение данных оперативного учета выполнялось исключительно в ручном режиме. Теперь все эти задачи автоматизированы. Ускорилось составление бюджетов и сбор фактических данных о расходах предприятия, появилась возможность оперативно формировать сводную отчетность по результатам планирования и анализировать отклонения плановых и фактических данных.

Кроме того, автоматизирована выдача сотрудникам персональной документации. На центральной проходной завода установлен терминал самообслуживания, интегрированный с 1C:ERP. Сотрудник, используя персональный код, самостоятельно запрашивает и получает необходимые ему документы: справку НДФЛ-2, отпускной лист или зарплатную квитанцию. Это позволило унифицировать работу с запросами сотрудников, а также разгрузить профильных специалистов, ответственных за выдачу документации.

Когда происходят радикальные изменения, подобные тем, что были вызваны пандемией COVID-19, накопленные данные быстро теряют актуальность, а из-за этого устаревают и многие модели машинного обучения и искусственного интеллекта, отмечают аналитики Gartner. Процессы принятия решения становятся сложнее и слишком сильно зависят от технологий глубокого обучения, требующих большого количества данных. Поэтому сейчас необходимо обращаться к новым методам аналитики — так называемым «малым» и «широким» данным.

В анализе «малых» данных применяются некоторые методы анализа временных рядов, обучения с малым числом попыток, синтетические данные и обучение с самообучением. Им нужно меньше данных, но они все равно способны дать ценную информацию. Анализ «широких» данных предполагает изучение различных источников — малых и больших, структурированных и неструктурированных — и использование так называемой X-аналитики: выявления связей между источниками данных.

Методы анализа «малых» и «широких» данных могут быть применены для прогнозирования спроса в торговле, анализа в реальном времени поведения и эмоций клиентов с целью гиперперсонализации и улучшения обслуживания и многих других задач.

С помощью новой системы «Ростелеком» смог выполнить комплексный анализ показателей сегмента B2O. Специальный инструмент контроля тенденций и отклонений прохождения трафика позволяет формировать аналитическую отчетность, строить прогнозы с учетом сезонных и иных колебаний. Отчет формируется по различным параметрам: филиалам, видам финансовых услуг, контрагентам, договорам. Предусмотрена возможность графического сопоставления данных в динамике за несколько лет.

Система также умеет строить прогнозы на основе исторических трендов и факторов, формировать аналитику перераспределения трафика по кластеру номеров и отчеты по международному доходному трафику с детализацией по контрагентам. Благодаря возможностям платформы в области self-service BI заказчики могут самостоятельно создавать аналитическую отчетность.

Решение обеспечивает одновременную работу с системой 100 пользователей, обрабатывая десятки миллиардов строк данных, предоставляет оперативный доступ к нужной информации и сохраняет высокую производительность при выполнении сложных расчетов (возможность анализа данных с учетом 30 показателей, 50 измерений).