Ежедневные новости

Интеллектуальная система «ЭРА:ОптимА», созданная в НТЦ «Газпром нефти» комплексно оптимизирует разработку месторождения, позволяет подобрать эффективную геометрию расположения новых и режимы работы уже существующих скважин на основе трехмерного моделирования. Пилотным проектом стал реинжиниринг Крапивинского месторождения «Газпромнефть-Востока». Выбранный оптимальный сценарий разработки актива позволит в среднесрочной перспективе увеличить доходность проекта на 300 млн руб. На Ачимовском месторождении «Славнефть-Мегионнефтегаза» новый цифровой инструмент предложил эффективное решение, которое позволит увеличить добычу более чем на 8% и на 11% – прибыль от реализации проекта.

Таким образом, экономический эффект от внедрения нового цифрового продукта только на пилотных месторождениях «Газпромнефть-Востока» и «Славнефть-Мегионнефтегаза» составит более 500 млн руб. за пять лет.

До недавнего времени значительная часть расчетов при подготовке к разработке месторождений выполнялась нефтяниками вручную. Оценка только одного варианта занимала около недели. Теперь система автоматически расставляет скважины, определяет параметры их управления, запускает расчет добычи, вычисляет экономические показатели, после чего предлагает специалисту набор наиболее эффективных сценариев.

Проведенные расчеты показали, что варианты, найденные системой, на 20-30% превосходят по экономической эффективности предложения, сформированные на основе экспертных методов. Новый цифровой помощник на 80% снижает объем рутинных операций, выполняемых инженерами при подборе вариантов, а оптимизационный алгоритм позволяет рассчитывать только потенциально перспективные сценарии.

В феврале исследователи безопасности обнаружили утечку из индийской компании Indane – одного из крупнейших мировых поставщиков сжиженного газа. Из-за ошибки на портале для дилеров и дистрибьюторов часть данных попала в открытый доступ и была проиндексирована Google. По оценкам известного эксперта Эллиотта Алдерсона, общее число утекших записей персональных данных составляет порядка 6,7 млн.

Ключевой актив любой промышленной компании – это её производственные ноу-хау и различные коммерческие секреты. Утечка подобной информации может нанести огромный ущерб по бизнесу в условиях жесткой конкуренции. В США бывший сотрудник Coca-Cola Ю Сяжун обвиняется в похищении ценной технологии производства упаковки. Обвинение утверждает, что этот американец китайского происхождения действовал по заказу своего земляка, который мечтал открыть собственную компанию. Общая стоимость украденных ноу-хау оценивается почти в 120 млн долл.

Компания Tesla второй год вовлечена в серию скандалов с участием бывших специалистов. Недавно производитель электромобилей подал сразу два иска. В первом из них фигурируют четверо бывших сотрудников. Они обвиняются в передаче секретной информации Tesla калифорнийскому стартапу Zoox. Согласно другому исковому заявлению, в краже внутренних данных обвиняется сотрудник, работавший в группе создания системы автопилота. Гуанчжи Цао в начале 2019 года перешел на работу в китайскую компанию XMotors. В Tesla убеждены, что он прихватил с собой исходный код.

Бразильская горнодобывающая компания Vale в результате хакерской атаки потеряла порядка 40 тыс. конфиденциальных документов общим объемом более 500 Мбайт. Злоумышленники воспользовались уязвимостью в системе для совместной работы Microsoft SharePoint.

Американское подразделение автопроизводителя Honda несколько месяцев назад было взбудоражено случаем промышленного шпионажа. Компания готовилась к выпуску двухместных спортивных квадроциклов Talon, однако до официальной премьеры моделей информация о них появилась на интернет-форумах. Неизвестный под ником hondasecrets разместил не только фотографии квадроциклов, но и спецификации: мощность, скорость, размеры и т.д. Honda попросила судебные органы сделать запрос в адрес местных операторов связи, чтобы выяснить личности людей, опубликовавших секретную информацию.

Ежегодно Красцветмет перерабатывает драгоценных металлов на сумму более около 1 трлн руб. Высокий уровень сохранности металлов, которые принадлежат партнерам компании, является одним из конкурентных преимуществ предприятия. Система безопасности – это целый комплекс высокотехнологичных решений, в том числе контроль доступа сотрудников и партнеров посетителей на территорию компании по отпечаткам пальцев.

В 2019 году систему биометрического контроля доступа дополнила пополнились технология распознавания лиц на платформе FASystem компании VisionLabs. Программа в режиме реального времени сравнивает посетителя с его фотографией в базе, после чего разрешает или запрещает проход на территорию. Время обработки запроса и отклика не превышает трех секунд, а точность распознавания составляет 99,99%.

Как отметил Алексей Мочальников, ИТ-директор Красцветмета, помимо прочего, система распознавания лиц обеспечивает высокий уровень безопасности в компании – например, выявляет и ограничивает доступ людям, которые пытаются использовать фотографию вместо живого лица. При этом программа основывается на интерактивном распознавании мимики и приближения-удаления лица от камеры. Это решение пока не имеет аналогов в России по сочетанию используемых технологий и масштабам внедрения.

В апреле 2018 года «Яндекс» и Сбербанк объявили о создании совместного предприятия на базе «Яндекс.Маркета», и был запущен маркетплейс «Беру». В рамках развития площадки в декабре 2018 года «Беру» запустил первый собственный логистический комплекс в Ростовской области. В перспективе он должен обеспечивать быструю доставку для всего юга России.

Для полного контроля за складскими и логистическими процессами комплекса площадью 5 тыс. кв. м, рассчитанного на хранение миллиона единиц товаров, «Яндекс.Маркет» выбрал решение Infor SCE, а в качестве интегратора компанию «ЛТ Менеджмент». Ключевыми требованиями стали соблюдение сжатых сроков (проект необходимо было завершить до конца декабря, чтобы обеспечить удовлетворение сезонного спроса в ходе новогодних праздников) и обеспечение точности комплектации заказов.

В результате на проект потребовалось около 3 месяцев. За это время специалисты интегратора разработали специальную методологию с применением элементов Agile, осуществили проектирование, прототипирование и внедрение решения, а также обеспечили доработки системы.

Внедрение решения позволило автоматизировать большинство складских операций. «Яндекс.Маркет» использует Infor SCE для обеспечения полного цикла логистических процессов ростовского фулмилмент-центра: доставки, хранения, комплектации и отправки заказов. Система позволяет оптимально управлять своими активами: запасами, рабочей силой, пространством и оборудованием — и обеспечивает целевой показатель точности комплектации заказов, близкий к 100%.

Технология распознавания речи в IVR – альтернатива стандартному меню самообслуживания, когда клиент сам выбирает нужные пункты с помощью режима тонального набора. При обращении система распознает голосовой запрос и переводит абонента в необходимый раздел голосового меню. Использование технологии позволило увеличить автоматизацию обработки запросов и сократить время клиента на поиск ответа и прослушивание всех вариантов голосового меню.

Благодаря работе над повышением качества сервиса время ожидания ответа операторов центров поддержки клиентов «Билайн» сократилось на 30%, а эффективность их работы повысилась на 15%.

Использование технологии распознавания речи в IVR позволяет клиентам самостоятельно решать многие стандартные вопросы благодаря удобной навигации по меню по схеме «вопрос – ответ». Это, в свою очередь, увеличивает время, которые операторы выделяют для решения нестандартных обращений, ведь им приходится обрабатывать не только запросы о пополнении баланса, смене тарифа и стоимости звонков в роуминге, но и другие нестандартные и даже курьезные обращения.

Инициатором внедрения электронного документооборота с помощью Synerdocs стал торговый дом «Башхим», распространяющий продукцию предприятий группы как на внутренний рынок России, так и в десятки зарубежных государств. Торговый дом «Башхим» был создан в 2013 году. С этого момента сотрудники компании работают в ECM-системе Directum. Переход на межкорпоративный документооборот стартовал в 2018 году.

Первым этапом автоматизировали взаимодействие с поставщиками продукции — «Башкирской содовой компанией» и «Березниковским содовым заводом». С конца 2018 года предприятия группы обмениваются не только электронными распоряжениями, но и универсальными передаточными документами (УПД). Ежемесячный объем документооборота — до 9 тыс. экземпляров.

Чтобы выстроить единый непрерывный процесс создания, обработки, согласования, контроля, представления и хранения документов, потребовалось интеграционное решение. В его работе задействованы система «Галактика ERP», ECM-система и сервис обмена юридически значимыми документами Synerdocs.

Интеграционное решение позволило профильным подразделениям компаний «Башхима» работать в привычных интерфейсах систем: чтобы отправить или получить первичную документацию или распоряжение, не нужно подключаться к веб-клиенту сервиса обмена. Для удобства пользователей созданы разные режимы выгрузки документов. Доступ к ним для каждой организации настраивается отдельно.

В ближайшее время торговый дом «Башхим» планирует перейти на электронный документооборот с внешними контрагентами. В их числе крупные дистрибьюторы, торговые компании и производства — тысячи предприятий, в которые поставляется продукция. Такой переход призван не только ускорить сам документооборот, но и обезопасить контрагентов от действий мошенников.

«Эркафарм» реализовала проект Microsoft SAM Cybersecurity. Его целью являлось создание прочной основы для ИТ-активов, общее укрепление уровня кибербезопасности, оптимизация использования программного обеспечения, а также развитие ИТ-инфраструктуры с учетом современных тенденций рынка. В результате проведения SAM-проекта, проведенного совместно с компанией Ability, спустя три месяца «Эркафарм» начала видеть положительные результаты. По предварительным подсчетам, выгода компании составит 4-5 млн руб. в год.

По итогам проведения SAM, компания планирует перевести все рабочие станции на Windows 10, а также постепенно мигрировать на новую версию SQL-сервера, что позволит не только достичь требуемого уровня безопасности, но и улучшить производительность систем.

В ближайшем будущем компания намерена подключить облачный пакет приложений Microsoft Office 365, Exchange Online для повышения эффективности совместной работы пользователей, облачное хранилище OneDrive, который служит для оперативного обмена информацией. Кроме того, планируется использовать SharePoint для создания внутреннего портала, а также Microsoft Teams как инструмент для корпоративного общения.

Исследование показало, что компании считают использование инновационных технологий своим основным конкурентным преимуществом. Для перехода к цифровой трансформации компании уже внедрили: Интернет вещей (92% компаний), искусственный интеллект (78%), машинное обучение (77%), дополненную и виртуальную реальность (70%) и блокчейн (68%).

Для получения максимального эффекта от цифровой трансформации компании стремятся к оптимизации процессов и поиску новых возможностей, меняя существующие бизнес-модели. Согласно исследованию, 92% компаний проявили большой интерес к платформам, которые могут объединить данные, собранные и используемые всеми интеллектуальными технологиями и бизнес-процессами.

В зависимости от цифровой зрелости и ожидаемых результатов компании выбирают определенные цифровые инструменты и технологии. Например, большинство дискретных производств в первую очередь внедряют решения по прогнозу технического обслуживания. Для сравнения, в розничной торговле в фокусе внимания большие данные и прогнозная аналитика, которые используются для принятия решений об ассортименте. Коммунальные компании активнее используют интерактивные панели, где руководители могут отслеживать в режиме реального времени показатели производительности и эффективности.

Денис Сологуб закончил ИКСИ Академии ФСБ РФ. В «Азбуке Вкуса» Сологуб работает с 2001 года, когда был привлечен в качестве специалиста по внедрению ERP. В 2002 году назначен директором по информационным технологиям, а в 2012 году – директором по инновациям. Занимался автоматизацией бизнес-процессов, интеграцией, обеспечил эффективное развитие информационной системы в соответствии с потребностями растущего бизнеса и формирование профессиональной команды. В 2016 году перешел на позицию исполнительного директора компании, а в 2018 году занял пост старшего вице-президента по корпоративным функциям, где курировал широкий спектр вопросов, связанных с операционной деятельностью бизнеса. 

На должности президента Сологуб сменил Вадима Долгова, который решил перейти в другую компанию, проработав на своем посту менее полугода.

Для создания решения был организован централизованный сбор данных пассажиров из большого объема внутренних источников данных авиакомпании и внедрена система управления тегами и аналитикой. На основе полученной информации была разработана и протестирована серия моделей машинного обучения для определения рекомендаций по авианаправлениям. Для формирования моделей использовались данные о предыдущих перелетах пассажиров и активности пользователей на сайте. Полученные рекомендации применяются в персонализированных коммуникациях с пассажирами в автоматическом режиме.

При разработке рекомендательной системы использовались программные продукты CleverDATA, включая DMPkit, платформу для организации собственных решений в части сбора, хранения и обработки пользовательских данных.

По результатам А/В-тестирования для ряда сегментов пассажиров блок рекомендаций направлений перелетов на сайте, выполненный с помощью машинного обучения, показал значительный рост конверсии из просмотров в бронирования, чем такой же блок, формируемый специалистами вручную. Для почтовых рассылок также зафиксирован положительный результат работы моделей машинного обучения. Отмечено улучшение показателей по всем кампаниям на основе автоматических рекомендаций по сравнению со случайно сформированным набором рекомендаций.

Реализованный сценарий в S7 Airlines является первым шагом на пути построения персонализированных коммуникаций с пассажирами. Как отметил Никита Матвеев, директор по управлению данными S7 Group, технологии машинного обучения, работа с большими данными – это не просто веяние моды. Цель компании – автоматический подбор для пассажиров именно тех предложений и контента, которые наиболее интересны им. За счет этого планируется повысить эффективность коммуникаций и в целом пассажирский опыт.