#root_cause_analysis — Public Fediverse posts

EventRAG: как научить RAG искать первопричину во времени, а не в тексте

Завод теряет деньги не в момент поломки, а пока инженер ищет ответ на вопрос «почему». Заменить подшипник — полчаса; понять, что подшипник убила заявка на ТО, отложенная два месяца назад, — часы, и именно эти часы стоят дороже всего. По данным Siemens, незапланированный простой обходится 500 крупнейшим компаниям мира в $1,4 трлн в год, а средний крупный завод теряет 27 часов в месяц. Казалось бы, вот задача для корпоративного RAG-ассистента. Но обычный RAG здесь проваливается структурно: он ищет похожее по тексту, а первопричина цехового инцидента почти никогда не похожа на симптом. Аларм «потеря мастеринга оси» и наряд «замена батарей энкодера», отложенный 67 дней назад из-за отсутствия ЗИП, — для семантического поиска это разные вселенные. В итоге ассистент уверенно советует «перемастерить ось и продолжить» — симптом снят, причина осталась, при следующем отключении питания линия встанет снова. Разбираю EventRAG — архитектуру, которая учит RAG работать с потоками событий из PLC, MES, Historian и CMMS: каждое событие получает явный временной якорь, поверх строится причинный граф знаний, а поиск идёт от симптома назад по причинным связям — и вытягивает настоящий корень с последнего места выдачи выше всех отвлекающих сигналов. Внутри — полный разбор живого по типажу инцидента на роботе-паллетайзере Hyundai Hi5-N00 со всеми расчётами, AR-HUD для инженера, прозрачная экономика внедрения, двадцать схем и position paper, с которым мы участвуем в ISPR 2026 в Сараево. Все допущения и модельные цифры честно помечены.

https://habr.com/ru/articles/1056056/

#RAG #LLM #root_cause_analysis #knowledge_graph #Industry_50 #onpremise #MTTR #дополненная_реальность #предиктивное_обслуживание #промышленность

Почему индустриальный подход к качеству важнее Agile-ритуалов

Эта статья — не критика Agile или Kanban как подходов и не попытка доказать, что в IT «всё делают неправильно». Я делюсь наблюдениями из собственного опыта работы с качеством в промышленности, энергетике, а затем — в IT‑продуктах. Речь пойдёт не о терминах и инструментах, а о том, как часто теряется системное мышление, когда сложные управленческие модели упрощаются до ритуалов. Если у вас уже выстроена работа и всё стабильно — это отлично. Если нет — возможно, некоторые наблюдения покажутся полезными.

https://habr.com/ru/articles/995772/

#QA #qa_management #качество #agile #kanban #root_cause_analysis #system_thinking #product_management

Повышаем привилегии в Windows через CVE-2024-30085

CVE-2024-30085 — это уязвимость в подсистеме Windows Cloud Files Mini Filter. Код подсистемы располагается в cldflt.sys — это драйвер минифильтра, и он относится к предустановленному клиенту облачного сервиса Microsoft OneDrive. Уязвимость фигурировала на прошедшем в Ванкувере Pwn2Own 2024, где команда ресёрчеров Team Theori использовала эксплойт для этой уязвимости в цепочке эксплойтов, осуществляющих Guest-to-Host-Escape (побег из виртуальной машины) из-под управления VMware workstation, за что и получила свои заслуженные 13 очков Master of Pwn. В этой статье мы рассмотрим корни уязвимости CVE-2024-30085 и техники эксплуатации, применимые во время эксплуатации кучи в ядре Windows 10 22H2 19045.3803.

https://habr.com/ru/companies/pt/articles/885302/

#windows #exploit #onedrive #reparse_points #lpe #hacking #c++ #wnf #alpc #root_cause_analysis

Путь в 10 000 токенов: как ML помогает технической поддержке Yandex Cloud

Меня зовут Евгений, и я работаю над инструментами автоматизации для поддержки Yandex Cloud. Моя главная цель проста — избавить людей от рутины. Если задачу можно легко решить с помощью LLM, то инженеры освобождаются для более творческих и нетривиальных задач, а пользователи получают результат со стабильным качеством. В этой статье хочу поделиться несколькими инструментами, которые опираются на большую языковую модель Яндекса и помогают нашим коллегам упрощать шаблонные операции и сохранять высокий SLA.

https://habr.com/ru/companies/yandex_cloud_and_infra/articles/869690/

#llm #yandexgpt #support #rca #root_cause_analysis