home.social

#заводы — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #заводы, aggregated by home.social.

  1. Я собрал Telegram-бота и AI-платформу, где 100% нефтехимия и 0% санкций — силами Gemini и Cursor

    Представьте: вы технолог на нефтехимическом заводе. Вам нужно смоделировать работу новой установки — как сырьё будут нагревать, охлаждать и разделять на компоненты. Поскольку вы сталкиваетесь с этим впервые, есть два пути: либо разбираться в теории по справочникам и собирать решение самостоятельно, либо найти готовый кейс с расчётами и результатами в открытых источниках. Логичнее смотрится второй вариант. Но тогда возникает другая проблема. Вы открываете источники — и видите политику, слияния-поглощения, биржевые котировки, санкции. Узнать, кто кого купил или какая сегодня цена на нефть, можно за секунды. А чтобы найти информацию о том, как снизить коксование в печах пиролиза, какие катализаторы сейчас тестируют мировые химические компании вроде BASF, или как сократить энергопотребление на установке полимеризации, приходится изучать десятки исследований и журналов. На это уходит много времени. Поэтому я решил попробовать сделать агрегатор знаний на базе AI, хотя у меня нет ИТ-образования.

    habr.com/ru/companies/sibur_of

    #нефтехимия #gemini #cursor #rag #заводы #промышленность #telegram_bot #промышленное_программирование #база_знаний #инженерный_подход

  2. Я собрал Telegram-бота и AI-платформу, где 100% нефтехимия и 0% санкций — силами Gemini и Cursor

    Представьте: вы технолог на нефтехимическом заводе. Вам нужно смоделировать работу новой установки — как сырьё будут нагревать, охлаждать и разделять на компоненты. Поскольку вы сталкиваетесь с этим впервые, есть два пути: либо разбираться в теории по справочникам и собирать решение самостоятельно, либо найти готовый кейс с расчётами и результатами в открытых источниках. Логичнее смотрится второй вариант. Но тогда возникает другая проблема. Вы открываете источники — и видите политику, слияния-поглощения, биржевые котировки, санкции. Узнать, кто кого купил или какая сегодня цена на нефть, можно за секунды. А чтобы найти информацию о том, как снизить коксование в печах пиролиза, какие катализаторы сейчас тестируют мировые химические компании вроде BASF, или как сократить энергопотребление на установке полимеризации, приходится изучать десятки исследований и журналов. На это уходит много времени. Поэтому я решил попробовать сделать агрегатор знаний на базе AI, хотя у меня нет ИТ-образования.

    habr.com/ru/companies/sibur_of

    #нефтехимия #gemini #cursor #rag #заводы #промышленность #telegram_bot #промышленное_программирование #база_знаний #инженерный_подход

  3. Я собрал Telegram-бота и AI-платформу, где 100% нефтехимия и 0% санкций — силами Gemini и Cursor

    Представьте: вы технолог на нефтехимическом заводе. Вам нужно смоделировать работу новой установки — как сырьё будут нагревать, охлаждать и разделять на компоненты. Поскольку вы сталкиваетесь с этим впервые, есть два пути: либо разбираться в теории по справочникам и собирать решение самостоятельно, либо найти готовый кейс с расчётами и результатами в открытых источниках. Логичнее смотрится второй вариант. Но тогда возникает другая проблема. Вы открываете источники — и видите политику, слияния-поглощения, биржевые котировки, санкции. Узнать, кто кого купил или какая сегодня цена на нефть, можно за секунды. А чтобы найти информацию о том, как снизить коксование в печах пиролиза, какие катализаторы сейчас тестируют мировые химические компании вроде BASF, или как сократить энергопотребление на установке полимеризации, приходится изучать десятки исследований и журналов. На это уходит много времени. Поэтому я решил попробовать сделать агрегатор знаний на базе AI, хотя у меня нет ИТ-образования.

    habr.com/ru/companies/sibur_of

    #нефтехимия #gemini #cursor #rag #заводы #промышленность #telegram_bot #промышленное_программирование #база_знаний #инженерный_подход

  4. Я собрал Telegram-бота и AI-платформу, где 100% нефтехимия и 0% санкций — силами Gemini и Cursor

    Представьте: вы технолог на нефтехимическом заводе. Вам нужно смоделировать работу новой установки — как сырьё будут нагревать, охлаждать и разделять на компоненты. Поскольку вы сталкиваетесь с этим впервые, есть два пути: либо разбираться в теории по справочникам и собирать решение самостоятельно, либо найти готовый кейс с расчётами и результатами в открытых источниках. Логичнее смотрится второй вариант. Но тогда возникает другая проблема. Вы открываете источники — и видите политику, слияния-поглощения, биржевые котировки, санкции. Узнать, кто кого купил или какая сегодня цена на нефть, можно за секунды. А чтобы найти информацию о том, как снизить коксование в печах пиролиза, какие катализаторы сейчас тестируют мировые химические компании вроде BASF, или как сократить энергопотребление на установке полимеризации, приходится изучать десятки исследований и журналов. На это уходит много времени. Поэтому я решил попробовать сделать агрегатор знаний на базе AI, хотя у меня нет ИТ-образования.

    habr.com/ru/companies/sibur_of

    #нефтехимия #gemini #cursor #rag #заводы #промышленность #telegram_bot #промышленное_программирование #база_знаний #инженерный_подход

  5. Импортозамещение Data Quality стека в нефтегазохимии: опыт СИБУРа

    В СИБУРе много данных, которые текут в режиме реального времени с многочисленных датчиков на разных производствах, эти данные нужно собирать, хранить, обрабатывать и анализировать, чтобы компания могла принимать правильные бизнес-решения. И от качества инфраструктуры для работы с данными зависит рентабельность производств и прибыль компании в целом, а это жизненно важные показатели. В небольшом цикле из двух статей мы разберём опыт СИБУРа в создании, поддержке и развитии DQ (Data Quality — качество данных) сервиса для DWH (Data Warehouse — хранилище данных) в условиях санкций и исчезающих вендоров проверенных и привычных решений. Рассказывать об этом опыте будет Александр Бергер , Lead DQ Analyst в Цифровом СИБУРе, которому посчастливилось лидить процесс создания DQ-сервиса на решениях вендора, который решил покинуть рынок РФ в разгар рабочего процесса.

    habr.com/ru/companies/sibur_of

    #data_quality #data_analysis #soda #качество_данных_(data_quality) #data #сибур_цифровой #промышленность #heavy_digital #нефтехимия #заводы

  6. Импортозамещение Data Quality стека в нефтегазохимии: опыт СИБУРа

    В СИБУРе много данных, которые текут в режиме реального времени с многочисленных датчиков на разных производствах, эти данные нужно собирать, хранить, обрабатывать и анализировать, чтобы компания могла принимать правильные бизнес-решения. И от качества инфраструктуры для работы с данными зависит рентабельность производств и прибыль компании в целом, а это жизненно важные показатели. В небольшом цикле из двух статей мы разберём опыт СИБУРа в создании, поддержке и развитии DQ (Data Quality — качество данных) сервиса для DWH (Data Warehouse — хранилище данных) в условиях санкций и исчезающих вендоров проверенных и привычных решений. Рассказывать об этом опыте будет Александр Бергер , Lead DQ Analyst в Цифровом СИБУРе, которому посчастливилось лидить процесс создания DQ-сервиса на решениях вендора, который решил покинуть рынок РФ в разгар рабочего процесса.

    habr.com/ru/companies/sibur_of

    #data_quality #data_analysis #soda #качество_данных_(data_quality) #data #сибур_цифровой #промышленность #heavy_digital #нефтехимия #заводы

  7. Импортозамещение Data Quality стека в нефтегазохимии: опыт СИБУРа

    В СИБУРе много данных, которые текут в режиме реального времени с многочисленных датчиков на разных производствах, эти данные нужно собирать, хранить, обрабатывать и анализировать, чтобы компания могла принимать правильные бизнес-решения. И от качества инфраструктуры для работы с данными зависит рентабельность производств и прибыль компании в целом, а это жизненно важные показатели. В небольшом цикле из двух статей мы разберём опыт СИБУРа в создании, поддержке и развитии DQ (Data Quality — качество данных) сервиса для DWH (Data Warehouse — хранилище данных) в условиях санкций и исчезающих вендоров проверенных и привычных решений. Рассказывать об этом опыте будет Александр Бергер , Lead DQ Analyst в Цифровом СИБУРе, которому посчастливилось лидить процесс создания DQ-сервиса на решениях вендора, который решил покинуть рынок РФ в разгар рабочего процесса.

    habr.com/ru/companies/sibur_of

    #data_quality #data_analysis #soda #качество_данных_(data_quality) #data #сибур_цифровой #промышленность #heavy_digital #нефтехимия #заводы

  8. Импортозамещение Data Quality стека в нефтегазохимии: опыт СИБУРа

    В СИБУРе много данных, которые текут в режиме реального времени с многочисленных датчиков на разных производствах, эти данные нужно собирать, хранить, обрабатывать и анализировать, чтобы компания могла принимать правильные бизнес-решения. И от качества инфраструктуры для работы с данными зависит рентабельность производств и прибыль компании в целом, а это жизненно важные показатели. В небольшом цикле из двух статей мы разберём опыт СИБУРа в создании, поддержке и развитии DQ (Data Quality — качество данных) сервиса для DWH (Data Warehouse — хранилище данных) в условиях санкций и исчезающих вендоров проверенных и привычных решений. Рассказывать об этом опыте будет Александр Бергер , Lead DQ Analyst в Цифровом СИБУРе, которому посчастливилось лидить процесс создания DQ-сервиса на решениях вендора, который решил покинуть рынок РФ в разгар рабочего процесса.

    habr.com/ru/companies/sibur_of

    #data_quality #data_analysis #soda #качество_данных_(data_quality) #data #сибур_цифровой #промышленность #heavy_digital #нефтехимия #заводы

  9. «Иногда твоя работа выглядит магией»: что делают дата-сайентисты в промышленности и почему так востребованы

    Привет, Хабр! Меня зовут Светлана Потапова, я руковожу «Северсталь Диджитал» — подразделением ИТ-функции Северстали, которое занимается разработкой и внедрением решений на основе машинного обучения. Data Science уже давно вышла за пределы ИТ-компаний, шагнула дальше банков и телекома и пришла в промышленность, в том числе тяжёлую. Все обратили внимание на работу с данными, ведь они справедливо считаются новой нефтью, а их правильное использование даёт компаниям существенные преимущества. Обилие разнообразных задач со своей спецификой привело к появлению отдельного направления — Data Science (DS) в промышленности. В этой статье расскажу, зачем становиться дата-сайентистом в промышленности, кто это такой и чем занимается и почему повышать цифровизацию производства непросто, но того стоит.

    habr.com/ru/companies/netology

    #датаинженер #датасайентист #промышленное_программирование #заводы #большие_данные #работа_с_данными #аналитик_данных #промышленность #металлургия #ds

  10. «Иногда твоя работа выглядит магией»: что делают дата-сайентисты в промышленности и почему так востребованы

    Привет, Хабр! Меня зовут Светлана Потапова, я руковожу «Северсталь Диджитал» — подразделением ИТ-функции Северстали, которое занимается разработкой и внедрением решений на основе машинного обучения. Data Science уже давно вышла за пределы ИТ-компаний, шагнула дальше банков и телекома и пришла в промышленность, в том числе тяжёлую. Все обратили внимание на работу с данными, ведь они справедливо считаются новой нефтью, а их правильное использование даёт компаниям существенные преимущества. Обилие разнообразных задач со своей спецификой привело к появлению отдельного направления — Data Science (DS) в промышленности. В этой статье расскажу, зачем становиться дата-сайентистом в промышленности, кто это такой и чем занимается и почему повышать цифровизацию производства непросто, но того стоит.

    habr.com/ru/companies/netology

    #датаинженер #датасайентист #промышленное_программирование #заводы #большие_данные #работа_с_данными #аналитик_данных #промышленность #металлургия #ds