#сппр — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #сппр, aggregated by home.social.
-
Почему проверять гипотезы страшно, а не проверять — ещё страшнее
«А что если … ?» — пожалуй, самый частый вопрос на уме у риск-аналитика. Его хлеб — строить и проверять гипотезы, например, « А что если мы добавим в модель частоту смены адреса? Станет ли точнее наш прогноз по риску дефолта у стартапов?», « А что если учитывать текучку кадров у клиента? Сможем ли мы точнее предсказывать кассовые разрывы?», « А что если мы поднимем лимит по овердрафту у клиентов с идеальной платежной дисциплиной? Как это скажется на их лояльности вдолгую?» В этой статье я рассказываю, как аналитики одной автолизинговой компании наладили конвейер проверки гипотез и перестали дергать своих разработчиков на мелкие изменения логики и правил.
https://habr.com/ru/articles/1031820/
#проверка_гипотез #рискориентированное_мышление #lowcode #бизнеслогика #сппр #гипотезы #скоринг #чемпион #челленджер #модульность
-
Почему проверять гипотезы страшно, а не проверять — ещё страшнее
«А что если … ?» — пожалуй, самый частый вопрос на уме у риск-аналитика. Его хлеб — строить и проверять гипотезы, например, « А что если мы добавим в модель частоту смены адреса? Станет ли точнее наш прогноз по риску дефолта у стартапов?», « А что если учитывать текучку кадров у клиента? Сможем ли мы точнее предсказывать кассовые разрывы?», « А что если мы поднимем лимит по овердрафту у клиентов с идеальной платежной дисциплиной? Как это скажется на их лояльности вдолгую?» В этой статье я рассказываю, как аналитики одной автолизинговой компании наладили конвейер проверки гипотез и перестали дергать своих разработчиков на мелкие изменения логики и правил.
https://habr.com/ru/articles/1031820/
#проверка_гипотез #рискориентированное_мышление #lowcode #бизнеслогика #сппр #гипотезы #скоринг #чемпион #челленджер #модульность
-
Почему проверять гипотезы страшно, а не проверять — ещё страшнее
«А что если … ?» — пожалуй, самый частый вопрос на уме у риск-аналитика. Его хлеб — строить и проверять гипотезы, например, « А что если мы добавим в модель частоту смены адреса? Станет ли точнее наш прогноз по риску дефолта у стартапов?», « А что если учитывать текучку кадров у клиента? Сможем ли мы точнее предсказывать кассовые разрывы?», « А что если мы поднимем лимит по овердрафту у клиентов с идеальной платежной дисциплиной? Как это скажется на их лояльности вдолгую?» В этой статье я рассказываю, как аналитики одной автолизинговой компании наладили конвейер проверки гипотез и перестали дергать своих разработчиков на мелкие изменения логики и правил.
https://habr.com/ru/articles/1031820/
#проверка_гипотез #рискориентированное_мышление #lowcode #бизнеслогика #сппр #гипотезы #скоринг #чемпион #челленджер #модульность
-
Почему проверять гипотезы страшно, а не проверять — ещё страшнее
«А что если … ?» — пожалуй, самый частый вопрос на уме у риск-аналитика. Его хлеб — строить и проверять гипотезы, например, « А что если мы добавим в модель частоту смены адреса? Станет ли точнее наш прогноз по риску дефолта у стартапов?», « А что если учитывать текучку кадров у клиента? Сможем ли мы точнее предсказывать кассовые разрывы?», « А что если мы поднимем лимит по овердрафту у клиентов с идеальной платежной дисциплиной? Как это скажется на их лояльности вдолгую?» В этой статье я рассказываю, как аналитики одной автолизинговой компании наладили конвейер проверки гипотез и перестали дергать своих разработчиков на мелкие изменения логики и правил.
https://habr.com/ru/articles/1031820/
#проверка_гипотез #рискориентированное_мышление #lowcode #бизнеслогика #сппр #гипотезы #скоринг #чемпион #челленджер #модульность
-
Использование машинного обучения при диагностике КИП и динамического оборудования
Современный мир переживает бум развития технологий искусственного интеллекта, помимо чат-ботов, сервисов генерации изображений и т.п. Искусственный интеллект (ИИ) применяется в беспилотных автомобилях, которые уже сейчас ездят по дорогам общего пользования. Это пример того, как ИИ управляет техническим средством, а именно, считывает данные с лидаров и видеокамер и т.п., анализирует их и формирует команды для задания направления и скорости движения автомобиля. На первый взгляд, это мало чем принципиально отличается от управления технологическим оборудованием на промышленных предприятиях. Почему же в современных АСУ ТП не применяют ИИ для формирования управляющих воздействий на исполнительные механизмы?
https://habr.com/ru/articles/991598/
#сппр #sdisol #диагностика_оборудования #прогнозная_аналитика #предиктивная_диагностика #промышленная_автоматизация #промышленная_революция #промышленная_автоматика #промышленное_программирование #параметрическая_диагностика
-
Использование машинного обучения при диагностике КИП и динамического оборудования
Современный мир переживает бум развития технологий искусственного интеллекта, помимо чат-ботов, сервисов генерации изображений и т.п. Искусственный интеллект (ИИ) применяется в беспилотных автомобилях, которые уже сейчас ездят по дорогам общего пользования. Это пример того, как ИИ управляет техническим средством, а именно, считывает данные с лидаров и видеокамер и т.п., анализирует их и формирует команды для задания направления и скорости движения автомобиля. На первый взгляд, это мало чем принципиально отличается от управления технологическим оборудованием на промышленных предприятиях. Почему же в современных АСУ ТП не применяют ИИ для формирования управляющих воздействий на исполнительные механизмы?
https://habr.com/ru/articles/991598/
#сппр #sdisol #диагностика_оборудования #прогнозная_аналитика #предиктивная_диагностика #промышленная_автоматизация #промышленная_революция #промышленная_автоматика #промышленное_программирование #параметрическая_диагностика
-
Использование машинного обучения при диагностике КИП и динамического оборудования
Современный мир переживает бум развития технологий искусственного интеллекта, помимо чат-ботов, сервисов генерации изображений и т.п. Искусственный интеллект (ИИ) применяется в беспилотных автомобилях, которые уже сейчас ездят по дорогам общего пользования. Это пример того, как ИИ управляет техническим средством, а именно, считывает данные с лидаров и видеокамер и т.п., анализирует их и формирует команды для задания направления и скорости движения автомобиля. На первый взгляд, это мало чем принципиально отличается от управления технологическим оборудованием на промышленных предприятиях. Почему же в современных АСУ ТП не применяют ИИ для формирования управляющих воздействий на исполнительные механизмы?
https://habr.com/ru/articles/991598/
#сппр #sdisol #диагностика_оборудования #прогнозная_аналитика #предиктивная_диагностика #промышленная_автоматизация #промышленная_революция #промышленная_автоматика #промышленное_программирование #параметрическая_диагностика
-
Использование машинного обучения при диагностике КИП и динамического оборудования
Современный мир переживает бум развития технологий искусственного интеллекта, помимо чат-ботов, сервисов генерации изображений и т.п. Искусственный интеллект (ИИ) применяется в беспилотных автомобилях, которые уже сейчас ездят по дорогам общего пользования. Это пример того, как ИИ управляет техническим средством, а именно, считывает данные с лидаров и видеокамер и т.п., анализирует их и формирует команды для задания направления и скорости движения автомобиля. На первый взгляд, это мало чем принципиально отличается от управления технологическим оборудованием на промышленных предприятиях. Почему же в современных АСУ ТП не применяют ИИ для формирования управляющих воздействий на исполнительные механизмы?
https://habr.com/ru/articles/991598/
#сппр #sdisol #диагностика_оборудования #прогнозная_аналитика #предиктивная_диагностика #промышленная_автоматизация #промышленная_революция #промышленная_автоматика #промышленное_программирование #параметрическая_диагностика
-
Проактивный риск-ориентированный подход в управлении технологическими процессами
В последнее десятилетие в сфере информационных технологий широкое распространение получили системы с искусственным интеллектом, это обусловлено огромным объёмом цифровых данных, накопленных к настоящему моменту, для обработки и анализа которых потребовались новые технологии. В промышленной автоматизации системы обработки и анализа данных как с технологиями искусственного интеллекта, так и с методами классического математического анализа менее распространены несмотря на то, что каждое предприятие, оснащённое АСУ ТП, обладает значительной базой цифровых данных. В настоящей статье излагаются принципы проактивного риск-ориентированного подхода к управлению технологическими процессами . В первую очередь эта статья ориентирована на технических руководителей промышленных предприятий и эксплуатирующий персонал, так как понимание изложенных принципов поможет не ошибиться в своих ожиданиях от внедрения соответствующих систем, а главное эффективно их использовать, обеспечивая снижение ремонтных затрат и минимизируя риски возникновения аварий.
https://habr.com/ru/articles/971880/
#сппр #предиктивная_аналитика #диагностика_оборудования #проактивный_подход #рискориентированная_модель #промышленная_автоматизация #промышленные_системы_управления #sdisol
-
Проактивный риск-ориентированный подход в управлении технологическими процессами
В последнее десятилетие в сфере информационных технологий широкое распространение получили системы с искусственным интеллектом, это обусловлено огромным объёмом цифровых данных, накопленных к настоящему моменту, для обработки и анализа которых потребовались новые технологии. В промышленной автоматизации системы обработки и анализа данных как с технологиями искусственного интеллекта, так и с методами классического математического анализа менее распространены несмотря на то, что каждое предприятие, оснащённое АСУ ТП, обладает значительной базой цифровых данных. В настоящей статье излагаются принципы проактивного риск-ориентированного подхода к управлению технологическими процессами . В первую очередь эта статья ориентирована на технических руководителей промышленных предприятий и эксплуатирующий персонал, так как понимание изложенных принципов поможет не ошибиться в своих ожиданиях от внедрения соответствующих систем, а главное эффективно их использовать, обеспечивая снижение ремонтных затрат и минимизируя риски возникновения аварий.
https://habr.com/ru/articles/971880/
#сппр #предиктивная_аналитика #диагностика_оборудования #проактивный_подход #рискориентированная_модель #промышленная_автоматизация #промышленные_системы_управления #sdisol
-
Проактивный риск-ориентированный подход в управлении технологическими процессами
В последнее десятилетие в сфере информационных технологий широкое распространение получили системы с искусственным интеллектом, это обусловлено огромным объёмом цифровых данных, накопленных к настоящему моменту, для обработки и анализа которых потребовались новые технологии. В промышленной автоматизации системы обработки и анализа данных как с технологиями искусственного интеллекта, так и с методами классического математического анализа менее распространены несмотря на то, что каждое предприятие, оснащённое АСУ ТП, обладает значительной базой цифровых данных. В настоящей статье излагаются принципы проактивного риск-ориентированного подхода к управлению технологическими процессами . В первую очередь эта статья ориентирована на технических руководителей промышленных предприятий и эксплуатирующий персонал, так как понимание изложенных принципов поможет не ошибиться в своих ожиданиях от внедрения соответствующих систем, а главное эффективно их использовать, обеспечивая снижение ремонтных затрат и минимизируя риски возникновения аварий.
https://habr.com/ru/articles/971880/
#сппр #предиктивная_аналитика #диагностика_оборудования #проактивный_подход #рискориентированная_модель #промышленная_автоматизация #промышленные_системы_управления #sdisol
-
Проактивный риск-ориентированный подход в управлении технологическими процессами
В последнее десятилетие в сфере информационных технологий широкое распространение получили системы с искусственным интеллектом, это обусловлено огромным объёмом цифровых данных, накопленных к настоящему моменту, для обработки и анализа которых потребовались новые технологии. В промышленной автоматизации системы обработки и анализа данных как с технологиями искусственного интеллекта, так и с методами классического математического анализа менее распространены несмотря на то, что каждое предприятие, оснащённое АСУ ТП, обладает значительной базой цифровых данных. В настоящей статье излагаются принципы проактивного риск-ориентированного подхода к управлению технологическими процессами . В первую очередь эта статья ориентирована на технических руководителей промышленных предприятий и эксплуатирующий персонал, так как понимание изложенных принципов поможет не ошибиться в своих ожиданиях от внедрения соответствующих систем, а главное эффективно их использовать, обеспечивая снижение ремонтных затрат и минимизируя риски возникновения аварий.
https://habr.com/ru/articles/971880/
#сппр #предиктивная_аналитика #диагностика_оборудования #проактивный_подход #рискориентированная_модель #промышленная_автоматизация #промышленные_системы_управления #sdisol
-
Как мы выстроили экосистему разработки на 1С в Росатоме и победили техдолг
Понимаю, звучит сильно, но давайте расскажу, как мы это сделали. Платформа 1С — одна из ключевых платформ для бизнес-автоматизации в Росатоме. Выбрали 1C потому, что нужны отечественные системы, способные выдерживать большую нагрузку и масштабироваться. Сейчас на поддержке и в разработке у нас 28 централизованных систем, каждая из которых содержит под капотом десятки, а иногда и сотни информационных баз. Всего для их обслуживания задействовано более 600 серверов: это серверы лицензирования, серверы среднего звена и серверы СУБД. Каждая система развивается и насчитывает не менее 8–12 % изменений в год, а иногда и больше. Всем этим занимается 750+ сотрудников. Мы собрали единый центр управления всеми этими информационными системами, где видны дашборды производительности по базам и по запросам, где регистрируются ошибки, куда стекается информация об анализе кода и архитектуры. Мы называем это центром управления техдолгом, с помощью которого каждый день этот самый техдолг контролируется и побеждается. Для нас техдолг — это совокупность ошибок по журналу регистрации, медленных запросов, замечаний статического анализатора кода и замечаний архитектурных проверок.
https://habr.com/ru/companies/greenatom/articles/840454/
#техдолг #атомная_отрасль #архитектурные_проверки #1С #СППР #анализ_систем
-
Как мы выстроили экосистему разработки на 1С в Росатоме и победили техдолг
Понимаю, звучит сильно, но давайте расскажу, как мы это сделали. Платформа 1С — одна из ключевых платформ для бизнес-автоматизации в Росатоме. Выбрали 1C потому, что нужны отечественные системы, способные выдерживать большую нагрузку и масштабироваться. Сейчас на поддержке и в разработке у нас 28 централизованных систем, каждая из которых содержит под капотом десятки, а иногда и сотни информационных баз. Всего для их обслуживания задействовано более 600 серверов: это серверы лицензирования, серверы среднего звена и серверы СУБД. Каждая система развивается и насчитывает не менее 8–12 % изменений в год, а иногда и больше. Всем этим занимается 750+ сотрудников. Мы собрали единый центр управления всеми этими информационными системами, где видны дашборды производительности по базам и по запросам, где регистрируются ошибки, куда стекается информация об анализе кода и архитектуры. Мы называем это центром управления техдолгом, с помощью которого каждый день этот самый техдолг контролируется и побеждается. Для нас техдолг — это совокупность ошибок по журналу регистрации, медленных запросов, замечаний статического анализатора кода и замечаний архитектурных проверок.
https://habr.com/ru/companies/greenatom/articles/840454/
#техдолг #атомная_отрасль #архитектурные_проверки #1С #СППР #анализ_систем
-
Как мы выстроили экосистему разработки на 1С в Росатоме и победили техдолг
Понимаю, звучит сильно, но давайте расскажу, как мы это сделали. Платформа 1С — одна из ключевых платформ для бизнес-автоматизации в Росатоме. Выбрали 1C потому, что нужны отечественные системы, способные выдерживать большую нагрузку и масштабироваться. Сейчас на поддержке и в разработке у нас 28 централизованных систем, каждая из которых содержит под капотом десятки, а иногда и сотни информационных баз. Всего для их обслуживания задействовано более 600 серверов: это серверы лицензирования, серверы среднего звена и серверы СУБД. Каждая система развивается и насчитывает не менее 8–12 % изменений в год, а иногда и больше. Всем этим занимается 750+ сотрудников. Мы собрали единый центр управления всеми этими информационными системами, где видны дашборды производительности по базам и по запросам, где регистрируются ошибки, куда стекается информация об анализе кода и архитектуры. Мы называем это центром управления техдолгом, с помощью которого каждый день этот самый техдолг контролируется и побеждается. Для нас техдолг — это совокупность ошибок по журналу регистрации, медленных запросов, замечаний статического анализатора кода и замечаний архитектурных проверок.
https://habr.com/ru/companies/greenatom/articles/840454/
#техдолг #атомная_отрасль #архитектурные_проверки #1С #СППР #анализ_систем
-
Искусственный интеллект: помощник или игрушка?
2023 год можно назвать годом ИИ, особенно с учетом хайпа вокруг ChatGPT. Но действительно ли ИИ — панацея? Сможет ли он лишить работы людей? Давайте разберемся в этом вопросе.
-
Искусственный интеллект: помощник или игрушка?
2023 год можно назвать годом ИИ, особенно с учетом хайпа вокруг ChatGPT. Но действительно ли ИИ — панацея? Сможет ли он лишить работы людей? Давайте разберемся в этом вопросе.
-
Искусственный интеллект и цифровые советники. Часть 1: Введение
Это первая статья из цикла, посвященного одному из самых перспективных направлений в области искусственного интеллекта - системам поддержки принятия решений (СППР). Также их называют Decision Support System (DSS) или цифровые советники.
-
Искусственный интеллект и цифровые советники. Часть 1: Введение
Это первая статья из цикла, посвященного одному из самых перспективных направлений в области искусственного интеллекта - системам поддержки принятия решений (СППР). Также их называют Decision Support System (DSS) или цифровые советники.