Компания Factory5 временно не ведёт блог на Хабре Всем привет! Меня зовут Диляра. Я дата‑сайентист команды разработки F5 Platform — low‑code платформы для аналитики данных средних и крупных предприятий. Наша команда разрабатывает математический сервис продукта, алгоритмы обработки данных и модели для пресейл и пилотных проектов, а также занимается их запуском в эксплуатацию. В статье я расскажу о том, с какими типовыми проблемами мы столкнулись при внедрении F5 Platform, какой инструмент разработали для их преодоления, и как он помог нам ускорить проведение пилотных проектов. Я хочу поделиться историей создания F5 Future — no‑code сервиса приложений, призванного облегчить работу дата‑сайентистов и бизнес‑пользователей при проверке гипотез и проведении пилотных проектов по анализу данных.  Дефицит комплектующих, изменение логистических маршрутов, последствия коронакризиса и влияние западных санкций в 2022 году подтолкнули российские промышленные предприятия искать новые способы сохранения и повышения эффективности производства. Промышленным предприятиям нужны решения для оптимизации процессов техобслуживания и ремонта «сейчас» и построения концепции цифрового предприятия «завтра». На старте, как правило, покрываются основные элементы ТОиР, затем можно переходить к расширенным сценариям мониторинга на основе данных телеметрии и к оптимизации планов, и уже после этого внедрять модели предиктивного анализа. В этой статье мы хотим рассказать о том, как оптимизировать планы технического обслуживания и ремонта с помощью системы F5 EAM и ее модуля EAM Optimizer.  Мы в Factory5 постоянно исследуем рынок и отмечаем тенденции развития не только отечественного, но и зарубежного рынка цифровых решений для промышленности. 2022 год стал поворотным в истории многих предприятий: компаниям приходилось трансформироваться под новые реалии, пробовать новое и принимать быстрые решения. Представляем вашему вниманию обзор актуальных трендов рынка применения систем класса EAM (Enterprise Asset Management). Такие системы применяются для автоматизации бизнес-процессов учета, технического обслуживания и ремонта основных фондов промышленных компаний.  В уходящем году для многих компаний остро встал вопрос своевременного пополнения запасов комплектующих и запасных частей. В этой статье хотим рассказать о том, как с помощью современных инструментов по анализу больших данных оптимизировать управление цепью поставок и принимать взвешенные управленческие решения, основанные на реальных данных.   По данным «Коммерсанта», под влиянием западных санкций промышленное производство в России снизилось почти на 4% — предприятия столкнулись с дефицитом импортных компонентов, нарушились привычные партнерские связи и логистические цепочки. Если верить прогнозам инвестгруппы «Финам», отрицательная тенденция в российской промышленности в ближайшее время сохранится. Рост цен на комплектующие, увеличение затрат на транспортировку, дефицит квалифицированных кадров — «долгоиграющие» факторы. Если вашему предприятию эти трудности знакомы не понаслышке, самый верный путь — заняться оптимизацией расходов на техобслуживание и ремонт оборудования. Сегодня мы хотим поговорить о правильном формировании технологических карт, от которых напрямую зависят затраты на ТОиР.   Данных много, а я один: трудовая рутина специалистов по диагностике и инженеров по надежности тесно связана с архивами SCADA, журналами дефектов и ремонтов, многостраничной документацией на оборудование. Однако работа с большими данными может быть эффективной и простой, если в арсенале есть современные инструменты. Сегодня мы расскажем о возможностях выявления отклонений в работе оборудования с помощью решения F5 PMM от российского разработчика Factory5, который может прийти на помощь диагностам даже с минимальным количеством имеющихся данных телеметрии. Эффективные управленческие решения основаны на качественной аналитике данных. Но информации становится больше, а ее анализ — труднее. Всё чаще на помощь компаниям приходит прогнозная или предиктивная аналитика, позволяющая справиться с экспоненциальным ростом информации благодаря использованию методов машинного обучения. В этой статье мы рассмотрим предпосылки и признаки необходимости внедрения платформенных решений, а также укажем на аспекты, о которых надо помнить перед или при внедрении системы. По данным консалтинговой компании Roland Berger, ведущие электроэнергетические компании по всему миру реализуют программы цифровой трансформации. Повсеместное применение больших данных способствует развитию решений предиктивной аналитики, которые сегодня высоко востребованы в энергетике. Прогнозная аналитика позволяет предсказать выход оборудования из строя, объективно оценивать риски и принимать стратегически верные решения. В этой статье мы расскажем о том, как с помощью предиктивного анализа реализовать качественный прогноз энергопотребления и повысить энергоэффективность оборудования генерирующих компаний. По данным Barc, ещё в 2015 году компании, использующие Big Data & Analytics, смогли на 8% увеличить доходы и на 10% снизить затраты. Сегодняшний тренд на цифровизацию и импортозамещение подталкивает руководителей активнее изучать и внедрять аналитику данных в работу своих предприятий. И если раньше анонсы о внедрении Big Data в основном были связаны с пилотными проектами, то сегодня промышленные компании всё чаще рассматривают работу с данными как важную часть корпоративной стратегии развития. Мы занимаемся разработкой ПО для промышленных предприятий, и сегодня обладаем достаточной экспертизой о трудностях, которые могут возникать на каждом из этапов внедрения анализа данных, а также об инструментах для их решения. В этой статье мы разберём весь путь внедрения анализа больших данных на предприятии с использованием этих продуктов. Когда руководителю предлагают испытать в работе новый стандарт, у него возникает резонный вопрос — какую пользу это принесёт предприятию? Особенно когда речь идёт о «необязательных» стандартах, таких как семейство ISO 5500X или стандарт ISO 14224. О том, как он помогает определять и стандартизировать данные предприятия о ТОиР, в этой статье расскажет системный аналитик Factory5 Николай Байдаченко.  Всем привет, на связи российская компания Factory5. Мы занимаемся разработкой и постоянным развитием собственных продуктов для решения задач промышленных предприятий, среднего и крупного бизнеса. Сегодня расскажем о том, как мы ускоряем время проверки гипотез с помощью гибкого сервиса F5 PMM. Купить готовое ПО или разрабатывать самим – один из острых вопросов перед компаниями в эпоху цифровизации. Решение, как правило, зависит от объема ресурсов, которые предприятие готово вложить в это дело, от сроков решения задачи, специфики управления компанией и корпоративных компетенций, которыми она обладает. Однозначного ответа на вопрос, что окажется быстрее и дешевле, нет: каждый из путей предполагает большое количество подводных камней и факторов, влияющих на конечный результат. Важна разумная комбинация с учётом внешнего и внутреннего контекстов. В этой статье порассуждаем о том, как её достичь. Всем привет, на связи Алексей Ершов и Максим Зотов, эксперты Factory5. Сейчас наша компания разрабатывает ПО для анализа промышленных данных, а начинали когда-то с предиктивной аналитики промышленного оборудования. В этой статье расскажем о том, как IoT-технологии и эксперты по оборудованию помогают внедрять её на предприятиях. Привет, Хабр! Мы – Factory5, российский разработчик ПО для промышленных предприятий. Создаём решения для управления производственными активами и интеллектуального анализа больших данных на базе технологий машинного обучения. Сегодня расскажем о том, как наши системы встраиваются в бизнес-процессы и помогают оптимизировать ресурсы. Техническое обслуживание и ремонт могут занимать до 50% операционных затрат предприятия. Сегодня существует много умных решений для автоматизации, улучшения качества и снижения стоимости ТОиР. Одно из таких  — системы мониторинга и прогноза, которые собирают данные об оборудовании, анализируют их и прогнозируют время до возможного отказа. Эта статья является живым очерком о буднях современного тестировщика в agile-команде и рассматривает подход в тестировании, при котором описывается вариант решения проблемы настройки и разворачивания тестируемого приложения. В качестве примера возьмем сервис для поиска данных во временных рядах — Time Series Pattern, разрабатываемый нами на аутсорс.  Меня зовут Роман Мостафин, и я работаю QA-инженером в компании Factory5. Начинаем.  На данный момент многие команды сталкиваются с тем, что сложно обслуживать среду для тестирования в виде стендов, а также с многопользовательским доступом к одним и тем же данным и версионирование этих стендов. Порою эта проблема стоит довольно остро. Решением может быть поднятие сервисов и части систем на локальной машине. К его плюсам относится: легкость версионирования, быстрота разворачивания и настройки. Данное решение применяется в нашей компании для тестирования отдельных сервисов. И сейчас я расскажу, как мы его используем на примере нашего сервиса разрабатываемого на аутсорсе.   Рассказываем на примере пилотного кейса, как с помощью собственного продукта для мониторинга и прогноза технического состояния оборудования мы обнаружили отклонения в работе газоперекачивающего агрегата и определили зарождающиеся дефекты. Разбираем, что такое прогнозные модели, как они устроены и почему им можно доверить вашу технику — на примере прогнозной модели для масляного насоса дизель-генераторной установки тепловоза. Масляный насос — важный элемент оборудования, который отвечает за непрерывную подачу масла в двигатель и за его циркуляцию. От работы насоса зависит срок жизни двигателя, расход топлива и уровень вредных выбросов. О неисправности узла может говорить повышенный расход масла, а также снижение или рост давления масла в двигателе. Однако выявлять потенциальную проблему лучше до таких проявлений — это снизит расходы на ремонт, а также случаи выхода техники из строя и остановки производственного процесса.  Крупная сервисная компания попросила нас разработать систему, которая поможет оценивать состояние масляных насосов дизель-генераторных установок тепловозов. Рассказываем, какой инструмент применили для анализа, как собирали данные и какие получили результаты. Рынок ИТ- продуктов переполнен предложениями платформенных решений для анализа больших данных: их обсуждают, рекомендуют и внедряют, но всем ли они необходимы? Алексей Ершов, эксперт по продуктам Factory5 (входит в группу Ctrl2GO), ответил на главные вопросы об аналитических платформах для ИТ-директоров, менеджеров проектов и других участников data science инициатив на предприятиях.   Этот материал — первая обзорная статья из цикла публикаций о платформах анализа данных.  На связи Factory5 (входит в группу Ctrl2GO) —  российский разработчик аналитических решений для бизнеса на базе умных алгоритмов обработки данных. У нас есть опыт объединения двух разных команд и мы хотели бы им поделиться. С одной стороны, мы развиваем свой продукт, который активно распространяется через партнерскую сеть. И есть команда, которая этим занимается — продуктовая. С другой стороны, мы занимаемся коммерческой разработкой. И для этого тоже есть команда — проектная.  И там и там разработчики, тестировщики, devops-ы, аналитики, менеджеры. Они обмениваются знаниями, напитывают друг друга идеями. Продуктовая команда может передать проект для проверки технологических и продуктовых гипотез в проектную команду, а проектная может сложить результат проекта как технологию в продукт. И то и другое вполне легально происходит, но вот люди из одной команды в другую не переходят никогда. Так как между ними есть большая разница. Она заключается и в процессах работы, и структуре, и целеполагании и даже профиле новых кандидатов. Это бывает сложно объяснить тем, кто не погружен, но Резеда Несынова, исполнительный директор Factory5, разложила всё по полочкам.