К нам из цеха пришли инженеры и попросили сделать ИТ-систему.



Если вы знакомы со спецификой «суровых производственных мужчин», то знаете, что от них это звучит примерно так же, как «тыквенный смузи и веганский стейк, пожалуйста», — ещё два года назад мы о таком проявлении доверия к ИТ со стороны производства даже мечтать не могли. А тут оказалось, что им нужен инструмент, чтобы контролировать износ сегментов УНРС (установки непрерывной разливки стали), потому что это не только убирает рутину, напрямую влияет на качество продукта — слитков стали, но и снижает потенциальный риск прорыва сегмента с расплавом.



Итак, знакомьтесь, вот один из ручьёв УНРС:







Сверху на УНРС приходит ковш, снизу выпадает огромный слиток стали — сляб. Если вы думаете, что достаточно просто залить сталь из ковша в формочку, то нет. Надо, чтобы всё это равномерно остыло, иначе внутри будут раковины, трещины и другие неприятности. Поэтому процесс такой: сверху буфер, бассейн-накопитель для жидкой стали, дальше каскад сегментов-обработчиков. Сталь проливается вниз, а каждый сегмент охлаждает её. В бассейн подаются ковши с расплавом, которые его наполняют.



Самое опасное в УНРС — не уследить за износом какого-то одного из сегментов, по которому идёт расплав, постепенно превращаясь в сляб. И оказалось, что можно свести такую вероятность к нулю, если избавиться от кучи отдельных бумажных документов и автоматизировать контроль.



Технологи хотели от нас предельно простого работающего решения, чтобы они в каждый момент очень чётко представляли себе статус каждого узла машины. Никакой математики. Никакого дата-майнинга. Никаких нейросетей. Никаких сложных научных исследований.



Сейчас покажу результат.
Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/706608/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=706608

Зачастую скорость разработки зависит не только от знаний основ языка ABAP и хорошо написанной спецификации на разработку, но и от применения способов быстрого написания кода.

Например, представители проекта Brainscape подсчитали, что при условиях восьмичасового рабочего дня, использование горячих клавиш может сэкономить любому сотруднику до 8 рабочих дней в год, а у разработчиков выгода от их использования может быть ещё выше.

Поэтому я решил обобщить свой опыт по ускорению написания кода на ABAP в этом материале. Напишите в комментариях, как вам кажется, сколько рабочего времени у вас получится сэкономить с использованием этих приемов.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/707402/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=707402

Бывает, чтобы заглянуть в подшипник, нужно разобрать полстанка, и всё это — ради профилактики дефекта. Зачастую бывает, что до того, как что-то реально поломается, узел начинает издавать определённый звук. Замечали, что опытные водители на любую нетипичную вибрацию реагируют чутко и с подозрением? Точно так же и сотрудники наших производств знают, как должен «звучать» станок. Ещё из далёкого прошлого нам достался вполне рабочий метод преобразования ультразвука в слышимый звук с помощью доски: бывает, рабочие со стажем лет так в 30 прикладывают обычный деревянный брусок на полметра к узлу и внимательно вслушиваются.



Где-то год назад на производстве ВИЗ-Сталь мы решили проверить, можно ли с помощью поиска ультразвуковых аномалий определить, что происходит с агрегатом в тот момент, когда он ещё только собирается начать ломаться.



Решение выглядит вот так:







На фото вы видите микрофонную решётку с камерой в середине, способную построить акустическую карту пространства. Решётка подключается к ноутбуку, где уже проводится уже анализ звука.







Результаты получились очень интересные.
Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/704866/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=704866

Берём 6 рулонов металла с предыдущего передела, разматываем в печи отжига, получаем стендовую партию из 6 рулонов электротехнической стали с почти одинаковой структурой. Нужно обрезать их до товарных рулонов.



Правила игры такие:

• На металле появляются дефекты, чаще всего по краям, но и в середине попадаются тоже. Их в рулон пускать нельзя.


• Дефекты нужно вырезать, но на один итоговый рулон допускается не больше трёх швов.


• Итоговые рулоны могут быть разной ширины, но не меньше определённой длины.

То есть мы можем обрезать сталь по краям, если дефект попался у кромки, и получить тонкий рулон без изъянов. Или вырезать участок с дефектом и получить широкий рулон, но со швами.



Задача — оптимально разложить заказанные рулоны примерно по 3,5 тонны в стендовой партии из рулонов по 9 тонн длиной 4,5-5 километров. Перевалка станины на разную ширину стоит денег, и часто это дороже, чем вернуть 200-300 метров стали назад в переплавку.



То есть задача сводится к тому, чтобы за минимум шагов получить максимум полезного металла. Мы называли это «Каждый сам себе Пикассо», потому что каждый мастер резал в соответствии со своей личной и сугубо субъективной картиной мира. Нам казалось, что до оптимизации там ой, как далеко.



В обычной истории мы бы полгода «бодались», потом придумали бы интеграцию и робот стал бы говорить «человекам», как раскраивать. Но тут всё пошло несколько иначе и началось странное.
Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/699290/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=699290

Дробилка с выдвигаемым конусом



Сначала в карьере весело бахает инженерный заряд, а потом к нам приезжает поезд с рудой. Это здоровенные камни, которые надо раздробить на части, а части перетереть в щебень, а щебень потом — в песок. На каждом этапе, если дробить слишком мелко, то будет перерасход энергии и износ машин, а если слишком крупно — этот перерасход и износ лягут на следующий этап.



Это чистая оптимизационная задача: надо дробить в заданном коридоре и всем будет счастье. Проблема в том, что мы не знаем, слишком мелко мы дробим или слишком крупно. Конвейер огромный, едет со скоростью 3,15 метра в секунду, глазами люди там ничего отличить не могут. А нужно знать фракционный состав руды.



Советские инженеры это решили специальным ведром, которое зачерпывает руду раз в 24 минуты и кладёт в тестовый бункер. Через каждые пять зачерпываний бункер опустошается на несколько сит, просеивается, и после этого человек взвешивает, сколько руды осталось на каждом из них. Так мы получали данные механическим способом раз в два часа.



И тут такие приходим мы из ИТ и говорим производству: а хотите в реальном времени? Производство сначала крутит пальцем у виска, а потом говорит, что хочет. Потому что цена эффекта — 115 миллионов рублей в год.
Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/696534/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=696534

Привет, всем!

Предполагаю, многие уже знакомы с «npm» (менеджер пакетов), файлом «package.json» и командой для установки пакетов «npm install». Тема моей на следующем шаге, когда после успешно выполненной команды «npm install» появляется файл «package-lock.json». Он создается для любых операций, в которых npm изменяет дерево «node_modules» или файл «package.json». Описывает точное дерево зависимостей, которое было сгенерировано, так что последующие установки могут генерировать идентичные деревья, независимо от промежуточных обновлений зависимостей.

О том, как это работает — мой туториал.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/680316/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=680316

Привет, Хабр! Меня зовут Никита Кретов, я бригадир рудного двора на липецкой площадке Группы НЛМК. И хотя сейчас у нас теплая золотая осень, мы вовсю готовимся к морозам. Расскажу, зачем зимой мы нагреваем вагоны с сырьем — не просто нагреваем, но еще и целыми вагонами опрокидываем (прямо, как на этом фото).







Опрокидываем мы круглогодично, в вот нагреваем только в холодное время года (как раз сейчас оно, увы, не за горами), и мы кое-что придумали, чтобы делать это эффективнее.
Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/675892/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=675892

Привет! Продолжаю рассказ про интеграционную платформу на базе Apache Kafka и про то, как мы постарались гармонично вписать ее в непростую ИТ инфраструктуру группы НЛМК.

Напомню, что в первой части статьи были описаны соглашения об именовании топиков, подход к реализации ролевой модели и соглашение по базовой схеме данных. Здесь расскажу, как сделали универсальное охлаждение для всех данных из Kafka в корпоративное хранилище на базе Hadoop, про сервис доставки сообщений в ИС и про разработанные сервисы, доступные на нашем Self-Serves портале.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/686778/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=686778

Наша планета состоит из железа на 34,6 %, но оно в основном спрятано довольно глубоко. Большая часть доступного — в рудах в виде оксидов. При обработке руды происходит два процесса: нагрев (который переводит металл в жидкое агрегатное состояние) и связывание кислорода чем-то с более сильной химической связью, например, углеродом. Для этих целей идеально подходит уголь: он позволяет получить в простой печи нужную температуру и сам по себе во многом состоит из углерода. Сжигая оксиды железа внутри кучи угля, мы можем выплавлять металл чуть ли не в ямах в земле.



Увы, но для промышленного применения просто уголь не подходит. Ямы в земле обладают очень низким КПД. Для того чтобы повысить КПД, нужно увеличивать геометрический размер печи, а при увеличении её размера растёт высота столба топлива-восстановителя. В современных доменных печах у нас она может достигать 18 метров. А это очень толстый слой, но если этот слой не будет газопроницаем, то нарушатся конвекционные процессы, позволяющие происходить нагреву и восстановлению железа. И нарушится ещё несколько процессов, в частности, не будет правильного горения из-за отсутствия отвода газов.



Важна способность топлива восстанавливать CO₂. Если она станет высокой, то углерод будет восстанавливать не металл, а превращать перегоревшую CO₂ в CO, что резко ухудшит процесс выплавки. Кокс помогает и горению и восстановлению. Он делается нагревом смеси углей при 1000+ °C без доступа кислорода, когда смесь сначала переходит в пластическое состояние, а потом частицы начинают спекаться между собой.



Проблема только в том, что кокс исторически готовился на основании экспертного мнения технологов (основанного на опыте и не всегда системного с точки зрения математики). Примерная формула есть, а точная — только в голове у технолога с 40-летним стажем в виде интуитивного понимания.



Мы придумали способ, как соединить экспертное знание с математикой.
Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/688038/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=688038

НЛМК- большая компания, производственные активы которой располагаются в разных регионах России и за рубежом. Перед нами стояла задача спроектировать и внедрить новую интеграционную платформу, которая могла бы быть использована для организации информационного обмена, учитывала специфику производственных предприятий и особенности решений, внедренных на протяжении последних десятков лет.

Меня зовут Илья Макаров, я работаю архитектором решений и в статье расскажу про архитектуру цифровой платформы НЛМК, из каких компонент, помимо Apache Kafka, она состоит, к каким соглашениям по именованию топиков и договоренностям по передаче данных мы пришли, как всем этим управляем.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/682978/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=682978

Вот приехал вагон лома, мы опускаем туда краном два огромных магнита и передвигаем ими внутри вагона. Так мы разгружаемся:







Если вы присмотритесь к этому лому, то увидите, что он не совсем чистый: где-то есть земля, где-то — тряпки, где-то может попасться ветка дерева. Несмотря на подъём магнитом, из-за того, что железяки у нас довольно корявые, за них цепляется мусор и потенциально может уйти в переплавку. А мы очень не любим, когда на переплавку пытается уехать, например, батарея отопления. Батарея отвратительна, потому что в сантехническом чугуне очень много фосфора, и её надо обрабатывать дополнительно. Древесина и тряпки вообще не плавятся, а горят, земля повышает количество шлака, и поэтому все они не только портят расплав, но ещё и сильно уменьшают КПД электродуговой печи за счёт дополнительных затрат энергии. Поэтому мы очень хотим контролировать качество лома.



Ещё лом отличается, в частности, по толщине металла и размеру кусков. Толстый, правильно порезанный лом без мусора вроде разобранных металлоконструкций мостов — дорогой, а тонкий, мелко накрошенный и с землёй вроде полежавшего на пляже разбитого вдребезги холодильника, — дешёвый.



Естественно, поставщики не стремятся сильно очищать лом, потому что, чем больше там будет мусора, тем меньше металла нужно для поставки — это им выгодно. А потребители лома готовы мириться с порогами в 1,5-2 % мусора (это закреплено в ГОСТах и ТУ), но не больше.



И вот здесь на разгрузку ворвались наши цифровизаторы, очень быстро и очень весело решив проблему. Точнее, они решали одну проблему, а в результате получилось нечто даже более крутое.
Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/683084/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=683084

Представим ситуацию – вам надо сделать небольшой отчет на основе данных из другой системы. Звучит обыденно и вы сразу в голове представляете, что надо будет делать: узнать какие будут входные данные и в каком виде они к нам поступят, какая будет логика отчета (что на что надо умножить и т.д.) и в каком виде отчет должен быть представлен (график, диаграмма, таблица и т.д.), реализовать.

Но что, если я вам скажу, что это должна быть не какая-то новая система, а плагин для Jira. Все вышесказанное никуда не уходит, но добавляются нюансы. Вот о таких нюансах (и как не вылететь из-за них из всех разумных сроков) эта статья.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/681874/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=681874

Часто Java-разработчикам требуется реализовать запланированные задания. Современные реалии диктуют нам, что система должна быть масштабируемой, то есть вне зависимости от количества реплик и распределения нагрузки мы ожидаем выполнения задания по условиям, которые были определены на входе. Существуют готовые решения для реализации jobService. Используя базу данных, можно написать собственное решение этой задачи, а при возникший трудностях, разбираться с тем, что же пошло не так. С одной стороны, вероятность ошибки больше, чем с готовым решением, но с другой стороны в своем коде разбираться и вносить правки проще, чем в общедоступной библиотеке. Кроме того, собственная реализация будет учитывать особенности системы, в нашем случае, это реактивность. В статье подробнее описаны плюсы и минусы этих подходов.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/679162/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=679162

Есть такой особенный газ — доменный. Чтобы распоряжаться побочным продуктом работы металлургических печей (доменным газом) с пользой и экономией, на НЛМК построена утилизационная теплоэлектроцентраль — УТЭЦ. Как раз на УТЭЦ мы сделали предиктивную систему - она умеет видеть будущее и это позволяет нам экономить более 2 млн кубов природного газа в год. При чем тут природный газ, когда, вроде бы, начали говорить про доменный, дальше в посте.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/680314/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=680314

Представьте себе огромный ковш с жидким чугуном. В нём есть две примеси, которые мешают ему стать качественной сталью: фосфор и сера. Фосфор удаляют в конвертере на первом этапе выплавки стали, а вот серу нужно как-то убрать заранее. Для этого в расплав вдуваются реагенты вроде оксида магния, которые в ковше реагируют с серой, и продукты реакции всплывают наверх в виде шлаков типа пенки на молоке.



Ковш при этом накрыт крышкой-платформой, температуры там не самые приятные для электроники. У нас есть максимум 10 минут на то, чтобы снять этот шлак с помощью скиммера (такого огромного железного скребка), затем выдвижная стрела сильно перегревается. Задача — убрать почти всю серу из расплава.



Раньше задача решалась на глаз: специалисты цеха делали несколько движений скиммером по ковшу, ориентировались на количество оставшегося шлака в поле зрения и решали, что всё, вроде его осталось мало. Но «вроде» никого не устраивало.



А лишние движения скиммером — это лишние несколько тонн потерянного чугуна. Если же сделать движений меньше, чем надо для 95 % удаления, то дальше мы не попадём в физико-химические свойства сортамента стали. К тому же время, уходившее на снятие шлака, разнилось от плавки к плавке: где-то оператор справлялся за четыре минуты, а где-то — за все восемь с половиной. А каждая выигранная минута повышает производительность конвертера.



В итоге мы придумали, что можно поставить камеру около заливочного носка ковша (который обычный человек называет носиком), чтобы видеть количество оставшегося шлака на зеркале и точно определить процент его удаления, который даже через десятилетия опыта на глаз определяется сложно.



Уже полгода система в опытной эксплуатации, и, похоже, можно праздновать победу.
Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/674530/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=674530

Помните задачу о рюкзаке, в который нужно сложить как можно больше ценных вещей при ограниченной вместимости? Подобные головоломки каждый день решают сотрудники «Алтай-Кокса» при загрузке вагонов, только факторов нужно учесть несравнимо больше: грузоподъёмность, фракцию груза, тарифные планы, тип маршрута и много чего ещё. Последний год в этом помогает математическая модель, завернутая в цифровой сервис - об этом (а еще о металлургическом коксе) речь под катом.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/671564/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=671564

Настройка и запуск Apache NiFi и Zookeeper, настройка авторизации по LDAP и работа NiFi по HTTPS, настройка и запуск Apache NiFi Registry, пример запуска NiFi c Kerberos — вот темы, которые будут в этой статье.







Не вижу смысла полностью рассказывать, как настраивать NiFi и NiFi Registry — есть официальная документация и мануалы в сети. Я сосредоточился на ошибках, информации по которым нет, в том числе и на английском. При самостоятельном поиске решения, это реально масса времени. Я провел месяцы в режиме DEBUG и TRACE, чтобы понять, как всё сделать правильно. Готов поделится.
Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/669812/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=669812

Привет, Хабр!

Сейчас для IT-сообщества появляется много новых возможностей. Например, Группа НЛМК открыла более 250 новых вакансий для разработчиков, тестировщиков, IT-архитекторов, инженеров, специалистов по информационной безопасности, UI/UX дизайнеров, аналитиков, руководителей IT-проектов и экспертов по широкому спектру информационных систем.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/656765/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=656765

Привет, Хабр! Беспилотные летательные аппараты (БПЛА) часто используются в горнодобывающем производстве, чтобы ускорить и обезопасить работы в карьерах. В НЛМК мы, в частности, применяем дроны для анализа состояния дорог на Стойленском ГОКе, потому что хорошая дорога позволяет расходовать меньше топлива для автотранспорта, дольше сохранять шины и, конечно, делает работу водителей комфортнее и безопаснее.

Читать далее

https://habr.com/ru/post/650419/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=650419