Заказчики: Восточная Горнорудная Компания (ВГК) Подрядчики: АйТи Про (IT Pro) Продукт: АйТи Про: BI.QubeВторой продукт: Microsoft Azure Третий продукт: Microsoft Power BI Дата проекта: 2018/09 — 2020/08
|
Технология: Data Quality - Качество данных
Технология: MDM - Master Data Management - Управление основными мастер-данными
Технология: PaaS - Platform As A Service - Бизнес-платформа как сервис
Технология: IaaS - Инфраструктура как услуга
Технология: PaaS - Platform As A Service - Бизнес-платфор
|
2020: Разработка инструмента для решения типичных проблем в горнодобывающей промышленности
Целью проекта являлась разработка инструмента для решения типичных проблем в горнодобывающей промышленности, таких как оптимизация загрузки самосвалов и минимизация простоя экскаваторов. Решались аналитические задачи соотнесения эффективности каждого водителя с производительностью всего парка техники, выявления и предотвращения причин потерь, вызванных нарушениями в регламенте обслуживания, некорректной ритмичностью связанных процессов, другими факторами.
Важной частью проекта стала цифровизация управления машинами на основе данных телеметрии (IoT), которые продукт BI.Qube извлекает в оперативном режиме с удалённых территорий, консолидирует с данными учётных систем, трансформирует и подготавливает для различных сценариев использования. Наши заказчики получают: актуальную, с обновлением каждые 15 минут, аналитику по многочисленным процессам, которые сопутствуют добыче. Консолидацию процессов, которые не фигурировали в учётных системах. Целостное восприятие текущего состояния по каждому технологическому процессу.
Поскольку частота обновления данных составляет 15 минут, эффективно проработаны механизмы автоматического секционирования как в кубах, так и в хранилище. Решение благодаря реализации в Azure работает в режиме, приближенном к реальному времени (событие в аналитике появляется максимум через 15 минут после фиксации в учётной системе), экономически выгодно отсутствием наземной инфраструктуры и возможностью гибкого масштабирования.
Решение готово для тиражирования для добывающих предприятий, которые консолидируют данные по процессам добычи, перевозки полезных ископаемых (угля, руды) и пустой породы, данные по взрывным работам, бурению, дроблению, простоям, грузообороту, машино-сменам и т.д. Исходные данные могут браться как из учётных систем, так и вводятся через MDS. Данный инструмент решает проблему отсутствия актуальной аналитической информации о производственных процессах на удалённых территориях.
Технологии: Индивидуальное решение BI.Qube включает построение процесса загрузки и трансформации данных на базе Microsoft Integration Services, аналитического хранилища данных Microsoft SQL Server, многомерной витрины данных Microsoft Analysis Services и интерактивных визуальных отчётов Microsoft Power BI. Заполнение плановых и внесистемных данных реализовано на базе Microsoft Master Data Services. Архитектура: IaaS в Azure. Ключевые особенности системы: Корпоративное Хранилище Данных, структурирующее и объединяющее информацию из разнородных системных источников, и обогащающее данными внесистемного учёта. Интеграция с MES-системой – организовано регулярное получение оперативных показателей производства по следующим процессам: Добыча, Вскрыша, Грузооборот самосвалов, Расстояние перевозки Угля/Вскрыши, Простои техники. Вся справочная информация (подрядчики, сотрудники, техника, пункты погрузки/разгрузки, породы и т.д.) автоматически поддерживается в актуальном состоянии; Интеграция с учётной транспортно-весовой системой - справочные и оперативные данные регулярно передаются в КХД по процессам транспортировки угля в порт. Выполнена интеграция с Автоматизированной системой учёта топлива, с целью сбора информации по балансу ГСМ. Результат – сквозной учет ГСМ.
Настроена возможность внесистемного ввода информации по процессам, учёт которых не ведётся в информационных системах компании (дробление, буровзрывные, отгрузка угля судами) посредством стандартного web-интерфейса MDS или через Excel. Развёрнуты компоненты конвейера трансформации и обработки данных, с периодичностью в 15 минут получающего все изменения, фиксируемые в информационных системах - источниках данных. Организован реляционный слой хранилища данных с управлением справочниками в виде модели Data Vault. Реализованы многомерные OLAP витрины, позволяющие в режиме Self-Service BI получать аналитическую информацию в любых необходимых разрезах. Ежедневные сводные отчёты для руководства компании и детальные по отдельным направлениям визуальные интерактивные отчёты реализованы в Power BI.