Цифровая сталь северсталь базовый уровень
Обновлено: 04.05.2024
Привет, Хабр! Я, Мария Лорман, и в компании «Северсталь» я занимаюсь трансформацией IT как частью глобального изменения в группе компаний. Одним из знаковых проектов для нас стала программа развития цифровых компетенций для сотрудников.
Тезис о том, что надо учиться постоянно, в вовлекающем формате и короткими уроками под задачу, уже давно у всех в работе. Это требует пересмотра подходов к обучению в фундаментальных дисциплинах и в прикладном обучении в больших компаниях, а «Северсталь» — компания большая. Возможно, наша история успеха — не эталон и не самая показательная, но она точно о том, как идея, команда и ответственность за будущее способны сделать продукт, который удивительно хорошо подходит большинству.
Итак, в металлургическую компанию пришла цифровая трансформация, с ожиданиями и вызовами, которые коротко можно описать так: изменись или умри. Портфель проектов грандиозный, технологий за бортом еще больше, lead-time внедрения, как это принято в нашей стране, пятилетка. И пока шла генерация идей, формировались команды под стройки века, нашей объединенной команде IT и HR была поставлена задача подумать, какие новые цифровые компетенции потребуются сотрудникам, чтобы инвестиции в стройки не пропали даром. В 2023 году в компании будут завершены первые стратегические цифровые проекты. К этому времени должны быть созданы цифровые компетенции во всех подразделения. Должны появиться те, кто способен предлагать идеи по цифровизации процессов в подразделении, например, по ускорению ввода данных или по автоматизации процессов на основе анализа зависимостей причин и следствий.
Команда потратила полгода на формирование методологии, идентифицировала, что должно входить в программу обучения. Doing digital — овладение конкретными технологиями и программами — важно и необходимо, но не менее важно и being digital – формирование нового отношения к технологиям. Воспитание этого нового мышления — одна из целей, которую поставила «Северсталь» перед собой. Мы решили, что надо учить do, чтобы сформировать be, которое придёт вместе со знанием и принятием технологий. У нас не было сомнений, что обучение должно быть массовым и коснуться всех 50 000 сотрудников в компании.
Безусловно, мы предполагали воспользоваться услугами мудрой консалтинговой компании, но никто не был готов сформулировать целостный подход. Очень важно, что запрос на развитие исходил из команды топ-руководителей, и развитие сотрудников уже более двух лет входит в постоянную повестку штаба цифровой трансформации.
Многое из того, что происходит сейчас в части присутствия в онлайне, было предсказуемо уже в конце 2019 года, и пандемический год только усилил все складывающиеся тренды. Понимая это, мы выбрали для доставки контента сотруднику мобильное приложение, игру и вдохновляющий дизайн. Нам очень хотелось убедительно проверить гипотезу о том, что геймеры в сравнении с негеймерами обладают более гибким мышлением и делают важный вклад в эволюцию.
Итак, в конце 2019 года у нас есть все вводные, чтобы приступить, и первое, что мы делаем, это ставим задачу: 1 апреля должен быть запущен базовый уровень обучения. Включаем обратный отсчёт.
Мы в январе, и у нас НЕТ:
защищённого бюджета на реализацию;
готового контента и команды, которая его напишет.
А что же у нас ЕСТЬ?
Excel, в котором есть описание компетенций и что мы хотим проверять на выходе из программы у сотрудников;
определены 4 компетенции: кибербезопасность, цифровое взаимодействие, цифровизация процессов, работа с данными;
понятна методология проверки знаний — технология тестирования;
созрело понимание того, что уроки должна писать текущая IT-команда и представители бизнес-подразделений.
Чтобы успеть за 3 месяца, нам надо было выбирать готовое решение, потому что по нашим расчетам на написание движка и стабилизацию ушло бы больше 3 месяцев, плюс геймификация была бы первым опытом для нашей внутренней команды разработки. Из дюжины претендентов мы выбрали Castle Quiz.
Далее, дизайн. Мы посмотрели, с кем компания уже работает, потому что кто летал, тот знает: нет ничего простого в согласовании дизайна в крупных компаниях. Нам был нужен вдохновляющий ролик, такой, чтобы отличался от всего, что снимали до этого. Команде Freemotion удалось быстро создать видео, которое было и про цифру, и про сталь. Основная цель видео — показать, как цифра проникает на наши рабочие места, что нужно брать под контроль своё обучение, и для этого есть инструмент — «Цифровая сталь». Красивой истории о том, как мы придумали название, нет, но оно точно появилось в чате генерации идей на тему, как это и должно происходить сейчас. Хороший бренд получился.
Но вернёмся к срокам: 1 апреля мы выложили первую версию программы обучения на базовый уровень — 4 курса по 10-15 уроков в каждом, битвами для промежуточного закрепления пройденного материала и финальным тестом для контроля полученных знаний. Знакомясь с материалами и успешно отвечая на вопросы тестов, сотрудник зарабатывает баллы, строит виртуальный завод и получает разнообразные «ачивки». Быстро набрать баллы и закрепить пройденный материал помогают «дуэли»: пользователи соревнуются в ответах на вопросы курса в онлайн-режиме. Можно вызвать на «баттл» коллегу или случайного пользователя, а если повезет, то и топ-менеджера.
Мы запустили фокус-группу на прохождение и тестирование первой версии базового уровня, а сами продолжали разрабатывать новые уроки и готовить видео. 10 апреля мы сделали масштабный анонс программы с вовлечением корпоративных сетей, речей CEO и CIO и приглашением широкой аудитории (несколько тысяч пользователей) пройти обучение до конца мая. Курс базового уровня был рассчитан не более, чем на 10 часов изучения материала, в конце предлагался квалификационный тест и возможность перейти на средний уровень, который был ещё не готов, плановая дата запуска — 1 июня. Еще до конца мая мы привлекли на платформу обучения 10 000 сотрудников, то есть в два раза больше аудитории, которая была таргетирована.
Стоит еще раз вернуться к концепции базового уровня: это курс про основы цифровых компетенций, рассчитанный на всех сотрудников горно-металлургической компании. А что такое 50 000 сотрудников? Это значит, что потенциально курс должен быть интересен и моей маме, то есть аудитория курса варьируется от продвинутых цифровизаторов до сотрудников без ежедневного доступа к ПК. Особенная ценность состоит в том, что все примеры проводятся на технологиях металлургического производства, и мы уделяли внимание в курсе базового уровня возможностям применения того или иного тренда на конкретном предприятии.
С момента публикации курса базового уровня мы стали больше походить на команду VK или Facebook. Почему у меня возникают такие ассоциации? Потому что мы стали перестраивать свой продукт так, чтобы понравиться конечному массовому потребителю. Главное здесь было не забывать основы, то есть не свалиться совсем в глубокий поиск, потому что, как написано выше, методологию с топ-командой мы согласовали, это и были наши рамки. Считаю, что решение собирать любые разрезы статистики и обратной связи, уметь копить данные и обрабатывать стало залогом формирования неравнодушной команды и источником бесконечного вдохновения. Улучшения, которые мы реализовали в части навигации по платформе, слушая наших пользователей, не поддаются счету: от цвета текста и исправления фактологических ошибок в текстах уроков до закладок и формирования базы знаний на основе платформы.
Если анализировать негативную обратную связь, то больше всего нам досталось за геймификацию — в консервативной корпоративной культуре осталось много адептов классического образования с устным экзаменом и письменными контрольными работами, противников формата ЕГЭ и профессионалов, которые никогда не тратят время на игры. Но мы смотрим на меняющийся мир, необходимость динамично и в цифровой среде принимать нестандартные решения и видим, что геймеры являют собой сообщество, которое имеет более высокие познавательные навыки в сравнении, например, со мной. Мне вот категорически скучно играть, а может быть, я просто боюсь, что не смогу остановиться.
Так вот, наши противники геймификации требуют, чтобы мы заменили дуэли и битвы на платформе на стандартный тест на качество изучения пройденного материала. Мы всей командой почти год смотрим на это требование, которое достаточно сильно уронило NPS нашего приложения, но вот недавно отодвинули его в конец бэклога на основании изучения своей аудитории. Если сравнивать нелояльных к геймификации сотрудников и лояльных, то в статистике мы видим, что наибольшее число недовольных подходом у нас в аудитории из числа руководителей среднего звена и выше, но и там этот процент не выше 15%. Да, это всё аудитория, которая принимает решения и влияет на исполнение стратегии развития компании, но когда вы создаёте приложение для 50 тысяч сотрудников, оно должно быть создано по законам продуктов цифрового рынка. Более того, если это фича, которая не позволит доставить контент до каждого, ты от неё отказываешься. Это прекрасное чувство, когда статистика помогает формировать выбор. Или вот, например, как стартовали с анонимными участниками на платформе в дуэлях, а потом долго решали, а как нам делать персонализацию. В итоге мы сделали кнопку с возможность выбора, публиковать ли свою фамилию на платформе.
Эта публикация появилась, как итог размышлений о преимуществах продуктового подхода при реализации цифровых продуктов, для того чтобы еще раз вспомнить, какой неподъёмной казалась задача на первый взгляд и как легко и приятно совершенствоваться сейчас. Работая уже над третьим курсом обучения на платформе, открывая клуб экспертов «Цифровой стали» и постоянно обновляя перечень курсов в оффлайн программе обучения цифровым технологиям для сотрудников бизнес-подразделений, я фиксирую для вас и для себя, что же было самым главным:
Методология и рамки, на которые можно было опереться, ещё это можно назвать видением целевого результата. Мы знали всегда, какие ключевые навыки должны демонстрировать наши сотрудники.
MVP, пилот, можно называть как угодно. Если говорить о приложении, то мы нашли готовое решение, которое нам максимально подходило. Если говорить о программе обучения для продвинутых сотрудников из бизнес-подразделений, то это пилотная аудитория.
Метрики и данные: от публичных дашбордов статуса прохождения обучения и NPS, Индекса возврата на платформу до попытки оценить уровень развития цифрового подразделения через объём использования технологий и инструментов.
Команда. Банально, но никуда без этого. Наша команда — это альянс IT и HR с вовлечением особо заинтересованных сотрудников из бизнес-подразделений. Это те, кто постоянно много учится, чтобы иметь право учить других. Это те, кто постоянно ставит себя на место своего студента или пользователя. Это те, с кем ты совпал по всем параметрам в этом проекте.
Созданный внутри «Северстали» с учётом всего этого и всего за три месяца продукт, активно развиваемый командой уже на протяжении полутора лет, позволяет компании сегодня предлагать обучение по новым технологиям и внедрённым решениям в удобном формате, служит целям информирования о цифровизации и развлекает сотрудников в командировках и по дороге на работу и с работы. Команда создателей не устает внимательно относиться к любой обратной связи и по-прежнему начинает свой день с прочтения комментариев учащихся на платформе «Цифровая сталь».
«Несерьёзный» подход. Как обучить сотрудников цифровым навыкам?
«Северсталь» начала цифровую трансформацию бизнеса несколько лет назад в соответствии с обновлённой стратегией компании. За это время мы запустили и развиваем онлайн-продажи металлопродукции, внедрили data-driven (англ. — управляемый данными) подход к управлению производством, автоматизировали систему контроля качества продукции за счёт компьютерного зрения и многое другое. С повсеместным внедрением технологий и их усложнением возникает вопрос: как сотрудникам, не связанным с ИТ, во всём этом разобраться? Ведь рано или поздно цифровизация дойдёт до каждого подразделения, и люди должны быть к этому готовы. Решение одно — нужно провести масштабное обучение работников основным цифровым компетенциям.
К приходу цифровых решений должны быть готовы сотрудники разных направлений — как офисных, так и производственных. Современным металлургам важно понимать, как работает машинное обучение, и уметь управляться с роботизированными погрузчиками. Офисным работникам (и, кстати, не только им) необходимо уделять внимание кибербезопасности и работе с данными. В то же время всем нужен разный уровень погружения в тему: кто-то будет напрямую работать с той или иной технологией, кому-то нужно просто быть в курсе цифровых решений, существующих в компании. Ответом на этот вызов стало разделение обучения на несколько уровней: базовый, средний, продвинутый и экспертный. По нашим расчётам, первым уровнем к 2023 году должны овладеть почти 50 000 сотрудников компании, первыми двумя — все сотрудники топ-4000. Продвинутый и экспертный уровни предусматривают индивидуальные программы в соответствии с профессиональными потребностями. Единой платформой для обучения базовому и среднему уровню цифровых компетенций стала «Цифровая сталь», в основе которой — геймификация.
овладеют базовым уровнем обучения к 2023 году
Цифровая сталь
«Цифровая сталь» — это игра, цель которой — построить своё цифровое металлургическое предприятие. Пользователь зарабатывает баллы, отвечая на вопросы онлайн-квиза по 4 направлениям обучения: «Кибербезопасность», «Работа с данными», «Цифровое взаимодействие» и «Цифровизация процессов».
Каждый урок состоит из справочной информации, тестовых вопросов, дополнительных текстовых материалов и видео. По завершении курса пользователь проходит финальный тест. Казалось бы, это стандартный набор, но мы выделили несколько моментов, которые вовлекают пользователя и удерживают его на нашей платформе.
Во-первых, микролернинг. Это предоставление образовательного контента небольшими порциями, которые не требуют много времени для изучения, но в то же время позволяют что-то узнать и запомнить. На прохождение каждого направления базового уровня требуется 2—3 часа, на среднем уровне — 15—20 часов. После каждого тестового вопроса есть ещё один вопрос на повторение и закрепление материала. Быстрый результат, подкрепляемый вознаграждением (баллами и игровыми бонусами), воодушевляет пользователя пройти ещё один урок, а затем ещё один.
Время прохождения обучения
Во-вторых, дуэли с коллегами. Это, пожалуй, основной игровой компонент, который работает на закрепление пройденного. Пользователь соревнуется в онлайн-режиме с коллегами (случайно выбранными или с теми, кого он пригласил в игру) на знание вопросов курса. Победитель дуэли получает больше баллов в копилку. Проходить этот этап можно неоднократно, вызывая всё новых и новых сотрудников.
В-третьих, личный и командный рейтинг. Пользователи могут создавать команды и вместе зарабатывать баллы, продвигаясь вверх по турнирной таблице. Всё же «доска почёта», хоть и виртуальная, побуждает наших сотрудников продолжать обучение и выводить команду своего подразделения в топ. Пока игра не предусматривает дополнительного вознаграждения за набранные баллы.
Наконец, пользователей, по нашей оценке, вовлекает близость обучающего контента к тому, с чем они сталкиваются в своей работе. Все изучаемые технологии мы объясняем на основе собственных кейсов: у нас накоплен большой опыт внедрения моделей машинного обучения, беспилотного транспорта, интернета вещей роботизации процессов — примеров оказалось достаточно для полноценного курса. Разработка учебных материалов базового и среднего уровней велась внутри компании и заняла полгода. Нам важно, чтобы пользователь не только усвоил, что такое, например, цифровой двойник, но и понял, что эта технология успешно применяется на его предприятии и, возможно, скоро появится и в его цехе.
Игры, в которые играют люди
показатель NPS (Net Promoter Score) у «Цифровой стали»
Мы рассчитываем, что практическая польза от обучения будет выражаться в следующем:
Увеличение доли сотрудников, успешно отразивших кибератаку, до 100% в перспективе 2023 года.
Рост количества авторов, статей и комментариев в корпоративной базе знаний Confluence и рост популярности соцсети Yammer и корпоративного портала среди сотрудников (эти инструменты рассматриваются в курсе «Цифровое взаимодействие»), то есть тотальный обмен знаниями между сотрудниками.
Снижение количества заявок на консультации в ИТ-службу по простым вопросам: в рамках курса описаны правила взаимодействия с каталогом ИТ-услуг, и пользователь сможет эффективнее и быстрее оформлять свои запросы.
Также мы рассчитываем, что сотрудники, ознакомившись с новыми технологиями в компании, смогут предлагать свои идеи по усовершенствованию текущих процессов на своём рабочем месте: как на производстве, так и в офисе. В «Северстали» уже давно действует «Фабрика идей», где сотрудники могут подать свои предложения по улучшению производственных процессов.
Что мы можем посоветовать из собственного опыта?
Во-первых, content is the king — адаптируйте контент под нужды своей компании и отрасли. Если это нефтегазовая отрасль, рассматривайте цифровые месторождения или определение дефектов на нефтепроводах с помощью машинного зрения. Если ритейл, — алгоритмы машинного обучения для формирования программ лояльности и т. д. Привязка учебного материала к реалиям сотрудника поможет ему быстрее сориентироваться и, что немаловажно, потом применять эти знания на практике.
Во-вторых, определите области, в которых необходимо массовое обучение: работа с инструментами Microsoft, поведение в соцсетях, кибербезопасность, аналитика big data — список можно продолжать бесконечно. Однако лучше сосредоточиться на нескольких темах, которые применимы в работе студентов, чтобы обучение было эффективнее.
В-третьих, не бойтесь использовать геймификацию. Этот «несерьёзный», на первый взгляд, инструмент помогает увлечь сотрудников даже самых серьёзных профессий и должностей.
Цифровая металлургия: результаты хакатона от «Северстали»
С 22 февраля по 20 марта «Северсталь» при поддержке Russian Hackers провела онлайн-хакатон для аналитиков и разработчиков в сфере поиска и анализа данных с общим призовым фондом 700 000 рублей. Хакатон прошел отлично и даже превысил ожидания. Самое время подвести итоги.
Немного о самом хакатоне
На хакатон мы пригласили профессиональных разработчиков и аналитиков и предложили участникам четыре актуальных бизнес-задачи:
Задача 1. Управление ликвидностью. Провести исследование данных по затратам на энергоресурсы за несколько лет, проанализировать возможности обогащения внешними данными, определить значимые факторы влияния, построить прогнозную модель с пошаговым разъяснением принципов построения.
Задача 2. Мониторинг цен. Разработать инструмент, помогающий специалисту планировать цену на закупку запасных частей к спец. технике.
Задача 3. Автоматический поиск поставщиков. Разработать алгоритм парсинга товаров, исследовать данные во внешних источниках, разработать программы подготовки информации и требуемом разрезе.
Задача 4. Анализ контрагентов. Провести исследование имеющихся данных и попробовать спрогнозировать просрочку по контрагенту, предложить, как обогатить модель иными данными.
Ну а теперь — о результатах и победителях
На участие в хакатоне было подано свыше 1000 заявок. Более 60 команд из 40 городов России загрузили решения на отборе.
После рассмотрения и оценки загруженных решений наше жюри отобрало 27 команд для участия в финальном туре. Ну и наконец, в финале победило в треках и номинациях 5 команд. Их решения представляем ниже.
Победитель трека «Управление ликвидностью» и победитель номинации «Лучшее решение хакатона» — команда Oops I did it again.
• Елена Бровченко, дополнительные и внешние данные;
Команде помогала Анна Баранова, которой отдельная благодарность от Oops I did it again. Особенность именно этой команды в том, что все участники собрались вместе прямо перед хакатоном, причем для большинства из них это был первый опыт совместной работы в рамках соревнования.
Описание решения команды: Задача хакатона заключалась в прогнозировании транзакций за оплату электроэнергии по нескольким объектам «Северстали» на наборе временных рядов. Ряды нерегулярные и ресемплинг делать нельзя, т. к. бизнес-смысл всей задачи от этого поменяется. Решили композицией из двух моделей. Первая предсказывает даты совершения платежей, а вторая — величину транзакции.
Оказалось, что в каждом ряду присутствуют свои закономерности совершения платежей по дням недели/месяца. Мы сделали реиндексирование датасета по дням, чтобы получить метки дней, когда совершались транзакции. Затем на них обучили модель предсказания дня транзакций по рядам. Также мы смогли значительно увеличить точность за счет того, что мы трансформировали таргет в кумуляту по месяцам и предсказывали именно кумуляту. Затем путем дифференцирования кумуляты-прогноза возвращались к прогнозу, который нужен бизнес-заказчику, а именно казначейству «Северстали».
Приз участникам команды — 300 тысяч рублей и мерч от организаторов.
Отзыв команды о хакатоне: «Нам очень понравилось, что было несколько треков, плюс достаточно длительный отборочный период для генерации и проверки гипотез. Спасибо организаторам за помощь, оперативную связь и предельную четкость условий. Спасибо команде! Здорово, что нам всем повезло встретиться и сделать такую крутую работу».
Победитель трека «Мониторинг цен» — команда «Белый пёс».
• Анастасия Батхина, PhD, академический директор в НИУ ВШЭ, основатель и СЕО международного технологического стартапа InMind, Нью-Йорк;
• Виталий Мальцев, Data Scientist.
Описание решения команды: Мы скачали данные биржевых котировок, затем провели анализ возможности их использования в качестве признаков модели. Разделили товары на 3 группы, сгенерили большое количество данных на котировках и построили модели для части товаров. Сделали пример пользовательского меню. Важный момент — в нашем примере предсказание цены только на сегодняшний день. Для генерации признаков на другие дни просто не хватило времени.
Приз участникам команды — 100 тысяч рублей и мерч от организаторов.
Отзыв команды о хакатоне: «Понравился хакатон тем, что было сразу несколько интересных и нетривиальных задач, у каждой из которых мы видели сразу несколько альтернативных решений. Благодаря этому хакатон получился аналитическим, нетипичным соревнованием, где все блендят решения ради тысячной доли метрики на лидерборде».
Победитель трека «Автоматический поиск поставщиков» — команда Ezee.
Александр Сергеев, капитан;
Алексей Шкиль, бэкенд;
Никита Гетьман, фронтенд;
Дмитрий Меренков, CJE;
Евгений Васильев, Data Scientist.
Описание решения команды: мы фактически с нуля разработали комплексное решение для автоматизации поиска и скоринга поставщиков на надежность. Решение состоит из 7 модулей, каждый из которых обладает своими метриками качества и может развиваться отдельно.
В рамках решения разработаны:
адаптивный механизм парсинга на основе ML модели классификации, позволяющий определять, какой тип URL парсится — портал/маркетплейс или индивидуальный сайт поставщика.
предложена ML модель определения типа поставщика (прямой/ посредник)
предложена ML модель скоринга поставщиков
разработаны схемы процессов + прочая информация.
Отзыв команды о хакатоне: «Наша команда взяла для решения задачу поиска поставщиков. Ключевая идея — разработать алгоритм, который по номенклатуре автоматически найдет поставщиков необходимых товаров. Важно, чтобы это была не просто табличка, но и дополнительная информация о поставщиках. Например, индекс надёжности. Причем алгоритм должен был отсортировать поставщиков по этому индексу. Это позволит автоматизировать процесс и оптимизировать время работы человека за компьютером».
Победитель трека «Анализ контрагентов» — команда Optimal
Делёв Александр, Data Scientist;
Захаров Алексей, Data Scientist;
Юрченко Петр, Data Scientist.
Описание решения команды: мы решали задачу «Анализ контрагентов», в которой было необходимо построить модель предсказания возможности задержки платежа в случае работы с контрагентом по постоплате. Бизнес-цель — повышение точности прогнозирования просрочек (для снижения рисков компании) и возможное увеличение объема портфеля на условиях постоплаты. Мы построили 2 модели: для контрагентов, с которыми компания «Северсталь» еще не работала и, соответственно, никакой истории взаимодействия с ними нет, и для контрагентов, с которыми сотрудничали хотя бы 1 год, и в этом случае была возможность добавить в модель важные признаки по работе с контрагентом в прошлом. В обоих случаях использовались модели градиентного бустинга, для которых подбирались гиперпараметры с помощью библиотеки hyperopt и трешхолд по метрике Юдена. Модели позволят сократить количество просроченных платежей минимум в 3 раза.
Победитель номинации «Лучшее решение по версии участников» — команда «5 денег».
Круть Дарья, аналитик;
Обидина Екатерина, аналитик;
Феоктистов Дмитрий, Data Scientist;
Гурьянов Евгений, фронтенд;
Спицын Николай, аналитик, машинное обучение.
Описание решения команды: мы разработали решение, которое поможет сотрудникам компании:
парсить данные с различных сайтов и собирать их в одном месте
собирает и самостоятельно подсчитывает различные метрики, в том числе и классические финансовые показатели
использует метрики из различных областей для систематической оценки контрагента
на основе полученной оценки формирует рейтинг контрагентов, который отображается не только в списке, но и на личной странице каждого из контрагентов
В целом, как наши ожидания, так и ожидания участников оправдались, все остались довольны результатами. Что касается самих решений, то вполне возможно, что некоторые из них будут опробованы «в полевых условиях» и внедрены в нашей компании.
Это мероприятие было «пробным шаром» в сторону создания профессионального комьюнити в области цифровизации корпоративных процессов. Мы, «Северсталь», хотим развивать это направление и дальше расширять области потенциального взаимодействия с участниками рынка — фрилансерами, любителями хакатонов и аутсорсерами. Летом мы планируем провести митап, в т.ч. с участниками хакатона, чтобы рассказать о прогрессе тех кейсов, которые мы прорабатывали вместе, а также анонсировать наш дальнейший трек работы в этом направлении. Расскажем об этом чуть позже — следи за анонсами нашего блога.
Цифровая сталь северсталь базовый уровень
Цифровая трансформация бизнеса неизбежна. Коронакризис способствовал перераспределению сил, и теперь в технологическую гонку могут вступить еще больше участников рынка.
Пандемия еще раз обратила внимание на необходимость внедрения цифровых инструментов: по оценкам экспертов, легче пережить кризис будет тем компаниям, которые успели диджитализировать бизнес-процессы. Но если новые технологии так активно проникают в разные сферы бизнеса и в будущем этот процесс ускорится, значит ли это, что стать «цифровыми» должны все сотрудники компании? Или цифровизация — дело профессионалов IT-служб?
Мы ответили на этот вопрос однозначно: нам важна цифровизация всех сотрудников, а задача компании — дать необходимый набор цифровых навыков и умений.
Зачем цифровые знания шахтерам и металлургам
Металлургические и горнодобывающие компании, как ни странно это может прозвучать для читателей, оказались в авангарде цифровизации промышленности. Сейчас в угольных шахтах есть Wi-Fi, на металлургическом комбинате рабочие с помощью VR учатся реагировать на непредвиденные ситуации, бизнес-процессы отражены в интерактивных дашбордах, нейросети контролируют качество проката, а искусственный интеллект управляет крупными промышленными агрегатами.
Технологии не замещают сотрудников: лучшие результаты получаются только при совместной работе. В будущем эта связка будет только крепнуть.
Мы готовим сотрудников к такому формату работы и заинтересованы в предложениях о цифровизации рабочих процессов, поэтому решили провести массовое обучение персонала цифровым компетенциям.
Когда мы говорим об обучении всей компании, то мы прекрасно понимаем, что представителям разных специальностей требуется разная степень погружения в цифровые знания, поэтому мы разделили обучение на базовый, средний, продвинутый и экспертный уровни. По нашим расчетам, первым уровнем к 2023 году должны овладеть все 50 тыс. сотрудников компании, первыми двумя — все сотрудники топ-4000. При этом мы не закрываем возможность переходить на следующий уровень: если человек хочет повысить свои знания и понимает, что ему это пригодится, он может сдать тест и перейти дальше.
Вместе с базовыми знаниями придет понимание того, что могут технологии. Прокачавшись на среднем уровне, сотрудники смогут участвовать в создании проектов и решений.
В результате должно сформироваться профессиональное сообщество, которое станет генерировать новые предложения о цифровизации компании.
Конечно, мы не ожидаем, что проходчик в шахте или горновой доменной печи потеснят IT-специалиста, но, пройдя обучение, они смогут говорить на одном языке, обладать единым набором информации и эффективнее работать над совместными проектами. Продвинутый и экспертный уровни предусматривают индивидуальные программы.
Вызови коллегу на батл
Для обучения сотрудников базовому и среднему уровню компетенций мы создали платформу «Цифровая сталь». Это онлайн-квиз, в котором пользователь проходит обучение четырем дисциплинам: «Кибербезопасность», «Работа с данными», «Цифровое взаимодействие» и «Цифровизация процессов».
Каждый урок квиза состоит из справочной информации и вопросов по ней. Он снабжается полезными ссылками и видео по теме. Знакомясь с материалами и успешно отвечая на вопросы тестов, сотрудник зарабатывает баллы, строит свое виртуальное предприятие и получает ачивки.
Быстро набрать баллы и закрепить пройденный материал помогают «дуэли»: пользователи соревнуются в ответах на вопросы курса в онлайн-режиме.
Можно вызвать на батл коллегу или случайного пользователя, а если повезет, то и топ-менеджера: программа обучения рассчитана на всех, руководители тоже участвуют.
В конце изучения дисциплины пользователя ожидает большой итоговый тест с разбором ошибок.
Рейтинг пользователей и команд обновляется ежедневно. На прохождение каждой дисциплины базового курса требуется 2-3 часа, а на среднем уровне придется выделить уже больше времени — 15-20 часов. Проходить обучение можно в любое время, если это не мешает должностным обязанностям.
Контент с собственного производства
Важно отметить, что контент для всех курсов «Цифровой стали» создавали сотрудники компании, и он во многом строится на ее кейсах. На подготовку каждого уровня у них ушло по три месяца, и материалы продолжают дорабатываться: исправляются неточности, добавляется актуальная информация.
Цифровая трансформация стартовала несколько лет назад, и к этому моменту у нас накопился большой опыт внедрения технологий. По каждой изучаемой технологии у нас есть собственный кейс, на котором мы можем объяснить, как она работает.
Например, внедрение промышленного интернета вещей разбирается на примере системы удаленного мониторинга локомотива или системы автоаттестации продукции, которые успешно работают на предприятиях компании.
Роботизация процессов рассматривается на примере робота Егора, который помогает обрабатывать заявки на плановые отпуска сотрудников, или на примере беспилотного внутрицехового транспорта для перевозки заготовок.
Технологию машинного обучения помогает понять модель для управления скоростью движения полосы на непрерывно-травильном агрегате. Конечно, мы могли бы объяснить тему роботизации на примере Boston Dynamics, а интернет вещей — на примере «умного холодильника», но тогда у сотрудника не появилось бы привязки новых знаний к его реальному опыту, к тому, с чем он сталкивается на работе.
Нам важно показать пользователю, что все, что он узнал из курса — не фантастика, а уже существует на его предприятии.
Главный KPI — новые идеи
Существует фраза: «Образование — это то, что остается, когда все выученное забывается». Эффективность обучения измерить сложно, но мы определили для себя некоторые метрики.
Мы рассчитываем, что после аттестации всех сотрудников снизится количество пользователей, поддавшихся на фишинг или кибератаки. Курс о методах цифрового взаимодействия, в котором мы рассказываем о базе знаний Confluence, приведет к появлению большего числа авторов и редакторов статей на этом ресурсе и активизирует обмен полезной информацией в компании.
Мы ожидаем снижение объема заявок на консультации по IT-вопросам, потому что в рамках курса пользователям предлагаются пути для более быстрого и эффективного решения вопросов. Программа максимум — увидеть рост предложений по цифровизации процессов от сотрудников и их конверсию в реальные проекты.
Как достичь максимума
«Цифровая сталь» только стартовала, но мы уже анализируем поведение и отклики пользователей, изучаем восприимчивость к такому роду обучения и подстраиваем программу, чтобы проходить ее было удобно и интересно. Мы планируем использовать полученные инсайты для формирования новых образовательных программ.
Компаниям, которые задумываются об обучении сотрудников цифровым навыкам, мы бы посоветовали:
Когда любишь свою работу, идея по ее улучшению может прийти в голову в любой момент. Так и произошло в 2016 году, когда я увидел обычный бытовой дрон, который соседи по даче купили своему ребенку. Я попробовал поуправлять квадрокоптером на участке, а он в какой-то момент улетел за сарай, где в узком проходе между забором лежали доски. С той точки, где я находился, их было не видно, но дрон их снял на камеру с отличным качеством. И вдруг я понял: коптеры можно использовать для осмотра и съемки труднодоступных конструкций на территории предприятия!
Меня зовут Горбунов Михаил, я — главный инженер центра «Домнаремонт», который входит в дивизион «Северсталь». Сегодня я расскажу о применении беспилотников для сбора информации и контроля некоторых видов работ на комбинате.
Как мы управляем надежностью производственного оборудования огромной вертикально-интегрированной компании
Привет, Хабр! Большинство людей хотят получить максимум эффекта, прикладывая минимум усилий. Например, было бы круто создать идеальный сервис для клиента, но потратить на это как можно меньше денег. Или повысить уникальные товарные свойства продукта без соразмерного увеличения себестоимости. А как думаете, можно ли существенно снизить затраты на техническое обслуживание и ремонт оборудования и при этом повысить его общую эффективность? Мы в «Северстали» сделали это!
С вами снова Ольга Пешина, я развиваю цифровизацию ремонтных процессов и сегодня расскажу, как создавали программный комплекс стратегического управления ремонтными процессами — ПО «Надежность».
Как автодеплой ускорил разработку нашей системы управления производственными процессами
Помните, недавно мы рассказывали, как несколько лет создавали нашу систему управления производственными процессами (MES)? Мы бы ее еще дольше создавали (и тому были объективные причины, включая переоценку своих сил подрядчиками), если бы не он. Автодеплой нам в помощь!
Я, Куликов Алексей, являюсь техническим архитектором MES-системы, хочу рассказать о том, как мы пришли к развертыванию MES-приложения при помощи автоматизированных решений и как это оптимизировало нашу работу.
Почему в «Северсталь Диджитал» сделали свою библиотеку для организации кода в машинном обучении и к чему это привело
Привет! Меня зовут Кирилл Трибунский, я ведущий разработчик отдела архитектуры и разработки “Северсталь Диджитал”. Сегодня я расскажу про нашу библиотеку Typed Blocks, задача которой — снизить порог входа в разработку с машинным обучением и избавить дата-сайентистов от рутины при переносе проектов в продуктив. Библиотека появилась на свет, как водится, через боль команд «Северсталь Диджитал» от решения однотипных задач при выводе кода в продакшен. Она позволяет разбивать код на независимые блоки и вести однотипную разработку вне зависимости от типа используемого транспорта. Статья, как и сама Typed Blocks, будет интересна дата-сайентистам, которые не хотят много кодить. А также программистам, неравнодушным к опциональной статической типизации в Python, которую вовсю использует Typed Blocks. Автор идеи и создатель библиотеки — Даниил Зубакин, за что ему большое спасибо!
Как организовать управление моделями процессов — рассказываем на примере металлургической компании
Промышленные компании работают с сотнями цифровых и математических моделей. Мы в «Северстали» разработали схему, которая стандартизирует этот процесс. Я, Максим Андреев, архитектор MES "Северстали" расскажу, как мы к ней пришли.
Цифровая металлургия: результаты хакатона от «Северстали»
С 22 февраля по 20 марта «Северсталь» при поддержке Russian Hackers провела онлайн-хакатон для аналитиков и разработчиков в сфере поиска и анализа данных с общим призовым фондом 700 000 рублей . Все предложенные нами задачи имели отношение к бизнес-задачам в металлургическом производстве. Хакатон прошел отлично и даже превысил ожидания. Самое время подвести итоги.
Как мы 8 лет создавали систему управления производственными процессами (MES) и что из этого вышло
MES (manufacturing execution system) — система управления производственными процессами, которая решает задачи синхронизации, координации, анализа и оптимизации выпуска продукции на производстве. Относится к классу систем управления уровня цеха, но может использоваться и для интегрированного управления производством на предприятии в целом. Мы честно пытались использовать покупную коробочную версию от умудренных опытом автоматизации производства зарубежных коллег. Они даже пробовали переписать ее под нас, но не смогли! И тогда мы расчехлили наш старый Delphi, а наши эксперты превратились в разработчиков и сели его допиливать. Расскажем, как все было.
Как мы делали оптимизатор, который сократил планирование графика порезки металла с 5 часов до 5 минут
Привет! На связи Анна Данилова и Михаил Телков из центра компетенций Quintiq в «Северстали». Мы тут сделали один классный оптимизатор для производства и хотим о нем рассказать. Немного фактов: активная фаза проекта заняла 26 недель; на стадии разработки реализовано 137 задач; пока тестировали оптимизатор, выявили и решили 86 инцидентов, а за первый месяц эксплуатации — ни одного тикета на изменение; сделали так, что фактические затраты на проект оказались в 4 раза меньше первоначальной оценки; консультантами были европейские коллеги, поэтому иногда задачу осложняли языковые трудности. Но все работает.
Аналитика в металлургии: онлайн-хакатон от «Северстали» и McKinsey
Высокие технологии проникают во все отрасли бизнеса и промышленности, не исключая, конечно же, металлургию. Благодаря разным технологиям металлургические предприятия более эффективно используют ресурсы, мониторят качество продукции, улучшают показатели непрерывности процесса производства.
Но нет предела совершенству! И поэтому мы в ПАО «Северсталь» совместно с McKinsey и при поддержке Russian Hackers решили провести онлайн-хакатон для аналитиков и разработчиков в сфере поиска и анализа данных. Может быть, это как раз вы или ваши друзья?
Как и зачем мы создаем собственную платформу для управления VR-симуляциями
Хабр, привет! С вами снова Денис Колупаев, руководитель разработки AR/VR в “Северстали”.
С тех пор как я рассказывал о внедрении у нас AR/VR-симуляций, прошел почти год (и поэтому поводу мы даже сделали поздравительное видео), и за это время у нас появилось много новостей. После внедрения технологии и увеличения количества симуляций мы столкнулись с проблемой: а как лучше всего управлять этим парком? Мы пробовали разные решения, но в результате разработали свою платформу для управления AR/VR-симуляциями. Если вас это заинтересовало — за подробностями прошу под кат.
«Хотим дашборд» — что на самом деле это значит и как создавать дашборды, которыми реально будут пользоваться
Гибкая аналитическая отчетность — звучит интересно, выглядит как светлое будущее и интригует бизнес-пользователей. Но когда они сталкиваются с реальными гибкими инструментами, то понимают, что работать с ними не так-то уж просто. И что они скорее предпочли бы статичную, но грамотно созданную визуализацию.
Я, Табулина Светлана, старший консультант по управлению данными в компании «Северсталь». Я расскажу, как мы используем SAP Analytics Cloud для создания дашбордов, как выясняем настоящие потребности бизнеса и как научились создавать аналитику, которой реально пользуются.
Автоматические последовательности: как освободить оператора от ручного труда, ничего при этом не сломав
В быту мы часто используем автоматические последовательности (АП), но даже не задумываемся об этом. Потому что обычно это проходит быстро и без вау-эффекта. Совсем другое дело на производстве, или при запуске ракет с кучей орбитальных спутников на борту, или в кино.
Но вернемся в реальность и рассмотрим применение АП на производстве. Меня зовут Константин Семаков, в «Северстали» я создаю и настраиваю автоматические последовательности для агрегатов. Хочу поделиться своим опытом: как мы создаем автоматические последовательности и настраиваем их, находим ошибки и ускоряем работу оборудования.
Как мы сделали программу обучения и приложение в большой компании за 3 месяца
Зачем инженеру-конструктору нужны свойства материала и где их взять
Хабр, привет. Меня зовут Олег Копаев, я руковожу командой компьютерного моделирования в компании «Северсталь». Моделирование производства и использования продукции помогает компаниям сократить затраты. Вместо того чтобы экспериментировать на реальном производстве, лучше сначала смоделировать и отладить процесс и только затем запускать производство.
Но чтобы от расчетов была польза, нужно учесть все нюансы. В том числе это касается физических свойств материалов. Если использовать стандартные шаблоны и не учитывать специфику производителя, то результаты таких расчетов могут не сойтись с реальностью.
Я расскажу, почему важно получать полные физические свойства материалов, где их взять и какие возможности это открывает.
Смотрим на металлолом глазами Хищника: как это помогает в производстве стали
При переплавке металлолома важно, чтобы в нем не было посторонних предметов и жидкостей. Любой опасный предмет в лучшем случае нарушит технологию плавки, а в худшем — приведет к травмам. Например, зимой в металлоломе часто встречается лед, который вовремя плавки вызывает так называемые «хлопки» и может повредить оборудование стоимостью в миллионы рублей.
Я, Никита Лазарев, сотрудник сервиса Open Innovations в компании «Северсталь». Расскажу, как мы совместно с технологами «Северсталь Вторчермета» и сотрудниками Дирекции по техническому развитию и качеству использовали тепловизор для поиска обледеневшего лома на промплощадке «Северсталь Вторчермета» и каких результатов добились.
Системы неразрушающего контроля: как они помогают выпускать продукцию в условиях непрерывной работы агрегатов
Хабр, привет. Я, Роман Юшков, работаю руководителем направления систем неразрушающего контроля в «Северстали». Я расскажу, как на металлургическом производстве осуществляется контроль качества и как в условиях непрерывной работы агрегатов удается добиться единообразия характеристик выпускаемой продукции.
В статье мы будем говорить о специализированных измерительных комплексах — системах неразрушающего контроля (СНК), которые автоматизируют многие этапы проверок. На территории череповецкой промплощадки ПАО «Северсталь» на всех этапах изготовления продукции функционирует порядка 240 измерительных комплексов, а наша служба обеспечивает внедрение технологий СНК на производстве, техническое обслуживание систем и экспертную поддержку.
Читайте также: