Соликамск закладки Кокс

Соликамск закладки Кокс

Соликамск закладки Кокс

Соликамск закладки Кокс


▼▼ ▼▼ ▼▼ ▼▼ ▼▼ ▼▼ ▼▼ ▼▼ ▼▼


Наши контакты (Telegram):☎✍


>>>🔥✅(Написать нам в телеграм)✅🔥<<<


▲▲ ▲▲ ▲▲ ▲▲ ▲▲ ▲▲ ▲▲ ▲▲ ▲▲



ВНИМАНИЕ! ⛔

ИСПОЛЬЗУЙТЕ ВПН, ЕСЛИ ССЫЛКА НЕ ОТКРЫВАЕТСЯ! ⛔

В Телеграм переходить только по ССЫЛКЕ что ВЫШЕ, в поиске НАС НЕТ там только фейки !!! ⛔

Соликамск закладки Кокс










Соликамск закладки Кокс

PRO Соликамск - Новости Соликамска, фото, видео

Соликамск закладки Кокс

✅ Кокаин: что это, эффект от наркотика, последствия приема | Кокаиновая зависимость

Соликамск закладки Кокс

Администрация Соликамского городского округа. Опасные метеорологические явления: не прогнозируются. Неблагоприятные метеорологические явления: не прогнозируются. Ветер неустойчивый слабый. Прогноз накопления вредных примесей в атмосфере 11 сентября ожидаются метеоусловия благоприятные для рассеивания вредных примесей в атмосфере. Log in or sign up to add a comment. Mobile applications List of all projects. We use cookies to improve our service for you. You can accept them or configure them yourself. More information. В Соликамском городском округе отопительный сезон начнется с 9 сентября. Сначала тепло дадут в социальные учреждения — школы, детские сады, больницы и другие. После этого отопление появится в жилых домах. Отопление в домах появится постепенно. В среднем заполнение систем отопления и их выход на оптимальные параметры работы занимает недели. За это время батареи начинают греть в полную силу. Горячая линия по подключению отопления откроется в Соликамском городском округе с 15 сентября. Оставить обращение можно будет на единый номер приема обращений: Show more. Стартует отопительный сезон views. Comments 0. Like 5. Продолжается набор в Пермский батальон 'Парма'. Узнать подробную информацию можно по телефонам: 8 , Соликамск Пермскийкрай. Like 1. Прогноз накопления вредных примесей в атмосфер. За истекшие сутки 09 сентября года на территории Пермского края произошло 9 пожаров: 3 пожара в городе Перми, по 1 пожару в Лысьвенском, Пермском, Верещагинском, Губахинском муниципальных округах, 2 пожара в Чусовском городском округе. К сожалению, на одном из пожаров погиб 1 человек, травмированных не зарегистрировано. Основными причинами возникновения пожаров стали: неосторожное обращение с огнем, нарушение правил устройства и эксплуатации печного оборудования, нарушение правил устройства и эксплуатации электрооборудования. За аналогичный период прошлого года 09 сентября года произошло 7 пожаров. В целях стабилизации обстановки с пожарами 09 сентября года на территории. В Соляной столице осень Делитесь в комментариях своими осенними фотографиями. Like 3. Ежегодно 3 сентября в России отмечается День солидарности в борьбе с терроризмом. Этот день приурочен к трагическим событиям, произошедшим сентября года в городе Беслане, когда в результате террористического акта погибли более человек, в основном женщины и дети. День солидарности в борьбе с терроризмом символизирует единение государства и общества в борьбе с таким страшным явлением, как терроризм. В сентябре года все спортивные мероприятия, организованные СШОР «Олимпиец», будут посвящены этой памятной дате: Осенние старты 'О спорт! Ты - мир' между спортивными отделениями в течение месяца ; День открытых дверей 'Единый день спорта' дата уточняется. Соликамск Перм. Like 4. Локальный центр добровольчества «Актив» ищет новых героев в свою большую семью. Актив ждет тебя, если: тебе от 15 до 23 лет, хочешь быть в гуще всех главных событий города, добрый душой, открытый и искренний, с активной жизненной позицией, ищешь новых знакомств. Волонтёры «Актива» — незаменимые помощники главных городских событий — День города, День молодежи, фестивали, молодежные форумы, марафоны, спортивные соревнования. Волонтеры сотрудничают с Администрацией округа, управлением культуры, спорткомитетом, ДК «Прикамье», Единым добровольческим центром и другими волонтерскими организациями. Скоро «Активу» исполнится 7 лет! В копилке отряда знак «Пермский характер», врученный губернатором Пермского края Дмитрием Махониным. Также «Актив» дважды становился лучшим до. Приглашаем всех на празднование Дня села Тохтуева 'Гуляй, село! Администрация Соликамского городского округа приглашает соликамцев и гостей округа на городское мероприятие-ярмарку «Урожая сбор», которая состоится 9 сентября на Воскресенской площади Соликамского городского округа Соборная площадь с до Like 2. Сухарева прошли соревнования для людей серебряного возраста. Для того, чтобы принять участие в региональном финале они прошли отбор на муниципальном уровне. В итоге заявилось 25 команд, в составе которых по 6 мужчин и 6 женщин. Титулы сильнейших они разыграли в 6 видах: плавании, дартсе, легкой атлетике, настольном теннисе, а также в выполнении нормативов комплекса ГТО. Comments 2. Like 8. All 10

Ганновер Германия закладки Метадон

Вышний Волочек закладки Метамфетамин

Соликамск закладки Кокс

Как «Алтай-Кокс» научился экономить на вагонах миллионы рублей в год / Хабр

Гашиш купить Ретимно Греция

Лирика 300 купить Динская (Краснодарский кр.)

Мозырь Беларусь купить Героин

Кислотные реки, каменные города и другие чудеса Пермского края — «Путешествия» на DRIVE2

Ларнака купить Гашиш

Ядрин купить Мефедрон

Соликамск закладки Кокс

МДМА закладкой купить Москва Новомосковский округ

Лучшее в Соликамске | Подсмотрено

Ар-Русайфа закладки Кокаин

Помните задачу о рюкзаке , в который нужно сложить предметы разного размера и ценности так, чтобы стоимость содержимого рюкзака была максимальной? 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. Кокс в доменных печах выполняет 3 важных функции:. Функцию газопроницаемости за счёт того, что куски кокса долгое время сохраняют форму при высокой температуре. Оно поставляет доменный кокс, литейный кокс, коксовую мелочь, коксовый орешек и коксовую пыль. Уголь привозят составами, а вагоны, которые его привезли, используются для отправки кокса потребителям. При таких объемах даже «ничтожная» оптимизация стоимости дает реальную экономию в несколько десятков миллионов рублей в год. Казалось бы, предприятие получило вагон. Его нужно загрузить продукцией и отправить получателю. Выглядит не так уж сложно, и с этим справится бригада диспетчеров. На деле ситуация гораздо интереснее. По сути для нас это означает, что если отправлять вагоны с большей грузоподъёмностью на более дальние дистанции, а с меньшей на ближние, то мы можем экономить на транспортировке. Соответственно, предприятию выгодно отправлять большие вагоны на дальние расстояния, а вагоны поменьше — на ближние. Но это еще не всё. На стоимость перевозок влияет плата за использование подвижного состава и такие нюансы, как скидки за составы, которые включают 71 вагон и отправляются одному получателю — так называемые прямые отправительские маршруты, которым не требуется сортировка в пути следования. А еще, чтобы не получить штраф за простой вагонов, важно учитывать дату и время их прибытия на станцию и обеспечивать процесс FIFO, то есть первоочередную отправку вагонов, которые первыми прибыли на разгрузку. Мы задумались о том, как можно этот процесс автоматизировать. Кстати, ей уже около 20 лет — она настоящий ветеран, но несмотря на возраст ИС «Транспорт» до сих пор помогает нам в цифровой трансформации. Проанализировали исторические данные: структуру отгрузок по фракциям кокса и направлениям, статистику грузоподъемности вагонов, которые были у нас в наличии. Ну и, собственно, реализовали «жадный алгоритм» решения задачи о рюкзаке. Если читателю статьи известны особенности логистики, то они безусловно знают о том, что в распоряжении клиентов РЖД есть несколько типов вагонов. Условно их можно разделить на «старые» — грузоподъемностью 65, 69, 70 тонн и «новые» — тонн. Поэтому загружать 4 «новых» вагона значительно выгоднее, чем 5 старых. Наша модель учитывает этот принцип и позволяет добиться дополнительной эффективности за счет его применения. Все наши продукты мы создаем по принятой у нас методологии с использованием практик Agile из которых мы, впрочем, карго-культа не делаем. На всех этапах бьём работы на двухнедельные спринты. В качестве трекера задач используем Jira. Продуктовая команда каждое утро собирается на Daily чтобы обсудить текущие вопросы — проводим его по Zoom — это помогает команде синхронизироваться и держать ритм. Встречи смешанной команды включая представителей производства, логистики и ИТ проводим раз в неделю — также через Zoom. Мы стали это практиковать ещё до того, как в пандемию это стало мейнстримом. Команда у нас географически распределённая — Заринск, Липецк, Москва — а в последнее время у меня в команде появились люди, работающие удаленно из Питера, Самары и даже Приэльбрусья. На этом этапе мы формулируем идею, оцениваем принципиальную возможность ее реализации и грубо оцениваем ожидаемые эффекты. Также формируем внутреннюю команду — понимаем какие подразделения будут затронуты, кого нужно привлечь. В случае с этим продуктом мы привлекли производственный отдел, железнодорожный цех, транспортный отдел, участок подготовки вагонов. Важно, что идея рождается на производстве, а не в цифре и не в ИТ. Как я всегда говорю своим коллегам с производственных площадок: «Цифровая трансформация, это не когда к вам прилетели инопланетяне и сделали вам хорошо. Цифровая трансформация — это когда вы решили: «А почему бы и нет — меняемся прямо сейчас». Главное — чтобы были люди, готовые меняться сами и менять мир вокруг себя. Еще один немаловажный момент: у нас в компании не принято делать «цифру ради цифры». Если мы в какой-то момент понимаем, что идея не принесет экономической выгоды, то останавливаем дальнейшую проработку, чтобы не тратить ресурсы. В результате завершения данного этапа у нас появляется так называемая карточка продукта: страничка в Confluence с описанием проблематики, целей и минимальным ТЗ. На этом этапе мы привлекли подрядчика — компанию Алгомост — и сформировали смешанную команду. Собрали необходимые исторические данные и построили на их основе модель. На основе модельных данных наши экономисты помогли нам посчитать потенциальный экономический эффект. Так мы поняли, что значимый с точки зрения денег эффект есть и начали разрабатывать собственно продукт. Обернули нашу модель в сервис: изначально Data Scientist DS , как правило, работает в Jupyter Notebook, а данные поднимает из csv-файлов. После завершения разработки модели DS передает ноутбук разработчику, который переводит его в формат модуля python и снабжает всеми необходимыми интеграциями, в результате чего модель «оживает». Они помогли нам с интеграционными таблицами и научили свою систему обращаться к нашему сервису через Web API и получать от него рекомендации. И сразу же начали использовать сервис. Мы встроились в уже существующий процесс формирования сортировочных листов таким образом, что обойти процесс выдачи рекомендаций невозможно — они автоматически будут рассчитаны при печати сортировочного листа. Начали набивать шишки и исправлять что и где не так. Выяснили много нюансов, которые на старте были никому неизвестны. Например, как выяснилось, люки у некоторых полувагонов заварены по причине износа конструкции — такие вагоны называют безлюковыми или глуходонными. И отправлять их можно только тем потребителям, которые имеют вагоноопрокидыватели — специальные устройства, которые переворачивают вагон чтобы высыпать из него груз вот он: видео из открытых источников. Продукт в отличие от проекта не заканчивается никогда. Если мы видим, что что-то можно улучшить, делаем это. Ну и обязательно минимально документируем продукт, чтобы его можно было поддерживать, в том числе и без нас. В качестве входных данных для построения базовой версии алгоритма использовались исторические данные продолжительностью 1,5 года. При этом масса вагона рассчитывается, как произведение объема кузова вагона на насыпную плотность фракции она известна для каждой фракции. В наличии есть вагоны как с большим объемом кузова например, 94 м3 , так и с маленьким например, 74 м3. Это говорит о том, что можно ожидать потенциальный экономический эффект от внедрения алгоритма. В расчете стоимости отправления вагона фигурирует плата за тариф РЖД. В представленных данных по тарифам РЖД цена перевозки для большинства направлений была известна только для 47, 52 и 62 тонн а для некоторых направлений — вообще только для 47 тонн. Для точного расчета стоимости перевозки необходимо рассчитывать цену для любого веса груза, так как объем кузова вагона может быть разный, как и вес груза. Было выявлено, что цена груза за 47, 52 и 62 тонны хорошо ложится на прямую, то есть зависимость цены от веса груза очень приближена к линейной. Также встречались направления, по которым была известна только стоимость за 47 тонн. В данном случае необходимо было найти стоимость за 52 тонны, а потом проделать шаги по линейной аппроксимации. Задача по предсказанию стоимости за 52 тонны решалась с помощью линейной регрессии. В качестве признаков использовались стоимость за 47 тонн и дистанция до станции назначения. План отгрузки сортируется от более далеких грузополучателей к менее далеким, а вагоны от большего объема к меньшему. Проходя по плану, подбираем подходящие по дополнительным ограничениям вагоны из списка сверху вниз. Однако, несмотря на простоту исходного алгоритма, мы добавили некоторые улучшения, повышающие его полезность. Вагоны уходят по плану отгрузки, известному на сегодня. Однако, если отправлять на самые близкие расстояния самые маленькие вагоны, а не лучшие из тех, что остались после отправки на дальние дистанции, то на следующий день нам точно не придется отправлять их на дальние дистанции. Это вынуждает менять большие вагоны на меньшие, когда это экономически обосновано. Учет всевозможных ограничений: Признак безлюкового, признак возможности отправки за пределы РФ, техническая годность для подготовки под мелкие фракции, etc. Это необходимо для сокращения затрат на маневровые работы. Дисбаланс массы мог происходить по причине того, что алгоритм, например, всегда рекомендовал отправлять только маленькие вагоны какому-то близкому грузополучателю, а по факту отправлялись, как большие, так и маленькие вагоны. Этот процесс пока проходит с использованием Excel. Планы регулярно актуализируются. Согласованный план отгрузки передается транспортному отделу. Транспортный отдел заносит его в нашу информационную систему Транспорт — для этого в ней предусмотрена соответствующая форма. Бригадир участка подготовки вагонов УПВ — куда вагоны попадают после разгрузки сырья - открывает в ИС «Транспорт» форму сортировочного листа СЛ , указывает номер пути, вагоны, стоящие на котором нужно обработать, нажимает кнопку «Печать» и вот тут возникает немного магии:. ИС «Транспорт» складывает в интеграционные таблицы набор вагонов, доступных для загрузки, актуальный план отгрузки с указанием того, какая часть плана уже охвачена вагонами и сколько ещё осталось, а также актуальные тарифы, и вызывает через Web API наш интеллектуальный сервис. Сервис забирает данные из интеграционных таблиц и рассчитывает рекомендации работает собственно модель. Рекомендации сервис кладёт также в интеграционную таблицу и отдаёт ИС «Транспорт» response c ID расчёта. ИС «Транспорт» смотрит в рекомендации отображает их на форме сортировочного листа и сохраняет у себя в сущности, которая очевидно и называется «Сортировочный лист». Бригадир передаёт распечатанный сортировочный лист осмотрщику вагонов. Осмотрщик осматривает вагоны на степень изношенности и решает, могут ли вагоны быть подготовлены под те фракции, которые рекомендованы сервисом в сильно изношенных вагонов щели больше, поэтому их весьма затруднительно использовать для перевозки мелких фракций. Если этого сделать нельзя а некоторые вагоны вообще могут быть в неисправном состоянии и предназначены к ремонту , он отмечает это в сортировочном листе и возвращает его с пометками бригадиру. Вагоны начинают готовить под погрузку. Информацию по вагонам какие под какие фракции готовят, какие в ремонт и заново запрашивает рекомендации сервиса. В тех случаях, когда ранее выданная рекомендация не может быть выполнена по состоянию вагона, она сбрасывается, сервис выдает новый набор рекомендаций. Новый сортировочный лист с новыми рекомендации становится информацией о том, какие вагоны с какой фракцией и по каким направлениям пойдут, соответственно железнодорожный цех понимает на какую коксосортировку какой вагон подавать. Вагоны подаются на требуемые коксосортировки фронты погрузки , где кокс рассеивается на фракции , грузятся необходимыми фракциями, провешиваются. Факт погрузки и провески фиксируется в ИС Axapta. Ну вот, вагоны готовы к отправке потребителям! И тут внезапно опять возникает немного магии. ИС «Транспорт» успела передать в ИС Axapta рекомендации нашего сервиса, поэтому диспетчеру уже точно известно, на какую станцию должен идти каждый вагон. Конечно, не всегда всё идёт гладко. С момента выдачи рекомендации ситуация могла поменяться отказ клиента, etc. ИС «Транспорт» на основании расхождений корректирует доступный план отгрузки для корректной выдачи дальнейших рекомендаций. При запуске продуктов по «быстрой» методологии неизбежно возникновение проблем: неисполнение процесса со стороны конечных пользователей; проблемы в алгоритме самого сервиса, проблемы, связанные со сбоями в работе сети и т. Поэтому на старте разработки мы сразу задумались о мониторинге работы сервиса. Он нам помогал выявлять проблемы и детально в них разбираться. Затраты на разработку сервиса окупились примерно за 1,5 месяца, а это, я считаю весьма неплохой показатель, так что продукт можно считать вполне успешным. За счёт чего так получилось? Раньше, когда вагоны подбирались «вручную», их подбирали по сути осмотрщики-ремонтники вагонов. Они исходили прежде всего из технической годности вагонов — какие вагоны под какие фракции им комфортно готовить — и не смотрели на экономику перевозки да и не могли смотреть — нет у них такой информации. А если бы и попробовали, то без применения математики учесть множество факторов невозможно. Собственно, Алтай-Кокс несколько лет пытался развить эту тему, но получилось только тогда, когда в группе компаний появились соответствующие компетенции. Я в группе НЛМК лидирую разработку цифровых продуктов для коксохимического производства. В основном мы решаем задачи, направленные на снижение стоимости сырья и стабилизацию качества продукции, но сегодня написали и про оптимизацию логистического процесса. Получилось объемно, но, надеюсь, интересно! Если у вас возникли вопросы — задавайте их в комментариях, постараюсь ответить на все. Поиск Профиль. Все, что вы хотели знать о коксе Кокс в доменных печах выполняет 3 важных функции: Энергетическую работает как топливо — обеспечивает расплавление железорудного сырья. Восстановительную отбирает кислород у оксидов железа из которых преимущественно состоит руда. В чем заключается «проблема вагонов» Казалось бы, предприятие получило вагон. Итак, что мы сделали: Проанализировали исторические данные: структуру отгрузок по фракциям кокса и направлениям, статистику грузоподъемности вагонов, которые были у нас в наличии. Экстраполировали простейшим способом тарифы, чтобы закрыть «дырки» в статистике. Расскажу обо всем подробнее. Новенький, так называемый, инновационный вагон РЖД Все начинается с гипотезы Все наши продукты мы создаем по принятой у нас методологии с использованием практик Agile из которых мы, впрочем, карго-культа не делаем. В случае с новым цифровым сервисом для «Алтай-Кокса» мы не отступили от привычной методики. Гипотеза На этом этапе мы формулируем идею, оцениваем принципиальную возможность ее реализации и грубо оцениваем ожидаемые эффекты. Главное — чтобы были люди, готовые меняться сами и менять мир вокруг себя Еще один немаловажный момент: у нас в компании не принято делать «цифру ради цифры». Если мы в какой-то момент понимаем, что идея не принесет экономической выгоды, то останавливаем дальнейшую проработку, чтобы не тратить ресурсы В результате завершения данного этапа у нас появляется так называемая карточка продукта: страничка в Confluence с описанием проблематики, целей и минимальным ТЗ. Proof of Concept На этом этапе мы привлекли подрядчика — компанию Алгомост — и сформировали смешанную команду. Развернули сервис на нашем кластере OpenShift. Развитие Продукт в отличие от проекта не заканчивается никогда. Основная метрика Метрикой оценки качества работы алгоритма была задана удельная цена отправки вагона: где n — все вагоны, p — стоимость отправления вагона, m — масса вагона, S — расстояние до станции назначения. Стоимость отправления вагона p включает: основную плату за тариф РЖД; cтавку предоставления за вагон; штраф за простой вагона на станции отправления; экспедиторское вознаграждение процент от тарифа РЖД. Анализ и обработка входных данных В первую очередь был проведен анализ исторических данных, в ходе которого было выяснено: Готовая продукция, разделяется на различные фракции, где основной является фракция 25мм и более. Разработка алгоритма Базовая реализация алгоритма достаточно проста. Выдача рекомендаций Бригадир участка подготовки вагонов УПВ — куда вагоны попадают после разгрузки сырья - открывает в ИС «Транспорт» форму сортировочного листа СЛ , указывает номер пути, вагоны, стоящие на котором нужно обработать, нажимает кнопку «Печать» и вот тут возникает немного магии: ИС «Транспорт» складывает в интеграционные таблицы набор вагонов, доступных для загрузки, актуальный план отгрузки с указанием того, какая часть плана уже охвачена вагонами и сколько ещё осталось, а также актуальные тарифы, и вызывает через Web API наш интеллектуальный сервис. Вот в таком интерфейсе работает пользователь: Осмотр вагонов и оценка рекомендаций Бригадир передаёт распечатанный сортировочный лист осмотрщику вагонов. Новый сортировочный лист с новыми рекомендации становится информацией о том, какие вагоны с какой фракцией и по каким направлениям пойдут, соответственно железнодорожный цех понимает на какую коксосортировку какой вагон подавать Загрузка вагонов Вагоны подаются на требуемые коксосортировки фронты погрузки , где кокс рассеивается на фракции , грузятся необходимыми фракциями, провешиваются. Мониторинг — чрезвычайно важная вещь При запуске продуктов по «быстрой» методологии неизбежно возникновение проблем: неисполнение процесса со стороны конечных пользователей; проблемы в алгоритме самого сервиса, проблемы, связанные со сбоями в работе сети и т. Затраты на разработку сервиса окупились примерно за 1,5 месяца, а это, я считаю весьма неплохой показатель, так что продукт можно считать вполне успешным За счёт чего так получилось? Комментарии Комментарии Местоположение Россия Сайт nlmk. Ваш аккаунт Войти Регистрация.

Соликамск закладки Кокс

Экстази закладкой купить Болохово

Тимирязевский район закладки Гашиш

Лирика закладкой купить Салерно

Микрорайон Клестовка — карта, фото, как добраться, координаты

Гидропоника купить Республика Тыва

Мефедрон купить Донецк

Соликамск закладки Кокс

Кокаин купить Кванджу

Соликамск Город без Наркотиков | ВКонтакте

Старый Оскол закладки Героин

Соликамск закладки Кокс

Бошки AK-47 купить Таранто

Report Page