РУСАЛ IT

Собрали для вас в #дайджест самые интересные новости недели из мира высоких технологий.   😀 Металлургия

ТМК и Уральский центр систем безопасности договорились совместно тестировать и внедрять ИТ-решения, инструменты кибербезопасности, автоматизацию и искусственный интеллект. Партнёры также планируют развивать стандарты безопасной цифровизации металлургических предприятий. Mistral представила свою первую модель для робототехники и вышла в сегмент physical AI. Решение ориентировано на роботов, работающих на промышленных предприятиях, складах и в других автоматизированных средах.

  😀 Горнодобывающая промышленность

Ferreyros, Caterpillar и Volcan разворачивают в Перу первый парк автономных подземных погрузчиков Cat R1600H. Машины самостоятельно перевозят и разгружают материал, а загрузкой дистанционно управляет оператор из центра контроля. SANY поставила индонезийской Jhonlin Baratama два электрических карьерных экскаватора массой около 300 тонн. Интеллектуальная электрогидравлическая система должна снизить энергозатраты до 40%, а расходы на обслуживание — до 56% по сравнению с дизельной техникой.

  😀 Нефтегазовая промышленность

«Роснефть» внедрила новую методику оценки термической зрелости органического вещества горных пород. Разработка помогает точнее прогнозировать нефтегазоносность территорий и определять породы, которые уже генерируют или могут начать генерировать углеводороды. Национальная энергосетевая компания Великобритании National Grid инвестирует $1,75 млрд в платформу Joulent, развивающую генерацию для дата-центров. Первый крупный проект — газовая электростанция мощностью 2,67 ГВт в Техасе, которая будет снабжать AI-инфраструктуру Microsoft.

  😀 Автоматизация процессов на предприятиях

«Ростелеком» начал проект комплексной цифровой трансформации Уральского завода авто-текстильных изделий. Внедрение охватывает производственные процессы предприятия и должно сформировать единый автоматизированный контур управления. В «Росатоме» разработали платформу «Когнитрон» для обучения и развёртывания корпоративных ИИ-моделей, помощников и агентов. Система поддерживает текст, изображения, аудио и видео и позволяет дообучать модели на внутренних знаниях предприятия.

😀 Финансовый сектор

Крупнейшие банки Уолл-стрит ускорили внедрение агентного ИИ в управление капиталом, онбординг клиентов, торговые операции и казначейство. Morgan Stanley, UBS, BNY, Goldman Sachs, JPMorgan и Citi тестируют ассистентов, способных самостоятельно выполнять отдельные рабочие задачи под контролем сотрудников. ЕЦБ обязал банки еврозоны до 31 октября подготовить конкретные планы защиты от кибератак с применением продвинутых ИИ-моделей. Требования включают ускоренное устранение уязвимостей, модернизацию устаревших систем и развитие механизмов кризисного реагирования.

  😀 Медицина

В Сеченовском университете разрабатывают цифрового ассистента для пациентов с болезнью Паркинсона. Платформа должна помогать пациентам соблюдать режим терапии, родственникам — контролировать состояние, а врачам — отслеживать динамику заболевания и корректировать лечение.   FDA одобрило платформу UpDoc для сопровождения пациентов с диабетом второго типа между врачебными приемами. Система использует генеративный ИИ для координации лечения в пределах плана, заданного медицинским специалистом.

😀 Ретейл

Минцифры запустило приложение «Госкан» для проверки возраста и льгот покупателей по QR-коду из «Госуслуг». Ожидается, что первыми решение начнут внедрять крупные торговые сети и банки.

  😀 Телеком

Российские операторы начали использовать ИИ для управления распределением мобильного трафика, оптимизации радиопараметров и диагностики сбоев. Такие системы автоматически перераспределяют ресурсы сети и могут повышать пропускную способность действующей LTE-инфраструктуры.

🎉 Друзья, уже в это воскресенье отмечаем День металлурга! 🎁 А какой праздник без подарков? Мы приготовили для вас классный мерч, и 19 июля с помощью рандомайзера определим трех победителей. Всё, что нужно для участия — быть подписчиком нашего телеграм-канала и нажать кнопку «Участвовать» . Приглашайте друзей и близких, у каждого есть отличный шанс на выигрыш! Желаем всем удачи, не упустите свой шанс! 🤫

🎉 Друзья, уже в это воскресенье отмечаем День металлурга! 🎁 А какой праздник без подарков? Мы приготовили для вас классный мерч, и 19 июля с помощью рандомайзера определим трех победителей. Всё, что нужно для участия — быть подписчиком нашего телеграм-канала. Приглашайте друзей и близких, у каждого есть отличный шанс на выигрыш! Желаем всем удачи, не упустите свой шанс! 🤫

😀😀😀😀😀😀😀😀😀 Этот пост рубрики #КейсыРУСАЛа посвящаем перфекционистам — тем, кто любит делать все идеально и никуда не опаздывать. Рассказываем, как благодаря ИИ удалось оптимизировать работу корпоративного транспорта. 🚌 Каждое утро наши коллеги садятся в автобусы КраМЗ-Авто, чтобы доехать до места работы. Все поездки должны происходить строго по графику — без опозданий и простоев. Но, как вы понимаете, периодически случались форс-мажоры: то техника подведет, то человеческий фактор вмешается.   Команда ДИТ РУСАЛ решила оптимизировать пассажиропоток с помощью цифровых инструментов. 😀 Что сделано

➡️ Установили умные камеры в автобусы и на территории завода. ➡️ Внедрили систему предиктивной аналитики, которая анализирует информацию о перемещении автобусов и другие данные. ➡️ Выстроили оптимальные маршруты с учетом всех показателей.

  🤖 Что это дает

➡️ Показатели машино-часов при перевозке сотрудников по городу и по заводу приближаются к плановым. ➡️ Повышается предсказуемость и надежность перевозок. ➡️ Экономический эффект — почти 8 млн руб. в год.

😀 Решили 2 проблемы — сократили расходы и наладили процесс так, чтобы дорога на работу для заводчан стала более комфортной.

😀😀😀😀😀😀😀😀😀 Это #КейсыРУСАЛа посвящается перфекционистам — тем, кто любит делать все идеально и никуда не опаздывать. Рассказываем, как благодаря ИИ удалось оптимизировать работу корпоративного транспорта. 🚌 Каждое утро наши коллеги садятся в автобусы КраМЗ-Авто, чтобы доехать до места работы. Все поездки должны происходить строго по графику — без опозданий и простоев. Но, как вы понимаете, периодически случались форс-мажоры: то техника подведет, то человеческий фактор вмешается.   Команда ДИТ РУСАЛ решила оптимизировать пассажиропоток с помощью цифровых инструментов. 😀 Что сделано

➡️ Установили умные камеры в автобусы и на территории завода. ➡️ Внедрили систему предиктивной аналитики, которая анализирует информацию о перемещении автобусов и другие данные. ➡️ Выстроили оптимальные маршруты с учетом всех показателей.

  🤖 Что это дает

➡️ Показатели машино-часов при перевозке сотрудников по городу и по заводу приближаются к плановым. ➡️ Повышается предсказуемость и надежность перевозок. ➡️ Экономический эффект — почти 8 млн руб. в год.

😀 Решили 2 проблемы — сократили расходы и наладили процесс так, чтобы дорога на работу для заводчан стала более комфортной.

Друзья, в это воскресенье мы будем с вами отмечать наш профессиональный праздник — День металлурга. 🪖   А праздник без подарков — это как цех без команды: вроде можно представить, но совсем не то. Поэтому запускаем розыгрыш для наших подписчиков. 🎁   На кону — 7 подарочных наборов с фирменным мерчём РУСАЛа и другими приятными вещами, которые пригодятся и на работе, и дома.   Жмите на кнопку «Участвовать» под этим постом — и доверьте остальное счастливому случаю. 😉 Итоги подведём прямо в День металлурга — 19 июля. Желаем удачи каждому!   ⚡️ @rusal_life|#ДеньМеталлурга2026

Друзья, спасибо всем, кто прислал варианты решения! Задача оказалась сложной. А теперь — правильный ответ 👇   🤖 Как понять, в какой пачке лежат «неправильные» чушки? Все просто. Возьмем одну чушку из пачки №1, две из пачки №2, три из пачки №3 и так далее. Взвешиваем их вместе. Если тяжелые чушки в пачке №1, итоговый вес составит 20,1 кг, если во второй — 20,2 кг, если в третьей — 20,3 кг и т.д. Цифра после запятой укажет на номер искомой пачки.   Бинго! Всем хороших выходных! 🤝

Друзья, снова пятница — а значит, самое время для нашей традиционной загадки от редактора! 😀   ⚖️ Представьте: перед вами 20 пачек чушек. В 19 из них они весят ровно 1 кг, а в одной — 1,1 кг. У вас есть точные весы. Вопрос: как всего за одно взвешивание определить, в какой именно пачке спрятались более тяжелые алюминиевые слитки?   Чур не гуглить! Пишите свои решения в комментариях, а вечером мы вернемся с правильным ответом🤫   P. S. Напоминаем: пачка — это увязанная стопка чушек одного сплава.

😀😀😀😀😀😀😀😀😀 Если вам вдруг показалось, что все #КейсыРУСАЛа мы уже рассказали, спешим вас обрадовать! В запасе у нас еще немало классных историй, и сегодня поделимся одной из них.   🗺 Для этого нам нужно заглянуть на ИркАЗ — самый современный алюминиевый завод в России, который работает на чистой энергии. На его складах хранятся тонны сырья — кокса и анодной массы — необходимого для непрерывного производственного цикла.   До недавнего времени, чтобы узнать, сколько материала находится на складе, маркшейдерам приходилось раз в месяц делать замеры. Ради этого либо останавливали работу, тормозя весь техпроцесс, либо измеряли «на ходу» — но тогда страдала точность.   😀 Команда ИркАЗа совместно с ДИТ РУСАЛ предложили усовершенствовать работу системы контроля движения объемов сырья, внедрив машинное зрение. Они разработали специальное приложение, которое позволило решить проблему.   😀 Как это работает

➡️ Камеры фотографируют склад, а программа собирает из снимков 3D-модель. ➡️ Важно! Система различает кокс и анодную массу. ➡️ В приложении можно выделять нужные участки, крутить модель со всех сторон, а еще автоматически формировать и выгружать отчеты. ➡️ Есть разграничение прав: кто-то только смотрит данные, а кто-то может управлять системой или администрировать ее.

  📈 Что это дает

➡️ Система позволяет эффективно управлять запасами и точнее формировать шихтовку. ➡️ Сам замер занимает 5 минут, а расчет — около 90. Раньше на это уходило значительно больше времени. ➡️ Во время замеров склад продолжает работать в обычном режиме.

  Система сканирования склада получилась удобным и по-настоящему рабочим приложением. Оно сократило время ручного труда и позволило избавиться от «человеческого фактора». И что немаловажно — данное решение применимо и на других заводах.

🥪 Помните, как Королева спрашивала Алису, что получится, если сложить хлеб и сыр? Британский психолог Джеймс Ризон продолжил эту логику и попытался понять, что будет, если сложить сыр и сыр. И у него получилась… оригинальная концепция безопасности для анализа и управления рисками. 🤖 Он размышлял: почему в авиации, где все буквально помешаны на безопасности, случаются крупные катастрофы? Ответ оказался прост и в то же время гениален. У каждой системы есть несколько слоев защиты — Ризон представил их образно в виде ломтиков сыра, выстроенных один за другим. В каждом есть дыры — это слабые места, ошибки, недоработки. 🎲Когда дыры в слоях расположены не друг против друга, угроза «застревает» на каком-то уровне. Но иногда дыры выстраиваются в одну линию — и тогда опасность проходит через всю систему насквозь. В результате такого стечения обстоятельств и происходит катастрофа. Эта концепция получила название «модель швейцарского сыра». И обычно в качестве примера приводят крушение шаттла «Челленджер» в 1986 году. 😀 А теперь упростим ситуацию до масштабов обычного ИТ-проекта. Специалист неожиданно уходит в отпуск, и...: ➡️ ТЗ не согласовано вовремя… ➡️ обязательства перед заказчиком не выполнены… ➡️ проект не вписывается в сроки, сокращается время на следующие этапы. Бум! 🛡 Чтобы этого не произошло, необходимо ввести барьеры из разных сфер: управленческой, финансовой, психологической и т. д. Например, назначать бэкапов и практиковать культуру no blame. Если одна мера подведет, сработает другая.

⚡️⚡️⚡️⚡️⚡️ А у нас — выпускной! 🎓 Поздравляем студентов СФУ и УрФУ с окончанием Академии ИТ и Академии Экономиста! Сегодня бизнесу нужны не просто «знатоки», а специалисты системы: те, кто видит всю картину, разбирается в сложных процессах и находит нестандартные решения. Именно таких людей и готовят наши Академии. 🪖 Параллельно с основным обучением в вузе студенты, а это, на минуточку, 37 человек!, не просто слушали лекции: они работали с реальными кейсами РУСАЛа, использовали наши инструменты и буквально «погружались» в металлургическую среду. Финальный экзамен — защита дипломных проектов. Так, для айтишников это был настоящий краш-тест, который ребята блестяще выдержали. Теперь мы с нетерпением ждем их на предприятиях. У ребят серьезная подготовка, наши коллеги внимательно наблюдали за ними в течение обучения и будут рады видеть в РУСАЛе уже не студентами, а сотрудниками. Здорово, что ваш профессиональный путь начинается вместе с РУСАЛом. Удачи, успехов и крутых проектов! ❤️ ⚡️ @rusal_life|#НовостиРУСАЛа

😀😀😀😀😀😀😀😀😀 😀 Сегодня в нашей любимой рубрике #КейсыРУСАЛа история о том, как научили нейросеть определять качество спека на глиноземных предприятиях. На ПГЛЗ, БАЗе и АГК установлены огромные вращающиеся печи спекания. Шихта в них движется от холодного конца печи к горячему и под действием высокой температуры превращается в пористый материал — спек.   😀 До недавнего времени контроль качества спека осуществлялся человеком через смотровое окошко — «на глаз». Стандартизировать оценку не получалось.   Но инженеры АГК и ДИТ РУСАЛ умеют находить решения для таких проблем. Они начали реализацию проекта по внедрению машинного зрения, который назвали «Цифровой агломератчик».   😀 Что сделали

➡️ На горячем конце печи установили камеры, которые непрерывно наблюдают за процессом. ➡️ Обучили систему видеоаналитики. По сути, создали цифровой глаз, который всегда дает объективную и унифицированную оценку.

  🤖 Как это работает

💠 Система анализирует картинку и выдает рекомендации по управлению процессом. Если материал перегрет — система подскажет «охладить», если недогрет — «нагреть».

  😀 Что это дает:

🔷 рост доли качественного спека; 🔷 исключение случаев повреждений конвейерной ленты; 🔷 снижение внеплановых остановок печи; 🔷 увеличение выпуска глинозема.

  В этом кейсе важно то, что ИИ пришел туда, где найти оптимальное решение старыми методами было невозможно.

😀😀😀😀😀😀 Когда в 2023 году мы начали применять очки вспомогательной реальности в производстве, многие крутили пальцем у виска. 👍 Сегодня миллиарды болельщиков восхищаются, наблюдая, как судьи на ЧМ-2026 используют похожие устройства. У каждого камера и микрофон прямо на голове, подключение к VAR в реальном времени. Я всегда считал, что промышленность двигается быстро. Но чтобы настолько опередить массовое применение технологии! 👨‍💻 Наши технологи на производстве уже давно используют «очки вспомогательной реальности». Встроенные камера, микрофон и дисплей — это просто удобный инструмент, экономящий время и повышающий эффективность работы. 😀 С его помощью мы научились: ➡️ удалённо настраивать оборудование без выезда эксперта на площадку; ➡️ стандартизировать операции — один и тот же процесс выполняется одинаково в любой смене; ➡️ сокращать время протекания процесса и, как следствие, снижать затраты. Забавно — то, что ещё недавно казалось выдумкой фантастов, сегодня одновременно используется и на алюминиевом заводе, и на футбольном поле. Области применения разные, но логика одинаковая: быстрый обмен знаниями и стандартизация решений с помощью инструмента, который всегда перед глазами. 🏭 Металлургию принято считать консервативной отраслью. Парадокс в том, что именно здесь новые технологии часто проходят обкатку раньше всего.

Друзья, это не кликбейтный заголовок, а констатация факта. Производство требует непрерывного контроля сотен параметров одновременно. И если перевести все это в цифру, суммарный эффект может достигать миллиардов рублей. 😲 🤩 В арсенале у металлургов — машинное зрение и слух, цифровые двойники, генеративные помощники и масса других инструментов. Мы в РУСАЛе давно и последовательно занимаемся цифровизацией и уверены, у отрасли с огромный потенциал. Об этом и многом другом рассказали в материале Независимой газеты. ⚡️ @rusal_life|#НовостиРУСАЛа #РУСАЛ_ИТ

Могут ли машины мыслить?

🤖 Сейчас ответ очевиден, но в 1950-е этим вопросом задавался британский математик Алан Тьюринг. Его называют «отцом компьютера», но правда ли это?   В возрасте 24 лет он опубликовал статью «О вычислимых числах». Сегодня она считается основой науки об ИИ.   😀 Во время Второй мировой Тьюринг работал в секретном центре Блетчли-парк. Там он построил машину, благодаря которой был взломан немецкий шифровальный аппарат Энигма. Про это сняли фильм. Но это был еще не компьютер.   😀 Тогда в чем его вклад?

➡️ Придумал «Машину Тьюринга» — теоретическую модель вычислителя, заложившую основы информатики. ➡️ Описал концепцию хранимой программы, которая легла в основу современной архитектуры компьютеров. ➡️ Предложил «тест Тьюринга» — критерий оценки искусственного интеллекта. ➡️ Создал концепцию нейросетей за 40 лет до их появления.

  Словом, он доказал, что машины способны выполнять любые формализуемые вычисления. Опираясь на это открытие инженеры смогли построить настоящий компьютер.   👨‍💻 Сегодня самая престижная международная награда в области информатики, которую еще неофициально называют «Нобелевской премией для программистов», носит имя Тьюринга.

😀😀😀😀😀😀 😀 Следите за миром цифровых технологий вместе с нами! Все главные события, тренды и новости — в рубрике #дайджест.   😀 Металлургия

«Северсталь — ЦЕС» представила опыт внедрения ИИ в бэк-офисные и закупочные процессы. Компания разбирает, какие операции в цепочке закупок можно передавать ИИ полностью, а где требуется гибридный сценарий с участием человека.   ArcelorMittal договорилась с AWS о внедрении облачных и ИИ-возможностей в металлургическое производство. В фокусе — предиктивное обслуживание, AI-оптимизация энергопотребления, безопасность и повышение эффективности производственных процессов.

  😀 Нефтегазовая промышленность

«Газпром нефть» перевела свыше 90% ИТ-систем на российское ПО. По данным компании, около 60% добычи углеводородов сегодня обеспечивается с применением цифровых двойников месторождений.

  😀 Обрабатывающая промышленность

Financial Times описала сдвиг от чат-ботов к physical AI: основной промышленный эффект ИИ ожидается в роботах, автономной технике и производственных операциях. В материале приводятся производственные и логистические кейсы, где роботизированные системы уже дают прирост эффективности.

  😀 Автоматизация процессов на предприятиях

Российский рынок ПО для ИИ, по оценке Apple Hills Digital на VK Cloud Conf 2026, может вырасти с 25 млрд руб. в 2025 году до 95 млрд руб. к 2030 году. Главный драйвер — платформы ИИ, MLOps, фундаментальные модели и инструменты для создания AI-систем, а компании переходят от пилотов к стратегическим инициативам.   Ограничения США на доступ к новым ИИ-моделям ускоряют переход европейских компаний к мультивендорной стратегии. Reuters отмечает, что крупный бизнес снижает зависимость от одного поставщика и усиливает запрос на локальные AI-альтернативы.

  😀 Финансовый сектор (банки)

Reuters сообщил, что финансовые регуляторы начинают активнее использовать собственные AI-инструменты для надзора. Это реакция на рост рисков, связанных с ИИ в банках, кибербезопасности, кредитовании и рыночной инфраструктуре.   Банк международных расчётов предупредил о глобальных рисках, связанных с долгом, рыночной хрупкостью и инвестиционным бумом вокруг ИИ. В докладе отдельно отмечается, что AI-инвестиции и долговое финансирование могут стать фактором нестабильности финансовых рынков.

  😀 Медицина

UpDoc получила FDA clearance для клинической AI-платформы, которая сопровождает пациентов между приёмами и помогает управлять терапией в пределах плана, заданного врачом. Первое направление — ведение пациентов с диабетом второго типа.   SandboxAQ запустила решение для виртуального скрининга в drug discovery, ускоренное NVIDIA BioNeMo. Инструмент нацелен на поиск молекул для GPCR-мишеней, с которыми связана значительная часть одобренных лекарств.

  😀 Ритейл

«Авито» запустил сценарий, в котором ИИ создаёт объявление о продаже одежды по фотографии. Мультимодальная модель A-Vision определяет характеристики вещи и формирует название и описание товара. Китай объявил меры по продвижению интеграции ИИ с потреблением. Минкоммерции КНР делает акцент на умной электронике, гуманоидных роботах, retail-сервисах и AI-инструментах для повседневных потребительских сценариев.

  😀 Телеком

Производитель отечественных базовых станций «Булат» расширил линейку базовых станций для российских операторов мобильной связи. Новые образцы оборудования поддерживают диапазоны 800, 900, 1800, 2100, 2300 и 2600 МГц и производятся на площадке НПО «Российские телекоммуникационные технологии».   SoftBank запустила кибербезопасностный продукт на базе моделей OpenAI. Решение Patching as a Service должно помогать компаниям быстрее находить и закрывать уязвимости, включая угрозы, усиленные ИИ.

  😀 Образование

НИУ ВШЭ опубликовал анализ структурных парадоксов рынка ИИ-компетенций. По данным исследования, навыками работы с ИИ владеют 37,5% занятых, но только 4,9% считают их необходимыми для текущей работы, что указывает на разрыв между массовыми базовыми навыками и профессиональным применением ИИ.

😀😀😀😀😀😀😀😀😀 ☀️ Всем доброго понедельника! По традиции начинаем неделю с рубрики #КейсыРУСАЛа. В этот раз — с продуктивным и «человечным крокодилом» 🐊   😀 Если вы работаете в чате с языковыми моделями, то знаете, что каждый новый диалог — как чистый лист. Модель не помнит прошлых обсуждений, не знает контекста и не имеет доступа к корпоративным инструментам.   Пользователям приходится снова и снова объяснять задачу, вручную копировать текст и код. Знания, решения и договоренности теряются вместе с завершением чата. В масштабе РУСАЛа это сотни потерянных часов.   Для решения данной проблемы команда ДИТ РУСАЛ разработала GenAI Ассистент — ИИ-агента с персистентной памятью между сессиями, который оркестрирует языковую модель с рабочим окружением.   🤖 Что агент умеет

➡️ Сохраняет контекст задач, решений и предпочтений в режиме непрерывного партнерства с пользователем. ➡️ Читает, пишет, редактирует, проверяет, исполняет команды в собственном рабочем пространстве. ➡️ Умеет запоминать отработанные с пользователем навыки для применения в следующих сессиях. ➡️ Поддерживает специализированные форматы (таблицы, документы, презентации, PDF) и распознает визуальное содержимое изображений. ➡️ Адаптируется под стиль собеседника и признает ошибки.

  😀 Что это дает

💠 Переход от «использования модели» к «работе с агентом». Разница: меньше рутины, больше возможностей и сохраненного контекста, быстрее выполнение задач.

  Словом, это фундаментальный сдвиг в том, как сотрудник работает с ИИ. Задачи, которые раньше съедали часы, теперь решаются за минуты.   А какую задачу вы бы первым делом отдали агенту Смиту stateful-агенту? Пишите в комментариях 💬

Друзья, прочитали ваши комментарии к посту-загадке про диск — и очень порадовались! Предлагаем сверить решения.   Вариант 1 — три сектора

Делим диск на три части и красим так: белый (Б), черный (Ч) и «зебра» (З) — чередование полосок двух цветов. 🔷 По часовой: Б — Ч — З — Б… 🔷 Против часовой: Ч — Б — З — Ч… Сигнал разный — направление определено.

  Вариант 2 — два датчика

Если диск уже покрашен 50/50, ставим два датчика с небольшим смещением (например, 10°). При вращении один датчик замечает смену цвета раньше другого:   💠 Датчик 1 среагировал первым → вращение по часовой стрелке. 💠 Датчик 2 среагировал первым → против часовой стрелки.

Спасибо всем за активность, до встречи на следующей неделе 🤝   👍 — если хотите больше таких задач.

Устали от рутины? Пятница — идеальное время, чтобы дать мозгу хорошую встряску 🧠 🤖 Мы подготовили инженерную задачку, которая кажется простой… пока не начнёшь её решать. Условия такие: есть вращающийся диск и оптический датчик, который определяет цвет под ним. 😀 Вопрос. Как раскрасить диск чёрной и белой краской, чтобы датчик мог определять направление вращения? Руками не трогаем, глазами не смотрим — только данные с датчика! Кстати, похожие задачи решает и машинное зрение: камера фиксирует картинку, алгоритм анализирует последовательность изменений. 💬 Пишите свои рассуждения в комментариях, правильных решений может быть несколько. Вечером обсудим.

😀 Внимание, прием! Ищем менеджера по цифровизации, который устранит рутину, ускорит производственные процессы и придумает, как снизить издержки.   😀 Если ты на связи, рассказываем, что предстоит:

💠 Запускать и вести цифровые проекты на производстве 💠 Находить узкие места в процессах и предлагать работающие решения 💠 Внедрять инструменты, которые делают производство эффективнее 💠 Переводить потребности бизнеса на язык технологий — и обратно 💠 Обучать коллег новым технологиям и вовлекать их в изменения

  😀 Ты наш человек, если:

💠 Знаешь, как устроено производство 💠 Умеешь выстраивать отношения с командой и стейкхолдерами 💠 Понимаешь принципы IoT, MES, SCADA, Big Data 💠 Тебя мотивирует результат, а не процесс

  👨‍💻 Для тебя: Бессрочный договор, ДМС и другие привилегии, которые сделают работу максимально комфортной. 😀 Готов двигать индустрию вперед? Откликайся — поговорим. ✉️ CV можно отправить: TG: @Daria_Stont Почта: Dariya.Stont@rusal.com