Всем привет! На связи конвертерный цех № 1. Последние месяцы мы работаем над тем, как посчитать, сколько известковой пыли приезжает к нам на конвейере.


И на данный момент мы научились правильно определять это количество с вероятностью 85 %

И нет, мы не сошли с ума. Просто в процессе использования извести некоторое количество самой мелкой её фракции вылетает в трубу. Каждый раз — разное. И «вылететь в трубу» тут не фигуральное выражение, а точное описание процесса: около 10 % известковой пыли, которую мы отправляем в конвертер с жидким металлом, навсегда исчезает в аспираторе. Так как мы не знаем, от какого количества нужно эти 10 % взять и не можем посчитать, сколько её в какой момент улетит, известь в металл насыпается с запасом. И это бесит.

«А почему бы не посчитать, сколько вешать в граммах?» — заинтересовались мы и начали придумывать, как это сделать.

Бывают ситуации, когда предыдущие вложения сил или денег ведут к тому, что лошадь уже сдохла, но бросать её как-то жалко. Это может быть протягивание старого техстека, допиливание легаси, инвестиции в убыточный проект, допиливание невостребованного кода или вообще когда студент учится на разочаровавшей его специальности.

В психологии и поведенческой экономике этот эффект называется ловушкой безвозвратных затрат. Как показывает практика, его влияние на человеческую жизнь очень велико, а последствия так себе.

Сам термин «невозвратные затраты» (в оригинале они буквально «утопленные» — sunk cost) пришёл из экономики. Он обозначает расходы, понесённые в результате прошлых решений и которые нельзя возместить ни в настоящем, ни в будущем. К ним относятся, например, затраты на песок и цемент, из которых построен фундамент здания. Фундамент тяжело реверсить.

Понятие «ловушка невозвратных затрат» (sunk cost fallacy) — это уже из поведенческой экономики, науки на стыке поведенческой психологии и экономической теории. Выяснилось, что этот эффект работает не только с деньгами и инвестициями, но и в других областях, от политики до семейных отношений и повседневной деятельности. В конце концов любое человеческое решение можно рассматривать с точки зрения затраченных ресурсов и полученного результата.

Так что то, что нам досталось тяжело, нужно доделать!

Всё начинается с потребности в какой-то продукции. Умные люди рассчитывают, сколько этой продукции нужно, в каких местах её имеет смысл производить — и после этого ищут допустимые места для стройки. Решение зависит от имеющихся ограничений, но в большинстве случаев само здание проектируется вокруг основного оборудования.

Например, трубопрокатный цех и трубоэлектросварочный цех для меня отличаются верхнеуровнево только центральной линией. С 1960-х годов в основном оборудовании мало что поменялось, всё просто обрастает новыми приводами, автоматизацией, двигателями, вспомогательными механизмами, роботами и т. п. И по большому счёту всё типизировалось до повторяемых блоков — линия контроля качества практически везде одинаковая, отделка тоже, погрузка-хранение-отгрузка тоже.

После понимания, какое оборудование нужно, где его поставить, что, куда и в каком количестве подвести, рождаются основные технические решения. Дальше первоначальный расчёт бюджета, с которым большие дяди идут к ещё большим дядям за деньгами.

Затем будущее здание разбивается на сотни подсистем и начинаются сначала предпроектные, а потом проектные работы. Моя задача — следить за тем, чтобы все нужные части технической и программной инфраструктуры, во-первых, не забыли, а во-вторых, чтобы они соответствовали нашим требованиям и были правильно вписаны в существующую ИТ-архитектуру.

Мы анализируем ваши действия с тем, чтобы понимать во всех каналах контакта, что для вас актуально. Это влияет на разного рода подсказки, возможность предлагать определённые акции и условия. Но в первую очередь — на повышение лояльности, а следовательно — на уменьшение оттока клиентов.

В основе — модифицированный метод RFM-сегментации. Разница между RFM и другими методами сегментации заключается в том, что он рассматривает только поведение клиентов. Не использует демографические данные, увлечения, взгляды или что-то ещё, кроме информации, в нашем случае, о транзакционной активности.

Меня зовут Ирина Скорынина, я занимаюсь разработкой новых моделей анализа поведения клиентов в Управлении розничного моделирования Газпромбанка и запуском кампаний по таким моделям. Сейчас расскажу, как математика помогает лучше понять потребности клиентов.

Результат одной из попыток физически развернуть обугленный свиток

С этими свитками из библиотеки в Геркулануме пошло не так абсолютно всё. Они на папирусе, который состоит из нескольких слоёв расплющенных и спрессованных тростниковых стеблей. Высушенный тростник легко воспламеняется. Температура пирокластических потоков, извергнутых Везувием, достигала 700 ᵒС, поэтому вот что вы видите на фото выше. Впрочем, манускриптам из Геркуланума ещё повезло: из-за высокой скорости движения и температуры газово-пепловых туч воздух из помещений, где они хранились, быстро вытеснился, и папирусы не сгорели, а обуглились.

Сверху у них — грязь селя. Дальше — выпавший из эруптивной колонны вулканический пепел. Получилась довольно прочная оболочка — это «запечатало» помещения, не дав воздуху и влаге окончательно добить бесценные рукописи, буквально законсервировав их почти на 2 000 лет.

Сами свитки очень хрупкие, и это затрудняет их изучение. Одно неловкое движение — и вместо папируса получится горстка пепла. Частично прочесть удалось только наиболее сохранившиеся, а это малая часть всей библиотеки.

Но сейчас удаётся восстановить часть контента с этих древних свитков. Кажется, нам достался самый популярный греческий контент — предметные инструкции, как радоваться жизни. Довольно прикладные.

Компьютер придумал русский учёный Семён Корсаков в первой половине XIX века. Что? Да! И теоретическое обоснование к изобретению искусственного интеллекта впервые подвёл тоже он. «Как микроскоп и телескоп усилили наши чувства, так и интеллектуальные машины могут усиливать наш разум», — писал изобретатель.


Кстати, вот он — Семён Корсаков, человек, опередивший своё время

Интеллектуальные машины, которые создал Корсаков, достаточно простые и недорогие. Базы данных и некий прототип языка программирования Корсаков для них тоже придумал. Машины могли проводить поиск среди множества критериев, учитывая их относительную важность, и обрабатывать большие объёмы информации. Они умели проводить все основные операции с множествами, то есть делать всё, что сейчас делает дискретная математика. Их появление могло физически перевернуть всю науку XIX века и лет на пятьдесят ускорить появление современных компьютеров. Но что-то пошло не так.

До начала 2020 года наша команда принимала участие в релизах в качестве группы тестировщиков во главе с координатором. Процесс был полностью ручным, длительным и требовал достаточно много времени. Координатор занимался формированием команд на регрессы, отслеживанием активностей, ведением дашборда и прочими организационными мероприятиями внутри команды тестирования. При этом основной функционал — формирование состава релиза, коммуникация между командой тестирования и разработчиками, ведение встреч и прочих мероприятий по релизам — был на смежном управлении: всё это делали релиз-менеджеры, и именно они были головой релиза.

После трансформации весь описанный выше функционал перешёл в одну группу — «Управление релизами». Коммуникации, работу с командой тестирования, отчётность и встречи — всё стала вести наша команда.

Большая часть коммуникаций проходила в почте. Сбор, фиксацию состава релиза и отчётность — всё приходилось делать вручную. Процесс подготовки к релизу занимал до пяти рабочих дней. Релиз-менеджер каждый день из confluence сохранял pdf-файл со списком задач и сравнивал состав релиза на предмет добавленных и исключённых задач. После включения задачи в релиз тест-менеджеры самостоятельно вносили её на страницу «Актуализация регрессов» на confluence согласно цветовой легенде и определяли, какие задачи требуют изменения в тестовой модели, а какие ещё не брали в работу. Было много ручных активностей релиз-менеджеров и тест-менеджеров, и это заставило нас подумать над частичной автоматизацией процесса ведения релизов.

Дальше я расскажу в деталях, как всё было «до» и как стало «после».

Подручный сталевара берёт пробу химсостава металла на установке печь-ковш

Привет с Новолипецкого металлургического комбината! В крупном проекте самое ценное — данные. В нашем случае — технологические карты производства и параметры всех изделий и агрегатов: как и что мы делаем, на чём, как долго, и какие параметры каким образом влияют на результат.

Производство — живая система: возникают новые процессы, изменяются существующие, перестраиваются агрегаты, меняется код. Мы построили процесс так, что, когда что-то начинает производиться, все актуальные данные уже есть в системе. Код и данные не отстают, не опережают, а идут рука об руку.

У нас есть два гипермозга:

1. Календарное планирование играет в оптимизацию на стороне клиентов. Оно знает, что нужно производить и когда, чтобы отгрузить заказы максимально оперативно и вовремя.
2. Графикователи же пытаются из этих условий собрать оптимальную загрузку оборудования и, возможно, произвести ещё что-то, что можно присоединить к имеющимся сериям. Они отвечают за максимальную эффективность производства в коротком горизонте.

Обе системы используют огромный модуль маршрутизации технологических процессов. Там хранятся все возможные маршруты всей продукции, технология производства по агрегатам — в общем, путь со всеми переделами, который проделывает металл от входа в сталеплавильное производство до попадания в вагон, который поедет к заказчику. Для этого модуля нам пришлось собрать все данные о производстве, привести их к единому виду, установить общие протоколы обмена данными и договориться со всеми-всеми, что они будут вводить, хранить и использовать данные именно так, как в них указано.

Оцифровка завода из бумажного вида заняла год. Пришлось многое переформатировать, чтобы оно уложилось в понятную логику таблиц и данных. Это было основным и очень трудным челленджем, который вырос в непрерывный процесс и продолжается до сих пор.

Каждый месяц мы получаем 20–50 тысяч звонков с вопросами по обслуживанию банкоматов. Чаще всего звонят инженеры: узнать статус заявки, получить доступ, проверить версии ПО и т.п. Или инкассаторы — чтобы понять, есть ли на препарируемом ими банкомате неисправности. Вопросы в 90% случаев одни и те же.

Мы взяли движки для голосовой автоматизации и речевых технологий, объединили их и получили робота, который помогает человекам, подключили и поставили его на линию.

Функционал был тот же, что и у оператора, но инженеры принципиально не хотели общаться с роботом. Даже если это был типовой вопрос «всё ли хорошо с банкоматом?». Потом мы поменяли голос на приятный женский, протестировали в АБ с мужским — и количество переключений на оператора с робота-женщины упало: 24% обработок с Денисом и 65% с Джулией.

А — точность; В — шум; С — предвзятость; D — шум + предвзятость

Когда разработчиков ПО просили в два разных рабочих дня оценить время выполнения задачи по одному и тому же ТЗ, часы, которые они прогнозировали, отличались в среднем на 71 %.

Два одинаково опытных врача могут поставить одному и тому же больному два разных диагноза, два компетентных кадровика — пригласить на одну и ту же должность двух совершенно разных кандидатов, два эксперта — дать заметно отличающиеся прогнозы о показателях продаж в следующем квартале. И даже один и тот же человек в разные дни недели может решать одну и ту же задачу совершенно по-разному.

Причина — шум в суждениях, то есть разброс в решениях, которые по всем правилам должны были быть одинаковыми.

Об этом очень наглядно рассказал Даниель Канеман — нобелевский лауреат-2002.

Канеман — один из главных современных экономистов, хотя сам активно это отрицает. Он разрушил кучу теоретических представлений о том, как люди принимают решения, и был одним из «отцов» поведенческой экономики.

И даже больше. Оказалось, что принципы, которые Канеман описал в своих книгах и научных работах, справедливы не только для человеческого мышления, но и для искусственного интеллекта. И они уже вовсю используются при обучении нейросетей.

Сегодня поговорим о рациональности, ошибках в суждениях и способах уменьшения шума в решениях.

В прошлом году мы завершили выход из чешской финансовой группы и стартовали как самостоятельная и независимая организация. Это означало, что нам предстояло оперативно поменять привычные процедуры по принятию решений.

Если прежде ключевые решения централизованно принимались в головном офисе и доводились до банков в разных странах «сверху», то теперь ситуация потребовала взрастить экспертизу для принятия решений внутри организации. Для этого был необходим комплексный взгляд на всю организацию и её процессы, потребности в котором не существовало ранее. Его нужно было оперативно создать, что требовало существенной смены команды: от лиц, принимающих решения до сотрудников на местах. Процедуры бывшей головной организации потеряли актуальность, мы временно ушли на «ручное» принятие решений. В результате на отдельных направлениях слились контролирующая и исполнительская функции, что приводило к субъективности принятия решений. Одновременно с этим, как и у всех в финансовом секторе, происходили изменения банковского рынка, возникали задачи по импортозамещению. Ситуация явно требовала по-новому подходить к выстраиванию процессов и процедур. Отвечая на эти вызовы, в конце 2022 года мы начали выстраивать в банке корпоративную архитектуру.

Когда произносят термин «корпоративная архитектура», всегда кажется, что это одновременно и достаточно очевидная, и совершенно непонятная субстанция. Огня добавляет тот факт, что и определения в TOGAF’е и прочих источниках звучат общо, размыто и отличаются от одного источника к другому. В корпоративной архитектуре есть набор элементов, они широко известны: это модели бизнес-процессов, бизнес- и системные функции, набор данных и сущностей, структуры и роли, системы и приложения, конфигурационные единицы, на которых выстраиваются потоки создания ценности. Выгоды банк начинает получать сразу, как только выстраиваются устойчивые связи между компонентами, т. е. они работают на одну цель.

В мире холодной логики все деньги имеют одинаковую ценность, определяемую лишь их покупательной способностью и номиналом. Нет никакой разницы между средствами, полученными в дар или за работу: на них можно купить одинаковое количество одних и тех же товаров.

Вы не решаетесь купить понравившийся свитер, потому что он дорогой. Но когда семья дарит вам его на день рождения, при этом деньги взяты из семейного бюджета, — это не то же самое, это совсем другое.

А коллеги подарили билет на концерт любимой группы. В день концерта пошёл дождь, поэтому вы решили остаться дома. Но эта группа вам правда нравится, поэтому вы покупаете билет на другой её концерт. Как назло, в этот день — снова плохая погода (а ещё встали не с той ноги, задержали зарплату и вообще), но вы всё равно, скорее всего, пойдёте, потому что «уже уплочено».

У вас есть накопительный счёт, куда вы откладываете деньги на что-то значительное: ипотечный взнос, машину и т. д. А ещё есть кредит. Вместо того, чтобы сделать приоритетным погашение кредита, вы время от времени ещё и залезаете в него поглубже.

Мозг часто выкидывает подобные штуки, когда речь идёт о личных финансах.

Навигационный шаблон для операции

Задача не в том, чтобы это сделать, а в том, чтобы сошлась экономика. В Москве есть много людей (в том числе со всей страны), поэтому если у вас есть хорошие игрушки и хорошая команда, проблем не будет.

В регионах проблемы очевидные:

1. Недостаток хороших специалистов.
2. Небольшой поток, то есть сложно закладываться под редкие случаи.
3. Меньше доходы населения.
4. Ниже культура профилактики.
5. Ниже уровень понимания, как работает медицина (в т. ч. из-за всех перечисленных проблем, включая реальные доходы).

Но, кажется, мы нашли вариант, который закрывает большую часть проблем.

Для начала — у нас появилось разделение взятия анализов, диагностики и вмешательства. Как выглядит: специально обученный человек, способный произвести все нужные аппаратные исследования, делает пациенту КТ, сканирует его, берёт анализы и т. п. Всё это в цифровом виде отправляется к хирургу в Москву, где у последнего гнездо. На самом деле точно так же, как этот человек отправлял бы ему из кабинета № 3 в кабинет № 5.

Рабочее время хирурга выглядит так: от 70 до 90 % времени он рассматривает КТ и другие данные о пациенте, обсуждает это с другими врачами, печатает на 3D-принтере фрагменты организма пациента (прямо из КТ или фотограмметрии) и тренируется на них перед будущей операцией.

Потом заходит в операционную и быстро и точно всё делает. Пациент даже не видит, какой труд этому предшествовал. Но знает, что осложнений, скорее всего, не будет.

Чем выше класс хирурга, тем меньший процент времени он видит пациента.

Хирург готовится, затем проектирует навигационные шаблоны для операции (приложить к пациенту и резать по направляющим) и отправляет их в лабораторию в удалённой клинике.

Затем прилетает, отдыхает, делает операцию (точнее, несколько, собранных к его прилёту), улетает.

Когда мы поняли, как это должно работать, стало понятно, что можно пересмотреть ещё много всего в клинике.

Мы торгуем компьютерным железом в Дагестане. Вопросы доставки у нас в республике шли мучительно, потому что менталитет предполагает личное общение. Сейчас-то нам начали доверять и игровые машины едут даже в дальние аулы, где интернет только мобильный.

Как только мы наладили логистику, логичным следующим шагом было открывать доставку чего-то другого. Мировой тренд — еда. Быстрая доставка продуктов либо уже есть, либо вот-вот появится везде в мире. Началось всё с Uber, Flaschenpost, Самоката, потом присоединилась Яндекс.Лавка.

В общем, модель была очень понятна. Осталось переложить её на рынок Дагестана.

Ну то есть для начала создать собственную сеть курьеров, приложение для них и для управления ими и так далее. Ручное линейное управление как в доставке железа тут не подходило. Была проблема и в том, что мы строили систему на базе 1С магазина техники 05.ру, который был заточен под технику и не мог работать с весовым товаром.

Были у нас и сомнения по ассортименту — например, что основная категория, фрукты и овощи, не взлетит. Потому что у нас всё же аграрный регион и в менталитете просто не было идеи покупать те же помидоры, не выбрав их самостоятельно на прилавке или на рынке.

Посчитали рынок, решили начать с чипсов, колы и конфет — и драматически промахнулись мимо аудитории. Наша первая реклама была рассчитана на молодёжь, привычных нам гиков. Как потом оказалось, решение о покупке принимает в семье чаще женщина.

В общем, в какой-то момент мы подготовили всё технически и решили запускаться.

Это стало началом целой серии косяков: мы знали, что многое в этом бизнесе пойдёт не так, и даже приготовились извиняться. И оно пошло не так, конечно же.

Костя так переживал за результат релиза, что решил контролировать процесс его запуска прямиком с собственной свадьбы. Это было эпично, и привело к мысли, что в жизни пора что-то менять. Причём как можно скорее. Из всех возможных вариантов он выбрал самый интересный и решил поменять нашу релизную политику.

Нельзя сказать, что без этого всё работало плохо. Работало хорошо. Но достаточно долго. Новые фичи выходили не чаще раза в месяц, но в какой-то момент мы поняли, что нужно укладываться в две недели максимум. У нас появились такие важные показатели, как частота поставок и Time to Market.

А потом начала работать омниканальная платформа, на которой двенадцать команд одновременно разрабатывали одно приложение, каждая — свою часть. Тогда появился запрос на стандартизацию процесса.

Меня зовут Михаил Щеголев, мы вместе с Константином Дерешевым занимаемся релизной политикой в одном из крупных российских банков. Мы любим свою работу, а дедлайны не любим.

Особенно, если дело касается еженедельных релизов.

Поначалу все, к кому Колумб обращался за помощью, реагировали примерно как Изабелла на этой картине

Христофор Колумб девять лет разрабатывал проект экспедиции, а потом ещё восемь последовательно и упорно искал инвестора, показывая его королям нескольких европейских государств.

Проект полностью провалился, но, несмотря на нецелевое использование средств, в путешествия Колумба инвестировали ещё трижды. Во время предпоследнего первооткрыватель даже попал в испанскую тюрьму, но всё равно получил деньги на четвёртую экспедицию после выхода на свободу. Сам он объяснял это исключительно божественным заступничеством и писал, что всё происходило «так, как сказал Иисус Христос».

К слову, он так никогда и не узнал, где побывал на самом деле, и умер в нищете. До сих пор неизвестно, как он выглядел и где похоронен.

Врачи в платной медицине часто получают за выручку с пациента. С точки зрения благополучия пациента это, мягко и очень корректно выражаясь, противоречит здравому смыслу.

Это неизбежный конфликт между тем, что нужно было помогать людям, — и коммерческими целями клиники.

Моим главным желанием было разделить мир медицины и продаж так, чтобы мои врачи думали только о медицинском аспекте. И одна из самых важных вещей, которую мы сделали, — это фиксированная цена лечения до результата.

То есть мы берём не за процесс и промежуточные операции, а за переход в целевое состояние.

Это значит сразу три очень интересных вывода:

1. Окончательная цена называется сразу до лечения. Она не будет меняться от длительности лечения, возможных осложнений, ошибок, дополнительных процедур и так далее. Наша задача — всё это спрогнозировать.
2. Мы даём очень долгую гарантию на результат. Например, на ряд сложных вмешательств — 5 лет, на более простые — 3 года.
3. Эта гарантия — не цена «за ремонт» при гарантийном случае, а полноценное обслуживание все эти годы, включая профилактики.

То есть как вы покупаете сервер за 2 миллиона и платите ещё 1 миллион за поддержку на 3 года — так и у нас очень большая доля трат приходится на стабилизацию, обеспечение расходников и так далее.

Что самое удивительное, при таком подходе и высоких ценах нашего верхнего сегмента, получается иногда дешевле, чем в клиниках среднего сегмента. Не всегда, но сейчас объясню, в чём дело.

Из недавней рекламы игры

Социальный психолог Пол Пифф из Беркли провёл серию экспериментов о том, как богатство и везение влияют на социальное поведение людей (спойлер — плохо), а потом выступил с результатами своего исследования на TED. Гневные письма ему продолжают приходить до сих пор, хотя прошло уже больше десяти лет.

Сам Пифф думает, что это происходит потому, что исследование выглядит как что-то политически ангажированное. А ещё — потому что он посягнул на «великую американскую мечту» о том, что все равны и разбогатеть может каждый, если очень постарается. А если разбогатеть не вышло, значит, старался человек не сильно и долю свою заслужил. Осознавать, что это не всегда так, бывает довольно обидно.

Ну а пока Пол Пифф продолжает исследовать социальное неравенство, эмоции и поведение людей в обществе, давайте поговорим про одну из самых популярных в мире настолок — «Монополию» — и про то, как всё это отражается в игре.

С корпоративным софтом есть проблемы, а госкомпаниям в России в текущих реалиях надо как-то разговаривать.

В MS 365 был Teams, поэтому многие приходили к нам и спрашивали, есть ли в нашем офисном пакете такой же. Стало понятно, что нужна разработка такого решения.

При разработке «Р7-Команды» возникало множество сложностей, среди прочих отмечу две, которые отняли у нас немало времени и нервов. Во-первых, оказалось очень трудно обеспечить гарантированную доставку сообщений. Во-вторых, было непросто сделать видеоконференции с очень большим количеством пользователей. Но всё-таки мы уже полтора года на рынке.

Сейчас «Р7-Команду» используют ряд предприятий с тысячами сотрудников и государственные учреждения.

Продукт у нас выделен в отдельное направление, у него своя команда, в которую мы активно привлекаем новые кадры.