Продолжаем рассказывать про команду CyberPhysics! Друзья, хотим познакомить вас с нашим разработчиком Владимиром Шпичко.
Со школы Владимира привлекало программирование, и со временем он решил попробовать себя в разработке. Так сложилось, что в университете программирование появилось только в конце обучения, но стремление развиваться в этой сфере становилось сильнее. Сегодня разработка различных компьютерных алгоритмов стала неотъемлемой частью его жизни, позволяя решать сложные, но интересные задачи.
Карьеру Владимир начал развивать еще в университетские годы, когда стал преподавателем в школах программирования и робототехники. В процессе работы он знакомил детей с увлекательным миром коддинга и помогал им осваивать новые навыки. Позже попал в ГУП Мосгортранс, где познакомился с Татьяной Гринкиной, заместителем технического директора в CyberPhysics. Татьяна увидела в нем потенциал и предложила ему попробовать себя в роли разработчика, на что он согласился не раздумывая. В работе Владимир не боится трудностей и часто говорит: «Тот, у кого есть мозги и руки, никогда не пропадет от голода и скуки!».
Больше всего в CyberPhysics Владимиру нравится быть частью стартапа и разрабатывать продукт с момента его зарождения. Также нравится работать среди коллег, которые являются профессионалами своего дела.
Владимир любит прогулки с друзьями в живописных и необычных местах. Кроме того, он обожает спонтанные поездки, особенно если там можно вкусно перекусить. Поэтому его любимое блюдо — то, которое приготовлено с душой.
Любимое произведение Владимира — «Великий Гэтсби» Ф. С. Фицджеральда, а фильм — «Волк с Уолл-стрит».
Любимая песня в караоке — «Boulevard of broken dreams» Green day.
Со школы Владимира привлекало программирование, и со временем он решил попробовать себя в разработке. Так сложилось, что в университете программирование появилось только в конце обучения, но стремление развиваться в этой сфере становилось сильнее. Сегодня разработка различных компьютерных алгоритмов стала неотъемлемой частью его жизни, позволяя решать сложные, но интересные задачи.
Карьеру Владимир начал развивать еще в университетские годы, когда стал преподавателем в школах программирования и робототехники. В процессе работы он знакомил детей с увлекательным миром коддинга и помогал им осваивать новые навыки. Позже попал в ГУП Мосгортранс, где познакомился с Татьяной Гринкиной, заместителем технического директора в CyberPhysics. Татьяна увидела в нем потенциал и предложила ему попробовать себя в роли разработчика, на что он согласился не раздумывая. В работе Владимир не боится трудностей и часто говорит: «Тот, у кого есть мозги и руки, никогда не пропадет от голода и скуки!».
Больше всего в CyberPhysics Владимиру нравится быть частью стартапа и разрабатывать продукт с момента его зарождения. Также нравится работать среди коллег, которые являются профессионалами своего дела.
Владимир любит прогулки с друзьями в живописных и необычных местах. Кроме того, он обожает спонтанные поездки, особенно если там можно вкусно перекусить. Поэтому его любимое блюдо — то, которое приготовлено с душой.
Любимое произведение Владимира — «Великий Гэтсби» Ф. С. Фицджеральда, а фильм — «Волк с Уолл-стрит».
Любимая песня в караоке — «Boulevard of broken dreams» Green day.
👍15💩5🫡1
Компания CyberPhysics приняла активное участие в Многоотраслевой деловой миссии «Made in Russia + INNOPROM» с 29 по 30 мая в Королевстве Саудовская Аравия при поддержке Российского Экспортного Центра. Мероприятие направлено на расширение сотрудничества и продолжение деловых связей России и Саудовской Аравии.
Генеральный директор Сергей Николаев принял участие в Круглом столе «Технологии и оборудование для нефтегазовой промышленности нового поколения». Он поделился своей уникальной экспертизой и рассказал о конкурентных преимуществах CyberPhysics по отношению к западным вендорам.
Ключевым аспектом мероприятия стала встреча в формате B2B, где были проведены конструктивные переговоры с потенциальными заказчиками. Участники также смогли обозначить потенциал применения наших решений в Саудовской Аравии и наметить дальнейшие перспективы развития.
#cyberphysics #CyberStudio #cyberworld
Генеральный директор Сергей Николаев принял участие в Круглом столе «Технологии и оборудование для нефтегазовой промышленности нового поколения». Он поделился своей уникальной экспертизой и рассказал о конкурентных преимуществах CyberPhysics по отношению к западным вендорам.
Ключевым аспектом мероприятия стала встреча в формате B2B, где были проведены конструктивные переговоры с потенциальными заказчиками. Участники также смогли обозначить потенциал применения наших решений в Саудовской Аравии и наметить дальнейшие перспективы развития.
#cyberphysics #CyberStudio #cyberworld
🔥8👍2
Продолжаем рассказывать о нашей замечательной команде CyberPhysics! Сегодня хотим познакомить вас с нашим талантливым менеджером ИТ-проектов Анастасией Пертен.
У Анастасии образование инженера-конструктора машиностроения, по направлению которого она работала до Сайбера. В Петербурге она занималась проектированием гоночного болида для соревнований Formula Student, разрабатывала тренажерные установки для обучения персонала работе с машинами и оборудованием, проектировала автоматизированный склад на заводе с нуля. В какой-то момент работа в этой области перестала приносить удовольствие, и захотелось попробовать себя в IT. Не желая полностью отказываться от своей любви к инженерии, она нашла идеальное сочетание инженерии и IT в компании CyberPhysics. Как говорит Анастасия: «Нужно бежать со всех ног, чтобы только оставаться на месте, а чтобы куда-то попасть, надо бежать как минимум вдвое быстрее!».
Анастасия узнала о вакансии в CyberPhysics благодаря своему другу и коллеге Тихону, с которым они работали вместе над проектом в Formula Student. Он рассказал ей о компании и новой должности там. Анастасии эта возможность показалась перспективной и интересной.
Самое привлекательное в CyberPhysics для Анастасии — это люди. Вся команда невероятно талантлива, умна и интересна, как сказал наш Генеральный директор Сергей Николаев: "Здесь нет плохих людей". Кроме того, Анастасия восхищается платформой, над которой работает наш коллектив.
Помимо работы, Анастасия любит путешествовать как заграницу, так и совершать небольшие поездки за город, наслаждаться прогулками на велосипеде и открывать для себя новые места. Она любит гулять с собакой и увлекается фотографией.
Любимая книга Анастасии — "Мастер и Маргарита" М.А. Булгакова, а любимый фильм —"Через вселенную".
У Анастасии образование инженера-конструктора машиностроения, по направлению которого она работала до Сайбера. В Петербурге она занималась проектированием гоночного болида для соревнований Formula Student, разрабатывала тренажерные установки для обучения персонала работе с машинами и оборудованием, проектировала автоматизированный склад на заводе с нуля. В какой-то момент работа в этой области перестала приносить удовольствие, и захотелось попробовать себя в IT. Не желая полностью отказываться от своей любви к инженерии, она нашла идеальное сочетание инженерии и IT в компании CyberPhysics. Как говорит Анастасия: «Нужно бежать со всех ног, чтобы только оставаться на месте, а чтобы куда-то попасть, надо бежать как минимум вдвое быстрее!».
Анастасия узнала о вакансии в CyberPhysics благодаря своему другу и коллеге Тихону, с которым они работали вместе над проектом в Formula Student. Он рассказал ей о компании и новой должности там. Анастасии эта возможность показалась перспективной и интересной.
Самое привлекательное в CyberPhysics для Анастасии — это люди. Вся команда невероятно талантлива, умна и интересна, как сказал наш Генеральный директор Сергей Николаев: "Здесь нет плохих людей". Кроме того, Анастасия восхищается платформой, над которой работает наш коллектив.
Помимо работы, Анастасия любит путешествовать как заграницу, так и совершать небольшие поездки за город, наслаждаться прогулками на велосипеде и открывать для себя новые места. Она любит гулять с собакой и увлекается фотографией.
Любимая книга Анастасии — "Мастер и Маргарита" М.А. Булгакова, а любимый фильм —"Через вселенную".
🔥17❤2
Media is too big
VIEW IN TELEGRAM
За годы с момента основания компании мы прошли невероятный путь! Команда CyberPhysics многократно выросла, накопила бесценный опыт и успешно расширила сферу применения нашего ПО .
Приглашаем вас посмотреть свежее видео о нашей компании, чтобы узнать как CyberPhysics может помочь вашему предприятию.
Следите за обновлениями!
Приглашаем вас посмотреть свежее видео о нашей компании, чтобы узнать как CyberPhysics может помочь вашему предприятию.
Следите за обновлениями!
👍8
30 июня прошла встреча команды CyberPhysics, которая оставила яркие воспоминания. Часть наших коллег собралась лично в офисе, а те, кто работает удаленно, присоединились к нам по зуму.
На мероприятии выступили лидеры команд и менеджеры проектов, которые поделились новостями и успехами своих отделов и выразили благодарность всем за продуктивное совместное сотрудничество. Обсудили устройство компании и ее рост, динамику развития бизнес-процессов, наши текущие и будущие проекты. Также были представлены обновления и достижения в разработке нашей платформы и рассказано о будущем функционале.
Не пропустите фотографии с этого замечательного мероприятия!
#cyberphsyics #cyberpeople
На мероприятии выступили лидеры команд и менеджеры проектов, которые поделились новостями и успехами своих отделов и выразили благодарность всем за продуктивное совместное сотрудничество. Обсудили устройство компании и ее рост, динамику развития бизнес-процессов, наши текущие и будущие проекты. Также были представлены обновления и достижения в разработке нашей платформы и рассказано о будущем функционале.
Не пропустите фотографии с этого замечательного мероприятия!
#cyberphsyics #cyberpeople
❤8
Директор по развитию CyberPhysics выступил на Х Международном форуме технологического развития, который прошел в Новосибирске с 23 по 25 августа.
В рамках Технопром–2023 Михаил Гусев принял участие в круглом столе на тему: «Наукоемкое программное обеспечение». Участники обсудили ключевые аспекты и проблемы развития ПО, а также технологии, процессы и компетенции.
Мероприятие позволило создать партнерскую экосистему, основанную на сетевом взаимодействии научных коллективов для решения сложных инженерных задач в области моделирования, оптимизации и управления бизнес-процессами.
Кроме этого, Михаил Гусев традиционно поделился своей экспертизой с участниками круглого стола и рассказал про платформу Cyberstudio для решения задач предиктивной аналитики и оптимизации технологических процессов.
Следите за нашими социальными сетями, чтобы ничего не пропустить!
В рамках Технопром–2023 Михаил Гусев принял участие в круглом столе на тему: «Наукоемкое программное обеспечение». Участники обсудили ключевые аспекты и проблемы развития ПО, а также технологии, процессы и компетенции.
Мероприятие позволило создать партнерскую экосистему, основанную на сетевом взаимодействии научных коллективов для решения сложных инженерных задач в области моделирования, оптимизации и управления бизнес-процессами.
Кроме этого, Михаил Гусев традиционно поделился своей экспертизой с участниками круглого стола и рассказал про платформу Cyberstudio для решения задач предиктивной аналитики и оптимизации технологических процессов.
Следите за нашими социальными сетями, чтобы ничего не пропустить!
👍8
«Нашли пользу там, где не ждали»
Летом у нас был проект по оптимизации технологического процесса на химическом производстве удобрений. Был проведен анализ технологического процесса, произведено построение модели процесса на основе нейронных сетей и завершение настройки оптимизатора. После этого пришло время их тестировать на производственной линии. Операторы должны были следовать рекомендациям нашего цифрового советчика и на основе этого вести журнал производимых изменений.
После недели тестирования операторы написали письмо с обратной связью по работе нашего ПО. Коллеги были довольны, но их смущала одна деталь – модель вакуумного кристаллизатора. Рекомендации на скорость вращения мешалки показывали 0. Система говорила о том, что из работы необходимо вывести целый кристаллизатор. Получив эту информацию, наши технологи предположили, что, возможно, наша модель выводит корректный результат и необходимо провести промывку в связи с тем, что он оброс. В результате оказалось, что кристаллизатор действительно очень сильно зарос и требовалась его срочная промывка.
Получилось, что наш оптимизатор обучился на исторических данных (то есть такая ситуация уже была), поймал данный паттерн, проанализировал его и выдал операторам необходимые рекомендации. Одним словом, у нас чудо, а не алгоритм: с помощью оптимизатора смогли настроить преддиктив на обрастание. И заказчик остался довольным.
В комментариях ждем Ваши интересные истории с работы!
Летом у нас был проект по оптимизации технологического процесса на химическом производстве удобрений. Был проведен анализ технологического процесса, произведено построение модели процесса на основе нейронных сетей и завершение настройки оптимизатора. После этого пришло время их тестировать на производственной линии. Операторы должны были следовать рекомендациям нашего цифрового советчика и на основе этого вести журнал производимых изменений.
После недели тестирования операторы написали письмо с обратной связью по работе нашего ПО. Коллеги были довольны, но их смущала одна деталь – модель вакуумного кристаллизатора. Рекомендации на скорость вращения мешалки показывали 0. Система говорила о том, что из работы необходимо вывести целый кристаллизатор. Получив эту информацию, наши технологи предположили, что, возможно, наша модель выводит корректный результат и необходимо провести промывку в связи с тем, что он оброс. В результате оказалось, что кристаллизатор действительно очень сильно зарос и требовалась его срочная промывка.
Получилось, что наш оптимизатор обучился на исторических данных (то есть такая ситуация уже была), поймал данный паттерн, проанализировал его и выдал операторам необходимые рекомендации. Одним словом, у нас чудо, а не алгоритм: с помощью оптимизатора смогли настроить преддиктив на обрастание. И заказчик остался довольным.
В комментариях ждем Ваши интересные истории с работы!
👍13
Сверхспособности? Что? Где? Как?
Недавно наши коллеги ездили на производство для исследования возможностей оптимизации и перспектив внедрения платформы CyberStudio. После прохода по всему технологическому процессу, общения с операторами и технологами, мы сели анализировать: а что именно можем оптимизировать на данном производстве и как здесь может помочь наше ПО?
Наше внимание привлек барабан охладителя. Его основная задача — уплотнять и охлаждать смесь перед прессованием. Принцип такой: смесь перемещается внутри барабана, пока не превратится в большое количество плотных комков.
Основная цель оптимизации этого процесса — точное уведомление оператора о моменте, когда смесь готова и ее можно выгружать на пресс. Как оказалось, в реальности на агрегате не было установлено никаких датчиков, поэтому операторы определяли готовность смеси на слух: опытный специалист по звуку ударов комков о барабан понимал степень ее готовности. Аналогичная ситуация была и с мельницей: оператор опускал руку в сухую смесь и после этого определял, достаточна ли степень измельчения.
Но несмотря на сверхспособности операторов наша команда все же порекомендовала дооснастить барабан охладителя аудио-датчиками для оптимизации и автоматизации работы!
Оказывается, что среди нас и вправду существуют люди со сверхспособностями!
Делитесь своими историями в комментариях!
Недавно наши коллеги ездили на производство для исследования возможностей оптимизации и перспектив внедрения платформы CyberStudio. После прохода по всему технологическому процессу, общения с операторами и технологами, мы сели анализировать: а что именно можем оптимизировать на данном производстве и как здесь может помочь наше ПО?
Наше внимание привлек барабан охладителя. Его основная задача — уплотнять и охлаждать смесь перед прессованием. Принцип такой: смесь перемещается внутри барабана, пока не превратится в большое количество плотных комков.
Основная цель оптимизации этого процесса — точное уведомление оператора о моменте, когда смесь готова и ее можно выгружать на пресс. Как оказалось, в реальности на агрегате не было установлено никаких датчиков, поэтому операторы определяли готовность смеси на слух: опытный специалист по звуку ударов комков о барабан понимал степень ее готовности. Аналогичная ситуация была и с мельницей: оператор опускал руку в сухую смесь и после этого определял, достаточна ли степень измельчения.
Но несмотря на сверхспособности операторов наша команда все же порекомендовала дооснастить барабан охладителя аудио-датчиками для оптимизации и автоматизации работы!
Оказывается, что среди нас и вправду существуют люди со сверхспособностями!
Делитесь своими историями в комментариях!
🔥3🤯2😁1
В Сочи с 20 по 22 сентября прошла IV научно-практическая конференция и выставка "Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли". На мероприятии Михаил Гусев, директор по развитию бизнеса CyberPhysics, поделился материалом по теме: "Применение программной платформы CyberStudio для предиктивной аналитики в газоперерабатывающей отрасли".
Михаил рассказал про платформу CyberStudio и ее успешное применение для ГПА, а также поделился своей экспертизой с участниками мероприятия.
В это же время проходило другое событие — международный форум Kazan Digital Week 2023, на котором выступил генеральный директор CyberPhyiscs Сергей Николаев с докладом «Примеры внедрения предиктивной аналитики в энергетике. Опыт Сайберфизикс». Сергей продемонстрировал кейсы успешного внедрения платформы CyberStudio в сфере энергетики, а также подискутировал с участниками форума о факторах, препятствующих развитию данного направления.
Мероприятия получились насыщенными и яркими! Именно такой и запомнилась нам прошедшая неделя.
Михаил рассказал про платформу CyberStudio и ее успешное применение для ГПА, а также поделился своей экспертизой с участниками мероприятия.
В это же время проходило другое событие — международный форум Kazan Digital Week 2023, на котором выступил генеральный директор CyberPhyiscs Сергей Николаев с докладом «Примеры внедрения предиктивной аналитики в энергетике. Опыт Сайберфизикс». Сергей продемонстрировал кейсы успешного внедрения платформы CyberStudio в сфере энергетики, а также подискутировал с участниками форума о факторах, препятствующих развитию данного направления.
Мероприятия получились насыщенными и яркими! Именно такой и запомнилась нам прошедшая неделя.
🔥6
Как цифровые двойники помогают оптимизировать технологический процесс и прогнозировать поломки оборудования, что нужно учитывать при переносе информации в цифровую модель и почему физика лежит в основе такого решения? Рассказывает директор по развитию CyberPhysics Михаил Гусев!
https://dzen.ru/a/ZRV6y-qQUhiFeNis
https://dzen.ru/a/ZRV6y-qQUhiFeNis
Дзен | Статьи
Как цифровые двойники прогнозируют неисправности
Статья автора «Научный дзен в Сколтехе» в Дзене ✍: Известная аксиома, что любую аварию лучше предотвратить, чем устранять её последствия, на современных производствах приобретает новые смыслы.
👍6
Для построения моделей и эффективного функционирования систем предиктивной аналитики и оптимизации необходимы данные с датчиков. Часто бывает так, что их либо недостаточно, либо они некорректные. Также бывают ситуации, когда датчики вообще отсутствуют, но для построения модели они крайне необходимы. Так и случилось у нас на одном химическом предприятии.
Заказчик поставил перед нами цель: повысить выработку продукта с помощью нашего оптимизатора. При выполнении работы было выяснено, что она измеряется только после ее выгрузки в машины. Данный параметр не заносится ни в какую систему данных, а прописывать их вручную — возрастет риск человеческого фактора. Так что же делать?
После брейнсторминга нашей командой был придуман виртуальный тег, позволяющий вычислять выработку исходя из имеющихся данных (расходы и уровни в баках) прямо в коннекторе данных.
В итоге выработка стала вычисляться в режиме реального времени и подаваться на оптимизатор. Наши технологи и инженеры сотворили чудо!
Заказчик поставил перед нами цель: повысить выработку продукта с помощью нашего оптимизатора. При выполнении работы было выяснено, что она измеряется только после ее выгрузки в машины. Данный параметр не заносится ни в какую систему данных, а прописывать их вручную — возрастет риск человеческого фактора. Так что же делать?
После брейнсторминга нашей командой был придуман виртуальный тег, позволяющий вычислять выработку исходя из имеющихся данных (расходы и уровни в баках) прямо в коннекторе данных.
В итоге выработка стала вычисляться в режиме реального времени и подаваться на оптимизатор. Наши технологи и инженеры сотворили чудо!
👍2
В журнале Глобус вышла наша статья о цифровых двойниках технологических процессов на предприятиях горнодобывающей и металлургической отраслей промышленности!
https://www.vnedra.ru/tehnologii/informacionnye-tekhnologii/primenenie-czifrovyh-dvojnikov-tehnologicheskih-proczessov-na-predpriyatiyah-gornodobyvayushhej-i-metallurgicheskoj-otraslej-promyshlennosti-23070/
https://www.vnedra.ru/tehnologii/informacionnye-tekhnologii/primenenie-czifrovyh-dvojnikov-tehnologicheskih-proczessov-na-predpriyatiyah-gornodobyvayushhej-i-metallurgicheskoj-otraslej-promyshlennosti-23070/
Журнал "Глобус: геология и бизнес"
Цифровые двойники на предприятиях горной отрасли
Цифровые двойники, или советчики (также популярное название среди эксплуатантов), позволяют снижать затраты и себестоимость производства, повышать эффективность и производительность процесса, а также улучшать качество производимой продукции
🔥6
Интересная история произошла на химическом производстве. Перед специалистами стояла задача оптимизировать выработку химического вещества.
Данные, используемые в модели, зависели от сезонности, однако на производстве снаружи не было установленного датчика температуры воздуха. Тогда коллеги задумались о том, как можно решить возникшую проблему.
Было решено установить датчик в трубу, выведенную на улицу. Это позволило получать корректные данные, а нашей команде успешно выполнить поставленную перед ними задачу.
Данные, используемые в модели, зависели от сезонности, однако на производстве снаружи не было установленного датчика температуры воздуха. Тогда коллеги задумались о том, как можно решить возникшую проблему.
Было решено установить датчик в трубу, выведенную на улицу. Это позволило получать корректные данные, а нашей команде успешно выполнить поставленную перед ними задачу.
👍4🕊1