Bbabo NET

Nauka & Technologia Wiadomości

Big data w metalurgii: hackathon online firmy Severstal i McKinsey

Wysokie technologie przenikają do wszystkich gałęzi biznesu i przemysłu, nie wyłączając oczywiście metalurgii. Dzięki różnym technologiom przedsiębiorstwa metalurgiczne efektywniej wykorzystują zasoby, monitorują jakość produktów i poprawiają ciągłość procesu produkcyjnego.

Ale doskonałość nie ma granic! Dlatego my w PJSC Severstal, wraz z McKinsey i przy wsparciu Russian Hackers, postanowiliśmy zorganizować hackathon online dla analityków i programistów z dziedziny eksploracji danych i analityki. Może to tylko ty lub twoi przyjaciele?

Kto może wziąć udział

Są tylko trzy warunki, aby wziąć udział w naszym hackathonie:

Po pierwsze, analiza lub rozwój danych to Twój zawód lub hobby.

Po drugie, możesz wziąć udział jako jedna osoba lub zespół do 5 osób.

Po trzecie, aby otrzymać nagrodę, drużyna musi mieć co najmniej jednego obywatela Federacji Rosyjskiej, który ukończył 18 lat.

Jeśli nie masz jeszcze kolegów z drużyny, ale chciałbyś z kimś współpracować, możesz ich wyszukać na czacie hackato na Telegramie lub w sekcji Wyszukiwanie zespołu na platformie rejestracyjnej. Dodatkowo organizatorzy mogą pomóc.

Ważna uwaga - do pracy nie potrzebujesz wydajnego laptopa ani komputera PC. Wystarczy działający komputer i dostęp do Internetu. Możesz uczestniczyć z dowolnego miejsca na świecie.

Zadania dla uczestników

Przygotowaliśmy cztery zadania dla uczestników hackathonu.

Zadanie 1. Zarządzanie płynnością Istota zadania:

Przeprowadź badanie danych o kosztach energii przez kilka lat, przeanalizuj możliwości wzbogacenia o dane zewnętrzne, zidentyfikuj istotne czynniki wpływające, zbuduj model predykcyjny z wyjaśnieniem kroku zasad budowy.

Wynikiem jest notatnik Jupyter, zrozumiały zarówno dla analityka, jak i użytkownika biznesowego, ze szczegółową analizą danych eksploracyjnych (EDA).

Kluczowe pytania do uczestników:

Jakie wzorce przepływów pieniężnych w kontekście kodów firmowych udało Ci się zidentyfikować w wyniku EDA? Jakie powiązania znaleziono w badaniu?

Czy można zgadnąć, w jakie dni będą miały miejsce transakcje w przyszłości? Porównaj swoje wyniki z dostępnymi danymi, jakie uzyskałeś MARE?

Spróbuj sporządzić wykres przepływów pieniężnych na podstawie zidentyfikowanych wzorców dla I-II kw. 2021 r. (przykład zostanie podany).

Jakie dane mogłyby Twoim zdaniem pomóc w zbudowaniu dokładniejszej prognozy? Zaproponuj schemat zbierania nowych danych: częstotliwość, ziarnistość i inne niezbędne parametry. Zastanów się w prezentacji, w jaki sposób zamierzasz wykorzystać te dane do rozwiązania problemu.

Dlaczego to jest ważne:

Siewierstal stale poprawia jakość planowania, co pozwala efektywniej alokować środki finansowe i oszczędzać na kosztach finansowych.

Naszym zadaniem podczas tego hackathonu jest znalezienie spostrzeżeń w celu zwiększenia dokładności prognozowania przychodów i wydatków według pozycji płynności.

Zadanie 2. Monitorowanie cenIstota zadania:

Opracuj narzędzie, które pomoże specjaliście zaplanować cenę zakupu części zamiennych do sprzętu specjalnego. technika.

Podejdź do zadania kreatywnie: stwórz narzędzie prognostyczne na przyszłość lub usługę „ściągawki” dla użytkownika z analizą konkretnych produktów i opcji cenowych (powinien kosztować).

W zadaniu konieczne jest opracowanie zasad algorytmicznego mapowania nazw i cech towarów, zbadanie zależności między danymi.

Wynikiem jest powtarzalny kod i prezentacja usługi.

Kluczowe pytania do uczestników:

Opracowałeś narzędzie, które pozwoli specjaliście zaplanować cenę zakupu w oparciu o czynniki wewnętrzne i zewnętrzne. Powiedz nam, jakie dane zewnętrzne udało Ci się zebrać? Jak Twoim zdaniem te dane mogą wpłynąć na planowanie i monitorowanie cen towarów?

Jak wyglądałby proces korzystania z narzędzia dla planisty? Opisz proces biznesowy za pomocą ilustracji.

Opracowane narzędzie powinno umożliwiać zarówno wizualizację danych produktowych, jak i przesyłanie danych do Excela w celu „szybkiego” raportu. Zademonstruj opcje wizualizacji informacyjnej i przygotuj kod do generowania raportu, a także przykładowego raportu.

Jakich danych wewnętrznych brakuje do poprawy jakości planowania?

Dlaczego to jest ważne:

Severstal przetwarza masowo dziesiątki grup produktów podczas planowania budżetów zakupowych. W celu zwiększenia szybkości i dokładności przetwarzania rozważany jest alternatywny scenariusz planowania cen zakupu najpopularniejszych kategorii towarów z wykorzystaniem algorytmów opartych na wyszukiwaniu danych.

Zadanie 3. Automatyczne wyszukiwanie dostawców Istota zadania:

Zadanie składa się z kilku bloków:

opracowanie algorytmu parsowania towarów

eksploracja możliwych danych w źródłach zewnętrznych

opracowanie programu do przygotowania informacji w wymaganym kontekście (produkt vs dostawca vs ocena dostawcy)

Wynikiem jest powtarzalny kod i prezentacja usługi.

Kluczowe pytania do uczestników:Opisz swoją decyzję w następujący sposób: lista znalezionych czynników, algorytm wyszukiwania tych czynników w środowisku zewnętrznym, kryteria rankingu kontrahentów przez nich w powiązaniu z każdym produktem (być może nie wszystkie czynniki są istotne dla wszystkich produktów). Opisz proces biznesowy za pomocą ilustracji.

W ramach swojej decyzji należy uzupełnić informacje o kontrahencie należącym do nomenklatury. W szczególności może to być NIP/KPP, legalne. adres, status, finanse wskaźniki, opinie o firmie itp.

Jakie spostrzeżenia dostawców i podejścia do rankingu udało Ci się znaleźć?

Opracowane narzędzie powinno umożliwiać wizualizację danych o dostawcach w odniesieniu (z uwzględnieniem rankingu) do towarów.

Dlaczego to jest ważne:

Automatyzacja procesu wyszukiwania, wstępnej weryfikacji i podstawowego rankingu dostawców w kontekście każdej grupy produktowej to krok w kierunku dodatkowej przejrzystości decyzji zakupowych i uproszczenia procesu biznesowego.

Zadanie 4. Analiza kontrahentów Istota zadania:

Przeprowadź badanie dostępnych danych i spróbuj przewidzieć opóźnienie dla kontrahenta, zasugeruj, jak wzbogacić model o inne dane.

Wynikiem jest zrozumiały Notatnik Jupyter zarówno dla analityka, jak i użytkownika biznesowego ze szczegółową analizą danych eksploracyjnych (EDA) i odtwarzalnym kodem rozwiązania, wstępnym przetwarzaniem, modelowaniem i wnioskami.

Od nas - dane o kontrahentach za 2 lata, lista wskaźników do analizy, próbka do trenowania modelu.

Kluczowe pytania do uczestników:

Przedstawione są dane z różnych lat z innym zestawem informacji. Przeprowadź EDA, spróbuj zidentyfikować i zwizualizować relacje oraz podkreślić najważniejsze czynniki, opisz swoje ustalenia.

Czy na podstawie danych za lata poprzednie można przewidzieć dla kontrahenta na kolejny rok: a) fakt opóźnienia; b) przeterminowanie powyżej 30 dni; c) przeterminowane w przedziale od 60 do 90 dni?

Jakie dodatkowe dane można dodać, aby poprawić dokładność prognozy?

Dlaczego to jest ważne:

Zwiększenie dokładności prognozowania zaległości pozwala na dokładniejsze planowanie rentowności i możliwego ryzyka.

Kiedy mogę zacząć?

Możesz złożyć wniosek pod tym linkiem do 8 marca. Musisz wypełnić ankietę, stworzyć zespół i zaprosić osoby o podobnych poglądach lub wziąć udział samodzielnie.

Od 22 lutego do 8 marca odbędzie się etap kwalifikacyjny, w którym trzeba będzie zgłosić rozwiązanie jednego z czterech proponowanych zadań. 14 marca ogłosimy wyniki selekcji.

Ostatni etap hackathonu odbędzie się w dniach 18-20 marca. Finaliści będą mogli wspólnie z biznesem udoskonalać swoje rozwiązania. Na tym etapie zespoły uczestniczą w punktach kontrolnych online z ekspertami i przesyłają ostateczne rozwiązanie na platformę rejestracyjną.

20 marca wszyscy finaliści zostaną zaproszeni do zaprezentowania swoich rozwiązań w biurze. Będzie można występować online. Po ogłoszeniu wyników planowane jest nagrodzenie, afterparty i networking w biurze z udziałem ekspertów Severstal i McKinsey.

Co otrzymują uczestnicy?

Fundusz nagród obejmuje zarówno nagrody pieniężne, jak i gadżety:

700 000 rubli - całkowity fundusz nagród hackathonu.

4 nagrody po 100 tysięcy rubli za najlepsze rozwiązanie każdego utworu

200 tysięcy rubli otrzyma najlepsze rozwiązanie całego hackathonu, a 100 tysięcy rubli - najlepsze rozwiązanie według uczestników.

Na zakończenie etapu kwalifikacyjnego uczestnicy otrzymają 160 kompletów towaru.

5 pluszowych maskotek trafi do zwycięzców konkursu.

Na zwycięzców czekają nagrody! Pozostało tylko zarejestrować się i wziąć udział. Dodatkowe informacje można uzyskać na stronie hackathonu lub na czacie Telegram.

Big data w metalurgii: hackathon online firmy Severstal i McKinsey