Katser
2.28K subscribers
93 photos
7 videos
10 files
137 links
Авторский канал @ykatser по data science, машинному обучению и искусственному интеллекту в основном в задачах промышленности, но не только
Download Telegram
Очередной майлстоун в моей "карьере" исследователя: если раньше было 💯 цитирований моего профиля всего, то теперь 💯 цитирований пробила всего лишь одна статья.

Станет постоянной рубрикой: будем вместе отмечать поздравления от scholar.google❤️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1👍4613
AI/ML/DS в вибродиагностике. Часть 2 — погружение
Часть 1. Продолжаем с Даниилом цикл, посвящённый вибродиагностике роторного оборудования.

⛓️‍💥Неразрушающий контроль
Вибродиагностика является частью более обширной области неразрушающего контроля (см. ГОСТ Р 56542-2015). Последнее означает, что нам не требуется демонтировать и разбирать оборудование для оценки его технического состояния. При этом, существуют как активные методы, связанные с искусственным воздействием на диагностируемый объект (ультразвуком, ударными импульсами, электромагнитными полями и тд), так и пассивные. Последние собирают информацию об оборудовании во время его работы. Этим они и привлекательны, поскольку о возникшей неисправности можно узнать сразу или даже заранее, не останавливая производственный процесс. Возвращаясь к вибродиагностике, постулируем, что вибрация изменяется одновременно с изменением состояния оборудования [1]. Этот и другие факты делают вибродиагностику одним из самых распространённых методов неразрушающего контроля. При этом, не стоит забывать о контроле температуры подшипников и измерении фазного тока электродвигателя❗️

Информативность вибрации
Измерение вибрации привлекательно ещё и тем, что вибрация очень информативна. Она содержит в себе информацию о взаимодействии деталей машины между собой и с окружающей средой, поскольку представляет собой перемещение элементов упругой системы под воздействием на неё динамических сил. Кстати, эти силы возникают как в ходе нормальной эксплуатации машины, так и при отклонении её состояния от нормы. Они имеют механическую природу (кинематические силы и силы дисбаланса), электромагнитную или аэро-, гидродинамическую природу [2].
Но у такой информативности есть и обратная сторона: нужны методы для разделения компонентов вибрации и интерпретации полученных результатов. Измеренная в каждой точке вибрация является суперпозицией производимых несколькими элементами колебаний. Методы её обработки, разработанные исходя из наших физических представлений и накопленной диагностами практики, учитывают это. В дальнейшем пробежимся по многообразию существующих методов и поймём, почему они появились и используются. При этом, речь будет идти о диагностике роторного оборудования по сигналам его вибрации, записанным во время его работы.

💯Базовые понятия
• Под "вибрацией" можно понимать перемещение s(t), скорость v(t), ускорение a(t) поверхности в точке измерения. Все три величины однозначно взаимосвязаны (рис. 1), поэтому можно измерять одну из них, а другие высчитывать [3]. В большинстве случаев, используется сигнал виброускорения, чего будем придерживаться и мы (если не сказано иное). В таком случае для измерения вибрации используется акселерометр.
• Выбор точки измерения очень важен, но в большинстве случаев вибрация измеряется на корпусе машины в месте установки подшипника (рис. 2-4). Считается, что в этой точке "слышны" колебания самого подшипника, вала и насаженных на него элементов (например, рабочих и зубчатых колёс). При этом, корпус должен быть монолитным, а датчик устанавливается перпендикулярно оси вращения вала и не отделяется от корпуса подшипника крышкой, кожухом и т.п.
• Дополнительные точки установки — в месте крепления оборудования к фундаменту, на корпусе ступени насоса. Подробнее об установке датчиков см. [2], раздел 4.2.
• Упомянутая здесь "слышимость" элементов связана с затуханием высокочастотных колебаний в материале. А лучшая проводимость обеспечивается в наиболее жёстких элементах конструкции. С этим связана и возможность локализации дефекта: в выбранной точке в выбранном направлении (как правило — радиальном, реже выбирается осевое) датчиком регистрируются колебания нескольких элементов. Существуют методы, как разделяющие вибросигнал на компоненты, так и нет, о чём поговорим в дальнейшем.

📚Список литературы
[1] Абрамов И. Л. Вибродиагностика энергетического оборудования
[2] Барков А. В. и др. Мониторинг и диагностика роторных машин по вибрации
[3] Brandt A., etc. Integrating time signals in frequency domain – Comparison with time domain integration
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍14🔥721
Исследование специалистов по работе с данными — 2025

В прошлом году вышел интересный отчет от DevCrowd по тому, как работают дата-инженеры, аналитики, дата-сайентисты, ML-инженеры. Но, признаюсь, мне не хватило отраслевой специфики и, в частности, информации про промышленность 👨, типа:
• источники знаний
• популярные авторы
• особенности инструментов
• и тд

Ребята из DevCrowd рассказали, что для выделения направлений не хватило данных (иронично, что это частая проблема в промышленности). Поэтому предлагаю в этом году накинуться всем вместе и обогатить их датасет. Это в наших же интересах❗️

📝 Опрос займёт 15 минут, результаты обещают в открытом доступе в августе.

💪 Пройти опрос
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
7👍5🤝3🔥1
👨От хакатона до автоматизации флотации: путь в промышленный AI

Дисклеймер: Триумфальное возвращение в рабочий режим! Накопилось много материалов и новостей, но давайте обо всем по порядку.

Сегодня делюсь интервью, собранным в виде статьи на хабр.

О материале:
Как попасть из Бауманки в AI-индустрию, почему важно не просто разработать модель, но и довести её до пузырей в бочке и настоящего результата. Выяснили, почему ИИ в промышленности — это больно, сложно и страшно интересно, как правильно не спать на хакатонах, зачем дата-сайентисту понимать производство и почему настоящий результат — это когда твой алгоритм управляет процессом в цеху размером с футбольное поле.
Руководитель направления анализа данных в Rocket Control, член программного комитета Industrial++, призёр 14 хакатонов, бывший атомщик и фанат системного подхода Юрий Кацер о том, как применять машинное обучение в производстве.


Материал дополняет мои прошлые статьи (вдруг кто-то не видел):
🔘 Путь в Сколтех лежит через хакатон
🔘 5 историй с хакатонов
🔘 Ролик в рамках проекта "Молодые ученые России"

Про технику мало, про путь и хакатоны много, enjoy❗️
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍12🔥107💯1
Скоро расскажу, как я сменил промышленность на другую отрасль экономики, но пока делюсь папкой с дружественными каналами! С кем-то знаком лично (и даже вместе учились), кого-то читаю, с кем-то только познакомился, но ребята 🔥 Каналов много, каналы разные, рекомендую, потому что важно расширять кругозор. Тогда можно и бестпрактис приносить в ту же вечно отстающую промышленность, и домен сменить при желании.

Хотите примеры?
- ML system design RAG системы (и там еще много такого) от Димы — это теперь часть моей деятельности, так что готовьтесь к нашествию LLM на канале
- Канал Кирилла с хардовой математикой, например, разбор известных в промышленности SSM: 1, 2, 3. Как говорится «тайм сириесы мы любим» 📈
- Какие зарплаты обещают разные курсы онлайн школ в аналитике данных — ну очень системная и полезная аналитика для начинающих (и не только) специалистов, вопрос постоянно мне задают
- У Саши на канале много тем и все интересные, хотя бы пост про играющего тимлида - отлично дополняет мои посты про лидов
- Ну а датасеты — моя отдельная слабость🫠 Про промышленность это ко мне, а вот про другие области — к Даниилу

Список можно продолжать бесконечно: есть и про общение с бизнесом, и личная жизнь успешных руководителей, и про аналитику…
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥291312👏6👍2🗿21
Каминг-аут

Как за последнее время пошутили несколько коллег и знакомых: «Ну когда уже совершишь?» 🙂 Бэйдж, кстати, с конференции industrial++ (но этого года) на которой я еще состою в программном комитете, но уже не принимаю активного участия. Это одна из последних активностей по теме промышленности, что у меня вообще остались. Хотя на доклады я не попал, зато успел на афтерпати, был рад видеть всех знакомых и друзей💗

Но в этом посте хочу поделиться своим мнением наблюдениями по состоянию ИИ в промке и немного рассказать о причинах смены отрасли. Пункты слегка перемешаны, придется потерпеть, пока я вхожу в писательский тонус.🫠

🔵Инвестиции в RnD остановились. Если есть хоть минимальный риск не окупиться, зрелые компании (что заказчики, что подрядчики) не запускают проект. Есть исключения в виде редких отдельных грантов и отдельных кубышек и программ инновации, чтобы не сокращать людей, например. Хотя и раньше инвестиции в RnD были минимальны.
🔵Массовый исход ДСов из промышленности. Связано и с бумом LLM (в промышленности задач и проектов минимально), и с зарплатами (в промышленности не растут, даже инфляцию не покрывают, даже хорошим специалистам), и в целом с остановкой хайринга в промышленности. При этом банки и е-комы (особенно некоторые, типа ВБ) найм чуть ли не нарастили. Вот и выбирает ДС в промышленности: из компании уйти хочешь, а в других компаниях вакансий нет, приходится смотреть в сторону, даже если фанат промки. Тем более везде платят больше!
🔵Привлекательность промышленности для ДСов. Противоречие❗️ По-прежнему для ДСов из других областей задачи в промышленности кажутся интереснее, потому что необычно, можно "пощупать" результат, много неДСерских вещей, типа командировки in the middle of nowhere. Но потом они узнают зарплаты и реально чем придется заниматься (не ML)...
🔵GenAI не взлетает. Спорно, но расскажите про ваши эффекты, интересно. Коротко: специалистам платить не готовы, с эффектами проблемы, инфра дорогая = давайте подождём или что-то потестим бесплатно за счет подрядчиков. Ну ладно, протоколирование совещаний внедрим. В остальных отраслях совершенно другой уровень развития этого направления.
🔵Сокращения и оптимизации. Буквально цитирую руководителя цифровизации крупной промышленной корпорации: «в этом и следующем году денег на подрядчиков и работы не будет, нам бы своих оставшихся сотрудников сохранить». Это не у всех и не везде, но встречается. ИТ и цифра идут под нож вперед производства, что логично. С первым пунктов связано, так как ИИ часто и есть RnD.
🔵Сокращается количество вендоров, аутсорса и команд по ИИ в промке. Можно ставить ставки, сколько компаний останется в следующем году. Уже по пальцам одной руки можно пересчитать компании, занимающиеся оптимизацией процессов и ТОиР. Зато те, кто выживет, заберут рынок, когда (если) деньги появятся. Главное - пережить.
🔵Ценность уникальной экспертизы. Это не свежий тренд, но постоянно встречал, как уникальные специалисты, работающие с какой-нибудь больше не поддерживающейся АСУТП заламывают цены на свои услуги. К ИИ относится меньше.

Я вешаю «промышленный» бейдж на гвоздь (спортивная аналогия вам), но когда-нибудь возможно вернусь.👨

Так как тема острая, то уточню: это моя позиция, все совпадения случайны, на истину не претендует и тд. А поспорить вэлком в комментарии👇
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
437👍22🎉5👀5🎃2🗿2😁1🙏1
Вакансии❗️

ПС Senior DS (LLM Engineer) ко мне, поэтому можете писать с вопросами мне напрямую🦞
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2
Forwarded from Reliable ML
Ищу к себе в команду
Пост от Иры

- Senior DS (LLM Engineer). Автоматизация бизнес-процессов.
- Data TechLead в команду управления данными - развитие Data & AI-платформу и сервисы для домена
- TechLead ML/AI и данных в антифроде
- Owner команды data governance и системного анализа. Улучшение данных на уровне большого домена.

По любым деталям - ко мне в ЛС.
В заголовке резюме или в сообщении, пожалуйста, пишите, какая вакансия интересна.

Ваш @Reliable ML

#reliable_ml #vacancies
🔥114💯3