Новости

Аналитическая фирма IDC опубликовала результаты опроса западноевропейских компаний о дистанционной работе во время карантина и о том, до какой степени введенные меры будут сохраняться в долгосрочной перспективе. При внедрении гибридной модели организации работы, при которой значительная доля сотрудников работает дистанционно, компании встретились с рядом проблем, в том числе с ненадежностью и небезопасностью домашних подключений к Интернету, а также с необходимостью обучать сотрудников новым методам работы. Однако более 60% компаний готовится сохранить хотя бы некоторые из введенных во время карантина методов дистанционной работы, а более 40% вследствие этого планируют уменьшить площадь офисов.

Аналитики обращают внимание на имеющиеся в продаже технологические решения, способствующие организации гибридной работы. Например, системы управления присутствием сотрудников позволяют отслеживать их перемещения в офисах по сигналам мобильных телефонов. Системы для контроля социальной дистанции и технологии бесконтактного управления помогают сотрудникам выполнять противоэпидемические требования, а другие системы могут следить за состоянием помещений и дезинфицировать их с помощью ультрафиолетового излучения.

Приемом документов с помощью нового решения – сканированием, верифицированием и дальнейшей маршрутизацией – занимаются всего 22 специалиста Общего центра обслуживания S7 Consult на площадках фронт-офиса в Москве, Московской области и Новосибирске. Оцифрованные документы поступают на дальнейшую обработку в бухгалтерию, находящуюся в Новосибирске.

Платформа ABBYY FlexiCapture умеет работать как со стандартными бухгалтерскими документами, такими как счета-фактуры, УПД, товарные накладные и акты, так и с документами, специфическими для авиационной отрасли, что позволит в дальнейшем масштабировать систему по мере развития проекта в S7 Group. Это, например, акты за выполненные работы по аэропортовому и наземному обслуживанию, направления на приобретение проездных документов, отчеты агентов и другие. Часть документов в общем потоке данных составляют формы на иностранных языках, таких как английский, итальянский, немецкий, китайский и французский. Система автоматически определяет тип документа, распознает данные и отправляет их в электронный архив и учетную систему. После завершения процесса бухгалтер получает уведомление, проверяет данные и проводит необходимые операции в системе. В результате на обработку и извлечение данных из одного бухгалтерского документа уходит в 2,5 раза меньше времени, чем раньше.

Одна из важных задач, которую S7 Group решает с помощью интеллектуальных технологий ABBYY, – это увеличение скорости и объема обрабатываемой информации при одновременном снижении нагрузки на персонал за счет автоматизации их рутинной работы. В дальнейшем S7 планирует расширить возможности системы и обрабатывать отраслевые документы и внутренние формы. В сочетании с программными роботами, эти технологии помогут компании автоматически проводить сверку данных, заполнять отчеты и решать другие подобные задачи за считанные минуты.

Решение, работа которого основана на технологиях нейронных сетей и машинного обучения, оперативно выявляет нарушителей масочного режима, что позволяет компаниям и организациям обеспечить соблюдение требований Правительства РФ и региональных властей в период действия режима ограничений.

Модуль детектирования работает в реальном времени и позволяет безошибочно определять наличие любого вида масок на лице конкретного человека. По итогам проведенных испытаний решение продемонстрировало 100% точность распознавания.

Интегрировать модуль по распознаванию наличия масок в систему видеонаблюдения можно как отдельно, так и в составе системы автоматического распознавания лиц IVA CV. В этом случае функционал биометрической платформы позволит не только определить факт отсутствия медицинской маски, но также идентифицировать личность людей, нарушающих масочный режим. Кроме того, при комплексном внедрении системы автоматического распознавания лиц IVA CV, обратившись к видеоархиву, можно осуществить не только поиск нарушителей, но и определить их круг контактов. Помимо этого, пользователям будет доступен и основной функционал платформы, позволяющий реализовывать полноценные проекты по видеоаналитике.

Альфа-Банк разработал и внедрил Цифровую рабочую силу (Digital Workforce), которая сократила время обработки заявок клиентов с 3 минут до 2 секунд, и таким образом позволила максимально эффективно справиться с резко увеличившимся за последний месяц потоком запросов. Платформа Blue Prism дала банку возможность обеспечить большую операционную эффективность, более высокую точность и значительно сократить время обработки новых клиентских сервисов.

Каждый запрос подразумевает собой изменение условий для каждого конкретного клиента. Запросы поступают через два канала – контакт-центры и отделения банка. Сотрудники отделения или контакт-центра, получая заявление от клиента, заполняют информацию на специальном портале: вводится всего шесть обязательных атрибутов. Далее клиента, от которого поступила заявка, проверяют по спискам соответствия условиям участия в программе. Именно на этом этапе подключается цифровая рабочая сила, которая проверяет эти заявки на соответствие параметрам в 90 раз быстрее человека, и уже на следующий день отправляет клиенту уведомление о том, одобрены изменения или нет. В случае положительного решения, изменения начинают применяться в этот же день. Таким образом, в обработке запроса человек участвует только на входе – заявки принимают более 4 тыс. сотрудников контакт-центра и отделений банка.

Количество заявок с момента начала пандемии выросло очень значительно, что стало абсолютно новым опытом для банка: в срочном порядке требовалось максимально быстро обрабатывать большой объем входящих запросов. Но быстрая разработка и внедрение технологии автоматизации процессов позволила банку мгновенно отреагировать на новые реалии экономики и обеспечить прежний высокий уровень обслуживания клиентов.

Как отмечает Анастасия Изыкова, начальник управления повышения эффективности Альфа-Банка, на обработку заявок в таком темпе и в таком количестве, как сейчас, понадобилось бы дополнительно порядка 30 человек. Во-первых, банк не смог бы быстро найти и нанять такое количество новых сотрудников. Во-вторых, они бы стоили бизнесу в 10 раз дороже, чем автоматизация данного процесса, которую всего за одну неделю осуществили на платформе Blue Prism. Кроме того, цифровые работники гарантированно не допускают ошибок, что минимизирует риски, позволяют развивать процессы целиком в масштабах организации и обладают большим потенциалом в возврате инвестиций.

Чтобы максимально сократить ручной труд, при проектировании нового завода особое внимание было уделено разработке высокоэффективных производственных процессов с использованием современного оборудования с высокой степенью роботизации. Использование на всех этапах производства различных видов высокотехнологичного оборудования – упаковочных модулей, транспортеров, конвейеров, холодильных установок и роботизированного склада позволяет свести к минимуму ручной труд и обеспечить высокое качество выпускаемых продуктов.

Все процессы автоматизированы: датчики следят за температурой, давлением и другими параметрами, данные выводятся на мониторы операторов, что позволяет успешно контролировать производство. Особенностью предприятия является централизованная и автоматическая подача сырья. Его дозирование происходит без участия человека, что позволяет точно соблюдать рецептуры.

Управление предприятием таких масштабов требует планирования, точного сбора, анализа информации обо всех процессах и постоянного контроля, что позволяет повышать эффективность процессов. Инструментом обработки такого массива данных, объединения всех информационных ресурсов предприятия в единый механизм стала система 1С:ERP.

Выбор системы был обусловлен максимально реализованной функциональностью в типовом продукте для производственного предприятия – оперативного учета закупок сырья, планирования и отражения этапов производства, факта выпуска и автоматизации расчета себестоимости продукции, отгрузки товаров покупателям. Ее запуск произошел вместе с запуском завода.

Для поддержки и развития решений на отечественной платформе был сформирован собственный штат специалистов. За шесть месяцев проведены основные мероприятия по разработке методологической основы учета, моделированию процессов на типовой системе 1С:ERP, обучению пользователей.

Особое внимание уделено автоматизации контроля качества сырья и выпускаемой продукции в рамках реализации поддержки принципов системы ХАССП. В ERP разработан отдельный лабораторный блок, функционально связанный со складским и производственным, в котором фиксируются все результаты проверки сырья и упаковочных материалов, поступающих в производственные склады, полуфабрикатов и готовой продукции.

Как рассказал технический директор розничной сети «Магнит» Евгений Мельников, в компании продолжается работа по выбору и эффективному внедрению целевых решений автоматизации, которые затрагивают все процессы и направления, включая собственные производства. Использование системы управления предприятием позволило реализовать динамичный план выхода на проектные объемы производства завода и создало основу для разработки шаблонов цифровизации других производственных предприятий «Магнита».

На основе опыта цифровизации завода «Кондитер Кубани», перевод на управление производством в системе 1С:ERP осуществляется для четырех агропромышленных предприятий компании. В дальнейшем планируется применить ее на всех промышленных предприятиях «Магнита».

Как осуществляются атаки, использующие неопределенность и страх, связанные с COVID-19? Какие типы вредоносных программ используются и с какой целью? FortiGuard Labs рассказала о ключевых аспектах «ковидных» атак.

Социальная инженерия и страх

Используя социальную инженерию и ориентируясь на чувство страха и панику, злоумышленники все чаще выбирают своей целью больницы, производителей медицинского оборудования и компании, занимающиеся медицинским страхованием.

Большинство «ковидных» атак обычно происходят через почту – это массовые спамовые кампании. В FortiGuard Labs отмечают, что помимо массовых случаются и целенаправленные атаки, а также хорошо спланированные DDoS-атаки. Конечно, в некоторых случая DDoS может быть прямым следствием действий преступников, а может быть обусловлена огромным объемом нагрузки, который генерируется вредоносным сценарием. Кроме того, теперь, когда множество сотрудников большую часть времени подключены к удаленному рабочему месту и видеоконференциям одновременно со стриминговыми сервисами, веб-сайтами, онлайн-магазинами и играми, часто цифровая инфраструктура просто не выдерживает такой нагрузки. Помимо этого, угрозы, связанные с электронной почтой, используют чувство цейтнота и панику вокруг пандемии, маскируясь под сообщения от правительственных организаций, НКО, поставщиков медицинского оборудования.

Целью таких атак является доставка в систему вредоносных программ, которые в случае использования темы COVID-19 в основном являются похитителями ценных данных, вымогателями. В наше время, когда множество людей хранят свои сбережения в криптовалютах и активно занимаются электронной коммерцией в Интернете, киберпреступники стремятся максимизировать свои шансы на успешную кражу учетных данных.

Технологический арсенал

Злоумышленники не без основания надеются, что в сложные времена атака на компании, являющиеся частью критической инфраструктуры, могут принести больший результат, чем в обычное время. Банально есть вероятность того, что такая организация быстрее заплатит выкуп, чтобы максимально оперативно возобновить свою деятельность. Это было актуально и до пандемии, но сейчас эксперты отмечают всплеск активности киберпреступников в этом направлении.

Многие атаки с технологической точки зрения используют продвинутые методы и проводятся в несколько этапов. Обычно заражение осуществляются вредоносными макросами, загружаемыми в документы, но некоторые из них являются прямыми исполняемыми файлами. Для мгновенного внедрения эти угрозы ищут законный системный процесс, а затем продолжают атаку, загружая другой вредоносный исполняемый файл, размещенный в популярных службах обмена файлами. Ситуацию также усугубляет тот факт, что многим организациям пришлось в авральном режиме перестроить свои сети для поддержки массовой удаленной работы и, таким образом, временно отказаться от некоторых эффективных практик кибербезопасности.

Страны, которые сильно пострадали от пандемии, похоже, являются наиболее вероятными целями злоумышленников. Если говорить об отраслях – наиболее интересной для киберпреступнико является критическая инфраструктура – нефтегазовые компании, электрогенерирующие, обеспечивающие здравоохранение населения.

Минимизируйте риски

Сейчас как никогда важно проявлять осмотрительность, особенно если электронная почта или другое сообщение кажется чем-то срочным или поступает из непроверенных источников. Не думайте, что осторожность излишня – мало что может быть столь же контрпродуктивным, чем обрушение целого бизнеса, обусловленное тем, что кто-то просто не перепроверил достоверность источника электронного письма прежде чем кликнуть по нему.

В таких условиях бизнес должен бросить значительные усилия на повышение осведомленности пользователей о кибербезопасности и создать внутренние процедуры, способные повысить уровень кибергигиены в организации на всех уровнях и во всех типах взаимодействий, как личных, так и служебных. Наличие надежного решения для защиты электронной почты, включающего в себя песочницу, также может помочь остановить подобные угрозы за пределами периметра сети – важно, чтобы письма злоумышленников вообще не доходили до конечного пользователя. Теперь, когда многие организации освоились в своей новой среде удаленного работы, пришло время заняться обеспечением безопасности и устранить все возможные пробелы.

AI ANTI-COVID-19 – это комплексная система предотвращения распространения COVID-19 на промышленных предприятиях. С помощью видеоаналитики и специальных браслетов, подключенных к смартфонам, контролируется наличие масок и перчаток у производственного персонала, температура тела, а также соблюдение дистанции между сотрудниками. Контроль осуществляется не только за сотрудниками предприятия, но и гостями. Система оценивает соблюдение санитарных норм, динамику нарушений и по пятибалльной шкале определяет Индекс безопасности. Он может выставляться как для конкретного цеха или зоны, так и для всего предприятия в целом.

Для каждого сотрудника создается цифровой профиль, в котором фиксируются все контакты и перемещения, а также их длительность. Таким образом, в случае выявления заболевшего COVID-19 система на основе анализа цифрового профиля человека дает рекомендации каких сотрудников необходимо изолировать для предотвращения распространения инфекции. Учитываются количество и длительность контактов в заданный период, а все контактировавшие распределяются на 3 группы: красную, оранжевую и желтую, по уровню риска заражения.

После стабилизации эпидемиологической ситуации решение может быть трансформировано в полнофункциональную систему промышленной безопасности на базе технологий видеоаналитики и позиционирования персонала. Например, отслеживание ношения касок и других средств защиты, контроль перемещения персонала в опасных зонах.

Система может использоваться на машиностроительных, горнодобывающих и нефтегазовых предприятиях, а также других типах предприятий, в том числе работающих вахтовым методом.

Прокатный стан в металлургическом производстве — это комплекс оборудования, который с помощью прокатных валков раскатывает нагретый металл и превращает его в листовой прокат. На прокатный стан подают сплавы разного химического состава для производства стали различных марок. Стан работает непрерывно: круглые сутки и без выходных. Чтобы слябы не сталкивались и не соединялись, они должны двигаться с определенными промежутками. Чем они меньше, тем больше слябов можно прокатать за единицу времени и тем выше производительность всего стана. Но при слишком маленьких разрывах между слябами резко увеличивается вероятность брака и аварийной остановки стана, поэтому операторы традиционно рассчитывают расстояние с запасом.

Новый рекомендательный сервис на базе машинного обучения обрабатывает набор меняющихся параметров (состав стали, температура нагрева, характеристики готовой продукции и т.д.) и в режиме реального времени предоставляет операторам прокатного стана рекомендации по оптимальному интервалу подачи слябов и управлению скоростью их движения. За счет этого выработка прокатного стана увеличивается в среднем на 3,5 часа в месяц.

Для обучения математической модели, которая стала основой рекомендательного сервиса, специалисты «Инфосистемы Джет» обработали огромные массивы данных за последние 2,5 года. Эксперты исследовали исторические данные с датчиков температуры, давления, скорости движения и другого регистрирующего оборудования, и исключили параметры, которые не оказывают значимого влияния на скорость движения слябов по прокатному стану. Помимо показателей самого стана, алгоритмы машинного обучения учитывают в рекомендациях типы и марки сплавов в заготовках. Все данные о работе «Стана 2000», как и другая информация о производстве, хранятся в озере данных.

Fozzy Group владеет 700 розничными магазинами. Из-за использования мобильных компьютеров разных марок эта компания столкнулась с трудностями голосового управления и нуждалась в решении для оптимизации работы складов и магазинов. С этой целью Fozzy Group развернула компьютеры от Zebra TC52 с сенсорным экраном и мобильные компьютеры MC3300. Решение также включает приложение LifeGuard для беспроводной установки обновлений безопасности Android, ПО Mobility DNA для оптимизации корпоративных приложений и рабочих процессов, а также услуги расширенной технической поддержки Zebra OneCare.

Внедренные решения призваны повысить эффективность рабочих процессов в рамках стратегии модернизации склада. Около 1 тыс. сотрудников Fozzy Group перешли на эти решения, и их производительность труда выросла на 20%.

Как отмечают в компании, внедрение комплексного решения помогло добиться максимальной окупаемости инвестиций благодаря оптимизации работы ИТ-специалистов и сотрудников.

Пилотный проект реализуется на производстве турбореактивного двигателя Аи-222-25, который применяется в составе учебно-боевых самолетов Як-130. Платформа состоит из нескольких элементов, в число которых входят автоматизированное рабочее место для ввода данных, центральное хранилище информации, а также модуль искусственного интеллекта.

Для обучения искусственного интеллекта используется база данных с ключевыми параметрами деталей и информацией о проведенных ранее тестах. Система определяет, как характеристики деталей влияют на качество двигателя, и строит математическую модель испытаний. В эту модель загружается информация о новых компонентах двигателя и условиях его сборки, создается элемент цифрового двойника будущего изделия. Искусственный интеллект анализирует данные и прогнозирует, насколько успешными будут реальные испытания двигателя, собранного из таких компонентов при заданных условиях.

Как отмечает исполнительный директор Ростеха Олег Евтушенко, применение искусственного интеллекта и цифровых двойников – общемировая практика, которая активно внедряется на предприятиях госкорпорации. Такие решения повышают эффективность использования трудовых и производственных ресурсов. Пилотный проект по внедрению платформы промышленного интернета вещей на производственном комплексе «Салют» рассчитан на год, по его итогам будет сформирована методика тиражирования этого опыта на других предприятиях Ростеха.