Привет! Меня зовут Григорий, в Группе НЛМК я руководитель команды в отделе Backend-разработки. Примерно год назад мы доработали SAP SuccessFactors - автоматизировали расчет оценки сотрудников рабочих специальностей.

Параллельно с доработкой SAP SF наша компания внедряла Единую цифровую платформу (ЕЦП) - меняла подход к разработке через взаимную интеграцию удобных инструментов. Расскажу обо всем этом на примере нашего проекта.

Когда речь заходит о тяжелой промышленности и технологиях в ней, в большинстве случаев мы ожидаем услышать Java, а может быть и Java EE, или наоборот что-то очень низкоуровневое. Именно такие предположения я чаще всего слышу от друзей, когда рассказываю, где работаю. Однако, в реальности всё немного иначе и на практике мои коллеги используют множество технологий.

В этой статье я расскажу о том, зачем на металлургическом комбинате Python и с какими проблемами я столкнулся при работе над задачами.

Всем привет! Сегодня я расскажу как мы реализовали автоматическую публикацию npm пакета в cicd gitlab, с помощью каких инструментов генерируем CHANGELOG файл и обновляем версию package.json. А так же как публикуем изменения в git репозитории.

Я постараюсь дать вам простую инструкцию, расскажу с какими сложностями мы столкнулись и как их решили.

Лично я сталкивался с тем, как крупные компании распиливают монолит на микросервисы, но потом не переиспользуют их. Они так и остаются жить в одной системе.

Здесь мы делаем микросервисы, не ради микросервисов, а пилим наши монолиты работоспособными частями. То есть, зарефакторили кусок, и производство с ним работает. На каждый - около 3 месяцев. Правда, с таким подходом есть риск улететь в ситуацию, когда микросервисы получаются AS IS, а не в общей идее архитектуры. В поддержке потом их совокупность не лучше монолита.

В общем, расскажу, как на практике распиливаются монолиты огромных размеров, которые управляют всем производственным циклом. А размеры ещё те: НЛМК — гигант. Мы делаем 20% стали России и входим в TOP-20 по производству в мире.

Сейчас миграция в процессе, делаем послойно уже чуть больше года. Быстрее, чем за 5 лет никто пока не делал, и это считается быстро. Посмотрим, как у нас получится.

В последнее время у нас на СГОКе (это Стойленский горно-обогатительный комбинат) можно услышать фразы типа: «А что тебе белка сегодня советовала?» Со стороны странновато, но объясняется просто: мы запустили систему с ИИ, которая рекомендует операторам оптимальные настройки оборудования при любом из тысяч возможных сочетаний технологических параметров (все это для получения максимальной производительности обогатительной секции). Официальное название системы очень длинное, а неформально мы зовем ее «Белка» — по аналогии с названием компании, которая помогала нам в разработке, хотя многие сотрудники уверены, что название происходит от пушистого грызуна, которому, теоретически, может и руда по зубам.

Под катом про то, как наша система с машинным обучением помогает управлять секцией измельчения, потребляющей мегаватты. Ну и, разумеется, расскажу, как устроен сам процесс обогащения руды.