Аналитика по самолетам S7: pets vs cattle

Энергетика и транспорт

Доклад принят в программу конференции

Тезисы

Для вас полеты — это поиск билетов, электронный check In, "пристегните ремни" и паспортный контроль. Для нас, программистов в авиакомпании, это полное техобслуживание самолетов раз в два года, проверки раз в два дня, штрафы в сотни тысяч долларов за задержку в десять минут. Мы не может делать А/В-тесты и "быстро двигаться, ломая штуки". А бизнес хочет, чтобы мы как можно точнее предсказывали время обслуживания самолета по совсем скромному количеству исторических данных.

Мой доклад о том, как специфика авиации и небольшое, по меркам HighLoad, количество данных заставляет нас искать необычные подходы. Пока все обучают AI на океанах размеченных данных, мы используем "немодные" решающие деревья, которые можно обучить на выборке в сотни строк. Создаем системы, которые объясняют инженерам оценки и позволяют им самим делать "очистку" данных. Многие из наших подходов можно использовать не только в авиации, и я с интересом обсужу это с вами после доклада.

10 лет внедряет графы в производство, последние 5 лет делает это с помощью Data Science.
Middle Data Scientist в S7 TechLab.
Tech Lead продукта "Predictive Maintenance", который делает прогнозы для оптимизации затрат на ремонты фюзеляжей самолетов S7 Airlines.

S7 TechLab

S7 TechLab Цель — обеспечить потребности в инновациях за счет информационных технологий, которые сегодня являются критическими для высокого уровня конкурентоспособности бизнеса. Агрегируют компетенции в областях анализа данных, машинного обучения, блокчейн-технологий, разработки и вопросах инженерии данных.

Видео

Другие доклады секции

Энергетика и транспорт