Методология E2E
Сквозное проектирование процессов внутренней логистики автопрома. Метод 9 слоёв: от производственной программы до метрик и аудита. Причинно-следственная модель вместо набора локальных решений.
Доступна
Строю систему прогнозирования рисков во внутренней логистике автопрома. В основе — методологическая модель, которую разрабатываю публично: отрасль должна иметь к ней доступ. Инструменты и предиктивная система — надстройка над ней.
Польза для отрасли — не маркетинг.
Данные открыты. Методология — тоже.
Никакого шума. Никаких иллюзий.
Сквозное проектирование процессов внутренней логистики автопрома. Метод 9 слоёв: от производственной программы до метрик и аудита. Причинно-следственная модель вместо набора локальных решений.
ДоступнаРазбор ключевых концепций методологии: вариативность и распределения, Push/Pull/Канбан, выбор концепта снабжения линии. Формулы, инженерные примеры, встроенные калькуляторы.
ПополняетсяHU Drawing Generator — автоматическая генерация чертежей упаковки из данных PFEP/BOM через Excel + КОМПАС-3D. Далее: инженерные калькуляторы внутри каждого модуля.
ДоступныДолгосрочный инженерный проект: ML-модель прогнозирования shortage, остановок линии и пиков нагрузки в интралогистике. Архитектура — синергия расчётно-аналитической модели на базе SQL, градиентного бустинга и интерпретационного слоя на LLM. Методология 9 слоёв — её доменная база.
Методология E2E как формализованная база знаний. Без неё ML — это просто цифры без интерпретации. С ней — диагноз с причиной.
ГотоваРасчётно-аналитический слой: буферы, такт, вариативность потребления, загрузка транспорта, профиль пиков. Источник истины для обучения и валидации ML.
В разработкеМодель прогнозирования на базе XGBoost / градиентного бустинга. Цели: shortage, остановки линии, пиковые нагрузки. Обучается на исторических данных с доменными фичами.
В разработкеRAG + Critic Engine поверх предиктивного слоя. Переводит сигнал модели в инженерный диагноз: не «риск 0.82», а «день недели, время, станция, простой, причина».
В разработкеКонтроль доступа, роли, логи. Подключение к производственным и логистическим данным через SQL-интерфейс. Источник истины без ручного экспорта.
В разработкеОба потока — материалы и операции — как единый организм. Обнаружение рассинхронизаций между физическим потоком и цифровой записью до того, как это стало инцидентом.
В разработке