Публикации
2023 г. – новый этап практического применения CXL, статья
VMware сдвигает акцент в проекте Capitola на CXL, статья
Dell Validated Design for Analytics — Data Lakehouse: интегрированное хранилище данных, статья
OCP Global Summit: решения для Computational Storage и компонуемых масштабируемых архитектур, статья
Samsung CXL MemoryySemantic SSD: 20M IOPs, статья
UCIe – открытый протокол для взаимосвязи чиплетов и построения дезагрегированных инфраструктур, статья
Omni-Path Express – открытый интерконнект для экзафлопных HPC/AI-систем, статья
GigaIO: CDI_решение на базе AMD для высшего образования, статья
Энергоэффективные ЦОД на примерах решений Supermicro, Lenovo, Iceotope, Meta, статья
От хранилищ данных и “озер данных” к open data lakehouse и фабрике данных, статья
EuroHPC JU развивает НРС-экосистему на базе RISC-V, статья
LightOS™ 2.2 – программно-определяемое составное блочное NVMe/TCP хранилище, статья
End-to-end 64G FC NAFA, статья
Computational Storage, статья
Технология KIOXIA Software-Enabled Flash™, статья
Pavilion: 200 млн IOPS на стойку, статья
CXL 2.0: инновации в операциях Load/Store вводаавывода, статья
Тестирование референсной архитектуры Weka AI на базе NVIDIA DGX A100, статья
Fujitsu ETERNUS CS8000 – единая масштабируемая платформа для резервного копирования и архивирования, статья
SmartNIC – новый уровень инфраструктурной обработки, статья
Ethernet SSD, JBOF, EBOF и дезагрегированные хранилища, статья
Compute, Memory и Storage, статья
Lenovo: CXL – будущее серверов с многоуровневой памятью , статья
Liqid: компонуемые дезагрегированные инфраструктуры для HPC и AI, статья
Intel® Agilex™ FPGA, статья
Weka для AI-трансформации, статья
Cloudera Data Platform – “лучшее из двух миров”, статья
Fujitsu ETERNUS DSP - разработано для будущего, статья
Технологии охлаждения для следующего поколения HPC-решений, статья
Что такое современный HBA?, статья
Fugaku– самый быстрый суперкомпьютер в мире, статья
НРС – эпоха революционных изменений, статья
Новое поколение СХД Fujitsu ETERNUS, статья
Зональное хранение данных, статья
За пределами суперкомпьютеров, статья
Применение Intel® Optane™ DC и Intel® FPGA PAC, статья
Адаптивные HPC/AI-архитектуры для экзаскейл-эры, статья
DAOS: СХД для HPC/BigData/AI приложений в эру экзаскейл_вычислений, статья
IPsec в пост-квантовую эру, статья
LiCO: оркестрация гибридныхНРС/AI/BigData_инфраструктур, статья
 
Обзоры
Все обзоры в Storage News
 
Тематические публикации
Flash-память
Облачные вычисления/сервисы
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
Современные СХД
Информационная безопасность (ИБ), борьба с мошенничеством
Рынки
МТС оптимизировала производственный процесс на заводе «Микрон» с помощью технологий на основе Big Data

21, май 2020  —  ПАО « МТС » (NYSE: MBT, MOEX: MTSS), крупнейший российский телекоммуникационный оператор и провайдер цифровых услуг, на основе анализа данных увеличила эффективность калибровочных запусков на заводе « Микрон », крупнейшем производителе микроэлектроники в России. Это позволило на 30% снизить время технологической настройки оборудования.

Калибровочный процесс на « Микроне » — это тестовый запуск системы в начале рабочего дня или при переходе к производству микропроцессора другого вида. Это позволяет избегать сбоев и гарантировать качество продукции. В случае, если тестовый запуск проходил неудачно, технологам приходилось осуществлять полный перезапуск процесса, в том числе сливать дорогостоящие кислоты, использующиеся в производстве микропроцессоров, и сбрасывать настройки оборудования.

МТС проанализировала данные о работе установок за год и влияние различных компонентов на работу системы. Компания определила элемент, негативно влияющий на показатели, и проработала оптимальные сценарии тестов. В результате технологам « Микрона » во время квалификационных тестов теперь не нужно сбрасывать настройки оборудования и сливать все химикаты: в 92% случаев достаточно заменить конкретный реактив, чтобы выйти на необходимые параметры.

« В микроэлектронном производстве высокая степень автоматизации, есть массивы данных для аналитики. Наш техпроцесс состоит из сотен повторяющихся операций, последовательность строго регламентирована и сопровождается постоянным контролем качества. При этом каждая калибровка системы стоит довольно дорого, так как используются десятки элитных химических компонентов, а при малейшем отклонении от заданных параметров оборудование перезапускается, реактивы сливаются и настройка начинается заново, — сообщил заместитель генерального директора по производству ПАО « Микрон » Сергей Ранчин. — Аналитика данных позволяет с высокой точностью определить, какой из компонентов сработал некорректно, минимизировать риски и сэкономить время настройки оборудования ».

« В прошлом году МТС выделила в отдельную структуру Центр промышленной автоматизации, который предлагает предприятиям индивидуальные проекты и готовые комплексные решения по цифровизации производственных процессов. Международный опыт показывает, что это может быть востребовано не только на высокотехнологичных производствах сектора микроэлектроники, но и в нефтеперерабатывающей, горнорудной, металлургической, химической, пищевой промышленности и в других отраслях, — отметил вице-президент МТС по облачным и цифровым решениям Дмитрий Халин. — Одна из перспективных сфер применения цифровых решений для повышения эффективности производства – работа с большими данными. Крупные предприятия обладают огромными массивами данных, МТС – компетенциями в сфере их анализа, предиктивной аналитики и интернета вещей. Это позволяет нам находить новые сценарии использования данных на предприятии, что в результате позволяет оптимизировать производственные процессы ».

Проект реализован совместно с одним из ключевых игроков российского рынка аналитики данных компанией « Алгомост »

* * *

Публичное акционерное общество « Мобильные ТелеСистемы » ( ПАО « МТС ») – ведущая компания в России и странах СНГ по предоставлению услуг мобильной и фиксированной связи, передачи данных и доступа в интернет, кабельного и спутникового ТВ-вещания, цифровых сервисов и мобильных приложений, финансовых услуг и сервисов электронной коммерции, ИТ-решений в области системной интеграции, интернета вещей, мониторинга, обработки данных, облачных вычислений и электронного документооборота. В России, Беларуси и Армении услугами мобильной связи Группы МТС пользуются 86,8 миллионов абонентов. На российском рынке мобильного бизнеса МТС занимает лидирующие позиции, обслуживая крупнейшую 78,8-миллионую абонентскую базу. Фиксированными услугами МТС – телефонией, доступом в интернет и ТВ-вещанием – охвачено свыше девяти миллионов российских домохозяйств. Компания располагает в России розничной сетью из 5 800 салонов связи по обслуживанию клиентов, продаже мобильных устройств и финансовых услуг. МТС лидирует в сегменте межмашинных соединений (М2М) в России c наибольшей 42%-ной долей рынка по числу SIM-карт. МТС – традиционный лидер на телекоммуникационном рынке России по величине выручки и OIBDA. Крупнейшим акционером МТС является АФК « Система ». С 2000 года акции МТС котируются на Нью-Йоркской фондовой бирже под кодом MBT, с 2003 года – на Московской бирже под кодом MTSS. Информация о компании доступна на сайте www.mts.ru .

* * *

Некоторые заявления в данном пресс-релизе могут содержать проекты или прогнозы в отношении предстоящих событий или будущих финансовых результатов Компании в соответствии с положениями Законодательного акта США о ценных бумагах от 1995 года. Такие утверждения содержат слова « ожидается », « оценивается », « намеревается », « будет », « мог бы » или другие подобные выражения. Мы бы хотели предупредить, что эти заявления являются только предположениями, и реальный ход событий или результаты могут отличаться от заявленного. Мы не обязуемся и не намерены пересматривать эти заявления с целью соотнесения их с реальными результатами. Мы адресуем Вас к документам, которые компания отправляет Комиссии США по ценным бумагам и биржам, включая форму 20-F. Эти документы содержат и описывают важные факторы, включая те, которые указаны в разделе « Факторы риска » формы 20-F. Эти факторы могут быть причиной расхождения реальных результатов от проектов и прогнозов. Они включают в себя: тяжесть и продолжительность текущего состояния экономики, включая высокую волатильность учетных ставок и курсов обмена валют, цен на товары и акции и стоимости финансовых активов, воздействие государственных программ России, США и других стран по восстановлению ликвидности и стимулированию национальной и мировой экономики, нашу возможность поддерживать текущий кредитный рейтинг и воздействие на стоимость финансирования и конкурентное положение, в случае снижения такового, стратегическая деятельность, включая приобретения и отчуждения и успешность интеграции приобретенных бизнесов, возможные изменения по квартальным результатам, условия конкуренции, зависимость от развития новых услуг и тарифных структур, быстрые изменения технологических процессов и положения на рынке, стратегию; риск, связанный с инфраструктурой телекоммуникаций, государственным регулированием индустрии телекоммуникаций и иные риски, связанные с работой в России и СНГ, колебания котировок акций; риск, связанный с финансовым управлением, а также появление других факторов риска.

Публикации по теме
Специализ. СХД для BI-хранилищ, аналитика "больших данных", интеграция данных
 
Новости МТС

© "Storage News" journal, Russia&CIS
(495) 233-4935;
www.storagenews.ru; info@storagenews.ru.