惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

酷 壳 – CoolShell
酷 壳 – CoolShell
P
Privacy & Cybersecurity Law Blog
G
GRAHAM CLULEY
T
The Exploit Database - CXSecurity.com
www.infosecurity-magazine.com
www.infosecurity-magazine.com
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Threat Intelligence Blog | Flashpoint
Project Zero
Project Zero
S
Security @ Cisco Blogs
TaoSecurity Blog
TaoSecurity Blog
A
Arctic Wolf
Webroot Blog
Webroot Blog
Hacker News - Newest:
Hacker News - Newest: "LLM"
Security Latest
Security Latest
H
Heimdal Security Blog
N
News and Events Feed by Topic
N
News | PayPal Newsroom
T
Tor Project blog
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
GbyAI
GbyAI
The Last Watchdog
The Last Watchdog
Y
Y Combinator Blog
宝玉的分享
宝玉的分享
Scott Helme
Scott Helme
A
About on SuperTechFans
M
MIT News - Artificial intelligence
V
V2EX
V
Visual Studio Blog
Recorded Future
Recorded Future
博客园 - 叶小钗
F
Fortinet All Blogs
L
Lohrmann on Cybersecurity
The GitHub Blog
The GitHub Blog
博客园 - Franky
P
Proofpoint News Feed
MyScale Blog
MyScale Blog
D
Darknet – Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
S
Secure Thoughts
D
DataBreaches.Net
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
博客园 - 三生石上(FineUI控件)
I
InfoQ
SecWiki News
SecWiki News
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
Engineering at Meta
Engineering at Meta
J
Java Code Geeks
B
Blog RSS Feed
AWS News Blog
AWS News Blog
Know Your Adversary
Know Your Adversary
V
Vulnerabilities – Threatpost
H
Help Net Security

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания Автономность как точка невозврата: кто будет субъектом в цифровом будущем Обучение ИИ в «диких» условиях: как рутинные действия превращаются в датасеты Как измерить LLM для задач кибербеза: обзор открытых бенчмарков Где хранить код? Сравнение GitHub, GitLab и Bitbucket Математика объясняет, почему нормальное распределение встречается повсюду Почему ваш FinOps не работает: 12 тезисов от практиков Как подписать проектную документацию УКЭП с использованием бесплатных лицензий Pilot Адаптивное администрирование Sigla Vision Я грузил уран в бочки, а потом 20 лет строил ИТ в атомной отрасли Чем позвонить с Эвереста? История и обзор спутниковой связи. Часть 2 Как языковая модель помогает контролировать качество инструктажей по охране труда в металлургии Как не передать на desktop свой IP в РКН Анатомия SAP Privileges: как устроено управление правами в macOS MoneyDev: Сказка про три главных слова Обновлённый токенизатор видео K-VAE 2.0 от Сбера Как сделать диспетчеризацию дома на 1284 квартиры почти бесплатно Как мы разогнали железную дорогу Мы дали агентам рутину. Теперь надо решить — что делать с освободившимся временем Токсичный контент, промпт-хакинг и защита ИИ — всё о Guardrails для LLM Умный город начинается с точного взгляда: как «Фалькон Тех» меняет пространство к лучшему Навайбкодил приложение для анализа графов Почему Дюну так интересно читать? Упрощаем работу с рутиной или как стать Гендальфом Белым Деконструкция Go: CPU, RAM и что там происходит. Go Assembler база. Часть 1.1 Какие профессии исчезнут из-за ИИ, а какие появятся? И что с этим делать Как мы построили IT-отдел, где хочется расти: архитектурные встречи, прозрачные метрики и книжные подарки Rufler: Делаем из Claude Code автономный рой через один YAML-конфиг Sing-box и белый список приложений Как построить надёжный обмен сообщениями в микросервисах: лучшие практики для enterprise OpenAI строит MLM-пирамиду, а McKinsey и Accenture помогают ей в этом Дом, который не построил Фишер (Часть 2) «Сверхзвуковой математик» против «Вдумчивого логиста»: битва алгоритмов 3D-упаковки Мультимодальные модели – грубый и дорогой инструмент Разговоры ничего не стоят. Код тоже Проверки физических лиц: с кого начнет ФНС Топ-10 бесплатных нейросетей для создания видео в 2026 году Первые слои кода: как наши решения сегодня определяют архитектуру ИИ на десятилетия Разработка нового статического анализатора: PVS-Studio JavaScript Поиск уязвимостей ПО: базовый минимум или роскошный максимум Почему оценка персонала не работает как инструмент управления Как мы разработали ИИ-ассистента и сократили рутину продуктовой команды на 50% Как я ушел из найма, нажарил косточек и продал на маркетплейсах на 168 млн в год Когда 1С:ERP уже внедрена, а нормального производственного плана всё ещё нет Как я сделал Claude мультимодальным, подключив к нему Qwen Omni Как приглашение на вакансию мечты превращается в атаку Infrastructure as Code: философия и лучшие практики IaC Тестируем Yandex Code Assistant на задаче, в которой нужно хранить секреты nxs-universal-chart v3.0: новое поколение универсального Helm-чарта Callback Injection: Техника, которая отправила Microsoft Defender в глухой нокаут «Все идеи на стол»: митап как способ вывести проект из тупика Сегодня я узнал нечто новое о GPU благодаря багу в своей игре Как заставить LLM ̶ ̶г̶а̶л̶л̶ю̶ ̶ эволюционировать Карта событий как фундамент аналитики: практический кейс для E-commerce Что выбрать для AI: x86, ARM или RISC-V? Дайджест железа за март Роль соматических мутаций в развитии аутоиммунных заболеваний: путь к избирательной терапии Mythos от Anthropic — тревожный сигнал для всех, а не только для банков Guardrails для LLM на Java: как приручить промпт‑инъекции и токсичные ответы Green-VLA: как мы собрали VLA-модель для реального антропоморфного робота и не потеряли обобщение Финансовая гонка вооружений: почему умные люди добровольно в ней участвуют Эра ИИ-агентов наступила: выбираем лучшего цифрового сотрудника # Практический опыт внедрения WinCC Redundancy на производственном предприятии Сделал MVP за 3 дня, а потом неделю прикручивал оплату. Оно того стоило? Физика против Маска: почему Starship V3 может оказаться ещё одной катастрофой Нефть Венесуэлы: крупнейшие запасы в мире, но не крупнейшая нефтяная держава JPA 4. Переосмысление Hibernate Почему зеркальная фотокамера Nikon D5 десятилетней давности идеально подошла для миссии «Артемида-2» Проект «Уровень-Спутник» или как мы сделали платформу для гидрологов «Замедлиться, чтобы ускориться»: почему ИИ повышает цену ошибок в требованиях и архитектуре Как с нуля поднять трафик IT-компании на 1657% при бюджете 55 тыс. и выжить Pixel-perfect Downsampling — идеальная отрисовка 50 миллионов точек без потерь
Мы давно хотели нормальный мобильный UX для заводских цехов
dvornikov (Н · 2026-05-14 · via Все публикации подряд на Хабре

Время на прочтение7 мин

Охват и читатели52

Мобильный мир давно победил десктопный и в быту, и на производстве. Нет времени инструктировать рабочих на брифингах, а потом отправлять их в цеха с распечатками: каждая секунда простоя — это потерянные деньги. Теперь ремонтник ходит по цеху среди тонн металла, проводит осмотр оборудования или устраняет неисправности. В этом ему помогает терминал, которым он сканирует NFC-метки, QR-коды на оборудовании, делает фото и видео. Время от времени сканирует детали терминалом. Далее — рассказ о том, что находится внутри терминала, а также как у нас получилось сделать приложение для ремонтников и с чем пришлось столкнуться по ходу.

Ремонтные бригады разделены на группы планирования: электриков, автоматчиков, гидравликов и т. д. Каждый занимается своим направлением, а вместе они охватывают всё металлургическое оборудование, которое есть на заводе.

До появления мобильного приложения всё заносилось на десктопе, а ремонтник получал распечатанное задание и карту обхода или устное: «Иди туда, сделай то-то».

А проверки бывают разные, и про некоторые нужно много писать. Есть смотровые операции: условно говоря, «подошёл, посмотрел, работает или не работает». Есть более сложные — с внесением измерений параметров с приборов и датчиков, например, термометров. Бывают операции в несколько этапов, которые могут требовать расходных материалов. Ещё есть длительные «остановочные» ремонты — это уже про подвижные составы и крупное оборудование.

Закончив обход, сотрудник шёл в рабочую комнату и заносил все данные в компьютер.

Это было не только долго, но ещё и неудобно: была большая вероятность совершить ошибку при перепечатывании данных.

Четыре года назад мы разработали первую версию мобильного приложения, чтобы ускорить все эти процессы. Стало быстрее, но всё ещё неудобно. В основном потому, что устройства (такие специальные защищённые телефончики) постоянно теряли сеть, так как не было pLTE, приложение не могло нормально синхронизироваться с сервером плюс у него были минимальный функционал и не очень удобный дизайн.

В итоге мы собрались, почитали отзывы ремонтников, которые ходили с этим по цехам, и переработали приложение. Провели глубокую модернизацию на современном стеке — с новым интерфейсом и упором на юзабилити, автономность, скорость работы.

Первую версию обновлённого приложения мы выпустили в феврале прошлого года. Для начала протестировали его в пилотном режиме в одном цеху, потом охватили всё предприятие, а сейчас докручиваем разные фичи.

Отдельно скажу про те самые защищённые телефончики. Приложение мы писали не для стандартных телефонов, а для специальных терминалов сбора данных на Андроиде (версии 10 и 11). Они защищены от пыли, влаги и ударопрочны, а также оснащены разными интересными опциями типа сканера штрих-кодов или RFID-ридером. На некоторых моделях есть даже ручка, чтобы их было удобнее держать в горизонтальном положении.

Шаг первый: добиваемся автономности

На комбинате во всех цехах есть покрытие сети комбината pLTE, но ввиду критичности системы ремонтов для подстраховки мы сразу реализовали возможность работы в офлайне, чтобы не отвлекаться от основной цели — ремонтов.

Для этого пришлось переработать подход к данным.

Всё устроено так: есть база данных в мастер-системе, где хранится вся информация за последние годы. Сообщения сохраняются до тех пор, пока не переводятся в статус «Удалённые» (это делают вручную). Сообщений много, и перетащить всю базу данных целиком — не вариант. Поэтому мы решили её переработать и передавать частями.

Основная идея — взять небольшой фрагмент базы данных мастер-системы и сегментировать. Сначала — цех, время, группы планирования и так далее. Мы разделили данные на два типа: справочные и оперативные. Справочные данные меняются редко — это каталоги неисправностей, запчастей, оборудования. Всё это заранее структурировано и каталогизировано. Оперативные данные — это заказы на обслуживание и сообщения о поломках, которые часто обновляются.

В мастер-системе мы не стали дробить или таскать эти данные, а реализовали промежуточный бэкенд. Это своего рода слепок базы данных, который поддерживает витрины и агрегаты для мобильных клиентов, собирающие информацию по запросам.

Реализация:

  1. Для мобильного приложения — стандартный Android-набор + библиотека Room.

  2. На бэке СУБД Postgres.

  3. Kafka — для доставки дельты данных.

  4. Пришлось писать свой мини-бэк (который миддл, который бэк), там пришлось учить SQL. Если обмен базы с устройством очень простой, то вот агрегаты на устройстве из локального репозитория строятся очень сложными запросами.

  5. Архитектура — Model-View-Intent, потому что всё в слое с репозиторием.

Как видите, в принципе — никакой rocket science, но и не как обычно для таких задач.

Основные сложности заключались в проектировании решения и работе с временными дельтами.

Синхронизацию сделали максимально простой и понятной — по одной кнопке.

Рабочий утром пришёл, переоделся, взял рабочий телефон.

На брифинге перед сменой нажал на кнопку, синхронизировался — и вперёд к работе. Закончил ремонт, вышел в безопасное место, подгрузил данные, нажал на кнопку — отчёт ушёл в систему. Появились новые задачи — можно идти выполнять.

Правда, мог быть конфликт данных. Иногда бригады работают офлайн и могут синхронизировать  результаты в разное время. Например, один ремонтник выполнил задачу раньше, но данные выгрузил позже второго. Задачу решили так: помимо времени назначения и выполнения операции добавили время создания. Для этого создали дополнительные тайм-стемпы и БД для них. Система на телефоне проверяет временную дельту: загрузил я, например, данные до 12:00 — повторно их не трогаем, забираем только те изменения, что были после полудня. То есть при синхронизации я отправляю изменения, обновляю дельты, чищу локальную БД, чтобы не копилось лишнее, и загружаю с бэка актуальную информацию.

Решив проблему работы в офлайне, мы не остановились и… добавили немного онлайна.

Для некоторых процессов важна оперативность, так что мы сделали систему пуш-уведомлений для экстренных вещей. Экстренное — это не что-то страшное, а просто ситуации, когда нужно переназначить задание или добавить новое. Например, бригада пошла работать, а тут поступила заявка на что-то рядом. Мастер раз-раз — и отправил пуш: «Посмотрите, обновите задания и поправьте, раз уж вы всё равно рядом».

Пуш всегда найдёт получателя: если в данный момент он не дошёл, то появится в следующий раз. Мы проверяем у себя каждые пять минут: это время настраиваемо. Рассылка пока общая по цеху, но при необходимости можно сделать раздельную по командам. Для пуш-уведомлений обычно используют стандартные платформы, например, Google Firebase, но мы решили сделать свою собственную систему, полностью независимую от сторонних сервисов.

Шаг второй: делаем жизнь пользователей проще

Мы сделали интерфейс максимально удобным для работы в «боевых условиях»: всё нужное — под рукой, доступ — быстрый и простой, не нужно тратить времени на поиск в меню и подменю. В общем, работать удобно даже в каске, очках и с берушами. 

Создали три активные круговые диаграммы, которые обновляются в процессе работы. На них отображаются статусы работ и их выполнение. Это большие индикаторы на половину экрана. Чтобы было легче ориентироваться по приоритетам, всё отсортировано, можно вывести список задач.

Сделали дерево оборудования, так как в структуре цеха могут быть повторяющиеся агрегаты. Оборудование разделено по иерархии: начиная с самых высоких уровней можно «проваливаться» ниже, чтобы увидеть детали.

Когда несколько рабочих выполняют одну задачу, это выглядит как дополнительный экран, на котором каждый выбирает свою долю работы из каталога.

Отрисовку приложения делали не на XML, а в Compose, потому что он проще и быстрее масштабируется, кода требуется меньше, а навигация по функциям гораздо удобнее. Да и переход на него в любом случае был бы неизбежен. В общем, в будущем поддерживать приложение будет легче.

Кое-что из пользовательских потребностей мы смогли увидеть, только побывав на производстве.

Например, сценарии работы с NFC.

На всём оборудовании мы разместили NFC-метки, на которых записан номер в мастер-системе. Для рабочих это очень удобно: прислонив устройство, можно сразу перейти к нужной операции, а не искать её в списке.

Точнее, это должно было быть удобно, но появились дополнительные факторы.

До разработки приложения я не бывал на производстве, поэтому для меня отсканировать NFC — это просто «приложил — и готово».

Но это устроено не так.

Мы запросили метки и протестировали их у себя. Потом съездили с коллегой на производство, посмотрели, как это работает в реальности, и быстро всё исправили.

При проработке деталей стало ясно: на разных этапах бизнес-процесса требуется разное. Например, можно приложить метку, но выполнить не ту операцию. Решили добавить промежуточный экран: что хочет сделать пользователь, работает ли метка. Метка может быть неисправной. Если она не считывается, то проверяем в базе, есть ли такая в системе. Если нет — выводим экран для создания сообщения о неисправной метке и её замене.

С NFC, кстати, есть одна хитрость.

Обычно у RFID-меток используют только тэг, записывая в него нужную информацию. Но у них есть ещё и уникальный ID, который присваивается при производстве. Мы привязываем каждый агрегат в базе данных к этому айдишнику, и благодаря этому нам не нужно прописывать его номер в тэге, в который мы записываем информацию для других функций.

Ещё мы сделали самописную систему логирования, которая фиксирует как ошибки (например, «Задания не доходят»), так и системные события. Можно свериться, сколько данных отправлено и сколько дошло. Не хэш-сумма, но принцип тот же. Для первой линии поддержки добавили дашборды, которые помогают сразу увидеть, что произошло, и локализовать проблему.

Шаг третий: думаем о безопасности

На заводе действуют десятки требований по информационной безопасности, и нам было нужно их соблюсти.

Изначально приложение делалось для корпоративных терминалов сбора данных, на личные телефоны сотрудников его не ставят (хотя в теории это возможно). У мастер-системы и бэкенда нет выходов наружу: они полностью изолированы. Приложение подключается только к заводскому wi-fi или к корпоративной сети pLTE НЛМК.

Так выглядит рабочий терминал

Так выглядит рабочий терминал

Одним устройством могут пользоваться несколько ремонтников. Каждый может войти под своей учёткой, и между ними можно переключаться. Для удобства и быстроты в приложении есть экран с аватаркой, именем и фамилией.

Мы разделили все данные на маленькие куски и загружаем только нужную информацию. Когда человек заходит в систему, он видит только свои задачи и операции, а справочные данные об оборудовании, операциях и неисправностях хранятся в общем доступе. Это решает проблему дублирования.

Шаг четвёртый: а что дальше?

В «Техническом обслуживании и ремонте» есть базовая десктопная система. В мобильном виде — то же самое, только фронт другой. Функционала в мобильном виде меньше. Сейчас делаем перемещение оборудования и назначение в ремонт. Разница всё меньше и меньше. Для каких-то редких операций мастер-система, наверное, останется, но всё основное делается уже с телефона.

Это общий тренд: всё переходит в мобилку. С ноутбуком в цех не пойдёшь: он будет только мешать. Там нужны свободные руки и инструмент, так что телефон — оптимальный вариант: всё на ладони, всё на виду.

Телефон — это рабочий инструмент и без него уже никуда. Тем более что самые востребованные в цеху фичи уже перенесли: задания переназначаем, операции выполняем, сообщения создаём. Конечно, можно распечатать задание на случай, если система не работает, но с телефоном удобнее.

В приложении всё проще: интерфейсы адаптируем под вертикальный экран, добавляем прокрутку — вниз или вбок, где нужно. Например, на экране можно одновременно видеть диаграммы и списки. Горизонтальный скролл даёт переключаться между диаграммами: прогресс по операциям, сообщениям, ревизиям (это обслуживание с остановкой оборудования). Всё удобно и наглядно, интерфейс гибкий и интуитивный.

Нашей целью было положить весь функционал в одно устройство и в карман. И с этим мы успешно справились.