Хамон и фуэт— в Кировском районе
Группа «Черкизово» завершила модернизацию завода мясных деликатесов в Синявино.
Разрешение на ввод в эксплуатацию здания после реконструкции выдал госстройнадзор Ленинградской области.
«Завод мясных деликатесов работает в Синявино уже 30 лет, поэтому для меня, как и для каждого строителя в Ленинградской области, узнать о модернизации предприятия — приятная новость. Производство оптимизировали и открыли новые лаборатории. Сегодня оно работает на большой ассортимент продуктов, включая цех с климакамерами, где делают хамон, фуэт и другие испанские деликатесы. Поздравляю строителей и сотрудников завода с завершением очередного этапа развития», — отметил заместитель председателя Правительства Ленинградской области Евгений Барановский.
Справка
Завод по производству колбасных изделий построен в 1994 году. Внутри находятся склад сырья, мясной цех, колбасный цех, климакамеры для созревания колбас и хамона, а также отделы упаковки, хранения и отгрузки. На предприятии работают около 100 человек.
В настоящее время завод «Черкизово» в Синявино полностью специализирован на производстве деликатесной сыровяленой продукции: хамона, фуэта, сальчичона и чоризо. Так как настоящие колбасы покрыты благородной плесенью, производство отделено от других мясных продуктов.
В ВТБ создали и масштабировали на всю Россию сервис аналитики для оценки новостроек.
В основе — универсальная платформа геоаналитики, позволяющая сопоставлять более 1000 слоев данных из банковской сферы, телекома и digital-сервисов. В решении используется обезличенная информация о жителях аналогичных домов, а также районов со схожей транспортной инфраструктурой, имеющих похожие интересы, структуру доходов, расходов и так далее.
Оценка рыночной стоимости строящейся недвижимости играет для банка важную роль в принятии решения о финансировании проектов. Новая разработка помогает повысить оперативность на этапе рассмотрения заявки на финансирование застройщика и получить более объективные и точные данные. Для застройщиков очень важна скорость и сроки. Использование программы позволило в 3 раза сократить сроки от обращения клиента до подписания кредитного договора.
В разных городах различные факторы оказывают влияние на определение цены на жилье. Рынок постоянно идет вперед, меняется инфраструктура, которая влияет на стоимость. Какие-то параметры устаревают, какие-то добавляются или обновляются. Сложность задачи по оценке недвижимости в масштабах России заключается в учете региональной специфики, макроэкономических колебаниях, большом разнообразии в качестве и расположении строительных объектов, что в свою очередь обуславливает выбор инструментов и способов моделирования.
«Программа учитывает множество факторов и показывает независимую от экспертного мнения оценку, что играет важную роль в общем процессе согласования сделки всеми участвующими подразделениями. Наиболее значимые конкурентные преимущества сервис дает в ситуации, когда строящийся жилой объект не имеет рядом аналогов, и оценить его, используя только метод сравнения с похожими соседствующими объектами, невозможно» — рассказал Максим Коновалихин, руководитель департамента анализа данных и моделирования, старший вице-президент банка ВТБ.
Проект строится на базе трех платформ: платформы гео-аналитики (Geo), платформы автоматического обучения моделей (AutoML) и MLOps-платформы (scibox). У каждой из них своя задача в рамках бизнес-процесса. Их объединение помогло достичь синергии и внести дополнительную ценность.
Проект стартовал с сегмента среднего и малого бизнеса. Следующая стадия — это использование программы как для целей крупного бизнеса, так и розничного ипотечного кредитования. Специфика проекта позволяет не только масштабировать его, но и применять в других сферах. Например, посчитать необходимое количество банкоматов в конкретном районе и количество наличных средств в каждом из них. Отлично подходит, когда на основе аналогичных данных нужно построить прогноз чего-нибудь нового.