Селдон
2018

В сетях цифровизации

В июне 2017 года на Петербургском международном экономическом форуме было подписано Соглашение о сотрудничестве и партнерстве между Российским союзом промышленников и предпринимателей и Восточным комитетом германской экономики, которое дало начало Германо-Российской инициативе по цифровизации экономики (GRID). Она объединяет усилия коммерческого и государственного секторов в сфере цифровой экономики и Индустрии 4.0. Некоторые итоги первого года реализации инициативы были подведены на Международной промышленной выставке «Иннопром-2018».

Правильный партнер

Германию назвали на форуме самым правильным партнером в части Индустрии 4.0, поскольку эта программа была запущена там многие годы назад. Россия идет по пятам, перенимая лучшие практики в рамках GRID, целями которой являются активизация российско-германского диалога для развития инноваций и использования лучших европейских практик в сфере цифровизации, ускорение трансформации российской экономики, поддержка российских организаций в формировании и реализации их стратегии по цифровизации.

– Цифровая трансформация в промышленности идет полным ходом, – отмечает президент Siemens в России Дитрих Меллер. – Главное, что это дает, – повышение продуктивности и, в конечном итоге, конкурентоспособности. Для промышленности это означает повышение гибкости производства и сокращение сроков вывода продукции на рынок. Для сложной продукции, например, автомобилей, цикл проектирования новой модели за счет использования IT-решений можно сократить на 50%. Кроме того, решения по управлению жизненным циклом позволяют значительно сократить затраты на производство и повысить качество продукции.

Наряду с Siemens, одним из основателей GRID является компания SAP – крупнейший разработчик и поставщик решений в области автоматических систем управления.

– Сегодня Германия находится на гребне цифровизации. Все, что происходит передового в этой области, делается именно здесь, – говорит Наталья Парменова, генеральный директор SAP CIS. – Основная идея инициативы GRID заключается в том, чтобы немецкие компании передавали свой опыт и знания на российском рынке. И мы готовы со всеми разрабатывать цифровые сценарии.

В промышленности начинают проявляться все те тенденции, которые зародились в потребительских отраслях, банковских услугах, телекоме – это кастомизация изделий под конкретного клиента, избавление от посредников, ускорение цикла разработки продуктов. Приведу несколько примеров превращений, которые происходят в традиционных промышленных компаниях.

Сейчас идет настоящая революция в производстве автомобилей. Один из передовиков – компания Audi, которая отказалась от конвейера. Это новый виток в развитии автомобилестроения. Audi полностью перешла на бесконвейерное производство. Большая часть его роботизирована. Платформа с автомобилем, запрограммированная под заказ конкретного клиента, передвигается по цеху к разным станциям, которые отвечают за определенный узел сборки, и сама диктует, что нужно делать – какие поставить фары, диски, двигатель и т.д.

Другой интересный пример – компания Kaeser Kompressoren, которая испытывала огромную конкуренцию и большое ценовое давление на рынке. Поняв, что клиенту нужен не компрессор сам по себе, а кубометр сжатого воздуха, и как он его получает – это вопрос производителя, компания произвела революцию, полностью отказавшись от продажи продукции. Они перешли к продаже услуг. С этой целью была разработана технологическая платформа, которая позволяет получать информацию о состоянии всех компрессоров. И эта революция в сторону перехода к новой модели бизнеса будет продолжаться. В холдинге «БелАЗ», например, тоже задумались о том, что клиентам нужен не карьерный самосвал, а кубометры перевезенной породы.

Сегодня большая часть отраслей российской промышленности уже созрела для цифровизации. Но предприятия задаются вопросом: с чего начать? Мы предлагаем начать с того, чтобы посмотреть, что и как уже сделано другими.

Второй важный элемент – мы привезли в Россию методологию дизайн-мышления. Это определенная последовательность шагов, которая позволяет в течение 2-3 дней сформировать дорожную карту цифровых проектов для каждой компании.

Третий элемент – нужно делать прототипы и пилоты. Понятно, что на первом этапе сложно представить, что принесут компании цифровые технологии. И здесь мы предлагаем сотрудничество. Основной подход – создание современных цифровых лабораторий.

И конечно, важная тема – чтобы что-то сделать, нужно делать это быстро. Мы построили вместе с Ростелекомом центр обработки данных, и все наши решения можем предоставлять как сервисы, поэтому все происходит достаточно быстро и эффективно.

Детали цифрового мира

Цифровизация – это не просто внедрение цифровых технологий на производстве, а гораздо более широкое понятие, которое представляет собой совокупность инструментов оптимизации процессов, переход к использованию цифровых ресурсов для преобразования работы компании и построения новых бизнес-моделей.

– Сама по себе цифровизация никому не нужна, – отмечает Игорь Сергеев, вице-президент, директор департамента «Цифровое производство» компании Siemens. – Цифровизация – это то, что дает предприятию возможность дальнейшей оптимизации своих процессов. Сегодня стандартные меры оптимизации и повышения эффективности уже не дают того результата, что раньше. А переход на цифру, из реального мира в виртуальный, дает высокий прирост эффективности. Мы можем получить ускорение в десятки раз. Потому что нам не нужно строить физический прототип оборудования, технологической цепочки – достаточно сделать цифровой двойник, оттестировать его и сразу переходить к производству. Это дает гибкость – мы можем достаточно быстро и четко менять гамму продуктов за счет того, что весь процесс испытаний осуществляется в программной среде, и мы выходим на производство качественного продукта без «первого блина комом». При этом мы можем подстраиваться под нужды заказчиков. То есть это индивидуальное производство в условиях крупных серий. И это, естественно, повышение качества, потому что мы заранее можем просчитать, насколько качественный продукт мы произведем, прежде чем приступать к реальному производству. Это влечет за собой появление новых бизнес-моделей, новых отношений между продавцом и покупателем.

Мы рассматриваем весь жизненный цикл продукта как единую цепочку. Нет смысла цифровизировать какую-то одну часть этого цикла. Мы не получим нужного эффекта. Поэтому мы говорим, что начиная от разработки продукта, через разработку технологии, через подготовку производства, через реальное производство и его обслуживание, оцифровывая каждый этап, мы можем получить наилучший результат, а самое главное, что эти этапы сближаются, то есть сокращается время перехода от задумки до реализации.

Сегодня уже существуют продукты, которые позволяют создать цифровое производство. [Если говорить об опыте Siemens], то на первом этапе – разработки продукции – мы создаем ее двойник, который позволяет в единой информационной среде хранить все данные: о геометрии, сортаменте, материале, сырье, результаты всех расчетов, технологии изготовления, единую информацию по документации, что позволяет вносить в нее любые изменения, четко зная, кто, когда, в какое время и по каким причинам эти изменения внес.

Второй этап – это разработка технологий. Кроме цифрового двойника продукта, мы можем создать еще и цифрового двойника производства. Пока под производством мы понимаем, грубо говоря, цех, в котором стоит оборудование. Мы можем, до того как начали строить, создать объектно-ориентируемую модель завода со всеми параметрами и атрибутами – до последнего болта, до последнего мотора, который стоит на том или ином насосе. Если нам захочется, мы можем создать трехмерную копию производства с возможностью моделирования процессов. И при этом мы можем полностью исключить ошибки на стыке различных внутренних служб, что в классическом варианте проектирования происходит очень часто. Кроме того, мы можем объединить проектировщиков, которые будут выполнять свои действия параллельно, обмениваясь информацией в единой среде. И это будет уже не как раньше, когда процесс разбит на этапы и требует создания специализированных конструкторских отделов для каждого из них.

Есть еще и такой момент, как визуальная среда. Мы можем создать реальную трехмерную модель, которую в дальнейшем будем использовать, например, для контроля взаимного расположения оборудования, чтобы перемещающиеся части друг друга не задевали. Можем создавать виртуальные тренажеры, на которых будем обучать сотрудников, до того как они выйдут в цех. Можем давать доступ к каждой единице оборудования прямо из этой трехмерной среды, получать всю информацию, включая связанную с ней документацию.

Третий этап – подготовка производства. В этом случае мы говорим уже о том, как расположить оборудование внутри имеющихся площадей, как оптимизировать стратегию производства по различным экономическим показателям. Можем детально смоделировать будущее производство, провести виртуальную пусконаладку до того, как начнем строить сам цех.

Четвертый этап – само производство. Мы можем абсолютизировать любое наше оборудование, создать единую диспетчерскую для управления и мониторинга, включая верхний уровень. Можем использовать планшеты, смартфоны для получения информации и управления производством. Единая диспетчерская позволяет объединить несколько площадок в единой среде, получить визуальную оценку любого процесса и дополнительную обработку данных. Сегодня пункты диспетчеризации имеют встроенные умные модули для анализа данных.

Пятый этап – это сервис. Уже сегодня мы можем сделать имитационные модели сервисного обслуживания, использовать трехмерную модель как тренажер для обучения, проводить превентивную диагностику, то есть останавливать оборудование для ремонта не в тот момент, когда это запланировано, а только тогда, когда это реально необходимо.

Еще одна важная деталь цифрового мира – это облачные технологии. Если какое-то решение поместить в облако, мы тут же получаем ряд преимуществ. В том числе, например, оптимизируем наши IT-ресурсы – мы арендуем в этом облаке ровно столько, сколько нам нужно по объему, по времени, не создавая у себя серверный парк. Доступ в облако возможен из любой точки, с любого устройства. Любому директору на планшете все видно. При этом важно, чтобы облако имело высокую степень безопасности и функционировало без перебоев. Если отключение от него связано с простоем производства, то это уже многомиллионные потери. Вот почему на новый уровень поднимается вопрос цифровой безопасности, и мы понимаем, что без этого далеко не уйдем.

Вот так мы сегодня рассматриваем цифровое промышленное производство. Это комплексное видение, от которого реально можно получить большой эффект.

Время передела

С российской стороны одним из представителей, вошедшим в ядро GRID, стала компания «Цифра» – разработчик технологий цифровизации промышленности, предлагающий готовые отраслевые решения в области прогнозной аналитики и анализа данных, оптимизации технологических процессов, мониторинга промышленного оборудования и персонала.

– Цифровизация, что важно, – это совсем не автоматизация. Это, в первую очередь, изменение уклада, – говорит генеральный директор компании «Цифра» Игорь Богачев. – Классический пример – такси. [После появления онлайн-сервисов] машины и таксисты остались те же, а модель изменилась – мы как пользователи получаем услугу по-другому.

Если оглянуться на 5-10 лет назад, то никто и не предполагал, что все будет так. Инновации пришли из ниоткуда. Это принципиальный момент, который говорит о том, почему мы создали GRID – потому что есть задача, за решение которой нужно взяться всем вместе. Не только предприятиям, которые занимаются промышленной автоматизацией, но и тем, кто должен изменить свой уклад.

Совместно с Минпромторгом мы провели исследование. Было опрошено более 300 российских предприятий. 60% из них имеют четкую программу цифровизации. 14% находятся на высоком уровне готовности – там есть человек, который отвечает за цифровизацию. Это важно, поскольку первое, что нужно сделать, – это разработать базовую стратегию и назначить ответственных людей.

Опрошенные предприятия ожидают вполне конкретного и ощутимого эффекта от цифровизации. На первом месте – повышение доходности за счет повышения эффективности производства. Наши предприятия очень волнует повышение эффективности. Это достигается как раз изменением уклада. Не нужно делать маленькие пилотные проекты, которые никогда не покажут никакого экономического эффекта. Нужно менять ключевые процессы, заниматься их цифровой трансформацией.

У нас уже есть решения. Например, для машиностроения разработана система мониторинга промышленного оборудования. К ней подключено 7 тыс. станков на 200 предприятиях. Мы посчитали кумулятивный эффект, которого можно добиться, если подключить хотя бы 20% станков, которые сейчас работают в России. Для ВВП этот эффект – 576 млрд рублей. Откуда такие цифры, и как мы к этому пришли?

В России есть математики, есть практики, которые могут делать продукты, конкурентные во всем мире. Когда мы стали думать о том, что такое промышленный интернет и цифровое производство, изучать мировой опыт, мы поняли, что первым делом надо подключить оборудование к Интернету. Наша логика проста – чтобы находить узкие места, необходимо собирать данные. И мы инвестировали в компанию-диспетчер, которая мониторит машиностроительное оборудование и станки. Эффект – 20% увеличения продуктивности за счет того, что у менеджмента появилась возможность контролировать, чем занят персонал.

Следующим шагом можно использовать алгоритмы на базе искусственного интеллекта, которые помогают оптимизировать тот или иной производственный процесс. Наше видение будущего заключается в том, что вместо семи уровней управления автоматизацией, вместо набора разрозненных компьютеров на уровне цехов, получить некий цифровой слой производства, с помощью которого происходит управление процессом в целом. От подключения мы переходим к оптимизации отдельных установок, дальше – переделов и, наконец, всего производства.

Мы – компания-вендор и подходим к созданию продукта фундаментально. Мы проанализировали все научные публикации в мире по поводу использования искусственного интеллекта в промышленности. И проранжировали их на предмет того, какой вид нейросети был использован под определенный процесс в конкретной отрасли, чтобы выявить серые зоны и направить усилия специалистов туда, куда нужно. Сейчас, когда посмотрели на результаты наших клиентов, а у нас их только в России более 900, мы увидели, какой массированный сдвиг происходит в промышленности, мы поняли, что сейчас тот самый момент, когда идет переход от разрозненных элементов управления производством к единой платформе, оптимизированный под конкретную модель. И сейчас я понимаю, какой огромный эффект может быть получен. Именно здесь кроются те самые триллионы, которые обещают консультанты по Индустрии 4.0 и той промышленной революции, которая срастит производство с компьютерами.

Мы развиваем цифровые решения, содержащие в себе набор цифровых двойников и настроенных алгоритмов для разных отраслей: металлургии, химии, нефтехимии, горнодобывающей промышленности.

Приведу реальный пример из металлургии: повышение эффективности электросталеплавильного передела для одного из крупных российских производителей трубной продукции. На каждой из установок, включенных в процесс, – дуговой сталеплавильной печи, печи-ковше и машине для литья заготовки – возможна оптимизация, которая позволит снизить простои и увеличить загрузку. Оценка кумулятивного эффекта на электросталеплавильном переделе – 10 млн долларов за год.

Первая задача: большая бочка, куда загружается 120 тонн лома, который нужно расплавить с минимальными затратами времени и энергии. Одни операторы плавят за 55 минут, другие – за 45. Сокращение времени плавки дает колоссальную экономию. Строится модель на базе статистических данных о плавках за несколько лет, которая позволяет определить, когда включать газовые горелки и как увеличивать шаг трансформатора для того, чтобы расплавить содержимое печки за минимальное время. Это позволяет снизить время на 10% – огромный эффект, учитывая, что металлурги привыкли считать, что для достижения такого показателя требуется модернизировать само оборудование, а это принципиально другие затраты.

Далее в печь-ковш необходимо добавить ферросплавы, чтобы получить сталь необходимой марки. Нейросеть, в отличие от оператора, не боится «промазать» мимо параметров. Поэтому кладет ферросплавы по нижней границе, чтобы получить минимально необходимую концентрацию. И это позволяет экономить до 4 млн долларов в год, не теряя в качестве.

По ферросплавам есть еще один интересный момент. Бывают модели статические, а бывают динамические. Статические – это когда ты научил нейросеть, она задала параметры, и компьютер плавит вместо оператора либо советует, какие выставлять параметры. Но в процессе работы с ферросплавами большой момент неопределенности дает качество лома. Понятно, что он оприходован, нормирован, но по сути ничто не мешает тому, чтобы в груде железа не оказался кусок железобетона. И здесь применяется динамическая модель, когда в процессе плавки можно менять параметры, если, например, система ведет себя не так, как было предсказано до начала плавки.

Цифровой слой передает в реальном времени данные о том, как работают устройства. И тем самым появляется возможность управления переделом. Благодаря этому время плавки было сокращено с 57 до 41 минуты. Но оказалось, что через несколько переделов в конечном высокомаржинальном продукте упало качество, появился большой объем включений. При этом KPI по отдельному агрегату был выполнен и даже потрачено около 20 млн долларов на оптимизацию и модернизацию.

Наш продукт подразумевает, что оптимизация возможна как на уровне отдельной установки, так и на процессе в целом. В случае с нашим клиентом выяснилось, что необходима оптимизация заказов. Нужно перераспределять их, исходя из оптимизации общей маржинальности процесса. Когда производится переналадка, можно получить определенный объем непродуктивного сортамента, на чем теряются деньги. Чтобы этого не произошло, система помогает перераспределить заказы по очередности выполнения, сокращая затраты и повышая маржинальность.

Жизнь заставляет

Дарвин сказал, что выживание не является вашей обязанностью, поэтому вы можете не меняться. Металлургов толкает вперед сама жизнь. Металлурги действуют в чрезвычайно конкурентной среде с сильными игроками, где предприятия вынуждены бороться за выживание, и поэтому цифровая трансформация для них является не самоцелью, а необходимым шагом в движении к успеху. Металлургическая индустрия – это огромное количество активов, раскинутых на просторах России. Собственникам нужно понимать, что творится на предприятиях, какова структура затрат, как можно увеличить коэффициент использования оборудования. Поэтому металлургия сегодня – это наиболее автоматизированная отрасль, в которой менеджмент пришел к парадигме интеллектуального предприятия.

Если брать движение компаний в сторону централизации функций управления, повышения скорости и возможности реагировать на запросы рынка, за последние годы практически все построили у себя управление процессами, сделали шаблоны и получили доступ к информации. Были вынесены в отдельные структуры сервисные функции, связанные с цифровыми процессами по закупке услуг, материалов, бухучету, взаимодействию с персоналом. Этот комплекс процессов тоже закрыт. Что дальше?

А дальше, имея разную степень автоматизации на разных производствах, участники GRID идут по пути создания различных лабораторий и анализа полученного пула данных. И перед ними стоит еще более сложная задача – повысить динамику планирования процессов, перейти с месячного планирования на дневные графики работы оборудования с учетом простоев и ремонтов. Это требует комплексного подхода к управлению производством, создания ландшафта, который позволяет точно отслеживать все происходящие процессы. А поскольку такие проекты невозможно выполнить, полагаясь только на свои силы, нужно использовать типовые цепочки и стандарты бизнес-процессов, накопленные на глобальном рынке.

Сергей Савинов

ООО «РОС». Широкие перспективы узкой специализации>>>


Комментировать




Надежда Горяйнова: "Нашей школе требуется республиканский статус"

...

Фанил Зиятдинов: "ИЭМЗ «Купол» – предприятие с высокой степенью диверсификации"

...

Олег Бекмеметьев: "Мы ожидаем от реализации проекта «Умный город» комплексного эффекта"

...

Михаил Черемных: Когда город начинает движение, он становится интересен стране

...

Яндекс.Метрика
www.izhevskinfo.ru
Купол
Полиграф
Пресс-Тайм
Управление Госэкспертизы
Разработка сайта - "Мифорс" / Дизайн-студия "Мухина"