Цифровой завод: 5 эффективных решений на производстве

Сегодня мир стоит на пороге четвертой промышленной революции, которая должна в корне изменить подход к организации производства. 68% руководителей компаний-лидеров во всем мире уже называют цифровую трансформацию главным приоритетом для своего бизнеса. В основе концепции индустрии 4.0 лежит создание «умных» заводов, на которых можно обеспечить бесперебойную реализацию производственных процессов (отслеживать цикл в режиме реального времени, контролировать выпуск продукции в автоматическом режиме и т.д.).

О ключевых изменениях, которые происходят в промышленности под воздействием информационных технологий, а также об эффективных решениях для создания цифрового завода изданию RusBase рассказал Сергей Клюев, директор департамента инфраструктуры и ИТ-сервисов Atos в России.

Интернет вещей

Об интернете вещей нередко говорят как об одном из основополагающих элементов индустрии 4.0. Технологии, которые используются в промышленности, носят название IIoT — Industrial Internet of Things, или индустриальный интернет вещей. IIoT предполагает оснащение производственных объектов встроенными датчиками, которые служат для передачи больших массивов данных между оборудованием, системами контроля и т.д.
Важную роль в IIoT-системах играют аналитические платформы, которые позволяют в режиме реального времени обрабатывать получаемую информацию и использовать ее для принятия оперативных, обоснованных решений. При этом обработанные данные могут доставляться одновременно во все отделы предприятия, за счет чего улучшается взаимодействие между различными подразделениями.

Среди основных эффектов от использования IIoT можно выделить возможность проведения проактивного мониторинга, который позволяет прогнозировать возникновение сбоев. Система не только сообщает пользователю о вероятных неполадках, но и помогает определить их причины. Таким образом удается сокращать количество и время незапланированных простоев, а также предотвращать катастрофический отказ оборудования, что, в свою очередь, приводит к сокращению затрат на техническое обслуживание.

Одним из способов применения IIoT для прогнозирования неисправностей является создание цифрового двойника предприятия. Анализируя поведение модели, сотрудники могут спрогнозировать поведение реального объекта и предотвратить возникновение проблем. Об эффективности данного подхода можно судить по примеру энергокомпании Renom Energy Services, которая на данный момент использует решение Atos на основе цифрового двойника.

Предиктивное техническое обслуживание становится возможным за счет параллельного анализа исторических данных и данных, полученных в режиме реального времени, а также применения инструментов визуализации. Время отклика на предприятии сократилось на 20%, задержка сбора данных для анализа неисправностей уменьшилась с 61% до 4%, операционные издержки на топливо сократились на 12%.

Облачные решения

IIoT-системы нередко работают в связке с облачными решениями. Это объясняется тем, что датчики и контроллеры, устанавливаемые на предприятиях, генерируют огромный массив данных, для хранения которого требуется либо сложная и дорогая ИТ-инфраструктура, либо облачная платформа.

При этом второй вариант гораздо более гибкий и экономный в плане обслуживания. Пользователь платит только за объем памяти, который необходим ему в данный момент, и может в любой момент уменьшить или увеличить объем хранилища. Еще один плюс — отсутствие необходимости тратить время и деньги на поддержку инфраструктуры, а также содержать специалиста, который бы за ней следил.
К примеру, один из клиентов Atos преследовал цель перейти от хранения данных в локальной системе к использованию облачной платформы. Нам удалось переместить 2,5 тыс. баз данных на гибридное облачное хранилище, которое на 65% находится в общем доступе. Решение позволило снять с эксплуатации 30% инфраструктуры клиента и поместить в архив 65% данных.

Извлекать пользу из облачных решений могут не только предприятия, использующие интернет вещей. По некоторым данным, на сегодняшний день анализу подвергается всего 0,5% данных. Отчасти это объясняется тем, что информация хранится на разных серверах, и не у всех сотрудников, работающих с данными, есть к ним доступ в полном объеме. При использовании облачных хранилищ у специалистов, занятых аналитикой, появляется возможность изучить все доступные данные и принять более взвешенное решение. Использование облачных технологий в промышленности набирает обороты и применяется для организации процессов логистики, управления взаимоотношениями с клиентами (CRM), обучения и HR, обмена информацией с партнерами, клиентами и между сотрудниками.

Искусственный интеллект

Решения, созданные на основе искусственного интеллекта, позволяют проводить более глубокий и эффективный анализ данных, генерируемых предприятием. Кроме того, для принятия некоторых решений — в том числе касающихся превентивного обслуживания — исторических данных может быть недостаточно. Необходимо строить модели, дополненные результатами виртуальных экспериментов. Технологии машинного обучения позволяют системе использовать совокупность данных для выявления определенных тенденций в работе оборудования и предсказания появления новых аспектов, которые могут сказаться на работе.

ИИ также позволяет сократить вероятность совершения человеческих ошибок и освободить сотрудников от выполнения многих рутинных задач. Система способна проводить анализ, оперативно обнаруживать отклонения в работе программ и оборудования, а также передавать данную информацию работникам службы безопасности. Кроме того, решения на основе искусственного интеллекта помогают пользователю подобрать оптимальный режим эксплуатации оборудования, тем самым продлить его срок службы и сократить количество внеплановых простоев. В результате предприятию удается повысить качество продукции и снизить издержки.

По мнению McKinsey, использование ИИ в промышленности может помочь предприятиям по всему миру сократить издержки на $0,5-0,7 трлн только за счет улучшения системы превентивного обслуживания. Эксперты Deloitte отмечают, что машинное обучение сокращает внеплановые простои оборудования на 15-30%, увеличивает производительность на 20% и уменьшает издержки на техническое обслуживание на 30%. Интеллектуальная аналитика от Atos позволила энергоснабжающей компании Madrileña Red De Gas повысить коэффициент эффективности с 20% до 30%.

В России ИИ позволил значительно повысить эффективность и снизить производственные издержки на одном крупном металлургическом комбинате. Интеллектуальная система оценивает исходный состав материалов и с учетом целевых параметров советует оператору, какие добавки необходимо использовать для достижения стандарта. Расход добавок сократился на 5%, что в денежном эквиваленте приравнивается примерно к 23 млн рублей в месяц.

Цифровое рабочее место

Необходимость работы с огромным массивом данных на предприятиях нередко приводит к так называемому параличу накопления данных. Сотрудникам приходится работать с настолько большим количеством информации, что они не могут сосредоточиться на критически важных или даже просто наиболее релевантных данных для принятия оптимального решения. Выходом из данной ситуации может стать цифровое рабочее место, оснащенное функциями визуализации данных и контроля оборудования, а также аналитическими инструментами. Система избавляет пользователя от необходимости интерпретировать необработанные данные и дает возможность быстро получить доступ к необходимой информации.

Другим плюсом внедрения цифрового рабочего места является повышение качества взаимодействия между различными подразделениями предприятия. Также, по данным Deloitte, данное решение позволяет увеличить уровень удовлетворенности сотрудников на 20%, что приводит к повышению уровня удержания кадров в среднем на 87%. Помимо этого, по данным исследований, 64% специалистов готовы согласиться на меньшую заработную плату, если у них будет возможность работать из дома, а цифровое рабочее место позволяет сотрудникам осуществлять деятельность без привязки к офису.

Цифровое рабочее место упрощает взаимодействие между сотрудниками, находящимися в разных городах и странах, что особенно актуально для предприятий, работающих на международном уровне. Так, в штате одного из глобальных клиентов Atos в энергетической отрасли насчитывается 68 тыс. специалистов в 33 странах, использующих для работы 90 тыс. мобильных устройств, персональных компьютеров и ноутбуков. Разработанное Atos решение позволило сократить ежегодные траты на 30%, в том числе за первые два года использования только экономия от консолидации поставщиков оборудования составила $6 млн. Сэкономленные средства были направлены на внедрение дополнительных инноваций, среди которых — облачные решения, способствовавшие повышению уровня безопасности и доступности данных общего пользования.

Инновации и роботизация производства

Если говорить о качественном преобразовании самого процесса производства, значительную роль может сыграть внедрение роботов. Многие операции, осуществляемые на производстве, отличаются примитивностью, высокой повторяемостью действий и не требуют вмешательства человека. Напротив, использование рабочей силы в таких случаях может только тормозить развитие. Тем не менее российская промышленность на данный момент отличается низким уровнем роботизации производства. По данным Национальной ассоциации участников рынка робототехники, на конец 2018 года в России находились в эксплуатации порядка пяти тыс. роботов, то есть примерно пять роботов на 10 тыс. рабочих мест. В то время как в мире этот показатель в среднем выше примерно в 20 раз. Вместе с тем, по данным ОЭСР, производительность труда в России составляет всего $23,5 против $48,8 в странах, входящих в ОЭСР.

Внедрение роботов в производство помогает ускорить производственный процесс, минимизировать негативное влияние человеческого фактора, освободить специалистов от выполнения примитивной рутинной работы и доверить им более сложные операции, которые способны повысить эффективность предприятия. При этом роботы могут использоваться для решения самых разных задач. С помощью современных 3D-принтеров изготавливаются отдельные детали, образцы новой продукции и прототипы для тестирования. Некоторые предприятия отказываются от человеческих ресурсов в пользу дронов.

Проследить за успехом предприятий, внедряющих роботов в производство, можно на примере международной компании Magnetti Marelli, которая занимается проектированием и производством высокотехнологичных систем и компонентов для автомобилей. После внедрения коботов (коллаборативных роботов) скорость работы сборочной линии увеличилась на 25%, а риски ненадлежащего обращения с деталями уменьшились.

Несмотря на готовность к широкому использованию информационных технологий, степень проникновения цифровых решений в промышленности достаточно низкая. Все дело в инвестициях. Не каждый бизнес готов нести большие затраты и жестко экономить, чтобы перейти в новое русло. Особенно это заметно на фоне других отраслей экономики. Для цифровой трансформации завода требуются значительные вложения.

В то же время некоторое отставание в цифровом развитии дает российским промышленникам определенные преимущества перед зарубежными конкурентами. У производителей есть возможность сразу заменить все устаревшие системы и оборудование на новейшие, наиболее совершенные решения и модели. Уже сейчас мы наблюдаем зарождение цифровой трансформации отрасли, и при грамотном подходе у нас есть шанс догнать и, возможно, даже перегнать мировых лидеров.

Источник: RusBase