Цифровизация на производстве: сдвинуть с мёртвой точки

Цифровизация промышленного производства часто буксует на старте: у бизнеса есть желание внедрить технологии, но не хватает ясности, с чего начать. Екатерина Торсукова, руководитель направления Data Science департамента аналитических решений ГК «КОРУС Консалтинг», подготовила структурированный чек-лист, который поможет запустить процесс и достичь практических результатов.

Шаг 1. Проведите аудит текущих систем

Оцените текущую ситуацию. Перечислите все ИТ-системы и данные, которые уже используются на вашем предприятии. Например, если информация о простоях оборудования фиксируется вручную в таблицах, определите текущие проблемы и недостатки этого процесса. Затем проанализируйте, какие действия позволят улучшить сбор данных и сделать их автоматизированными. Это может быть установка IoT-датчиков, которые фиксируют время простоя автоматически, или внедрение специализированного ПО, интегрированного с вашими производственными системами.

Сформулируйте конкретные цели цифровизации. Например, «уменьшить простой оборудования на 15%» или «сократить потребление электроэнергии на 10%». Такие показатели помогут оценить эффективность будущих изменений. Также проведите оценку ресурсов и выгоды: подсчитайте предполагаемые затраты и сравните их с ожидаемыми результатами. Если целью является сокращение возвратов продукции, то затраты на систему качества могут оправдаться за счёт снижения брака.

После этого составьте пошаговый план действий. Разделите процесс цифровизации на этапы, начиная с небольших, но ощутимых шагов. Например, подключение датчиков для мониторинга энергопотребления или разработка аналитического отчёта для оценки текущей производительности. Этот подход обеспечит чёткое видение прогресса и позволит вносить изменения по мере необходимости.

Шаг 2. Настройте процессы сбора данных

Проанализируйте, какие данные вам необходимы для достижения поставленных целей, разработайте процесс их сбора. Например, если производственные данные сейчас фиксируются вручную в журналах, подумайте о переходе на цифровые инструменты, такие как планшеты или мобильные приложения. Это повысит точность данных и сократит затраты времени на их обработку.

Важно учитывать потребности сотрудников, работающих с этими данными. Инструменты для сбора информации должны быть удобными и не усложняющими повседневные задачи. Например, система, которая автоматически собирает данные о температуре или давлении в оборудовании, не только упрощает процесс, но и минимизирует ошибки. Участие сотрудников в выборе инструментов для работы снижает вероятность отказа от их использования.

Обратите внимание на специфику вашего производства. Универсальные решения не всегда подходят, особенно если у предприятия есть уникальные технологические процессы. В таких случаях может потребоваться индивидуальная настройка или разработка ПО. Перед внедрением новых систем тестируйте их на практике, чтобы убедиться в их эффективности и совместимости с существующими процессами.

Шаг 3: Организуйте хранение и обработку данных

Продумайте архитектуру хранения данных с учётом возможного роста их объёма. Например, если планируется установка дополнительных датчиков или развитие аналитической системы, объём информации может значительно увеличиться. Простое умножение текущих данных на время может не учитывать сложностей, связанных с предобработкой и агрегацией новых потоков информации. Убедитесь, что выбранная платформа сможет справляться с увеличением нагрузки.

Для небольших проектов подойдут простые решения, такие как Microsoft Power BI. Если вы планируете внедрение сложных моделей аналитики, используйте более мощные инструменты с поддержкой Python или R. Если у вас нет внутренних экспертов, лучше привлечь внешнюю команду. Они помогут правильно настроить архитектуру и избежать ошибок, которые могут стоить компании значительных затрат.

Продумайте также процесс работы с метриками и аналитическими показателями. Эти данные должны быть легко доступны всем участникам проекта, чтобы решения принимались быстрее и на основе точной информации.

Шаг 4: Внедряйте ИИ на финальном этапе

Начните с базовой аналитики. Выберите задачи, которые принесут максимальную пользу, и начните с них. Например, анализ причин брака продукции или прогнозирование сроков выполнения заказов могут стать хорошими стартовыми точками. Используйте уже собранные данные для настройки первых моделей и постепенно переходите к более сложным.

Не стремитесь внедрить ИИ повсеместно. Лучше сосредоточиться на одном проекте, протестировать его и затем масштабировать. Например, если вы хотите оптимизировать маршруты доставки, соберите все данные, связанные с логистикой, настройте их обработку и протестируйте алгоритмы. Успешное внедрение в одном направлении поможет перенести этот опыт на другие процессы.

Помните, что ИИ требует качественной базы данных. Если предыдущие этапы — аудит, сбор и обработка данных — были выполнены корректно, внедрение ИИ станет логичным продолжением работы. Это сократит затраты времени и повысит шансы на успех.

Цифровизация становится инструментом повышения эффективности только при детально продуманном подходе. Начав с аудита и постановки целей, вы создадите прочную основу для сбора и анализа данных. Обеспечение надёжной обработки информации даст возможность масштабировать решения по мере роста потребностей предприятия. Внедрение ИИ станет логическим продолжением, если предыдущие этапы выполнены качественно. Такой поэтапный процесс минимизирует риски, поможет избежать лишних затрат и обеспечит достижение практических результатов на каждом этапе цифровизации.