Цифровые технологии в производстве – 2023

Шлемы виртуальной реальности, электронные панели, которые показывают, насколько эффективно работает производство, дроны, что следят за каждым участком на предприятии, — это не фантазии о далёком будущем, а уже реальность 2023 года. Во всяком случае так утверждают эксперты промышленного рынка. Говорят, это сложно, но цифровизировать необходимо.

Ведь как ещё добиться больших высот в отечественном производстве? На примере опыта предприятий и на основе аналитики и мнений экспертов разбираемся: какие ИТ-технологии применяют на заводах в России и действительно ли наша промышленность уже прошла цифровую трансформацию?

Цифровизация есть, но частично

Не так давно цифровизация стала главным трендом в промышленном производстве, впрочем, как и во многих других сферах жизнедеятельности. Она постепенно проникает на предприятия и становится основой многих процессов. Почти каждый шаг — от контроля над производством и до документооборота на предприятии — теперь делается с помощью цифровых технологий. Так ли это в действительности?

В ходе конференции «Промышленность-2023: цифровые технологии» депутат Государственной думы Федерального собрания РФ Сергей Морозов напомнил, что в 2018 году министр промышленности и торговли РФ Денис Мантуров заявил: для производства наступила цифровая эпоха, и в течение следующих 10 лет объём отдачи от внедрений технологий составит больше $30 трлн.

Он добавил, что за первые семь месяцев 2023 года объёмы выпуска продукции выросли всего на 1%. А потом подчеркнул, что проводил опрос среди предприятий, в котором респонденты заявили: используемые цифровые решения, в частности отечественные, друг с другом не взаимодействуют, а потому толку от них не слишком много.

Г-н Морозов также посетовал на то, что не все руководители обучают свой персонал цифровой трансформации. С его слов, в связи с этим многие обыденные процессы, такие как закупка деталей или сырья, происходят по старинке — с помощью бумажных телефонных книжек, прайсов и телефона. В конце своего выступления депутат всё же отметил наличие предприятий, активно использующих цифровые платформы и ИИ для развития промышленной кооперации и эффективности производства.

Дашборды, «интернет вещей» и машинное зрение на одном производстве

Несмотря на то что часть промышленных предприятий ещё не освоила современные цифровые технологии, некоторые успели сразу внедрить почти все существующие решения и уже ощутить на себе их действие.

В прошлом году мы уже писали, что самыми цифровизированными отраслями в России являются автомобилестроение и добыча. На портале «РБК» в качестве положительного для других промышленников примера приводится опыт внедрения ИТ-решений компании «Сибур». В материале отмечается: цифровизация принесла предприятию свыше 30 млрд рублей. Рассмотрим, с помощью каких средств трансформировалось это нефтехимическое производство.

IIoT

То, без чего не представляется уже ни один завод, — промышленный «интернет вещей», или IIoT. Систему, как правило, используют для того, чтобы объединить оборудование, устройства и датчики в единую сеть. Путём такой интеграции все собранные данные оперативно анализируются, обрабатываются и передаются системой человеку.

Среди экспертов и игроков цифровой трансформации «интернет вещей» больше известен как «умная» система, та же, что является основой «умного» дома, и та же, что стала базой для появления такого понятия, как «умная» фабрика.

Специалисты «Сибур» тоже постарались сделать завод «умнее» и для этих целей разработали собственную платформу IIoT, которая отвечает индивидуальным нюансам предприятия. Так, за температуру воды на очистных сооружениях спрос с беспроводных датчиков, которые в случае повышения или понижения температуры отправляют ответственному сигнал. В сообщении сказано, что на территории завода насчитывается несколько сотен подобных датчиков.

Кроме того, компания использует другой комплекс технологий, который зовётся мобильным обходчиком. По сути, это просто взрывозащищённый смартфон, приложение и веб-интерфейс, а также многочисленные NFC-метки, расположенные по всему заводу. Как это использовать?

Сотрудник берёт гаджет и во время обхода предприятия фиксирует любые обнаруженные дефекты оборудования. Фотографии отправляются в систему, где их анализируют техники и руководство. Это позволяет как можно быстрее приступить к ремонту. В материале в качестве примера приводят утечку газа. Для того чтобы о ней узнал ремонтник, нужно только сканировать NFC-метку на трубе, сделать фото и отправить данные о дефекте в систему.

Для сравнения: до появления подобных комплексов устройств сотрудники фиксировали наличие дефектов в блокноте, а докладывали о них специалистам с помощью рации. Ко всему прочему, по завершении обхода требовалось вручную заполнить отчёт. Учитывая, что обходить предприятие приходилось много раз, а письмо от руки может занимать уйму времени, процесс устранения проблем сильно затормаживался.

«Умная» технология популярна по всему миру и в любых сферах. «РБК» приводит аналитику компании Fortune Business Insights, согласно которой в 2022 году «интернет вещей» уже был широко распространён не только в промышленности, но и в сельскохозяйственной, транспортной и энергетической отраслях.

Однако исследования Института статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ говорят о том, что, несмотря на высокое включение базовых цифровых технологий вроде электронного документооборота и системы связанных датчиков, отечественная обрабатывающая промышленность ещё далека от создания полноценного «умного» завода.

Машинное зрение

Видеонаблюдением уже никого не удивишь, а вот видеоаналитика, да ещё и с применением ИИ, — это уже что-то необычное.

Управляемые ИИ камеры способны замечать движение, изменение уровня освещения и другие характеристики наблюдаемого окружения, сравнивать их с установленной владельцем нормой. Пределы нормального, как правило, прописываются в ПО видеоаналитики. Например, можно поставить системе условие, что в конкретном помещении не должно быть даже намёка на движение. Если ИИ обнаружит, как что-то движется или кто-то идёт, ползёт или падает, то мгновенно сработает сигнал, а ответственный за это получит уведомление.

К подобным системам относятся и камеры машинного зрения, которые способны контролировать качество выпускаемых изделий, управлять производственными процессами, а заодно — и идентифицировать объекты в поле зрения.

В компании «Сибур» видеоаналитика распознаёт утечки, возникновение дыма и вкрапления постороннего материала в сырье. Как это возможно? За счёт камер, которые установлены в определённых точках предприятия: они всё время считывают окружающую их картинку, а ИИ её анализирует. Примечательно, что сотрудники могут наблюдать не только картинку в цветах реального изображения, но и тепловизионную и звуковую.

Согласно данным ИАА TelecomDaily, в течение следующих семи лет объём выручки рынка видеоаналитики в России достигнет 23,8 млрд рублей.

Дроны и роботы как стражи безопасности

Развитие промышленных беспилотных летательных аппаратов (БПЛА) в России только набирает ход. Власти усиливают поддержку отрасли и даже создают отдельную частоту для управления дронами. БПЛА помогают компаниям проводить мониторинг территории предприятий на тех участках, где сделать это при помощи обычных систем видеонаблюдения или людей будет сложно. Дроны способны записывать звук, видео, а также собирать пробы во время утечек. Кроме того, их используют для того, чтобы устранить с территории клещей или сорняки. Самое главное: эксперты считают, что БПЛА — это необходимый инструмент для усиления контроля за безопасностью.

Например, дроны могут играть роль курьера. Как рассказали «РБК» представители компании «Сибур», сборами проб до появления дронов занимались сотрудники. Они перемещались по территории на автомобилях. Ситуация изменилась, и теперь специалисту достаточно закрепить за определённой зоной робота и через приложение давать ему задачу. Тот рассчитывает время, которое ему понадобится для выполнения указания, и отправляется в нужную точку. Там ответственный передаёт дрону колбу с пробами, аппарат возвращается к первому специалисту.

Что касается роботов, то они стали основой для создания безлюдного производства. Например, в Китае этот режим работы является наиболее экономически выгодным.
В одном из интервью «РБК» ассоциированный профессор бизнес-практики Московской школы управления «Сколково» Павел Биленко рассказал, как побывал на складе в Гонконге, где при объёмах хранения в 350 тыс. электросчётчиков находился всего один сотрудник. Всю работу, в частности поиск продукции и передачу её в пункт отправки, выполняли роботы.

Как показывает аналитика исследовательской компании Grand View Research, в 2022 году объёмы мирового рынка промышленной робототехники составляли $26,5 млрд. Эксперты считают, что до 2030 года он будет расти примерно на 10,5% в год.

Дашборды экономят время

Если бы компании не умели оперативно и качественно обрабатывать всю поступающую и исходящую информацию, то ни о какой прибыли речи быть не могло бы. Для того чтобы процессы обработки были более результативными, на предприятиях начала развиваться дашбордизация.
Дашборды часто сравнивают с автомобильной приборной панелью, которая показывает все текущие характеристики машины. А чем завод не машина? Электронный дашборд представляет собой панель со множеством окон, отображающих информацию с датчиков и из других источников.

Аналитическая панель отражает ключевые показатели эффективности производства. Она вполне вытесняет необходимость пользоваться сводными Excel-таблицами и способна повлиять не только на качество производственных процессов, но и на финансовые показатели компании.

Рассмотрим применение дашбордов на примере опыта «Сибура». По словам представителей завода, эту технологию там развивают в течение пяти лет. За это время сотрудники научились извлекать и распределять необходимые данные из общего потока информации.

С помощью дашбордов компонуются показатели участков производства, ремонтных процессов, а также закупок и логистических данных.

Искусственный интеллект

Искусственный интеллект (ИИ) тоже приобрёл большую популярность среди промышленников. Как раз с его помощью вся информация, полученная с датчиков «интернета вещей», автоматически обрабатывается, что, как следствие, способствует оптимизации.

В 2022 году на портале CNews.ru говорилось, что промышленность уже в полной мере прочувствовала на себе эффективность ИИ. Однако компаниям хочется, чтобы эти решения упростили до такого вида, когда для работы с ними не потребуется профильных знаний и навыков.

Вероятно, такой формат ИИ для промышленности не за горами. «Ростелеком» проводил исследование по глобальным трендам цифровизации 2021–2022 годов, которое показало, что Россия в этом рейтинге находится на 14 месте.

Что касается отдельных трендов на рынке цифровых решений, то первое место уже несколько лет достаётся ИИ. Так, по словам вице-президента «Ростелекома» Бориса Глазкова, лидирующее место ИИ досталось с учётом количества научных публикаций, патентов и объёма инвестиций в технологию.

Какова роль ИИ в промышленности?

Чаще всего ИИ в промышленности используют для создания цифровых двойников предприятия. При его наличии все решения о производственных и логистических процессах (такие как планирование, передача детали на станок и др.) принимаются системой автоматически. Основное преимущество цифровых двойников — предсказательная аналитика. Сотрудники предприятия или ответственные за контроль показателей получают информацию о текущих или возможных будущих неисправностях.

По словам руководителя Национального центра когнитивных разработок ИТМО, исследовательского центра в сфере ИИ «Сильный искусственный интеллект в промышленности» Александра Бухановского, промышленный ИИ отличается от универсального тем, что использует для работы поведенческие особенности профильных специалистов завода.

Например, он перенимает функции инженеров, проектировщиков, технологов, аудиторов и логистов. Спикер добавил, что, по сути, это технология ИИ, которая закончила университет и может выполнять работу как заводчан, так и офисных сотрудников.

Кроме того, г-н Бухановский отметил ключевую особенность ИИ на промышленном производстве: там нет больших данных, поэтому технология учится с нуля. В этом плане спикер даже сравнил промышленный интеллект со средневековым подмастерьем, которого не учили масштабно, но зато иногда мимолётом показывали, чем он будет заниматься.

Так или иначе, пока технология не станет простой для понимания широкого круга специалистов, предприятия внедряют её только в экспериментальных целях. По данным исследования ИСИЭЗ НИУ ВШЭ, 60% опрошенных компаний инвестируют во внедрение ИИ всего 1% от бюджета на цифровые технологии.