×

8 Декабря 2017 17:02
839
0
8 Декабря 2017 17:02
839
0

Слушайте подкаст программы:

 

Александр Усов, заместитель генерального директора по стратегическому развитию и дистрибуции, SKF

 

Конференция «Эффективное производство 4.0» Фонда «Сколково» в партнерстве с ООО «Твинс технологии»

16-17 ноября 2017 года, г. Москва

 

Немножко вернёмся к вопросу больших данных. На самом деле, речь идёт о том, что на повестке дня сейчас находится такое понятие, как Индустрия 4.0. Коллега рассказал, по сути, откуда все это пошло. Это немецкие производители собрались и решили, а как же нам повысить нашу конкурентоспособность, чтобы клиент получил то, что нужно, и действительно, это было дёшево. Хороший пример с костюмом, конечно, но вопрос, как это будет реализовано. Я хочу немножко критически посмотреть на это, и с точки зрения производственной компании, и, работая с потребителями, людьми, которые эксплуатируют оборудование, станки, те же насосы, компрессоры и прочее оборудование, хотел бы просто показать вам, где мы на самом деле находимся. И что нам и что нужно этим клиентам.

 

Сегодня очень интересная, понятно, беседа, очень много разговоров уважаемых людей о сборе данных, о электронных цифровых форматах, датчиках и прочем. Все это, конечно, интересно. Действительно, смена парадигмы, а именно эта парадигма бизнеса машиностроительного предприятия, прежде всего о нём говорим сегодня, это есть цифровая революция. Но машиностроительный завод, всё-таки, это сложный и консервативный механизм взаимоотношения машины и человека, и улучшить эти взаимоотношения очень сложно. Навредить - очень просто. Поэтому любые изменения, тем более изменения парадигмы бизнеса машиностроительного завода влекут несколько аспектов.

 

См. также исследования J'son & Partners Consulting:

 

Перспективы Индустрии 4.0 и цифровизации промышленности в России и мире

 

Промышленность как основа цифровизации и роста экономики


Был такой опрос глобально проведён, достаточно большой, было много клиентов. Здесь просто ряд брендов известных, глобальных производственных компаний… Их спросили: коллеги, а что вы хотите от производителей комплектующих, производителей оборудования? Прозвучало так, примерно, если можно разделить на две части: прозвучали два основных момента, два основных направления. Первое – это те клиенты, которые говорят, что нам нужна производительность, то есть, грубо говоря, нам нужно, чтобы наше оборудование работало беспрерывно, максимально эффективно и в течение всего срока службы. Вторые говорят: коллеги, давайте нам вовремя, недорого комплектующие, запчасти и прочее, чтобы мы их получали тогда, когда нам это нужно.

 

На самом деле, казалось бы, причём здесь цифровизация? Индустрия 4.0 ну  или промышленная оцифровка очень хорошо решает эти задачи. Если взять задачу номер два, акцент на продукцию, то, по большому счёту, это и есть связь потребителя и производителя, поставщиков и производителей, интеграция в некую единую цифровую платформу или, скорее, цифровую, конечно, сейчас. Например, на предприятии работает какой-то узел, например, тот же насос представим, и мы знаем, что через три дня на нём выйдет из строя какой-то компонент. Подшипник, не подшипник, не суть важно. Мы знаем, что этот компонент выйдет через месяц или через три дня из строя, и мы уже можем разместить заказ на производство, опять же, это всё делается без участия человека. Собственно, производитель произвёл, в то время, в которое необходимо, эти комплектующие пришли потребителю. Но это более простая вещь, это работа больше для IT компаний, таких, например, как SAP. А вот если коснуться вопроса производительности… На самом деле, Индустрия 4.0 – это про эффективность, ещё раз напомню, это экономика, экономическая фиктивность.

 

Как оцифровать промышленные предприятия, очень грубо, с точки зрения, производства и, наверное, динамического оборудования? Смотрите. Первое. Нужно собрать данные. Все мы говорим, что данных много. Я бы так не сказал, на самом деле, данных не очень много. Даже в области сбора данных, если говорить про аппаратную часть, про то, чем собирать эти данные - да, есть классы решений, и камеры, и различные датчики. Но на самом деле, если копнуть глубже в промышленно-динамическое оборудование, то, я потом вам чуть позже покажу, не более 10 % тех данных, которые можно собрать именно по работоспособности оборудования, мы собираем сейчас. Вторая задача – передача данных. Наверное, это будет в наибольшей степени решённой задачей, хотя, памятуя о пленарном заседании, вы помните, представитель выступал и говорил, что они не могут в облаке передавать данные. И это вопрос как раз государственного регулирования, каким образом мы будем с такими предприятиями решать эту задачу.

 

(Голос из зала): Это вопрос безопасности.

 

Александр Усов: Конечно. Несомненно. Накопление данных - здесь, наверное, вопрос решен. Дальше следующая вещь - аналитика программного обеспечения. По сути, это искусственные нейронные сети, это машинное обучение, это то, где мы ещё, в России, в частности, достаточно далеки, по крайней мере, по некоторым отраслям. Конечно же, такие отрасли, как нефтехимия, наверное, имеет больше ресурсов на внедрение новых технологий, но если взять другие отрасли промышленности, то там, к сожалению, таких наверное денег нет, и таких технологий не существует.

 

Так вот, возвращаюсь к вопросу сбора данных. Сбор данных до сих пор, я считаю, актуальная задача, которая в полной мере не решена, если брать, ещё раз повторюсь оборудование, которое является динамическим, то есть оборудование вращения. Как вы знаете, сердцем машины является подшипник. Если в среднем 2 миллиарда подшипников производится в год, то только около 2 миллионов диагностируется. Более того, на сегодняшний день есть различные решения по sensing, датчики различные, я сейчас не буду на эту техническую тему говорить, но на самом деле, если даже брать шпиндельные узлы, то далеко не везде так просто можно установить датчики. Как это ни звучит удивительно, но факт. Для того, чтобы получить эти данные, для того, чтобы эти данные обрабатывать, для того, чтобы написать различный софт, который будет анализировать, искусственный интеллект, который будет анализировать и предотвращать простои, необходим технологический прорыв, в том числе, в области сенсинга, в области получения этих данных.

 

На следующем слайде вы видите - это вещь, конечно, не новая, она используется во всех гаджетах, но, честно говоря, в промышленности это очень мало используется. Это датчики МЭМС. Многие сейчас работают над этим, и буквально через года два – три с разработкой именно датчиков МЭМС для промышленности с адекватным получением потока данных и данных, которым можно доверять. Во-первых, это стоимость. Вы понимаете, что текущие датчики достаточно дорогостоящие. МЭМС - это массовое производство, это дешёвая технология в принципе, но её нужно каким-то образом соединить с теми системами, с той же вибродиагностикой, мониторингом состояния оборудования, что ещё на сегодняшний день пока не решено. И к чему это все приводит нас, к каким сложностям? Задач много, на самом деле. Безопасность.

 

Но я бы хотел остановиться на одной вещи. С изменением мира, с изменением подхода, с изменением запросов потребителей задачи перед производственными компаниями, в том числе перед IT компаниями, перед компаниями, которые занимаются производством как комплектующих, так и оборудования, стоит очень большой вызов: это новые способы кооперации, новые способы общения. Мы привыкли как: вот есть некая компания, у нее есть некая технология. Она замечательная, она вроде бы решает многие задачи, и давайте мы ее сейчас продадим кому-нибудь. Клиент начинает устраивать какие-то тендеры, начинает устраивать конкурсы, говорить «а чем вы лучше, чем вы хуже?». На самом деле, здесь новые вызовы, которые присущи этой Индустрии 4.0 – это функциональная совместимость, интероперабельность, когда мы должны, имея, по сути, тренд на открытость, на открытые платформы…

 

Как защитить - этот вопрос актуальный, но, всё-таки, как кооперироваться даже? Сегодня, на самом-то деле, особо ярких примеров в России такой серьезной кооперации в этой области, наверное, сложно представить. Конечно же, вопрос кадров, кто это будет делать, и, самое главное, если говорить про потребителей, а кто у потребителей будет принимать решение о внедрении, и как они будут эти решения принимать? Вопрос обучения кадров или новой волны специалистов, которые требуются предприятиям. В том числе, это влияет, кстати говоря, и на текущий управленческий состав. Те управленцы, которые управляют предприятием, должны прекрасно понимать, что необходимо меняться всем этим компаниям, в том числе потребителям.

Технофорум-2018. Андрей Костенко, «Балт Систем»: Применение систем ЧПУ «БалтСистем» в цифровом производстве
Александр Герасимов, J’son & Partners: Для цифровой экономики нужна иная система налогообложения
Металлообработка-2018. Индустрия 4.0. Александр Московченко, «Сигнум»: О платформе Winnum
Итоги выставки «Металлообработка-2018»: Курс на выстраивание российских кооперационных цепочек в Индустрии 4.0
Металлообработка-2018. Сергей Макаров, СТАН: Техническое перевооружение еще не означает рост эффективности
Горный университет, IPDME-2018. Кирилл Игнатьев, «Русские инвестиции»: Новые возможности развития удаленных территорий России
XII Партнериат. Денис Власов, «3DSLA.RU - Российские 3D принтеры»: Экономически эффективное производство изделий на базе технологий 3D печати металлами от 3DSLA.RU или как отечественная компания построила свою передовую экосистему в 3D печати
XII Партнериат. Глеб Туричин, СпбГМТУ: Реализованные возможности технологии гетерофазной порошковой лазерной металлургии (HPLM)