×

8 Декабря 2017 18:14
891
0

Слушйате подкаст программы:

 

Были корпоративные хранилища данных, которые с актуальностью на месяц, а то и на два – три назад позволяли принимать какие-то решения, когда они были, может быть, уже не нужны или, по крайней мере, эти решения были точно очень высокоуровневого, корпоративного управления, а не оперативного управления производством. А теперь это решение может быть не только принято в моменте, но и даже не человеком, а каким-то там искусственным или условно искусственным интеллектом. Часто данных каких-то не хватает, их надо собирать, ставить датчики, и никто не знает, как этот процесс пойдёт, пойдёт он вот так, или он пойдёт вот так…

 

 

Выступление Павла Растопшина, управляющего директора бизнес-направления «Промышленный интернет» компании «Цифра» (ГК Ренова)

 

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

16-17 ноября 2017 г., Москва


 

Я скажу одну мысль и несколько советов, как мы в компании Цифра видим цифровое производство. Мысль такая. То, о чем Саша говорит, что это все будет, и потом все сольется в единый цифровой шаблон. Мы много очень думаем о том, как это всё слить для того, чтобы получился готовый цифровой шаблон, практически универсальный для любого производства, куда можно все подключить и всем управлять, но поскольку тема "Данные», то я задал себе вопрос: пять лет уже, как минимум, большим данным. Почему сейчас эти данные перешли в производство, что изменилось? Уже много лет все большими данными занимаются, и почему тема перестала быть прерогативой отраслей, где массовое потребление, банки, Coca-Cola, и попала на производство? Очень просто. Машин просто больше, чем людей порядка на два. Математики в зале есть, можем уточнить, посчитать. Машины действуют совсем неосознанно, как их настроишь, поэтому поле для оптимизации огромное.

 

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

 

 

Уже точно мы знаем, что новые технологии, такие, как акустические датчики состояния или специальные камеры высокого разрешения для агрессивных сред появляются, потому что системам цифрового управления производством реально очень надо, им очень нужны данные в тех местах, где их не хватает для того, чтобы построить модель и оптимизировать её. И это очень похоже на пазл, когда ты собираешь большой пазл, метр на метр, в нём много кусочков. Сначала собираешь углы – вроде легко. Потом, когда ты начинаешь собирать большое количество деталей внутри, то ты не понимаешь, сколько ты ещё будешь его собирать, час или три. Если ты уже пятый раз собираешь, то ты понимаешь. Когда ты подходишь к концу, то у тебя уже получаются большие картины. Вопрос, как далеко мы от этого, это вопрос сродни тому, когда наступит сингулярность та самая, и он скорее философский.

 

В компании Цифра нам удалось собрать несколько сценариев, даже десятки сценариев из разных отраслей, где оптимизация помогает, где цифровое управление на нескольких переделах, нескольких установках помогает достичь экономического эффекта. Эта конференция про машиностроение, Она, в общем, про производство, но здесь про станки много говорят, но такое есть и в насосах, и в конвертерах, и в домнах, и в компрессорах, и в турбинах. Мы поняли, что все эти сценарии разбиваются на несколько типов.

 

Первый – это мониторинг, наблюдение и контроль. С этого все начинается всегда. Это то, что делает компания-диспетчер, это то, с чего часто начинают свой путь цифровой трансформации. Дальше бесконечное множество сценариев ремонта. Дальше идёт интеллектуальное управление установками, их группами, что важно, именно группами, там, где разные системы АСУ ТП до этого друг другом никак не разговаривали. Точный производственный учёт в реальном времени, безопасность и качество, то есть если всё обвесить видеонаблюдением, то очень можно много нового узнать о производстве. На самом деле, раньше так никто на это не смотрел. Опять же, качество. Камера, которая смотрит за продукцией, просто по поведению каких-то больших агрегатов можно понять, сломается там что-то или не сломается. Все их нужно куда-то объединять, и нам очень чётко стало понятно, что все эти сценарии в момент появления производственного цифрового слоя обязательно приведут к новой цифровой революции или эволюции, но самое важное характерное отличие, что все пойдёт от данных, все пойдёт снизу. Если до этого, а я много лет внедрял IT-системы, и всегда все внедрили сверху. Сейчас мы спланируем, потом внедрим. Потом поймем, как это все потом будет работать. Сейчас принцип не сверху вниз, снизу вверх. Именно поэтому данные в производстве приобретают абсолютно иное фундаментальное значение.

 

И теперь пять советов что делать. Первое. Начинать использовать. Второе. Начинать с простых сценариев. Мы начинаем мониторить станки. После этого возникает вопрос виброконтроля, предсказательной аналитики, и он максимально простой. Бьет – не бьет. Поставил камеру: отошел - не отошел. Без сложностей. Все очень просто в новой реальности. Просто начинайте, используйте, начинайте с простых сценариев. Мы мониторим станки, клиент приходит и говорит: а можно ещё вот такой вот маленький функционал, который как бы ремонт? Но для этого нужно было до этого 10 лет или год внедрять ТАИР или ТОРО, или ЯМ, а теперь не нужно. Теперь просто, когда у тебя есть данные с земли, ты включаешь на одну галочку, одну камеру, и у тебя есть ремонты именно в том объеме, в котором тебе нужны, потому что ты с земли работаешь. Третье. Обязательно использовать единую универсальную платформу, потому что все сценарии сольются в одно целое, в один единый целый производственной цифровой слой. Четвёртое. Сейчас, как 30 или 40 лет назад, когда придумывали ERP, до этого все писали свой DOS, мотом свой Windows… Потом все писали свой ERP. Сейчас часто мы видим такое, когда приходим клиенту. Они говорят, мы сами напишем. Не надо этого делать, 100 % вообще не работает.

 

И пятое, то, что Андрей на предыдущей сессии говорил, заняться оргдизайном, отвечающим реалиям. Нужен специалист по данным не в каждом холдинге с погонами вице-президента, а в каждом отделе должен быть человек. Искоренить тему, что никаких предположений, все только опираться на цифры, никаких предположений, и все только realtime. Эту культуру нужно заселить сознание производственников. Ну и последнее, государство, конечно, заняло очень активную позицию, и займёт ещё более активную. Обязательный мониторинг опасных и прочих производств не за горами. Надо готовиться, потому что потом будет дороже и тяжелее соответствовать требованиям в Ростехнадзора. Десятки тысяч сотрудников Ростехнадзора и дочерних организаций ходят по всей стране и проверяют установки. Будут ли они ходить завтра или послезавтра или через год, как это будет автоматизировано? Все туда уже смотрят, есть комиссия, вы все об этом знаете. Лучше начинать сейчас готовиться к этому. Я хочу ещё раз повторить тезис, с которого я начал, что все сценарии цифрового производства обязательно будут единым цифровым шаблоном, который полностью сотрет границы между производством, учётом и принятием решений. Это будет единым цифровым шаблоном производства.

 

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)
XII Партнериат. Артем Соломников, ООО «ИМПРИНТА»: Примеры применения технологии FDM печати на производстве
XII Партнериат. Елена Руднева, «Сбербанк России»: Big Data – новые возможности
XII Партнериат. Геннадий Прокофьев, НПФ «РАПС»: Проектирование пространственно-армированных непрерывными волокнами конструкций для аддитивных технологий изготовления
XII Партнериат. Сергей Максимов, DM Labs: Человека автоматизировать невозможно
XII Партнериат. Андрей Маргарит, «Газпромнефть НТЦ»: Насколько мы готовы к цифровой трансформации сегодня?
XII Партнериат. Вячеслав Котов, ESI Group в РФ: Видение на большие данные со стороны разработчика