Экономические эффекты от цифровизации и внедрения IoT в машиностроении в России
Основной выгодой от цифровизации и внедрения Интернета вещей (IoT) для российского машиностроения является уникальная возможность «рывком» повысить конкурентоспособность своей продукции относительно основных международных игроков. Эта возможность состоит в том, что даже ведущие мировые производители продукции машиностроения пока еще находятся в начальной стадии перехода к созданию продукции поколения Industrie 4.0.
И если действовать быстро, то имея преимущества старта с низкой базы эффективности использования производственных мощностей (то есть имея возможность быстро ее увеличить примерно в 4 раза), опираясь на наличие достаточного количества квалифицированных кадров в сфере ИТ и инжиниринга, близость к локальному потребителю и готовность разрабатывать продукты с учетом особенностей российского законодательства, можно успеть на формирующийся рынок продукции машиностроения поколения 4.0, во всяком случае, на локальный, в числе первых.
Цифровизация машиностроения и переход на контракты жизненного цикла, по оценкам консультантов J’son & Partners Consulting, позволит также обеспечить решение поставленной Президентом РФ задачи увеличения объемов выпуска предприятиями ОПК конкурентоспособной продукции гражданского назначения с нынешних 16% до 30% уже к 2025 году и не менее 50% к 2030 году[1].
С учетом высокой доли именно предприятий ОПК в общем объеме производства продукции машиностроения в России эта задача весьма амбициозна и по оценке J’son & Partners Consulting, в денежном выражении означает прирост выпуска такой продукции примерно на 250 млрд руб в годовом выражении на фоне стагнации и спада объемов потребления такой продукции на внутрироссийском рынке.
Кроме того, это позволит развивать в России наиболее существенные с точки зрения создания добавленной стоимости продукции машиностроения поколения Industrie 4.0 компоненты: это этап проектирования изделия в целом, разработка программных компонент для него и услуги аутсорсинга эксплуатации продукции машиностроения поколения Industrie 4.0.
Такой рост возможен скорее за счет вытеснения продукции иностранного производства и увеличения глубины локализации создания добавленной стоимости продукции, но не за счет прироста объемов потребления в условиях стагнации спроса и низкой платежеспособности населения и бизнеса.
С другой стороны, отсутствие энергичных действий в направлении цифровизации машиностроения будет означать полную потерю конкурентоспособности отечественного машиностроения и ее необратимую деградацию ввиду невозможности конкурировать с продукцией нового поколения от ведущих мировых производителей.
При этом важно отметить, что по причине определяющей роли машиностроения в формировании сложных кооперационных цепочек с другими отраслями экономики, деградация машиностроения определит и общую деградацию экономической активности в стране.
В настоящем исследовании к машиностроению отнесены следующие отрасли:
- Радиоэлектроника и приборостроение;
- Автомобилестроение, транспортное и специальное машиностроение;
- Авиационная промышленность;
- Судостроение;
- Станкостроение и инвестиционное машиностроение (энергетическое машиностроение, электротехническая и кабельная промышленность, нефтегазовое и химическое машиностроение, тяжелое машиностроение).
[1]http://tass.ru/armiya-i-opk/3847493
Текущее положение в машиностроении России
Ситуация в российском машиностроении с 2014 года характеризуется отрицательной динамикой выпуска. Так, в 2015 году спад, по оценке экспертов РИА Рейтинг, составил 8,9%, в 2016 году - 0,9%. При этом экспорт машиностроительной продукции, несмотря на девальвацию рубля, сократился по итогам года, согласно данным ФТС, на 4,3% до 24,3 млрд. долл.
Основная причина сокращения объемов выпуска продукции машиностроения в России - начавшийся в 2014-2015 годах спад внутреннего потребления, как инвестиционного, так и конечного. На фоне общей негативной динамики выпуска и его высокой его волатильности имеется риск возобновления быстрой деградации производственных мощностей предприятий машиностроения, в первую очередь станочного парка, несколько замедлившийся в период 2007-2013 гг.
Деградация производственных фондов проявляется как в сокращении общего парка станков, так и в увеличении доли физически изношенного оборудования (станки возрастом более 20 лет). То есть снижение количества станков не компенсируется ростом производительности оставшихся. Так, средний возраст производственного оборудования в российском машиностроении превышает 20 лет, что определяет высокий средний уровень его физического износа – около 45% парка станков и другого промышленного оборудования полностью физически изношены и должны быть выведены из эксплуатации. Катастрофическое отставание наблюдается по доле станков с числовым программным управлением (ЧПУ): в Японии более 90% станков относятся к данному классу, в Германии и США – более 70%, в Китае – около 30%, а в России в 2016 году доля станков с ЧПУ составляла менее 10%, включая доукомплектованные ЧПУ обычные станки.
Детальные результаты исследования представлены в полной версии отчета:
«Экономические эффекты от цифровизации и внедрения IoT в машиностроении в России».
Содержание:
1. Текущее положение в машиностроении России
1.1. Состояние предприятий машиностроения: объемы и динамика выпуска, организация производства, состояние основных фондов
1.2. Потребление продукции машиностроения
1.2.1. Особенности потребления конечной продукции машиностроения
1.2.2. Особенности потребления средств производства продукции машиностроения
2. Эффекты от цифровизации и внедрения Интернета Вещей (IoT) в машиностроении
2.1. Определение цифровизации и IoT, характер трансформации отрасли машиностроения в результате перехода на использование этих технологий
2.2. Экономические и бизнес-эффекты цифровизации и внедрения IoT в машиностроении России
3. Экономические эффекты цифровизации и IoT для участников цепочки создания, производства, сбыта и эксплуатации продукции машиностроения
3.1. Предприятия машиностроения – разработчики и производители конечной продукции
3.2. Поставщики предприятий машиностроения
3.2.1. Средства автоматизации и связи (разработчики средств автоматизации, системные интеграторы, провайдеры облачных сервисов, операторы связи)
3.2.2. Средства производства (станков и оборудования)
4. Выводы
Список рисунков
Рис. 1. Объем выпуска продукции машиностроения, млрд руб., 2007-2016 гг.
Рис. 2. Динамика выпуска продукции машиностроения в 2015-2016 гг., %
Рис. 3. Динамика выпуска основных видов продукции машиностроения в 2011-2016 гг., %
Рис. 4. Установленный станочный парк в России, тыс. штук станков, 1992-2013 гг.
Рис. 5. Динамика возрастной структуры производственного оборудования в машиностроении России, 1980-2013 гг.
Рис. 6. Динамика уровня износа производственного оборудования в машиностроении России, в % от общей стоимости производственных фондов, 1992-2013 гг.
Рис. 7. Динамика уровня использования производственных мощностей в разрезе отдельных видов продукции машиностроения, в % от рабочего времени, 1980-2013 гг.
Рис. 8. Резервы повышения загрузки производственных мощностей в машиностроении
Рис. 9. Уровни управления промышленного предприятия и используемые для их автоматизации средства
Рис. 10. Динамика инвестиций по видам основных фондов, в пост. ценах, 2005–2016 гг.
Рис. 11. Динамика объема инвестиций в основной капитал (по полному кругу организаций) по видам деятельности в ценах 2013 года (млрд руб.), 2012–2015 гг.
Рис. 12. Объем и динамика доходов и расходов домохозяйств в России в 2011-2016 гг., прогноз на 2017-2019 гг.
Рис. 13. Реализация плоской проектной модели управления цифровым предприятием
Рис. 14. Основные различия автоматизации предприятия с иерархической моделью управления (телеметрия, АСУТП, АСУП) и автоматизации цифрового предприятия с плоской системой управления (цифровизация на принципах IoT)
Рис. 15. Подключенная модель стиральной машины Indesit, специально разработанная для реализации модели контракта жизненного цикла
Рис. 16. Принцип работы гибридной модели облачных вычислений
Рис. 17. Принцип работы сервиса Amazon Dashboard Replenishment и использующие этот сервис производители
Рис. 18. Компоненты облачной IoT-платформы GE Predix, предназначенной для удаленного мониторинга технического состояния оборудования
Рис. 19. Схема организации исполнения контракта жизненного цикла бытовой техники
Рис. 20. Фазы управления продуктом на его жизненном цикле (BoL – начало жизни продукта, MoL – середина жизни продукта, EoL – завершение жизни продукта)
Рис. 21. Фазы управления сервисом на его жизненном цикле (BoL – начало жизни продукта, MoL – середина жизни продукта, EoL – завершение жизни продукта)
Рис. 22. Интегрированное управление системой «Продукт-Сервис» (PSS) на его жизненном цикле (BoL – начало жизни продукта, MoL – середина жизни продукта, EoL – завершение жизни продукта)
Рис. 23. Экономические эффекты от развития «продвинутого машиностроения»
Рис. 24. Объединение разрозненного современного станочного в виртуальные производственные линии
Рис. 25. Варианты организации взаимодействия между системами управления продуктом (PLM) и сервисом (SLM) на всем их жизненном цикле
Список таблиц
Табл. 1. Доля электронной аппаратуры российских производителей в общем объеме потребления электроники в России, оценки J’son & Partners Consulting
Табл. 2. Классификация критериев выбора промышленного оборудования и значимости этих критериев, на примере обрабатывающих центров
Табл. 3. Особенности конструкции автомобиля «Тесла Модель С» в сопоставлении с традиционным автомобилем с аналогичными характеристиками
Табл. 4. Наиболее характерные проекты внедрения технологий IoT и цифровизации в машиностроении
Табл. 5. Основные экономические эффекты от внедрения IoT и цифровизации в машиностроении
Табл. 6. Промышленная автоматизация, модель on-premise инсталляции и разовые платежи
Табл. 7. Промышленная автоматизация, облачная модель и ежемесячные платежи
Табл. 8. Затраты на облачные приложения, обеспечивающие объединение производственных ресурсов в пулы ресурсов
Табл. 9. Промышленная автоматизация, модель on-premise инсталляции и разовые платежи
Табл. 10. Подключенная продукция машиностроения в пользовании конечных потребителей
