Мы живем в очень интересное время – время, когда все стремительно меняется, в том числе в промышленности. Увеличивающийся объем данных, глобализация бизнеса компаний, сокращение требуемого времени реакции и доступность информации для всех подразделений компании ставят абсолютно новые задачи и предъявляют жесткие требования к автоматизации процессов управления и анализа данных. Уже сегодня можно сказать: цифровизация поглощает аналоговый мир, и сейчас мы ищем ответы на вопросы: как долго будет существовать смешанный мир и готовы ли мы к цифровой эре?
Четвертая промышленная революция – уже сегодня
Наш мир был сформирован тремя технологическими революциями, первая из которых началась в конце ХVIII в. – она привела к радикальному переходу от аграрной к экономике, определяемой машинами и технологиями.
Второй период трансформации – с развитием промышленного производства и возникновением фабрик – был не менее резким и повлек за собой массовое производство общедоступных потребительских товаров.
В третьем периоде (конец 1960-х гг.) использование электроники и ИТ в производственных процессах открыло дверь в новую эру оптимизированного и автоматизированного производства. Наиболее широкое применение технологии автоматизированного сбора данных и управления нашли на непрерывных производствах – в атомной промышленности, горнодобывающей и нефтегазовой отраслях, металлургии и т. п. Использовались они в первую очередь для управления производством и технологическими процессами в реальном времени (на основе применения систем типа SCADA). При этом данные были доступны ограниченному кругу лиц (операторам, сервисным инженерам). SCADA-системы разрабатывались под требования конкретных производств, в большинстве случаев автоматизированная связь между распределенными подразделениями компании была невозможна. В дискретном производстве (автомобильная промышленность, авиастроение, приборостроение, общее машиностроение) технологии автоматизации заключались прежде всего в применении современного оборудования на разных этапах жизненного цикла.
Ключевое отличие наших дней от того, что происходило в рамках третьей промышленной революции, заключается в том, что все элементы на пути создания добавленной стоимости объединяются в единую сеть (это может быть как глобальная сеть Интернет, так и сеть компании/корпорации). Это позволяет, в частности, организовать межмашинное взаимодействие M2M (Machine-to-Machine) и своевременно предоставить актуальную информацию абсолютно разным группам специалистов. M2M-взаимодействие обеспечивает неограниченные возможности по цифровизации бизнес-процессов и выпускаемых продуктов и изменению бизнес-модели компании. Результатом объединения «всего и вся» в сети станет появление киберфизических систем, объединяющих цифровой и реальный миры в сетевом пространстве, в котором «умные» объекты могут общаться и взаимодействовать друг с другом.
С концепцией Индустрия 4.0 тесно связан другой термин – индустриальный (часто промышленный) Интернет вещей (Industrial Internet of Things – IIoT) – система, объединяющая компьютерные сети, производственные объекты со встроенными датчиками и программное обеспечение для сбора и обмена данными, с возможностью удаленного контроля и управления в автоматизированном режиме, без участия человека.
Цифровизация бизнеса
Цифровизация бизнес-процессов охватывает все процессы создания добавленной стоимости: как вертикальные – от разработки до изготовления и сопровождения эксплуатации продукции, так и горизонтальные, охватывающие всех поставщиков и контрагентов. Основная цель – доступность информации, включая аналитические данные для каждого этапа процесса в требуемое время. Это позволяет компании-производителю быстро реагировать на запросы и изменения и становиться более конкурентоспособной.
Цифровизация продукции и/или представляемых услуг дает еще больше возможностей для повышения конкурентоспособности: растущая сложность изделий затрудняет процессы отслеживания и контроля эксплуатационных показателей и не позволяет понять, насколько эффективно на самом деле используется техника, что приводит к росту эксплуатационных расходов и снижению доходности. Отсутствие достоверной информации о процессе эксплуатации (в течение длительного времени) и функций удаленной диагностики, особенно при использовании неустойчивых каналов связи, исключает возможность оперативного реагирования на те или иные изменения состояния изделия и его узлов, среды его эксплуатации и возникающие неисправности. В свою очередь, отсутствие информации о состоянии изделия и его составных частей ведет к увеличению сроков ремонта, его удорожанию и снижению эффективности использования (длительные сроки заказа запасных частей, простои оборудования, высокие командировочные расходы), а также не позволяет разработчикам получить адекватную информацию и об используемых, и о невостребованных функциях изделия. Таким образом, встроенные датчики, процессоры, программное обеспечение вместе с сервисом, который хранит и анализирует данные об изделии, на порядок повышают функциональность техники и ее востребованность.
В результате цифровизация бизнес-процессов и изделий может вывести бизнес компаний и конкуренцию на более высокий уровень и обусловить изменение бизнес-моделей – в недалеком будущем приобретение тех или иных изделий просто не будет иметь смысла, поскольку многое будет доступно в качестве сервиса (Product-as-a-Service – PAAS), т. е. в виде результата эксплуатации изделия. Ведущие мировые аналитики, исходя из сегодняшних трендов, выделяют пять стадий развития бизнес-модели работы с заказчиками для промышленных компаний:
- продукт – продажа продукта является основным фокусом компании;
- запасные части – производитель продает запасные части, но сервисное обслуживание выполняется заказчиком;
- сервис – производитель несет ответственность за поломки оборудования и его остановки и выполняет сервисное обслуживание, когда это необходимо;
- сервисный контракт – производитель обслуживает изделия/оборудование в соответствии с SLA (Service Level Agreement);
- продукт как сервис – производитель предоставляет заказчику результат эксплуатации оборудования, например воздух при температуре 72º или моточасы авиадвигателя.
Все ведущие компании стремятся быть успешными на рынке сервисных моделей, что дает возможность быть более конкурентоспособными и гибкими при работе с заказчиками. Технологии промышленного Интернета вещей являются основой для реализации таких моделей, поскольку предоставляют объективную информацию о процессах эксплуатации оборудования и обеспечивают комплексное персонифицированное обслуживание на основе эти данных.
Технологии
Четвертая промышленная революция выдвигает абсолютно новые требования к технологиям, призванным обеспечить тотальную цифровизацию. Эти требования охватывают все уровни – от сбора информации до ее обработки и предоставления в требуемом виде.
Датчики, сенсоры, контроллеры. Конечно, датчики и другие инструменты для контроля процесса эксплуатации изделий являются важной отправной точкой, именно они позволяют работать с объективными данными, которые не зависят от человеческого фактора, поскольку любое вмешательство человека в формирование исходных данных (путем нажатия каких-либо кнопок и формирования таким образом сообщений о текущих параметрах процессах эксплуатации) приводит к субъективности: человек может не выполнить операцию вовремя либо сознательно исказить данные. Современные технологии таковы, что стоимость датчиков и контроллеров постоянно снижается, предоставляя широкий круг возможностей по автоматизации процессов.
Коннективность. Взаимодействие с устройствами и датчиками неразрывно связано с их характеристиками, именно поэтому одной из ключевых особенностей развития технологий промышленного Интернета вещей является унификация протоколов обмена данными. Такие протоколы, как MQTT, MT Connect, новые версии OPC (UA), дают возможность быстрого соединения с устройствами независимо от того, кто является их производителем. Производителям, в свою очередь, тоже выгодно оснащать свою продукцию поддержкой подобных протоколов для повышения конкурентоспособности. Кроме того, при выборе платформы для создания приложений Интернета вещей нельзя забывать и о наличии «умного оборудования», взаимодействие с которым возможно только по собственным проприетарным протоколам, прямая интеграция с ними необходима и для достижения максимального бизнес-эффекта.
Инструменты для работы с большими данными (Big Data). Данные, поступающие от оборудования/устройств/датчиков, становятся одним из основных активов компании, так как являются ключом к увеличению производительности труда, обеспечению прозрачности производства и повышению экономической эффективности, дают возможность своевременно реагировать на отклонения от установленных технологических процессов и принимать решения, необходимые для повышения конкурентоспособности компании и выполнения важных для бизнеса задач, включая:
- управление стоимостью предоставляемых услуг на основе спроса и автоматизированного контроля себестоимости;
- модернизацию продукции на основе анализа используемых и невостребованных функций;
- персонификацию продукции и услуг;
- изменение бизнес-модели продажи своей продукции, переход на модель «изделие как сервис»;
- предиктивную аналитику для целей сервисного обслуживания на основе анализа технического состояния по всем узлам и его изменения за длительные периоды времени;
- управление качеством и снижение количества брака;
- автоматизированное управление заводом/фабрикой на основе данных других подразделений компании и др.
Для реализации подобных задач современные решения предоставляют технологии, способные обрабатывать миллиарды записей в реальном времени, хранить данные в течение неограниченного времени и анализировать эти объемы с использованием готовых и отработанных математических моделей и технологий машинного обучения, которые предназначены для анализа информации, выявления эмпирических закономерностей в данных и принятия решений на этой основе.
Цифровой двойник. «Цифровой двойник» (Digital Twin) – компьютерное представление конкретного физического изделия, группы изделий, механического или технологического процесса, которое полностью повторяет все то, что делает его физический прообраз, начиная от движений и кинематики и заканчивая представлением его физической среды и текущих условий эксплуатации, включая движение жидкости и газа. Цифровой двойник выступает посредником между физическим изделием и важной информацией о нем, например данными по эксплуатации или обслуживанию. С помощью такого цифрового двойника для любых производственных систем реализуется полноценная обратная связь на основе сбора данных из реального мира и передачи этих данных в цифровую модель принятия решений. Кроме того, поскольку цифровой двойник — это модель трехмерного объекта, работа с ней для человека гораздо понятнее, чем работа с любыми таблицами или графиками. Трехмерный цифровой двойник позволяет заглянуть внутрь реального физического объекта непосредственно во время работы без необходимости остановки оборудования и открытия панелей, которые закрывают доступ к узлам, требующим проверки.
Дополненная реальность. Уже сегодня доступны технологии разработки продукции с использованием технологий дополненной реальности – это облегчает коммуникацию между всеми участниками процесса проектирования и подготовки производства. Дополненная реальность вместе с возможностями промышленного Интернета вещей помогают упростить восприятие всего многообразия информации, полученной в ходе эксплуатации устройств или какого-либо технологического процесса. Если еще вчера инженер, анализируя выход из строя оборудования, вынужден был перелопачивать массу технической документации, чтобы определить причину и пути устранения неисправностей, то уже сегодня он может просто подойти к оборудованию, например, с планшетом (который также подключен к соответствующему приложению) и увидеть на нем всю необходимую информацию о текущем состоянии оборудования и аналитику, нацеленную на максимально быстрое устранение поломки.
Бизнес-приложения. Работа конечного пользователя (сервисного инженера, потребителя, финансового менеджера и т. д.) связана в конечном счете с использованием бизнес-приложения, которое предоставляет информацию, результаты аналитики, данные о техническом состоянии в требуемом виде. Создание таких приложений, т. е. связывание бизнес-задач с данными, получаемыми от оборудования, всегда является крайне трудоемким процессом, поскольку каждая компания работает со своими устройствами, собственной аналитикой и собственным графическим представлением данных. Именно поэтому многие инициативы по созданию новых сервисов завершаются неудачей на этапе пилота или даже до его реализации. Применение готовых инструментов и «конструкторов», связывающих воедино все технологии по работе с большими данными, аналитику и пр. с требованиями бизнеса и потребителей, значительно снижает риски и сроки создания новых инновационных приложений, включающих в себя самые современные технологии мира промышленного Интернета вещей.
Безопасность. Сам принцип Индустрии 4.0, связывающей изделия, системы и людей в единое целое, порождает и основную угрозу – обеспечение безопасности данных становится одной из важных задач. И здесь необходимо говорить о комплексе средств в зависимости от степени закрытости данных – от использования защищенных каналов связи до применения средств шифрования и технологий обнаружения угроз. При этом мы уверены, что угрозы не окажут значительного влияния на перспективы умных изделий и производств, так как технологии Интернета вещей предоставляют компаниям новые возможности и новые рынки для продукции. Намного перспективнее искать варианты исключения этих угроз, чем ограничивать свою конкурентоспособность.
Выводы
Опыт реализации проектов, связанных с промышленным Интернетом вещей, в том числе в России, включает два направления:
- применение технологий промышленного Интернета в производстве для повышения его эффективности и качества продукции, увеличения объемов выпуска;
- применение ИТ и цифровизации продукции для повышения конкурентоспособности своих изделий на основе создания новых сервисов.
В обоих случаях значительный эффект от внедрения можно получить буквально с первых дней ввода в эксплуатацию – информация, которая становится доступной, позволяет по-новому посмотреть на эффективность производства, отношения с потребителями и конкурентоспособность изделий. Те компании, которые начнут реализацию этих проектов и соответственно цифровизацию бизнеса уже сегодня, несомненно, будут в первых рядах новой экономики.
Врезка
Из опыта автора
Кейс №1 – повышение производительности мехобработки и сборки
В одном из крупных холдингов, предприятия которого обеспечивают замкнутый цикл разработки и производства высокотехнологичной продукции и распределены по территории России, возникла задача увеличить производительность труда за счет наращивания объемов выпуска продукции. Второй задачей было улучшение качества производимой продукции. Нами было предложено подключение к единой технологической сети оборудования на основных производственных площадках, где выполняются механическая обработка компонентов и сборка их в продукт. Получаемая от оборудования информация позволила сформировать унифицированные показатели эффективности использования оборудования для всех филиалов, что дало возможность оценить эффективность использования оборудования и выявить резервы для повышения производительности труда. Кроме того, вследствие введения индивидуальных показателей продуктивности изменилась мотивация персонала. В результате объемы механического производства увеличились в 1,8 раза, были оптимизированы технологии производства, за счет чего сокращено время обработки (по некоторым изделиям в шесть раз). При этом улучшилась прозрачность производства и действий персонала, что снизило количество неумышленных нарушений или отклонений от технологии производства. На основе анализа массивов фактических данных за длительные периоды времени были оптимизированы процессы сборки.
Кейс №2 – оптимизация сервисного обслуживания
Нашим клиентом стала глобальная компания, которая занимается производством промышленного холодильного оборудования, используемого в основном в торговых сетях. У нее возникла задача снизить себестоимость сервисных услуг и обеспечить возможность адекватного масштабирования бизнеса при увеличении объемов поставок. Следует отметить, что 10% дохода компании приносит оказание сервисных услуг по обслуживанию собственной продукции, а на этом рынке сейчас высокая конкуренция, которая как раз и требует от всех поставщиков снижать стоимость сервиса и при этом повышать его качество. Для решения задачи было предложено прямое подключение оборудования к платформе единого сервисного центра, что будет способствовать быстрой адаптации приложений для работы с клиентами при изменении ситуации на рынке. Кроме того, появится возможность организовать удаленный доступ к сервисной информации и параметрам работы оборудования за длительные периоды времени. Это позволит производителю предоставлять новые сервисы и предлагать самые разные услуги на базе своего оборудования. В результате внедрения предложенных решений удалось добиться снижения командировочных расходов на 35%, поскольку прямой доступ к сервисной информации позволил специалистам производителя выявлять причины выходов из строя холодильного оборудования без выезда сервисного инженера. Анализ данных за длительные интервалы времени обеспечил возможность прогнозировать техническое состояние и при необходимости быстро выполнять обслуживание «по состоянию». Дистанционная диагностика неисправностей и своевременное проведение регламентных работ повысили удовлетворенность клиентов, поскольку возросла скорость реакции на запрос и сократилось время на обслуживание. Кроме того, удалось оптимизировать загрузку инженеров и разработать новые сервисовы на основе собираемых с оборудования данных.
