Цифра легла на рельсы

Где и как в российской промышленности наиболее активно внедряется Big Data

Отечественные производственные компании анализируют большие данные для экономии и автоматизации технологических процессов. Если для черной металлургии это лишь инструмент в классической стратегии, то для автопрома – попытка трансформировать всю бизнес-модель. Для достижения своих целей крупные игроки готовы долгосрочно сотрудничать с IT-компаниями.


ЗАЧЕМ ЗАВОДАМ ИНТЕРНЕТ ВЕЩЕЙ

Российские промышленные компании не первый год оцифровывают свое производство. В том числе за счет анализа больших данных (БД). Но многие руководители еще не поняли, как конвертировать собираемую информацию в выгоду, считает генеральный директор Siemens Digital Industries Software в России, СНГ и Турции Виктор Беспалов. Проблему эффективной трансформации бизнес-модели за счет БД он озвучил в ходе международного промышленного онлайн-марафона Innoprom, где выступили руководители предприятий и другие эксперты.

По мнению представителя Siemens Digital Industries Software, 

даже те, кто понимает, как перестроить бизнес-модель, крайне медленно меняют процессы из-за сложностей с развертыванием цифровой платформы

Эксперт выделил три этапа-модели применения Big Data в промышленности для эффективной трансформации.

Подключение к системе интернета вещей (IoT): 

  •   активов: стойки управления, двигатели, роботы;
  •   технологического производственного оборудования;
  •   экосистемы предприятий.

Виктор Беспалов, Siemens Digital Industries Software:

– Для реализации каждой модели необходима цифровая зрелость систем предприятия. Подключение IoT и дальнейший мониторинг улучшит качество продукции, сократит время простоя технологических узлов. После реализации первого этапа создаются аналитические модели для поиска новых идей. Внедряются автоматизированные прогностические предписывающие процессы. На третьем этапе формируются и применяются целевые преобразующие приложения для разработки новых продуктов, услуг и бизнес-моделей. Ключевой фактор успеха – синергетический эффект всех трех этапов.

В Siemens все успешные кейсы в различных подразделениях компании связаны с разработкой электронных устройств и производством турбин. Например, производитель насосов компания Grundfos использовала цифровые решения Siemens при трансформации своей бизнес-модели. Предприятие перешло на продажу услуг вместо реализации оборудования, монетизировав сервис. Теперь заказчики платят за процедуру транспортировки жидкостей.

Компании должны кардинально переосмыслять принципы своей бизнес-модели от отношений с клиентами до формата продукта, полагает руководитель практики по работе с компаниями сектора технологий, медиа и телекоммуникаций аудиторской фирмы KPMG в России и СНГ Николай Легкодимов. Большие данные – это новая нефть. А Big Data становится сырьем для проекта, связанного с цифровизацией, отметил он.

Н. Легкодимов сообщил, что 

проведенное KPMG исследование среди топ-менеджеров компаний выявило завышенные ожидания у советов директоров от БД по возврату средств от инвестиций

В то же время другой опрос аудиторской фирмы показал, что пандемическая изоляция способствовала цифровизации внутри предприятий. То, что ранее не получалось внедрить принудительно, реализовалось под давлением карантина.


ВИРТУАЛЬНЫХ РЕЛЬСОВ НЕ БУДЕТ

В ходе онлайн-марафона Innoprom вице-президент по информационным технологиям «ЕвразХолдинг» Артем Натрусов предупредил: 

«Мы не собираемся выпускать виртуальные рельсы или колеса. Поэтому бизнес-модель не будет трансформироваться»

Он отметил, что изменения коснутся только некоторых элементов, например, продаж. Сейчас холдинг рассматривает вариант реализации ряда продуктов через маркетплейсы – несколько вендоров на одной площадке смогут повысить доступность продукции.

По оценкам вице-президента «ЕвразХолдинга», наибольший потенциал больших данных – в повышении эффективности производства. Но прежде чем собирать БД, важно понять, как их использовать.

Артем Натрусов, «ЕвразХолдинг»:

– Есть два направления использования БД – продвинутая и базовая аналитика. Первая подразумевает машинное обучение и все, что связано с прикладным искусственным интеллектом (ИИ). Мы завершаем программу по такой аналитике в шести проектах. Они повышают эффективность отдельных участков производства. Например, правильный подбор шихты для коксохимического производства. Поскольку у каждой марки угля своя цена, важно подобрать более дешевые варианты, не снизив качество кокса, из которого выплавляется сталь. За счет предиктивного анализа нам удается достигнуть экономии. В шести проектах мы выходим на этап опытной эксплуатации, что должно дать экономию в 10 млн долларов за год. Ранее мы тоже получали от цифровизации экономический эффект в десятки миллионов долларов.

Базовая модель аналитики также повышает эффективность производственных процессов. В холдинге используют этот подход во всех направлениях – от оператора до руководства компании в рамках производственных показателей. Например, анализируется работа самосвалов.

По данным Института статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ, 

более трети (36%) опрошенных топ-менеджеров промышленных компаний России сообщили о внедрении технологий сбора, обработки и анализа БД

Планы по росту внедрения имеет почти каждая пятая (18,5%) организация: в 2020 году – 5%, в течение ближайших пяти лет – 14,2 процента. Наиболее востребованы технологии в добывающей промышленности. Их применяют 39,8% организаций, еще 28% планируют внедрить в будущем.

В группе «Новолипецкий металлургический комбинат» (НЛМК), как и в «ЕвразХолдинге», сначала определяют цель внедрения БД. Затем оценивают, и только потом выбирают диджитал-инструмент.

Сегодня цифровизация присутствует в четырех приоритетных направлениях:

  • операционная эффективность;
  • снижение вредного воздействия на среду и охрана труда;
  • клиентский сервис и рост продаж премиальной продукции;
  • инвестиции в строительство.

В них применяются 60 цифровых решений, из которых 50 приходится именно на операционную эффективность, сообщил директор по цифровой трансформации группы НЛМК Сергей Казанцев. Он, как и его коллега из «ЕвразХолдинга», не ожидает какой-либо уберизации в черной металлургии под влиянием «цифры». Тем не менее диджитал-решениям отведено место важного инструмента в стратегических целях. Группа рассчитывает на финансовый эффект в 50 млн долларов от внедрения цифры. Часть рабочих процессов уже забрали на себя машины благодаря анализу данных.

«Ранее темп выдачи слябов (стальных заготовок) из печи определялся человеком. Сначала мы подключили машину, которая давала подсказки, предлагая диапазоны выхода изделий с учетом сорта, температурного режима и других параметров. Недавно весь процесс выдачи передали технике, а человек только наблюдает», – пояснил С. Казанцев.


СТАРТАПЫ ХОТЯТ АУТСОРСИНГА

По мнению старшего вице-президента по инновациям фонда «Сколково» Кирилла Каема, БД в промышленности имеют наибольший потенциал в научном направлении – Data Science. Внедрить такие разработки промышленникам помогут IT-стартапы.

«У нас в Сколково такие компании поддерживаются стратегическими инвесторами для дальнейшего вывода на рынок», – рассказал о своих подопечных представитель фонда.

Эксперт озвучил три направления, которые предлагают IT-компании для предприятий:

  • формирование удаленных рабочих мест;
  • безопасность данных при дистанционной работе;
  • антипандемические мероприятия на тех производствах, где требуется присутствие сотрудников.

Например, компания Safe Tech предлагает сервис квалифицированной электронной подписи в смартфоне. Другие организации защищают от цифрового мошенничества за счет биометрической верификации на основе ИИ. Система проверяет личность человека и подлинность цифровых документов, которые сотрудник удаленно подписывает. Это повышает скорость внутренних процессов в компании.

Есть и совсем продвинутые предложения – программно-аппаратный комплекс информационной поддержки оператора при помощи дополненной реальности (Augmented Reality, AR). Сотрудник в AR-очках получает онлайн-чертежи инженерных коммуникаций, не сходя с места. Также можно внедрить готовые решения систем мониторинга передвижения на территории предприятия для соблюдения социальной дистанции. Сервис способен отслеживать такие показатели жизнедеятельности, как температура и пульс сотрудников.

Актуальность Big Data для металлургических гигантов подтвердил А. Натрусов. «ЕвразХолдинг» организовал в Новосибирске дополнительный центр разработки, где создана команда по работе с научными данными. При этом топ-менеджер холдинга подтвердил готовность привлекать стартапы к ряду задач.


НОВАЯ БИЗНЕС-МОДЕЛЬ АВТОПРОМЫШЛЕННОСТИ

«Для нас цифровизация на предприятии сводится к бизнес-модели “Автомобиль как сервис”», – сообщила заместитель генерального директора «Соллерс» Зоя Каика. Трансформация процессов в этой отрасли неминуема, поскольку автомобиль является мощным источником данных в ходе всего жизненного цикла.

Зоя Каика, «Соллерс»:

– Мы научились собирать БД и превращать их в новые виды услуг. Сегодня нам удается получать в режиме онлайн 30-40 различных видов данных о состоянии автомобиля. Также поступает информация с надстройки машины – оборудования или грузов, которые везет транспорт, выполняя свою коммерческую задачу. Третий уровень – получение данных о водителе за счет оценки стиля управления. Еще один важный источник – окружающая машину инфраструктура.

Модель «Автомобиль как сервис» – это привлечение коммерческого транспорта клиентом только в момент необходимости. Оптимизация времени позволит заказчикам снизить затраты на аренду в полтора раза, говорит представитель «Соллерс».
З. Каика уверена, что данные лучше всего обрабатывать и анализировать вместе с партнерами. Как и создавать совместно новые сервисы.

Например, предиктивная аналитика по техническому состоянию транспортного средства должна быть доступна компаниям, осуществляющим сервисное обслуживание машин. Тогда на основе БД они смогут оптимизировать работу по заказу запчастей, приему транспорта на сервис. Это в десятки раз сокращает время обслуживания, считает топ-менеджер автомобильной компании. В «Соллерс» нацелены создать экосистему, в которой будет место всем: машине, водителю и партнерам.

Изображения: RSpectr, Freepik.com

ЕЩЕ ПО ТЕМЕ:

Как «умнеет» производство в России?
Условия для массового распространения решений промышленного интернета вещей

https://www.rspectr.com/articles/541/kak-umneet-proizvodstvo-v-rossii