Как управлять машиной цифровизации

Сколько стоит мечта

В России 200 тыс. станков с ЧПУ, 10 тыс. карьерных самосвалов, 1 тыс. горных экскаваторов, 1,2 тыс. буровых, 30 домен, 30 атомных реакторов, 100 ректификационных колонн, 20 установок каталитического крекинга, 1 тыс. сталеплавильных печей, 50 тыс. погружных насосов, миллионы единиц другого оборудования. Это оборудование создает 26% ВВП РФ, или 28 трлн рублей. Повышение его производительности лишь на 5% за счет оптимизации позволило бы строить почти 300 школ в год при налоге на прибыль 20% и получать дополнительно 1,5 трлн рублей прибыли промышленным предприятиям.

Когда мы были детьми, то, чтобы узнать о нашей успеваемости, родители смотрели дневник или вынуждены были идти в школу и смотреть журнал вместе с учителем. Первый способ содержит изъяны: ученик может «забыть» или «потерять» дневник, и тогда педагог не сможет проставить отметки в момент их получения. Второй способ с походом в школу родителей сопряжен с огромными затратами ресурсов. Сегодня технология электронных дневников упростила этот процесс донельзя. В мире производства многие технологии управления до сих пор напоминают гроссбух.

Основывая «Цифру» в 2016 году, мы верили, что сможем создать универсальные системы управления для ключевых отраслей, связывающие разные переделы в сквозной процесс, а также включить экономические параметры в систему принятия решений, превратив мириады гроссбухов, рапортов с буровых, отчетов горных мастеров, маршрутных листов, журналов работы смены в единый электронный дневник с автоматическим подбором программы обучения для максимизации даже не успеваемости, а будущего дохода обучающегося.

Как совершить квантовый скачок

Еще десять лет назад промышленников больше волновали многомиллиардные инфраструктурные проекты: запуск нового завода или месторождения, модернизация производственных мощностей. Сегодня — программисты и цифровые двойники. За это время произошли тектонические изменения и на рынке сложилась уникальная ситуация, которая позволяет России совершить прорыв в сфере цифровых технологий производства на мировом уровне.

Раньше накопление конкурентных преимуществ было связано с покупкой оборудования и наработкой опыта. Это огромные затраты с точки зрения финансов, которые не создают интеллектуальной собственности: мы всего лишь пользователи. В новом укладе конкуренция переместилась в сферу технологий и алгоритмов, которые управляют оборудованием.

Разработать софт быстрее, поэтому переход к новому этапу позволяет нам совершить квантовый скачок и занять свое место в новой мировой экономической системе.

На этом пути есть три серьезных препятствия: сложность и многообразие промышленности, желание промышленных гигантов разработать собственные ИТ-решения, зависимость от иностранных производителей оборудования. Путь к цифровому прорыву промышленности РФ лежит между этими капканами. Пойдем по порядку.

Калейдоскоп механизмов

Оцифровать промышленность очень сложно. Потому что она крайне разнообразная: в мире нет ни одного одинакового металлургического завода, множество производителей оборудования, уникальные технологии и производственные маршруты, постоянные инновации, меняющиеся структура потребления и логистические цепочки, непрерывная модернизация в погоне за эффективностью — вот только часть факторов, которые давят на производственников. Большинство людей не думают об этом, просто потребляя конечную продукцию.

Чтобы перевести всю эту вселенную в данные, нужно найти сильнейший катализатор.

Мы уверены, что этим катализатором может стать создание универсального конструктора киберфизических систем управления. Это ускорит цифровизацию промышленности — сейчас в крупных промышленных холдингах используются сотни ЛИС (локальных информационных систем) и АРМ (автоматизированных рабочих мест), управляющих отдельными элементами вертикальных процессов. Например, обслуживанием оборудования, режимами оборудования, использованием энергоресурсов, качеством товарной продукции и другими. В «старом промышленном мире автоматизации» внедрение цеховых систем занимало до года на цех. Если при построении единой системы повторно использовать одинаковые компоненты, то процесс можно ускорить в 5—10 раз, получив также беспрецедентные эффекты повышения производительности за счет сквозного управления.

Какое колесо изобретать?

Отставание России в сфере цифровизации незначительное, и его реально наверстать. Государство понимает это и поддерживает процесс форсажем импортозамещения и налоговыми льготами, субсидиями для разработчиков. В этом порыве важно найти правильную точку приложения усилий, чтобы раз за разом не изобретать колесо. Машину цифровизации завели, но теперь ей надо правильно управлять.

Многие промышленники на волне хайпа принялись разрабатывать собственные платформы цифрового производства. Но эффект от платформ и заключается в том, что ими пользуется не одно предприятие. К тому же эти решения уже есть в России. Если каждый будет разрабатывать базовый ИТ-функционал вместо сервисов с реальной добавленной стоимостью, мы потратим время впустую, а для создания повторяющихся решений не хватит кадров. Уже сейчас программистов в стране в пять раз меньше, чем требуется, их зарплаты растут каждый день. Лучше направить ресурсы наших клиентов на создание алгоритмов управления и оптимизации их уникального техпроцесса, чем на написание очередного стандартного обработчика данных например. При этом можно использовать стандартный платформенный базис: именно на стыке технологической экспертизы и новейших алгоритмов оптимизации и создается ноу-хау.

Цифровизация как конструктор

Третья проблема цифровизации промышленности — это зависимость от поставщиков оборудования. Ведущие производители, преимущественно западные, ставят промышленников в зависимость от своего ПО, от приобретения которого вкупе с оборудованием невозможно отказаться. В результате на предприятии функционируют десятки разных систем управления производством: на каждом переделе производственники работают со своей системой, а сквозная экономика процесса теряется.

Когда количество проектов по цифровизации производства, которые мы реализовали, перевалило за несколько сотен в России и за несколько десятков в Азии, Европе и Латинской Америке, мы поняли, что в России не уступаем мировым лидерам в понимании цифровых трендов, а проблемы у горняков, нефтяников и машиностроителей очень похожи. Мы интегрировали весь этот опыт на платформе промышленного интернета собственной разработки.

Фактически мы создали ядро, на основе которого любая компания может написать решение под себя. Это конструктор, в котором есть преднастроенные сценарии промышленной автоматизации для разных отраслей. Начав пять лет назад с реальных функций, которые дают эффекты, мы собираем на этой платформе ведущих промышленных игроков России: НЛМК, ОДК, «Лукойл», «Евраз», «Т-Плюс» и другие компании.

При этом мы двигались не сверху вниз (платформа для всего и затем разработка функционала), а снизу вверх (первичен функционал, который дает эффект, и затем перевод на платформу для сращивания эффектов разных переделов).

Объединяя весь производственный процесс и экономику на одной цифровой платформе, компании получают эффект сквозной межпередельной оптимизации. Но, чтобы масштабировать этот опыт, надо стандартизировать протоколы взаимодействия оборудования: на стадии импорта в страну оно должно поставляться с открытым протоколом, тогда у промышленников будет возможность выбирать независимое ПО и создавать решения под себя на основе единой платформы и готовых сценариев.

Сегодня Gartner предсказывает, что к 2024 году 50% производителей промышленных платформ в мире будут предлагать их сразу вместе с готовыми с решениями, а 40% покинут этот бизнес. Рынок начинает консолидироваться, клиенты тяготеют к платформенным сценариям с быстрыми эффектами. Мы предвидели это в 2016 году. Немного расскажу о том, какие решения уже используют наши 400 клиентов и каких эффектов достигают.

Minecraft в горной добыче

В горной промышленности нужна прозрачность и полное понимание операционной деятельности на всех этапах. Важность технологического контроля в этой сфере можно проиллюстрировать на примере добычи золота. В тонне руды может быть всего лишь от 1 до 15 граммов полезного элемента, но, если где-то ошибиться, может и не оказаться вовсе. Представьте, вы перевезли руду, израсходовали топливо (самосвал потребляет 100 литров солярки в час, а затраты на топливо в год для среднего карьера из 40 самосвалов составляют 1 млрд рублей), истратили шины, каждая из которых стоит 1,5—2 млн рублей, выплатили зарплаты — а золота нет.

Чтобы повысить эффективность этих процессов, у нас есть множество конкретных IoT-сценариев. При погрузке камера машинного зрения смотрит в ковш и определяет, насколько оптимален размер гранул, регулирует количество взрывчатки для следующих скважин. Высокоточное позиционирование ковша позволяет производить извлечение ровно нужного 3D-кубика, чтобы черпать именно руду, которая содержит золото, а не пустую породу, причем принимая во внимание модель взрыва. Подключенный к платформе самосвал знает, куда ему ехать, исходя из содержания руды в разных забоях, чтобы обеспечить стабильное качество на дробилке. Рекомендательная система самосвала подсказывает оператору, как правильно давать газ и тормозить, чтобы экономить топливо и колодки. Высокоточное позиционирование бурового става и измерение давления в скважине позволяет избежать перебуров, а четкая фиксация скорости бурения — лучше планировать взрывы, исходя из особенностей породы, чтобы золотосодержащая порода не «улетела» в «хвосты».

Фактически мы делаем 3D-модель карьера с детализацией до кубического метра, как в игре Minecraft. Вы точно понимаете, откуда извлекаете, куда везете, где добыт материал, какие у него характеристики, можете рассчитать ресурсы для его переработки и определить самый эффективный способ обогащения. В итоге происходит оптимизация процесса по буровзрывным работам, транспорту и обогащению. Это понятные сценарии, которые окупаются за полгода.

Прозрачность равно управляемость равно экономия

Представьте себе цех, где стоит 50 станков с ЧПУ, каждый из которых стоит 50 млн рублей. Их загрузкой управляют люди в попытке выполнить производственный план. Не просто жмут кнопки, а еще физически загружают заготовки в станки с помощью кранов. Директор по производству предприятия практически не знает, что происходит с деталью в конкретный момент времени. Не говоря уже о том, что если, например, нарушить технологию обработки только одной лопатки будущей турбины, после сборки весь агрегат окажется негодным. Но если подключить станки к системе мониторинга, можно получать данные о том, когда они простаивают, работают по программе или крутятся вхолостую. Все это открывает принципиально новые возможности планирования загрузки, оптимизации, повышения эффективности, управления качеством. Словно ты всю жизнь был слепой, а потом открыл глаза. В России к нашей системе подключено уже более 10 тыс. станков, что при стоимости станко-часа 3 тыс. рублей и изначальной их средней загрузке, равной 50%, и повышении ее на 10% ежегодно, дает экономике России эффект, сопоставимый со строительством десяти новых школ, каждая стоимостью в 1 млрд рублей.

То же самое происходит и в бурении нефтяных скважин. Представьте, что на буровую в Восточной Сибири в реальном времени поступают указания из центра поддержки бурения в Питере. Это как проведение удаленных операций с помощью робота-хирурга Da Vinci. У нас так и происходит, когда с помощью алгоритмов мы, собирая данные каждые пять секунд, в реальном времени управляем буровой колонной, чтобы максимизировать дебит будущей скважины. На основе машинного обучения формируются рекомендации, чтобы пройти точно в нефтеносном пласте и избежать осложнений при бурении. Каждый прихват может приводить к потере целого ствола и стоить до 100 млн рублей, а сама технология позволяет впоследствии увеличить добычу и получить дополнительные 10 тонн нефти с одной скважины в сутки.

А что в будущем

Именно в России, где промышленность представляет набор вертикально интегрированных холдингов, эффекты от создания единого цифрового слоя для каждой промышленной группы могут быть максимальными. Что же дальше? Роботизированные самосвалы, бурстанки и экскаваторы, безлюдные технологии добычи, управление предприятием с помощью компьютерной мыши, сращивание профессий технологов и программистов, программа модернизации отраслей на базе ранее недоступных данных, набор отраслевых шаблонов-платформ с решениями, которые можно просто скачать и запустить для получения эффектов, открытые протоколы взаимодействия оборудования, вживление технологий искусственного интеллекта в производимое в России оборудование, создание биржи промышленных мощностей и рост доли высокопередельной продукции в структуре импорта России, повышение производительности труда и глобальной конкурентоспособности. Мы готовы.