29 марта 2024
USD 92.26 -0.33 EUR 99.71 -0.56
  1. Главная страница
  2. Статья
  3. Пролетарии всех стран, оцифруйтесь!
инновации искусственный интеллект Наука и Технологии цифровизация

Пролетарии всех стран, оцифруйтесь!

К чему приведет внедрение интеллектуальных систем в промышленности, и с какими препятствиями оно сталкивается

Производственные компании из разных стран и отраслей сегодня объединяет одна тема – цифровизация. Обозреватель «Профиля» убедился в этом, побывав на посвященном ей форуме в Уральской горно-металлургической компании (УГМК) в Верхней Пышме и на крупнейшей мировой выставке в сфере интернета вещей – IoT Solutions World Congress в Барселоне. Под разным углом и разными словами их участники высказывали те же надежды и те же опасения насчет адаптации цифровых технологий. Опытные промышленники и амбициозные IT-компании пытаются каждый по-своему найти путь к будущему идеалу: полностью безлюдному, управляемому в едином цифровом поле заводу. Но когда настает время перейти от пилотных проектов к массовым решениям, оказывается, что это не так-то просто. С чего начать, как «подружить» технологии с экономикой, как распорядиться данными – ответы на эти вопросы сегодня найдены далеко не на каждом предприятии. Постепенно выясняется, что переход на «Индустрию 4.0» будет не революцией, а, скорее, эволюцией, протекающей шаг за шагом по мере рыночной необходимости. На сколько растянется этот процесс и как пройти его быстрее конкурентов, «Профиль» разбирался вместе с экспертами.

©Максим Шипенков / ТАСС

Начать с безопасности

В условиях невысоких темпов роста экономики главный шанс на прорыв в бизнесе – скорейшее внедрение цифровых инструментов, превращение данных в главное средство производства. Кто не успел вовремя пройти трансформацию, тому на рынке не выжить.

Эти максимы звучат на бизнес-форумах уже много лет, но до недавних пор к ним всерьез относились только банкиры, страховщики, представители сферы услуг и развлечений. Эти представители «нематериального» сектора экономики раньше всех встали на путь цифровизации. Но в конце 2010‑х новая технологическая волна «зашумела» и в заводских цехах.

В этом смысле показательна ситуация в горной отрасли. На протяжении ее истории увеличение производительности машин обеспечивало рост эффективности выработки. Но в XXI веке ситуация изменилась: дает о себе знать постепенное исчерпание месторождений.

Это вынуждает горные предприятия смотреть в сторону достижений IT-сферы. Реальная картина производства, информация о сырьевых потоках, детализация учета, снижение риска на опасных работах – таковы запросы горняков, которые может удовлетворить современное ПО.

Для слаженной работы программ требуется сформировать общую цифровую среду – геологическую 3D-модель месторождения. Первостепенная задача – точность планирования горных работ. Специальные решения позволяют «просветить» почву, определив местонахождение руды: больше не нужно рыть шахтные стволы или взрывать скалу наугад, «закапывая» деньги. Расчет программы бурения и массы взрыва, распределение задачи по буровым станкам, наведение их по высокоточной навигации – это позволяет извлекать руду почти с хирургической точностью.

Затем компьютер замеряет состав руды, чтобы подобрать оптимальный набор реагентов для переработки. «По старинке» схема выглядит иначе: состав определяется на глаз, после чего обогащение стартует в экспериментальном режиме, а рабочие ищут верный рецепт путем проб и ошибок.

И так во всем: подразделения завода обмениваются данными в «ручном» режиме, буквально «на бумажке», в итоге потерь эффективности не избежать на каждом этапе. Недозагрузка оборудования, вечные простои и ремонт, неэффективное управление запасами… И как следствие низкая рентабельность всего производства.

Как сообщили «Профилю» в УГМК, полностью «цифровой рудник» остается нереализованной концепцией, а пока горняки налаживают его отдельные составляющие. Так, на принадлежащем холдингу Гайском ГОКе внедрена система позиционирования, определяющая местоположение людей и оборудования в подземных выработках. Одна смена в шахте – это около шестисот работников и сотни единиц самоходной техники. Все они получили по датчику слежения: у шахтеров они закреплены в надеваемых на голову светильниках.

Сигналы с радиометок поступают в специальную комнату, где диспетчер на экране монитора отслеживает перемещения каждого человека и машины. Есть и обратная связь: работника можно вызвать «на поверхность», а техникой даже управлять дистанционно. Помимо дисциплинарного контроля система нужна для предупреждения несчастных случаев, а также чтобы во время ЧС никого не забыть под землей.

В УГМК определились с приоритетами цифровизации: сначала безопасность сотрудников, говорит заместитель директора по горному производству Владимир Замотин. «Человеческий надзор недостаточно бдителен, – поясняет он. – Когда выработка непрерывно сканируется, идет анализ давления и нагрузки на своды, это надежнее. Мы должны быть уверены, что люди находятся в безопасных условиях. Ко всему прочему, это требование Ростехнадзора».

Теперь УГМК займется эффективностью комбинатов, добавляет Замотин: в конце октября дан старт проекту автоматизированной системы оперативно-диспетчерского управления на подземных рудниках Учалинского ГОКа. «Процесс займет год, а то и больше. Мы получим решение, которое затем будет распространяться на других предприятиях», – заверил он.

Россия давит интеллектом

В сфере промышленной цифровизации сложилось своеобразное двоевластие: часть решений поставляет IT-отрасль, а часть создается прямо на предприятиях. Их руководители оправдывают это спецификой работы: мол, не всякий софт со стороны можно приспособить под процессы конкретного завода, даже у конкурирующих производств они могут сильно отличаться. Айтишники же считают это естественным этапом развития технологий, вспоминая, что на заре компьютеризации каждый крупный пользователь ЭВМ тоже разрабатывал собственную операционную систему. Но, поскольку ее нужно было постоянно обновлять, а для этого содержать целый штат программистов, впоследствии на заводах сочли это невыгодным и доверили профильным компаниям.

Как бы то ни было, российские разработчики корпоративного софта («Лаборатория Касперского», «КРОК», «Синерго», «1С» и другие) уже «сообразили» немалый ассортимент решений для промышленности. Шлемы виртуальной реальности, «умные» каски, инструменты компьютерного зрения и видеоаналитики – эти и другие ноу-хау были продемонстрированы на прошедшей в рамках пышминского форума выставке.

Как показал IoT Solutions World Congress, наши айтишники уверенно смотрятся и на международной арене. «Компании «Касперский» и «Цифра» с самого начала работают на ниве промышленного IoT (интернета вещей. – «Профиль»), и мы хотим, чтобы они открыли мировой аудитории передовые решения, создаваемые в России», – заявил управляющий директор конгресса Роджер Боу.

Особенно удалось отличиться «Цифре»: организаторы мероприятия (в числе участников которого были мировые гиганты Microsoft, Sony, Vodafone) включили в топ‑10 техно-новинок ее систему для нефтедобычи Artificial Lift, определяющую оптимальную скорость извлечения нефти из земных недр (если ее превысить, состав сырья ухудшается, если недобрать, теряешь выручку). А затем присудили российской компании премию IoT Solutions Awards 2019 за проект «Умная добыча» (Intelligent Mine), применяемый на месторождениях СУЭК. Иными словами, наши разработчики выиграли неофициальный чемпионат мира по промышленной роботизации.

Кроме специализированного софта, промышленникам приходится осваивать и универсальный IT-инструментарий – прежде всего облачные сервисы, ставшие технологическим каркасом цифровой эпохи. Поскольку запись IoT-данных и их обработка требуют колоссальных компьютерных ресурсов, целесообразно поручить эти задачи облачным провайдерам – так же, как в 1980‑е на «аутсорс» отдали написание операционных систем. В облаке вычислительная среда становится услугой (as-a‑Service, aaS), причем помимо традиционных услуг – отдельных программ (SaaS), целой ОС (PaaS) или виртуального «железа» (IaaS), – провайдеры предлагают в аренду сотни видов компьютерных операций, вплоть до проектируемых под конкретного клиента.

Иными словами, любую корпоративную задачу сегодня можно перевести в цифровой вид и реализовать в виде облачного сервиса (xaaS). «Сервисная модель хорошо известна в промышленности, ведь в любом сложном производстве конечная ценность создается по цепочке, где за каждое звено отвечает соответствующий подрядчик: одна компания занимается разведкой, другая – подготовкой площадки, третья поставляет оборудование, четвертая его обслуживает и так далее, – говорит архитектор бизнес-решений VMware Артем Гениев.  – А заказчик получает результат их работы как услугу и при этом не владеет сопутствующими расходными рисками. Это индустриальный вариант реализации идеи sharing economy (экономики обмена. – «Профиль»): все потребности могут удовлетворить совместно потребляемые ресурсы. Если экстраполировать ее в будущее, то скоро все, что нас окружает, будет «как сервис»: одежда, чашка, зубная щетка».

Внедрение системы геопозиционирования на подземном руднике – вопрос не только эффективности, но и безопасности работ

Пресс-служба ОАО УГМК

Нет человека – нет проблемы

При всем разнообразии технологий «Индустрии 4.0», в котором легко потеряться новичку, до сих пор нет их общепринятой классификации. В результате смысл понятия «цифровизация» размывается, им называют чуть ли не любое техническое усовершенствование: мол, поставил компьютер – значит, оцифровался! И все-таки можно выделить основные этапы этой трансформации.

Во‑первых, как бы наивно это ни звучало, поставить компьютер все же придется: нельзя начинать четвертую промышленную революцию, если не пройдена третья. Перевести всю отчетность в электронный вид, исключив «аналоговый» документооборот, звучит просто, но далеко не всякий руководитель с ходу расшифрует аббревиатуры SRM (Supplier relationship management – управление взаимодействием с поставщиками), ERP (Enterprise resource planning – планирование ресурсов предприятия), АСУТП (автоматизированная система управления технологическим процессом). Речь всего лишь о компьютерных программах, упрощающих и ускоряющих менеджмент. Таков первый шаг цифровизации – автоматизация.

Следующий этап – диспетчеризация  – заключается в сопряжении техпроцессов и экономического планирования. Сегодня между ними разрыв: инженеры в своих программах рассчитывают алгоритм производства, бухгалтеры в своих сводят баланс компании. Задача – принимать технологические решения в режиме реального времени. Например: компьютер подключается к станку и регулирует его работу так, чтобы снизить расход электричества. Причем на цифровом уровне все станки сведены в одной программе: она аккумулирует поступающие от них данные и заведует производством в комплексе.

Как рассказали «Профилю» разработчики «Цифры», заводской цех подобен черному ящику: в него запускают рабочих и сырье, выделяют энергию и время, затем оттуда выходит готовый продукт. А что в действительности происходит возле станка, управленцу, не стоящему там рядом с подчиненными, толком неизвестно. Почти всегда после подключения оборудования к Сети выясняется, что оно используется неэффективно. И если оптимизировать процесс, можно повысить отдачу от имеющегося у компании капитала (Return on Equity – RoE) вместо затрат на новое оборудование (CAPEX), что было бы в десятки раз дороже установки систем диспетчеризации. В среднем срок амортизации подобного ПО составляет несколько месяцев: короткая и выгодная инвестиция.

На этом этапе решения еще принимает человек: IT-система лишь предоставляет ему данные. Но по мере их накопления возникает возможность тренировать нейросетевые алгоритмы на поиск скрытых взаимосвязей в известных процессах. Результат – ускорение анализа и возможность предсказывать события на основе записей о прошлых случаях (предиктивная аналитика). Компьютер начинает рекомендовать принятие решений («цифровой советчик»), а то и брать на себя инициативу, меняя настройки автоматически.

Это уже полноценный искусственный интеллект (ИИ), который можно «натаскать» на любую задачу: прогнозирование поломок и исчерпания ресурсов, контроль качества и выполнения бизнес-плана, своевременное обнаружение брака. Человек не мог переработать такой объем информации, поэтому в аналогичных ситуациях принимал решения интуитивно, на опыте.

Вся промышленная техника развивается в сторону ИИ: по оценке Gartner, сегодня лишь 10% промышленных IoT-устройств оснащены самообучаемыми алгоритмами, а к 2022 году их доля составит 80%.

После того как все кусочки цифрового пазла – отчетность, диагностика, оповещение, работа с «большими данными» – встали на свои места, наступает этап беспилотной техники. Иными словами, желанная роботизация – вершина пирамиды цифровой экономики. Наверное, каждый руководитель был бы не прочь свести к минимуму, а то и вовсе отменить человеческий фактор на производстве, но пока это чаще всего остается утопией…

Сегодня же насущная задача заключается в том, чтобы подойти к цифровизации системно. Однако многие компании ограничиваются точечными внедрениями, пилотными проектами, сетует консультант практики «Природные ресурсы» Accenture Тагир Ишбаев. Часто инноваторы сфокусированы на отработке конкретной технологии. Но акцент должен быть смещен на бизнес-результат: нужно поставить задачу, сформировать гипотезу ее достижения, выбрать подходящие технологии и внедрять их в связке. Только так можно не утонуть в безбрежном море цифровых данных, автоматизируя «каждый угол», заключает Ишбаев.

Как считают в Accenture, именно этого не хватает цифровым «пилотам» на заводах, из-за чего многие из них выдыхаются. Удачная «проба пера» не гарантирует масштабирования: это путь, где каждый шаг приходится делать наощупь. Результат – «паралич» многих перспективных проектов.

Мозговой штурм для рабочего класса

С чем связаны неудачи в адаптации цифровых решений? Самый простой ответ: одними технологиями сыт не будешь. Даже если алгоритмы безупречно обучены, а виртуальные хранилища ломятся от терабайтов данных, экономическая отдача зависит не от них. А от соответствующей организационной, институциональной перестройки предприятия – то есть не от машин, а от людей.

Представители IT-компаний жалуются на коммуникационный разрыв с заводчанами: те, кто разрабатывает ПО, и те, кто работает в цехах, представляют разные поколения и говорят на разном языке

Shutterstock / Fotodom

Нейросети бессильны, когда в товарищах согласия нет: внедрение новинок должно быть не инициативой одного подразделения, а совместной работой экономистов, разработчиков, управленцев. Не избежать и ломки сложившихся практик работы и общения, переквалификации персонала. Да и в целом, запуская новые системы, следует подумать наперед, кто будет ими пользоваться, отмечает заместитель гендиректора УГМК Евгений Брагин. «На заводах нет цифровой культуры, – сетует он. – Люди зажаты регламентами, традициями, не берут на себя ответственность, надеясь обойтись частичными решениями».

Представители IT-компаний, в свою очередь, жалуются на коммуникационный разрыв с заводчанами: обычно те, кто разрабатывает ПО, и те, кто работает в цехах, представляют разные поколения и говорят на разном языке. «Сперва вы приходите в центральный офис компании, рассказываете о продукте, получаете одобрение. А затем идете на завод, где вступаете в общение с инженерами, и тут уже гораздо труднее. Чувствуется скепсис и сопротивление. У людей рабочих профессий другой понятийный аппарат, мы, айтишники, его не понимаем, из-за чего к нам испытывают недоверие», – рассказывает директор по развитию бизнеса «Цифры» Александр Смоленский.

«Пролетарский» консерватизм рождается не на пустом месте: сотрудники предприятий боятся за рабочие места (по российской традиции слова «реформа» и «оптимизация» не сулят ничего хорошего), а также не желают излишней открытости процессов. И дело не в прямой коррупции: на любом производстве есть допуски по качеству и случайные ошибки, на которые работающие бок о бок товарищи закрывают глаза.

Технологии же требуют прозрачности, детальности, своевременности ввода информации, быстро вскрывая истинное положение дел в компании. Отсюда и кажущиеся нелепыми, но вполне реальные случаи, как рабочие, заступая на смену, первым делом завешивают плотной тканью развешанные по цеху камеры. Айтишники готовы часами делиться такими историями: наболело.

Вдогонку за будущим

На общую картину накладываются технологические барьеры. Для скорейшей цифровизации нужно заранее потратиться на современную технику. Но когда речь идет не о городском офисе, а о конторке диспетчера на горном месторождении, устаревшие компьютеры и медленный интернет до сих пор остаются проблемой. Это замкнутый круг: перебои со связью вкупе с боязнью передавать в облако важные данные вынуждают обрабатывать всё на месте (on-premise), но имеющееся «железо» для этого не годится.

©

Мало-помалу ситуация будет меняться, уверяет Артем Гениев: «Надежда на распространение 5G-сетей, они позволят реализовать сценарии, с которыми 4G не справляется. Пока неясно, как новые сети будут монетизироваться через розничные услуги связи, зато создание корпоративных 5G-зон для работы индустриальных IoT-систем точно будет востребовано. А что касается облаков, то выгоды от их использования постепенно перевешивают опасения по поводу утраты контроля. Жизнь, а именно нестабильная ситуация в экономике, не оставляет выбора».

Следующий барьер – создание условий для работы искусственного интеллекта. Нейросети обучаются на базе собранных данных, но сегодня на многих предприятиях эта база либо слишком мала, либо нерепрезентативна (съемка в условиях плохой видимости, некорректная работа устройств – «загрязненные» данные дают ошибочные ориентиры), либо неправильно используется, говорит Смоленский. Периодически как на российском, так и на мировом уровне провозглашается цель создать единый фонд промышленных данных – чтобы, обмениваясь ими, промышленники помогли друг другу быстрее перейти на автономные системы.

Но эксперты считают эту идею альтруистической. «Никто не готов выносить данные за периметр предприятия, ведь это конкурентная ценность, – уверен Смоленский. – Представьте: корейские и российские металлурги делят рынок, стараясь как можно быстрее исполнять заказы. Если одна компания узнает, что у конкурента производство некой детали занимает неделю, то предложит заказчику поставить ее за пять дней и, разумеется, выиграет тендер».

Наконец, нужно просчитать финансовые параметры цифровизации. По оценке Accenture, только 22% промышленных компаний достигают возврат на инвестиции (Return on Investment) в «цифру» больше предполагаемого. То есть стоит заранее умерить аппетиты. Ведь рост эффективности использования отдельно взятого станка или самосвала на 30–40% в пересчете на производительность всего предприятия превращается в скромные 2–3%.

«Этот показатель не будет большим, – признает Смоленский. – Если сейчас он составляет 2% по заводу, то в будущем, возможно, вырастет до 2,2%, но никогда не составит 20%. Ведь исходные технологические процессы – закалка стали, добыча нефти, трубопрокат – остаются неизменными, они отточены до предела. Усовершенствовать их можно только через сенсационные открытия в НИИ. Программисты же не касаются сути производства. Но и выжать пару процентов неинвазивным вмешательством – это немало, в год экономия может составить миллионы долларов. Разве игра не стоит свеч?»

Таким образом, технологии «Индустрии 4.0» не обещают чудес вроде превращения станка в скатерть-самобранку, но показывают, что даже зрелым производствам есть к чему стремиться. В этом смысле логично, что первыми оцифровались стартапы, банковский и прочий «виртуальный» бизнес. На его фоне промышленники выглядят неповоротливо из-за сложной инфраструктуры и длинных технологических циклов.

«Когда промышленный интернет вещей появился, казалось, что скоро индустрия резко изменится, но все оказалось сложнее, – признает Смоленский. – Ведь когда предлагаешь радикальные решения – мол, у вас устаревший станок, давайте поставим полностью оцифрованный за миллион евро, в ответ звучит: «Что вы! Когда он отслужит свое через десять лет, тогда поговорим». Теперь понятно, что цифровизация промышленности – вопрос многих десятилетий».

В целом по мировым меркам российские компании не в авангарде перехода на «Индустрию 4.0». С другой стороны, у «инноваторов» и у «догоняющих» есть свои преимущества, напоминает Артем Гениев: первые задают правила игры, зато вторым не нужно изобретать велосипед и набивать шишки.

«Это видно в телеком-отрасли, – говорит эксперт. – У зарубежных операторов на вооружении весь набор технологий, которые появлялись на рынке на протяжении последних 30–40 лет. Наши же операторы, отстав на старте, сразу начали с современных решений. Осторожный консерватизм помогает избежать ошибок, ведь не всякая технология выстреливает – некоторые отмирают. Так что своего мы не упустим. В нашей стране всегда долго запрягают, зато потом быстро едут».

Подписывайтесь на PROFILE.RU в Яндекс.Новости или в Яндекс.Дзен. Все важные новости — в telegram-канале «Профиль».

Реклама
Реклама
Реклама