Павел Растопшин, компания «Цифра»: Об «умных фабриках», искусственном интеллекте и важности мониторинга

Цифровое производство – это нечто большее, чем совокупность отдельных технологий, которые компания смогла освоить. Глубокая цифровизация требует системной работы и сильной отраслевой экспертизы, и наилучший способ это обеспечить – создание специализированной компании в структуре холдинга с промышленными активами. По такому пути пошла созданная в сентябре этого года компания «Цифра». «Цифра» ориентирована на разработку технологий искусственного интеллекта для промышленности и здравоохранения и предоставления готовых отраслевых решений в области прогнозной аналитики и анализа данных, мониторинга промышленного оборудования, персонала и корпоративного автопарка. Какие выгоды могут принести производителю цифровые технологии и что нужно заводу, чтобы стать «цифровым», рассказывает Павел Растопшин, управляющий директор компании «Цифра».

12 декабря 2017

Павел Растопшин, управляющий директор компании «Цифра»

Павел Растопшин, управляющий директор компании «Цифра»

Справка о компании

Компания «Цифра» была создана для работы в сфере промышленного интернета с целью предоставления технологий цифровой трансформации заказчикам из капиталоемких отраслей. «Цифра» будет создавать собственные продукты, развивать существующие решения группы и инвестировать в перспективные технологии Промышленного интернета и Искусственного интеллекта как в России, так и за ее пределами. Общий объем инвестиций превысит 6 млрд рублей.

«Цифра» объединит опыт и инновационные разработки в единый комплекс универсальных решений для экономикообразующих отраслей, в частности, для машиностроения, металлургии, сельского хозяйства, энергетики и нефтегазового комплекса.  Текущий арсенал технологий, на который будет опираться «Цифра», состоит из ряда готовых решений, которые успешно используются предприятиями внутри группы, а также внешними крупными клиентами.  

– Что вы вкладываете в понятие «цифровое производство»?

– Я придерживаюсь мнения, что цифровизация производства – это тренд, по масштабам сравнимый с промышленной революцией. По сути – это сращивание технологий управления компьютерами с производственными технологиями ХХ века.

Российская промышленность – это уже давно сложившаяся индустрия с территориально распределенной и неоднородной инфраструктурой. Станочный парк многих предприятий состоит из оборудования не только разных производителей, но и поколений. Поэтому задача цифровизации состоит не в кардинальном изменении уклада, построении «умных» фабрик – это дорого, точечно и долго. Нам же нужно массово повысить производительность и эффективность того, что есть, то есть превратить производство в управляемый компьютером в реальном времени процесс и дополнить его искусственным интеллектом.

– А востребовано ли «цифровое производство» в нашей стране?

– Интерес есть, но это только начало. Чаще всего к нам приходят с просьбой сделать все так, чтобы предприятие могло эффективно не только работать, но и развиваться. Если прочитать футуристические рассказы, то предполагается следующая картина будущего – проектировщик чертит проект, нажимает кнопку, а на другом заводе все печатается и сразу запускается. До этого нам еще далеко.

Производственные предприятия имеют потенциал во многих направлениях – от виртуальных ассистентов до робототехники, используя быстрорастущие объемы данных для оптимизации основных процессов в режиме реального времени, автоматизации производственных линий, снижения количества ошибок и времени простоя, уменьшения расхода сырья, времени доставки, или, наконец, повышения качества продукции.

Простой пример, представьте себе конвейер финальной ручной сборки, который, работая на 100% нагрузки, заявленной производителем, выдает лишь 60% выработки готовой продукции. Как понять, кто из рабочих недорабатывает или выдает некачественный товар? Отбросьте метки и наклейки – видеоаналитические системы решают проблему персонифицированного учета производительности, идентификации качества работы каждого сотрудника, увязывая это с нагрузкой на оборудование. Промышленный интернет с человеческим лицом.

Контролируем работу оборудования и персонала

Контролируем работу оборудования и персонала

– Зачем предприятиям «цифра» и какие задачи они смогут решить с ее помощью? Что это даст их клиентам?

– Сейчас поле построения цифровых формул и прочего цифрового производства очень широко. Предприятия почувствовали вкус к возможным эффектам – таким как увеличение объемов производства на текущих мощностях, снижение затрат и себестоимости. Поэтому каждый старается по-своему в данном вопросе: кто-то нанимает цифровизаторов из числа вендоров или интеграторов и делает различные цифровые проекты, кто-то пытается создать что-то свое. Однако, по сути, каждый строит свою экспертизу, начиная с нуля. Результат в итоге не до конца оправдывает ожидания. Нестандартное решение зачастую невозможно масштабировать, требуется много ресурсов на его поддержку. На все это уходит много времени и денег, а готового стандартного решения в итоге нет. Мы же в «Цифре» нацелены на создание готовых шаблонов цифрового производства, с максимальным количеством штекеров для датчиков, моделей для устройств, алгоритмов автоматизации, подключений с обратной связью. В нашем понимании цифровое производство – это промышленный интернет вещей объединенный с искусственным интеллектом. Важно не только получить промышленные данные, но и заставить их работать.

Только после того, как было собрано максимально возможное количество данных, можно начать их использовать для управления производственными процессами.

– Что нужно заводу, чтобы стать цифровым? С чего начинать?

– Для начала предприятие должно подключить к промышленному интернету все, что можно, начать мониторинг и получать достоверные данные. Не только в России, но и в мире, 90% оборудования не подключено ни к каким сетям, оно никак не мониторится. Люди очень часто путают процесс автоматизации и процесс диджитализации. В первую очередь необходимо научиться мониторить любые процессы и любое оборудование в промышленности. Без этого дальше идти нельзя. Это позволит фиксировать работу и это самое простое и эффективное решение.

На одном из российских предприятий, имеющем отношение к обороноспособности страны, где мы внедрили нашу систему мониторинга «Диспетчер», удалось за 8 месяцев сэкономить более 100 млн рублей. При этом производительность существующего оборудования повысились так значительно, что удалось отказаться от покупки 8 новых станков иностранного производства, а это уже экономия нескольких миллионов долларов.

Практически любой производственный процесс связан с принятием решений – остановить ли производственную линию из-за возможной поломки, нужно ли провести сервисное обслуживание оборудования именно сейчас и т.д. Руководителю любого уровня важно быть уверенным в том, что сбор данных, которые ему приносят, проводится в реальном времени и им нужно верить для того, чтобы оперировать ими.

Мониторинг также необходим для повышения технической готовности и уменьшения времени простоя оборудования, снижения производственных рисков, предвосхищения аварий. Нужно начать собирать максимально возможное количество данных.

В ноябре этого года мы завершили разработку модуля вибродиагностики привода главного движения (ПГД) станков ЧПУ для нашей системы мониторинга «Диспетчер». Система стационарного вибромониторинга обеспечивает проведение виброакустического контроля механизмов станков с ЧПУ и прочего технологического оборудования, в состав которого входят части, совершающие вращательные движения, – подшипники, валы, шпиндели, зубчатые и ременные передачи, муфты, электродвигатели. Это позволяет предотвращать столкновения подвижных узлов станка и диагностировать работу механической части станка с целью раннего определения дефектов в реальном времени.

Станок, оснащенный системой «Диспетчер»

Станок, оснащенный системой «Диспетчер»

– Какие варианты использования IoT в промышленности являются, на Ваш взгляд, наиболее перспективными в России?

– Одним из основных смыслов в IoT (как системе измерительных умных датчиков) является создание рекомендательной системы «цифровой советчик» с обратной связью. Знать, что сейчас произошло на производстве или что произошло в прошлом (типичная задача BI) важно, но, возможно, более важно, иметь точный прогноз по выпуску продукции, ее качеству, по отказам оборудования, а также получать рекомендации по дальшим действиям на основе этих данных. Наличие надежного прогноза позволяет значительно повысить эффективность принимаемых решений.

Наш подход – глубокий анализ исторических данных и одновременное использование экспертных знаний. Этот подход обеспечивает высокую точность прогнозируемых целевых показателей, разработку рекомендательных онлайн-систем и одновременно учитывает особенности каждой конкретной установки.

Основой решений типа «цифровой советчик» на базе прогнозной аналитики являются алгоритмы статистического моделирования конкретных устройств. У «Цифры» есть опыт моделирования работы различных типов станков, в том числе с ЧПУ, промышленных роботов, прокатного Стана-2000, доменной печи, электродуговой печи, отделения рудоподготовки. Практическое использование прогнозной аналитики позволяет заметно увеличить прибыльность производства.

В дискретном производстве «цифровой советчик» может на основе накопленных данных (технические параметры заготовки, процесс ее обработки, расход инструмента, материалов) давать рекомендации по качеству конечной продукции, энергоэффективности и производительности труда. В процессном производстве в силу непрерывности процессов на первый план выходят исторические данные.

Например, на Северском трубном заводе испытана рекомендательная система на основе прогнозной аналитики. Эта система обеспечивает стабильное качество полупродукта и существенно сокращает время плавки.

Начать обсуждение


UP-PRO в сетях