Забег на длинные дистанции: цифровая трансформация НЛМК

Активное внедрение цифровых техноло­гий охватывает весь мир, и металлур­гическая отрасль не является исклю­чением. Для рос­сийских компаний понятие цифровой трансформации связано с внедрением машинного обучения, аналитики боль­ших данных, искусственного интеллекта, роботизации, дополненной реальности. Как отмечают эксперты, наибольших успехов в этом направлении добиваются те компании, которые рассматривают его не как набор отдельных инициатив, а как комплексную программу цифровизации, затрагивающую целый комплекс взаимосвязанных процессов и изменений в ком­пании. Именно по такому пути пошла Группа НЛМК, где с 2019 года реализуется стратегия цифровой трансформации.

10 августа 2020

В компании НЛМК цифровизация – это не дань моде или попытка сыграть на «хай­повых» технологиях ради имиджа совре­менной компании. Это развитие рабочего инструментария для достижения страте­гических целей компании в области опера­ционной эффективности: контроля затрат, расшивки узких мест, а также повышения качества продукции и безопасности труда, снижения воздействия на окружающую среду. Проще говоря, цифровизация – это внедрение технологий для решения кон­кретных задач бизнеса. Такой прагматич­ный подход позволяет компании двигаться вперед, четко распределяя ресурсы, вни­мательно изучая окружающий ландшафт, заранее просчитывая скорость – как спортсмен перед своим главным стартом.

Хорошая база для начала работы над «цифрой» в компании уже создана, ведь приоритетное инвестирование в автома­тизацию является частью стратегии раз­вития Группы НЛМК на протяжении уже нескольких лет. На предприятиях авто­матизированы все основные производ­ственные и вспомогательные процессы, а проводимая работа по повышению опе­рационной эффективности и внедренные инструменты Производственной системы позволяют на постоянной основе выявлять потенциал по оптимизации технологий и бизнес-процессов.

Цифровизация – это лишь малая часть истории, которую в компании называют циф­ровой трансформацией. Цель цифровой трансформации – на организационном уровне сделать портфель цифровых решений само­воспроизводящимся, обеспечить его рост, а также устойчивость работы цифровых продуктов. Циф­ровая трансформация меняет бизнес-процессы, требует развития компетенций сотрудников, создания новой операционной модели совмест­ной работы и влияет на культуру компании.

ПРОДУКТ ВМЕСТО ПРОЕКТА

«Мы движемся вперед итеративно. Это слово я произношу чаще всего, когда объясняю принцип нашего подхода. Оно не всем понятно, но лучше всего описы­вает суть. Это значит – извлекая уроки и анализируя обратную связь, а не пытаясь продумать все нюансы заранее», – говорит Сергей Казанцев, директор по цифровой трансформации, главный идеолог цифры в НЛМК.

Портфель цифровых продуктов НЛМК в настоящее время насчитывает более 50 решений. Все они находятся на разной стадии проработки и использования. Где-то это только концепция, а где-то уже работающий сервис, позволяющий ком­пании экономить или улучшать качество своей продукции. Задача большинства решений – приносить финансовый эффект в показателе EBITDA. Так, стратегической целью на 2022 год является вклад $50 млн от мероприятий с цифровой составляю­щей в достижение цели по операционной эффективности.

Цифровые решения лучше характеризует определение «продукты», чем «проекты». «Проекты – это задачи, имеющие срок начала и завершения, выпол­няемые на опробованных технологиях с приемлемой неопределенностью, кото­рой можно управлять без существенного ущерба срокам и бюджету. По завершении проекта занимавшаяся им команда пере­дает результат в эксплуатацию и расходится для решения других задач. Команды же, работающие над цифровыми решениями, создают продукты, постоянно развивае­мые совместно с пользователями, так как они помогают достичь важного результата; постепенно нарабатываются опыт и пони­мание, необходимые для работы с инстру­ментарием с высокой неопределенностью. Нет заинтересованного владельца про­дукта из бизнеса – не тратим время», – пояс­няет подход к работе Сергей Казанцев.

Все самое интересное и уникальное мы публикуем в альманахе «Управление производством»300+ мощных кейсов, готовых к использованию чек-листов и других полезных материалов ждут вас в полном комплекте номеров. Оформляйте подписку и получайте самое лучшее!

Также прагматична компания и в выборе тех или иных решений для реа­лизации: «Не собираем на бегу доступные решения и кейсы по широкой “поляне”, упуская неочевидные, но системные реше­ния, а создаем постоянные команды на месте с сильной экспертизой, добиваясь более масштабного и системного эффекта».

Именно создание «продуктовых команд» на местах в компании считают наиболее эффективной моделью при работе над цифровыми решениями. Это не временные, формируемые под кон­кретные задачи проектные команды, а постоянно действующие группы. Они имеют необходимый набор компетенций и могут оперативно принимать ключе­вые решения и доводить их до реализации. Команды состоят из экспертов производ­ственных площадок, технических экспер­тов, а также разработчиков и специалистов по Data Science. Сейчас над новыми про­дуктами в компании работает более десяти команд, и их число постоянно растет.

Классический «подразделенческий» подход не даст результатов – управлять продуктами должны межфункциональные рабочие группы. Всё больше компаний тестируют возможности гибкой методологии разработки Agile, ориентированной на использование ите­ративной разработки, динамического фор­мирования требований и обеспечение их реализации в результате постоянного взаимодействия внутри самоорганизую­щихся рабочих групп, состоящих из спе­циалистов различного профиля. Гибкость и развитое межфункциональное сотруд­ничество позволят компаниям создать условия успеха цифровых кадров и побе­дить в борьбе за цифровые таланты.

Чтобы команды работали эффективно, могли распространять успешные цифро­вые практики на новые участки бизнеса, компания формирует единую цифровую экосистему. Это платформа, где прописаны все организационные процессы, правила работы и принципы оценки, собраны про­граммы обучения и наставничества, база знаний и библиотека решений. Все компо­ненты поделены на soft – все, что связано с методологией работы, и hard – конкрет­ный инструментарий. Такая единая циф­ровая среда позволяет новым участникам команд быстро включаться в работу, использовать в работе лучшие практики, способствует привлечению и удержанию талантливых специалистов.

СТАДИИ РАБОТЫ НАД ПРОДУКТОМ

Работа над продуктами включает четыре стадии. На первой появляется Гипотеза – участники команд фиксируют суть идеи. Уже на этом этапе идет оценка планового эффекта от внедрения решения. Затем продукт переходит на стадию Прототип (POC). На этом этапе участники продук­товых команд должны снизить неопре­деленность, связанную с достаточностью и качеством данных, принципиальной возможностью построения модели, рабо­тоспособностью оборудования в нужной конфигурации, и подтвердить плано­вый эффект. На выходе уже есть прообраз будущего результата, подтверждена его инженерная реализуемость и возмож­ность достижения планового эффекта.

На следующем этапе создается мини­мально жизнеспособный продукт (MVP) – функциональность доводится до готовности к использованию, апро­бируется новый процесс работы для подтверждения эффективности и запу­ска процесса обратной связи от пользователей. По сути, на выходе – готовый к использованию продукт в минималь­ном исполнении, а пользователь полу­чает реальный эффект в новом процессе. После этого продукт переходит на четвер­тую стадию – итеративное развитие. Цель этого этапа – наращивать эффект за счет итеративного развития функционала и периметра использования продукта.

Как отмечает Сергей Казанцев, первый этап занимает примерно неделю, второй и третий – от 1 до 2–3 месяцев. А четвер­тый этап по времени не ограничен и реа­лизуется итерациями в 1–2 месяца, то есть продукт уже работает, пользователи получают от него эффект, но продуктовая команда постепенно дорабатывает и улуч­шает решение.

Такой подход позволяет уже на самом старте видеть целевой эффект и общий подход к решению, получить минималь­ную ценность как можно раньше и пред­ложить решение пользователю для получения обратной связи, а затем улуч­шать его, учитывая все требования и заме­чания заказчика.

Истории успеха в цифровой транс­формации есть на каждой площадке, в каждом переделе и функции. Напри­мер, компания уже перешла на 4D-проектирование объектов строительства. Это позволяет еще на стадии проектирова­ния избегать возможных ошибок стройки. А цифровой двойник карьера Стойлен­ского ГОКа позволяет компании моде­лировать разработку месторождения минимум на 30 лет вперед. Цифровой сер­вис, оптимизирующий темп выдачи сля­бов в цехе горячего проката, позволяет повысить производительность одного из ключевых агрегатов Группы – стана 2000. Модель оптимальной шихтовки сырья для доменных печей выравнивает химический состав агломерата и тем самым сокращает затраты кокса при выплавке чугуна.

«Примеры можно приводить долго. Но важнее то, что количество “потенциальных” идей по цифровизации, то есть концепций цифровых продуктов, обла­дающих высоким потенциалом с точки зрения реализации и получения экономи­ческого эффекта, растет. Все больше ста­новится историй успеха, ускоряется темп изменений. Мы движемся и от количе­ства к качеству: по мере наработки опыта и локальных решений у команд появляется понимание, в чем могут состоять более комплексные сквозные решения и какой у них потенциал. Это говорит о том, что цифровая трансформация полу­чила развитие в нашей компании», – отме­чает Сергей Казанцев.

Инструменты цифровой трансформации

  • Автономное оборудование (роботы) – это роботы/роботизирован­ное оборудование, не требующее для выполнения своих задач пря­мого (даже удаленного) контроля человеком.
  • Аддитивные технологии (3D-печать) – изготовление деталей с помощью метода послойной печати на специальном оборудовании. Позволяет быстро создавать прототипы объектов и оборудования.
  • Дроны – беспилотные летательные аппараты, которые используются для наблюдения, сбора информации, доставки.
  • Мобильные и веб-приложения (на основе микросервисов) – прило­жения для мобильных платформ, рассчитанные на высокий уровень пользовательского опыта и скорость изменений.
  • Дополненная реальность (AR) – среда, в реальном времени допол­няющая физический мир с помощью цифровых элементов, созданных компьютером (с выводом на мобильные устройства или очки допол­ненной реальности).
  • Виртуальная реальность (VR) – мир, полностью созданный техни­ческими средствами. Главное отличие этих технологий – виртуальная реальность конструирует новый искусственный мир, а дополненная – вносит отдельные искусственные элементы в восприятие реального мира.
  • RPA (Robotic Process Automatic) – вид технологии автоматизации бизнес-процессов, основанный на использовании роботов и искус­ственного интеллекта и позволяющий интегрироваться не на уровне технических интерфейсов, но использовать тот же графический интер­фейс, который используют и обычные пользователи.
  • Умные датчики и носимые устройства – это мини-компьютеры, в которые встроены устройства вывода информации и/или специаль­ные датчики, измеряющие параметры окружающей среды, физиче­ские показатели человека и многие другие параметры.
  • Машинное видение, LIDAR, термо- и прочие сканеры – технологии, позволяющие создавать цифровые отображения поверхности Земли и различных объектов с высоким разрешением.
  • NFC, RFID и другие тэги – технологии беспроводной передачи данных и автоматической идентификации объектов.
  • Использование большего объема данных: нейронные сети и машинное обучение – свод методов в области искусственного интеллекта, набор алгоритмов, применяемых для создания машин, обучающихся на собственном опыте. В качестве обучения машина обрабатывает огромные массивы входных данных и находит в них закономерности и использует математические модели, построенные по принципу сетей нервных клеток живого организма.
  • Машинное зрение – это научное направление в области искусствен­ного интеллекта и связанные с ним технологии получения изображений объектов реального мира, их обработки и использования полученных данных для решения различных задач без участия человека.
  • Распознавание и синтез речи – автоматический процесс преобразо­вания речевого сигнала в цифровую информацию (например, тексто­вые данные) и, наоборот, восстановление формы речевого сигнала по печатному тексту.
  • Цифровые двойники (Digital Twins) – это виртуальная копия физиче­ского продукта, процесса или системы.
  • Блокчейн – паттерн распределенного хранения информации (используемый в том числе в криптовалютах), позволяющий устра­нить риск фальсификации транзакций за счет распределения журнала транзакций.
  • Интеллектуальные системы – это техническая или программная сис­тема, способная решать различные задачи без участия человека.
Начать обсуждение


СеминарыВыставкиКонференции
UP-PRO в сетях