Цифровая трансформация затрагивает разные аспекты деятельности компаний — от бизнес-процессов до организационных вопросов, от складского хозяйства до производства.

Принято считать, что «умные» фабрики — история именно про само производство, про сварку-ковку-штамповку и так далее. Но в современных условиях смотреть надо гораздо шире.

Сегодня «умные» фабрики — основа производства в реальности четвертой промышленной революции. Напомним, первая промышленная революция была построена на механизации, вторая — на электрификации и использовании химии, третья — на автоматизации. Основа четвертой промышленной революции — робототехника в широком понимании, а также массовое применение других цифровых и киберфизических инструментов для товарного производства.

Роботы и автоматы: в чем отличие?

Роботы четвертой промышленной революции от автоматов времен третьей радикально отличаются гибкостью поведения и интеллектуальностью. На «умных» фабриках трудятся десятки тысяч роботов. Подчеркнем, что в данном случае термин «робот» трактуют максимально широко. Конечно, это может быть промышленный робот, который трудится на конвейере: прикручивает, управляет сваркой, штамповкой и другими технологическими операциями — но это лишь один из вариантов роботизации.

Решения RPA — Robotic Process Automation — вполне могут быть невидимыми, более того, большинство из них такие и есть: ведь современный робот — это программа! Благодаря высоким компетенциям российских специалистов и развитому национальному рынку разработки в этой области у РФ есть все шансы успешно провести импортозамещение и выйти в глобальные лидеры, отметил Валентин Макаров, президент ассоциации «Руссофт», выступая на ПМЭФ-2022.

Исполнительным механизмом таких программ может быть упомянутый промышленный робот или целый конвейер, беспилотный автомобиль или локомотив, «умное» здание и т.д. Софт и исполнительные механизмы в комплексе создают разноплановые киберфизические устройства, которые и реализуют четвертую промышленную революцию.

Информацию об окружающем мире и процессах, в нем происходящих, системы роботов получают на основе данных от тысяч датчиков индустриального интернета вещей (IIoT) и других систем, в том числе использующих компьютерное зрение. Гибкость роботам обеспечивают цифровые технологии, в частности, искусственный интеллект (ИИ). Искусственный интеллект позволяет роботу анализировать данные о внешнем мире и на основе этого принимать решение о дальнейших действиях в рамках дозволенного программой.

Сочетание сенсоров и алгоритмов позволяет роботам управлять конвейерами, цехами, производствами и т.д., а также беспилотниками разных типов — от дронов до маневровых локомотивов, от погрузчиков до «безлюдных» судов. Таких возможностей, которыми располагают роботы, не было (и не могло быть) у автоматики из третьей промышленной революции.

«Умная» фабрика = smart-станки + …

На первый взгляд, сегодня все фабрики должны быть «умными»: современные станки являются smart-устройствами, которые в большинстве своем функциональные, гибкие в настройке, используют цифровые элементы как для основных задач, так и для самодиагностики. Более того, сейчас в ходе обновления производств в большинстве случаев приобретают не отдельные «умные» станки, а компьютеризированные производственные линии, состоящие из комплекса оптимально подобранных smart-станков. Казалось бы, что проще: приобрести такую линию, установить и получить «умную» фабрику! Но реальность несколько сложнее и намного интереснее.

Сегодня «умная» фабрика — распределенная сложная система, охват которой заметно шире, чем процессы, связанные непосредственно с производством. «Умная» фабрика — это еще и про управление, и про бизнес-логику. Наличие smart-станков и даже компьютеризированных производственных линий для ее создания необходимо, но недостаточно.

Прежде всего это касается производственных цепочек, которые не ограничиваются происходящим на отдельно взятой производственной линии. Для оптимизации производства часто бывают нужны дополнительные smart-решения, управляющие происходящим на уровне цеха или оптимизирующие узкие места на стыках отдельных производственных линий. Кроме того, smart-системы производства должны быть сопряжены с управленческими системами всего предприятия, которые созданы для обслуживания бизнес-решений.

На современной «умной» фабрике помимо smart-станков нужна MES: Manufacturing Execution System (система управления производственными процессами) — решение, обеспечивающее задачи синхронизации, координации, анализа и оптимизации выпуска продукции в рамках цеха или всей фабрики. MES является кастомизированным решением, в настройках и расширениях которого учтены особенности конкретного производства. В большинстве случаев MES нужны для крупных предприятий, но «умная» фабрика может быть и маленькой.

Мелкие предприятия, где работают одна или несколько однотипных производственных линий — например, небольшой региональный завод по производству макарон — в общем случае в MES не нуждается, но и тут обычно требуются дополнительные решения, превращающие привычный цех в «умную» фабрику. На таких предприятиях часто бывают узкие места за пределами самой производственной линии, которую обычно устанавливают уже автоматизированную.

Например, упомянутые макароны на выходе с линии нужно расфасовывать, полученные упаковки палетировать и т.д. Обычно на эту несложную операцию нанимают персонал невысокой квалификации, что в реальных условиях создает узкое место в производственной цепочке. Во-первых, такое решение нестабильно: если несколько сотрудников заболели, у производства тут же возникают проблемы. Во-вторых, узкое место создает проблемы с масштабированием бизнеса. Как быть, например, если рыночная ситуация позволяет временно расширить сбыт и требует от производства работать в две-три смены? Заметим, что такие небольшие производства в российских реалиях могут быть расположены в сельской местности, где рабочих рук не хватает, поэтому быстро увеличить число работников не так просто. А если, наоборот, нужно приостановить производство или сбавить обороты, что делать с избытком персонала?

Правильнее будет поставить на фасовку или палетирование промышленного робота. Это решение оптимально с технической и финансовой точек зрения: такой робот окупится достаточно быстро — за несколько сезонов. Кроме того, он обеспечит производству нужные устойчивость и гибкость, которые, заметим, тоже являются бизнес-категориями и находят отражение в финансовых показателях компании.

В России промышленные роботы пока не получили широкого внедрения. Например, если в Китае в 2020 году было продано 168 тыс. промышленных роботов (это почти половина мирового рынка), то в России, по данным KUKA Robotics Russia, всего 1100. Однако, как мы отмечали выше, промышленные роботы — только исполнительные механизмы, RPA может быть и иным. Поэтому не стоит удивляться, что при малом количестве поставленных в страну промышленных роботов примеров успешного внедрения «умных» фабрик в России гораздо больше.

Уже давно проводятся отраслевые конкурсы, на которых выбирают лучшие решения по отдельным вертикальным рынкам, внедренные за последнее время. Например, прошлой весной проходил очередной конкурс «Горная индустрия 4.0», где было семь номинаций, в которых рассматривали как нишевые задачи (например, «Цифровизация горных работ» или «Цифровизация обогатительного передела»), так и находящиеся в русле ESG («Цифровые проекты и экология» и «Женщина в цифровизации ГМК»). Таких конкурсов десятки, а примеров успешных внедрений «умных» фабрик — тысячи.

Цифровизация насквозь

Составляющие «умной» фабрики генерируют потоки цифровых данных, которые сегодня называют новой нефтью. При правильном использовании эти данные открывают широчайшие возможности для технической оптимизации производства и решения управленческих вопросов.

Прежде всего анализ этих данных позволяет повысить надежность работы smart-станков и других «умных» устройств. Предиктивный анализ дает возможность определить приближение неисправности раньше, чем она возникнет в реальности, что позволяет заранее запланировать ремонт соответствующих механизмов или, наоборот, отложить плановый ремонт на некоторое время и продолжить работу. Разумеется, все это отражается на непрерывности бизнеса, минимизирует риски, уменьшает простои, а это важные экономические категории.

С управленческими возможностями еще интереснее: тут data-driving — принятие управленческих решений на основе анализа данных — очень мощно влияет на финансовые показатели.

Наличие «умной» фабрики позволяет сопрячь ее информационную инфраструктуру с цифровыми решениями для обеспечения бизнес-процессов: складскими, бухгалтерскими, ERP-, CRM-, docflow- и другими системами. Это крайне важно для современного бизнеса. Полный контроль над материальными и финансовыми потоками открывает возможности для совершенствования процесса управления и всестороннего улучшения пользовательского опыта. Например, оптимизация бизнес-процессов, которая становится возможной после сквозной цифровизации, позволяет убрать узкие места при взаимодействии отделов в компании, что благотворно отражается на производительности сотрудников. Возможность отследить путь каждой единицы товара в производстве, складировании и последующей отгрузке оказывается крайне важной при работе с претензиями. Точные знания о материальных потоках позволят существенно экономить на процедурах инвентаризации и «усушке / утруске». Возможность сопряжения собственных цифровых систем с партнерскими: поставщиков, покупателей продукции, транспортно-логистических компаний — приводит к оптимизации взаимодействий и обеспечивает ряд других положительных факторов (например, снижение стоимости транзакции, ускорение процессов, увеличение лояльности).

Актуальность разных возможностей из доступного спектра зависит от особенностей производства. Например, для Магнитогорского металлургического комбината важна возможность отследить путь каждого сляба с фиксацией данных о технологических параметрах его производства. Для небольшого производителя макарон будет актуально уменьшить «усушку / утруску» – антитрефт- / антифрод-возможности «умной» фабрики зачастую позволяют резко улучшить финансовые показатели компании.

Крупные компании, получая потоки данных после внедрения сквозной цифровизации, могут как контролировать происходящее здесь и сейчас, так и применять изощренные цифровые инструменты для ускорения и оптимизации развития. Например, можно использовать возможности Big Data — анализа большого количества неструктуризированной информации — чтобы в ходе дата-майнинга найти неочевидные узкие места в своей деятельности или, наоборот, обнаружить новые потенциальные точки роста и принять решения о нужных изменениях.

Крупнейшие российские компании активно работают в этом направлении. Зачастую для этого требуется расширение корпоративных хранилищ данных. Например, Магнитогорский металлургический комбинат в прошлом году провел очередной этап расширения хранилища данных и обновил систему управления данными.

Цели этого проекта — обеспечить потребителей, то есть бизнес-пользователей, аналитиков, ИТ-специалистов Группы ММК, качественными данными в нужное время, помочь взаимодействию бизнес-пользователей и ИТ-специалистов, повысить качество данных и их доступность».  Дмитрий Ганаев Начальник офиса управления данными «ММК-Информсервис»

Проектируя предстоящие изменения, предприятие может оценивать различные варианты, проводя исследования на основе данных или выполняя моделирование в цифровой среде. Такая возможность повышает качество управленческих решений — можно легко и быстро проверить десятки гипотез — и радикально снижает риски от изменений в реальных условиях.

Возможностей моделирования достаточно много. Сейчас набирает популярность использование цифровых двойников. Это программная модель индустриального объекта (она может охватывать как все предприятие, так и отдельный бизнес- или технологический процесс), связанная благодаря IIoT-системам с физическим воплощением и поэтому способная отражать состояние последнего в реальном времени. Цифровые двойники актуальны как для определения направлений развития, так и для ряда других задач, например, снижения аварийности.

«Умные» фабрики на селе

Одним из крупнейших — и перспективнейших — потребителей ИТ-ресурсов сегодня является сельское хозяйство, как агропром, так и животноводство во всех формах: от молочных ферм до рыбоводческих хозяйств. Любое масштабное современное хозяйство требует цифровой трансформации сразу по нескольким причинам.

Во-первых, нужна высокая стабильность функционирования инфраструктуры. Тут работа идет с живыми организмами, поэтому выход параметров за границы заданных диапазонов может привести к неправильному развитию или даже к массовой гибели растений, животных, рыб и т.д.

Во-вторых, на селе острая нехватка рабочих рук, которая с течением времени только усугубляется: население активно мигрирует в города. Сезонность значительной части сельскохозяйственных работ только усиливает дефицит работников. Поэтому нужны инструменты, позволяющие каждому выполнять заметно большие масштабы работ, чем было раньше.

ИТ-решения для агропрома пользуются особым спросом. Это могут быть автопилотируемые комбайны и другая роботизированная сельхозтехника, в том числе различные дроны для контроля за состоянием полей, ситуацией в животноводческих комплексах и т.д. Есть даже специализированные роботы для уборки навоза! Системы на основе машинного зрения применяют как для управления роботами, так для контроля происходящего на полях и фермах. Кроме того, агрокомплексы и фермы получают системы датчиков, способных оперативно поставлять объективные данные о текущих параметрах: температуре, влажности, химических параметрах и т.д. «Умное» поле, «умная» ферма и smart-коровник становятся нормой! По сути, они не отличаются от любой другой «умной» фабрики.

Вполне естественно, что тут тоже необходимы платформенные системы, позволяющие увязать управление парком настолько разнообразных оборудования, приложений и данных, которые нужны для работы в сельском хозяйстве. Разумеется, тут тоже происходит сквозная цифровизация: системы, обрабатывающие информацию с полей и ферм, задают задания механизаторам и сельским беспилотникам (комбайнам, сеялкам, поливальным машинам, тракторам и другим — тут трудятся роботы разных типов), поставляют данные для анализа в финансовые и бухгалтерские программы, а также решениям, управляющим работой складов, и т.д. Как видим, современное крупное сельхозпроизводство происходит в тренде индустрии 4.0.

«Умные» фабрики в формате smart-ферм активно строят и в нашей стране. Например, предприниматель Борис Анферов, развернув несколько таких систем в Сочи, в декабре прошлого года создал smart-решение в Перми и в середине зимы радовал горожан свежей местной клубникой.

Сегодня в России не только активно внедряют «умные» фермы, но и ведут собственные научно-технические разработки в этом направлении. Например, тюменские ученые создают систему, позволяющую роботу на основе анализа изображения отдельного растения определять, чего не хватает последнему. На основании этих данных можно формировать команды другим роботам, которые в зависимости от ситуации изменят параметры поливки или подкормки именно этого растения, будут лечить конкретно его и т.д.

«Умные» фабрики и РФ

Насколько проблематика индустрии 4.0 и «умных» фабрик в целом актуальна для российских реалий? Развитие российской индустрии и экономики идет в русле глобальных тенденций, поэтому производства, заинтересованные в глобальной конкурентоспособности, чутко реагируют на общемировые тренды. Требования интенсификации производства и оптимизации затрат приводят к необходимости внедрения «умных» фабрик. Понятно, что свою роль в этом процессе играют национальная специфика и особенности момента.

В условиях санкций есть проблемы с поставками оборудования, ограничением доступа к глобальной экспертизе и т.д. Но проблемы эти в перспективе решаемые. Реагируя на текущие вызовы, российские эксперты обсуждают вопросы импортозамещения в RPA и особенности миграции на отечественные решения, изменение технологий в информационной безопасности в условиях растущих угроз, поддержку отечественных ИТ-компаний со стороны государства. Так что общий курс на четвертую промышленную революцию в российских условиях будет сохранен.

Вместо заключения

Важно понимать, что «умные» фабрики могут быть очень разными. Пример с сельским хозяйством выразительный, но далеко не единственный. Принципы, по которым строят «умные» фабрики, могут быть эффективно применены к созданию как физических товаров, так и сервисов. Например, современный сервис такси или курьерская служба — классические «умные» фабрики, хотя физической продукции они не производят.

Принципы, по которым строят «умные» фабрики, применяют и для других решений в тренде индустрии 4.0, например, для задач транспорта, управления городами — от отдельных домов до агломераций, а также для госуправления. Тут тоже происходит цифровая трансформация, процесс более масштабный и сложный, чем непосредственное производство, но это совсем другая история.

• 168 000 промышленных роботов было продано в Китае в 2020 году

От «умных» фабрик к индустрии 4.0

Некогда это были синонимы: на момент появления термина в 2011 году индустрией 4.0 называли совокупность «умных» фабрик. Сам термин появился в Германии, был подхвачен мировым сообществом и достаточно быстро — уже в 2016 году — приобрел новое звучание. Кроме производственных площадок понятие «индустрия 4.0» стало включать складское хозяйство, логистические терминалы, транспортные артерии и т.д. «Умные» фабрики — а также smart-склады, интеллектуальные терминалы и пр. — стали элементами, входящими в системы сквозной цифровизации предприятий, куда также включены smart-инфраструктуры бухгалтерий, отделов продаж, дизайн-студий и других подразделений компаний.

Россия наряду с другими странами подхватила данный тренд. Так, еще в 2018 году Правительство России подготовило дорожную карту по совершенствованию законодательства и устранению административных барьеров для обеспечения снятия ограничений на работу «умных» фабрик.

«Умные» фабрики: плюсы и минусы

[ + ] Широкие возможности оптимизации производства и последующих действий с созданным товаром, а также бизнес-процессов в компании, что приводит к заметному улучшению финансовых показателей и в целом имеет мощный мультипликативный эффект: например, снижение рисков приводит к улучшению условий страхования и т.д.

[ – ] Каждая «умная» фабрика — штучное решение, поэтому стоит недешево, требует реинжиниринга как производственных мощностей, так и управленческих процедур, а также бизнес-процессов. Также будут нужны инвестиции в обучение и развитие персонала, причем на всех уровнях.

[ +—] В условиях санкций развивать индустрию 4.0 сложнее, чем раньше — российский рынок блокирован и от оборудования ключевых поставщиков, и, что важнее, от значительной части глобальной экспертизы, которую поставщики из других регионов мира: китайские, бразильские и др. — в полном объеме заменить пока не могут.

«Сейчас, когда возможности экспорта ограничены, некоторым предприятиям придется сокращать объемы производства, что отрицательно скажется на прибыли. В таких условиях в интересах заводов снижать себестоимость, а «умные» фабрики как раз нужны для оптимизации технологии и производства».  Владимир Захаров Генеральный директор компании Datana (входит в группу «Ланит»)