Концепция цифровизации производства и, шире, его цифровой трансформации реализуется в различных компаниях уже более 20 лет. Именно на цифровизацию обращают внимание, когда недоступны или дороги классические способы повышения операционной эффективности и объема производства. В каком-то смысле она становится средством выжимания эффективности из имеющихся активов при условии, что доступен способ пристального наблюдения за ними (телеметрия) и оперативного электронного управления (телемеханика).
Поэтому держатели цифровых решений обращают внимание именно на те варианты, которые:
- дают видимый эффект при сравнительно небольших вложениях;
- приемлемым образом встраиваются в рабочий процесс;
- не требуют капитального дооснащения или модернизации производственных линий, что влечет за собой высокие капитальные затраты и длительные сроки реализации проектов.
Выбор проекта, как правило, обусловливается наличием проработанного предложения от поставщика, удачного примера внедрения на рынке или очевидной необходимостью оптимизации отдельного процесса. Среди таких решений привычными стали системы производственной отчетности, мониторинга оборудования в реальном времени и цифровые помощники. При таком подходе как у опытных эксплуатантов цифровых решений для производства, так и у тех, кто только рассматривает варианты, возникает вопрос о том, как сделать внедрение и использование этих решений правильным и избежать проблем, связанных с разрастанием, развитием и усложнением IT-средств.
Возможности цифрового производства.Мы полагаем, что существует набор возможностей, которые раскрываются и развиваются одновременно при правильной организации цифровой трансформации производства и конфликтуют друг с другом — при неправильной. Сами возможности поддерживаются возникающими технологиями обработки данных, такими как продвинутые базы данных или модели искусственного интеллекта (ИИ). Видим мы эти возможности следующим образом:
- формирование цифрового следа,
- анализ цифрового следа,
- прозрачность ключевых параметров процессов,
- автоматизация рутинных действий,
- поддержка нерутинных решений,
- открытость инноваций,
- сохранение информационной и промышленной безопасности,
- оцифровка и предоставление опыта персонала
Цифровой след.Формирование и сохранение полного набора данных, целиком описывающего прохождение процесса, стало возможным благодаря развитию технологий больших данных. До этого приходилось ограничиваться данными небольшой глубины (как в большинстве систем SCADA), усредненными до одной минуты показателями (как во многих системах управления производственными процессами (Manufacturing Execution Systems) — MES-системах) или сохранением ограниченного числа тегов. Полный цифровой след открывает возможности для анализа состояния процесса в любой момент времени в прошлом и обобщений этого анализа, выражающихся в непрерывных улучшениях и автоматизации решений.
Анализ цифрового следа.Сохранение данных о процессе «на всякий случай» не является самоцелью. Реальную пользу приносят последующий анализ этих данных и выводы из него, а для этого необходимы инструменты. Их можно разделить на две группы: 1) используемые для изучения отдельной ситуации без понимания на входе того, какие данные и как должны быть представлены (например, при разборе нештатной ситуации, которая не случалась ранее); 2) те, для которых уже установлены списки показателей, алгоритмы их расчета и формат представления. Первая группа существенно расширяет функции подразделений, ориентированных на методы непрерывного улучшения и бережливого производства. Вторая группа обеспечивает прозрачность и оперативность предоставления показателей руководителям для повседневного и периодического контроля.
Прозрачность ключевых параметров.Ручной сбор показателей для производственных отчетов является сейчас объективной реальностью. Это создает риски ошибок, искажений и утраты компетенций обработки данных с уходом сотрудника. Однако при наличии хорошего покрытия производственного и смежных процессов цифровыми следами расчет ключевых показателей, в том числе оценок ресурса оборудования с учетом режимов работы, может быть автоматизирован, а каждая рассчитанная цифра – сверена с исходными данными.
Приведем пример со сменной отчетностью по производственной линии сухого способа производства цемента (рис. 1). Стандартный уровень автоматизации сырьевого, печного и помольного переделов позволяет представлять такой отчет в реальном времени, а начальнику производства своевременно реагировать на внеплановые отклонения ключевых показателей.