НефтеТрансСервис: IoT-решения Yandex Cloud для промышленного бизнес-анализа
Партнер превращает данные в бизнес-информацию
GlowByte разрабатывает и внедряет аналитические решения для ведущих сегментов бизнеса в сфере Business Intelligence и Big Data. Для банков компания создает системы отчетности и кредитного скоринга, для телекома и ритейла оптимизирует работу с клиентами, для промышленности готовит систему аналитики из области промышленного интернета вещей т. д. В штате GlowByte больше 1300 консультантов.
Внедряем интернет вещей в вагоноремонтное предприятие
Новым клиентом GlowByte стала транспортная группа НефтеТрансСервис, которая занимается железнодорожными перевозками нефтепродуктов. У управляющей компании есть курс на цифровизацию. Они обратились к GlowByte для проведения исследовательского проекта: нужно было проверить, может ли автоматический сбор и анализ данных с применением IoT-технологий помочь подразделению, которое занимается ремонтом вагонов, работать лучше.
У клиента было несколько гипотез о том, какие задачи можно решить, если использовать аналитику данных:
выбирать оборудование для модернизации в первую очередь на основании его доступности,
обнаружить нарушения производственного процесса,
прогнозировать снижение качества работы оборудования или его отказы.
По итогам проекта нужно было понять, какие гипотезы дают результат и заслуживают масштабирования на всю компанию, а какие — нет.
Для пилотного проекта выбрали производственную площадку под Рязанью. Систему решили сначала настраивать на двух ремонтных станках. Данные об использовании этого оборудования раньше записывались вручную в бумажных журналах (например, время выполнения разных операций со станками и данные о состоянии оборудования). Эти данные было очень сложно обрабатывать. Клиент хотел автоматизировать процесс сбора и анализа информации.
Облако — оптимальная среда для исследовательских проектов
Техническое решение состояло из двух частей: аппаратной и программной. Также нужно было настроить интеграцию с IaaS-решением от Яндекса, которое уже использовал клиент. Клиент и партнер выбрали Yandex Cloud, потому что на этой облачной платформе совместимы все части проекта.
Аппаратную часть — промышленные контроллеры и шлюз данных — предоставила компания Moxa, партнер Yandex Cloud. Программной частью занималась компания GlowByte. Они выбрали облачное PaaS-решение, потому что для небольшого исследовательского проекта нужно было быстро развернуть всю инфраструктуру.
Во время реализации проекта партнеру понадобилось создать временный буфер пришедших сигналов. Благодаря тому, что использовались гибкие сервисы Yandex Cloud, ему не пришлось разворачивать и настраивать отдельный сервис очередей — он связал поток информации и настроил буфер за счет нескольких настроек сервисов IoT Core и Message Queue. Разработчикам нужно было уделять особое внимание отказоустойчивости оборудования: станков, контроллеров для сбора сигналов и шлюза передачи данных. Команда партнера столкнулась с физическими аспектами работы промышленного оборудования — нужно было учитывать особенности электропитания, риски отказа и замены отдельных аппаратных компонентов и т. д.
От гипотез к действию
Проект был исследовательский, поэтому результатом стала описательная аналитика процессов. Для анализа данных и визуализации использовали сервис Yandex Datalens. К каким выводам пришли:
обнаружили нарушения в производственном процессе и скорректировали работу,
нашли резерв производственных мощностей (клиент предполагал это и раньше, но теперь у него были данные, чтобы доказать гипотезу) и спланировали капремонт оборудования без остановок производства,
выявили много коротких, но частых простоев станков и учли это при расширении программы обслуживания.
Это помогло проверить изначальные гипотезы клиента и убедиться, что цифровая бизнес-аналитика может быть полезна. GlowByte и клиент собираются продолжать сотрудничать. В планах внедрение того, что уже отлажено, в повседневные процессы на большем количестве оборудования, а также проверка еще ряда гипотез. Проект продолжается, и на ближайшее время команда будет сфокусирована на подключении дополнительного оборудования и обеспечении отказоустойчивости системы. Другие перспективы:
собрать данные для построения цифрового следа обработки изделия от начала до конца производственного процесса,
обогатить систему информацией из ERP и интегрировать с системой внутризаводской логистики,
создать на базе этой системы продукт, который можно будет внедрить на похожих предприятиях.