Facebook станков
«Индустрия 4.0» — тема модная, подкрепленная красивыми цифрами от ведущих аналитических агентств. «Умные» фабрики, безусловно, будущее производственных предприятий, не слишком далекое. Но шагнуть в него сразу — просто только на словах. Чтобы дойти до этого будущего, которое нам пророчат эксперты, когда машины начнут взаимодействовать с машинами, нужно сначала что-то сделать с настоящим. А настоящее таково, что 90% отечественного производственного оборудования не мониторится и не передает никакой информации о своей работе. Причем средняя загрузка станков с ЧПУ в России колеблется от 30 до 50%, и мало кто располагает объективными данными, чтобы определить, почему самый главный показатель на производстве столь низкий и как с этим бороться.
Любое строительство начинается с фундамента. В строительстве интеллектуального производства фундаментом является система мониторинга работы оборудования и персонала (MDC). Без этого дальнейшая автоматизация производства будет напоминать сооружение дома на болоте. Производственным компаниям нужно научиться получать от машин максимально возможный объем информации, потому что системы управления производством (MES) требуют объективных сведений от самих машин и не могут работать эффективно, основываясь на интуиции и приблизительных данных от персонала. Именно это является сейчас основной ИТ-задачей для российских предприятий, что связано не только со стратегией построения «Индустрии 4.0», но и с необходимостью борьбы за эффективность и наращивание объемов на имеющихся мощностях. Одновременно снижая себестоимость продукции, чтобы иметь деньги для обновления инфраструктуры.
Профили станков
Предприятие должно подключить к промышленному Интернету все, что можно. Начать мониторить, получать достоверные данные в автоматическом режиме и принимать управленческие решения, оперируя имеющейся информацией. На рынке уже есть примеры как западных, так и отечественных систем мониторинга. Они позволяют контролировать использование и загрузку оборудования, оценивать производственные потери, выявлять причины неэффективной эксплуатации техники, собирать и анализировать диагностическую информацию, выявлять на ее основе предотказные состояния, планировать техническое обслуживание и прогнозировать расход запчастей и материалов. Российские производственники отдают предпочтение отечественным разработкам, поскольку они заточены под потребности наших предприятий. В частности, интегрируются со всеми верхнеуровневыми системами управления предприятием (ERP, MES), совместимы с любым оборудованием в отличие, например, от собственных систем производителей станков и роботов.
Это, по сути, работает как локальная социальная сеть — своеобразный Facebook станков, где у каждого станка есть свой профиль, обновляемый в режиме реального времени. На основе данных из реального Facebook сейчас строятся целые бизнесы. Стоит ли говорить о том, какие перспективы открываются для производства при использовании данных, полученных со станков? Анализ этих сведений, как считают сами производственники, может способствовать сокращению поломок оборудования, внезапных простоев, внепланового техобслуживания, сбоев в управлении цепочками поставок.
Если конвертировать все вышеперечисленное в деньги, то, согласно усредненной оценке, при повышении эффективности промышленных мощностей крупного российского завода с парком в 500 станков только на 10% за счет подключения оборудования к «Интернету вещей» выручка предприятия достигнет примерно 730 млн рублей в год. Если все российские станки с ЧПУ оснастить системами мониторинга, увеличивающими производительность оборудования в среднем на 25%, ежегодный суммарный эффект может превысить 657 млрд рублей.
Реализованные кейсы доказывают это. К примеру, в нашей практике есть кейс, когда заказчик сэкономил 100 млн рублей только за первые 8 месяцев после того, как подключил свои станки к сети и начал анализировать информацию, поступающую с них: сколько они работали, сколько простаивали, каковы были причины простоя, какова эффективность сотрудников, работающих на станке, и т. д. Серия правильных управленческих решений на основе собранной информации позволила повысить производительность предприятия настолько, что отпала необходимость в закупке дополнительных иностранных станков, а это, в свою очередь, сэкономило еще несколько миллиардов рублей, которые могут быть направлены на дальнейшую модернизацию производства. Когда у тебя есть вся необходимая и объективная информация, правильное решение принять легко.
Линейка и калькулятор для управления производством
Системы класса MDC уже прочно утвердились на передовых мировых производствах и работают в тесной связке с MES-системами. В большинстве своем на таких производствах резкий скачок эффективности уже произошел, и сейчас сокращение себестоимости продукции на 1–2% там уже считается победой. В России же мы в ожидании этого скачка, потенциал повышения эффективности для разных предприятий оценивается в 10–40%. Чтобы его совершить, не нужны огромные инвестиции — только объективная информация и верные управленческие решения. Нужен переворот не в информационных технологиях, у нас уже все (ну или почти все) для этого есть. Необходим переворот в головах людей, ответственных за повышение эффективности производства. И это уже происходит.
Общаясь с руководителями из разных отраслей, могу отметить, что наиболее успешными становятся те компании, которые подходят к управлению производственными процессами с линейкой и калькулятором, заявляя, что невозможно управлять тем, что нельзя измерить. Здесь вопрос возникает в скорости получения, качестве и объективности данных. Сегодня на многих предприятиях основным источником информации о производственном процессе является мастер цеха, передающий сведения дальше по цепочке, а данные для управленческого звена доходят в лучшем случае через пару дней. При этом на каждом этапе трудно избежать субъективизма, человеческого фактора. MDC-система позволяет видеть объективную картину целиком, то есть, образно говоря, и является линейкой и калькулятором.
Перспективы развития MDC
Сейчас усилия разработчиков систем мониторинга на российском производстве сосредоточены на двух направлениях.
Во-первых, расширение функционала систем мониторинга. Продвинутые системы умеют проводить вибро- и теплодиагностику станков. Вибродиагностика обеспечивает выполнение виброакустического контроля механизмов оборудования, в состав которого входят части, совершающие вращательные движения. Это позволяет предотвращать столкновения подвижных узлов для раннего выявления дефектов. Задачи диагностики температурных режимов заключаются в измерении общего уровня температур, защите от перегревов, диагностике для планирования ТОиР.
Во-вторых, это превращение систем мониторинга в комплексные решения, тесно срощенные с технологиями искусственного интеллекта, способными работать как цифровые советчики, в основе которых — статистическое моделирование конкретных устройств. Их задача — анализировать данные, накопленные за предыдущие периоды, и накладывать их на загруженные экспертные знания в какой-либо области, и на такой основе прогнозировать показатели, а в дальнейшем и давать рекомендации. Это может значительно повысить эффективность принимаемых решений и, как следствие, прибыльность производства.
К примеру, в дискретном производстве интеллектуальные системы подобного класса, основываясь на накопленных данных (технические параметры заготовки, процесс обработки, расход инструмента, материалов), могут давать рекомендации по качеству конечной продукции, энергоэффективности, ремонту и техническому обслуживанию, производительности труда.
Что тормозит IIoT в России
Очевидных препятствий для IIoT в России нет. У нас есть системы мониторинга отечественной разработки, есть понимание того, что их внедрение — первый шаг на пути к автоматизации, есть руководители, осознающие важность достоверной и полной информации при движении по этому пути. Да, но есть отговорки, такие как устаревшее оборудование и заводы, где пока про «Интернет вещей» и не слышали. Но это лишь отговорки, а не препятствия. Поставить систему мониторинга можно практически на любой станок, при незначительной доработке даже на станок без ЧПУ. Не хватает, пожалуй, только двух вещей: импульса извне, чтобы осознание превратилось в действие, и трансформации восприятия систем мониторинга на предприятии.
Этот импульс уже получили государственные предприятия вместе с инвестициями на техническое перевооружение в рамках целевой госпрограммы. Именно с их стороны сейчас наблюдается повышенный интерес к системам мониторинга на производстве, и первые кейсы мы видим в сфере ОПК.
Импульсом для негосударственных производств может стать успешный опыт первых, который сейчас накапливается. Частные предприятия будут готовы инвестировать в системы мониторинга, когда у них появятся конкретные цифры и примеры того, как на основе MDC построить современное эффективное цифровое производство.
Что касается трансформации восприятия систем мониторинга на предприятии, этот процесс куда более долгий и сложный. Новая цифровая индустрия требует воспитания у людей, работающих на заводах, совершенно иного сознания. И руководство, и работники должны мыслить понятиями эффективности. Тогда система мониторинга не будет восприниматься как инструмент контроля, а превратится в инструмент, используя который, сотрудник сможет управлять своим заработком. Например, после установки системы мониторинга на одном небольшом частном предприятии текущий объем заказов стал выполняться в две смены, а не в три, как раньше. Освободившееся производственное время было загружено новыми заказами, вырос доход предприятия и сотрудников. То есть когда мы говорим о внедрении системы мониторинга, мы не ведем речь просто о внедрении очередного ИТ-решения, мы подразумеваем перестройку корпоративной культуры предприятия. Facebook станков — это вызов управленческим качествам руководителей.
Павел Растопшин,
управляющий директор компании
«Цифра» (входит в ГК «Ренова»)
Опубликовано 29.03.2018