Индустрия 4.0: мир связанных «умных» предприятий и производственных экосистем

Денис Хитрых, АО «КАДФЕМ Си-Ай-Эс»,
директор Центра исследований и разработок, директор по маркетингу

Введение

Сегодня рост производительности и сокращение потерь в производственной системе возможны только за счет широкого применения в производстве новых материалов, внедрения технологических инноваций, таких как 3D­печать и дополненная реальность, использования автономных роботов и «умных» датчиков, а также моделирования полного цикла операционных и производственных процессов. Благодаря Интернету вещей (IoT) произошел сдвиг в сторону экономики, которая основана на информации. И, по мнению бывшего главы корпорации Intel Брайана Кржанича, большие данные (Big Data) и глубокая аналитика (Deep Analytics) становятся главными драйверами роста и новым ресурсом для экономики, позволяя создавать более выгодные цифровые цепочки поставок, организовывать эффективные производственные процессы и формировать новые производственные экосистемы на границе различных отраслей промышленности. Чтобы полностью реализовать возможности современных методов анализа данных и передовых производственных технологий, необходимо объединить их и создать более сильную и гибкую производственную структуру, известную как «Умное производство/Умная фабрика», или «Производство 4.0».

Многие компании, являющиеся лидерами в своих отраслях промышленности, уже используют элементы умной фабрики для повышения эффективности планирования и составления графиков технического обслуживания на основе данных, поступающих с производства в режиме реального времени. Однако настоящая умная фабрика  — это нечто большее. Это отдельная экосистема, границы которой выходят за пределы предприятия. На мой взгляд, в ближайшее время полноценные экосистемы будут представлять собой не только отдельные предприятия, но и целые отрасли промышленности. Стратегии, созданные исключительно в контексте индустрии компании, подвергнутся серьезным испытаниям. Традиционные подходы, такие как отслеживание маневров конкурентов, будут становиться всё менее полезными, а цифровые платформы, позволяющие цифровым игрокам легко перемещаться сквозь границы индустрий и секторов, уничтожат традиционные модели бизнеса. В этих условиях компании­новаторы, используя искусственный интеллект и другие инструменты, получат практически неограниченный охват потребителей и построят совершенный уровень обслуживания производимой продукции.

Цифровизация промышленности даст новый импульс концепции непрерывного совершенствования и робастного управления технологическими процессами, которые лежат в основе так называемого бережливого производства. Сегодня с применением точных математических моделей прогноза спроса отпадает необходимость в управлении складскими запасами, и компании способны выпускать продукцию практически на заказ. А с внедрением предиктивного ТОиР эксплуатационная готовность оборудования приблизится к 100%. Кроме того, благодаря цифровым технологиям и Интернету компании смогут интегрировать собственные процессы с процессами поставщиков и клиентов. В итоге можно будет делать точные прогнозы относительно того, какие дополнительные опции или улучшения ожидает от товара реальный потребитель.

Автоматизация промышленного предприятия

Автоматизация всегда считалась наиболее перспективным направлением в развитии промышленного производства. Освобождение человека от непосредственного участия в производственных процессах и высокая концентрация основных операций существенно улучшают условия труда и общие экономические показатели деятельности предприятия. Как правило, автоматизация обеспечивает наибольший эффект в производствах с массовым выпуском продукции и с трудоемкими технологическими процессами. Сегодня существует множество компьютерных систем для автоматизации производства, которые можно отнести к трем различным классам (А, B и С). К классу A относятся системы управления технологическими объектами и процессами, классу B — системы подготовки и учета производственной деятельности предприятия, классу C — системы планирования и анализа его производственной деятельности. Первыми были разработаны системы класса A, основной функцией которых является материальный учет. Объектами контроля и управления таких систем выступают технологическое оборудование, датчики, исполнительные устройства и различные механизмы. Классическими примерами систем класса A являются SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) — диспетчерский контроль и накопление данных и АСУ ТП — автоматизированные системы управления технологическими процессами.

На следующем этапе автоматизации промышленного предприятия появились системы планирования производственных или материальных ресурсов. Они относятся к классу В. Для них были разработаны стандарты MRP (Material Requirements Planning) и MRP II (Manufacturing Requirements Planning). Основная цель концепции MRP заключалась в минимизации издержек, связанных со складскими запасами. В основе этой концепции лежит понятие ВОМ (Bill Of Material — спецификация изделия), отражающее зависимость спроса на сырье, полуфабрикаты и другие продукты от плана выпуска готовой продукции. К системам класса B относятся MES (Manufacturing Execution Systems) — система управления производством, MRP (Material Requirements Planning) — система планирования потребностей в материалах, MRP II (Manufacturing Resource Planning) — система планирования ресурсов производства, CAD (Computing Aided Design) — автоматизированная система проектирования, CAM (Computing Aided Manufacturing) — автоматизированная система поддержки производства, CAE (Computing Aided Engineering) — автоматизированная система инженерного анализа, PDM (Product Data Management) — автоматизированная система управления данными, MIS (Management Information System) — информационная система управления, СRM (Customer Relationship Management) — система управления взаимоотношениями с клиентами) и др.

Наиболее популярным видом корпоративных информационных систем являются системы стандарта ERP (Enterprise Resource Planning) — планирование ресурсов предприятия. В основе ERP лежит принцип создания единого хранилища данных (депозитария), содержащего всю информацию, накопленную предприятием в процессе ведения бизнеса: финансовую информацию, данные, связанные с производством, управлением персоналом и пр. Стандарт ERP позволил объединить все ресурсы предприятия и повысить эффективность управления ими.

Самый последний из стандартов систем управления предприятием — CSRP (Customer Synchronized Resource Planning). Этот стандарт, помимо всего прочего, охватывает взаимодействие с клиентами, поддержку заказчика на местах и т.д. Таким образом, стандарт CSRP включает полный жизненный цикл изделия — от проектирования изделия по требованиям заказчика до гарантийного послепродажного обслуживания, что отвечает требованиям умного предприятия (фабрики) в рамках концепции Индустрии 4.0. Сейчас на рынке присутствует более 500 систем класса MRP­ERP (среди них SAP, Oralce и др.). И развитие этого рынка идет очень быстрыми темпами. Опыт зарубежных промышленных компаний показывает, что этап выбора системы управления предприятием является одним из самых важных этапов автоматизации и цифровизации производства. Любой проект в области автоматизации предприятию следует рассматривать как стратегическое вложение средств, которое должно окупиться за счет усовершенствования управленческих процессов, повышения эффективности производства и сокращения издержек.

Концепция умной фабрики

Четвертая промышленная революция связана прежде всего с созданием так называемых цифровых заводов (или умных фабрик, умного производства) на основе технологий промышленного Интернета вещей, трехмерной печати металлом на основе цифровых моделей (аддитивное производство), комплексной роботизации производства и аналитики больших данных (Big Data). Умные производственные системы совмещают в себе два уровня интеграции: во­первых, вертикальную интеграцию в единую сеть всех операций внутри предприятия по стадиям производства, во­вторых, горизонтальную интеграцию предприятия с поставщиками и заказчиками в цепочки поставок любого географического охвата (supply chain). А трехмерная печать (3D­печать) позволяет быстро запустить в производство небольшие партии продуктов или изготовить отдельные детали со сложным дизайном, разработанным с применением технологий топологической оптимизации.

Умная фабрика представляет собой новую ступень, переход от более традиционной автоматизированной к полностью подключенной и гибкой системе, которая для обучения и адаптации к новым требованиям использует непрерывный поток данных из подключенных операционных и производственных систем. Для управления производством и техническим обслуживанием, для отслеживания ресурсов, создания цифровых двойников производственного оборудования и других видов деятельности всей производственной сети в рамках единой системы настоящая умная фабрика интегрирует все данные о физических объектах, производственных процессах и человеческих ресурсах. В результате выстраивается более эффективная и гибкая производственная система (smart production system), где все элементы (станки, сборочные линии, складские, логистические и иные модули) объединены в одну коммуникационную сеть для обмена данными между собой. Это позволяет оперативно вносить улучшения во все стадии производственного цикла, снижать производственные издержки и сокращать потери от простоя оборудования, оптимизировать управление цепочками поставок и гибко реагировать на любые новые запросы потребителей. Всё это вместе несет потенциал усиления позиций компании на конкурентном рынке.

Рассмотрим основные черты умной фабрики, которые делают ее существенно отличной от традиционного промышленного предприятия. Во­первых, на умной фабрике каждая единица оборудования способна к самостоятельной настройке параметров производства в ходе взаимодействия с другим оборудованием, подключенным к общей сети. Во­вторых, это всесторонняя визуализация производственных процессов, позволяющая устанавливать четкие причинно­следственные связи при мониторинге каждой стадии производства, быстро обнаруживать проблемы и устранять их. В­третьих, продвинутая аналитика позволяет умной фабрике персонализировать предложение. Образцом совершенства в этом служит компания Amazon, которая использует средства продвинутой аналитики для автоматического анализа большого объема данных.

В настоящее время весь комплекс инновационных технологий, лежащих в основе концепции умной фабрики, освоен лишь рядом крупных международных компаний, например немецкой Siemens в части производства контроллеров Siamatic на заводе в г.Амберг. Этот завод представляет собой полностью автоматизированное производство, где каждый компонент связан друг с другом и заказчиком посредством Интернета, а все производственные процессы контролируются единой информационной системой. Компания Siemens производит целый набор контроллеров различного функционального назначения, с возможностью кастомизации под требования заказчика. В производстве задействовано свыше 1,6 млрд компонентов для более чем 50 тыс. различных конфигураций контроллеров. Сложная цепочка поставок усложняет процесс производства и требует надежной синхронизации и взаимодействия всех потоков: материального (сырья, материалов, комплектующих, деталей и сборочных единиц, готовой продукции), информационного и финансового.

Возможно, самая важная особенность умной фабрики — это подключенность. Для генерирования данных, необходимых для принятия решений в режиме реального времени, умные производства требуют наличия связей между основными процессами и объектами. На действительно умной фабрике оборудование оснащено интеллектуальными датчиками, поэтому системы могут непрерывно получать наборы данных как из новых, так и из традиционных источников, обеспечивая постоянное обновление данных и отражение текущих условий. Интеграция данных из производственных и коммерческих систем, а также информации, поступающей от поставщиков и клиентов, позволяет получить целостное представление о процессах, происходящих в цепочке поставок и по восходящей, и по нисходящей, что повышает общую эффективность производственной сети. Компания Siemens широко использует для этих целей так называемые RFID­метки, которые позволяют идентифицировать все комплектующие, что существенно упрощает процессы логистики и инвентаризации.

Технологии Индустрии 4.0 также позволяют улучшить операционную деятельность компаний. На некоторых стадиях цепочки добавления стоимости, таких как планирование, оценка и подготовка ресурсов, создание продукта, различные связи между физическим миром и цифровым и цифровым­физическим могут помочь трансформировать планирование, инженерное обеспечение и оперативное управление производством. На умной фабрике, работающей по технологиям Индустрии 4.0, используются технологии, связывающие физический мир с цифровым (дополненная реальность, датчики и элементы управления, носимая электроника, Интернет вещей), с помощью которых отслеживается прогресс и сам процесс производства, осуществляется контроль качества и управление жизненным циклом оборудования и многое другое.

Возможности цифровизации производства

Умное производство можно организовывать различными способами — как в рамках, так и за рамками заводского помещения. Кроме того, существует множество вариантов использования цифровых и промышленных технологий в зависимости от конкретных нужд компании. Компания Deloitte определила набор тех передовых технологий, которые облегчают движение потоков информации между физическими и цифровыми объектами [3]. Эти технологии служат основой для цифровой сети поставок и создают новые возможности для оцифровки производственных процессов. В приведенной таблице представлен ряд ключевых производственных процессов умной фабрики, а также примеры того, как с помощью различных цифровых и промышленных технологий можно осуществить оцифровку основных процессов производства.

Возможности цифровизации производства [3,4]

Масштабирование умного производства

Привлечение инвестиций в умное производство должно начинаться с представления о конкретных преимуществах и возможностях цифровой трансформации. По мере цифровизации горизонты возможностей расширяются и появляются новые преимущества. При этом производители могут начать процесс трансформирования с любого уровня, например с одной единицы оборудования. Как только технология будет освоена, решение можно масштабировать на другие производственные активы, затем — на отдельные производственные линии и, наконец, на всё предприятие или сеть предприятий (рис. 1). Индивидуальный подход к проработке каждого сценария и ситуации гарантирует, что создаваемая умная фабрика будет отвечать потребностям предприятия.

Рис. 1. От цифровизации одного актива до сети связанных умных предприятий и производственных экосистем [4]

Кроме того, надо понимать, что запуск умного производства требует больше, чем просто набора подключенных и связанных друг с другом активов. Производителям необходимы средства хранения, управления, анализа и обработки собранных данных. А также соответствующие человеческие ресурсы — квалифицированные специалисты. Проблемы с кадрами существенно затормозят процесс внедрения новых технологий и их адаптации под нужды предприятия.

Масштабирование послепродажного обслуживания — прогнозный ТОиР

После разработки, изготовления, отгрузки и продажи продукта существует как минимум три способа использования технологий Индустрии 4.0 для дальнейшей поддержки продукции. Например, прогнозное ТОиР и удаленный мониторинг оборудования позволяют сократить на 30­40% простои оборудования и, как следствие, существенно увеличить коэффициент технической готовности. Модель прогнозного ТОиР особенно актуальна для отраслей, где используется крупное и дорогостоящее оборудование, например в горнодобывающей промышленности. Внедрение автоматизированной системы мониторинга технического состояния горного транспорта (многотонных карьерных самосвалов, бульдозеров, экскаваторов и пр.) позволяет не только отслеживать и отображать информацию о месте и параметрах работы техники, но и дистанционно выявлять и предупреждать неисправности и отказы, оптимизировать режимы работы техники, а также осуществлять предиктивное обслуживание. Например, компания Siemens в рамках пилотного проекта оборудовала карьерные самосвалы БелАЗ специализированными IoT­устройствами сбора данных, которые непрерывно передают информацию о состоянии самосвала и его агрегатов в облачную платформу. Для компаний, эксплуатирующих карьерную технику, это решение позволяет перейти от технического обслуживания по пробегу к интеллектуальному предиктивному обслуживанию, снизить расходы на ремонт, уменьшить простои оборудования, снизить потери руды и стабилизировать качество.

Приведем еще один пример. Компания Schneider Electric столкнулась с тем, что из­за постоянных поломок паровой турбины мощностью 110 МВт специалистам ее сервисного отдела приходилось раз за разом выполнять техническое обслуживание этой турбины. Понимая, что технические специалисты работают с «симптомами» и не устраняют первопричины регулярных поломок, в Schneider Electric решили проверить данные технического обслуживания и эксплуатационные данные, собранные за год эксплуатации турбины. Анализ больших данных позволил инженерам Schneider выявить первопричину регулярных поломок турбины, связанных с недостатками в проектировании системы тепловых расширений (СТР) паровой турбины. Нарушения в работе СТР приводили к возникновению дефектов проточной части и подшипников турбин, проявляющихся в повышенной вибрации подшипников и повышенных значениях относительных расширений роторов. По оценкам компании, благодаря профилактическому техобслуживанию потенциальная экономия насчитывает миллионы долларов и значительно сокращается время простоя оборудования.

Преимущества умной фабрики

Решение о том, как начать или расширить строительство умной фабрики, зависит от конкретных потребностей компании. Причины могут быть разными, и обобщить их довольно сложно. Тем не менее можно отметить, что развитие умного производства помогает решать самые разнообразные вопросы, связанные с повышением эффективности работы оборудования, улучшением качества выпускаемой продукции, снижением расходов и многим другим. Усовершенствования по этим и другим направлениям в конечном счете способствуют ускорению выхода продукции на рынок и повышают рентабельность производства.

Каждый компонент умной фабрики генерирует огромные массивы данных. Анализ этих данных позволяет выявлять проблемы в производительности оборудования, которые могут потребовать некоторой корректирующей оптимизации. Подобная самокоррекция — это отличительная черта умной фабрики и ее существенное преимущество перед традиционным производством. Самооптимизация, характерная для умной фабрики, позволяет более оперативно прогнозировать и выявлять динамику ухудшения качества, а также помогает находить конкретные причины, связанные с человеческим фактором, оборудованием или окружающей средой. Способность умной фабрики прогнозировать будущие результаты на основе ранее полученных данных и данных, поступающих в реальном времени, может увеличить время безотказной работы, а также предотвратить проблемы с безопасностью. В систему умной фабрики производители могут интегрировать, к примеру, технологию цифровых двойников, получая возможность оцифровывать операции и выходить за рамки автоматизации и интеграции на уровень возможностей прогнозирования.

Умная фабрика может также принести ощутимую пользу для обеспечения охраны труда и экологической устойчивости. Эксплуатационная эффективность, обеспечиваемая умной фабрикой, приводит к сокращению негативного воздействия производства на экологию, по сравнению с обычным производственным процессом, и в целом способствует большей экологической устойчивости. Более высокая степень автоматизации производственных процессов сокращает вероятность человеческой ошибки в различных ситуациях, включая несчастные случаи на производстве.

Наконец, наиболее важная черта умной фабрики — это гибкость, которая предоставляет производителям множество вариантов использования цифровых и промышленных технологий в зависимости от конкретных нужд компании. Гибкость позволяет умной фабрике адаптироваться к изменениям графика и самого продукта с минимальным вмешательством (рис. 2).

Рис. 2. Пять ключевых особенностей умной фабрики [3]

Все эти функции обеспечивают производителям большую прозрачность в отношении их активов и систем и позволяют им справляться с некоторыми проблемами из тех, с которыми сталкиваются более традиционные производственные структуры, что в конечном счете приводит к повышению производительности и более оперативному реагированию на колебания условий со стороны поставщиков и клиентов.

Заключение

Несмотря на наличие трудностей при переходе от традиционного производства к умному, нет сомнений в том, что изменить существующие бизнес­модели и принять концепцию умной фабрики предстоит всем современным игрокам. С каждым годом технологии Индустрии 4.0 будут все больше проникать в производственные процессы и цепочки поставок. Но, чтобы цифровая трансформация производства принесла плоды в кратчайшие сроки, руководство компании должно лично контролировать процесс преобразования компании. Преобразовать структуры, бизнес­процессы, внедрить новейшие информационные технологии удастся только в том случае, если CEO личным примером будет демонстрировать правильное отношение к переменам.

Путь к реализации концепции умной фабрики также невозможен без четкого понимания способов, с помощью которых информация может передаваться из физического мира в цифровой и наоборот. Поэтому трудно переоценить важность взаимосвязи информационных и операционных технологий при цифровизации производства!

Литература:

1. Смородинская Н.В., Катуков Д.Д. Ключевые черты и последствия индустриальной революции 4.0 // Инновации. 2017. №10 (228). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/klyuchevye­cherty­i­posledstviya­industrialnoy­revolyutsii­4­0.
2. Кулагин В., Мефферт Ю., Сухаревски А. Digital@Scale: Настольная книга по цифровизации бизнеса. М.: Интеллектуальная литература, 2019.
3. Deloitte, The smart factory: Responsive, adaptive, connected manufacturing, 2017. URL: https://www2.deloitte.com/content/dam/insights/us/articles/4051_The­smart­factory/DUP_The­smart­factory.pdf
4. Умная фабрика: быстро откликающееся, адаптивное, подключенное производство. Перевод. Краснова А.А., АО «КАДФЕМ Си­Ай­Эс»,