WebBNR_YII2021_RU_728x90_1021
11 - 2020

Производителям уже сейчас нужно перестраивать свою бизнес-модель

Цифровизация на наших глазах меняет облик промышленности, ломая барьеры устаревших производственных циклов и бизнес-моделей. Интернет вещей, облачные технологии и искусственный интеллект становятся обыденностью в самых разных областях, в том числе в промышленном производстве. Сергей Мартынов, директор по партнерским продажам в России Siemens Digital Industries Software, делится своими мыслями о том, как цифровизация повлияет на бизнес индустриальных компаний.

— Давайте для начала «расставим флажки»: отвечает ли компания Siemens в совместных проектах с партнерами исключительно за технологии? Или, приходя к своему клиенту, вы, в том числе, смотрите на бизнес­процессы, внедряете какие­то деловые практики?

— Конечно, основа нашего бизнеса — это разработка, производство и внедрение технологий для промышленной автоматизации и цифровизации производственных процессов. Однако, понимая сложность адаптации предприятий под новые технологии, компания уже в течение 10 лет развивает собственные консалтинговые практики. Сейчас мы предлагаем полный спектр консалтинговых услуг, которые позволяют нашим заказчикам гармонично трансформировать свои бизнес­процессы, исходя из опыта, понимания и лучших отраслевых практик, которые мы накопили за многие годы.

Siemens Digital Industries

В основе консалтинговых услуг лежит методология оценки уровня цифровой трансформации предприятия Siemens Lifecycle DNA. Благодаря накопленному опыту успешной реализации проектов по всему миру, методология позволила систематизировать более 210 бизнес­процессов и архитектурных решений с точки зрения best­in­class в отрасли. Опираясь на этот опыт, наши консультанты могут оценить уровень зрелости цифровых процессов заказчика, выявить слабые места, сформировать метрики, подготовить дорожную карту и предложения по цифровой трансформации. Таким образом, мы не только занимаемся технологиями для промышленной автоматизации и цифровизации производственных процессов, но и предлагаем полный спектр консалтинговых услуг в этой области.

— Что показывают ваши метрики в динамике? Как меняется готовность компаний, с которыми вы общаетесь, к цифровой трансформации? Ожидаете ли вы ускорение этой готовности, повышение открытости индустриальных производств к новым цифровым идеям?

— Сегодня мы наблюдаем два ключевых направления цифровой трансформации, которые по­своему реализуются на зарубежных и российских предприятиях. Зарубежные предприятия идут по пути автоматизации и цифровизации производственных процессов. Для них главное — автономность производства, возможность на многих этапах производственной цепочки обходиться без вмешательства человека. В качестве примера можно привести «умную фабрику» Smart Factorу концерна Audi, где «умные» тележки перемещаются по заводу, «общаются» между собой и сообщают на склады информацию о том, какие комплектующие им необходимы для поточно­постовой сборки автомобилей.

Другой пример — завод по производству средств промышленной автоматизации Siemens, где также обеспечивается малолюдность производства — фактически 70% процессов выполняются не руками человека, а машинами и различными средствами промышленной автоматизации.

Сергей Мартынов, 
директор по партнерским продажам в России Siemens Digital Industries Software

Сергей Мартынов,
директор по партнерским продажам в России Siemens Digital Industries Software

В российском машиностроении, ввиду отсутствия массового производства, которое требовало бы серьезной промышленной автоматизации, идут по пути цифровизации процессов разработки продукта и процессов его производства. Мы это называем моделеориентированным процессом подготовки производства, где современные технологии цифрового моделирования позволяют создать не только Цифровой двойник продукта, но и полностью обеспечить имитацию производственных процессов в виртуальном пространстве — начиная от пусконаладки деталей на станке и заканчивая моделированием сборочно­сварочных операций. За счет этого достигается сокращение сроков вывода изделия на рынок, повышается качество продукта, минимизируется брак при производстве.

Параллельно российские предприятия занимаются предиктивной аналитикой выхода из строя критически важного оборудования, мониторингом производственных процессов и логистики, диспетчеризацией и автоматизацией оперативного планирования. Появляется огромное количество данных, которые, во­первых, обеспечивают прозрачность и прослеживаемость производственных процессов, а во­вторых, создают эффективную систему принятия решений в области планирования, контроля качества и обеспечения надежности.

— Давайте поговорим о цифровых преобразованиях и о тех переменах, которые происходят на производстве в этом процессе. Что изменится в небольшом производстве, на уровне отдельного цеха, после того как цифровые преобразования будут в значительной мере реализованы?

— Ситуация с самоизоляцией заставила всех задуматься об обеспечении автономности работы инженерных и производственных подразделений. Под автономностью мы понимаем выведение действий человека из производственного процесса и передачу его функций машинам, роботам, умным устройствам. Этот процесс предполагает подключение машин и оборудования к платформе Интернета вещей и обеспечение их сетевого взаимодействия на базе машинного обучения и искусственного интеллекта. Внедрение данного набора технологий в производственный процесс обеспечивает переход к автономному взаимодействию производственного оборудования как на уровне отдельного цеха, так и по всей цепочке добавленной стоимости.

Еще год назад, когда мы рассказывали о технологиях Интернета вещей и приводили нашим заказчикам примеры «умных фабрик» Audi, Siemens и т.д., многие улыбались, мол, как это так, машины будут общаться между собой и запускать производственный процесс без участия человека? Но текущая ситуация заставила всех всерьез задуматься над переводом части технологических процессов в виртуальное пространство на уровень инженерных подразделений. Так, например, цифровые технологии позволяют уже сегодня разрабатывать управляющие программы для металлорежущего оборудования, роботизированных комплексов, автоматизированных линий и отрабатывать весь процесс в виртуальной среде. Это сокращает сроки и трудоемкость переналадок оборудования, минимизирует время физического присутствия рабочего на производстве и повышает качество производственного процесса в целом.

В период самоизоляции мы провели опрос наших заказчиков с целью узнать, как они трансформировали свои бизнес­процессы в связи с необходимостью удаленной работы. Практически все отметили тот факт, что буквально за два­три дня смогли перевести свои подразделения на удаленную работу без ущерба для производства. Это произошло благодаря тому, что процессы внедрения ERP/PLM­систем на многих передовых предприятиях уже завершены или подходят к своему завершению, а отстающие, понимая ценность базовых цифровых технологий, их активно догоняют.

Siemens

Сейчас промышленность будет по максимуму задействовать тот задел, который она накопила за последние 10­20 лет. Предприятия очень сильно модернизировались, появились роботы, станки с ЧПУ, автоматизированные линии и прочее умное оборудование. Этот задел сегодня будет использоваться по максимуму, в первую очередь для обеспечения автономности производственного процесса путем перевода всех технологических процессов на технологии их виртуальной пусконаладки.

— Вы упомянули, что многие ваши клиенты без проблем перевели производство на удаленную работу. Поясните, пожалуйста: речь шла о цехах или отделах разработки? Как сейчас выглядит такое производство?

— Речь шла об инженерных и финансово­экономических службах предприятия. Конечно, проще всего вывести из зоны производства тот персонал, который уже давно использует цифровые технологии: конструкторов, технологов, бухгалтеров, финансистов и пр. Но скажу честно: мы не ожидали, что и у промышленности получится это сделать настолько легко и быстро.

Разумеется, наша промышленность пока не может перейти на удаленную работу с дистанционным запуском производственного оборудования. Уровень автоматизации не позволяет. Требуется вручную ставить заготовки, готовить полуфабрикаты, заниматься обслуживанием складов и так далее — это целый комплекс технологических операций, который в российских реалиях невозможен без участия человека. Но есть примеры, где уже реализован полностью автоматизированный склад и полностью автоматизированный умный конвейер. Где на палету, которая перемещается на производстве по определенному циклу и логике, ставятся заготовки, и дальше эта палета уже сама перемещается по производству, сообщая тому или иному оборудованию, к которому она подъезжает, что нужно сделать в данном технологическом цикле. Это оборудование загружает управляющую программу из информационной среды, выполняет определенные операции, перегружает полуфабрикат обратно на палету и так дальше по всему технологическому циклу.

Я привел пример действующего производства Siemens, который нами позиционируется как фабрика будущего. Он является наглядной демонстрацией предприятия массовой кастомизации. Понятно, что эффективность вложений в автоматизацию обоснована массовостью выпуска продукции: чем больше объем производства при сохранении мелкопартийности, тем выше автоматизация. Однако особенность данного примера в том, что при большом объеме производства отмечается выпуск широкой номенклатуры изделий в небольших партиях. В день производится более 120 вариантов продукции, что влечет за собой более 350 переналадок оборудования, которые выполняются инженерными подразделениями в виртуальной среде без остановки производственного процесса. Несмотря на высокую автоматизацию, где 75% технологических операций оуществляется машинами без участия человека, на предприятии сохраняется то же количество персонала, что и 20 лет назад. Однако большая часть персонала переместилась на уровень инженерных подразделений для обеспечения быстрого планирования, контроля качества и наладки технологических процессов в виртуальной среде. Все это позволило обеспечить качество продукции в 11 DPM (defects per million) и вероятность отгрузки 99,5% продукции в течение указанного срока.

Эта история очень сильно перекликается с моделью мелкосерийного производства, что соответствует реалиями российского машиностроения, где мы отмечаем значительный тренд на автоматизацию. Активно идет модернизация станочного парка, внедряются роботы, устанавливаются дополнительные датчики, контроллеры, системы машинного обучения, промышленный Интернет вещей, системы оперативного планирования. Интеграция перечисленных выше технологий с технологиями виртуальной пусконаладки технологических процессов позволяет обеспечить переход на удаленное управление предприятием. Реализуя локальные задачи цифровизации в виде мониторинга состояния оборудования, контроля параметров качества технологических процессов, предсказательной диагностики оборудования, создания гибких производственных ячеек и т.п., предприятия, возможно, сами того не понимая, закладывают фундамент подобного перехода в будущем. Таким образом, удаленное управление производством на базе его Цифровых двойников уже не за горами. Те инженеры или рабочие, которые раньше обслуживали станки или оборудование, в будущем займутся виртуальной пусконаладкой и будут реже заходить в цех.

— Какие перемены увидят менеджеры, работающие на уровне предприятия, на уровне холдинга, — люди, которые гораздо чаще смотрят на цифры и диаграммы и гораздо реже бывают в цеху? Как, с их точки зрения, цифровизация скажется на производстве, которым они управляют?

— Сегодня многие предприятия начали собирать телеметрическую информацию с производственного оборудования и отслеживать состояние логистических процессов на производстве в режиме реального времени. Для руководства предприятий и холдингов это обеспечивает прозрачность производственного процесса: чем лучше мы понимаем, что у нас происходит в конкретный момент, чем раньше мы получаем факт возникновения нештатной ситуации на производстве, тем более объективным и оперативным становится процесс принятия решений. Появляющиеся в ERP/PLM/MES­системах элементы искусственного интеллекта начинают замещать рутинные действия человека, быстрее обрабатывать данные, формировать варианты решений в первую очередь для того, чтобы сделать систему принятия решений более быстрой и точной.

— То есть вы готовите людей к тому факту, что управлять производством в недалеком будущем станет искусственный интеллект, а начальники, вполне вероятно, потеряют свою работу?

— Нет, конечно. Будущие профессии — это смесь специализаций. Начальник, конструктор, технолог, специалист по закупкам, рабочий — все эти профессии в будущем будут совмещены в одном специалисте. При этом занятых меньше не станет, производимые изделия будут разбиваться на большее число проектов, люди станут отвечать за свою часть проекта от начала до конца. Искусственный интеллект высвободит рутинное время специалиста, что повлечет за собой естественное его вовлечение в другие технологические циклы. Например, уже сейчас средства математического моделирования позволяют создавать генеративные модели путем нажатия нескольких кнопок. Вы рисуете упрощенную геометрию детали, а система сама предлагает готовый дизайн, причем с учетом всех нагрузок, стойкости, долговечности, технологичности, которые вы хотите заложить в эту модель. Таким образом, конструктору уже не придется глубоко прорабатывать конструктивные особенности конкретных деталей, за счет чего он выйдет на уровень интеграции компонентов изделий, их изготовления, сборки и производства. Считаю, что инженер будет представлять собой некую интегрированную сущность: в одном лице и конструктор, и технолог, и закупщик, и, возможно, в некоторых вопросах — экономист. Что касается руководителей предприятия, то они будут глубже понимать большее количество процессов и более оперативно принимать верные решения. Такая возможность будет обеспечена системами мониторинга работы производства и системами оперативного планирования и принятия решений на базе искусственного интеллекта. Я не буду утверждать, что искусственный интеллект полностью изменит систему принятия решений, но уверен, что он позволит получить большее количество вариантов для принятия решений и более качественную аналитику для человека.

— Какие новые бизнес­модели появятся у промышленных компаний? Может быть, есть уже какие­то примеры того, как индустриальные холдинги под воздействием цифровых технологий находили новых клиентов, новые рынки сбыта, новые направления деятельности?

— Я считаю, что мы находимся в конце эпохи потребления. Спрос на товары будет снижаться, что мы уже чувствуем на себе. В связи с этим, с моей точки зрения, новые бизнес­модели будут трансформированы в концепцию «товар как услуга». То есть вещей, которые лежат у нас как замороженный актив, будет все меньше, при этом мы будем покупать не товары, а услуги владения товарами на время и по требованию.

Компаниям, производящим машиностроительную продукцию, придется перестраивать свою бизнес­модель и переходить на контракты жизненного цикла. Для поддержки этой модели нужно обеспечить систему непрерывного мониторинга эксплуатации продукции клиентами. Появляется необходимость в оснащении изделий дополнительными устройствами сбора телеметрической информации, их передачи, обработки и анализа в режиме реального времени. Здесь важно обеспечить прозрачность взаимоотношений производитель — эксплуатант и четко понимать: как эксплуатируется продукт, в каких условиях, соблюдаются ли гарантийные режимы его эксплуатации, выполняются ли все требования и регламенты по его профилактическому уходу.

К примеру, наш заказчик, тракторный завод, заключил контракт жизненного цикла с китайской строительной компанией. В процессе эксплуатации оказалось, что техника для китайцев — это расходный материал, который работает 24 часа в сутки 7 дней в неделю в совершенно непредусмотренных в конструкции условиях эксплуатации. Техника выдержала, но были рекламации, исправлять которые, ввиду невозможности доказать несоответствующие условия эксплуатации, пришлось за счет производителя. В данном случае система непрерывного мониторинга могла бы помочь производителю избежать проблем во взаимоотношениях с клиентом, а также на основании обработанных и представленных в математических моделях данных позволила бы улучшить конструкцию под требования клиентов и реальные условия эксплуатации.

Siemens

В связи с этим в машиностроении не исключены революционные изменения бизнес­моделей по примеру индустрии носимой электроники. Буквально на наших глазах компания Apple вышла со своим первым айфоном и полностью взорвала рынок, хотя до этого уже существовали аналогичные телефоны с подобным пользовательским опытом. Но Apple предложила не просто телефон с экраном тачскрин, но и целую экосистему с магазином приложений, сервисами развлечений и т.д. Я не хочу сказать, что модель «продукт как услуга» для машиностроительной отрасли нова, но пока, к сожалению, она не стала мейнстримом. Я ожидаю прорыва в индустрии транспортного машиностроения по аналогии с Apple. Скорее всего, это будет крупный концерн, который под прессом глобального снижения спроса предложит рынку не только количество часов работы техники, но и понятную для рынка цифровую экосистему и привлекательные сервисы. Этот кейс превратит модель «продукт как услуга» в мейнстрим и даст импульс машиностроительной отрасли в целом.

— То есть для малого и среднего бизнеса в промышленности просто не останется места, им нужно будет искать какие­то специфические сервисные ниши, может быть в области логистики?

— Не совсем так. Появятся крупные агрегаторы, которые будут предоставлять цифровую экосистему для продвижения промышленных товаров как услуги, в которую будет интегрирован малый и средний бизнес. Что­то похожее на Amazon, Uber, Yandex, только с сервисами Интернета вещей и интеграцией с инфраструктурой умных городов, умных домов и т.п. Среднему и малому бизнесу ничего не останется, как втягиваться в эту бизнес­модель и менять свои собственные модели в части предоставления совершенно новых продуктовых сервисов.

— Когда вы говорите с руководителями компаний — клиентов Siemens, что вы им советуете? К чему им готовить свой бизнес, на что смотреть, на какие технологии и рынки обращать внимание, как подготовить свой цех, завод, холдинг к тому будущему, в которое мы стремительно движемся?

— Мы обращаем их внимание на две составляющие. Первая — это развитие автономности на производстве. Здесь в основном работают решения для цифрового описания продукта и процесса виртуальной пусконаладки оборудования, имитационного моделирования логистических потоков, мониторинга и планирования производственных процессов. Создается эффективная система принятия решений с возможностью мгновенного реагирования на отклонения в производстве и их оптимизации на базе искусственного интеллекта. Это то, что сейчас понимает наша промышленность и четко осознает, зачем ей эти технологии необходимы.

Вторая — это развитие направлений сервисного обслуживания. Здесь промышленность видит ценность в сборе и аналитике телеметрической информации с оборудования, простои которого оборачиваются серьезными убытками для предприятия. Аналитика больших данных в совокупности с математическими моделями поведения этого оборудования в виртуальной среде позволяет эффективно прогнозировать выход из строя его узлов и агрегатов. Осваивая это направление, предприятия будут выходить в область предиктивного обслуживания уже своих собственных продуктов, которые они выводят на рынок, обеспечивая себе дополнительные конкурентные преимущества на рынке «продукт как услуга».

В итоге эти два потока развития технологий, которые сегодня развиваются параллельно, в какой­то момент сойдутся на предприятии и обеспечат эффективный переход производства на удаленную работу и новые бизнес­модели будущего.