Фабрики – роботам: как промышленность переживает цифровую трансформацию

На цифровую трансформацию компании по всему миру потратили около 1 трлн долларов только за 2020 г. Эти инвестиции позволяют промышленности выпускать больше продукции, повышать качество и укреплять связь с клиентами.

Зачем промышленности меняться

Глобальный рынок цифровой трансформации уже не первый год показывает уверенный рост. В 2020-м расходы компаний на эти цели приблизились к 1 трлн долларов, отмечают эксперты Mordor Intelligence. По их оценкам, уже к 2026 г. рынок увеличится почти втрое – его объем превысит 2,7 трлн долларов.

Помимо модернизации и автоматизации основных операционных процессов, эти инвестиции позволяют получить и много других преимуществ. "Цифровая трансформация помогает организациям улучшить репутацию своего бренда, качество обслуживания клиентов и коэффициент их удержания", – подчеркивают аналитики.

Быстрее всего изменения идут в сегментах B2C. Здесь цифровизировать процессы легче, чем в промышленности, где основные операции привязаны к физическим активам. В частности, промышленные компании долго отставали от ритейла и других B2C–игроков, когда дело доходило до оцифровки маркетинговых и торговых операций, признают в McKinsey. Но теперь и они начали меняться.

В итоге сегодня трансформация в промышленности охватывает все этапы работы предприятий – от производства продукта до послепродажного взаимодействия с клиентами.

Тренд 1: гиперавтоматизация

Автоматы и роботы берут на себя значительную часть задач на предприятиях, а нередко и полностью заменяют людей. По данным Международной федерации робототехники, в 2014–2019 гг. число промышленных роботов на заводах увеличилось на 85%. В 2020-м на предприятиях трудились 2,7 млн таких машин.

Они помогают компаниям нарастить объемы выпуска продукции, обеспечить сверхточное производство и одновременно сокращают потребность в дефицитных кадрах. Поэтому их число на предприятиях продолжит расти.

Как это выглядит на практике

С 2001 г. японская компания Fanuc управляет производствами в формате lights-out. Здесь роботы собирают роботов. За 24-часовую смену такие "рабочие" могут создать до 50 машин. Они в состоянии трудиться без присмотра до 30 дней. Причем делают это не только без света, но и без отопления и кондиционеров.

Главная фабрика Fanuc расположена в густых лесах рядом с селом Осино. Его производственная мощность – 25 тыс. устройств в месяц.

Железнодорожный кластер Railways Systems KZ, расположенный в Экибастузе (Казахстан) объединяет сразу пять промышленных предприятий с высоким уровнем автоматизации. Они производят продукцию для железнодорожного транспорта, используя в том числе роботизированные решения.

Так, предприятие "R.W.S. Binding", которое выпускает элементы для скрепления путей, применяет промышленных роботов Kuka. Они имеют десятки степеней свободы и оснащены машинным зрением. На предприятии они обеспечивают транспортировку и укладку клемм, которые должны сохранять устойчивость и прочность не менее 15–20 лет при любых погодных условиях.

С помощью машинного зрения Kuka сначала присматривается к ящику, откуда нужно взять клеммы, изучает их, немного думает и берет магнитным захватом несколько клемм, затем помещает их в устройство для транспортировки.

Роботы используются и на предприятии "Проммашкомплект", которое специализируется на цельнокатаных железнодорожных колесах. В процессе производства колеса нагреваются до температуры 1200 °C. Естественно, ни человек, ни кран не могут передвинуть такие заготовки весом по полтонны. С этим справляются только роботы.

Другое предприятие кластера – "R.W.S. Wheelset" – производит железнодорожные оси, формирует и собирает колесные пары. Здесь работают автоматические линии, которые обеспечивают бездефектное производство. В частности, они растачивают колеса с точностью до 0,1 мм и подбирают подшипники с точностью до 0,001 мм.

Тренд 2: предиктивное обслуживание

Для крупных предприятий даже кратковременная остановка процессов оборачивается огромными убытками. Из-за простоев они теряют не менее 5% производительности. Ранее компании сообщали, что каждый час простоя обходится им в сумму от 100 тыс. долларов.

Предотвратить ненужные расходы помогает предиктивное обслуживание активов. С помощью новых технологий и аналитики предприятия отслеживают состояние машин и оборудования. И если оно вызывает тревогу, проводятся профилактические ремонты. Причем это происходит до того, как произойдет поломка, и придется остановить производство.

Как это выглядит на практике

Gerdau, крупнейший производитель стали в Латинской Америке, использует цифровые инструменты предиктивной аналитики от General Electric на 12 производственных площадках.

Благодаря этому корпорация экономит 4,5 млн долларов в год за счет сокращения издержек, связанных с техобслуживанием. Информация о потенциальных проблемах сразу поступает на пульт специалиста, что позволяет разобраться с ними до внепланового простоя.

"Каждая промышленная компания должна пройти через цифровую трансформацию. Хотя многие организации уже создали прочную технологическую базу, традиционные инвестиции не гарантируют роста. Такие компании как Gerdau думают по-другому. Причем по самым разным направлениям – об облачных технологиях, Big Data, мобильных устройствах, даже о талантливых кадрах", – отмечают в GE.

Тренд 3: IoT и повсеместные подключения

Широкополосные сети пятого поколения вместе с технологиями интернета вещей (IoT) способны обеспечить высокоскоростное соединение с быстрой загрузкой данных и почти нулевыми задержками. Это влечет за собой серьезные сдвиги в бизнес-ландшафте, констатируют в McKinsey.

В частности, появляется возможность практически полной оцифровки производств. Многочисленные подключения и высокая скорость связи позволяют управлять машинами и роботами в беспроводном режиме.

Как это выглядит на практике

"Северсталь" при поддержке SAP внедрила в работу технологии интернета вещей и машинного обучения для точного прогнозирования энергопотребления. Cистема регулярно собирает данные с 2,5 тыс. приборов учета, которые установлены во всех подразделениях компании.

Это информация о планируемых и фактических значениях проходки и добычи на всех подземных участках и действующем угольном разрезе, а также об уровнях потребления электричества. Сбор значений и пересчет модели происходят на основе информации, поступающей каждый час.

Решение позволяет существенно повысить качество прогноза энергопотребления – на 20–25% ежемесячно. Таким образом организация экономит от 10 млн долларов в год благодаря снижению штрафов, оптимизации закупок и противодействию кражам энергии. К примеру, система может отследить несанкционированное подключение и работу фермы для майнинга криптовалют.

Тренд 4: цифровые двойники

С помощью этой технологии компании повышают производительность, сокращают время разработки новых продуктов и избегают дорогостоящих дефектов оборудования. Инженерам больше не нужно создавать дорогостоящие физические образцы – все идеи и расчеты можно сначала проверить на виртуальных моделях.

Но главное, как подчеркивают аналитики Deloitte, цифровые двойники способны обеспечить гибкость и маневренность, которые нужны для реагирования на постоянно меняющуюся ситуацию. В том числе – из-за пандемии. Согласно опросам компании, руководители предприятий считают эту технологию одной из важнейших на сегодняшний день. Ожидается, что расходы в этом направлении вырастут на 17% по итогам 2021 г.

Как это выглядит на практике

Siemens внедрила цифровых двойников на одном из предприятий Саратовской области. Это помогло выявить устройства релейной защиты, которые по тем или иным причинам были неправильно настроены.

Такое оборудование представители компании называют "миной замедленного действия". Здесь слишком высока вероятность аварии, а потенциальные потери могут оказаться намного выше, чем инвестиции в создание цифровых двойников.

Кроме того, в 2017 г. Siemens подписала соглашение с "Камазом", в рамках которого были созданы двойники десятков универсальных станков и другого оборудования – роботов, кантователей, манипуляторов. "Камаз" использует двойников для моделирования сборки, механообработки и прочих техпроцессов.

Цифровые двойники также активно используют в добывающем секторе промышленности. Их применяют Shell, BP, Eni, Equinor и "Газпром нефть". Технология дает возможность следить за важной инфраструктурой, проводить тренировки по технике безопасности, симулировать бурение и в целом оптимизировать производство.

Тренд 5: расширение возможностей для клиентов

Пандемия и повсеместные локдауны ограничили количество точек соприкосновения компаний с клиентами. Производители пытаются компенсировать это за счет цифрового опыта. Сочетание цифровых возможностей и физического продукта позволяет формировать "привлекательные платформы, которые соответствуют ожиданиям потребителей", отмечают аналитики Gartner.

По их словам, речь идет не просто о дополнительных услугах. Компании создают новую цифровую бизнес-модель, в которой производители взаимодействуют с клиентом как до, так и после продажи продукта. Это укрепляет связь с брендом, повышая лояльность покупателей и B2B-продажи.

Как это выглядит на практике

В кластере Railway Systems KZ уже на этапе инжиниринга предусмотрели заказную систему производства. Под каждый из сортов продукции необходима настройка оборудования. Поэтому заказы формируются и компонуются таким образом, чтобы перенастроек было меньше.

Данные о необходимой продукции и параметрах производства собираются и отслеживаются, начиная от момента коммерческого заказа и до выполнения задачи на оборудовании.

Пока эта информация остается в контуре предприятия. Но в ближайшие месяцы здесь планируют внедрить систему онлайн-отслеживания заказов для клиентов. Через удобный интерфейс они смогут в любой момент узнать, где сейчас заказ, что с ним происходит и когда он будет выполнен.

Тренд 6: повышение ценности данных и их длительное хранение

Благодаря новым технологиям сбор и обработка больших объемов данных стала проще, чем когда-либо, считают аналитики Mordor Intelligence. Это напрямую влияет на доходность и расширяет прогнозные возможности организаций.

По прогнозам Gartner, к 2024 г. половина компаний тяжелой промышленности смогут монетизировать свои данные. Но сейчас не всегда можно предугадать, какая информация окажется полезной. Поэтому компании стараются аккумулировать максимальное количество данных, даже если они не востребованы прямо сейчас.

Как это выглядит на практике

"Сибур" использует озеро данных (Data Lake) для оптимизации маркетинговых задач. До внедрения решения сотрудники отдела маркетинга работали с множеством различных источников информации, в частности, о товарных потоках.

Построить внятную аналитику за долгосрочный период на этих данных было невозможно из-за ограничения софта и железа, признают в компании: выгружались неудобные и тяжелые таблицы на миллион строк. Чтобы решить эту проблему, бизнес-подразделения "Сибура" выделили наиболее интересные источники информации. А цифровой отдел компании залил их в озеро данных. Для их визуализации использовали инструмент Tableau.

"Благодаря проделанной работе стало возможным вывести отчеты за последние 15–20 лет в плане импорта и экспорта, и при этом не сойти с ума и не спалить пару рабочих ПК. Теперь можно взять этот временной промежуток и развернуть его по годам или провалиться по месяцам", – отмечают в компании.

Предприятия Railways Systems KZ создали электронную базу, в которой документация о выпущенной продукции хранится в течение 20 лет. Например, данные о качестве каждого выпущенного железнодорожного колеса или стрелочного перевода.

За все время работы предприятий они не получили ни одного негативного отзывы по качеству продукта. Но если это произойдет, сохраненная информация позволит точно выяснить причину нареканий и исключить их в будущем.

Источник РБК

Больше статей по теме "Цифровая трансформация" >>