Россию буквально захлестнула волна мероприятий, посвященных сверхмодной теме Интернета вещей (IoT). Как следует из названия прошедшего в Москве 18 ноября конгресса «Интеллектуальное производство и Промышленный интернет вещей», на нем обсуждались вопросы цифровой трансформации производственных предприятий.

Эксперты по-разному оценивают текущее состояние Промышленного интернета вещей (IIoT) в России. По словам Александра Старченко, председателя наблюдательного совета ассоциации «Сообщество потребителей энергии», для крупных отечественных промышленных предприятий IIoT — это пока экзотика.

На самом деле по зрелости цифровых бизнес-моделей и уровню их реализации промышленность и энергетика даже в развитых странах находятся далеко не на первом месте. К лидерам в части цифровой трансформации относятся медиакомпании и торговые предприятия. Далее следуют транспорт и здравоохранение. Более сложные процессы и большая база унаследованного оборудования существенно затрудняют внедрение новых моделей и технологий на промышленных и энергетических предприятиях.

Тем не менее необходимость цифровой трансформации предприятий уже назрела. Владимир Княгинин, вице-президент фонда «Центр стратегических разработок», объясняет это тем, что традиционные технологии исчерпали потенциал роста и подошли к пределу эффективности. По его мнению, ключевой вопрос для нашей промышленности заключается в том, готова ли она к новым бизнес-моделям, которые становятся возможными благодаря таким технологиям, как IIoT, предиктивное и событийное управление.

Согласно данным, которые приводит Михаил Трегубенко, директор отдела консультационных услуг EY (ранее эта компания называлась Ernst & Young), начиная с 2000 года 52% компаний из списка Fortune Global 500 уже испытали на себе разрушительное воздействие цифровых технологий. Не успев вовремя сориентироваться и внедрить новые технологии, эти компании потеряли свои позиции на рынке. Согласно прогнозу EY, по тем же причинам 50% лидеров рынка уступят свои ведущие позиции в ближайшие 10 лет.

По мнению Александра Хайтина, исполнительного директора Yandex Data Factory, от визионерства в области IoT и интеллектуального производства надо смелее переходить к реальным проектам. Он считает, что все нужные для этого технологии либо уже доступны, либо появятся в течение ближайших нескольких лет. «Инструментов много, а используются они мало», — заключает специалист Yandex Data Factory.

Примером проекта, реализованного Yandex Data Factory для тяжелой промышленности, может служить внедрение на Магнитогорском металлургическом комбинате (ММК) решения, основанного на технологиях «Яндекса» в области машинного обучения и анализа Больших Данных, для оптимизации расхода ферросплавов и добавочных материалов при производстве стали. Разработанный сервис предсказывает химический состав стали, основываясь на исторических данных о предыдущих плавках (используются данные о более 200 тыс. плавок за прошедшие семь с лишним лет) и применении ферросплавов. Далее система рассчитывает оптимальный набор и количество ферросплавов для добавления с учетом предсказания модели и в реальном времени выдает оператору соответствующие рекомендации. Решение успешно прошло приемочные испытания и введено в опытно-промышленную эксплуатацию. Предварительное тестирование показало, что расход ферросплавов при использовании данного решения сокращается в среднем на 5%, а годовая экономия может превысить 275 млн рублей.

С помощью Yandex Data Factory на Магнитогорском металлургическом комбинате внедрено решение, основанное на технологиях машинного обучения и анализа Больших Данных, для оптимизации расхода ферросплавов и добавочных материалов при производстве стали

С помощью Yandex Data Factory на Магнитогорском металлургическом комбинате внедрено решение, основанное на технологиях машинного обучения и анализа Больших Данных, для оптимизации расхода ферросплавов и добавочных материалов при производстве стали

С помощью Yandex Data Factory на Магнитогорском металлургическом комбинате внедрено решение, основанное на технологиях машинного обучения и анализа Больших Данных, для оптимизации расхода ферросплавов и добавочных материалов при производстве стали

 

Как показывает пример ММК, использование технологий машинного обучения в промышленности позволяет достичь экономических результатов без больших капитальных вложений. По мнению Александра Хайтина, сегодня применение таких технологий становится весомым конкурентным преимуществом, а вот их неприменение, наоборот, может стать конкурентным недостатком. «Внедрение новых технологий лучше начинать с конкретных задач с измеримым экономическим эффектом», — заключает специалист Yandex Data Factory.

С решения конкретных задач начал внедрение технологий IoT сотовый оператор «МегаФон». Как рассказывает Александр Башмаков, директор по инфраструктуре этой компании, в ней внедрена система автоматизированного мониторинга объектов инфраструктуры с централизованным сбором и анализом данных. Этот анализ позволяет оптимизировать решения, в том числе по модернизации инфраструктуры. По словам представителя «МегаФона», за первый год использования такой системы компании удалось сэкономить на капитальных затратах примерно 20 млрд руб., при том что общий уровень CAPEX «МегаФона» оценивается в 60–70 млрд.

Сетевая инфраструктура для IoT предполагает применение различных проводных и беспроводных технологий, в том числе еще только разрабатываемых (подробнее об этом см. статью автора «Промышленный интернет вещей. Готовы ли сети?» в сентябрьском номере «Журнала сетевых решений/LAN»). Что касается беспроводной территориально распределенной инфраструктуры для IoT, то, как считает Александр Башмаков, при ее реализации будет востребован широкий диапазон технологий: от высокоскоростных, таких как LTE-A, до относительно низкоскоростных (NB-IoT и LPWAN), но энергоэффективных — с датчиками, способными работать долгие годы от встроенных элементов питания. Используя свою сеть связи и собственный опыт в области систем автоматизированного мониторинга, сбора и анализа данных, «МегаФон» предлагает соответствующие сервисы, которые уже используют ряд компаний, в том числе энергетических.

Как полагает Александр Башмаков, «IoT — это не про подключение устройств, а про анализ данных». По его мнению, именно результаты такого анализа дают основную экономическую выгоду.

Еще один пример предприятия, успешно использующего цифровые технологии, — ГК «Энергия». Как сообщила Ольга Прокофьева, член совета директоров ГК «Энергия», компании этой группы уже используют «элементы IIoT и интеллектуального производства». В частности, уже освоен выпуск мелкосерийных деталей с помощью аддитивных технологий с использованием 3D-принтеров. Это позволило существенно снизить их себестоимость. Кроме того, г-жа Прокофьева сообщила о планах компании по созданию спутниковой системы связи специально для задач межмашинного взаимодействия (M2M).

Термин «Интернет вещей» нравится далеко не всем представителям промышленности, поскольку «Интернет» подразумевает открытую, а значит, небезопасную среду. Многие предпочитают оперировать понятием «интранет вещей», подчеркивая ориентацию на закрытые сети. К таким специалистам относится Владимир Денежкин, директор по ИТ в АО «Российские космические системы» (РКС). «Интранет вещей» станет инфраструктурной основой модели цифрового предприятия, реализуемой сейчас РКС.

Модель цифрового предприятия, реализуемая в АО «Российские космические системы»
Модель цифрового предприятия, реализуемая в АО «Российские космические системы»

 

Использование современных технологий цифрового проектирования, производства и управления особенно важно для РКС, поскольку в области космического приборостроения практически отсутствуют унифицированные изделия, а многие разработки уникальны. В процессе НИОКР, экспериментального и мелкосерийного производства часто происходят изменения, на которые необходимо реагировать в реальном времени, что при использовании традиционных технологий неосуществимо. Переход к идеологии цифрового предприятия позволит, в частности, оперативно использовать данные о функционировании приборов в космосе для корректировки параметров производимых изделий.

Большинство российских предприятий, относящихся к высокотехнологичным, включая космическую промышленность, авиастроение, автомобилестроение и пр., имеют планы экспансии на международные рынки. Чтобы успешно конкурировать, им просто необходимо задействовать эффективные инструменты и модели, которые предусмотрены концепцией «Индустрия 4.0» и становятся доступными благодаря технологии IIoT.

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями

Купить номер с этой статьей в PDF