Отчет по практике в ПНИПУ

Для АИС как для объектов, характеризуемых наличием десятков тысяч измерительных устройств и исполнительных механизмов (например, в атомной и нефтегазовой отраслях), является целесообразной неограниченная масштабируемость SCADA-системы как части АИС.

6. Анализ периодических изданий по соответствующей тематике

Кардинальное изменение роли и значимости данных на всех этапах создания промышленной продукции – одна из ключевых составляющих происходящей в настоящее время цифровой трансформации промышленности. Фактически в контексте цифровой парадигмы промышленное производство продукции можно рассматривать как цепочку создания, модификации, анализа и использования разнородной информации (проектной, технологической, производственной, коммерческой, эксплуатационной и др.) в рамках киберфизических производственных систем.

Бурное развитие технологий и инструментария для анализа больших данных, достигших, особенно за последние годы, уровня зрелости для практического применения в различных областях, открывает большой потенциал и для их внедрения в промышленности. При этом использование продвинутой аналитики в производственном контуре для извлечения из разнородных промышленных данных информации, значимой с точки зрения повышения эффективности производственных процессов и совершенствования эксплуатационных свойств изделий, способно принести ощутимый экономический эффект. В частности, согласно исследованию компании Deloitte, применение методов предиктивного обслуживания, основанных на аналитике данных, позволяет снизить время простоя оборудования на 15-30%, увеличить выпуск готовой продукции на 10-20%, сократить затраты на обслуживание на 20-30% и обеспечить повышение качества на 10-35% [8].

Активное взаимодействие IT-отрасли с лидерами национальной промышленности в ведущих экономиках мира констатирует Денис Хитрых, MBA, директор по маркетингу, директор Центра исследований и разработок, АО «КАДФЕМ Си-Ай-Эс». Это связано, прежде всего, с идущей цифровой трансформацией лидирующих экономик, отмечает он, переходу к высокотехнологичному промышленному производству в рамках четвертой промышленная революции и реализации на практике концепции «Индустрия 4.0». В мире происходит глубокая трансформация и производственных, и прочих бизнес-процессов: логистики, управления HR, процессов обслуживания и эксплуатации материальных активов (ТОиР и т.п.). Еще одним мировым трендом цифровизации является замена автоматизированного производства с участием человека на полностью безлюдное, что связано с развитием искусственного интеллекта, компьютерного зрения и обработкой огромных массивов данных от датчиков в реальном времени.

К основным трендам, потенциально способным изменить вектор и скорость развития различных отраслей промышленности, относятся:

• углубленный анализ данных и искусственный интеллект;
• облачные вычисления и открытые (публичные) данные;
• роботизация и новые производственные технологии;
• новые инструменты визуализации данных [4].

Машинное обучение и искусственный интеллект уже влияют на то, как компании принимают решения, и в будущем изменят статус для всех участников цепочки поставок в различных отраслях промышленности. Облачные вычисления и публичные данные сегодня играют важнейшую роль при создании приложений, требующих аналитики большого объема данных. В условиях усложнения бизнес-среды и пандемии облачные вычисления оказывают благоприятное воздействие на бизнес и упрощают процесс управления инвестиционными проектами с участием большого количества заинтересованных сторон.

Дмитрий Буторин (АО «Группа Систематика») отмечает, что сегодня в мировой практике наиболее важными для получения конкурентного преимущества являются технологии работы с данными, обеспечение мгновенного взаимодействия машин и людей, решения для анализа ситуации с применением машинного интеллекта.

Эти инструменты позволяют в режиме реального времени отслеживать, корректировать, планировать и бизнес, и производственные процессы предприятия. Это, в свою очередь, снижает издержки и повышает отдачу производственных мощностей.

Владимир Захаров, генеральный директор Datana (входит в группу компаний ЛАНИТ), отмечает, что мировой рынок движется к адаптивному планированию за счет сквозной цифровизации. Кроме того, на повестке дня возник ESG-тренд, базирующийся, в том числе, на применении технологий искусственного интеллекта [1].

Тренд на переход от поточного к индивидуальному производству, по запросу клиента, выделяет Валерий Милых, руководитель группы IoT, Softline. При этом стоит задача сохранить ту же эффективность, что и в конвейерной промышленности, или даже выше. Для этого нужен новый уровень ИТ, основанный на глубоком анализе условий производства и взаимодействия продукции с пользователем, и здесь велика роль технологий искусственного интеллекта.

По результатам исследование цифровых технологий, проведенное недавно российским Институтом статистических исследований и экономики знаний (ИСИЭЗ) НИУ ВШЭ. В ходе исследования было проанализировано более 180 тыс. авторитетных зарубежных источников – научных журналов, отраслевых СМИ, на предмет частоты упоминаний различных цифровых технологий. Исследование интересно тем, что умные фабрики, промышленный интернет вещей и цифровые двойники оказались на последних местах. Это странно, поскольку умные фабрики активно создаются и развиваются во всем мире. Цифровые двойники признаются экспертами одной из самых перспективных технологий уже применяемой на практике.

Согласно данных Росстата, российская промышленность последние годы медленно, но постоянно растет. В 2019-м был естественный спад, связанный с пандемией, но уже со второй половины 2020-го началось восстановление. Оно продолжилось и в 2021-м: индекс промышленного производства за январь – август 2021 года составил 104,5%, в сравнении с январем – августом 2020-го [3].

Таблица 2 – Сведения об использовании цифровых технологий и производстве связанных с ними товаров и услуг

Уровень проникновения цифровых технологий в российскую промышленность, то можно констатировать, что самыми востребованными на сегодня в российской промышленности оказались технологии сбора, обработки и анализа больших данных. На втором месте идут облачные сервисы, третью и четвертую позицию делят цифровые платформы и интернет вещей (IoT).

Уровень проникновения цифровых технологий в целом по экономике приходится характеризовать как недостаточный – даже самые популярные технологии едва достигли четвертой части предприятий. И это в то время, когда в странах – мировых лидерах в промышленном отношении технологии, например, из пула искусственного интеллекта внедряются наиболее активно. В мире сейчас на пике популярности кейсы с использованием искусственного интеллекта на всех уровнях, констатирует Владимир Захаров (Datana, ГК ЛАНИТ) – в рутинных задачах бухгалтеров, для формирования цены заказа, построения контактного графика, оптимизации технологических операций, контроля промышленной безопасности и так далее [2].

Дмитрий Буторин (АО «Группа Систематика») оценивает общий уровень использования цифровых технологий в российской промышленности как невысокий, но отмечает значительный потенциал. Со ссылкой на отчет НИУ ВШЭ «Инвестиционная активность промышленных предприятий России: коронакризисные тенденции и перспективы в 2021 г.», он констатирует, что подавляющее число российских организаций обеспечены первичной цифровой инфраструктурой, включающей широкополосный интернет и персональные компьютеры, но в основном эта инфраструктура задействована в решении офисных, управленческих задач.

Потенциал у российской промышленности значительный, и необходимая для цифровизации технологических процессов инфраструктура может быть развернута в достаточно короткие сроки, уверен Дмитрий Буторин, но есть ограничения, которые тормозят процесс и препятствуют более широкому внедрению «цифры» в производство [5].

Организационные и законодательные ограничения в своем развитии не успевают за цифровыми технологиями. В качестве примеров можно привести отсутствие льготного налогообложения при внедрении цифровых технологий и нормативной базы для создания цифрового предприятия. В результате возникает разрыв между наличием технологии и возможностью ее внедрения по причине сопротивления сложившихся подходов к организации работ и несоответствия требованиям законодательства.

Лидером рейтинга крупнейших ИТ-поставщиков в промышленности согласно выручке от данного направления за 2020 год стала компания Softline. Её результат вырос на 11% и превысил 13,3 млрд руб. В первую пятерку крупнейших поставщиков ИТ для промышленных предприятий также вошли компании IBS, Крок, Инфосистемы Джет и УЦСБ. Общая выручка всех участников рейтинга превысила 62 млрд руб.

Цифровые технологии дают новые возможности промышленным предприятиям, однако цели их внедрения остаются прежними – повышение операционной эффективности и ряд других.

Итак, перечислим актуальные задачи общего характера, для решения которых российские промышленные предприятия сегодня внедряют цифровые технологии – потребность предприятий в решении этих задач и является драйверами развития ИТ в промышленности:

• повышение операционной эффективности, т.е. сокращение затрат, оптимизация бизнес-процессов, повышение скорости вывода на рынок новых продуктов;
• повышение безопасности производства, стабильности и непрерывности, уменьшение рисков останова (одна из важных задач на этом направлении – системный мониторинг оборудования, предиктивная диагностика);
• исключение из производства ручных операций, автоматизация рутинных;
• новый уровень взаимодействие с клиентами, поставщиками;
• использование AR/VR и робототехника для сложных, опасных и высоконагруженных процессов;
• трансформация управления и корпоративной культуры;
• построение компании, управляемой на основе данных;
• создание цифровой модели предприятия, от получения сырья до поставки продукции потребителю;
• соответствие принципам ответственного ведения бизнеса (ESG-повестка);
• создание производства, работающего без участия человека [8].

Заключение