Роботы не болеют: станет ли пандемия триггером для автоматизации производства? - 23 Июля 2020

Автоматизация промышленных предприятий — один из мировых трендов, который будет усиливаться при любом сценарии выхода из коронакризиса. Дешёвую рабочую силу заменяют роботы и автоматизированные линии. Они не болеют, не уходят на карантин и могут работать 24 часа в сутки.

По мнению аналитика Futurum Research Дэниела Ньюмана, в ближайшее десятилетие промышленность будет сталкиваться с усилением международной конкуренции по цене и себестоимости, эффективности производства и качеству продукции. Единственным способом выжить станет использование технологий, об эффективности которых давно говорят инженеры, но до которых не всегда доходят руки владельцев и руководителей бизнеса. Карантин и пандемия подтолкнут развитие новых технологий и автоматизации. Какие инновационные решения пойдут в рост?

Интернет вещей

Технологии, основанные на интернете вещей, изначально разрабатывались для промышленного производства и подразумевали создание систем оборудования, взаимодействующих между собой с помощью сети датчиков. Но стандарты распространились далеко за пределы индустриального сектора, ушли в ритейл, здравоохранение, сервисную поддержку.

Согласно исследованию MPI Group, уже сейчас можно наблюдать глубокую интеграцию интернета вещей (IoT) и искусственного интеллекта (AI) в промышленность. Подключение оборудования к сети не просто позволяет сокращать издержки и более эффективно управлять производственными процессами, технология предоставляет массу полезных данных о качестве продукта по всей цепочке.

Например, «Ростелеком» ведёт проект по внедрению устройств промышленного интернета в системах водоснабжения и водоотведения для ГК «Росводоканал». А весной 2019 года на месторождениях компании «Лукойл» появились первые умные скважины, которые позволяют дистанционно управлять нефтегазовым оборудованием.

В период карантина возможность удалённо управлять оборудованием оказалась как никогда кстати. Например, в «Северстали» освоили пусконаладку агрегатов в онлайн-режиме. «Если раньше запуск и наладка агрегатов происходила исключительно при физическом присутствии шеф-наладчика — представителя компании-поставщика, то сейчас это невозможно. Мы перешли на новый формат пусконаладки оборудования в онлайн-режиме с помощью видеосвязи либо удалённого доступа к программному обеспечению агрегата. Таким образом сейчас мы реализуем десятки инвестпроектов»,  — рассказывает генеральный директор дивизиона «Северсталь Российская сталь» Евгений Виноградов.

Работа на упреждение

Внештатные ситуации на производстве потому и называются внештатными, что предсказать их возникновение практически невозможно. Однако по мере накопления оцифрованной информации обо всех аспектах производственного и логистического цикла компании появляется возможность просчитать вероятность их появления.

Предиктивная аналитика позволяет лучше понимать, как функционирует парк оборудования завода, каковы причины возможных сбоев, в каких ситуациях возникают разрывы в цепочке поставок и сбои в работе клиентского сервиса.

Система таких «предсказаний» может быть внедрена на любом производстве с достаточным уровнем автоматизации, организованным сбором и хранением информации. Для этого применяются интеллектуальные системы, способные анализировать технологический процесс в режиме реального времени, прогнозировать течение процесса, менять управляющие параметры или давать рекомендации диспетчеру. С помощью средств машинного обучения создаётся предиктивная математическая модель. Она анализирует входные параметры, в реальном времени выдаёт прогнозы и предложения по оптимизации процесса. Эта модель работает в связке с ERP-системой предприятия.

Ещё одна задача для предиктивных алгоритмов — это организация своевременного профилактического обслуживания оборудования. Нередко реакция от ремонтных служб следует только после отказа оборудования и приводит к вынужденной остановке производства. Прогнозная аналитика, основанная на машинном обучении и искусственном интеллекте, способна выстраивать сценарии возникновения отказов оборудования, в том числе не предусмотренные производителем. По расчётам аналитиков консалтинговой компании McKinsey, внедрение системы предиктивной аналитики на предприятии может на 20% снизить расходы на обслуживание оборудования.

Крупнейшими игроками рынка систем предикативного анализа являются ведущие мировые разработчики ERP-систем, уже имеющие опыт работы с большими данными предприятий: SAS Institute, SAP, Oracle, IBM, Microsoft, Teradata и Tableau Software.

3D-печать

3D-печать появилась больше 30 лет назад. Изначально она была технологией создания прототипов, позже стала технологией кастомизации, а теперь всё чаще используется для серийного производства. Судя по опросу 3Dpulse.ru, в период, когда рвутся логистические цепочки и авиасообщение между странами нарушено, технология оказалась как никогда актуальной: 3D-печать позволяет не зависеть от поставщиков и более гибко управлять производством.

Разработка и сертифицикация новых материалов особенно важна для аэрокосмической и автомобильной промышленности. В этих отраслях конкурентные преимущества любой инновации оцениваются в жёсткой связке с потенциальными рисками роста стоимости или снижения производительности. При работе с аддитивными технологиями больше нет необходимости искать такие компромиссы. Характеристики материалов изначально подбираются для решения конкретных задач на этапе создания функциональных прототипов с использованием технологий виртуальной и дополненной реальности.

Не менее перспективной сферой применения 3D-печати является обрабатывающая промышленность, емкость мирового рынка которой оценивается в 12 трлн долларов. Для широкого распространения аддитивной индустрии производители 3D-принтеров должны обеспечить взаимную совместимость и технологическую нейтральность предлагаемых решений. Примером движения к более открытой модели рынка можно считать создание в 2018 году альянса производителя 3D-принтеров Materialise и химического концерна BASF. Объединение технологических наработок и производственного опыта позволит партнёрам быстрее выйти на серийное производство востребованных на рынке материалов.

Промышленные роботы и станки с ЧПУ

Автоматизация российского производственного сектора к 2025 году сможет ежегодно увеличивать объём ВВП страны от 1,3 трлн до 4,1 трлн рублей, считают в McKinsey Global Institute.

Но рентабельность и скорость внедрения автоматизации и роботизации на производствах напрямую зависит от стоимости рабочей силы в стране. «Дорогое импортное оборудование в нашей стране не окупается, — рассказывает Андрей Спиридонов, основатель и генеральный директор Aripix Robotics. — У промышленников нет гарантии загрузки оборудования 24/7 в течение трёх и более лет. Поэтому они продолжают использовать дешёвый человеческий труд: невыгодно заменять рабочего, зарабатывающего 40 000 рублей в месяц, роботом, который стоит 9 млн рублей».

Именно из-за разницы в стоимости рабочей силы Китай до сих пор значительно уступает большинству стран ЕС по концентрации промышленных роботов относительно количества рабочей силы, хотя и занимает 40% мирового рынка в абсолютных цифрах.

Однако в период пандемии стало понятно, что у роботов есть важное преимущество: они не болеют, и их не отправляют на карантин.