По оценкам международных экспертов, технологии Промышленного интернета вещей распространяются весьма динамично, но неравномерно. Самыми «горячими» отраслями, для которых уже существуют и активно применяются соответствующие приложения, являются транспорт (прежде всего управление автопарком), розничная торговля (инвентаризация товаров и управление складским хозяйством) и госсектор (безопасность объектов социальной сферы и городских служб). Находят свое применение, хотя и не столь интенсивно, технологии Интернета вещей в сельском хозяйстве, здравоохранении, управлении объектами энергетики и ряде других областей.

Новые технологии, такие как Промышленный интернет и Большие Данные, действительно способны повысить эффективность производственных процессов и сэкономить дорогостоящие ресурсы, утверждает член совета директоров Магнитогорского металлургического комбината Сергей Сулимов. О том, как это происходит на ММК, он рассказал на ежегодном деловом форуме «IT-Лидер».

Экономия на ферросплавах

В настоящее время на ММК в целом завершено внедрение программного комплекса, совместно разработанного специалистами инсорсингового подразделения комбината «ММК-Информсервис» и компании «Яндекс». В основе разработки – математическая модель для одного из производственных процессов в кислородно-конвертерном цехе, где варится сталь из чугуна и металлолома. При варке добавляются дорогостоящие ферросплавы и легирующие компоненты. От количества и времени их внесения зависят свойства получаемой стали и ее последующая маркировка. Своя сталь – для автомобильной индустрии, своя – для танковой брони. Ежегодно ММК использует ферросплавов на 300 млн долл. Основная идея проекта – опираясь на математическую модель, оптимизировать процесс загрузки добавок, чтобы в итоге сократить объем их потребления.

Основная идея проекта – опираясь на математическую модель, оптимизировать процесс загрузки добавок, чтобы в итоге сократить объем их потребления

Сергей Сулимов, член совета директоров Магнитогорского металлургического комбината

«Несколько лет назад внутри нашей дочерней ИТ-компании мы организовали лабораторию креативных идей. На каком-то этапе просматривалось до 50 предложений, как сделать предприятие более эффективным. Одно из них – по оптимизации процесса загрузки ферросплавов – вылилось в проект “Снайпер”, который мы сначала запустили своими силами», – рассказывает Сулимов.

Построение подходящей модели для «Снайпера» оказалось очень сложной задачей. Своими силами в ММК создали рейтинги бригад, показывающие, какие из них точнее выполняют операции варки. Это позволило экономически мотивировать успешные бригады и сразу же дало экономию ценных добавок. Но самостоятельно построить математическую модель, которая могла бы в будущем заменить человека, принимающего решение о том, в какой момент и в каком количестве вводить добавки, не получалось. Узнав о проекте Yandex Data Factory, в ММК решили, что первыми в российской промышленности попробуют использовать аналитическое решение «Яндекса».

Сначала планировалось построить модель за три месяца. Однако этого времени хватило только на то, чтобы в «Яндексе» вникли в сложные технологические процессы ММК, а технологи комбината – в результаты математических расчетов своих новых коллег. В итоге проект, который был активно поддержан самим Аркадием Воложем, руководителем группы компаний «Яндекс», занял больше времени.

Интерес «Яндекса» к этому проекту объясним. В России много крупных промышленных предприятий, но для них характерны значительные – порядка 10% – непродуктивные затраты. Если предложить решение, позволяющее исключить их, то в масштабе всей страны это даст гигантский экономический эффект. И тот, кто выйдет с таким решением на рынок, получит свою долю от этой экономии.

При создании математической модели на ММК специалисты столкнулись с целым комплексом проблем и технического, и культурного характера. Первая – «мусорные» данные, на них правильную модель построить невозможно. Оказалось, что некоторые промышленные датчики в цехах были неисправны. Пока внесение добавок осуществлялось без учета их показаний, на это особо не обращали внимания. Теперь же они понадобились, и на переоснащение цеха новыми измерительными устройствами потребовались время и инвестиции.

В итоге проект растянулся почти на год. «Яндекс» создал ядро математической модели, а специалисты ММК разработали интерфейс системы и обеспечили интеграцию данных. Сейчас созданная система оптимизирует процесс добавки двух видов ферросплавов из двадцати, применяемых на комбинате. Но даже в таком усеченном виде она обеспечила чрезвычайно ощутимый эффект. По оценкам, полученным в ходе пилотного запуска данной системы, годовая экономия предприятия на дорогостоящих материалах составит 275 млн руб.

Продолжение следует

Сейчас ММК ведет с «Яндексом» переговоры по продолжению сотрудничества. Между тем некоторые конкуренты магнитогорцев пытаются реализовать аналогичные проекты у себя. В ММК же теперь пошли дальше и пытаются смоделировать работу домны. В частности, для этого в штат предприятия принято несколько квалифицированных математиков.

«В металлургии пока доминируют так называемые экспертные модели управления доменным процессом. Одна из них была предложена немецкими специалистами. Мы эту модель анализируем и думаем: использовать ее или нет. Дело в том, что любая домна – особенная. У каждой – своя специфика и свое сырье, особая практика управления. Поэтому сейчас пытаемся построить собственную модель. Это тоже долгий процесс, в ходе которого выявилось много интересных нюансов», – поясняет Сулимов.

Например, долгое время при сборе статистики неправильно учитывался расход кокса на выплавку чугуна. А это один из главных расходных материалов в процессе плавки. Как оказалось, для того чтобы стабильно платить рабочим премию по итогам отчетных периодов, в подразделениях искажали данные о расходе кокса. И эта «забота» начальника цеха о своем персонале привела к тому, что десятилетиями накапливались недостоверные данные. Так проявилась неготовность корпоративной культуры к цифровой трансформации. Сейчас ситуация исправлена, и на комбинате уверены в том, что для будущей модели собирают точные данные.

Некоторые части модели доменного процесса уже настроены, а с некоторыми еще экспериментируют. В частности, над этими вопросами работает приглашенный профессор математики из КНР. Это действительно очень сложный процесс, он длится восемь часов и по характеру похож на пищеварительный процесс в организме человека, отмечают в ММК. В компании также задумываются: не предусмотреть ли в штате должность директора по цифровым технологиям (Chief Data Officier, CDO). Но пока, по словам Сулимова, не определено окончательно, какие именно задачи он должен решать.

Активные поиски цифровых средств повышения эффективности производства вообще характерны для российской металлургической отрасли. В нашей стране на этом рынке отсутствуют государственные компании, что позитивно сказалось на формировании конкурентной среды.

«В отрасли мы точно будем двигаться с применением цифровых технологий, мы видим наше предприятие как огромный завод-робот, управляемый из одного центра. И наше долгосрочное видение таково: если сейчас «ММК-Информсервис» является дочерней структурой металлургического комбината, то со временем комбинат станет дополнением к компании «ММК-Информсервис». Управлять таким предприятием будут айтишники, а людей, занятых на производстве, останется совсем немного и на них возложат сервисные функции для айтишников», – предрекает Сулимов.

Нужен импульс

Однако положение в металлургии нетипично для российской промышленности в целом, считает он. Пока проекты, нацеленные на реальное повышение эффективности бизнеса через цифровые технологии, – редкое явление для промышленных предприятий России. Их руководителям зачастую не хватает понимания важности внедрения новых технологий и инициативы в их продвижении. Даже упомянутый проект ММК состоялся во многом благодаря начальнику кислородно-конвертерного цеха, который загорелся новой идеей.

Впрочем, и за пределами России о новых технологических тенденциях пока больше разговоров, чем дела. В опубликованном недавно исследовании McKinsey указано: практически все руководители промышленных компаний заявили, что Промышленный интернет – это их приоритет. Но только 16% респондентов подтвердили, что четко понимают, о чем именно идет речь. Пока продвижение интернет-технологий в промышленности, скорее, удел романтиков и энтузиастов, пытающихся реализовать инновационные проекты.

Чтобы придать импульс развитию Промышленного интернета, необходимо принять комплекс продуманных мер, считает директор Центра стратегических инноваций компании «Ростелеком» Борис Глазков. Он сообщил, что в ближайшее время правительству будет представлена дорожная карта развития Промышленного интернета для отрасли городского хозяйства (параллельно разрабатываются и другие отраслевые дорожные карты).

Дорожной картой предусмотрено одновременное движение в нескольких направлениях. Первое – это стимулирование спроса на технологии Промышленного интернета на уровне городов и муниципалитетов. Будут созданы такие экономические и политические условия, чтобы внедрение данных технологий в различных сферах городского хозяйства и управления было выгоднее, чем отказ от их внедрения. Одновременно планируется стимулировать разработку соответствующих решений для городских организаций и предприятий. Также дорожная карта предусматривает активное продвижение Промышленного интернета в нескольких конкретных отраслях.

Например, в ЖКХ планируются мероприятия, понуждающие пользователей перейти к установке счетчиков воды, электричества и газа, оборудованных средствами передачи данных. На объектах энергетической инфраструктуры предлагается побуждать их владельцев к установке средств удаленного мониторинга состояния сетей, узлов и агрегатов. Аналогичные меры предлагаются на транспорте и в некоторых отраслях промышленности – там, где уже имеются готовые бизнес-модели Промышленного интернета и отработаны подходы к их воплощению.

ИТ-директорам предприятий из тех отраслей, где такие модели апробированы, может быть полезен опыт первопроходцев. Они внедряют Промышленный интернет там, где возможности повысить эффективность бизнес-процессов почти исчерпаны. А для российской экономики такое исчерпание становится нормой.