«СИБУР»: в Индустрию 4.0 через цифровой краудсорсинг

Внедрение новых инструментов требует и опыта со стороны ИТ, и значительной образованности со стороны бизнеса. Как решить эту проблему, если дело касается инновационных решений, по которым рынок еще не накопил достаточной экспертизы? В «СИБУРе» применяют метод «цифрового краудсорсинга», давая зеленый свет инновационным идеям и пробуя использовать на первом этапе своего пути в Индустрию 4.0 все доступные технологии в самых различных направлениях. Недорогие и быстрые пилотные проекты демонстрируют бизнесу потенциальные возможности технологий, а ИТ-специалистам – их возможные ограничения. Об используемых подходах и первых результатах рассказывает Владимир Чернаткин, куратор проектов больших данных и Интернета вещей холдинга «СИБУР».

Владимир Чернаткин Возраст: 38 лет Послужной список: 2016 – настоящее время «СИБУР», куратор проектов больших данных и Интернета вещей 2015 – 2016 «СИБУР», руководитель проектов бережливого производства 2011 – 2015 «СИБУР», руководитель по планированию, анализу и инвестиционным проектам 2009 – 2011 Brunswick Rail, управление проектами и финансовое прогнозирование 2007 – 2009 финансовый аналитик в различных компаниях Образование: МГУ, физический факультет («теоретическая физика»), Universite de Nantes, Ecole des Mines de Nantes, CNRS, Франция, ученая степень («теоретическая физика и математическое моделирование») Фото: «Сибур»

В чем заключается цифровая трансформация компании, какой выбран путь?

Цифровые инструменты уже прижились во многих отраслях, мы наблюдаем, как они меняют многие бизнесы, иногда даже драматически. И понимаем, что ни одна компания не сможет остаться в стороне. Как сейчас практически у каждого человека в кармане есть смартфон, так у каждой производственной компании очень скоро будут инструменты Индустрии 4.0. Тех, кто сделает это первыми или хотя бы вторыми, кто сможет лучше приспособить эти инструменты для своего бизнеса, ожидает хорошее будущее.

В изначально цифровых отраслях – например, телекоме и банках – все понятно: ИТ уже давно стали частью бизнеса. А у вас?

Конечно, пока нет очевидных признаков превращения нашего бизнеса в ИТ-бизнес или радикальной смены бизнес-модели. Но мы видим, что многие элементы бизнеса могут измениться довольно сильно. Скажем, есть мнение, что, хотя мы B2B-компания, с появлением цифровых инструментов наши методы маркетинга станут все больше походить на методы сегмента B2C. Вместо традиционной продажи продукта, который мы умеем производить, будет приобретать все возрастающую ценность умение понимать потребности клиентов, осознавать, в чем именно мы создаем для них ценность.

Другие области, в которых применимы новые инструменты, тоже вполне конкретны. Например, логистика. У нас более 20 площадок, много сырья, которое перемещается между ними. Соответствующие расходы составляют существенную часть стоимости изделий, их оптимизацией точно имеет смысл заниматься.

Еще одним немаловажным направлением является производство. Несмотря на то что уже многое сделано, есть огромный простор для работы. Мы понимаем, где теряем и сколько, и долгосрочные цели перед руководителями ставятся именно исходя из этого. Руководство вынуждено смотреть на технологии, способные помочь в улучшении показателей. Техническое обслуживание и ремонты также играют критически важную роль на любом производстве. Наконец, «умное» управление персоналом – это совершенно точно про нас.

Какое место в этой трансформации занимает Индустрия 4.0?

Мы исходим из тех проблем, которые есть у бизнеса, и из тех возможностей, которые он видит. Вместе с тем мы пытаемся показывать бизнесу, что он теперь может делать с помощью новых инструментов. В этом взаимодействии вырабатываются те решения, которые позволяют находить наилучшие применения новых технологий – в нужном месте и в нужных количествах.

Очевидно, что входящие в Индустрию 4.0 технологии – дроны, роботы, 3D-печать и пр. – приносят синергию. Они дают гораздо больше, если применяются вместе в рамках единого решения.

От кого больше приходит идей? Ведь, чтобы бизнес сам что-то увидел, нужна определенная зрелость.

Совершенно верно. Именно поэтому в «СИБУРе» используется достаточно интересный подход. На первом этапе нашей цифровой жизни все заинтересованные менеджеры брали все доступные технологии и применяли их везде, где могли. Этот краудсорсинговый этап, во-первых, дал возможность нам самим познакомиться с новыми инструментами, а во-вторых, позволил показать эти инструменты нашим людям из бизнеса: что они могут, а чего совершенно точно не могут, – это тоже важно понимать. А тем временем со стороны нашего руководства велась пропаганда важности новых инструментов и готовности к их использованию.

Эти три фактора воздействия на бизнес – накопление опыта, демонстрация возможностей и поддержка сверху – и должны привести нас к «образованному» бизнесу, знакомому с инструментами и готовому их использовать. К ним важно добавить четвертый – инфраструктуру, позволяющую применять на практике понравившиеся решения. Тогда мы перейдем к централизованной модели, позволяющей создавать и тиражировать решения.

Сейчас мы находимся на первом этапе и оцениваем, какими могут быть подходы к цифровизации.

«Поиграть» с разными решениями – это хорошо. Но кто готов за такую осведомленность платить?

Новые инструменты хороши тем, что многие из них дешевые. Попробовать продвинутую аналитику – это недорого. Можно нанять системного интегратора или сотрудника в штат (правда, специалистов требуемой квалификации трудно найти). В любом случае труд специалиста, даже очень квалифицированного, несопоставим по затратам со строительством новой производственной установки.

Большинство инструментов Индустрии 4.0 – не капиталоемкие. Дрон стоит дешево, 3D-печать – тоже недорого, датчики – вообще копейки. Эта гибкость, так востребованная бизнесом, глубоко встроена во все новые инструменты. Она позволяет недорого ошибаться, пробовать различные подходы и не бояться того, что конкретный эксперимент окажется неудачным. К сожалению, в нефтехимии такой подход возможен далеко не всегда, но в цифровых технологиях он работает, и надо этим пользоваться.

Что стало точкой отсчета вашего похода в Индустрию 4.0?

Цифровая активность у нас продолжается около двух лет. Разумеется, это всегда решение менеджмента. Если руководитель компании принял идею того, что новые инструменты будут иметь сильное влияние на его бизнес, он транслирует ее на все уровни. У нас, скорее, это идет не в приказном порядке, а как пропаганда и агитация. Это хорошо тем, что стимулирует инициативу на местах, сотрудники начинают думать, а не просто действовать по указке.

Мы находимся в выигрышном положении. Во-первых, мы не первопроходцы. Производство – настолько консервативная отрасль, что по применению новых инструментов идет даже позади госструктур. Однако мы видим, как это приживается в других отраслях, понимаем, что до нас эта волна в любом случае дойдет. У нас есть возможность подсматривать правильные ответы, по многим «граблям» уже прошли предшественники. На рынке появилась экспертиза, и у нас есть возможность обращаться за квалифицированной помощью к системным интеграторам. Во-вторых, наше производство хорошо автоматизировано и по многим важным процессам в производственных системах уже давно накапливаются ценные данные.

Каково ваше место в этой цифровой истории?

Я руковожу несколькими проектами, пробуя продвинутую аналитику для разных задач. Это исследовательская работа, и она в значительной степени направлена на получение опыта, поиск ориентиров в мире цифровых технологий. У нас были проекты, которые явно не удались – были многообещающими, но не сработали. Есть проекты, которые, наоборот, идут хорошо, и мы верим, что они дадут результат. Мы теперь знаем, как отдельные инструменты можно применять, а как – нет.

Моя роль – добыча опыта, связывание технологий с нашим бизнесом. Роль не всегда легкая. Многие люди на производстве к таким вещам не привыкли, они открыты и готовы экспериментировать, но пока не верят в эти инструменты. Полученные результаты будут очень важны, в том числе и с культурной точки зрения. Они дадут хорошую мотивацию для развития.

В рамках какого подразделения проводится инновационная работа? Это ИТ-департамент или создана специальная лаборатория?

Специальное подразделение пока не создано, и я не совсем айтишник. Я долго был финансовым аналитиком, участвовал во внедрении производственной системы. Естественно, с сотрудниками ИТ-службы приходится много контактировать, чтобы новые инструменты заработали. Их роль очень велика, многое из того, что мы делаем, без их участия просто не получится.

У нас есть «плавающий» пул талантов, которых удалось собрать в разных подразделениях и которым дали возможность заниматься инновациями. Дальше при формировании оргструктуры, которая рано или поздно будет создана, используют именно этих специалистов, и у каждого будет своя роль.

Инициативы больших данных и Интернета вещей неразрывно связаны друг с другом?

Интернет вещей – питающий элемент для продвинутой аналитики. Это важнейший источник данных, помогающий создавать новые модели поведения в бизнесе. Верно и обратное: когда мы хотим решить бизнес-задачу и считаем, что большие данные являются для этого хорошим инструментом, это заставляет нас идти в Интернет вещей. Когда данных оказывается недостаточно, мы думаем о том, как добыть их.

Инструменты Интернета вещей больше ориентированы на сокращение расходов или на увеличение доходов? И какую из этих историй проще продать бизнесу?

Я бы не ставил здесь «или». Мы идем от бизнес-задач. Например, если вы научились быстрее реагировать на потребности клиента, возможно, удастся поднять ему цену. А может, этого не получится, но удастся повысить его лояльность.

В производстве то же самое. Конечно, в центре затрат приходится работать с затратами, а в центре прибыли – с прибылью. Продвинутая аналитика хороша тем, что дает сквозной взгляд на цепочки процессов. В некоторых случаях получаются комплексные проекты, которые изменят бизнес-процессы таким образом, что они станут дешевле и при этом более прибыльными.

Мы производственная компания, поэтому нам проще начинать с производства. Если компания учится работать со своим оборудованием, сокращая число простоев, она больше зарабатывает. Если она учится аккуратнее расходовать электроэнергию и пар, она экономит.

Что уже реализовали, каких результатов удалось достичь?

Попробовали мы практически все технологии, которые чаще всего упоминаются в связи с Индустрией 4.0, – дроны, 3D-печать, виртуальную и дополненную реальность и т. п. Ближайшая задача – реализовать на их основе бизнес-сценарии, сделать их прибыльными и добиться того, чтобы они меняли наш бизнес.

Хорошим примером является наш совместный проект с компанией Teradata по оптимизации работы линий производства биаксиально-ориентированной полипропиленовой пленки. На каждой линии иногда происходят обрывы полотна пленки. Это штатные ситуации (не аварии), но производственный процесс приходится останавливать, оборудование простаивает. Проект был направлен на минимизацию таких остановок.

Мы совершенно точно знали, что есть резервы улучшения, но не совсем понимали, где. К этому процессу пытались применять традиционные инструменты аналитики, но они не дали результатов. Было решено попробовать использовать инструменты больших данных. Рассматривались две гипотезы – сырьевая (добиться большей прочности пленки) и событийная (выделить посторонние факторы, влияющие на обрывы). Например, было выявлено, что при открытии одной из дверей в цеху пленка начинает рваться чаще. Оказалось, что дело в сквозняке, из-за которого пленка переохлаждается. Этот пример показывает, насколько много факторов влияют на производство. В результате анализа было выделено несколько управляемых параметров производственного процесса, которые необходимо особо контролировать.

Есть ряд менее амбициозных проектов, в которых новые решения логически продолжают существующие инструменты статистического анализа. Результаты этих проектов не столь громкие, но зато проще реализация и очевиднее польза.

Были достаточно интересные проекты по предупредительным ремонтам, в ходе которых мы научились предвидеть аномалии в работе компрессоров; в другом проекте мы предсказывали состояние химического реактора, обнаруживая паразитные процессы, снижающие его эффективность.

А каковы успехи в отношении дополненной реальности?

Уже появились готовые решения на основе очков и шлемов дополненной реальности, некоторые мы протестировали. Честно говоря, технология еще сыровата. Но эти технические проблемы со временем решатся, а сценарии для их применения вполне просматриваются. Самый очевидный – мобильные решения для поддержки процессов техобслуживания и ремонтов. Когда ремонтник придет на объект, у него как минимум появится инструкция по оборудованию, а в более продвинутых сценариях видеоаналитика поможет найти неисправность. Могут использоваться и планшеты с приложениями дополненной реальности; возможно, это даже более близкое решение, поскольку оно уже хорошо работает.

Кроме того, благодаря использованию дополненной реальности можно будет привлекать удаленных экспертов и тем самым оперативнее реагировать на нештатные ситуации на производстве. В случае недоступности высококвалифицированного специалиста на место проблемы вполне может выдвинуться менее опытный инженер, а «гуру» будет ему помогать удаленно. В конечном итоге такой подход повышает надежность и безопасность.

Какие из результатов можно отнести к условно негативным?

Иногда всплывают технические ограничения. По итогам одного из проектов мы знаем, что технологии больших данных в некоторых процессах не срабатывают – по крайней мере, если их применять «в лоб». Кроме того, иногда выясняется, что даже там, где технологии применимы, они не дают заметного финансового эффекта. Но даже при отрицательном исходе эксперимент можно считать состоявшимся и успешным. Ведь в нашем случае главная его цель – быстро и без особых затрат добыть знания о том, как надо и как не надо делать.

Владимир Чернаткин, куратор проектов больших данных и Интернета вещей холдинга «СИБУР»: «Гибкость, так востребованная бизнесом, глубоко встроена во все новые инструменты. Она позволяет недорого ошибаться, пробовать различные подходы и не бояться того, что конкретный эксперимент окажется неудачным»

С помощью каких решений поддерживается работа с большими данными?

Здесь мы тоже пробовали многое. Нам хорошо помогает такое свойство нынешних инструментов, как платформенность. Оно заключается в том, что необязательно покупать по одному решению под каждую задачу, это всегда очень дорого. Инструменты хорошо масштабируются, и они достаточно мощны. Если найден один инструмент для широкого спектра задач, то тогда серьезно сокращаются и выбор, и затраты. Чтобы правильно выбрать, необходимо познакомиться с инструментами в ходе реализации практических задач – это ровно то, что мы делаем. Выбор конкретных решений комментировать не буду.

Какие из внешних данных могут быть полезными для решения производственных задач?

В бизнесе, связанном с продажами, есть широкое поле для работы с внешними данными, в том числе из Интернета. В производстве это тоже имеет смысл. Например, информация о погоде важна для многих химических процессов с точки зрения поддержания нужных температурных режимов. Более того, если вы подстраиваете свою логистику и производство под потребности клиентов, то приходится учитывать при планировании производства внешние факторы. Если даже просто ограничиваетесь логистикой, то, используя ранее не применявшиеся сведения – например, о погоде на море, можно увидеть многое. Скажем, если корабль задерживается из-за шторма, то вагоны в порту простаивают и позже возвращаются на площадку. Раньше диспетчеру приходилось выглядывать в окно, смотреть на пути и констатировать дефицит вагонов. Теперь у него есть возможность прогнозировать недостаток вагонов за неделю или две.

Является ли целью «СИБУРа» безлюдное производство?

У нас опасное производство, и многие процессы, выводимые из-под руководства людьми, становятся безопаснее. Но само производство от этого не становится безлюдным, просто меняются роли людей, они становятся более аналитическими, творческими. Разумеется, процессы, непосредственно приводящие к инциденту, надо стремиться делать безлюдными. Но аналитическая работа требует присутствия человека, и ее можно автоматизировать лишь частично. Другое дело, что иногда это совсем другой человек, ему не всегда необходимо находиться на производстве, он может работать удаленно.

Мы обсуждали сценарий использования людей, которые не ходят на работу, но доступны по телефону. Общаясь с нашим партнером, одной из производственных компаний, мы узнали, что такое возможно. Когда «что-то идет не так», робот звонит инженеру и объясняет суть проблемы. У инженера есть показатель эффективности – он должен реагировать на звонки и быть способным приехать на производство за определенное время. При таком раскладе человек появляется лишь в том случае, если машина встречается с чем-то незнакомым. Думаю, что полностью безлюдным производство, скорее всего, не будет.

Что сложнее на пути к цифровому предприятию – технологии или изменение культуры?

Да, меняться тяжело. Но у нас есть хороший опыт: мы недавно внедрили новую производственную систему. Люди на производстве уже привыкли к тому, что происходят изменения. Они достаточно открыты, хотя, бывает, иногда скептически относятся к отдельным инструментам. Возможно, нам культурные изменения обходятся легче, чем другим, мы чуть лучше готовы к ним. Поэтому у нас есть возможность сосредоточиться на технической составляющей. А проблемы бывают. Да, что-то можно скопировать у других, однако производственные компании не похожи на банки или ИТ-компании, многое приходится изобретать самим, создавать с нуля.