Современные технологии позволяют отечественным предприятиям повышать качество продукции

Растущие требования к качеству продукции, экологии производства, а также кадровый дефицит заставляют предприятия искать инновационные решения. Цифровизация стала не выбором, а необходимостью. Внедрение цифровых решений в обрабатывающей промышленности может увеличить производительность на 20-30 процентов. Неудивительно, что инвестиции компаний всех отраслей в цифровые технологии за 2021-2024 годы выросли более чем на 80 процентов. Как итог - использование новых технологий в реальных условиях приводит к прорывным результатам.

Представьте себе завод, где станки сами сообщают о поломках до их возникновения, или автомобильный конвейер, "мозгом" которого стал алгоритм. Это не фантастика, а реальность современных российских предприятий, внедривших цифровые технологии.

Сразу оговоримся: цифровизация и автоматизация производства - не одно и то же, хотя эти понятия и неразрывно связаны друг с другом. Автоматизация - это замена человека машиной, а цифровизация - это преобразование информации и процессов в цифровой формат для создания принципиально новых возможностей. Автоматизация фокусируется на том, "как сделать быстрее", а цифровизация - "что делать по-новому". Автоматизация может быть первым этапом цифровизации, но не может ее заменить.

Рассмотрим три ключевых тренда последнего времени: использование искусственного интеллекта и видеоаналитики, создание цифровых двойников и цифровое управление производством.

Станки под контролем

Искусственный интеллект и видеоаналитика востребованы в химической промышленности и машиностроении. Эти технологии используются для предупреждения нарушений техники безопасности, предотвращения сбоев оборудования, сокращения затрат на сырье и повышения качества продукции.

Случаев внедрения ИИ уже достаточно много. К примеру, аммиачный завод "Азот" внедрил систему контроля усталости и внимания. Она следит за работой операторов дистанционных пультов управления агрегатов аммиака с помощью камер видеонаблюдения. Они фиксируют действия операторов для последующего анализа системой ИИ. Видеоаналитика также контролирует количество персонала в смене, наличие у работников респираторов и спецодежды, использование мобильных телефонов, присутствие посторонних, нахождение в так называемой красной зоне. Это пилотный проект, который в случае успеха будет тиражирован на другие заводы.

Другой пример использования искусственного интеллекта - контроль работы агрегатов, на которых получают известково-аммиачную селитру. Такая система внедрена на одном из крупнейших производств минеральных удобрений. Она анализирует все параметры технологического процесса - температуру, давление и т.д. - и формирует в режиме реального времени рекомендации для операторов, которые позволяют работнику с любым уровнем опыта выполнять задачи на уровне лучших представителей профессии. Непрерывная обучаемость математической модели системы позволяет ей работать с возрастающей эффективностью. В результате внедрения системы сокращено количество сбоев, повышена стабильность работы агрегатов и на 2-6 процентов увеличен выпуск продукции.

Контролировать работу оборудования возможно и с помощью системы вибродиагностики. Компания "АЭМ-технологии", к примеру, использует специальные датчики, установленные на основных узлах оборудования обрабатывающих центров, которые обеспечивают сбор информации о параметрах вибрации и немедленно сигнализируют о дефектах, точно указывая, в каком узле возникли изменения. Это позволяет оперативно оценить состояние оборудования, не разбирая его, а также проконтролировать результат его модернизации. Кроме того, на предприятии используется система точного позиционирования, которая графически отображает и сохраняет информацию о перемещении машин и работников в режиме реального времени. Собранные данные используются для анализа производительности, обеспечения безопасности.

В помощь конструктору

Еще одна технология, активно применяемая сегодня в атомной, металлургической и машиностроительной отраслях, - цифровые двойники. Они позволяют повышать качество продукции и снижать ее себестоимость.

К примеру, компания "КАМАЗ" использует алгоритмы ИИ при проектировании в сочетании с 3D-печатью в инжиниринге и промышленном дизайне. Это значительно сокращает время на подготовку эскизов и прототипов моделей грузовиков. Генеративное проектирование позволяет за короткое время сформировать неограниченное множество 3D-вариаций разрабатываемого продукта с учетом всех назначенных конструктором ограничений. Самому конструктору остается только выбрать наиболее оптимальный из этих вариантов и направить его на разработку прототипа, который затем создается интегрированными с системой 3D-принтерами. Такая технология позволяет оптимизировать конструкции машин.

Цифровые двойники трубопрокатных агрегатов, формируемые на основе бесконтактных измерительных 3D-систем, применяют при производстве труб. Эти двойники включают не только модели продукции, но и все процессы по ее производству. В виртуальной среде апробируют различные настройки оборудования, что позволяет реализовать в производстве наиболее эффективные варианты. В результате повышается качество выпускаемой продукции, прежде всего высокоточных труб, осваивается производство труб из новых марок стали. Благодаря совершенствованию режимов эксплуатации оборудования увеличивается срок его службы, а также снижается расход сырья.

На металлургических комбинатах цифровые двойники используют для моделирования процессов в доменной печи, чтобы получать в автоматическом режиме рекомендации по корректировке хода плавки. С помощью данных о количестве и загрузке в доменную печь железной руды и кокса, а также с учетом информации о физико-химических процессах, происходящих в ходе плавки, цифровой двойник способен в режиме реального времени определять наиболее оптимальную загрузку шихтовых материалов. Это позволяет снизить удельный расход ресурсов и себестоимость выпускаемой продукции.

Приложение для мастеров

В машиностроительной отрасли также активно внедряется цифровое управление производством. Это позволяет сократить время отдельных операций и затраты на сырье, контролировать рабочий процесс, повысить качество продукции.

На одном из предприятий энергетического машиностроения, к примеру, управление производством осуществляется с помощью специально разработанных мобильных приложений для различных категорий работников: мастеров производственных участков, работников склада, лаборантов, мастеров ремонтной службы и прочего оперативного персонала. Через приложения работники взаимодействуют друг с другом и получают ежедневные плановые задачи в рамках системы управления сменно-суточными заданиями.

Система и приложения были разработаны по результатам анализа большого массива данных об имеющихся технологиях и персонале с помощью комплекса имитационного моделирования. Внедрение этих решений позволило сократить время на подтверждение операций почти вдвое, а также обеспечило возможность контроля рабочего процесса в режиме реального времени.

Снижение издержек

Помимо промышленных предприятий цифровые технологии все активнее проникают в сектор АПК. К примеру, искусственный интеллект используется для распознавания различных видов сорняков и вредителей с помощью данных от дронов без необходимости выезда агронома на поля и проведения длительных лабораторных анализов. На основании полученных результатов также готовится перечень необходимых средств защиты растений. За счет ускорения процессов и снижения издержек система позволяет повысить урожайность на 10-15 процентов.

На одной из ферм в Республике Татарстан умная система контроля доения коров с помощью технологий компьютерного зрения анализирует видеопоток с камер в доильном зале, сравнивает полученные данные с эталонной технологической картой доения и фиксирует все возможные отклонения с указанием даты и времени. Таким образом повышаются качество и объем получаемого молока, а также предотвращаются заболевания у коров, в частности мастит, который не только ухудшает потребительские свойства молока, но и может привести к гибели животного. Аналогичная технология на другом предприятии позволяет выявлять хромоту у коров: система сравнивает и анализирует видеозаписи и данные о передвижении животных.

Для контроля состояния посевных площадей и планирования необходимых сельскохозяйственных операций на ведущих предприятиях внедряются агроаналитические системы. С помощью датчиков такая система собирает и анализирует данные о состоянии и характеристиках почвы, качестве семян, отслеживает применяемые удобрения и средства защиты, сравнивает урожай с результатами предыдущих периодов, контролирует работу техники.

Система создает единое цифровое пространство для работников агропредприятий - руководителей, агрономов, диспетчеров, каждый из которых может вносить необходимые данные через мобильное приложение. Также она контролирует и оптимизирует весь жизненный цикл агропромышленного процесса, включая планирование работ, финансы и логистику. Использование таких систем позволяет повысить урожайность на 10 процентов, сократить расходы на удобрения до 40 процентов за счет оптимизации их внесения и в конечном счете снизить себестоимость продукции на 15 процентов.

Таким образом, цифровизация сегодня является ключевым условием для обеспечения конкурентоспособности предприятий различных отраслей экономики. В большинстве описанных примеров речь не идет о полном замещении человека на производстве, но о снижении нагрузки на работников, обеспечении необходимых условий для их эффективной работы и сокращении количества ошибок и сбоев. А это залог повышения роли более интеллектуального труда.