22 Ноября 2019
Цифровыми лидерами в АПК стали предприятия масложирового, мясоперерабатывающего и молочного рынков.
18 мая в Санкт-Петербурге состоялся бизнес-форум «Мировая соя — 2022», который традиционно собирает на своей площадке ведущих игроков соевого и растениеводческого рынков, производителей, переработчиков, селекционеров, представителей кормового бизнеса, поставщиков перерабатывающего оборудования и других заинтересованных представителей предприятий соевой отрасли.
ИТ-компания «КРОК», которая имеет большой опыт в области цифровизации предприятий АПК, приняла участие в форуме, представив исследование по цифровизации пищевой промышленности, проведенного Центром компетенций по маркетинговой аналитике.
В последние годы соя рассматривалась, в первую очередь, как кормовая культура. Но сейчас наблюдается смена фокуса — соевые белки привлекают все больше внимания производителей пищевых продуктов. Такой тренд заставил отрасль по-новому посмотреть на технологии переработки, на техническое оснащение предприятий, внедрение цифровых инструментов в производственные и бизнес-процессы и выделение инвестиций для реализации этих проектов.
Согласно исследованию «КРОК», несмотря на все сложности, отечественные агрохолдинги уже увеличили инвестиции в модернизацию, реконструкцию имеющихся производств и строительство новых объектов. Так, инвестиции в строительство одного объекта в среднем составляют не менее 4 млрд рублей. Общий объем инвестиций в проекты, составляет более 800 млрд рублей.
По словам директора по развитию бизнеса в АПК ИТ-компании «КРОК» Александра Эдера, который представил аналитический анализ на бизнес-форуме, при сопоставлении объемов инвестиционных проектов в период 2021-2024 гг. очевиден рост инвестиций почти на 15% по сравнению с 2020-2023 гг.
В стране ежегодно появляются новые высокотехнологичные тепличные комплексы и парки, современные заводы по переработке агрокультур, молочные и мясоперерабатывающие комбинаты, оснащенные по последнему слову инженерии. Управление такими внушительными производствами уже не может осуществляться вручную и требует перехода на цифровые технологии, которые будут способствовать обеспечению требований регуляторов, новых запросов потребителей и ожиданий инвесторов. Например, директивы в части контроля качества продукции, требования клиентов, связанные с прозрачностью производства, маркировкой продукции, прослеживаемостью, четким обеспечением графика поставок, а также сроки окупаемости инвестиций.
На сегодняшний день показатель цифровизации отечественных агропромышленных предприятий составляет 1% от общих вложений, в 4 раза ниже, чем на Западе, что говорит о том, что уровень цифровой зрелости пищевой промышленности находится на начальном, «точечном» уровне. Стратегии компаний подразумевают цифровизацию, однако предприятия находятся в фазе цифровой оптимизации (решение существующих проблем и разумные инвестиции в ИТ с коротким сроком окупаемости). Согласно исследованию, 60% компаний пищевой промышленности считают основными целями цифровизации оптимизацию затрат на энерго- до трудоресурсы, снижение риска непредвиденных поломок и повышение эффективности работы производства, а также оптимизацию процессов в производстве и логистики.
Тем не менее, по мнению аналитиков «КРОК», ситуация может стремительно измениться в течение следующих 5 лет. Так, уже в период до 2024 года ожидаются крупные инвестиции в новые проекты предприятий молочной и мясоперерабатывающей отраслей, в том числе в ИТ, что может повысить средний уровень цифровизации и стать драйвером спроса на технологии среди существующих игроков рынка. К тому же, сегодня на ИТ-рынке России уже есть большое количество отечественных решений для всевозможных бизнес-задач.
«Сельское хозяйство на современном этапе переживает новый подъем. Будущее цифровых технологий в сельском хозяйстве перспективное, однако сегодня порядка 70% предприятий еще не сформировали у себя ИТ-фундамент. Это — системы управления предприятием (ERP), производством (MES), складом (WМS), техническим обслуживанием и ремонтом (ТОиР), цепями поставок (SCM) агроаналитические системы для сельского хозяйства с применением IoT-устройств», — поделился своим мнением Александр Эдер.
Результаты исследования «КРОК» показали, что в наиболее благоприятном положении сегодня находятся предприятия мясоперерабатывающей, молочной и масложировой отрасли. Они же могут называться цифровыми лидерами отрасли. Среди digital-лидеров России: Черкизово, Эфко, Дамате, Данон, Амилко и другие.
Исследование по цифровизации пищевой промышленности проводилось Центром компетенций по маркетинговой аналитике в период с 2020 по 2021 гг. Аналитиками Центра были задействованы все доступные методики и инструменты аналитики: анализ баз данных, опросы и глубинные интервью с экспертами. Так, были проведены опросы более 500 экспертов по ИТ о технологиях будущего, интервью с ИТ-директорами пищевой промышленности, использованы данные СПАРК, баз инвестпроектов B2B Global, Tadviser, ТАСС, отчеты аудиторских компаний и привлечены другие источники и ресурсы.
«В данном исследовании мы поставили цель определить основные потребности компаний на рынке, изучить текущий уровень цифровизации отрасли и определить, какие технологии и решения помогут преодолеть существующие проблемы и выйти на новый уровень эффективности производства», — прокомментировал Александр Эдер.
Бизнес-форум «Мировая соя» — флагманская конференция издательского дома «СФЕРА» — проводится седьмой год подряд. За это время мероприятие стало знаковым событием для представителей соевой отрасли страны. На площадке проходит насыщенная деловая программа, бизнес-встречи и ведется конструктивный диалог с коллегами. В этом году ключевыми темами «Мировой сое» стали перспективы развития рынка сои и масложирового бизнеса, государственные меры поддержки экспорта, логистическая стратегия предприятий, импортозамещение оборудования и др.
Обзор трендов цифрового развития промышленных предприятий в период макроизменений.
Участники сессии «Цифровой трек: ускоряя цифровизацию предприятий», которая состоялась в рамках X Московского международного химического форума (ММХФ) в Москве, обсудили лучшие практики применения технологий в отрасли и обозначили основные тенденции и перспективы цифровой трансформации. В дискуссии приняли участие представители крупнейших химических производств и ИТ-компаний.
Изменения конъюнктуры рынка и последующая адаптация под них задают тренды и «законы», по которым химическая промышленность реализует сегодня инициативы и проекты по включению цифровых инструментов в производственные и бизнес-процессы.
Эксперт ИТ-компании «КРОК» выступил на форуме и поделился кейсом, подтверждающим фокус химических предприятий на импортозамещение в области информационных технологий. Среди других важнейших трендов участниками сессии были выделены ставка на операционную эффективность, сотрудничество предприятий отрасли с ИТ-рынком для поиска новых решений и преодоления кадрового дефицита.
Повышение операционной эффективности
Химическая промышленность ощутила на себе разнонаправленные эффекты от «тектонических» сдвигов, которые происходят в российской экономике. Это и негативные последствия, такие как рост издержек, замедление оборачиваемости, снижение объема выпуска, обострение зависимости от импорта; так и позитивные — зафиксирован рост внешних цен на ряд производимых удобрений, рост внутреннего спроса на отечественный продукт, новые программы господдержки. Дальнейшая работа, направленная на адаптацию к текущим условиям и укрепление позиций на рынке за счет изменения внутренних процессов, является одним из драйверов цифровой трансформации предприятий отрасли.
Согласно последним аналитическим опросам, проведенным среди предприятий отрасли, 30% опрошенных отмечает перспективность цифровой трансформации в качестве неотъемлемого элемента для решения обозначенных задач. Поэтому, несмотря на возникшие сложности, производители химической продукции сохраняют высокое внимание к цифровизации как фактору роста и сохранения долгосрочной конкурентоспособности, повышения эффективности и оптимизации бизнес и производственных процессов изнутри.
Участники «Цифрового трека» отметили, что в связи с уходом западных вендоров предприятия отрасли, ведущие работу в данном направлении, сталкиваются с нехваткой ИТ-оборудования и электронных компонентов, в то время как зрелых российских аналогов в этой области пока нет.
В части программных продуктов отечественного производства ситуация обстоит гораздо лучше. На локальном рынке уже достаточно надежных и конкурентоспособных решений, которые могут выступать альтернативой для большинства западных систем. Павел Егоров, руководитель проектов по промышленной аналитике ИТ-компании «КРОК», отметил в своем выступлении рост запросов в 2022 году со стороны промышленных предприятий на отечественные цифровые решения.
«На текущий момент, предлагая промышленности те или иные цифровые решения для бизнеса, мы полностью переориентировались на российских вендоров. Например, архитектура систем промышленной аналитики, которые мы развернули для ряда предприятий, базируется исключительно на российском ПО. Этот подход соответствует потребностям химических предприятий по миграции на импортонезависимые цифровые продукты и обеспечению технологической устойчивости критической информационной инфраструктуры», — уточнил Павел Егоров.
Кооперация отрасли и ИТ-рынка
Спикеры деловой сессии отдельно подчеркнули важность партнерства и сотрудничества между химическими компаниями, в том числе имеющими ИТ-инсорсинговые подразделения, и ИТ-рынком. Именно сейчас необходимо тесное взаимодействие с внешними подрядчиками в целях обмена опытом и экспертизой, реальными кейсами по развертыванию ИТ-решений на конкретных производствах, обозначения со стороны заказчиков «узких» мест в бизнес-процессах в целях четкой постановки задач для ИТ-компаний. Такой подход позволяет закрывать потребности бизнеса быстрее и дешевле, например, доработка готового решения совместно с профильными ИТ-компаниями занимает в разы меньше времени и ресурсов, нежели создание цифровых инструментов с нуля.
Участники мероприятия также выступили за необходимость создания на базе Российского союза химиков или на уровне профильных министерств отдельного реестра ИТ-решений, подходящих непосредственно для предприятий химической отрасли. Наличие стека проверенных технологий значительно упростит поиск решений и вендоров для решения конкретных проблем.
Кадровый дефицит и «цифровой ликбез» на местах
Цифровизация отрасли, рост количества проектов по импортозамещению западных технологий закономерно повышает спрос на ИТ-специалистов, при этом эксперты отметили значительный недостаток квалифицированных кадров. Для решения этой проблемы компании идут двумя путями — развивая собственную внутреннюю экспертизу и привлекая внешних подрядчиков на аутсорс. Наиболее зрелые предприятия используют гибридную схему, сочетая эти подходы и максимально используя преимущества этих моделей как взаимодополняющих инструментов. Из плюсов ИТ-инсоринга можно отметить его положительное влияние на развитие специализированных решений в отрасли в целом — компания может разрабатывать ту или иную систему кастомно под себя, а далее тиражировать это решение на рынок.
Привлечение аутсорсеров, в свою очередь, позволяет обмениваться межкорпоративным и кросс-индустриальным опытом, а также дает возможности доступа к зарубежным средам разработки и open-source-ресурсам. Важно, что внутренние и внешние исполнители — это партнеры, и компании выбирают ту или иную модель реализации проектов, базируясь на экономической целесообразности и задачах по развитию компетенций.
Обсуждая механизмы применения технологий на производствах, спикеры подняли вопрос цифровой грамотности и навыков непосредственно сотрудников на местах. Необходимость «цифрового ликбеза» становится обязательным фактором в вопросах эффективности оптимизации технологических процессов.
Модератором сессии «Цифровой трек: ускоряя цифровизацию предприятий» стал вице-президент Российского Союза химиков Евгений Синяков. По его словам, цифровая трансформация кардинально отличается от привычной автоматизации химических предприятий и несет в себе новые элементы и в управлении, и в технологиях. Подводя итоги трека, Евгений Синяков еще раз обратил внимание участников на экономические эффекты от цифровой трансформации на базе отечественных цифровых решений и тренды, которым предстоит следовать отраслевым компаниям в ближайшей перспективе.
Деловые сессии ММХФ прошли на площадке международной выставки «ХИМИЯ-2022». Форум является одним из ключевых отраслевых дискуссионных мероприятий, где ежегодно встречаются представители крупнейших химических производств, профильных министерств, отраслевых ассоциаций и пр. ММХФ-2022 организован Российским Союзом Химиков в год 25-летия организации при поддержке Минпромторга РФ.
Применение цифровых инструментов даёт химическим предприятиям увеличение производительности труда, оптимизацию расходов на энергетику, помогает увеличить выручку, а также снизить время простоев оборудования. Текущий этап развития в области применения цифровых технологий эксперты называют «Индустрия 4.0». Она заключается в переходе от автоматизации отдельных машин и процессов к сквозной цифровизации и интеграции данных цепочки создания стоимости. Усилить эффект для бизнеса помогает переход на экономику замкнутого цикла.
Цифровая трансформация идёт по трём основным направлениям.
Продвинутая аналитика на основе big data. Многие предприятия оборудованы датчиками, которые в режиме реального времени отправляют информацию о состоянии оборудования, ходе технологического процесса и факторах окружающей среды. Подобная система может предвидеть 75% внеплановых остановок производственных механизмов.
Упрощение рутинных операций, а также снижение бумажного документооборота за счёт цифровизации. Например, использование электронных нарядов помогает сократить выполнение некоторых работ до 2—3 минут вместо прежних 10—15 минут. Также в этой сфере успешно применяется методология agile, которая за счёт сбора конкретных пользовательских данных и активного взаимодействия разработчиков и участников процесса позволяет сформировать продукты, востребованные конечным потребителем.
Системы дополненной реальности (AR), которые могут облегчить работу с удалёнными экспертами, партнёрами или подрядчиками. Ещё одним пунктом «Индустрии 4.0» является внедрение промышленного интернета вещей.
управляющий директор, начальник управления
по работе с клиентами промышленности Сбербанка
Цифровая трансформация сегодня актуальна для большинства компаний отрасли. До 90% игроков заявляют, что она несёт перспективные возможности для развития компании. Однако реализацией трансформационных проектов занимаются около 25% игроков. Наиболее приоритетными областями с точки зрения интеграции цифровых решений для компаний химпрома выступают непосредственно производственный процесс и процесс организации продаж. По усреднённым данным, компании направляют на цифровизацию около 3% своей выручки, причём в подавляющем большинстве случаев проекты реализуются на собственные, а не на заёмные средства.
Пока наиболее распространённой в российской нефтехимии системой является автоматизированное управление технологическим процессом (APC, advanced process control), рассказывают представители компаний. Это совокупность решений, которые предполагают использование как физического оборудования, так и программного обеспечения для проведения различных операций на производстве.
Этой системе может передаваться управление как отдельными процессами, так и производством в целом, если это позволяет сделать уровень технической подготовки завода.
увеличение эффективности мониторинга;
рабочие процессы без ошибок;
возможность превентивного реагирования на внештатные ситуации.
Как отмечают в «Лукойле», ещё более полезны механизмы АРС+ на основе искусственного интеллекта, которые обладают более высокой точностью работы с оборудованием, а также надёжностью прогноза развития штатных и нештатных ситуаций за счёт способности самостоятельно обучаться и адаптироваться в процессе эксплуатации. То есть фактически за работой всех механизмов производства следят другие механизмы, управляемые компьютерными программами.
На «Полипластике» с помощью цифровых технологий организовано движение сырья, а также формируются планы по его отгрузке. То есть специальная программа оптимизирует производственное расписание, а также автоматизирует учёт приёма и отправки продукции.
В ПАО «Пигмент» работает виртуальная химическая лаборатория. Для её «посещения» необходим специальный шлем виртуальной реальности, беспроводной модуль и компьютер. Она используется в основном для образовательных целей и позволяет в системе дополненной реальности проводить достоверные опыты и эксперименты. С одной стороны, таким образом обеспечивается безопасность, поскольку многие химические реактивы опасны для человека. А с другой — это позволяет в цифровом виде использовать очень дорогие элементы, например литий.
Также компании отрасли успешно применяют различные инструменты с искусственным интеллектом. Как показывают исследования, такие технологии помогают вдвое улучшить ключевые показатели эффективности (KPI) в 72% случаев. А в 37% случаев можно говорить о пятикратном увеличении. Технологии на основе ИИ применяются для сокращения затрат на энергообеспечение, снижения выбросов углекислого газа в атмосферу, борьбы с простоями и т. д.
На пути к достижению эффектов цифровизации компании сталкиваются с рядом барьеров. По нашим данным, в более чем половине случаев главной проблемой успешной цифровизации компании выделяют нехватку специализированных кадров. Кроме того, ключевыми барьерами становятся нехватка финансовых ресурсов и недостаток знаний о технологиях.
Сегодня экосистема Сбера продолжает поддерживать процессы цифровизации компаний. Наши решения на базе отечественных технологий в области цифровизации бизнес-процессов, налаживания ЭДО, работы с персоналом приобретают все большую актуальность.
Цифровизация на фоне ESG-повестки неразрывно связана с экономикой замкнутого цикла. Это межотраслевая система, которая предусматривает повторную переработку отходов производства, осознанное обращение с мусором, переход от ископаемых к возобновляемым источникам энергии, а также максимальное снижение влияния на экологию.
Основными точками синергии замкнутого цикла и цифровизации являются:
экономия ресурсов и повышение эффективности их использования;
продление срока службы конечных продуктов;
снижение потребления ресурсов для их изготовления.
Уже сейчас существуют такие решения. Например, для отслеживания и переработки пластика в 2020 году разработана технология, позволяющая наносить на предметы специальный химический штрих-код, который соединяет его с цифровым двойником. Код не уничтожается ни при производстве продукции, ни при её переработке.
В России применение принципов экономики замкнутого цикла находится на начальном этапе, но для него уже сформирована правовая база. В октябре 2021 года правительство России утвердило перечень инициатив социально-экономического развития, среди которых — федеральный проект «Экономика замкнутого цикла». Он направлен на сокращение образования отходов, создание инфраструктуры по их сбору для вторичной переработки, ограничение оборота неэкологичной упаковки и т. д. На создание экономики замкнутого цикла планируется потратить более 10 млрд рублей.
По данным Минприроды, каждый год в России накапливается огромное количество отходов, примерно 8 млрд тонн, из которых объём твёрдых бытовых отходов составляет 65 млн тонн.
Необходимо максимальное число отходов превращать во вторсырьё, которое можно вторично использовать, отмечала вице-премьер Виктория Абрамченко. Отходы недропользования, например, можно применять как в самой отрасли, так и в рекультивации земель или в строительстве. Перспективно также и использование отходов электроники: по оценке китайских экспертов, извлечение золота, платины, палладия и серебра из электроники в 13 раз эффективнее, чем их получение из руды.
По планам правительства, к 2030 году вторичные ресурсы должны использоваться:
Ряд крупных российских компаний уже внедряет концепции замкнутого цикла, которые предусматривают снижение выбросов парниковых газов, увеличение использования «зелёной» энергетики, утилизацию отходов, переработку упаковки и т. д.
Сегодня крупный бизнес стоит на передовой развития технологий замкнутого цикла. Отдельные компании планируют содействовать вовлечению не менее 100 000 тонн ежегодно полимерных отходов в переработку в рамках собственных инвестиционных проектов и проектов с партнёрами.
У Сбера уже есть позитивный опыт реализации совместных проектов на базе таких технологий. Так, в конце прошлого года мы произвели первую совместную линейку жилетов из переработанного пластика. Мы верим, что партнёрства Сбера и промышленных компаний открывают новые перспективы совместных проектов, которые порой могут реализовываться в весьма креативных областях.
Из всего многообразия цифровых технологий предприятия химической промышленности отдают предпочтение решениям на основе искусственного интеллекта (ИИ). Это оптимальный выбор как с точки зрения производительности, так и с позиции создания добавленной стоимости. «Фишка» ИИ — имитация когнитивных функций человека, поэтому применение подобных технологий на ранних стадиях разработки позволяет быстрее и эффективнее довести идею до рынка. К примеру, производительность исследований может быть увеличена уже на старте за счёт обработки предыдущих релевантных результатов и знаний с помощью ИИ. Кроме того, ИИ помогает производителю плавно подстраиваться под меняющиеся требования заказчика путём их интеграции в R&D.
компаний химической отрасли уверены, что ИИ поможет им раскрыть скрытый потенциал
Искусственный интеллект в химпроме применяется не в последнюю очередь для снижения вредного воздействия на окружающую среду. Австрийская корпорация Borealis — восьмая в мире по объёму выпуска полиэтилена и полипропилена — использовала программу на основе ИИ для разработки динамических целевых показателей энергопотребления завода. Производителю удалось добиться сокращения затрат на энергообеспечение производства, а побочным эффектом стало снижение уровня выбросов углекислого газа в атмосферу.
Ещё пример. Международная химическая компания многократно сталкивалась с незапланированными простоями из-за частого (раз в три дня) выхода из строя экструдера. Это приводило к остановкам производственного процесса и, как следствие, к необходимости работать сверхурочно. Используя мониторинг в режиме реального времени, компания наладила передачу структурированных данных от датчиков экструдера, а также обработала неструктурированные данные из записей о техническом обслуживании, отчётов об обучении и других источников. Модель прогнозирования, оценивая причинно-следственные связи, генерировала предупреждения и рекомендации по работе экструдера. Итог: сокращение на 80% незапланированных простоев и экономия операционных расходов в размере около 300 000 долларов. В рамках трансформации бизнес-модели производитель рассматривает возможность внедрения аналогичных систем и на остальных предприятиях, находящихся под его управлением.
В ассортименте немецкого нефтехимического концерна BASF представлены химикаты, пластмассы, лакокрасочные покрытия, удобрения, природный газ и даже сырая нефть. Подразделение BASF Automotive Refinish Solutions производит и продаёт автоэмали и автокраски. Как известно, главная задача при покраске — попасть в цвет, поэтому законы рынка вынуждают изготовителя постоянно выпускать новые оттенки. Это трудоёмкая задача, требующая особой квалификации. Инженеры BASF разработали усовершенствованную систему цветосогласования, которая задействует искусственный интеллект. Комплекс использует два инструмента: SmartSCAN и SmartTRAK2.
SmartSCAN — спектрофотометр (устройство, считывающее длину световых волн для определения цвета), который сканирует окрашенную поверхность, чтобы найти формулу цветового соответствия, основанную на показаниях с четырёх различных углов. SmartTRAK2 — программное обеспечение для управления цветом, которое извлекает формулу цветового соответствия и выдаёт точные инструкции по смешиванию для воспроизведения оттенка.
BASF также охотно сотрудничает с ИТ-компаниями для развития ИИ. К примеру, компания выступала в качестве бета-клиента SAP: тестировала систему SAP Cash Application System, работающую на базе SAP Leonardo Machine Learning. Платформа используется для автоматизации обработки платежей. В BASF остались довольны результатами пилотного проекта: программное обеспечение позволило автоматизировать обработку 94% платежей.
по работе с клиентами промышленности, лидер отрасли
«Химическая промышленность» Сбербанка
Важность цифровизации понимают многие российские химические предприятия и уже начинают использовать ИИ-технологии, в первую очередь предикативную аналитику.
Например, одно из ключевых предприятий отечественной химической индустрии, чья деятельность сосредоточена на крупнотоннажной химии, разработало аналитическую систему с использованием методов глубокого машинного обучения для цеха производства хлорметанов. Эта система выдаёт рекомендации оператору по выбору оптимальных параметров и технологических режимов.
Другой крупный нефтехимический холдинг создаёт собственную платформу для промышленного интернета вещей. Она обеспечивает управление устройствами всех уровней, собирает и хранит данные с датчиков и обрабатывает информацию. Предиктивную аналитику в компании используют, чтобы выявлять дефекты оборудования, выстраивать оптимальный график ремонтов и оптимизировать процессы сортировки.
А крупный производитель удобрений с помощью ИИ контролирует качество пульпы (основное сырьё) и оптимизирует работу котлового оборудования. В компании разрабатывают виртуального ассистента, который в режиме реального времени будет подбирать оптимальный режим работы котлов благодаря учёту различных параметров работы оборудования и внешних условий.
И всё это только первые эксперименты, в дальнейшем компании собираются внедрять ИИ и на других своих производственных площадках.
Корпорация Royal Dutch Shell представлена в химпроме своей «дочкой» Shell Chemicals. В 2014 году компания придумала виртуального помощника. Бизнесу требовался недорогой инструмент для первичной обработки и дальнейшего перенаправления простых запросов в службу технической поддержки. Сегодня виртуальный помощник Shell работает в 151 стране мира и говорит на множестве языков, включая русский. Чат-боты Ethan и Emma могут ответить на вопросы о том, где купить продукцию бренда и дать информацию о её технических характеристиках. Сервис также разбирается в технических паспортах и паспортах безопасности.
Внедрение виртуального помощника принесло следующие результаты:
На 40% сократился объём звонков в службу поддержки.
Почти 75% вопросов были решены чат-ботами.
ИИ правильно понял 97% вопросов.
Аналитики из Shell Global Solutions пришли к выводу, что тренд на интеграцию виртуальных помощников будет расти. Они подсчитали, что не менее 15% компаний из списка Fortune 1000 используют эту технологию, а 60% клиентов используют веб-сайт как главный источник знаний для решения проблем, связанных с продукцией бренда.
В экосистему Сбербанка входит компания SberCloud — это облачная платформа, позволяющая создавать и обучать ИИ для бизнеса. Для разработки моделей машинного и глубокого обучения, а также ускоренного обучения ИИ используются мощности суперкомпьютера «Кристофари». Это единственный в России суперкомпьютер, мощности которого можно арендовать.
Какие задачи в бизнесе решает SberCloud с помощью ИИ:
Оптимизация потребления ресурсов. Подключив датчики к оборудованию и распределительным щитам, можно выявить закономерности в потреблении ресурсов и сократить их расход.
Обнаружение брака. Обучив нейросеть на эталонных изделиях, можно распознавать брак в автоматическом режиме.
Прогнозирование сбоев. Предиктивная аналитика позволяет прогнозировать выход техники из строя и не допускать критических поломок.
Анализ поведения рабочих. Позволяет увеличить производительность и повысить безопасность труда (например, нейросеть может распознавать сотрудников без каски).
Технологии искусственного интеллекта нашли широкое применение в химической промышленности: они используются для учёта складских остатков сырья, прогнозирования результатов химических реакций и снижения негативного экологического фона в процессе производства, транспортировки и хранения опасных веществ. Помимо этого, внедрение ИИ помогает увеличить скорость производственного процесса.
Отрасли, зависящие от химической промышленности (сельское хозяйство, строительство, автомобилестроение, энергетика, FMCG, транспорт и т. д.), тоже используют ИИ, что, в свою очередь, помогает расти самому химпрому. Получается, что влияние ИИ на химпром не ограничивается только лишь увеличением прибыли отраслевых компаний: химпром, будучи локомотивом цифровой трансформации, стимулирует завязанные на него предприятия к принятию неизбежного — технологического прогресса.
Нефтехимия — довольно консервативная отрасль, особенно если это касается технологии производства. Новые процессы разрабатываются десятилетиями, а внесение в них изменений, даже выгодных для бизнеса, требует чрезвычайно взвешенного подхода. На крупнотоннажном производстве не проведешь A/B-тестирование за несколько кликов мышки, при этом некоторые другие современные подходы здесь вполне востребованы. Чем хороша нефтехимия — это реальный сектор. Результат от твоей работы осязаем: ты можешь видеть, что объем производства увеличился, прибыль выросла благодаря более точному прогнозу цены на сырье, а клиент получает товар быстрее благодаря оптимизированной логистике. По уровню автоматизации нефтехимия традиционно одна из передовых отраслей промышленности.
Для начала разберемся с определениями. Терминов существует множество, но для себя мы определяем цифровой двойник как виртуальную копию объекта или процесса, выполненную с достаточной точностью и функционалом, чтобы с ее помощью можно было принимать решения. Дальше все зависит от того функционала, который закладывается в цифровой двойник.
Например, фотография города со спутника на Гугл картах — цифровой двойник этого города, хотя и с весьма ограниченным функционалом. Но если эту фотографию дополнить данными — нанести на карту дороги и улицы, а на улицы добавить информацию об остановках и маршрутах общественного транспорта, интенсивности трафика и дорожных ремонтах, то получится очень полезный цифровой двойник, который есть у каждого из нас в смартфоне — GPS-навигатор. С его помощью можно не только в начале пути выбрать оптимальный способ и маршрут передвижения, но и в процессе корректировать его в зависимости от изменяющейся дорожной ситуации. Кроме того, навигатор подсказывает разрешенную на участке дороги скорость передвижения. Таким образом, цифровой двойник города позволяет нам максимально быстро добраться до пункта назначения и при этом не нарушить скоростной режим.
Если провести параллель с нефтехимией, то задача схожая: максимально эффективно эксплуатировать технологический процесс производства продукции, не нарушая при этом правила безопасности. Эффективность в сложном химическом производстве — понятие комплексное. Важно не только произвести максимальный объем качественной продукции, но и затратить на процесс производства минимальное количество энергоресурсов, выработать минимум побочной продукции, минимизировать износ оборудования и влияние на окружающую среду.
Для решения этой задачи в производстве также используются цифровые двойники — виртуальные копии технологического процесса, разработанные с использованием специализированного программного обеспечения. Они так же, как и GPS-навигатор, позволяют в начале пути выбрать оптимальный способ производства, а в процессе помогают операторам максимально эффективно вести режим в условиях меняющихся внешних факторов. Под внешними факторами подразумевается и состав сырья, и погодные условия, и рыночные предпосылки, и еще много чего, на что оператор повлиять не может, зато может учесть и своевременно отреагировать.
Вот мы и подошли к истинному назначению цифровых двойников технологических процессов нефтехимии. Их цель — в условиях сложных многопараметрических химических процессов помогать аппаратчикам производств, инженерам и технологам принимать оптимальные решения, а в некоторых случаях цифровые двойники позволяют полностью исключить человеческий фактор.
Типы моделей цифровых двойников
Физико-химическая модель технологического процесса. С использованием базовых законов химической кинетики и термодинамики моделируются физические и химические процессы, происходящие в технологическом оборудовании — тепло- и массообмен, реакционные процессы. Такие модели позволяют проводить what-if- анализ для различного состава сырья, технологических режимов и т. д.
Например, с помощью реализованной нами модели теперь можно проверить чувствительность крупнейшей в стране газофракционирующей установки к изменению состава и расхода сырья, вызванных пуском комплекса «Запсибнефтехим». Оператор может подобрать технологический режим, позволяющий эффективно разделять компоненты, а значит, получать больше целевых продуктов и меньше побочных.
Еще такие модели позволяют разрабатывать новые технологические схемы производства.
Статистическая модель, разработанная с использованием методов продвинутой аналитики. Этот тип моделирования позволяет воссоздать на компьютере любые процессы и явления с достаточным количеством и качеством статистических данных. Используется для дополнения физико-химических моделей или как самостоятельная модель. Такие модели позволяют разрабатывать рекомендательные системы, системы поддержки принятия решения, осуществлять предиктивную диагностику.
Гидродинамическая модель — моделирует динамическое течение жидких и газообразных сред в трубопроводах и аппаратах с учетом массообменных и реакционных процессов. Позволяет выявить неоптимальные параметры течения сред, зоны с риском образования отложений, определить потенциал для интенсификации процесса.
Механическая модель — моделирует механические свойства оборудования во времени в зависимости от механической нагрузки и технологических параметров. Позволяет прогнозировать механические неисправности.
Все приведенные типы моделирования могут дополнять друг друга — давать на выходе данные, необходимые на вход другого типа моделирования.
Цифровой двойник технологического процесса может быть разработан с использованием как одного типа моделирования, так и нескольких. Все зависит от конкретных целей. Как принимается решение, расскажу в следующем пункте.
«Дорогой, у нас будет цифровой двойник»
Как понять, что пора заводить цифрового двойника? Здесь все очень просто.
Первый критерий: цифровой двойник нужен там, где есть потенциал для повышения эффективности процесса за счет разработки технологической модели. Потенциал может быть в сокращении человеческого фактора управления производством, в получении дополнительных данных для принятия решений, в проверке гипотез по повышению эффективности производства и т. д.
Второй критерий: экономический эффект от внедрения цифрового двойника должен быть выше, чем затраты на его разработку.
Как происходит разработка двойника?
Технологическая модель — это результат работы кроссфункциональной команды технологов, эксплуатирующих производство, экспертов по моделированию, экспертов по анализу данных, сотрудников заводских лабораторий и еще много кого.
Процесс разработки моделей включает в себя 4 этапа.
1. Подготовительный этап. Еще перед началом разработки цифровой модели менеджер, координирующий разработку, сам разработчик и технолог производства обсуждают, какой точности модель необходима для решения конкретной задачи, анализируют полноту исходных данных для разработки модели требуемой точности. Формируется бизнес-кейс: определяются потенциальный эффект и затраты на разработку. Если эффект выше затрат, переходим к следующему этапу.
2. Этап сбора исходных данных. На этом этапе собираются данные, необходимые для разработки модели: параметры технологического процесса, характеристики используемого оборудования, геометрия аппаратов и трубопроводов, при необходимости проводятся дополнительные лабораторные анализы.
3. Этап разработки. В зависимости от типа моделирования разработка модели ведется в различном программном обеспечении. Физико-химическое моделирование — в программном пакете AspenOne Engineering от компании AspenTech; разработка статистических моделей осуществляется с использованием языка программирования, например Python; гидродинамическое и механическое моделирование — в программных продуктах компании ANSYS.
4. Этап верификации. Разработанная модель сравнивается с реальным производством. Если разработанный двойник обеспечивает необходимую точность, модель можно эксплуатировать, если нет — причины устанавливаются, и модель дорабатывается.
Средний срок разработки цифрового двойника технологического процесса — от 6 до 12 месяцев. А точный срок зависит от необходимой точности модели, наличия и полноты исходных данных и много чего еще.
Перед началом разработки цифровой модели разработчик и технолог производства проводят подготовительный этап: обсуждают, какой точности модель необходима для решения конкретной задачи, анализируют объем исходных данных для разработки модели требуемой точности. За подготовительным этапом следует этап разработки, а за этапом разработки — этап верификации модели с данными реального производства.
Если разработанный двойник обеспечивает необходимую точность, можно начинать эксплуатировать модель. На выходе технолог производства получает конкретные рекомендации по ведению технологического режима.
Если вернуться к примеру с GPS — как посчитать эффект от наличия навигатора в вашем смартфоне? А совокупный эффект от наличия навигатора у большинства участников дорожного движения?
Совокупный эффект от разработки технологических моделей назвать так же непросто. Он складывается не только из прямого эффекта, но и из оптимизации ведения технологического процесса и от решений по модернизации производства. Скорость и качество принятых решений на основе данных цифровых моделей позволит снизить вероятность возникновения аварийных ситуаций. Можно сказать, что наличие цифровых двойников в СИБУРе стало неотъемлемой частью культуры принятия data-driven-решений и достижения «умного результата». В оценках экономического эффекта это сотни миллионов рублей в год.
Технологическая модель процесса от СИБУРа: новые решения для оптимизации производства
Цифровые возможности для традиционной отрасли
Химическая промышленность – одна из ключевых отраслей современной экономики. Одна из главных особенностей – значительная инвестиционная емкость, долгие сроки реализации крупных проектов, высокие требования к научному и инженерному обеспечению новых проектов. Кроме того, как любое крупнотоннажное производство, химическая промышленность сильно зависит от эффективной организации логистических потоков.
Эти особенности создают значительные проблемы для предприятий химической отрасли в адаптации к требованиям современного рынка, росту экологических требований, необходимости снижения эмиссии парниковых газов. Но, с другой стороны, многие инновационные отрасли, такие как ветрогенерация, автомобильная и авиационная промышленность, производство биоразлагаемых материалов сильно зависят от инноваций химпрома. Так, например, снижение среднего веса автомобиля с 1380 до 1000 килограмм, за счет широкого использования композитов, согласно данным исследований, позволит снизить выбросы углекислоты на 40%.
Химическая промышленность меняет парадигму бизнеса, становясь из поставщика продукции поставщиком решений для своих клиентов. Можно выделить несколько ключевых направлений изменения бизнес-модели современного химического производства:
- Реконфигурация и локализация бизнеса с целью лучше соответствовать потребностям клиента;
- Сокращение объемов производства и формирование новых моделей монетизации;
- Формирование партнерских бизнес-экосистем с целью разделения риска и расширения технологических возможностей;
- Ускоренное внедрение цифровых технологий, прежде всего, искусственного интеллекта
- Изменение корпоративной культуры в соответствии с новой парадигмой ведения бизнеса.
Изменения бизнес-модели химического производства
Главная цель этих изменений – обеспечить сочетание эффективности, необходимой для крупнотоннажного химического производства и инновационности, требующейся для разработки и быстрого внедрения широкой гаммы продуктов, в соответствии с быстро меняющимися запросами рынка. Таким образом формируется многоступенчатая экосистема бизнеса, позволяющая быстро адаптировать производство в соответствии с новыми требованиями рынка, использовать базовые химические продукты как «кирпичики лего» из которых складываются новые изделия. Например, активно модифицируются пластики, используемые для 3D печати, обеспечивая лучшую точность и большую прочность изделий.
Рост экологических требований, переход на 100% перерабатываемый пластик требует выстраивания новых логистических цепочек, направленных «снизу-вверх», позволяющих собирать вторичное сырье и направлять его на промышленную переработку. Преимущества цифровизации здесь состоит в высокой гибкости и адаптивности логистики. Другой пример использования цифровых преимуществ – широкое внедрение производства биопластиков, таких как полилактаза. Также важно учитывать информационную роль цифровых технологий, возможность быстро донести до ответственных потребителей информацию о том, что используемый пластик соответствует самым строгим экологическим требованиям.
Глобальные цифровые изменения, происходящие в химической отрасли открывают широкие возможности для малого бизнеса – как в части оказания сервисных услуг и разработки информационных продуктов для химической промышленности, так и в освоении новых «экологических ниш» для малого бизнеса, возникающих в связи с масштабной цифровой перестройкой мировой химической промышленности.