Русский
Русский
English
Статистика
Реклама

История фабрики как кустарное производство превратилось в цифровые заводы

Современные промышленные предприятия результат эволюции фабрик в течение почти 250 лет. Раньше перемены шли вслед за новыми устройствами, которые автоматизировали рабочие процессы. Но в основе четвертой промышленной революции, бушующей вокруг нас, лежат данные и их правильное использование. О том, что происходит сейчас в индустриях, как меняется производство и какое будущее его ждет, ПостНаука поговорила с Петром Прокофьевым, заместителем руководителя Центра компетенций НТИ на базе Сколтеха.Этот материал часть проекта Индустрия будущего, который мы делаем совместно с Департаментом инвестиционной и промышленной политики города Москвы.От прялки Дженни до киберфизических системИстория конвейеров, промышленных гигантов и массового производства началась с маленькой девочки Дженни. Однажды она нечаянно опрокинула прялку отца - английского ткача Джеймса Харгривса. Колесо прялки на полу продолжало вертеться, а веретено пряло пряжу, хотя находилось в вертикальном, а не горизонтальном положении. Заметив это, Харгривс усовершенствовал станок так, что вместо одного веретена к колесу крепилось восемь. Теперь прялка производила по меньшей мере в шесть раз больше пряжи. А значит, и лишала работы по крайней мере пяти ткачей. Станок так и назвали, прялка Дженни. Она стала символом начала промышленного переворота.Позже массовое производство вытеснило ручной труд, а в 1913 году промышленник Генри Форд установил движущиеся линии для отдельных частей производственного процесса автомобилей Ford T: рабочие строили двигатели и трансмиссии на тросовых конвейерных лентах. Инновация сократила время на сборку автомобиля с более чем 12 часов до часа и 33 минут. Конвейер Генри Форда проложил дорогу к массовому выпуску сложных продуктов, а массовая компьютеризация во второй половине ХХ века сделала производство еще эффективнее.Каждая из случившихся промышленных революций, переход от ручного труда к машинному, конвейерное производство, внедрение компьютеров в производство, была сопряжена с автоматизацией рабочих процессов. Автоматизация, как правило, связана с совершенствованием объекта производства (продукта), производственной цепи или технологического процесса. В феврале 2021 года российские ученые разработали компактный токарный станок с числовым программным управлением (ЧПУ), который потребляет электроэнергии на 40% меньше, чем аналоги чистой воды автоматизация.Однако нынешние перемены на производстве носят принципиально другой характер. Сейчас промышленные предприятия собирают информацию из физического и цифрового мира, чтобы, объединив ее, сделать следующий шаг в производстве. Собрав большое количество данных, современная фабрика учится на их основе строить математические модели. Например, раньше автопроизводители должны были разрушить сотню-другую машин во время испытаний, прежде чем выпустить новую модель автомобиля на рынок. Виртуальный стенд может проводить неограниченное количество испытаний, имитируя разные условия (фронтальный или боковой удар, наезд на препятствие и другие). Или цифровая ветряная электростанция. GE с помощью математической модели оценивает эффективность каждой ветряной турбины еще на этапе проектирования. Компания не тратит деньги на строительство физического объекта, пока не проверит его эффективность в виртуальной среде.Таким образом начинают свою жизнь киберфизические системы. Этот процесс, который объединяет реальные и виртуальные объекты и строится с помощью цифровых методов, называют цифровизацией. А современные фабрики, как следствие, цифровыми.Как устроена цифровая фабрика: объясняем на примере AirbusЦифровая фабрика это предприятие, которое применяет технологии цифрового моделирования своей продукции, производственных процессов и эксплуатации во всем цикле производства. Весь жизненный цикл изделия от проектирования до утилизации существует не только в реальном, но и виртуальном пространстве.Хороший пример современное производство Airbus. Сборочное предприятие компании находится на юге Франции в городке Бланьяк, который располагается в окрестностях Тулузы. Но комплектующие делают не только во Франции, но и в Германии, Испании и Великобритании. Производство географически распределено по европейским странам, а проектирование ведется в виртуальных средах таких как CAD/CAE/CAM-системы (компьютерная поддержка проектирования, изготовления и инженерных расчетов). Это пример элемента цифровой фабрики в чистом виде, когда в процессе проектирования геометрическая модель самолета, инженерный и сборочный чертежи формируются в виртуальном пространстве, а в дальнейшем все элементы, производство которых может быть даже разнесено по континентам, начинают постепенно собираться в одной точке и в итоге превращаются в самолет.В Airbus пошли еще дальше. Сейчас они строят над всеми процессами: от создания самолета до его эксплуатации в авиакомпаниях, систему Skywise. Она собирает огромное количество данных от поставщиков различного оборудования, узлов и деталей воздушного судна, от компаний, которые обеспечивают техническое обслуживание и ремонт, от самих авиакомпаний, которые эксплуатируют самолеты. То есть помимо цифровых решений на самом производстве компания планирует копить абсолютно всю информацию, которая связана с функционированием жизненным циклом их самолета.Данные основа цифровой фабрикиЭто очевидная мысль, которую стоит в очередной раз проговорить: конвейер был основой второй промышленной революции, компьютеры запустили третью, а данные стали основой нынешних перемен. Уже вскоре производство, продукты и решения компаний будут в первую очередь основаны на собранных данных.Если говорить об инфраструктуре, то возникает несколько вопросов: как собирать информацию, как долго ее хранить и хватит ли объемов. На часть вопросов отвечает технология edge computing пограничные вычисления. Логика простая вынести часть вычислений и преобразований данных ближе к объекту, который их производит. То есть не собирать сырую необработанную информацию в огромное хранилище, чтобы потом с ней что-то делать. А сразу выстроить инфраструктуру, способную посылать с производственных процессов или конечных изделий агрегированные данные, которые структурированы, могут занимать меньший объем и удобнее для хранения.Современная цифровая фабрика, планирующая строить инфраструктуру для сбора, передачи и обработки данных, неизбежно идет к edge computing. Это означает, что компании будут оснащать свои производственные цепочки и технологические процессы соответствующими элементами, как правило это более сложные датчики, чем те, которые стоят сейчас. И о датчиках на цифровой фабрике мы поговорим чуть подробнее.Чтобы собирать информацию с производства, предприятие необходимо оснастить соответствующими сенсорами и датчиками. И совокупность этих датчиков чаще всего называют Интернетом вещей или (в нашем случае это более точный термин) Промышленным интернетом вещей. С точки зрения промышленности интернет вещей выглядит следующим образом: сенсоры и датчики для сбора информации, некая среда передачи данных (например, беспроводные решения, такие как 5G и Wi-Fi 6) и конечное хранилище. Затем над ними надстраивают системы аналитики BI-системы, инструменты для статистического анализа, OLAP-кубы (особая структура данных, которая позволяет быстрее их анализировать), возможности визуального представления для диспетчеризации и мониторинга информации. Отличный пример умного производства сегодня сталелитейный завод Big River Steel, который ввели в эксплуатацию совместно с SMS group. Он производит 2 миллиона тонн стали ежегодно, а работает там всего 400 человек. Стоит отметить, что начальные инвестиции на строительство Big River Steel составили $1,6 млрд, а спустя год в завод инвестировали еще $1,2 млрд.Всё это делают с одной целью, чтобы данные начали приносить пользу компании либо в виде урезанных трат на производство продукции, либо в виде дополнительной прибыли. Компании Harley Davidson с MES-системы1 удалось сократить время производства мотоциклов с 21 дня до 6 часов. Все мотоциклы компания изготавливает под запрос клиента, а система пересчитывает план производства каждый раз, когда появляются новые входные данные: поступает новый заказ на мотоцикл, появляется сбой или простой. Каждые 89 секунд с конвейера сходит мотоцикл, и каждые 89 секунд план производства всех изготавливаемых мотоциклов пересчитывается из-за появления нового заказа.Цифровые двойники: их ненавидят, но они неизбежныЦифровые двойники агрегируют данные, собранные с датчиков, и системы, способные эту информацию обрабатывать. Фактически они превращают обычную фабрику в цифровое, умное производство. Впервые о них задумались, когда стало понятно, что математическое моделирование может заменить натурный эксперимент. В современности цифровые двойники это целый стек технологий, куда входит несколько уровней, от железа до системного программного обеспечения. А еще прямо сейчас большинство технических директоров промышленных предприятий ненавидит это понятие. И вот почему.Американские аналитики из компании Gartner считают, что большинство технологий после своего появления проходят пять стандартных этапов: запуск, пик завышенных ожиданий (запомните его!), пропасть разочарования, склон просвещения и плато продуктивности. Эта схема называется хайп-цикл Gartner, с ней согласны далеко не все, но в данном случае она отлично объясняет, что же случилось с цифровыми двойниками в России. Несколько лет назад цифровой двойник был некой фантазией, которую предприятия себе рисовали. И от нее были завышенные ожидания, помните второй этап хайп-цикла? которые быстро скатились в пропасть разочарования.На самом деле цифровой двойник объединяет робототехнику, сенсорику, AR/VR, ИИ и машинное обучение, технологии связи, блокчейн, и еще пару десятков решений. В результате его работы должна получиться виртуальная модель процесса или продукта, которая описывает весь путь от формирования до производства и эксплуатации. Цифровой двойник становится той самой киберфизической системой, в которой непрерывно связаны реальное изделие и его цифровая копия. Они обогащают друг друга данными: цифровой двойник позволяет компании проверять свои гипотезы на виртуальной модели, а реальное изделие поставляет информацию, которая корректирует цифровую копию.И несмотря на то, что большинство отечественных ИТ-директоров сейчас не любит цифровые двойники, все так или иначе двигаются в этом направлении. Они внедряют виртуальные испытания своих продуктов, переводят в цифру весь жизненный цикл, создают виртуальную среду для ее модернизации. Например, цифровой двойник рудника, который разработал Уралкалий, в прошлом году назвали лучшим цифровым проектом России и стран СНГ.Автор концепции Фабрика будущего Алексей Боровков выделяет шесть основных типов цифровых двойников по мере обогащения данными и охвата все большего числа количества источников, из которых черпают информацию.Цифровой двойник статуса. С помощью нескольких источников в одном месте собирают отражение процесса или устройства, формируют так называемую цифровую тень. Цифровая тень давно используется в разных индустриях по всему миру, обычно для мониторинга технического состояния эксплуатируемого объекта. В этом случае компания собирает информацию о производственных ресурсах: станки, грузоподъемные системы, сварочные аппараты, сборочные линии, человеческие ресурсы. Boeing с помощью интернета вещей повышает производительность на заводах и в цепочках поставок.Операционный двойник. Здесь уже не просто собирают данные, их начинают обрабатывать и использовать для улучшения промышленных процессов. АО Волгабурмаш предприятие по производству породоразрушающего инструмента перенесло ряд технологических операций в виртуальную среду, где они теперь и отрабатываются, перед запуском на реальный станок. В результате компания тратит меньше времени на разработку, сейчас одно долото для бурения (его очень важно кастомизировать под конкретного заказчика) делают за 10 недель, а раньше 4 месяца уходило только на разработку и технологическую подготовку.Операционный цифровой двойник с событиями. Помимо данных самого изделия или процесса, появляется информация из реального мира. То есть в систему добавляют события, которые связаны с эксплуатацией или с функционированием изделия, как в примере с фабрикой Airbus в Тулузе. В России Автоваз использует цифровой двойник для проведения виртуальных испытаний своих автомобилейКиберфизический цифровой двойник. Цифровой двойник, в которым оба вида математического моделирования основанное на физико-химических процессах и основанное на данных, начинают объединяться. Этот этап сейчас пытаются реализовать, но пока в мире нет готовых решений.Объединенный цифровой двойник. К имеющимся математическим и физическим данным добавляют простую экономику и бизнес-модели. Теперь это не просто киберфизический двойник, он самостоятельно просчитывает, какое решение позволит компании сэкономить, но при этом не повлияет на качество продукта.Автономный цифровой двойник. Вершина нашей типологии, когнитивный цифровой двойник, который может самостоятельно реагировать на некоторые процессы, сам себя корректировать и учитывать, к каким эффектам приведут эти перемены. Идеал, к которому сейчас стремятся все фабрики в мире.Сейчас элементы цифровых двойников можно найти практически повсюду. Столь ненавидимый стек технологий используют в нефтегазовой отрасли, активно подключаются горнорудное производство и металлургия. Он есть в энергетическом секторе, в производстве товаров массового потребления, в том числе в автомобильном производстве помимо упомянутого Автоваза, созданием цифровых двойников занялись в КАМАЗе.Уже в обозримом будущем цифровой двойник станет обыденностью, гигиенической нормой для предприятия, которое планирует быть конкурентоспособным. И все идет к тому, что двойники достигнут шестого уровня развития, то есть станут автономными. В этой ситуации решающую роль будет играть искусственный интеллект ключевой способ обработки и работы с информацией.Искусственный интеллект и роботы (мы знаем, вы этого ждали)Промышленность одна из тех областей, где уже накоплен и продолжает собираться большой объем данных. Они бывают разных типов, более тысячи различных параметров, причем чаще всего эти данные плохо структурированы или не структурированы вовсе. Человеческий мозг подобные массивы информации не в силах проанализировать, поэтому на помощь приходит искусственный интеллект совокупность технологий, находящихся на разных этапах зрелости. Например, к ним относят машинное обучение, роботизацию и автоматизацию процессов (RPA Robotic Process Automation), чат-ботов и ассистентов.Есть четыре ключевых фактора, благодаря которым мы можем говорить, что искусственный интеллект это тренд, меняющий мир. Растет количество вычислительных мощностей, а себестоимость решений снижается и из-за удешевления железа: теперь не приходится ждать окупаемости проекта на производстве по десять лет. Развиваются соответствующие области математики. Накапливается бизнес-практика, появляются специалисты с проектным опытом в этой области. И конечно же, становится больше данных: если раньше на производстве были лишь бумажные записи, то теперь на станках стоят собирающие информацию датчики.Пару слов о роботизации производства. За 2019 год инвестиции в промышленных роботов достигли рекордных $16,5 млрд. Сейчас роботизированы многие элементы, которые раньше делались вручную сварка, покраска, установка отдельных блоков и элементов вне зависимости от производства (это могут быть как мобильные телефоны, так и автомобили). Идет роботизация складов и систем поддержки массового обслуживания в супермаркетах (например, автоматизированная инвентаризация). Современные луддиты уже бьют тревогу человеку нет места на производстве будущего. Но это не так.Будущее людей и фабрикЛюди на фабриках будущего нужны кто-то должен эксплуатировать даже самые современные решения, кто-то должен за ними наблюдать и ремонтировать. Согласно отчету Всемирного экономического форума в ближайшие пять лет исчезнут 85 миллионов рабочих мест, но при этом появится 97 миллионов новых рабочих мест. Произойдет своего рода переход, который мы уже не раз проходили в истории человечества.Появятся новые профессии, которых раньше не было. Из уже существующего можно назвать аналитика данных. Еще 15 лет назад это словосочетание было редкостью, а сейчас это огромный перегретый рынок с высокими доходами: средняя зарплата аналитика данных в Москве осенью 2020 года составляла 134 тыс. рублей.Любое конкурентоспособное предприятие, которое будет через 15 лет существовать на рынке, совершенно точно будет цифровым и умным. А может быть и полноценной виртуальной фабрикой. Сложные и тяжелые производства сосредоточатся на развитии цифровых двойников, которые позволят качественнее и смелее применять новые технологии, поскольку при неудаче будет страдать виртуальная модель, а не физическое производство.Что читать и смотреть, чтобы быть в темеКнига Цифровая трансформация: Как выжить и преуспеть в новую эпохуДоклад Цифровое производство. Методы, экосистемы, технологииЦифровая фабрика: как технологии меняют производство?, прямой эфир Постнауки с Алексеем Боровковым, руководителем Проектного офиса Фабрики Будущего в Санкт-ПетербургеИсследования Pricewaterhouse Coopers, Ernst & Young и Boston Consulting Group
Источник: postnauka.ru
К списку статей
Опубликовано: 26.03.2021 14:14:15
0

Сейчас читают

Комментариев (0)
Имя
Электронная почта

Общее

Категории

Последние комментарии

© 2006-2021, umnikizdes.ru