Preview

Стратегические решения и риск-менеджмент

Расширенный поиск

ИНДУСТРИЯ 4.0: ТРАНСФОРМАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ФАБРИК

https://doi.org/10.17747/2078-8886-2018-3-38-53

Полный текст:

Аннотация

Ключевым этапом перехода предприятия к Индустрии 4.0 является этап создания цифровых фабрик. В первой части статьи подробно рассматриваются составляющие элементы цифровых фабрик, ожидаемые эффекты от цифровизации производства и смежных функций, а также вопросы перехода от стратегических инициатив к операционному уровню – уровню бизнес-процессов, которые трансформируются под влиянием новых технологий. Во второй части статьи описывается методология исследования кейсов российских и зарубежных компаний, которые находятся в авангарде изменений. В третьей части приводятся кейсы производственных компаний, которые достигли существенных результатов в области цифровой трансформации, в частности Siemens, СИБУР и Новолипецкий металлургический комбинат.

Для цитирования:


Тарасов И.В., Попов Н.А. ИНДУСТРИЯ 4.0: ТРАНСФОРМАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ФАБРИК. Стратегические решения и риск-менеджмент. 2018;(3):38-53. https://doi.org/10.17747/2078-8886-2018-3-38-53

For citation:


Tarasov I.V., Popov N.A. INDUSTRY 4.0: PRODUCTION FACTORIES TRANSFORMATION. Strategic decisions and risk management. 2018;(3):38-53. (In Russ.) https://doi.org/10.17747/2078-8886-2018-3-38-53

ВВЕДЕНИЕ

Новая технологическая революция не только повышает производительность и операционную эффективность существую­щих заводов, но и формирует новые органи­зационно-технические модели заводов [Тра­чу к А. В., Линдер И. В., 2016а]. Популярность приобретает концепция цифровой фабри­ки - бизнес-процессы определенного типа и/или способ их комбинирования, с тем что­бы генерировать высокотехнологичные ре­шения, благодаря которым можно спроекти­ровать новые конкурентоспособные изделия нового поколения за короткие сроки.

Цель данной статьи - рассмотреть подход к трансформации производственной функции на операционном уровне, раскрыть концепцию цифрового завода на практике и на примере компаний IIAO «HJIMK», IIAO «СИБУР» и Siemens AG проанализировать реализованные трансформационные проекты на производстве.

В России цифровые фабрики появятся при реализации направления «ТехНет» На­циональной технологической инициативы. Предполагается, что на таких предприятиях удастся производить продукцию дешевле и быстрее, чем на традиционных производ­ствах. Реализация данной инициативы рас­считана на три этапа. Реализация первого этапа запланирована на 2017-2019 годы, фи­нансирование составит 15,6 млрд руб.

Первые «фабрики будущего» в рамках на­правления «ТехНет» появятся в Центральном научно-исследовательском автомобильном и автомоторном институте «НАМИ», в ОСЮ «Ульяновский автомобильный завод», в маши­ностроительном холдинге «Волгабас». Пред­полагается создать цифровую фабрику и в судостроении, согласно договоренности в реа­лизации проекта примет участие Объединенная судостроительная корпорация. Дорожная карта «ТехНет» рассчитана на период до 2035 года, и за это время планируется создать 40 фабрик будущего, 25 испытательных полигонов, 15 экспериментально-цифровых центров серти­фикации. На мировом рынке «фабрик будуще­го» Россия планирует занять 1,5% в сегменте инжиниринга и конструирования.

Ключевым элементом является концеп­ция «цифровой фабрики» и трансформация моделей производственных заводов. Соглас­но «ТехНет», предлагается создать цифровые фабрики, «умные» фабрики и виртуальные фа­брики. Цифровые фабрики реализуют все про­изводственные процессы - от проектирования до виртуальных испытаний изделия - в циф­ровом формате. «Умные» фабрики - следу­ющий, более сложный этап развития фабрик будущего, они практически не потребуют непосредственного вовлечения сотрудников в производственные процессы. Виртуальные фабрики могут быть расположены в любом месте и выстраиваться в производственные цепочки с помощью промышленного интерне­та вещей.

Описаны три возможные модели цифро­вых фабрик:

  • Автоматизированные заводы, предназначенные для массового производства продукции с низкой себе­стоимостью. Производственные процессы полностью оцифрованы и автоматизированы, полный комплекс технологий Индустрии 0 внедрен в масштабе всей производственной цепочки.
  • Клиентоориентированные заводы предназначе­ны для массового производства доступной по цене продукции с быстрым реагированием на изменения предпочтений покупателей. Используются системы прогнозирования колебаний спроса с максимальной точностью на основании больших данных; приложе­ния, посредством которых клиенты могут самостоя­тельно проектировать, каким их нуждам должен отве­чать товар, и, таким образом, выставлять требования для завода; приложения для трехмерного моделиро­вания и проектирования, ЗО-сканеры и ЗИ-принтеры с высокой производительностью.
  • Мобильные заводы, предназначенные для работы на территориально удаленных или нишевых рынках. Рассчитаны на небольшой объем производства, невы­сокие капитальные затраты и возможность быстрой ре­локации в зависимости от рыночных условий. Для это­го заводам потребуются: модульные производственные линии и сборочные роботы, которых можно быстро доставить в новую локацию, собрать и подключить; ЗО-принтеры для производства отдельных деталей; гибкие логистические системы [Industry0, [s.а.]].

Цель данной статьи - попытка описания модели циф­ровой фабрики в разрезе конкретных технологий, областей их применения и потенциальных выгод. Цель актуальна в силу того, что пока в литературе не описаны стимулы и препятствия создания цифровых фабрик, как и ее модели, где можно было бы применить конкретные технологии Ин­дустрии 4.0.

 

Рис. 1. Операционная модель

Рис.2. Стадии цифровизации операционной модели

ТРАНСФОРМАЦИЯ ОПЕРАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ПРОИЗВОДСТВА

Традиционно операционная модель выстраивается из шести блоков. Уровень развития (зрелости) каждого блока можно оценить по соответствующим признакам [Operating model, [б.г.]; Our solutions, [s.а.]; Трансформация, [б.г.]]. Пер­вый уровень означает, что блок операционной модели нахо­дится на начальном этапе развития, а пятый уровень говорит о высоком прогрессе. В табл. 1 приводится детализация бло­ка «Процессы» и «Информационные технологии» (отмечены на рис. 1 серой зоной).

Проекты по созданию цифровых фабрик, главным обра­зом, предполагают выстраивание новых производственных процессов при помощи современных технологий, поэтому в статье приоритетными являются измерения «процессы» и «информационные технологии».

В табл. 1 представлена детализация пяти уровней зрело­сти блоков операционной модели предприятия «Процессы» и «Информационные технологии». Также добавлен новый - цифровой - уровень зрелости, который дополняет модель и учитывает изменения, происходящие на современных предприятиях. В частности, в блоке «Процессы» в качестве послед­него уровня зрелости приводится оптимизированный уровень, что не позволяет отследить степень автоматизации рутинных процессов и степень трансформации производственных про­цессов за счет технологических решений. Блок «Информа­ционные технологии» заканчивается на уровне зрелости, ко­торый предполагает интеграцию внутренних систем. С точки зрения Индустрии 4.0 важным условием является не только внутренняя вертикальная интеграция, но и горизонтальная ин­теграция нескольких цепочек создания стоимости, использова­ние единых стандартов в ИТ -архитектуре.

Таким образом, выделение дополнительных уровней в рас­смотренных измерениях операционной модели позволяет оценить прогресс предприятия на пути к цифровой трансфор­мации, а также свидетельствует об эволюционном, а не рево­люционном характере Индустрии 4.0. К аналогичному выводу пришли консультанты McKinsey&Company, которые сформиро­вали дорожную карту, где предлагается пять шагав для перехода к цифровому уровню зрелости операционной модели [KhanN., Lunawat G., Rahul A., [s.a.]]. Визуально стадии можно предста­вить по Шубине реализации цифровой стратегии (рис. 2).

Далее будет рассмотрена концепция цифровой фабрики как промежуточной стадии цифровизации всего предприя­тия и главного этапа при трансформации операционной мо­дели производственной функции.

 

Таблица 1

Дополненные уровни зрелости измерений «Процессы» и «ИТ»

Уровень зрелости

Характеристика 

Блок «Процессы »

1. Начальный

Процессы выполняются в хаотичном порядке, без выстроенной последовательности. Задачи успешно вы­полняются во многом благодаря энтузиазму персонала и компетентности отдельных сотрудников.

Часто превышается бюджет, качество оставляет желать лучшего, результат не соответствует ожиданиям

2. Управляемый

Процессы планируются, отслеживаются и контролируются. Осуществляется управление требованиями, процессами, продуктами и услугами.

Стандарты, описания процессов и процедур могут различаться от подразделения к подразделению, однако процессный подход к управлению реализуется в компании

3. Определенный

Построена единая инфраструктура стандартных процессов для всей организации. Используются процессы, которые определены, понятны и описаны с помощью инструментов и методов, формально закрепленных в документации.

Процессы качественно предсказуемы, но отсутствует обязательная проверка соответствия процессов регла­ментам и целевым показателям

4. Количественно управляемый

Устанавливаются количественные критерии для управления процессами. Количественная информация накапливается и анализируется. Процессы контролируются статистическими и другими количественными методиками.

Результаты измерений, которые выполнены для удовлетворения требований заказчика, конечных пользова­телей или организации, используются для принятия решений в будущем

5. Оптимизированный

Процессы совершенствуются как в целом, так и на уровне отдельного исполнителя. Основное внимание уделяется непрерывному улучшению эффективности бизнес-процессов за счет инновационных технологи­ческих усовершенствований. Критерием улучшения выступают количественные характеристики процесса

6. Цифровой

Процессы максимально автоматизированы, оптимизация в виртуальном пространстве (при помощи цифровых двойников). Рутинные, типовые, стандартные процессы выполняются в полностью автоматиче­ском режиме с минимальным вовлечением человека, сотрудники заняты только нетиповыми, творческими процессами.

Текущие процессы моделируются в виртуальном пространстве в режиме реального времени, будущие про­цессы имитируются, тестируются и оптимизируются до исполнения.

Для оптимизации используются данные, собираемые с ИТ-систем, обеспечивающих процессы.

Процессы гибко адаптируются под меняющиеся условия

Блок «Информационные технологии»

1. «Зоопарк» систем

Множественные локальные системы, консолидация и интеграция вручную силами специалистов

2. Консолидированный

Единая система консолидации, множественные локальные системы, частичная интеграция

3. Полу стандартизированный

Стандартные и нестандартные инструменты, хранилища данных

4. Стандартизированный

Стандартные инструменты/приложения, частично интегрированные

5. Внутренняя интеграция

Стандартные инструменты и приложения, полностью интегрированные

6. Полная интеграция, стандарты ИТ-архитектуры

Вертикальная и горизонтальная интеграция систем;

ИТ-архитектуры компаний выстроены в соответствии с едиными ИТ-стандартами Индустрии 4.0 (например, RAMI 4.0)

КОНЦЕПЦИЯ ЦИФРОВОЙ ФАБРИКИ

Цифровая фабрика трактуется как определенный тип си­стемы бизнес-процессов и /или способ комбинирования биз­нес-процессов, который имеет следующие характеристики:

  • создание цифровых платформ, своеобразных эко­систем передовых цифровых технологий: на основе предсказательной аналитики и больших данных под­ход позволяет объединить территориально распреде­ленных участников процессов проектирования и про­изводства, повысить уровень гибкости и кастомизации [Трачук А.В., Линдер Н.В., Антонов Д. А., 2014; Tpa- чук А.В.,2013];
  • разработка системы цифровых моделей новых про­ектируемых изделий и производственных процессов, с тем чтобы модели отличались высоким уровнем адек­ватности реальным объектам и реальным процессам (конвергенция материального и цифрового миров, по­рождающая синергетические эффекты) [Трачук А.В., 2014; Трачук А. В., Линдер Н.В., Убейко Н. В., 2017];
  • цифровизация всего жизненного цикла изделий (от концепт-идеи, проектирования, производства, эксплуатации, сервисного обслуживания и до ути­лизации): чем своевременнее вносятся изменения, тем выше экономия на затратах на изделии, а потому приоритетными становятся процессы проектирования [Трачук А. В., Линдер Н. В., 20176; Трачук А., Тара­сов И., 2015].

 

Рис.З. Стимулы создания цифровых фабрик (респонденты могли выбрать несколько вариантов) [DigitalFactories,2017]

 

Рис.4. Доля выручки, которую компании планируют направить на реализацию цифровой фабрики, % [DigitaIFactories, 2017]

 

Рис. 5. Период, в течение которого компании предполагают получить отдачу на инвестиции в проекты цифровой фабрики [DigitalFactories, 2017]

На этапе формирования цифровых фабрик формируются новые ключевые компетенции:

  • быстрый отклик на рыночные изменения;
  • использование системных подходов (системный ин­жиниринг), когда в каждый момент времени необходи­мо держать в поле зрения как систему в целом, так и все ее взаимодействующие компоненты;
  • формирование многоуровневой матрицы целевых по­казателей и ограничений как основы нового проек­тирования, значительно снижающего риски, объемы натурных испытаний и объемы работ, связанных с до­водкой изделий и продукции на основе испытаний;
  • разработка и валидация математических моделей с вы­соким уровнем соответствия реальным объектам и ре­альным процессам;
  • управление изменениями на протяжении всего жиз­ненного цикла продукта;
  • цифровая сертификация, основанная на тысячах вир­туальных испытаний как отдельных компонентов, так и всей системы в целом.

Концепция цифровой фабрики очень быстро получила активное развитие и применение на практике [Тарасов, 2018; Трачук А.В., Линдер Н.В., 2017а; Трачук А.В., 2012]. Пе­редовые производственные компании Bosch Rexroth, Philips, Nokia, Fujitsu, Siemens, ABB, Airbus инвестировали в про­екты цифровых фабрик еще на самых ранних этапах, когда термин «Индустрия 4.0» впервые был предложен в 2011 году на Ганноверской конференции [Рагимова С., [б.г.]]. Сейчас эти компании уже могут однозначно говорить об успешно­сти реализации данной концепции, получены значительные результаты: сокращение прямых и косвенных затрат, повы­шение качества продукта, сокращение выхода товара на ры­нок (time-to-market), снижение количества бракованной про­дукции, повышение прозрачности и др.

Компания PricewaterhouseCoopers опросила 200 пред­ставителей высокотехнологичных компаний из различных отраслей с целью выяснить основные стимулы инвестирова­ния в цифровые фабрики (рис. 3) и сопоставить преимуще­ства цифровой фабрики, расположенной в той же стране, где находилась компания, и создание заводов в зонах с дешевой рабочей силой (Китай, Корея и др.). Представители компа­ний, которые планируют реализацию концепции цифровой фабрики, хорошо понимают, что потребуются значительные капиталовложения (рис. 4), а результаты будут получены лишь в долгосрочном периоде (рис. 5).

Через пять лет после начала реализации проекта компа­нии ожидают получить существенные результаты: повыше­ние эффективности затрат и рост выручки (рис. 6). Высокие финансовые и временные затраты на реализацию цифровой фабрики обусловлены необходимостью направить инвести­ции в комплекс аппаратных и программных решений, обе­спечивающий трансформацию производственных процессов.

 

Рис. 6. Средний прирост эффективности и выручки [Digital Factories, 2017]

КОНЦЕПЦИЯ ЦИФРОВОЙ ФАБРИКИ В РАЗРЕЗЕ ТЕХНОЛОГИЙ

  1. Фабрика. Цифровой двойник помогает планировать, проектировать и строить производственные сооружения и инфраструктуру. Он может быть использован в процес­сах тестирования, имитации деятельности и ввода фабрики в эксплуатацию (рис. 7).
  2. Производственные активы. Цифровая копия одного или нескольких единиц производственного оборудования для проектирования, виртуального запуска и контроля теку­щих операций используется для имитации производствен­ных процессов оборудования с целью отладить его работу и оптимизировать для их отладки и оптимизации параме­тров, а также получения входных данных для предиктивной аналитики и дополненной реальности.
  3. Продукт. Виртуальное представление продукта обе­спечивает взаимосвязь между производственными операция­ми и управлением жизненным циклом продукта. Инструмент позволяет разрабатывать и тестировать виртуальную копию продукта, устранять дефекты и повышать качество, не затра­чивая физических ресурсов на разработку и отработку брака.
  4. Подключенность предполагает наличие слоя в ΙΤ-ар- хитекгуре фабрики, который за счет датчиков, интернета ве­щей и других инструментов интегрирует данные производ­ственных объектов, в т.ч. ресурсов, транспортных средств, продуктов и др. Инструмент способствует развитию системы управления производством (Manufacturing Execution System, MES) и ее интеграции с системой управления ресурсами (Enterprise Resource Planning, ERP).
  5. Модульное производственное оборудование являет­ся более эффективной альтернативой фиксированным кон­вейерным производственным линиям. Различные единицы оборудования могут быть соединены и разъединены в зави­симости от производственной цепочки для решения текущей задачи или производства продукта. Производственные про­цессы становятся более гибкими, чем раньше.
  6. Гибкие способы производства. Гибкость и адаптиру­емость производственных процессов обеспечиваются исходя из определенных задач. Например, промышленная 3D-ne- чать позволяет быстро изготавливать широкую номенклату­ру сложных деталей и комплектующих, не требует запуска масштабных процессов или дополнительного привлечения специализированных поставщиков. Технология особенно выгодна для штучного или мелкосерийного выпуска.
  7. Визуализация процессов для пользователей. Если сотрудники используют в работе планшеты и технологии дополненной реальности, то можно существенно облегчить, например, сложные сборочные процессы или ремонтные ра­боты. Планшеты или очки дополненной реальности в онлайн- режиме подсказывают сотрудникам, какое действие нужно выполнить следующим или какую деталь использовать.
  8. Интегрированное производственное планирование. Предполагается интеграция производственных информаци­онных систем класса MES с системами учета ресурсов клас­са Интеграция обеспечивает быструю передачу данных о потребленном сырье, потребностях в дополнительных комплектующих с уровня производства на уровень учета. Быстрое обновление ресурсных планов позволяет скоррек­тировать интенсивность их потребления. В результате по­вышается эффективность процессов управления запасами и размещения заказов поставщикам.
  9. Автономная внутренняя логистика. Транспортное и складское оборудование должно быть способно принимать и обрабатывать информацию о текущем статусе производ­ственного процесса и активировать заданные алгоритмы, на­пример поиск и транспортировку комплектующих со склада и передачу в производство либо приемку и перевозку гото­вой продукции. На практике активно применяются автоном­ные транспортные роботы, роботы, способные вертикально и горизонтально перемешаться по стеллажным конструкци­ям, дроны для негабаритных грузов.
  10. Предиктивная аналитика. В онлайн-режиме дат­чики и программное обеспечение собирают данные произ­водственного оборудования, обрабатывают их на основании заложенных алгоритмов и формируют рекомендации/запро­сы на ремонт и техническое обслуживание до того, как прои­зойдет поломка или авария, что существенно снижает риски остановок производства.
  11. Анализ больших данных. На производстве ново­го типа используются многочисленные датчики и сенсоры, которые непрерывно собирают огромные массивы данных. Компании инвестируют значительные средства в анализ этих массивов при помощи методов статистики и машинно­го обучения, анализ больших данных способен обеспечить значительную оптимизацию [Еришина А., 2017].
  12. Умные системы оптимизации расхода ресурсов. Системы способствуют оптимизации потребления электро­энергии, воды, сжатого воздуха на производстве. Решения могут быть как «коробочными», так и разработанными ком­панией самостоятельно на базе анализа больших данных.
  13. Передача параметров. За счет выстраивания про­изводственных процессов главным образом в виртуальном пространстве получаемые конфигурации являются тиражи­руемыми, их можно передавать на другие заводы в рамках одной компании в виде пакета параметров и настроек.
  14. Системы учета движения. Перемещение сы­рья и готовой продукции в пространстве отслеживается как в рамках компании, так и за ее пределами. Работу данных систем также обеспечивают технологиями промышленного интернета вещей, в том числе датчики, радиочастотные метки и др. Передача этой информации в системы MES и ERP повышает эффективность интегрированного производствен­ного планирования.

    Концепция цифровой фабрики предполагает транс­формацию системы производственных бизнес-процессов при помощи конкретных технологий [Трачук А.В., Лин­дер ELB., 20166]. Целевым состоянием является тотальная цифровизация всего жизненного цикла изделий и очень высокая степень автономности процессов. Многие пред­приятия как за рубежом, так и в России уже приступили к трансформации своих операционных моделей, сейчас они находятся на стадии создания цифровой фабрики.

 

Рис. 7. Концепция цифровой фабрики [Digital Factories, 2017]

 

 

Таблица 2

Совокупность источников первичной информации

Материалы (официальные информационные ресурсы компа­ний и открытые источники) Анализируемые компании

ПАО «НЛМК»

ПАО «СИБУР»

Siemens AG

Годовые отчеты компаний 2015-2017

2 отчета

I отчет

I отчет

Интервью с представителями менеджмента компании в СМИ, публикации о компании

10 публикаций

11 публикаций

5 публикаций

Корпоративные издания

2 журнала

Документы (положения, регламенты, инструкции) компании

3 документа

3 документа

10 документов

Пресс-релизы, презентации результатов/технологий, события и новости

7 материалов

7 материалов

7 материалов

Материалы конференций и форумов

2 материала

4 материала

2 материала

МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ

Основным методом проведения исследования является дистанционный анализ кейсов на основании открытых дан­ных, публикуемых компаниями, которые включили цифро­вую трансформацию и Индустрию 4.0 в свои корпоративные стратегии, и метод экспертных оценок изучаемых экономиче­ских явлений. Мы поставили перед собой следующие задачи:

  • В каких действиях на уровне производственной функ­ции воплощается стратегия цифровизации и Инду­стрии 0?
  • Как предприятия трансформируют процессы и ин­формационные технологии операционных моделей при помощи современных решений?
  • Как на практике реализуется концепция цифровой фа­брики?

В качестве объектов исследования были выбраны ПАО «НЛМК», ПАО «СИБУР» и Siemens AG. Критериями отбора явились:

  • принадлежность компаний к отраслям обрабатываю­щей промышленности, где характерна сложная техно­логическая цепочка;
  • активная реализация цифровой трансформации, Инду­стрии 0, цифровых заводов и опыт успешного вне­дрения;
  • пребывание на разных стадиях цифровизации опера­ционной модели.

Информационную базу составили материалы из откры­тых источников (табл. 2).

Для системного изучения трансформации производ­ственных процессов был сформирован набор верхнеуров­невых производственных процессов. Инициативы по реали­зации концепции цифровой фабрики рассматривались через призму производственных процессов (табл. 3). Последова­тельность изучения кейсов показана на рис. 8.

ПАО «НЛМК»

Еруппа НЛМК - один из крупнейших производителей стали в России (23% производства стали) и один из наиболее эффективных в мире. Бизнес построен по вертикально-инте­грированной модели. Производственные площадки компа­нии расположены в России, Европе и США. Их совокупная мощность составляет около 17 млн тонн в год. Продукция ис­пользуется в различных отраслях: от кораблестроения до оф­шорных ветровых установок. Высокий спрос на продукцию сопровождается соответствующим уровнем финансовых по­казателей: в 2017 году по сравнению с прошлым периодом EBlTDABbipocna на 37%, до 2,7 млрд долл., что сопровожда­ется повышением рентабельности по EBITDA до 26% [Клю­чевые операционные... [б.г.]]. Это позволяет НЛМК входить в число одних из самых прибыльных производителей стали в мире.

Формировавшийся в 2017 году инвестиционный цикл в основном направлен на повышение эффективности биз­нес-процессов, развитие сырьевой базы, укрепление пози­ций на стратегических рынках и повышение безопасности производства. Для достижения планируется использовать технологии Индустрии 4.0 во всех бизнес-процессах.

На этапе проектирования производства на путь цифрови­зации встал главный проектный институт «НЛМК-Инжини­ринг». Изначально организация занималась исключительно объектами Еруппы, но со временем область проектной дея­тельности была расширена, и теперь это известная инжини­ринговая компания с уникальными компетенциями и боль­шим опытом проектирования промышленных объектов.

 

Рис. 8. Последовательность работы с кейсом

 

Таблица 3 Производственные процессы

Процесс Инициатива по трансформации

ПАО «НЛМК» 

ПАО «СИБУР» 

Siemens AG

Обслуживающие процессы

Проектирование и прототипирование

+

-

+

Производственное планирование

+

+

+

Аналитика производства

+

+

+

Логистика - входящая, внутренняя, исходящая, складская

-

+

+

Технический контроль

-

-

+

Охрана труда и промышленная безопасность

+

+

-

Вспомогательные процессы

Техническое обслуживание и ремонты

 

+

+

Управление инструментами и оборудованием

-

+

+

Обеспечение всеми видами энергии (пар, тепло, воздух, электричество и др.)

+

-

+

Основные технологические процессы

Заготовка, обработка, сборка *

-

+

+

Для сохранения лидирующих позиций в отрасли нужно не просто развиваться и совершенствоваться, но и делать это быстрее остальных. Основным драйвером развития «HJIMK-Инжиниринг» является технология визуализации и создания проектной документации (Building Information Modeling, BIM) [Казанцев А., 2017]. С помощью BIM реша­ется комплекс задач:

  • создается трехмерная модель агрегата;
  • цифровизация распространяется не только на инже­нерные расчеты, но и на все технические, стоимостные и эксплуатационные характеристики объекта;
  • формируемая коммуникационная платформа позволяет эффективно взаимодействовать всем заинтересован­ным сторонам в течение жизненного цикла проекта.

Технология обладает множеством преимуществ. Отме­тим ключевые особенности по сравнению с традиционными чертежами.

Еще на этапе проектирования наглядность ЗО-моделиро- вания позволяет устранить все просчеты и ошибки, которые могли бы повлиять на ход выполнения работ. Это увеличива­ет точность планирования необходимых для строительства ресурсов.

С точки зрения взаимодействия стейкхолдеров принци­пиально меняется сам процесс проектирования. Модели­рование объекта осуществляется с помощью набора 3D-3- лементов, имеющихся в базе данных или предоставленных поставщиками. В процессе виртуального «строительства» одновременно работают все группы специалистов а не поэ­тапно, как это происходило раньше. За координацию работ и выявление коллизий на стадии проектирования отвечает BIM-координатор. Он проводит еженедельные собрания ко­манды проекта, указывает на недостатки в модели. После этого главный инженер определяет конкретное направление, где специалисты должны исправить выявленный дефект пу­тем внесения соответствующих изменений.

«НЛМК-Инжиниринг» имеет все необходимые ресурсы для интеграции используемых технологий в единую систему, что усиливает конкурентное преимущество компании. Со­вмещение всех информационных систем компании (системы управления ресурсами предприятия, SAP ERP, информаци­онной системы управления проектами, системы управления инженерными данными и системы проведения сметных рас­четов) позволяет на основе информации об элементах, ис­пользуемых в ЗО-модели, автоматически определять объем необходимых материалов и трудозатрат. Такое объединение значительно упрощает процесс разработки сметы строитель­ства и увеличивает точность расчета стоимости работ.

После успешного апробирования технологии BIM на про­екте турбогенератора № 5 Еруппа HJIMK планирует к концу 2018 года использовать 3 D-модели при выполнении 90% за­казов [ΒΙΜ-проекгирование, [б.г]]. Это будет сопровождать­ся доработкой программного обеспечения и дальнейшей интеграцией с электронным каталогом оборудования, кото­рый уже включает более 92 ООО объектов. В рамках страте­гии Индустрии 4.0 Еруппы HJIMK предполагается создание виртуальных двойников действующих производственных объектов - не только отдельных агрегатов, но и предпри­ятий. Такая масштабная работа откроет огромные возмож­ности для получения актуальной информации о состоянии каждого элемента оборудования, моделирования изменений и формирования базы данных для проведения проактивных ремонтов.

Цифровизация производства характеризуется главным образом формированием ИТ-фундамента для обеспече­ния возможности дальнейшей автоматизации. Для этого в 2017 году заключено соглашение с SAP, немецким произво­дителем программного обеспечения для организаций. Ком­плексное сотрудничество включает создание лаборатории инноваций, которая представляет собой уникальный проект для обеих сторон. Деятельность выстраивается на фунда­менте ИТ-платформы SAP S/4HANA[SAP S/4HANA, 2015]. SAP S/4HANA - новая версия системы управления ресур­сами предприятия - ERP-системы, которая позволяет суще­ственно ускорить бизнес-процессы и внедрять в промышлен­ных масштабах технологии облачных решений, интернета вещей, машинного обучения и искусственного интеллекта [Еруппа НЛМК, 2018]. Неоспоримым преимуществом плат­формы является возможность разрабатывать собственные приложения и стремительно развиваться в Индустрии 4.0.

На сегодняшний день существует уже несколько реали­зованных проектов на базе SAP S/4HANA. Они охватывают разные стороны бизнеса, в том числе финансовую. С помо­щью машинного обучения удалось научить компьютерные модели сопоставлять счета-фактуры и банковские выписки. На основе исторических данных по платежам контрагентов удалось научить компьютер с вероятностью 80% прогнози­ровать следующие оплаты по счетам с горизонтом в 30 дней, что значительно облегчает планирование финансовых ре­сурсов и объем требуемых резервов. Специалисты активно занимаются роботизацией рутинных процессов.

Уникальной разработкой считается шрно-геологическая информационная система, которая работает с ЗО-моделью карьера, позволяя моделировать оптимальный план его раз­работки на 40 лет вперед. Технология позволяет добывать руду с минимальными издержками и максимальной эффек­тивностью [Группа НЛМК представила, 2018].

Сегодня ИТ-платформа интегрирована более чем с 20 ин­формационными и производственными системами Группы НЛМК, ею пользуются более 6,5 тысячи человек. Реализация не заняла много времени благодаря объединенным усилиям Группы НЛМК, команды SAP Digital Business Services, SAP Premium Engagement, глобальной поддержке и разработке SAP в рамках программы поддержки инновационных клиентов.

Огромное внимание компания уделяет техническому обслуживанию и ремонту (ТОиР) оборудования для повы­шения эффективности производства. Благодаря снижению потерь в результате проведения ремонта и преждевременной замены оборудования с нормальным остаточным ресурсом удается сэкономить значительные средства. Сегодня основ­ная тенденция в этом направлении - переход от реактивно­го обслуживания к превентивному и проактивному, то есть принятие мер до того, как оборудование выйдет из строя. Та­кова ключевая характеристика новой стратегии управления ТОиР, внедряемой в Группе НЛМК [Засолоцкая E., 2017]. При внедрении превентивной системы не обойтись без циф­ровых технологий.

С целью уменьшить долю реактивной составляющей реализуется стратегия проактивного обслуживания. В ее ос­нове лежит внедрение инструментов надежности. Для их эф­фективного функционирования необходим сбор большого объема информации об оборудовании, в том числе в разрезе влияния качества и оперативности системы обслуживания на количество сбоев в работе оборудования; ремонт и за­мена части оборудования, имеющей критический уровень износа. С целью их выполнения в НЛМК был создан центр компетенций в области автоматики, который является одним из лучших в мире.

Перспективы дальнейшего развития проактивной систе­мы Группа НЛМК видит во внедрении элементов прогнозной аналитики. Обслуживание проводится только при наличии изменений характеристик оборудования, которые выявляют­ся на основе математических моделей и большого количе­ства статистических данных. Переходу на этот этап может способствовать проект «Быстрое закрытие ремонтных работ собственным и привлеченным персоналом (Eastclose)». Суть проекта состоит в том, что каждые сутки учитываются все трудовые и материальные ресурсы, направленные на ремонт и обслуживание отдельно взятой машины. Базу данных обо­рудования составили специалисты по надежности и плани­рованию работ в SAP, которые также сформировали в SAP ERP соответствующий каталог Он может быть использован для построения системы отслеживания изменений.

Уже реализован проект с целью научиться прогнозиро­вать, когда выйдут из строя фурмы доменной печи «Россиян­ка». Изучение текущих практик, сбор массива исторических данных, полученных с помощью датчиков и лабораторных исследований, установление взаимосвязей между ними позволили определить предикторы - ключевые факторы для прогнозирования. На их основе с применением машин­ного обучения построили модель прогара фурм с использо­ванием решений SAP Predictive Analytics и SAP Maintenance & Services. Горизонт прогнозирования - 20 дней, рекоменда­ции позволяют производить замену фурм во время плановых ремонтов. Эффект оценивается в увеличении срока службы фурм на 20% с экономической оценкой - более 60 млн руб. [Искусственный интеллект, 2018].

В HJIMK отмечают, что проактивная система не может полностью заменить превентивные и реактивные методы. Их сбалансированное совмещение с технологиями автома­тизации позволит разработать комплексный подход, который повысит надежность оборудования и одновременно умень­шит его стоимость.

Отдельное внимание Группа HJIMK уделяет соблюдению техники безопасности на рабочих местах. Еще в 2013 году поставлена задача разработать и внедрить современные пре­вентивные меры по повышению безопасности труда: единую методику выявления потенциальных опасностей, системы оценки величины рисков и передовых практик управления ими. Для выполнения поставленной задачи используются как традиционные методы повышения промышленной без­опасности, так и новые решения с применением технологий Индустрии 4.0. В 2014 и 2016 годах липецкая площадка ком­пании признана самой безопасной в России.

Лаборатория инноваций EWMK-SAP является одним из ключевых структурных подразделений в компании, дея­тельность которого посвящена реализации цифровых иници­атив. Специалисты Группы EWMK совместно с разработчи­ками и исследователями SAP, с другими партнерами создают новые разработки в сфере анализа процессов, пользователь­ского интерфейса, интернета вещей, машинного обучения, прогнозной аналитики и планирования производства.

Одной из наиболее значимых технологий является система ЗО-позиционирования сотрудников (Real-time Locating System, RTL S), которую разработали лаборатория инноваций EWMK-SAP и Национальный центр интернета вещей. Система базируется на облачной платформе SAP Cloud Platform, системе позиционирования RTLS-UWB, технологии 3D-визуализации и новой типовой беспрово­дной сети LoRaWan [EWMK внедрил, [б.г.]]. Система реа­лизована в масштабе агрегата непрерывного горячего оцин- кования № I на липецкой площадке. В режиме реального времени отображается и собирается информация о переме­щениях сотрудников и изменении режимов работы агрегата. Для получения сведений о персонале в начале дня всем ра­ботникам выдаются датчики-метки, которые отслеживают их поведение в системе производственного пространства. Все сведения агрегируются и передаются на аналитическую панель - дэшборды руководителям, что позволяет оператив­но реагировать на вероятные инциденты и предупреждать сотрудников о возможных опасностях и внештатных ситу­ациях. Кроме того, накопленный объем информации позво­ляет анализировать действия персонала, в дальнейшем его можно успешно применять для принятия решений в сфере промышленной безопасности, управления персоналом и ох­раны здоровья.

Группа HJIMK отмечает перспективность и других тех­нологий, которые меняют представление о безопасном про­изводстве. Перед началом смены каждый работник опасного производства должен пройти медосмотр. Уже сейчас проце­дура частично осуществляется с помощью автоматизирован­ных терминалов. Электронная система снимает все метри­ки, характеризующие состояние здоровья человека: реакция зрачков, тест на алкоголь, температура, пульс и кровяное давление. Нововведение разгружает медицинский персонал и уменьшает вероятность ошибок до минимума.

«Умная» каска помогает работнику самому адекватно оценивать степень своей усталости. Обруч с датчиками, закрепленный на голове, собирает данные о мозговой ак­тивности и по Bluetooth передает информацию на монитор компьютера или смартфон, она анализируется с помощью специального программного обеспечения и отображается в реальном времени. Если уставший работник игнорирует предупреждение программы, супервайзер получает сигнал о нарушении и принимает решение о возможности продол­жения рабочей смены.

Технология виртуальной реальности, получившая широ­кое распространение в сфере развлечений и компьютерных игр, применяется и для обеспечения безопасности производ­ства. Примеры поведения, опасного для жизни и здоровья, снятые на камеру с обзором 360°, демонстрируются с помо­щью очков виртуальной реальности. Сотрудник «оказывает­ся» в положении, когда ему грозит риск, после чего отвечает на тестовые вопросы и ищет правильный выход из предлага­емой ситуации.

На предприятии широко используется анализ большого количества данных, ему предстоит обеспечить существен­ный потенциал роста эффективности бизнеса. Чтобы иметь возможность обрабатывать объем неструктурированной информации, исчисляемой петабайтами, необходим инстру­ментарий BigData, который стал ключевой основой для но­вой волны инноваций и роста производительности [Журнал, [б.г]].

В металлургии характеристики продукта и процесса про­изводства определяются большим количеством параметров. Они составляют объем информации, который может быть проанализирован и направлен на оптимизацию производ­ственных процессов.

Департамент анализа данных HJIMK занимается вне­дрением математических методов анализа данных и мате­матического моделирования. С использованием технологий больших данных, машинного обучения и искусственно­го интеллекта не только разработаны пилотные проекты, но и внедрен ряд инициатив на производстве. Часть из них нацелена на экономию дорогостоящих ферросплавов, поиск причин нескольких видов дефектов продукции и оптими­зацию работы ТЭЦ. Всего для реализации было отобрано десять из пятидесяти выявленных инициатив, ожидаемый экономический эффект должен составить около 3 млрд руб.

Однако реализация инициатив, связанных с BigData, тре­бует ИТ-инфраструктуры. Она служит для сбора, анализа и хранения данных компании. Реализацию проекта по созда­нию аппаратного комплекса НЛМК доверил компании «Тех- носерв». В июне 2018 года подрядчик завершил все работы - от поставки до пуска и наладки серверного оборудования Hewlett-Packard Enterprise и средств сети передачи данных Cisco Systems [НЛМК построил, 2018]. Комплекс разместил­ся в Липецке, где находится основной центр обработки дан­ных НЛМК.

По мнению компании IDC, к 2020 году объем информа­ции о клиентах, поставщиках и производственных операци­ях, которой располагает компания, увеличится в два раза. Для принятия решений будут пригодны 60% объема данных, однако пока данный показатель недостижим из-за ряда огра­ничений, в том числе и для НЛМК.

Во-первых, до назначения не были предусмотрены функции, чтобы решать бизнес-задачи с помощью анали­за данных. Отдельные подразделения проводили экспери­менты и пилотные проекты с целью определить потенциал использования анализа данных и моделирования. Конкрет­ные результаты получены не были, но в компании поняли, что с помощью цифровых технологий возможно значитель­но повысить операционную эффективность. Поэтому сейчас стоит задача организовать системную работу по внедрению искусственного интеллекта, машинного обучения и инстру­ментария BigData.

Во-вторых, не по всем переделам может быть получена полная информация. С одной стороны, связано это как с фи­зико-химическими условиями производства, в которых должны находиться датчики. С другой - не на всем произ­водственном оборудовании можно поставить современные устройства сбора данных. Если в первом случае невозмож­но преодолеть ограничения в масштабах одного предпри­ятия, то во втором потребуются значительные временные и финансовые ресурсы.

ПАО «СИБУР»

Цифровизацией активно интересуются предприятия не­фтехимической отрасли. Например, ПАО «СИБУР Холдинг» не только использует механизмы цифровизации, но и созда­ет их сам.

ПАО «СИБУР Холдинг» - одна из крупнейших отече­ственных компаний с вертикально-интегрированной струк­турой, работающая в сфере переработки газов и нефтехи­мии. Специализируется в двух бизнес-сегментах: олефины и полиолефины; пластики, эластомеры и промежуточные продукты. За 2017 год выручка холдинга составила 454 619 млн руб., EBITDA - 160 851 млн руб., а чистая прибыль - 120 245 млн руб., что на 6,3% больше, чем в предыдущем году [Консолидрованная, 2017].

Одной из стратегических целей СИБУРа является по­всеместная цифровая трансформация - использование тех­нологий Индустрии 4.0 во всех бизнес-процессах. Она рас­сматривается как средство добавления инструментария для непрерывных улучшений, активно используется для опти­мизации всех производственных процессов. Различные ме­ханизмы Индустрии 4.0 задействованы практически во всех производственных процессах: от проектирования продукта до производственной безопасности. С их помощью возмож­но повышать результаты в области производительности, осу­ществлять изменения быстрее и с возможностью масштаби­рования и получать более стабильный результат. В качестве фундамента для изменений СИБУР использует два тради­ционных конкурентных фактора, определяющих общую эф­фективность бизнеса в нефтехимической отрасли: дешевые средства производства и сырье и разработку химических веществ с новыми свойствами, которые отвечают потребно­стям потребителей.

Внедрение цифровизации началось I декабря 2017 года, а уже в начале 2018 года был создан отдел, который обе­спечивает создание и внедрение различных цифровых тех­нологий цифровой революции (дополненная и виртуальная реальность, интернет вещей, наука о данных, машинное обу­чение, мобильные приложения) во все бизнес-процессы, на­чиная от поставки сырья на производство и заканчивая про­дажами [«Сибур»: digital-революция, 2018]. Значительным преимуществом является широкое использование автома­тизированной системы управления технологическими про­цессами (АСУТП) [СИБУР Холдинг, 2018]. Помимо возмож­ности управлять всем процессом из операторной, АСУТП накапливает большое количество данных, которое теперь можно использовать для цифровизации. СИБУР внедряет системы усовершенствованного управления технологиче­ским процессом (СУУТГТ), производственных систем MES, лабораторных систем LIMS и бизнес-приложения SAPERP Уже существует некий ИТ-фундамент для дальнейшей циф­ровизации компании, однако еще нет полной интеграции систем, которая необходима для перехода на технологии Ин­дустрии 4.0.

Вопросом цифровизации СИБУР занимается не так давно, но уже реализовано достаточно много инициатив, еще больше - разрабатывается или уже тестируется.

С помощью технологии коммуникации ближнего поля (Near Field Communication, NFC), которая воплощена в NFC-метках, на планшеты сотрудников выводится инфор­мация о задачах, статусе обслуживания и ответственном за конкретную единицу оборудования. Планшет интегрирован с системами и базами данных предприятия, на нем можно найти всю информацию о работах, которые необходимо вы­полнить. После завершения работы в системе фиксируются выполнение, время, комплектующие.

Data Science используется для контроля производствен­ных процессов, анализа производственных параметров, что служит фундаментом для прогнозирования явлений и выработки рекомендаций для операторов.

Виртуальная реальность обеспечивает детальное моде­лирование операций и событий, с которыми сталкивается сотрудник, технология используется для обучения новых со­трудников и повышения квалификации действующих.

RFID-метки позволяют идентифицировать различное оборудования, что существенно упрощает процессы логи­стики и инвентаризации.

Интеллектуальное видеонаблюдение идентифицирует сотрудников на различных производственных площадках, определяет состояние здоровья и отслеживает производ­ственные процессы. Благодаря этой технологии в москов­ском офисе компании уже отказались от служебных пропу­сков.

Единые базы данных постоянно пополняются, инфор­мация систематизируется, анализируется, на основе чего вырабатываются рекомендации по оптимизации производ­ственных процессов [Цифровая, 2018]. СИБУР старается вы­бирать технологии, ориентируясь на возможные результаты.

На сегодняшний день уже есть конкретные результаты. На производстве полипропилена удалось уменьшить ко­личество обрывов пленки в 10 раз, значительно увеличить скорость производства [Будущее, 2018]. С помощью анали­за большого массива данных от датчиков, установленных на производственных линиях, выявлена корреляция между значениями некоторых параметров производства полуфа­брикатов и количеством обрывов пленки. Изменения этих параметров и дали описанный эффект.

 

Таблица 4

Ключевые цифровые инициативы СИБУРа [Цифровая трансформация в СИБУР, 2018]

Реализовано

В работе или на тестировании

Цифровые двойники Data Science.

Мобильное техобслуживание и ремонт.

Тренажер в виртуальной реальности.

Цифровые наряды-допуски.

Система управления надежностью.

Цифровая логистика.

RFID-инвентаризация в офисе.

Дополненная реальность.

Техническое зрение.

Проактивное обслуживание на производстве.

Мониторинг строительства дронами/беспилотными летательными аппаратами.

Советчики на производстве.

Проекты с искусственным интеллектом

Интеллектуальное видеонаблюдение.

 

Роботы в лабораториях, ремонтных цехах, на складах, погрузке /разгрузке.

Умные инструменты и умная одежда (носимые устройства и интернет вещей).

Экзоскелеты.

3 D-печать.

Электронный документооборот и электронная площадка торгов (eCommerce).

Мобильный LIMS.

Сквозная автоматизация бизнес-процессов

Внедрена система, которая дает операторам рекомен­дации, с тем чтобы они выбрали оптимальный режим про­изводства в меняющихся условиях. Система используется в процессе пиролиза, который протекает с разными наборами исходных параметров и качества сырья и приводит к разным оптимальным режимам работы. На основе анализа преды­дущих производственных циклов на дэшборд подается ин­формация, как тот или иной технологический режим влияет на экономическую эффективность производства и что стоит в нем поменять.

Отдельное внимание СИБУР уделяет логистике. Произ­водственные площадки компании находятся на значитель­ном удалении, между ними налажено железнодорожное сообщение. Постоянная транспортировка различных полу­фабрикатов между переделами требует железнодорожных платформ и вагонов. Инициатива направлена на системати­зацию и оптимизацию групповых отправок, определение наиболее экономически эффективного срока отправки ваго­на на ремонт. Для решения поставленных задач были кон­солидированы данные всех систем управления перевозками и календарного планирования, параллельно созданы анали­тические инструменты, чтобы оптимизировать организацию перевозок. Результатом проекта, реализованного на желез­нодорожной станции Денисовка, стала экономия времени при сортировке, повышение управляемости и прозрачности процессов и повышение клиентоориентированности [СИ­БУР запустил, 2018].

На 22 производственных площадках предстоит умень­шить масштабы реактивного ремонта, исключить отказы оборудования, которые влекут за собой получение не целе­вых марок продукта, а переходных, что значительно снижает стоимость готовой продукции. СИБУР сделал ставку на про­активное обслуживание оборудования. Разработанная на ос­нове имеющейся базы данных модель позволяет с точностью до 72% определить, когда произойдет отказ экструдера, вала или гранулятора. Это позволило снизить количество аварий­ных остановок с 5 до 1.

Для упрощения ремонта оборудования используются мобильные решения. В Воронеже запущен пилотный про­ект: в процессе ремонта оборудования ремонтные брига­ды отправляют фотоматериалы в соответствующую служ­бу, после чего получают консультации. В случае поломки на производственной площадке в Тобольске работник может транслировать картинку удаленному эксперту, который опе­ративно даст указания, что именно нужно сделать, в режиме реального времени. Первая консультация была проведена с экспертом из немецкой компании Linde, технологии кото­рой использует СИБУР [«Индустрия 4.0» в действии, 2018]. В результате удается значительно сократить сроки выполне­ния ремонтных работ, особенно тех, которые не могут быть решены сразу на месте.

Даже в условиях цифровизации на качество выполняе­мых работ значительно влияет квалификация сотрудников, «СИБУР Холдинг» проводит специальное обучение персо­нала по сборке и разборке, ремонту и обслуживанию обо­рудования с применением технологий виртуальной и допол­ненной реальности, что позволяет значительно сократить сроки ремонта и увеличить его качество.

Недавно в Томске был установлен специальный тренажер с использованием виртуальной реальности, на котором мож­но отработать ремонт компрессора. Если раньше, для того чтобы проверить компрессор изнутри, специалисты ожида­ли запланированной остановки на ремонт, то сейчас вирту­альная реальность позволяет смоделировать ту или иную аварийную ситуацию, предоставляя полное описание и со­стояние объекта.

Интересной практикой внедрения технологий цифрови­зации являются беспилотные летательные аппараты. Их ис­пользуют для оценки объема работ при строительстве и кон­троле состояния трубопроводов и технологических объектов. Тестирование аппаратов проходит на АО «СибурТюменьГаз» и на Амурском газоперерабатывающем заводе. С помощью летательных аппаратов удаленно осматривают коммуника­ции, труднодоступные места, а также трубопроводы для вы­явления протечек.

В обеспечении безопасности сотрудников также на­шла применение цифровизация [Бурлуцкий А. В., Черепа­нов В. Д., 2017]. «Умный браслет» позволяет определять состояние здоровья сотрудника, пребывание в опасных зо­нах. Встроенные газоанализаторы информируют о состоя­нии окружающего воздуха, а тревожная кнопка позволяет максимально быстро получить необходимую помощь.

СИБУР считает целесообразным и дальше внедрять цифровизацию в производственные процессы. К перспективным направлениям отнесены:

  • уменьшение доли информации, хранящейся на бумаж­ных носителях, с целью повысить скорость ее обработ­ки - «озера данных» вместо бумашоборота;
  • объединение и централизованная обработка массивов информации о железнодорожных перевозках для оп­тимизации логистических процессов на всех железно­дорожных станциях;
  • использование ЗО-принтеров для оперативного изго­товления деталей на месте;
  • масштабирование практики применения цифровых средств на других участках работы.

Дальнейшее совершенствование и масштабирование технологий Индустрии 4.0 позволят значительно увеличить объем продукции ПАО «СИБУР Холдинг».

Siemens AG

Немецкий концерн Siemens производит и поставляет комплексные решения в области электротехники, электро­ники, энергетики, медицины, транспорта и связи. Компа­ния показывает положительные финансовые результаты: в 2017 году оборот достиг 83 млрд евро, прибыль - 6,2 млрд евро. Благодаря электрификации, автоматизации и цифрови­зации по всем направлениям деятельности Siemens активно внедряет технологии Индустрии 4.0 в свои бизнес-процессы, разрабатывает собственные системы и инструменты цифро­визации, которые используются другими компаниями.

Отличительной особенностью Siemens на пути к Ин­дустрии 4.0 выступает комплексный подход к изменениям (Totally IntegratedAutomation, TIA). Компания сосредоточе­на на технологиях, которые отвечают пяти главным трендам производства:

  • Скорость вывода на рынок нового продукта позволяет привлечь больше заказчиков и получить больше при­были.
  • Гибкость производства позволяет выпускать широкий ассортимент продукции в различных модификациях на одной производственной линии, быстрее удовлетворять потребности заказчика и адаптироваться к ме­няющимся условиям рынка.
  • Качество продукции и производства способствует ми­нимизации потерь от брака и повышению лояльности покупателей, обеспечивая компании устойчивое кон­курентное преимущество.
  • Эффективность производства связана с ускорени­ем, увеличением надежности и уменьшением потерь в процессе производства.
  • Эффективность «умного» производства, подразуме­вающего постоянный обмен данными между произ­водственными единицами, сильно зависит от качества систем кибербезопасности. Без надлежащей защиты критически важных узлов и информации невозможна полная автономность и независимость производствен­ных процессов от возможного вмешательства внеш­них пользователей, влекущего за собой негативные последствия [HelmrichК., 2015].

В рамках цифровизации используются облачные техно­логии, робототехника, автоматизация управления знаниями, интернет вещей, моделирование производственных процес­сов, технология 3 D-печати и др. Оптимальный набор опреде­ляется исходя из типа производства (дискретный или непре­рывный) и цепочки жизненного цикла предприятия, которую использует Siemens (рис. 9). Для различных этапов жизнен­ного цикла производства предлагается довольно широкий ассортимент систем, разработанных Siemens PLM Software.

Для непрерывного производства используются мас­штабные системы COMOS, SIMATI CPCS 7, PIA Selector и SIMOTION.

COMOS - система управления проектами, которая приме­няется в основном для планирования, эксплуатации и техни­ческого обслуживания технологических установок и управ­ления ими [SiemensCOMOS, [s.а.]]. Изначально это была интегрированная система программ и программных продуктов для решения инженерных задач в сфере проектирования обо­рудования. На сегодня система обеспечена централизованным управлением данными и открытой архитектурой, в которой поддерживается объектно-ориентированное программирова­ние. Интерфейсы COMOS позволяют интегрировать систему уже в существующие ИТ-инфраструктуры или применять со­вместно с другими программными системами. Эго позволяет COMOS поддерживать не только планирование, но и рабочие процессы, поэтому технологию могут использовать как про­ектировщики оборудования для отраслей с непрерывным про­изводством (энергетика, нефтегазовая и химическая отрасли), так и операторы предприятий, внедривших систему.

 

Рис. 9. Цепочка жизненного цикла продукта [The Digital Enterprise 2D/3D Simulation Software from Siemens, 2015]

SIMATIC PCS 7 - одна из наиболее популярных техно­логий управления процессами на предприятии. Она характе­ризуется гибкой архитектурой и возможностью интеграции в любую систему автоматизированного управления ком­пании Siemens в рамках концепции комплексного подхода к изменениям [SIMATIC PCS 7, 2015]. По сути, SIMATIC PCS 7 является частью комплексной цифровизации бизнеса в разрезе процессов: от логистики до выпуска готовой продукции. Система позволяет полу­чить доступ к данным конкретных процессов на различных уровнях: планировании ресур­сов предприятия (ERP-системы), управления производственными процессами (MES-системы), управле­ния технологическими процессами (АСУ ТГТ), что возмож­но благодаря использованию международных промышлен­ных стандартов для обмена данными. Еибкая комплектация системы позволяет учесть особенности каждого проекта: от цифровизации лаборатории до управления процессами на связанных установках одного предприятия. Стоит отме­тить, что наибольший эффект достигается в совокупности с другими технологиями, разрабатываемыми Siemens в рам­ках концепции Индустрии 4.0, поскольку производитель де­лает ставку на синергетический эффект цифровизации всех производственных процессов.

PIASelector обеспечивает выбор оптимального набора датчиков и аналитических инструментов Siemens с функци­ей определения направления их использования в процессах автоматизации. Выбираются прежде всего сфера, где может быть применен прибор, собственно оборудование и конкрет­ный способ его использования. Siemens таким образом хочет облегчить выбор оптимальной комплектации продукта сре­ди большого количества номенклатурных позиций [PIA Life Cycle Portal, [s.а.]].

SIMOTION - высокопроизводительная масштабируемая система управления движением [SIMOTION, [s.а.]]. Она по­зволяет создавать многократно используемые программные модули, повышающие эффективность разработки оборудо­вания. Сделана ставка на модульность, точность и скорость работы. SIMOTION разрабатывалась с учетом возможно­сти быстрой интеграции с другими продуктами и система­ми Siemens в рамках TIA. Например, система применена для модернизации линии лущения шпона, что обеспечило бесперебойную работу установки и параллельное снижение энергопотребления на производственной площадке группы «ИЛИМ».

Для дискретного производства созданы аналогичные продукты (Teamcenter, NX, Technomatrix и SIMATI CIT), ко­торые лучше приспособлены для нужд соответствующих от­раслей: машиностроения, производства электроники и ком­пьютеров, медицинского оборудования и др.

Teamcenter - пакет программных решений для поддержки жизненного цикла изделия (PLM) на основе открытой плат­формы. Основное предназначение - управление данными об изделии на протяжении всего жизненного цикла: от про­ектирования до автоматизации процессов постпродажного технического обслуживания и ремонта. Обмен данными воз­можен в режиме реального времени [Управление данными, [б.г.]]. Teamcenter обеспечивает комплексную визуализацию изделия с учетом всей информации о нем и пометками, на­носимыми на ЗО-модель и в документацию в случае необхо­димости. Это позволяет организовать взаимодействие между всеми участниками процесса проектирования и производ­ства. В результате устанавливается безбумажный процесс согласования документации. Кроме того, система позволяет моделировать как конечный продукт, так и изменение его ха­рактеристик: можно посмотреть, как выглядит деталь, соединить несколько деталей в одну, протестировать на изгиб, посмотреть, как будет распространяться температура. Пакет решений применяется на различных предприятиях отече­ственного авиастроения, вертолетостроения, энергомаши­ностроения и других отраслей. Teamcenter используют НПО «Искра», АО «Калужский завод «Ремпутьмаш»», АО «Авиа­двигатель», ПАО «5АЗ» и другие.

NX - интегрированное решение для конструкторско- технологической подготовки производства [Обзор, 2015]. Его применяют как самостоятельную систему, так и управ­ляющий продукт, интегрированный в уже существующую программную среду. NX позволяет определить взаимодей­ствие детали с другими изделиями, протестировать получен­ную конструкцию и определить узкие места. NX применим на всех этапах создания цифрового макета изделия и техно­логической подготовки производства, что обеспечивается объединением функций для более продуктивной разработки изделий:

  • решения в области эскизного проектирования, 3D-MO- делирования и создания документации;
  • средства для расчетов прочности, кинематики, тепло­передачи, газогидродинамики и междисциплинарного анализа физических явлений;
  • решения для технологической подготовки производ­ства деталей оснастки, проектирования процессов ме­ханической обработки и контроля качества [Siemens NX, [s.а.]].

Technomatrix - комплексный пакет решений для цифро­визации, охватывает все области производства и разработ­ки изделия: от схемы производственного процесса до не­посредственного производства [Siemens TECNOMATIX, [s.а.]]. Решение позволяет проводить ЗО-симуляцию, решать задачи имитационного моделирования и программирова­ния промышленных роботов, осуществлять виртуальную пусконаладку линий, определять ошибки проектирования. Technomatrix включает широкий спектр программных про­дуктов, для которых характерны возможность и автономного применения, и в режиме совместимости с другими продук­тами, в том числе под управлением Teamcenter. К преимуще­ствам Technomatrix можно отнести сокращение сроков под­готовки производства, упрощенное создание конструкторски сложных изделий, увеличение рентабельности и оптимиза­ции технологии производства за счет распределения инвести­ций между несколькими продуктовыми линейками на этапе проектирования и моделирования. Решение Technomatrix получило достаточно широкое распространение в раз­личных отраслях: автомобилестроении (КАМАЗ, Volvo, BMW, Mazda), авиационно-космическаой промышленности (Boeing), машиностроении и электротехнике (Caterpillar), те­лекоммуникационном оборудовании (Motorola) и др.

SIMATIC IT является аналогом SIMATIC PCS 7 для дис­кретного производства. Про дуктпозволяетпостроитьМЕ8-си- стему, управлять спецификациями продукции и цепочками поставок, комплексно моделировать производственные про­цессы организации, определять их возможности и получать информацию с уровней ERP и производства и управлять ею. Эго модульная система, которая состоит из взаимодей­ствующих между собой программных компонентов, позво­ляющих решить все необходимые ME S-задачи, описанные в соответствующем стандарте ISA-95. Основное преимуще­ство составляет моделирование сложных бизнес-процессов и структур производства, которые остаются полностью про­зрачными, понятными, независимыми от функционирования реальных систем управления [SIMATIC IT, 2004]. Моделиро­вание может происходить в любой точке предприятия, обе­спечивает стандартизацию процессов, а наиболее удачные методы управления могут быть распространены на другие бизнес-единицы или все предприятие. Это особенно удобно для международных холдингов, имеющих производствен­ные площадки в разных странах мира. Встроенные процессы управления качеством - поддержка визуального контроля, автоматизированный сбор информации об операциях, управ­ление дефектами - поддерживают различные методологии управления, в том числе шесть сигм.

Общей технологией для обоих типов производства выступает открытая облачная информационная система MindSphere, которая представляет собой ключевой элемент мощной операционной системы, основанной на технологии интернета вещей [MindSphere позволяет, [б.г]. Она позво­ляет связать оборудование компании и физическую инфра­структуру с цифровым облаком, что обеспечивает получе­ние информации, необходимой для трансформации бизнеса и превентивного обслуживания оборудования. MindSphere наделена функциями анализа данных, средствами для разра­ботчиков, приложениями и сервисами. К основным преиму­ществам системы можно отнести следующее:

  • открытый стандарт «ОРС с унифицированной архи­тектурой» (OPCUA), который обеспечивает должный уровень связи для соединения различных продуктов;
  • облачная инфраструктура позволяет использовать об­лачные технологии в виде закрытой системы;
  • новое оборудование напрямую подключается к MindSphere в любых масштабах;
  • открытые интерфейсы предназначены для индивиду­альных приложений клиентов.

Так, внедрение технологии самой компанией Siemens по­зволило сократить время простоя на 10%, на производствен­ной площадке Coca-Cola технология обеспечила сокращение простоя на 15%, одновременное снижение расходов на техни­ческое обслуживание на 5% [MindSphere - Открытая, [б.г].

Применение комплекса описанных технологий и по­добных им необходимо для создания виртуальной произ­водственной системы («цифровой тени»), которая всегда актуальна и расширяется в течение всего жизненного цикла [TIAPortal V14, [s.а.]]. Совокупность физического производ­ственного оборудования и «цифровой тени» содержит всю информацию о механике, электрике, автоматизации, челове­ко-машинном интерфейсе, безопасности состояния, версии ПО и других параметрах. По сути, полная интеграция физи­ческой и виртуальной составляющих и есть цифровизация производства, которая является конечной целью изменений. Сначала отражение физического производства в цифровом виде, а потом и интеграция двух полученных частей невоз­можны без совершенствования производства посредством построения автоматизированной системы с помощью техно­логий Индустрии 4.0. Полная же интеграция будет достиг­нута тогда, когда все процессы производства будут автома­тизированы.

Все упомянутые технологии - реально используемые ин­струменты, повышающие эффективность производственных процессов. Целесообразность их внедрения демонстрирует сам концерн Siemens - один из лидеров цифровизации. Ком­пания внедряет собственные разработки на все свои пред­приятия, однако наибольшие успехи были достигнуты на за­воде Siemens Electronics Works Amberg (Амберг, Еермания), где автоматизировано 75% всех производственных процес­сов. Среди прочего там выпускают контроллеры SIMATIC, составляющие аппаратную часть одноименной системы. 50 млн точек данных генерируют постоянный поток данных, который собирается и анализируется соответствующими программными системами. Одной из таких систем является технология Teamcenter, которая получила наиболее широкое распространение. Цифровизация позволила сократить вре­мя изменения конструкции продукции и производственных процессов до нескольких минут. Благодаря этому в автома­тическом режиме можно производить более 1200 обслужи­ваемых в Teamcenter артикулов продукции, которые отгру­жаются более чем 60 ООО потребителей. При этом уровень качества достигает 99,9% [Какумный завод, [б.г]].

Технологии Siemens используют и производители экс­клюзивных автомобилей, например Maserati. Внедрение технологий привело к сокращению времени сборки и увели­чению выпуска продукции. Время разработки новой модели уменьшилось на 30% за счет оцифровки производственных процессов: отладки, сборки и симуляции. Кроме того, в три раза расширился ассортимент моделей.

От своих западных коллег стараются не отставать и от­ечественные производители. Крупнейший российский ав­топроизводитель ПАО «КАМАЗ» вдвое сократил срок ре­ализации проектов, используя технологии Индустрии 4.0, в том числе поставляемые компанией Siemens [«КАМАЗ» и компания, 2017]. На производстве внедрены программные продукты NX, Teamcenter и Technomatrix, они уже использу­ются для цифрового моделирования процесса производства и сборки грузовиков. В 2017 году между ПАО «КАМАЗ» и компанией Siemens заключено соглашение, где идет речь о внедрении концепции «Индустрия 4.0» в разрезе создания цифровых двойников изделия и производства и выработки корпоративного стандарта «КАМАЗ» в сфере цифровиза­ции. Комплексный подход к использованию технологий позволит компании сохранить лидирующие позиции на ми­ровом рынке производителей грузовых автомобилей и дви­гателей.

На основании анализа кейсов можно сделать вывод о том, что рассмотренные компании находятся на разных стадиях трансформации операционной модели (рис. 10). Данное рас­пределение базируется на изученных материалах, согласно которым:

  • ПАО «НЛМК» апробирует пилотные проекты и про­тотипы на отдельных частях производ­ственных и поддерживающих процессов, а также имеет программу мероприятий на ближайшее будущее. Одной их наи­более сложных задач для НЛМК при ре­ализации концепции цифровой фабрики является адаптация технологий к тяже­лым температурным и физическим ус­ловиям производства, характерным для металлургиче­ской промышленности.
  • ПАО «СИБУР» удалось продвинуться несколько даль­ше - сейчас внедряется 15 проектов по инновацион­ным процессам на 8 из 22 производственных площа­док холдинга. Полностью цифровой завод еще пока не создан, но томский завод уже приближается к этой отметке, т.к. там трансформирован значительный объ­ем процессов.
  • Siemens AG является одним из мировых лидеров трансформации. Конечная стадия еще пока не достиг­нута, поскольку разные производственные площадки изменяются с разной скоростью. При этом уже актив­но развиваются инициативы по интеграции горизон­тальных цепочек создания ценности.

 

Рис. 10. Распределение кейсов по стадиям цифровизации операционной модели

ВЫВОДЫ

Переход от высокоуровневых стратегических инициатив по трансформации бизнеса при помощи современных тех­нологий к росту эффективности повседневной деятельно­сти возможен за счет развития операционной модели. В ста­тье рассмотрены такие ключевые измерения, как процессы и информационные технологии, которые непосредственно обеспечивают цифровую трансформацию. Развитие ука­занных измерений проходит несколько последовательных уровней зрелости, пропуск которых для осуществления «скачка» сопряжен с организационными и финансовыми сложностями. Традиционные пять уровней зрелости про­цессов и информационных технологий были дополнены цифровым уровнем, поскольку стратегия цифровизации вы­двигает новые требования к операционной эффективности предприятий. Стоит также отметить, что выбор и ускорен­ная трансформация отдельно взятого производственного процесса при помощи инновационной технологии не име­ет отношения к цифровизации всего предприятия. В связи с этим представлены пять стадий трансформации опера­ционной модели: предцифровая стадия, стадия «пилотные проекты», стадия «цифровые фабрики», стадия «частичная цифровизация» и стадия «полная цифровизация». Концеп­ция цифровой фабрики детально рассмотрена через призму конкретных технологий.

Кейсы компаний ПАО «НЛМК», ПАО «СИБУР», Siemens AG ценны тем, что показывают продвижение по стадиям цифровизации операционной модели. Структурированный подход к изучению кейсов обеспечивается посредством по­шагового исследования широкого спектра производственных процессов и инициатив по их развитию. Анализ операцион­ной модели дает рабочий шаблон для реализации инициатив, позволяет составить перечень процессов и технологий, кото­рые могут быть внедрены на производстве.

В дальнейшем представляется целесообразным изучить принципиальную возможность строительства цифровой фа­брики с нуля, без обязательного прохождения всех уровней зрелости, возможные барьеры на этом пути, например недо­статочно зрелые управленческие практики, слабая интегра­ция информационных систем, недостаточная квалификация имеющихся кадров и др.

Об авторах

И. В. Тарасов
Группа компаний НЛМК
Россия

Менеджер проектов, лаборатория инноваций НЛМК-SAP, Группа компаний НЛМК. Область научных интересов: операционная эффективность бизнеса, инновационное и стратегическое развитие компаний, внедрение инноваций и новых технологий.



Н. А. Попов
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации»
Россия

Специалист, Центр отраслевых исследований и консалтинга ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации». Область научных интересов: ИТ-технологии в операционной эффективности бизнеса, цифровизация производства, антикризисное и арбитражное управление



Список литературы

1. Будущее здесь. Нюансы цифровизации экономики // ГазпромНефть. URL: http://www.gazprom-neft.ru/press-center/sibneft-online/archive/2018‑may/1589541/.

2. Бурлуцкий А. В., Черепанов В. Д. (2017) Цифровой завод // СИБУР. URL: https://www.sibur.ru/upload/iblock/0d2/0d2da1eede2be3e8ccee1ad4de33542b.pdf.

3. Гришина А. (2017) 7 кейсов использования технологий BigData в сфере производства // habr. URL: https://habr.com/company/newprolab/blog/325550/.

4. Группа НЛМК первой в СНГ перешла на SAP S/4HANA для решений Индустрии 4.0 (2018) // URL: https://nlmk.com/ru/media-center/news-groups/nlmk-group-introduces-sap-s-4hana-for-industry-4–0‑solutions-first-in-the-cis/.

5. Группа НЛМК представила проекты цифровой трансформации на SAP Forum (2018) // НЛМК. URL: https://lipetsk.nlmk.com/ru/media-center/press-releases/nlmk-group-presents-digital-transformation-projects-at-sap-forum/.

6. Журнал «Компания НЛМК» ( [б.г.]) // НЛМК. URL: https://nlmk.com/ru/media-center/corporate-media/.

7. Засолоцкая Е. (2017) Проактивный образ жизни: новая стратегия управления ТОиР Группы НЛМК // Управление производством. URL: http://www.up-pro.ru/library/repair/repair_organisation/proaktivnyj-toir.html.

8. «Индустрия 4.0» в действии: в Тобольске начали опытно-промышленную эксплуатацию технологий дополненной реальности (2018) // СИБУР. URL: https://career.sibur.ru/news/industriya-4–0‑v-deystvii-v-tobolske-nachali-opytno-promyshlennuyu-ekspluatatsiyu-tekhnologiy-dopoln/.

9. Искусственный интеллект – уже на НЛМК (2018) // Металлоснабжение и сбыт. URL: http://www.metalinfo.ru/ru/news/comments101473.html.

10. Казанцев А. (2017) Проектирование будущего: BIM-технологии в НЛМК-Инжиниринг // Управление производством. URL: http://www.up-pro.ru/library/information_systems/project/proektirovanie-nlmk.html.

11. Как умный завод Siemens использует данные для повышения качества продукции и улучшения продуктивности работы ( [б.г.]) // Intel. URL: https://www.intel.ru/content/www/ru/ru/internet-of-things/iot-siemens-smart-factory.html.

12. «КАМАЗ» и компания «Сименс АГ» подписали соглашение о сотрудничестве (2017) //KAMAZ. URL: https://kamaz.ru/press/releases/kamaz_i_kompaniya_simens_ag_podpisali_soglashenie_o_sotrudnichestve/.

13. Ключевые операционные и финансовые показатели ([б.г.]) // НЛМК. URL: https://nlmk.com/ru/ir/financial-results/.

14. Консолидированная финансовая отчетность, подготовленная в соответствии с МСФО, и отчет независимого аудитора (2017) // ПАО «СИБУР Холдинг». URL: http://investors.sibur.com/~/media/Files/S/Sibur-IR/Financial-results/sibur_ifrs_12m2017_rus.pdf.

15. НЛМК внедрил систему на базе интернета вещей для предотвращения травм и смертей на производстве ([б.г.]) // TADVISER. URL: www.tadviser.ru/index.php/Проект: НЛМК_%28система_3D-позиционирования_сотрудников_на_производстве%29.

16. НЛМК построил ИТ-инфраструктуру для работы с большими данными (2018) // Вестник цифровой трансформации CIO.RU. URL: https://www.cio.ru/news/130618‑NLMK-postroil-IT-infrastrukturu-dlya-raboty-s-bolshimi-dannymi.

17. Обзор модулей CAD/CAM/CAE системы NX 10 (2015) // IdealPLM. URL: http://www.ideal-plm.ru/uEditor/files/4/397/ObzormoduleyCAD_CAM_CAEsistemiNX10.pdf.

18. Рагимова С. ([б.г.]) Цифровая Индустрия 4.0 // Forbes. URL: http://www.forbes.ru/brandvoice/sap/345779‑chetyre-nol-v-nashu-polzu.

19. СИБУР запустил проект по цифровизации логистики [2018] // СИБУР. URL: https://www.sibur.ru/press-center/news/SIBUR-zapustil-proekt-po-tsifrovizatsii-logistiki/.

20. СИБУР Холдинг начинает переходить к «Индустрии 4.0» (2018) // Химическая техника. URL: https://chemtech.ru/sibur-holding-nachinaet-perehodit-k-industrii-4–0/.

21. «Сибур»: digital-революция в нефтехимическом производстве (2018) // HH.ru. URL: https://hh.ru/article/312408.

22. Тарасов И. В. (2018) Технологии Индустрии 4.0: влияние на повышение производительности промышленных компаний // Стратегические решения и риск-менеджмент. № 2. С. 62–69.

23. Трансформация операционной модели ( [б.г.]) // KPMG. URL: https://home.kpmg.com/ru/ru/home/services / advisory/management-consulting/operational-excellence/operating-model-transformation.html.

24. Трачук А. В. (2014) Бизнес-модели для гиперсвязанного мира // Управленческие науки современной России. Т. 1, № 1. С. 20–26.

25. Трачук А. В. (2012) Инновации как условие долгосрочной устойчивости российской промышленности // Эффективное Антикризисное Управление. № 6 (75). С. 66–71

26. Трачук А. В. (2013) Формирование инновационной стратегии компании // Управленческие науки. № 3. С. 16–25.

27. Трачук А. В., Линдер Н. В. (2016а) Адаптация российских фирм к изменениям внешней среды: роль инструментов электронного бизнеса // Управленческие науки. № 1. С. 61–73.

28. Трачук А. В., Линдер Н. В. (2016б) Методика многофакторной оценки инновационной активности холдингов в промышленности // Научные труды Вольного экономического общества России. Т. 198. № 2. С. 298–308.

29. Трачук А. В., Линдер Н. В. (2017а) Инновации и производительность: эмпирическое исследование факторов, препятствующих росту методом продольного анализа // Управленческие науки. Т. 7. № 3. С. 43–58.

30. Трачук А. В., Линдер Н. В. (2017б) Распространение инструментов электронного бизнеса в России: результаты эмпирического исследования // Российский журнал менеджмента. Т. 15, № 1. С. 27–50.

31. Трачук А. В., Линдер Н. В. (2017в). Инновации и производительность российских промышленных компаний // Инновации. № 4 (222). С. 53–65.

32. Трачук А. В., Линдер Н. В., Антонов Д. А. (2014) Влияние информационно-коммуникационных технологий на бизнес-модели современных компаний // Эффективное Антикризисное Управление. № 5. С. 60–69.

33. Трачук А. В., Линдер Н. В., Убейко Н. В. (2017) Формирование динамических бизнес-моделей компаниями электронной коммерции // Управленец. № 4 (68). С. 61–74.

34. Трачук А., Тарасов И. (2015). Исследование эффективности инновационной деятельности организаций на основе процессного подхода // Проблемы теории и практики управления. № 9. С. 52–61.

35. Управление данными об изделии на базе Teamcenter ([б.г.]) // Ideal PLM. URL: http://www.ideal-plm.ru/uPage/Teamcenter.

36. Цифровая трансформация в СИБУРе (2018) // Материалы конференции «Менеджмент будущего 2018». URL: https://career.sibur.ru/zsn/SIBUR%20digital%20transformation.pdf.

37. Шустиков В. (2017) Цифровой двойник (DigitalTwin) – элемент, которого так не хватало! // Сколково. URL: https://sk.ru/news/b/pressreleases/archive/2017/06/23/cifrovoy-dvoynik-_2800_digital-twin_2900_-_1320_-element-kotorogo-tak-ne-hvatalo_2100_.aspx.

38. BIM-проектирование ([б.г.]) // НЛМК Инжиниринг. URL: https://engineering.nlmk.com/ru/responsibility/technology/.

39. Digital Factories 2020: Shaping the future of manufacturing (2017) // PricewaterhouseCoopers. URL: https://www.pwc.de/de/digitale-transformation/digital-factories-2020‑shaping-the-future-of-manufacturing.pdf.

40. Helmrich K. (2015) Auf dem WegzuIndustrie 4.0 – Das Digital Enterprise //Siemens. URL: https://www.siemens.com/press/pool/de/events/2015/digitalfactory/2015–04‑hannovermesse/praesentation-d.pdf.

41. Industry 4.0 How to navigate digitization of the manufacturing sector ([s.a.]) // McKinsey&Company. URL: http://www.forschungsnetzwerk.at/downloadpub/mck_industry_40_report.pdf.

42. Khan N., Lunawat G., Rahul A. Toward an integrated technology operating model ([s.a.]) // McKinsey & Company. URL: https://www.mckinsey.com/business-functions/digital-mckinsey/our-insights/toward-an-integrated-technology-operating-model.

43. MindSphere – Открытая облачная платформа ([s.a.]) // Цифровая трансформация производств. URL: http://industry-software.ru/conf2017/slides/08‑Mikhaylin-MindSphere-open_platform_for_the_IoT_from_Siemens.pdf.

44. Mind Sphere позволяет вести диалог с Интернетом вещей ([б.г.]) // Siemens.URL: https://www.siemens.com/ru/ru/home/produkty/programmnoe-obespechenie/mindsphere.html.

45. Operating model ([s.a.]) // Ernst & Young. URL: https://www.ey.com/gl/en/industries/oil---gas/ey-operational-excellence-in-oil-and-gas-operating-model.

46. Our solutions – Operating model ([б.г.]) // Price water house Coopers. URL: https://www.strategyand.pwc.com/cds/operating.

47. PIA Life Cycle Portal. URL: https://www.pia-portal.automation.siemens.com/default.html.

48. SAP S/4HANA – единое пространство для всех бизнес-направлений и инноваций (2015) // CNews. URL: http://www.cnews.ru/articles/2015‑10‑12_sap_s4hana__edinoe_prostranstvo_dlya_vseh_biznesnapravlenij

49. Siemens COMOS ([s.a.]) // Mescada. URL: http://www.mescada.com/portfolio/siemens-comos.

50. PIA Life Cycle Portal ([s.a.]) // Siemens. URL: https://www.pia-portal.automation.siemens.com/default.htmю

51. Siemens NX ([s.a.]) // Tadviser. URL: http://www.tadviser.ru/index.php/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B4%D1%83%D0%BA%D1%82: Siemens_NX.

52. Siemens TECNOMATIX ([s.a.]) // TATA technologies. URL: https://www.tatatechnologies.com./us/technology/siemens/siemens-tecnomatix/.

53. SIMATIC IT: MES and beyond (2013) // Siemens. URL: https://www.ien.eu/uploads/tx_etim/Page_16_17_Siemens_47391.pdf.

54. SIMATIC PCS 7 Process Control System (2015) // Siemens. URL: https://w5.siemens.com/italy/web/AD/ProdottieSoluzioni/Sistemiautomazionenew/PCS7/ Documents/Catalogo%20SIMATIC%20PCS%207%20 (inglese).pdf.

55. Simon K Reinhard Gr. (2016) Industry 4.0 – Opportunitie sand Challenges of the Industrial Internet assessment.pwc.de/i40/study.pdf.

56. SIMOTION – the high-end motion control system ([s.a.]) // Siemens. URL: https://www.siemens.com/global/en/home/products/automation/systems/motion-control.html.

57. The Digital Enterprise 2D/3D Simulation Software from Siemens (2015) // Siemens. URL: https://dau.dk/Content/file_knowledge_item/DAU_3D_simulering_v1‑siemens_226_INT.pdf.

58. TIA Portal V14 ([s.a.]) // Siemens. URL: https://www.pta-expo.ru/moscow/2017/pdf_k_programme2017/02Siemens.pdf.


Для цитирования:


Тарасов И.В., Попов Н.А. ИНДУСТРИЯ 4.0: ТРАНСФОРМАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ФАБРИК. Стратегические решения и риск-менеджмент. 2018;(3):38-53. https://doi.org/10.17747/2078-8886-2018-3-38-53

For citation:


Tarasov I.V., Popov N.A. INDUSTRY 4.0: PRODUCTION FACTORIES TRANSFORMATION. Strategic decisions and risk management. 2018;(3):38-53. (In Russ.) https://doi.org/10.17747/2078-8886-2018-3-38-53

Просмотров: 530


ISSN 2618-947X (Print)
ISSN 2618-9984 (Online)