Маслоэкстракционный завод вчера, сегодня и завтра: симбиоз человека и ИИ

Понятие искусственный интеллект вошло в наш дискурс уже давно. Книги Айзека Азимова, герои «Метрополиса» и Терминатор заставляли человечество весь 20 век размышлять о том, насколько безопасным является развитие искусственного интеллекта для носителей интеллекта естественного. При этом лишь в конце 10-х — начале 20-х годов 21 века обыватель наконец смог вплотную соприкоснуться с этим самым ИИ. Сегодня мы видим, что ИИ и человек вышли на арену не чтобы помериться силами, а создать симбиоз, который в будущем знаменует новую веху цифровизации. Мы в «Благо» убеждены, что центр тяжести в конкурентной борьбе вот-вот сместится от железа и оборудования в сторону ИИ и человеческих компетенций, в том числе в области ИИ, с помощью них мы станем управлять смыслами. Как это будет, расскажем на примере нашего масложирового предприятия.

ГК «Благо» уже много лет имеет статус одного из лидеров российской масложировой отрасли. Лишь представьте:

Таких масштабов мы бы не добились без продвинутого прогнозирования, автоматизированных систем управления и других цифровых технологий, о которых расскажем вам далее.

Для начала узнаем, как протекает процесс изготовления знакомого всем нам рафинированного масла (того, на котором мы жарим яичницу или, например, блины):

Производственный механизм запускается, когда на завод приезжает подсолнечник. Там он проходит очистку и сушку, после чего семена отправляются на переработку. Измельченные семечки отправляются прямиком в пресс-машину на отжим: из ядра выжимают масло, получившуюся массу отправляю на экстракцию, и мы получаем экстракционное масло и шрот (побочный продукт в виде неоднородной массы перемолотых семечек и лузги уже без масла, но с высоким содержанием протеина).

На последних этапах мало рафинируется, дезодорируется и вымораживается, из него удаляют все то, что придает продукту вкус, мутный цвет и осадок - это одорирующие вещества, воски и т.д. Вот так и появляется подсолнечное рафинированное масло, которое мы видим на прилавках магазинов.

Технологии производства практически полностью исключают ручной труд: на всей линиях работает автоматизированное оборудование, а команде специалистов зачастую отводится роль контролёра-управленца. Однако сейчас, в эпоху цифровизации, перед нами открываются новые возможности. Теперь достичь наивысших показателей производственных мощностей нам помогают IT-технологии, которые берут на себя рутинные, но в то же время ответственные задачи, обеспечивая скорость и качество изготовления продукции.

Поэтому, придя на завод ГК «Благо», помимо рабочей команды, управляющей системами конвейера, рушки-вейки и т.д., вы увидите экраны, на которых в онлайн-режиме отражаются своего рода цифровые тени конкретных цехов с детализацией состояния технологического оборудования. Так контролируются действия мастеров, и, в случае чего, становится ясно когда и на что нужно обратить внимание.

Прогуляемся по самому передовому маслоэкстракционному предприятию ГК «Благо» - Верхнехавскому заводу, расположенному в Воронежской области.

Помимо привычных цехов и оборудования, вам бросится в глаза административно-бытовой корпус, внутри которого, вместо скопления людей, стоит экран, но уже в разы больше чем в промышленном цехе. На нем в онлайн-режиме отражаются основные параметры производственных участков и оборудования. По этим показателям отслеживается эффективность рабочих процессов, а в случае технических тревог специалисты узнают, в каком цеху есть риск возникновения неполадок, где требуется оперативное вмешательство технических специалистов, и какая именно служба должна вмешаться. Данные в режиме реального времени собираются со 177 датчиков, счетчиков, расходомеров, уровнемеров (не включенных в автоматизированную систему управления технологическим процессом) по всей производственной цепочке предприятия.

На этой информации строится производственная аналитика, и основывается работа цифровых сервисов – интеллектуальных помощников. Они поддерживают работу цехов в зоне оптимума, где все параметры отслеживаются, скорость управления увеличивается, убытки минимизируются. Цифровой двойник завода – это, по сути, математическая и имитационная модель, питающаяся большими данными с сотен датчиков и описывающая производственный процесс. Таким образом, мы получили инструмент, который позволяет видеть то, что нельзя увидеть невооруженным глазом, позволяет работать на пределе возможностей, и, не перешагивая критических значений, эксплуатировать оборудование максимально эффективно. По итогу компания имеет стабильный по качеству продукт и высокие производственные показатели.

Только что мы рассказали вам о фундаменте предприятия будущего - цифровом двойнике производства. На простом примере покажем его функционал: сегодня одна из главных задач на производстве - сократить потери масла, благодаря снижению выноса ядра. Проще говоря, сделать так, чтобы ядро (та самая съедобная семечка), при прохождении переработки, не попадала в отсек с кожурой. Система позволяет нам настроить оборудование с предельной точностью, это как посмотреть на звезды не через подзорную трубу, а через телескоп. Благодаря этому в январе мы зафиксировали улучшение показателя по выносу ядра на 0.2%, а в феврале уже на 0.3%. Эти цифры могут казаться незначительными, но в масштабе всего производства они обеспечивают существенный экономический эффект.

Можно ли уже говорить об использовании ИИ на производстве? Реализация цифровых теней, цифровых двойников и базирующихся на них интеллектуальных помощников создает все предпосылки для этого: сервисы, построенные на принципах ИИ, постепенно внедряются в те или иные технологические процессы, и их становится всё больше и больше.

Мы наглядно видим производственную цепочку: оборудование - автоматизированные системы - люди - ИИ (цифровые интеллектуальные сервисы).

Казалось бы, еще два столетия назад эффективность заводов определялась мощностями механизмов и человеческими ресурсами. В середине 20 века активное внедрение технологий вызвало бум автоматизации, однако оборудование в цеху всё ещё оставалось решающим фактором в конкурентной борьбе.

Всеобъемлющая четвертая производственная революция потеснила механизмы и задала новый темп развития промышленности. Поэтому сегодня конкуренция идет на уровне ИТ-инфраструктуры, компетенций специалистов, глубины данных и точности аналитики. А ближайшее будущее уже готовит нас к появлению интеллектуальных систем нового уровня. К 2030 фокус в конкурентной борьбе сместится в пользу компетенций и программных решений.

Уже сейчас ИИ помогает человеку мыслить гибко и поливариативно, используя все ресурсы рационально. Появляются инструменты, которые экономят наше время, минимизируют риски и помогают добиваться эффективных показателей.

Возвращаясь к тому, с чего мы начинали – на современном маслоэкстракционном заводе есть и пресса, и баки, и трубы (много труб). Но главное – уже не это.

В 2015 году научные деятели Филип Тетлок и Дэн Гарднер подвели итоги исследования «Верное суждение». На протяжении 10 лет 10 000 участников просто существовали и делали прогнозы на поставленные им вопросы. По итогу выяснилось, что лишь 2% от общей контрольной группы смогли смогли с очень высокой точностью предсказывать предстоящие события.

После анализа тех 2%, оказалось, что это были не выдающиеся ученые и профессора, а те, кто мыслил вариативно и сценарно. Прогнозируя, они прорабатывали в голове множество сюжетов и по методу исключения, анализируя внешние факторы, оставляли подходящие варианты событий. Этих уникальных людей назвали «суперпрогнозистами».

ИИ — это система, которая работает по тому же механизму, что и «суперпрогнозисты». И проект «Верное суждение» на живом примере показал, как работает искусственный интеллект. Сейчас многие механизмы ИИ активно внедряют в промышленный сектор.

Вспомним популярный среди менеджмента PDCA цикл. Эта система направлена на планирование, выполнение, контроль и корректировку действий для постоянного совершенствования процессов. Механизмы ИИ похожи с PDCA циклом, только основаны на интеллектуальных и точечных действиях.

Новые технологии полезны тем, что перенимают всю рутинную работу на себя и оставляют за человеком самую важную в наши дни роль идейного вдохновителя и исследователя-прогнозиста.

Поэтому пока на просторах сети эксперты и обыватели спорят, какие профессии в скором времени уйдут в небытие, мы будем стоять на своем — на цифровой арене с искусственным интеллектом справится лишь человек, который подружится с системой, станет ее коучем и сможет ее модернизировать. Получается, менеджер будущего — это специалист, который уверенно координирует работу между людьми и системами ИИ.

И если представить такую вакансию будущего, то там наверняка будут следующие требования:

Как мы уже наблюдаем, профиль компетенций меняется. Эмоциональный интеллект и soft-skills становятся не менее важны, чем «традиционные» hard-skills. Сегодня ИИ может параллельно обрабатывать такой объем информации, который раньше нам и не снился. Теперь перед человеком стоит задача не просто собрать и подсчитать результаты, а верифицировать их и поставить новые правильные вопросы перед ИИ.

А каким вы видите будущее ИИ и человека в производстве и других сферах? Делитесь в комментариях.