Интеграция – ключ к раскрытию потенциала технологий Индустрии 4.0

Термин «Индустрия 4.0» берет начало в концепции четвертой промышленной революции, которая предполагает трансформацию традиционных методов производства и управления и переход к массовой автоматизации, роботизации и интеллектуализации процессов. В рамках парадигмы Индустрии 4.0 особое внимание уделяется таким технологиям, как искусственный интеллект, большие данные, интернет вещей, 3D-печать, виртуальная и дополненная реальность.

Одним из ключевых аспектов Индустрии 4.0 является интеграция, то есть связанность всех элементов, составляющих киберфизические системы, которая и позволяет реализовать потенциал всех остальных инновационных технологий в реальном производстве. Под этим термином понимается как технологическая интеграция различных физических и информационных систем между собой, так и более тесное взаимодействие людей и целых подразделений, а также синхронизация бизнес-процессов друг с другом. В то же время старение населения и дефицит квалифицированной рабочей силы дополнительно стимулируют переход к производству нового типа, где основная роль человека – это «голова», а не «руки».

Нельзя просто внедрять технологии изолированно и ожидать, что они будут работать как волшебство. Вместо этого необходимо переосмыслить бизнес-процессы и перепроектировать их, чтобы использовать возможности, которые предлагает Индустрия 4.0.

Интеграция во многом отвечает за качество потоков данных, сквозную прозрачность цепочки создания ценности и поддержку принятия решений, а значит, гибкость и способность бизнеса оптимизировать операции и адаптироваться к изменениям.

Непременным условием для того, чтоб технологии Индустрии 4.0 эффективно работали вместе, создавая синергию, является фокус на их интеграции в производственную среду на всех уровнях – технологическом, информационном, организационном.

Такую интеграцию обеспечивает разработка и внедрение новых бизнес-процессов, сопряженных с использованием роботов, ИИ и машинного обучения. К таким процессам относятся:

• Создание кросс-функциональных команд, объединяющих экспертов из разных подразделений для совместной работы над оптимизацией процессов и инновациями.

• Определение новых метрик и KPI, увязка их с бизнес-целями.

• Серия экспериментов, которые позволят оценить потенциал и реализуемость цифровых инициатив.

• Анализ комплексов смежных процессов и проектирование новые «стыков», таких как MDM (Master Data Management), SCP (Supply Chain Planning), IBP (Integrated Business Planning) и пр., чтобы не было потерь производительности, а общая эффективность функции росла.

Именно интеграция является залогом повышения эффективности бизнеса в целом, а не отдельных его частей, как происходит в случае локальной оптимизации, автоматизации или даже роботизации.

Часто новые технологии внедряются точечно, недостаточно хорошо встраиваются в бизнес-процессы, специалисты не готовы их использовать на постоянной основе, а смежные бизнес-функции не могут поддержать новый темп и качество работы. Отдача от инвестиций в таких проектах зачастую оказывается ниже ожиданий, а сотрудники и руководство разочаровываются в цифровизации.

Возьмем популярные сегодня видеоаналитику и цифровых советников, которые основаны на ИИ и машинном обучении и призваны информировать о наступлении определенных событий, наличии в наблюдаемом процессе каких-то особых признаков и т.п. Чаще всего они не связаны напрямую с автоматической системой управления технологическим процессом (АСУ ТП) и не влияют на него сами.

Таким образом, в технологическом процессе оказывается необходим оператор, который должен оценивать рекомендации цифрового советника и принимать решение о следовании им. У оператора, как правило, помимо наблюдения есть целый ряд других рабочих обязанностей. А с увеличением количества отдельных специализированных советников (систем принятия решений) нагрузка на человека, в том числе визуальная, растет в геометрической прогрессии. Это означает, что оператору приходится обрабатывать слишком большой объем информации, что может привести к снижению концентрации внимания и увеличению вероятности ошибок. В такой ситуации усилия по цифровизации производства могут пойти прахом – оператор из-за усталости и перегрузки в любой момент может перестать прислушиваться к рекомендациям цифрового помощника или начать совершать столько же или больше ошибок, чем вообще без применения искусственного интеллекта.

Другой пример – разработка сложных ML-моделей высокой точности для предиктивного обслуживания и ремонта оборудования без учета того, что они должны дополняться настолько же современными и эффективными обеспечивающими процессами.

Комплекс процессов материально-технического обеспечения, включая закупки, управление запасами и логистику, а также планирование и управление ремонтными работами, должен отвечать высоким требованиям оперативности и качества. Только в этом случае предприятие сможет достичь своей настоящей цели, ради которой и инвестирует в перспективные технологии, – не просто спрогнозировать момент вынужденного останова, а снизить потери от простоя и выхода оборудования из строя. Для этого необходимо проанализировать и внести изменения в текущие бизнес-процессы, интегрировать предсказательную систему с другими системами управления предприятием, такими как ERP.

Сегодня в горнодобывающей промышленности уже используются автономные промышленные машины, способные работать без непосредственного участия человека. Однако, несмотря на использование такого современного оборудования, часто их системы управления не интегрированы с системами диспетчерского контроля и сбора данных. Автономные машины, как и обычные, требуют физического обслуживания – и соответствующие вспомогательные бизнес-процессы обязательно должны быть спроектированы, интегрированы в общую систему управления ТОРО или ТОиР, персонал обучен и подготовлен. В противном случае компания теряет потенциальные преимущества, которые могла бы получить от использования безлюдных технологий.

Распространенным примером организационной дезинтеграции в промышленных компаниях является разделение ИТ-блока на «традиционный ИТ» и «цифру». Первый обычно специализируется на эксплуатации и развитии классических корпоративных информационных систем, включая АСУ ТП и ERP. Второй – на тестировании и внедрении новых технологий, в том числе тех, которые предлагает Индустрия 4.0. Несмотря на то, что на первый взгляд такая специализация может выглядеть логично, она также ведет к нежелательным последствиям.

Обособление подразделений по такому принципу затрудняет их взаимодействие и совместную работу над проектами. Учащаются ситуации, когда цифровые проекты, в основе которых лежат интернет вещей, роботы, ИИ, должным образом не встраиваются в существующие бизнес-процессы и ИТ-инфраструктуру компании, а значит, не раскрывают полностью свой потенциал.

Успешный цифровой проект с точки зрения сотрудников «цифры» может заканчиваться пилотным тестированием определенной технологии или пилотным же внедрением в одной-двух локациях. В то же время «традиционный ИТ» обычно должен «подхватить» проект после внедрения и обеспечить эффективную эксплуатацию созданного промышленного решения. Получается, что часто фактически некому довести перспективный проект до полномасштабного внедрения – создать или трансформировать все необходимые вспомогательные бизнес-процессы и убедиться, что решение действительно эффективно и используется с максимальной отдачей.

Для преодоления перечисленных трудностей и успешного перехода к производственной парадигме Индустрии 4.0 важно руководствоваться тремя ключевыми принципами. Эти принципы помогают компаниям более эффективно использовать ресурсы и время, снижая риски неудач при внедрении передовых технологий:

1. Итерационный подход:

• Планирование внедрения технологий Индустрии 4.0 через последовательные итерации.

• Четкое определение целей на каждом этапе и разработка планов развития.

• Тестирование в ограниченном масштабе, анализ результатов и корректировка планов.

2. Системное управление архитектурой предприятия:

• Удержание общих целей при планировании итераций.

• Анализ воздействия запланированных изменений и цифровых проектов на смежные бизнес-процессы.

• Управление сервисной инфраструктурой для эффективной работы новых технологий.

• Оценка затрат и выгод от внедрения технологий, выбор наиболее подходящих решений.

• Системный подход к планированию внедрений, включая организационные аспекты.

3. Внедрение систем планирования и мониторинга бизнес-процессов:

• Использование корпоративных информационных систем для идентификации отклонений от нормального течения бизнес-процессов.

• Оперативное реагирование на отклонения, контроль выполнения задач, анализ результатов.

• Своевременное обнаружение и управление нежелательными отклонениями.

• Эффективное управление бизнес-процессами в условиях изменяющейся среды.

Важно подчеркнуть, что в парадигме Индустрии 4.0 особую роль играют информационные системы планирования и мониторинга. Постоянное проведение экспериментов и изменений в бизнес-процессах, связанных с новыми технологиями, может создавать неожиданные ситуации и сложности. Такие классы систем, как MDM, SCP, IBP и пр., помогают выявлять слабые места и несоответствия, особенно на стыках смежных процессов. Обнаруженные проблемы чаще всего могут быть устранены с помощью «догоняющей автоматизации» и цифровизации. Это позволяет адаптировать процессы к повышенным требованиям технологий Индустрии 4.0 и обеспечивает их согласованную и более эффективную работу.

В целом эти принципы позволяют более плавно и управляемо перейти к Индустрии 4.0 с учетом специфики каждой компании. Их реализация помогает достичь высокой отдачи от инноваций, обеспечивает гибкость и адаптивность производственных процессов, а также контроль затрат на внедрение и эксплуатацию технологических новшеств.

#индустрия40 , #интеграция , #цифровизация