luckyea77 (luckyea77) wrote,
luckyea77
luckyea77

Categories:

Big data в шахте: как российская промышленность инвестирует в цифру



В начале августа в России появились первые национальные стандарты цифровой промышленности. Необходимость регулирования умного производства возникла в связи с интенсивным развитием этой сферы: российские добывающие и обрабатывающие компании активно инвестируют в цифровые технологии. Дроны и роботы в шахтах, виртуальная реальность и интернет вещей, автоматизированные скважины и цифровые двойники — все это постепенно становится неотъемлемой частью промышленной деятельности. Рассказываем, как меняется самая консервативная часть экономики с помощью цифровых технологий и почему это поможет повысить безопасность на опасных производствах.

По данным исследования Высшей школы экономики, в 2019 году цифровая активность российских предприятий заметно повысилась: более 25% руководителей заявили о росте востребованности технологий на производстве, а число компаний, активно инвестирующих в цифровизацию, увеличилось почти вдвое (с 8 до 14%).

Среди инструментов так называемой Индустрии 4.0 промышленные компании чаще всего вкладываются в автоматизацию процессов, интернет вещей, искусственный интеллект и big data, облачные технологии и технологии радиочастотной идентификации (RFID) и особенно — в роботизацию производства.

Машины вместо людей

Передача производственных процессов роботам — масштабная область, объединяющая множество направлений деятельности, которые позволяют оптимизировать рутинные операции, повысить их скорость и точность, тем самым наращивая производство, одновременно сократить операционные издержки и обезопасить труд специалистов. Кульминацией процесса роботизации должно стать полностью безлюдное производство — рудники и скважины, где все работы совершают машины, а контроль за ними осуществляют удаленные специалисты.



Несколько таких проектов в России уже находятся на стадии разработки — в частности рудник «Скалистый Глубокий» компании «Норникель». Но для того, чтобы предприятие функционировало без людей, принципы автономной деятельности должны быть заложены в него еще на этапе создания. Пытаться перепрофилировать под эту модель уже существующие заводы — мероприятие дорогое и нецелесообразное, поэтому большинство компаний на данный момент используют в производстве лишь отдельные элементы автоматизации. Например, ряд нефтедобывающих компаний — таких, как «Газпромнефть», «Роснефть» и ЛУКОЙЛ — работают над созданием умных скважин, принцип действия которых во многом строится на технологиях интернета вещей (IoT). В таких скважинах оборудование оснащено датчиками, передающими данные обо всех процессах в общую систему, которая обрабатывает полученную информацию и на ее основе принимает те или иные решения.

Похожая модель лежит в основе системы-советчика на обогатительной фабрике «Норникеля» «Кольская ГМК»: на основе анализа огромного количества данных о работе оборудования и параметрах сырья она выдает рекомендации по оптимизации процессов. В первое время после внедрения системы каждая такая рекомендация изучается специалистами, и если сотрудник подтверждает предложенный совет, то программа запоминает этот выбор. Таким образом, система постоянно самообучается и со временем начинает принимать самостоятельные решения.

Транспорт на джойстике

Беспилотный транспорт — отдельное направление в промышленности, которое охватывает самую разную технику: самоходные буровые установки, безлюдные самосвалы, внутришахтный электровозный транспорт, летательные беспилотники (дроны). Использование такого транспорта не только повышает безопасность персонала, но и увеличивает производительность. Так, переместив водителя шахтного самосвала из кабины грузовика в диспетчерскую, компания экономит на пересменке и, соответственно, за тот же временной промежуток перевозит больше сырья.

Что касается дронов, их возможности бесценны для диагностики линий электропередач, трубо- и нефтепроводов и в целом промышленных объектов, куда затруднен доступ человека и техники. Беспилотные системы применяются для геологоразведки, транспортировки небольших грузов, ремонта повреждений на ЛЭП и решения многих других задач. Так, в компании «Газпромнефть», 60% трубопроводов которой контролируется с помощью дронов, разработано уже более 70 сценариев их использования. По оценкам корпорации, беспилотники обходятся ей в 2,5-3 раза дешевле, чем эксплуатация вертолетов.



Еще одна, нетривиальная область применения дронов связана с мониторингом горных выработок. В шахтах есть много труднодоступных и опасных участков, которые необходимо тщательно изучить, прежде чем отправлять туда людей. В «Норникеле» для этих целей разработали образец беспилотного летательного аппарата, который может функционировать глубоко под землей, в условиях отсутствия освещения, GPS и какой-либо связи.

Отдельные промышленные отрасли требуют своей, специфической беспилотной техники. Так, в агропромышленности это в первую очередь комбайны, оборудованные видеокамерами, автопилотом и системой искусственного интеллекта, которая корректирует весь процесс: от темпа работы до угла, под которым располагаются лезвия жатки — в частности такую технику разрабатывает российская компания Cognitive Technologies. На рудниках незаменимыми могут стать роботы-маркшейдеры — самоходные устройства, умеющие вести под землей 3D-съемку. Первый образец автономного маркшейдера был разработан в рамках «Цифровой лаборатории» — R&D-подразделения «Норникеля»: такой робот управляется удаленно с помощью мобильного телефона, на котором установлено специальное программное обеспечение, а сама «картинка» передается в VR-очки диспетчера в режиме реального времени. Это изобретение позволяет изучать новые полости, в том числе труднодоступные, не подвергая риску специалистов, а кроме того, обнаруживать дефекты выработок и оперативно их исправлять.

Виртуальные предприятия

Из 10 недавно утвержденных стандартов цифровой промышленности пять посвящены цифровым двойникам — виртуальным прототипам реальных объектов или процессов, которые моделируют их работу с помощью сбора данных с датчиков. Такие двойники помогают оптимизировать работу оборудования, выявлять неисправности и вносить коррективы, при этом нивелировав риски, неизбежные при экспериментах на реальном производстве.

Моделирование различных сценариев в рамках виртуального прототипа позволяет выбирать наиболее эффективные тактики и избегать неудачных. Показательный случай произошел на одном из европейских предприятий компании Schneider Electric, где система предиктивной аналитики предсказала сбой в работе большого компрессора практически за месяц до того, как он должен был произойти — не будь этого прогноза, корпорация могла бы потерять несколько миллионов долларов. Неудивительно, что сейчас эта технология активно осваивается многими индустриями, а к 2023 году, по прогнозам экспертов, объем рынка цифровых двойников должен достигнуть $16 млрд.



В России над технологией цифровых двойников работают компании из самых разных промышленных отраслей: помимо уже упомянутых Schneider Electric, в нее активно инвестируют «Газпромнефть», СИБУР и «Норникель». Так, в прошлом году «Норникель» разработала единственную в стране систему имитационного моделирования, позволяющую создавать цифровые модели для всех рудников компании. Она дает возможность тестировать все организационно-технические решения и производственные планы в симуляторе, чтобы проверить их эффективность перед внедрением на производстве. Следующим этапом, по планам компании, станет создание полноценного цифрового двойника, который будет полностью имитировать производство, включая эксплуатационный и экономический контекст.

Роботы и кадры

Внедрение цифровых технологий не только увеличивает эффективность производства, но и повышает его безопасность, поскольку роботизация процессов позволяет «убрать» специалистов из опасных зон. С другой стороны, любая автоматизация традиционно вызывает опасения, связанные с ростом безработицы: по прогнозам футурологов, уже в ближайшие годы машины уничтожат целый ряд профессий, сместив «живых» сотрудников с их рабочих мест.

Однако пока что ожидать таких перспектив преждевременно: по подсчетам экспертов, даже создание полностью безлюдного рудника приведет к сокращению штата всего на 35%, но зато объем требуемых компетенций для оставшихся сотрудников изменится на 80%. Автоматизация — это прежде всего не про сокращение рабочей силы, а про ее переквалификацию: так, беспилотный транспорт превращает водителя грузовика в оператора, который управляет техникой удаленно с джойстиком в руках. Да, экспансия «цифры» снижает потребность в людях, отвечающих за рутинные операции — зато повышается потребность в тех, кто способен взаимодействовать с автономной техникой и настраивать алгоритмы ее работы.

Соответственно, в промышленной среде растет спрос на специалистов, обладающих цифровыми компетенциями, что стимулирует компании вкладываться в корпоративное обучение. Так, в 2019 году корпоративный университет «Газпромнефти» запустил программу «Мы в будущем», в рамках которой сотрудники могут усовершенствовать свои цифровые навыки. А во время пандемии «Норникель» разработал для своих специалистов масштабный проект «Цифровой Норникель», который позволяет в онлайн-режиме пройти курсы по цифровой грамотности и информационной безопасности, изучить технологии искусственного интеллекта, познакомиться с принципами big data, блокчейна и интернета вещей.

Tags: Россия, промышленность, технологии
Subscribe

Posts from This Journal “промышленность” Tag

promo luckyea77 june 19, 23:05 11
Buy for 10 tokens
Часть 1 Часть 2 Часть 3 Часть 4 Часть 5 Март 2018 года Индустриализация стала основным инструментом достижения экономического богатства стран, начиная с появления прядильных машин в конце XVIII века; при смене технологических укладов менялись местами мировые промышленные лидеры. Какой…
  • Post a new comment

    Error

    default userpic

    Your IP address will be recorded 

    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 2 comments