Как «среднему классу» промышленности с низким уровнем цифровой зрелости массово подключиться к цифровой трансформации?

Как «среднему классу» промышленности с низким уровнем цифровой зрелости массово подключиться к цифровой трансформации?

Наша компания фокусируется на сегменте предприятий промышленности с низким или вообще нулевым уровнем цифровой зрелости. Это огромный рынок потенциальных заказчиков проектов цифровой трансформации, для которого особенно остро стоят вопросы выбора подходящих решений цифровизации и процессов их внедрения.

Можно сказать, что это массовый сегмент производственных предприятий среднего и небольшого масштаба, и для них критически важно преодолевать барьер больших капитальных вложений, который не позволяет запускать процессы полноценной цифровой трансформации.

Этот сегмент охватывает все отрасли российской промышленности, внутри каждой есть крупные компании — лидеры цифровизации и большой слой не менее развитых предприятий с точки зрения внедрения инновационных технологий. Например, в железнодорожной отрасли (это одно из ключевых направлений для UMNO digital) компании, которые занимаются локомотивами, демонстрируют высокий уровень цифровой зрелости, а те, что занимаются эксплуатацией грузовых вагонов, гораздо менее развиты в этом плане. В конечном итоге всё зависит от экономических параметров того объекта, для управления которым применяются меры модернизации: высокомаржинальному бизнесу легче выделить средства на цифровую трансформацию.

Кроме того, промышленность — это консервативные рынки по отношению к внедрению инновационных систем. Именно таков, например, железнодорожный рынок, что объясняется высокими требованиями транспортной безопасности. Жёсткие требования там буквально «написаны кровью», что обусловливает максимальное осторожное применение инновационных подходов даже для решения понятных проблем.

Какие подходы к реализации проектов работают на практике в этом сегменте рынка? И каким образом они способны поддержать массовый охват предприятий промышленности на пути технологической модернизации и цифровой трансформации?

Результативная поэтапная цифровизация

Надо сказать, что многие отечественные вендоры, понимая наличие экономического барьера для входа в проекты цифровой трансформации, предлагают рынку готовые недорогие решения, которыми могут воспользоваться предприятия различного масштаба. Чтобы отвечать потребности в осторожной модернизации, для предприятия можно выстроить план поэтапной цифровизации, где на каждом этапе выбираются проекты, дающие отличные эффекты в короткие сроки. Это вполне решаемая задача, поскольку старт практически с нулевого уровня даёт хороший эффект в практически любых вариантах цифровой трансформации. Например, внедрение базовой системы MES, которая сразу открывает возможность контроля цифрового следа на всех производственных этапах предприятия.

Можно сказать, что предприятию доступно множество тех самых «низко висящих плодов», то есть участков, где значительные эффекты получают с помощью достаточно простых внедрений. Яркий пример — программные роботы (RPA), которые автоматизируют некоторые постоянные действия, прежде выполняемые людьми. RPA — это как раз ИТ-продукты для компании с низким уровнем цифровой зрелости: хороший, относительно недорогой способ первичной цифровизации и автоматизации рутинных процессов. Например, робот отлично справится с созданием транспортных накладных: эта программа сама собирает из разных источников нужные данные, формирует документ и отправляет его дальше.

Конечно, нужен системный подход к планированию этапов, и начать следует с инвентаризации текущих процессов. Это ещё не собственно цифровая трансформация, а подготовительный, но важный этап — сбор информации о том, как именно работает предприятие. Результат этой инвентаризации — реестр (карта) процессов, причём описанных в формализованном и унифицированном виде. Подготовка такой карты требует затрат времени и ресурсов, даже несмотря на то что соответствующие методики хорошо изучены и апробированы (поэтому, кстати, составление карты процессов вполне можно отдать на аутсорсинг внешней компании). Но, как говорится, овчинка стоит выделки — появляется возможность формировать цифровой след всех процессов: соответствующие данные в стандартизированном виде накапливаются в информационной системе предприятия, и их можно анализировать по различным разрезам. Например, оценить потенциальную выгоду от цифровизации тех или иных процессов, а также понять, от каких процессов вообще можно избавиться. Здесь важна именно привязка к реальным процессам, которые работают на конкретном предприятии, ведь даже один вид производства на разных заводах может быть по-разному реализован.

Есть методологический вопрос, который часто задают предприятия: какой вектор цифровизации выбрать? Двигаться ли снизу вверх по уровням предприятия, начав с базовой автоматизации? Или сверху вниз, то есть взяв за точку старта задачи повышения эффективности бизнес-процессов? Ответ зависит от того, какие производственные процессы сложно контролировать без цифры. Например, если на масштабном производстве менеджмент принимает решения, основываясь на данных, которые в устном виде докладывают начальники цехов или приносят менеджеры производственных процессов в виде отчётов, составленных вручную, значит, нужно начинать с нижнего уровня базовой автоматизации. Тогда за счёт формирования цифрового следа производства руководство получит прозрачную систему данных и управления предприятием на высшем уровне. Это ведь совершенно разные вселенные: данные, записанные вручную в некоторые журналы, и автоматически сформированные отчёты, в которых датчики зафиксировали сведения о том, сколько производственных операций было совершено, кто из мастеров выходил на смену, как именно были произведены эти операции, и никто в эти данные не вносил никаких изменений вручную. Это принципиально разный уровень доверия к отчётам и принятия решений по этим отчётам.

Но если у предприятия нет сложных производственных циклов с множеством бумажных журналов и длительного ручного процесса формирования статистики, зато есть сложный документооборот, большое количество контрагентов, с которыми тяжело налаживаются коммуникации, а коммерческий отдел долго формирует коммерческие предложения, ищет клиентов и контрагентов, то тогда точно можно начинать цифровую трансформацию с верхнего уровня.

Создание цифрового двойника производства

Цифровой двойник производства — это элемент цифровизации, который нередко считается принадлежностью исключительно очень крупных производственных компаний с высоким уровнем цифровой зрелости, таких как «Газпром», ОДК, «СИБУР», «КАМАЗ», «Северсталь». Скорее всего, это заблуждение бытует потому, что известные примеры внедрения технологии цифровых двойников производства, о которых сообщают СМИ, связаны именно с такими производственными предприятиями. На самом деле цифровые двойники полезны предприятию любого масштаба. Более того, я уверен, что на горизонте 15 лет все успешно работающие производственные предприятия будут использовать цифровых двойников, а остальные уйдут со сцены. Просто потому, что станут неконкурентоспособны. Один из важнейших результатов цифровизации — это возможность не только в долгосрочной, но и среднесрочной и краткосрочной перспективе вести планирование производства на основе математики в компьютере, а не субъективного опыта конкретных сотрудников предприятия.

Вопрос заключается только в том, чтобы правильно применять этот мощный подход, сообразуясь с масштабом бизнеса и задач того или иного предприятия. Иногда цифровой двойник может даже не участвовать в самом производстве, но он нужен на стадии его запуска.

Хороший пример — цифровой двойник вертикальных элеваторов. По сути, это вертикальный конвейер, который поднимает зерно наверх и загружает его в элеватор. Вроде бы достаточно простой процесс, но в нём есть много параметров, которые помогут его настроить оптимально. Сколько нужно засыпать зерна в ковш на этом вертикальном конвейере, чтобы получить эффективные показатели на входе и выходе конвейера? То есть чтобы зерно доставлялось максимально быстро, с максимальной загрузкой и при этом с наименьшими потерями. Цифровой двойник используется в самом начале проекта для моделирования производственного процесса: анализируется несколько вариантов, выбирается оптимальный, и после этого начинается физическое строительство вертикального элеватора (рис. 1).

Рисунок 1. Цифровой двойник вагоноремонтного предприятия. Источник: UMNO digital

Практически любой производственный процесс можно имитировать в ПО цифрового двойника, и в каждом случае есть что оптимизировать. Например, у нас есть практически типовое решение для создания цифровых двойников вагоноремонтных депо. Оно включает имитационное моделирование процессов ремонта колёсных пар, подшипников, автосцепки, складских процессов. Данный цифровой двойник реализован в виде конструктора, который состоит из разных элементов. Есть соответствующий конструктор для предприятий железнодорожной логистики.

Важно, что по некоторым производственным процессам можно создать типизированное решение. Ведь создание цифрового двойника с нуля — это непростое занятие, которое требует глубокой сложнейшей экспертизы с множеством нюансов. В зависимости от размера предприятия это может занять от трёх месяцев до года. И это при том, что вы будете использовать развитый инструмент имитационного моделирования типа популярного ПО AnyLogic. Этот зарубежный поставщик не ушёл с нашего рынка, но вопрос его импортозамещения, конечно, актуален.

Достойные отечественные альтернативы есть, и мы уже приступили к миграции своих решений на новую платформу. Это небыстрый процесс. Мы будем поддерживать две платформы моделирования параллельно до тех пор, пока не убедимся на 100%, что получили качественное решение задач клиента на альтернативной платформе.

Наличие типизированных отраслевых решений цифровых двойников — это, на мой взгляд, один из ключевых элементов массовой модернизации и цифровой трансформации предприятий из реальных отраслей экономики. Масштабу этой задачи соответствует прогноз — 15 лет для полного охвата всех производств среднего и небольшого масштаба. Причём это время потребуется не для разработки совершенно новых программных решений, а для их массового внедрения. Нужно ведь, чтобы в каждом предприятии появилось 1–2 специалиста, которые умеют моделировать производственные процессы. Возможно, будут налажены механизмы аутстаффинга или аутсорсинга таких работ. Со временем оформятся наилучшие формы организации таких площадок и услуг моделирования производственных процессов. И движение станет большим шагом вперёд в целом для всей промышленности России. Потому что цифровой двойник — это полные (нефрагментированные) достоверные данные о производстве. Обработка этих данных выводит предприятие на принципиально новый уровень эффективности или управляемости.

Новые возможности управления производством на основе данных

Многочисленные вагоноремонтные депо, работающие на территории нашей страны, — это те самые предприятия с весьма низким уровнем цифровой зрелости. Им адресован продукт «Умное депо», который предназначен для эффективного старта в направлении цифровой трансформации. Это нишевое решение, сильно адаптированное под специфику именно вагоноремонтных предприятий класса MES. В системе используются магнитные RFID-метки, которые помогают формировать карту всех производственных процессов предприятия: отслеживают движение всех деталей и формируют цифровой след на уровне каждой детали, который интегрируется с учётной системой предприятия и всеми видами используемых электронных журналов. Вся система построена на базе мобильных приложений пользователей с RFID-считывателем, что позволяет сразу после внедрения ввести цифровой порядок на вагоноремонтном предприятии.

Для специальных измерений, например, итоговых размеров колёсной пары можно использовать разнообразные приборы, которые имеются на нашем рынке. Они легко встраиваются в продукт «Умное депо».

Адаптация к специфике предприятий данного профиля подразумевает, в числе прочего, что в системе изначально заложены описания процессов, происходящих на всех станках, на всех постах, то есть под каждый процесс создан свой поток рабочих задач и задан порядок работы. Это помогает мастерам вагоноремонтных предприятий без специального дополнительного лишнего обучения перейти на механизмы цифрового контроля всех производственных процессов. Это именно так. Бумажные журналы полностью уходят в прошлое: нужные данные автоматически поступают в мобильный считыватель сотрудника на каждом посту, затем уходят в учётную систему и сохраняются для дальнейшей аналитической обработки или формирования отчётов.

Цифровой след процессов в данном случае очень важен: данные уходят в цифру с фамилией конкретного мастера, который держал в руках данный считыватель и ввёл данные в систему. В результате ликвидируется большое количество нарушений, связанных с ошибками человека. По статистике наших проектов, разница в сведениях по состоянию склада между учётной системой и реальностью после внедрения продукта может достигать примерно 30%.

Для мобильных сотрудников депо предназначается продукт «Осмотр вагонов». Это тоже мобильное приложение, которое позволяет фиксировать состояние вагонов с помощью фотографирования нужных элементов и передавать данные в корпоративную информационную систему в форме детальных чек-листов. В этом приложении работают различные наукоёмкие функциональные модули типа компьютерного зрения для автоматического распознавания номеров и т. д. (рис. 2).

Рисунок 2. Лазерные измерения колёсной пары. Источник: UMNO digital

Ещё одно ИT-решение — энергомониторинг — имеет более универсальный кросс-отраслевой характер. Речь идёт о применении технологии промышленного интернета вещей (Indusrtial IoT): с помощью индукционных датчиков осуществляется сбор данных по напряжению в сети на каждой единице оборудования (с дискретностью 30 секунд) и формирование карты энергопотребления предприятия. Это приложение помогает быстро собрать цифровой след с данными о том, когда работают или не работают реальные станки и под какой нагрузкой. Эти данные важны для менеджмента предприятия. Во-первых, видно, в какое время включались станки, и это повод задуматься над трудовой дисциплиной. Во-вторых, карта показывает временные точки пиковой нагрузки. А она нередко поддаётся регулированию, а значит, можно пользоваться льготными тарифами, которые устанавливают поставщики электроэнергии. У главных энергетиков и менеджеров здесь открывается обширное поле для оптимизации бюджета предприятия (рис. 3).

Рисунок 3. Визуализация данных по потреблению электрической мощности каждой единицей оборудования. Источник: UMNO digital

Риски проектов цифровизации для предприятий с низкой цифровой зрелостью

Инновации для промышленности связаны с различными рисками. Часть из них, например риски промышленной безопасности, зависят от специфики внедряемых технических решений. Но есть и общие, обуславливаемые в первую очередь тем самым низким уровнем исходной цифровизации.

• Риски управления инновационными процессами. Процессы, связанные с повышением уровня цифровой зрелости, как правило, на консервативных производствах меняют привычные технические процессы, которые складывались порой десятилетиями. Это иногда приводит к внутреннему саботажу, потому что люди не хотят обучаться новым приёмам работы. Для нивелирования этого риска важна поддержка менеджмента компании. Ведь, даже если собственник предприятия заинтересован в цифровой трансформации, прохладное отношение менеджмента может погубить проект.
• Неэффективное бесполезное внедрение. Вполне реальный риск связан с тем, что в результате цифровизации работы у сотрудников не убавится, а, наоборот, станет больше. Например, на заводе внедрили умного операционного помощника. Но для того чтобы он заработал, мастер смены должен прийти на работу на полчаса пораньше и до начала смены успеть внести в ПО помощника множество дополнительных параметров.
• Внедрение незрелого решения, которое, скорее всего, потребует постоянной поддержки и доработки решения на стороне вендора.
• Зависимость различных этапов производственного цикла от нового решения. Плохо, когда новое решение формирует плохо управляемую зависимость от него различных процессов, возможно, на других этапах или участках производства, но при этом становится обязательным для применения. Выйти из этой проблемной зоны можно только через ряд доработок, кастомных интеграций, приобретения дополнительного ПО и т. д. Риски такого рода снимаются с помощью создания карты производственных процессов. Обычно они имеют вид наглядных блок-схем, что позволяет самому предприятию даже без участия внешних аналитиков изучить дополнительные зависимости процессов и оценить степень их критичности.

Как «вылечить» боязнь изменений?

«Боязнь изменений» — это «болезнь», которой подвержены, пожалуй, все промышленные предприятия, за исключением самых крупных, которых уважительно называют отечественными лидерами цифровизации. В этом вопросе «пациентам» нужна помощь. Но какая?

Государство сегодня занимается вопросами стимулирования инновационных проектов на разных рынка. Предлагает финансовую помощь. А также поддерживает деятельность различных тематических консорциумов, где разработчики технологий и продуктов совместно с заказчиками думают над внедрением инновационных решений в различных отраслях. Вот только в этих консорциумах поставщики технологий встречаются с теми самыми крупными компаниями, чьи успехи в цифровизации составляют гордость страны. Там нет «среднего класса» промышленности с низким уровнем цифровой зрелости. Как можно помочь им вступить в русло цифрового развития?

Дело здесь не в необходимости дополнительности обучения. Корень проблем — в лёгкости имплементации ИТ-решений. Для массового результата необходимо несколько модифицировать текущую структуру взаимоотношений вендоров, государства и заказчиков — промышленных предприятий среднего уровня. Конечно, отечественный вендор, как и любой поставщик, заинтересован в продажах именно своих продуктов. Но заказчикам из рассматриваемой категории нужна более тесная связка продуктов различных поставщиков, потому что им для стартового рывка требуется некоторый комплекс решений, а кастомные доработки вендора всегда стоят достаточно дорого.

И простой финансовой поддержки задуманных проектов со стороны государства недостаточно. Велика вероятность того, что предприятие выделенные деньги неправильно израсходует, совершит ошибки в силу не очень высокой цифровой зрелости. Здесь правильнее будет компенсация затрат постфактум в случае успешного выполнения проекта.

Дело в том, что в сценарии с предварительным финансированием необходимо теоретически доказывать работоспособность предлагаемой идеи, как собственному менеджменту, так и некоторому абстрактному арбитру, воплощающему государство. Для не самого крупного завода это становится непосильной задачей. Важно сделать менеджмент союзником. А это возможно в модели, когда поощрение наступает после удачного завершения внедрения. Тогда первая удача придаст менеджменту больше уверенности в способности предприятия успешно выполнять проекты, нацеленные на эффективности его деятельности, а каждая следующая подтверждённая победа будет снижать проявления болезни «боязнь перемен к лучшему».