— Насколько темпы развития рынка промышленного интернета вещей (Industrial Internet of Things, IIoT) в России соответствуют мировым? Что сдерживает рынок и что его стимулирует?
— Компания Global Market Insights оценила мировой рынок IIoT в 2017 году, включая оборудование, сенсоры, датчики, роботизированные системы, платформы, ПО и услуги, в $312,79 млрд.
Российский рынок IIoT составил в прошлом году, по данным TAdviser, 93 млрд руб., но к 2020 году должен вырасти до 270 млрд руб. По нашим оценкам, в России к 2019 году к промышленному интернету будет подключено 1,3 млн единиц оборудования в машиностроении, 0,6 млн единиц — в процессном производстве. Объем рынка искусственного интеллекта в промышленности в денежном выражении к 2021 году составит около 25 млрд руб., а промышленного интернета вещей только в машиностроении превысит 35 млрд руб.
Мы видим, что происходит в других странах на рынке промышленного оборудования в металлообработке и других отраслях, какие там уровни подключения станков и другого оборудования. И Россия, на наш взгляд, по скорости внедрения технологий находится далеко не на последнем месте.
Совокупный рост цифровизации производств у нас составляет порядка 30% в год. Это выше, чем в среднем по миру (15% в год). Стимулируют рынок и инициативы государства — госпрограмма «Цифровая экономика», направленная на развитие инфраструктуры, и повсеместное внедрение индустриального интернета, «дорожная карта» «Технет», посвященная внедрению ИТ-систем для управления промышленным производством при создании «фабрик будущего», и развитие самого бизнес-сообщества.
Сдерживающее действие оказывает износ производственных активов, отсутствие стандартов и неразвитость нормативных требований. Помимо этого, предприятиям в силу сохраняющихся бюджетных ограничений не всегда легко найти возможность вложиться в высокотехнологичные проекты.
Кроме того, на ИТ-рынке сегодня появляется много игроков, которые предлагают «роад-мэпы», но не имеют решений, прошедших апробацию на реальных производствах. Провайдеры пытаются привлечь инвестиции для разработки готовых продуктов. Но отсутствие достаточного количества промышленных решений смущает заказчиков, которые, в свою очередь, тормозят инвестирование в IIoT.
— «Спящие гиганты» увидели реальную выгоду?
— Да, бизнес изменил свое отношение к внедрению инноваций. У крупных российских предприятий, вплоть до первых лиц, генеральных директоров, есть четкие KPI по цифровизации производства.
Наше недавнее исследование с Минпромторгом показало, что 63% промпредприятий связывают увеличение своей доли на рынке с внедрением новых технологий на производстве. Ряд предприятий уже имеют положительный опыт реализации таких проектов.
Например, нашему клиенту, предприятию по производству редукторов и трансмиссий, благодаря достоверной информации о работе станков удалось повысить загрузку до 20%, при этом экономия средств в рамках инвестиционной программы составила более 120 млн руб. Таких примеров в нашей клиентской базе больше 200, и каждый со своим эффектом. Были случаи, когда удавалось сэкономить €4,7 млн и более при закупке новых станков, потому что благодаря мониторингу станочного парка с помощью системы «Диспетчер» выяснялось, что и действующих мощностей достаточно.
Бизнес понял, что цифровые решения позволяют с низкими капитальными затратами, благодаря оптимизации производственных процессов, уже сейчас получить эффект больший, чем полная модернизация. Благодаря подключению действующего оборудования к IIoT и его мониторингу можно изыскать новые мощности для большей производительности и сэкономить сотни миллионов рублей при закупке нового оборудования.
— Для внедрения цифровых технологий нужна инфраструктура. Наши промпроизводства обладают необходимым оборудованием?
— Важна подключаемость оборудования. Основа оптимизации производства на принципах IIoT — физическая возможность получения структурированной информации о работе оборудования. Минимально необходимое требование — наличие станков с числовым программным управлением (ЧПУ). Если в станке нет провода, и Wi-Fi сделать нельзя, то чудес не бывает: данных с этого станка у тебя не будет.
По нашим оценкам, около 14% заводов в России уже находятся на высокой стадии готовности к цифровой трансформации: более 50% их парка — станки с ЧПУ. Кроме того, согласно результатам нашего исследования, примерно 20% предприятий активно наращивают станочный парк — прирост оборудования в этих компаниях за последние три года превысил 20%; почти 80% опрошенных предприятий намерены приобрести станки в ближайшие три года.
Более продвинутые отрасли — авиапромышленность, автомобилестроение и станкостроение. Доля станков с ЧПУ в авиастроении составляла 30%, а за последние три года еще почти 40% приобретенных станков были именно с ЧПУ. На автозаводах около 60% нового оборудования уже содержат модули ЧПУ, общая доля автоматизированного оборудования здесь не превышала 7%. В станкостроении автоматизирован 41% нового оборудования, текущий процент — чуть выше 10%.
— Как работает ваше решение?
— Нужны датчики и данные. Если у тебя есть данные, значит, ты можешь управлять процессом. Поскольку текущие производственные мощности — это не только современное оборудование, но и наследие 50–60-х годов прошлого века (и это не только в России так), то данные есть, но они лежат на компьютере под тумбочкой возле операторского пульта управления, например, сталеплавильной печью.
Получается, что данные разрозненны, хранятся в разных местах, предприятие не может их собрать и посмотреть на процесс как на единое целое. Мы собираем эти данные, строим нейросеть и делаем цифровую модель предприятия.
То есть по своей сути наша технология «Цифровой советчик» — это такой базовый уровень цифрового двойника предприятия. Технология на основе искусственного интеллекта учится вначале на исторических данных, потом начинает учиться на реальном процессе и выстраивает новую модель управления производством, дает рекомендации, устанавливает параметры, позволяющие повышать производительность, снижать издержки, оптимизировать работу человека и оборудования.
Кроме того, динамическая модель в процессе наблюдает за состоянием производства и корректирует его, ориентируясь на данные датчиков в реальном времени. Таким образом, аккумулировав опыт за все предыдущее время работы и текущие показатели, «Цифровой советчик» координирует работу оператора.
— Насколько критичен для производства низкий уровень роботизации? Например, в России 700 промышленных роботов, а в Китае их уже 138 тыс.
— У нашей страны своя специфика, и нужно исходить из этой реальности. Наибольший вклад в ВВП вносят процессные отрасли, в которых роботы используются в меньшей степени. Здесь интересны решения в области искусственного интеллекта, связанные с оптимизацией технологических процессов в ресурсодобывающих и обрабатывающих отраслях, в частности в металлургии, химии, нефтепереработке. Компании из этих отраслей сегодня в авангарде цифровизации в России. В машиностроении для России сегодня актуальна задача подключения оборудования для сбора данных, чтобы потом начать их анализировать.
Это не значит, что нам не нужны роботы. Роботизация производств тоже важная составляющая. Мы, например, подписали стратегическое соглашение с компанией «ВИСТ Групп», которая автоматизирует работы в горнодобывающей отрасли — внедряет роботизированные самосвалы для работы в карьерах, в сложных для человека условиях. И здесь тоже нужен искусственный интеллект, который позволит эффективно управлять автономной машиной.
Рынок только формируется, предприятия ищут форматы работы с разными технологиями. Если раньше была «лоскутная автоматизация», то сейчас — «лоскутная цифровизация». Но в итоге мы все равно придем к полностью цифровому предприятию.
— Как ваши решения влияют на оптимизацию человеческого труда?
— Как правило, оплата сотрудников привязана к результату и нормам выработки. Если нормы не выполняются, сотрудник не получает премию. При этом никто не задавался вопросом: а может, работник не выполняет эту норму, потому что оборудование работает неэффективно? Получается, что ответственность была только на человеке. Наши технологии позволяют, с одной стороны, выявлять нерадивых сотрудников, позволяют создавать формат открытости и дисциплины: свалить свои проблемы на машину не получится. А с другой, можно четко проследить, от чего зависит выработка, выявить всевозможные проблемы и в режиме реального времени их решить — сообщить в нужную службу о нехватки деталей, например. Данные о проблеме поступают немедленно, и решения принимаются быстро. После установки, допустим, цифровой системы мониторинга промышленного оборудования соответствующие службы и ответственные сотрудники получают уведомление о любой поломке по СМС, по электронной почте. Они получают «здесь и сейчас» достоверную и объективную, точную информацию и могут реагировать. Благодаря такой оптимизации люди эффективнее работают, вслед за повышением нормы выработки растет их заработок. Или, например, можно отказаться от ночных смен. Такие примеры в нашей практике тоже были.
— Сами вы кадровый голод не испытываете?
— У нас в штате 30 дата-сайентистов (data scientist: специалист по анализу данных. — РБК+). Причем именно таких специалистов, которые разбираются в цифровых технологиях для промышленности.
Проблема с кадрами есть — до сих пор подобным дисциплинам активно не учили. Но мы стараемся решить эту проблему. Многих сотрудников берем с производства, они понимают специфику, имеют соответствующую квалификацию. Помимо органического роста мы готовы покупать стартапы с их технологиями, а дальше, уже с учетом нашей экспертизы, дорабатывать их идеи, разрабатывать новые. Это тоже часть нашей кадровой политики.
Кроме того, сотрудники на стороне клиента не всегда понимают специфику технологий и решений. Поэтому с сентября мы запускаем свою онлайн-академию цифровых технологий — будем бесплатно просвещать людей в области применения цифровых технологий на конкретном производстве. Чтобы каждый в отрасли, начиная от инженера и заканчивая руководителем среднего звена, мог просто понять, как все это использовать.
