О технологиях, наиболее востребованных у промышленных предприятий, и задачах, которые они помогают решать.
В
Искусственный интеллект на передовой
Искусственный интеллект на сегодняшний день — важнейший компонент стратегий большинства компаний. Свыше 25% российских промышленных предприятий успешно внедрили ИИ и еще около 30% намерены сделать это в ближайшие годы.
Под ИИ подразумевают целый ряд технологий, однако наибольший интерес вызывают решения, способные значительно повысить эффективность производственных процессов и обеспечить максимальный уровень безопасности для персонала.
Цифровые двойники
Согласно планам Национальной технологической инициативы (НТИ), к концу 2024 года более 250 предприятий начнут применять технологии виртуального моделирования. Для сравнения, в 2021 году таких компаний было всего 15.
Цифровой двойник — виртуальная модель реального объекта или технологического процесса, которая с помощью алгоритмов машинного обучения анализирует большие объемы данных с различных датчиков и подсистем, выявляя ключевые закономерности.
В ответ на растущий интерес к этой технологии на рынке появились готовые no-code платформы, предназначенные в том числе для ускоренного запуска пилотных проектов цифровых двойников — за
Для работы с такими платформами не нужно привлекать дата-сайентистов, что особенно ценно в условиях острой нехватки специалистов в этой области — данные вакансии составляют 17% от всех предложений на рынке.
Технология цифровых двойников находит широкое применение в различных отраслях, включая нефтегазовую, авиастроительную, энергетическую, металлургическую, строительную и др.
Например, Росатом применяет технологию для модернизации атомных станций, за счет чего повышает точность планирования обслуживания и существенно улучшает безопасность эксплуатации. «Норникель» использует цифровые двойники мельниц для оптимизации нагрузки, температуры и скорости вращения с целью предотвращения перегрузок и повышения эффективности процессов измельчения.
В металлургической отрасли система цифровых двойников может на базе анализа данных из различных подсистем предлагать, например, оптимальные температурные параметры для выплавки стали. Это позволяет предприятиям сокращать затраты и улучшать качество конечного продукта.
Интеллектуальные решения в сфере безопасности
За последнее десятилетие расходы на охрану труда в расчете на одного сотрудника увеличились более чем в 2,5 раза, и эта тенденция продолжает набирать обороты, что вполне ожидаемо. Причина не только в ужесточении законодательства, но и в стремлении бизнеса укрепить репутацию, снизить издержки, связанные с простоями. В результате инвестиции в цифровые решения для обеспечения безопасности остаются приоритетом.
Видеоаналитика
Видеоаналитика — комплексное решение для автоматизации видеонаблюдения, интегрируемое с решениями промышленного Интернета вещей и информационными системами. Современные российские системы видеоаналитики совместимы с оборудованием большинства производителей, что обеспечивает их универсальность и гибкость в использовании.
Система видеонаблюдения с аналитическими функциями способна мониторить использование средств индивидуальной защиты, отслеживать перемещения сотрудников, фиксировать переходы в опасные зоны и выявлять возможные угрозы на территории предприятия.
Эксперты ИАА TelecomDaily отмечают, что рынок видеоаналитики показывает наивысший рост среди смежных секторов. Они прогнозируют удвоение его объема к 2028 году.
Однако видеоаналитика используется не только для предотвращения инцидентов и обеспечения безопасных условий труда. Один из металлургических комбинатов успешно использует платформу видеоаналитики для автоматизации и прослеживаемости технологических операций. Благодаря интеграции с современными алгоритмами обработки данных, платформа точно отслеживает движения техники и сырья. Система видеоаналитики обеспечивает мониторинг технологических процессов в реальном времени, что позволяет оперативно фиксировать перемещения ковшей с металлом и мостовых кранов. Информация о перемещениях отображается на мнемосхеме завода, что делает данные доступными для оперативного анализа и принятия обоснованных решений.
«Умные» гаджеты
«Умные» гаджеты — портативные устройства, оснащенные GSM, навигацией, 2G, трехосевым акселерометром, кнопкой SOS и Bluetooth.
- «Умные» браслеты мониторят состояние здоровья сотрудников, напоминают о необходимости делать перерывы на работе и уменьшают риски травм. Эти меры в итоге помогают работникам сосредоточиться на выполнении задач, что, в свою очередь, приводит к повышению производительности на
15-20%. - «Умные» каски обеспечивают контроль техники безопасности на производстве. Вход в опасную зону, удар, падение — все инциденты фиксируются в режиме реального времени. При возникновении таких ситуаций диспетчеру отправляется сигнал. Автоматически создаются отчеты по маршрутам, что помогает анализировать данные для улучшения безопасности и повышения эффективности работы.
Программно-аппаратный комплекс, на котором работают эти устройства, может включать системы геопозиционирования и интеллектуальную обработку данных. Такой подход позволяет создать более комплексную систему безопасности, что особенно важно в ситуациях, когда точечные решения оказываются недостаточно эффективными.
Одна из дочерних компаний АО «СУЭК» внедрила «умные» каски для повышения безопасности сотрудников, работающих в сложных климатических условиях и с мелкодисперсной угольной пылью. Эти устройства предупреждают о возможных опасностях. С помощью GPS они точно определяют местоположение сотрудников даже в условиях ограниченной видимости. Внедрение этих технологий значительно улучшает производственную безопасность на терминале, минимизирует риски и ускоряет реакцию на инциденты.
Предиктивная аналитика
Предиктивная аналитика — метод, использующий статистику и машинное обучение для прогнозирования событий на основе исторических данных.
Технологическая видеоаналитика в сочетании с предиктивной активно применяется в различных отраслях промышленности: в пищевой — для контроля качества, в энергетике — для управления нагрузками, в металлургии — для повышения эффективности процессов.
В крупных металлургических горнодобывающих компаниях подобные системы предсказывают выход из строя пит-регуляторов и оптимизируют график выпуска продукции.
Производители молочной продукции могут значительно повысить операционную эффективность благодаря сервисам аналитики и прогнозирования. Эти системы объединяют данные из различных источников, что позволяет предсказывать качественные параметры молока и рыночные цены в реальном времени. Например, жирность молока можно прогнозировать на 8 недель вперед, а содержание протеина — на 18 месяцев.
Заключение
Главные тренды в сфере промышленных технологий сейчас неразрывно связаны с искусственным интеллектом. «Умные» системы и гаджеты становятся неотъемлемой частью оптимизации бизнес-процессов, уже выходя за рамки автоматизации рутинных задач. Теперь это — инструменты для прогнозирования рисков, управления ресурсами и повышения эффективности. Поэтому бизнес, прекрасно осознавая их потенциал, активно их внедряет.
По итогам 2023 года 81 компания, ранее не использовавшая ИИ, сообщила о планах интеграции этих технологий в течение следующих трех лет. Если проекты будут реализованы, число таких организаций может вырасти на 12%. Таким образом, можно с уверенностью сказать, что компании, не использующие ИИ, рискуют остаться позади конкурентов, теряя возможности для роста и преимущества на рынке.
