Мы справедливо говорим, что технологический ландшафт промышленной автоматизации диктуется сегодняшними запросами потребителя, но не является секретом и то, что текущий функционал продуктов может в значительной мере определять степень продвижения предприятия на пути цифровизации и управления данными. На состоявшейся в конце октября конференции «Wonderware Форум 2019» две этих темы в приложении в бизнесу промышленных предприятий были, по сути, объявлены приоритетными. Было озвучено и то, что продукты компании AVEVA (часть арсенала которых сегодня составляют решения Wonderware), отвечающие за различные функции управления производственными процессами, используют около 3000 российских предприятий множества из различных производящих отраслей. Это немалая цифра, а значит известная доля отечественного производства уже сейчас имеет реальные ориентиры и рычаги для цифровицации.

Надо сказать, что в отношении этих тем в промышленности сложилась весьма своеобразная ситуация. С одной стороны, индустриальные компании практически не идут в авангарде, уступая лидерство телекому, банкам, страховому бизнесу, а по некоторым данным и ритейлу. С другой стороны развитые системы класса АСУТП и SCADA теперь вполне можно считать некой предтечей промышленного Интернета вещей (IIoT). Значит заделы в сфере цифровизации и управления данными в промышленности должны существовать даже в более выраженной форме, чем в других отраслях. И они реально существуют. Почему же мы не можем все это сегодня считать полноценной цифровизацией и зрелой формой управления данными? Весьма характерно, что никакого четкого водораздела между якобы «вчерашними» SCADA и «сегодняшним» IIoT, между «старым» и «новым» data management очевидно не существует.

Существующее отставание производственных индустрий, кстати, честно признают организаторы конференции. Хотя одновременно с этим даже пытаются представить существующее положение вещей как некое преимущество — дескать, многие отрасли уже конвертировали некую часть технологического потенциала цифровизации в показатели повышения эффективности бизнеса, а у промышленности еще все впереди.

Разобраться с подобными вопросами представляется весьма полезным, и начать можно с самых истоков — с изменения запросов потребителя. Как было указано в ходе конференции, большое значение имеет необходимость соединять воедино массовое и кастомизированное производство, что, впрочем, является тезисом, который начали широко провозглашать еще до появления цифровой экономики. Новым в цифровую эпоху скорее является небезызвестное понятие shared economy и связанные с его распространением привычки нового поколения пользователей, предпочитающего брать дорогие товары длительного пользования в аренду. В таких условиях даже в отношении подобных товаров потребитель может позволить себе менять свои предпочтения гораздо более динамично, чем это происходило бы, приобретая он их в собственность.

Значит необходимо по возможности налаживать предельно динамичное и эффективное ориентированное на индивидуального потребителя, но в то же время массовое производство, задействуя инструменты цифровой экономики. Что, в свою очередь, это может означать в отношении организации самого производства и его автоматизации? Тут вполне можно выделить несколько особенностей, как раз характеризующих плавный переход к «настоящей» цифровой трансформации. Обо все этом говорилось на конференции, хотя, быть может, не в такой структурированной форме, которую мы предлагаем ниже.

1. В отличие от предшествующего периода доминирования SCADA/АСУТП в эпоху IIoT данные в автоматизированном режиме поступают не только с производственного оборудования. Внушительный их поток начинает генерировать так называемая цифровая логистика, а это фактически часть производства. Если работника заменяет робот, что уже, как известно, происходит, последний также становится источником данных. Да и традиционные «живые» сотрудники, особенно в случае, когда в их руках находятся новые инструменты (скажем, инструменты виртуальной реальности), тоже генерируют данные. И это далеко не исчерпывающий список примеров.

2. Да, на цеховом уровне появляются роботы, но это сразу порождает существенную проблему. Разность в производительности труда робота и человека зачастую очень существенна, а поскольку о полной роботизации речь сейчас вообще не идет, труд этих субъектов необходимо сочетать. Но если производственный процесс не спланирован детально на том же цеховом уровне, роботы могут начать генерировать поистине огромные объемные незавершенного производства.

В отношении первичных данных и их обработки на условной границе АСУТП- IIoT тоже существуют различия. Во времена классической цеховой автоматизации мы в основном говорили о сборе данных на цеховом уровне в реальном времени и немедленном их использовании в оперативном управлении производственным процессом. Сегодня на том же цеховом уровне мы имеем:

  • историческую информацию;
  • предиктивную аналитику, позволяющую, скажем, прогнозировать срок выхода из строя оборудования;
  • предписывающую (prescriptive) аналитику, определяющую оптимальную последовательность действий всех задействуемых подразделений в условиях полученного прогноза поведения основных активов.

Из всего этого делается вполне очевидный вывод о том, что в условиях цифровой трансформации цеховая информатизация уже не ограничивается функциями АСУТП/SCADA. Это многомодульная, нередко самодостаточная система автоматизации со многими совсем новыми функциями. Некоторые из их них ранее было принято относить к небезызвестной концепции ERP и соответственно к управлению высокого уровня. Теперь же благодаря некоторым тенденциям в управлении корпоративными данными больше «притягиваются» к нижнему уровню.

Если говорить на эту же тему в более тесной привязке к докладам конференции, можно отметить, что на ней рассматривались классические для цеховой автоматизации решения, такие как Manufacturing Execution Systems или решение по управлению полевым мобильным персоналом (Mobile Operator Rounds), функции которого на сегодня уже имеют солидную историческую ретроспективу применения. Продуктовая линейка, свидетельствующая о переходе от традиционной цеховой автоматизации к IIoT-технологиям, была представлена со стороны специалистов Wonderware Russia в докладах «Решения для автоматизации на уровне IIoT, концепция Edge», «Решения для технического обслуживания и ремонта (AVANTIS.Pro + Condition Manager)», а также в сообщении о продукте AVEVA PRiSM, где знаковая для промышленной цифровой трансформации тема ремонта оборудования по состоянию звучала вполне явно. Примерами рассмотренных на конференции высокоуровневых решений были такие системы, как AVEVA Asset Performance Management, AVEVA Workflow Management, AVEVA Unified Supply Chain Management и ряд других

Еще раз подчеркнем, что решения группы AVEVA, в которую ныне входя продукты Wonderware, очень обширны по функционалу. Даже их классификация заслуживала бы отдельного материала. Здесь мы хотим лишь подчеркнуть, что в связи с рядом обозначенных выше причин ведущие поставщики промышленного ПО вынуждены существенно расширять по функционалу собственный стек продуктов. Это для клиентов очень знаковый фактор.

Конференция также не могла обойти вниманием ряд практических внедрений в России. Был представлен довольно обширный функциональный спектр проектов в самых разных отраслях. Подробная систематизация этой информации опять-таки является объемной задачей. В данном случае считаем целесообразным выделить тему внедрения функционала управления активами (APM — Asset Performance Management) на крупнейших российских предприятиях «Северсталь», «Сибур» и «Роснефть», озвученную в одном из докладов пленарной сессии.

APM интересен тем, что здесь в последнее время внедренческие шаблоны начинают меняться. Если в течение многих лет управление активами почти исключительно ассоциировалось с ТОРО, внимание заказчиков начинает привлекать более продвинутый функционал, связанный с управлением надежностью и эффективностью. Его развертывание в свою очередь начинает тесно связываться с IIoT, мониторингом параметров состояния оборудования и предписывающей аналитикой. Цели внедрений тоже становятся более диверсифицированными, чем ранее. «Северсталь» сократила количество отказов оборудования на 21%, повысила его доступность на 20% и внедрила риск-ориентированный подход к управлению основными средствами. Что касается «Сибура», то предприятие сделало акцент на менеджменте большого количества активов, не являющихся в производственном процессе ключевыми, и получила существенный эффект за счет масштаба внедрения.