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.

  • Автор: Дмитрий Смирнов
СЛЕДУЮЩИЙ МАТЕРИАЛ РАЗДЕЛА "IT"