ОБЪЕДИНЕНИЕ ЛИДЕРОВ НЕФТЕГАЗОВОГО СЕРВИСА И МАШИНОСТРОЕНИЯ РОССИИ
USD 94,07 0,49
EUR 99,93 0,14
Brent 0.00/0.00WTI 0.00/0.00

Нечеловеческая эффективность: как интеллектуальные цепочки поставок влияют на бизнес

К 2020 году объем хранения корпоративных данных превысит 500 триллионов гигабайт, а число подключенных устройств — 20 миллиардов. В этом новом мире преуспеют компании, которые включены в постоянный обмен информацией, а принимать мгновенные и правильные решения будут не люди, а алгоритмы — интеллектуальные цепочки поставок. Такие системы уже существуют и успешно применяются — например, их создает компания SAP.

Интеллектуальная цепочка поставок (ИЦП) отличается от «просто автоматизации» тем, что процессы не требуют участия человека при принятии решений. Системы, основанные на искусственном интеллекте, машинном обучении и технологичном оборудовании, сами выбирают поставщиков, закупают сырье, производят товары и выстраивают логистику доставки, управляют активами, самостоятельно адаптируются под нужды компании и условия рынка.

ИЦП еще только начинают внедрять. В 2018 году Университет прикладных наук Вюрцбург-Швайнфюрт совместно с разработчиком интеллектуальных систем, компанией SAP, проанализировал цепочки поставок больше 450 компаний и выяснил, что только 5% из них уже достигли высокой степени автоматизации. Остальные только готовятся к рывку: 83% видят перспективы в этом направлении, и 60% намерены инвестировать в роботизацию, машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ) в ближайшее время. В России это тоже понимают: по данным SAP, за последние 10 лет государственные и бизнес-структуры вложили 23 млрд рублей в проекты по ИИ.

Первый шаг к внедрению ИЦП — создание «цифрового двойника» предприятия. Это виртуальная модель реального предприятия, основанная на постоянном сборе всей доступной цифровой информации: о продажах, производстве, ремонтах, закупках, кадрах, финансах. Это огромный массив данных — например, есть модели прогнозирования цен на сырье, учитывающие более 15 000 ключевых факторов, от внутренней информации до макроэкономики и интернет-запросов. ИИ, машинное обучение позволяют анализировать эти данные за доли секунд и эффективно планировать работу компании: унифицировать и отладить бизнес-процессы, отслеживать количество необходимого и имеющегося сырья и устранить излишки складских запасов.

Опыт российских компаний

Несколько лет назад концерн «Росэнергоатом», который генерирует 18% электроэнергии в России, столкнулся с проблемами, общими для многих крупных компаний со сложной структурой: у филиалов — от Балтики до Чукотки, где работает больше 37 тысяч сотрудников, — не было единых стандартов учета, данные вводились вручную, и руководству не хватало оперативной информации для управления. Их удалось решить, внедрив во всех филиалах унифицированное решение (SAP ERP) и автоматическую обработку всего массива данных. Теперь решения о закупках, инвестициях, финансировании принимаются централизованно. Исчезли дублирующиеся функции, а руководству в реальном времени доступна вся необходимая информация. За два года снизилась трудоемкость финансово-экономических процессов, затраты на производство уменьшились на 2 млрд рублей, а запасы — на 10%.

Анализ данных в рамках ИЦП позволяет на основе текущей информации о поставках и производстве прогнозировать будущее — например, строить детальные модели бизнес-процессов или предвидеть поломки и замену оборудования.

Ремонт и обслуживание дорого обходятся промышленным предприятиям: кроме прямых затрат, они несут убытки из-за простоя. Сбор и анализ больших данных о состоянии каждого узла промышленного оборудования помогает предупредить проблемы.

Подобные технологии внедрены, например, на Новолипецком металлургическом комбинате (НЛМК). С помощью решений SAP компания прогнозирует прогар фурм доменной печи «Россиянка» — самой современной в России. Фурмы — это детали, через которые воздух вдувается в доменную печь. Они дорого стоят, поэтому выгодно дать им выработать весь срок. Но если фурма неожиданно прогорит и разрушится, это может привести даже к остановке печи.

Собрав данные с датчиков на оборудовании и проведя лабораторные исследования, на НЛМК нашли основные факторы, влияющие на прогар. С их учетом построили модель, которая предсказывает срок разрушения фурм и показывает, выдержат ли они до следующего планового обслуживания. Теперь фурмы удается использовать максимум времени (на 20% дольше), и печь не простаивает из-за неожиданного прогара. Суммарная экономия может превысить 60 млн рублей в год.

ИЦП делает закупки проще и дешевле: устраняет ненужные согласования, автоматизирует рутинные операции и работает с оптимальными поставщиками. Подход к закупкам централизован, а информация о них постоянно доступна. Это обеспечивает прозрачность и соответствие законодательству всех стран, в которых находятся участники поставок.

Так, раньше закупки в «Лаборатории Касперского» в 30 офисах по всей стране, совершались разрозненно и учитывались вручную. Некоторые заказы согласовывали 20 сотрудников, другие не контролировал никто. Только когда компания внедрила единый процесс закупок через платформу SAP Ariba появился единый реестр поставщиков, сократился документооборот, а в системе стали видны условия каждой закупки. Общий эффект от внедрения достигает 4 млн долларов в год.

Наконец, ИЦП позволяет прогнозировать потребности, планировать и корректировать производство на основе ситуации на рынке, управлять рутинными операциями (производством, закупками) без человека, а также непрерывно контролировать качество на всех этапах цепочки поставок.

В прошлом году группа компаний «Черкизово» открыла в Кашире интеллектуальный завод по мясопереработке. С помощью новых технологий компания рассчитывает обеспечить 30% рынка сырокопченых колбас. ИЦП основана на 4 блоках: ERP-система (SAP S/4HANA), система управления производственными процессами, системы физической связи с оборудованием (SCADA) и блок интернета вещей.

В систему загружают только план продаж. Затем она сама рассчитывает объем производства и потребности в сырье, ставит задачи для каждой смены. Если на складе сырья не хватает, система автоматически закупает еще. Производство полностью автономно: люди не касаются продукции. Все оборудование оснащено датчиками, которые создают цифрового двойника предприятия. Система в реальном времени оценивает качество колбасы по 10 контрольным точкам, отслеживает состояние оборудования и заранее предупреждает о техобслуживании.

Обычно на предприятии такого размера работает не менее 700 человек, а на «Черкизово-Кашира» — всего 200.

Стандарт будущего

Внедряя ИЦП, компании экономят средства, снижают риски ошибок и освобождают время на действительно важные задачи. По данным глобального бенчмаркинга SAP, внедрение ИЦП позволяет добиться роста выручки от новых продуктов на 10-20%, ускорить производственный цикл на 10% и снизить затраты на производство, логистику и планирование на 10-15%. Там, где человек работает на пределе — машина сработает безупречно: в скором будущем внедрение «интеллектуальных цепочек» станет стандартом среди ведущих российских и мировых компаний.

Узнать больше об интеллектуальных цепочках поставок и о результатах, которых с их помощью достигают ведущие российские компании, можно на SAP Forum 2019 17 апреля в Москве.

ООО «САП СНГ»

16+

Дополнительная информация

Идет загрузка следующего нового материала

Это был последний самый новый материал в разделе "Цифровые технологии"

Материалов нет

Наверх