ОБЪЕДИНЕНИЕ ЛИДЕРОВ НЕФТЕГАЗОВОГО СЕРВИСА И МАШИНОСТРОЕНИЯ РОССИИ
USD 91,98 0,11
EUR 100,24 0,27
Brent 0.00/0.00WTI 0.00/0.00

Вице-президент ЕВРАЗ — о том, как меняется металлургическое производство с приходом IT

«Есть рутинные операции — зачем это делать человеку?»

На прошлой неделе в Екатеринбурге завершился юбилейный «Иннопром», главной темой которого стала цифровизация производства. Традиционно основными участниками выставки в Свердловской области стали уральские промышленные гиганты, в том числе компания ЕВРАЗ, выступающая стратегическим партнером выставки. В интервью Znak.com вице-президент холдинга по IT Артем Натрусов рассказал, как меняется производство с появлением новых технологий, зачем предприятие создает своих «цифровых двойников» и где компания ищет людей, чтобы провести цифровую трансформацию металлургии.

— Если брать последние пять-десять лет, как менялся уровень IT и автоматизации процессов в холдинге? 

— В ЕВРАЗе мы понимаем IT в широком смысле, включая не только цифровые технологии, но и промышленную автоматизацию: датчики, контроллеры и так далее. Многое можно получить на стыке между промышленной автоматизацией и традиционными IT-технологиями, и в последние годы мы движемся в сторону повышения автоматизации по всем направлениям. 

Прежде всего ЕВРАЗ обновляется большими производствами и технологиями. На НТМК, например, мы построили доменную печь № 7 и шаропрокатный стан. И эти новые производства сразу идут с самым современным уровнем автоматизации. Есть и другие примеры, когда мы добавляем базовую автоматизацию на агрегаты, имеющие значительный срок службы, чтобы дальше уже можно было управлять режимами работы техники.

В цифровой трансформации нам наиболее интересен вектор, связанный с искусственным интеллектом и экспертными системами. Но здесь важна связка с предыдущим слоем. Без базовой автоматизации не сделать ничего: если у нас недостаточно датчиков и контроллеров, собирающих информацию, дальше не с чем будет работать, нечего анализировать. Логика именно такая: провести хорошую базовую автоматизацию, а дальше, имея digital-ready агрегаты, развивать экспертные системы, работая над оптимальностью производственного процесса, предиктивной аналитикой и так далее.

— В каких направлениях работы человеческий труд заменяется автоматическими операциями?

— У нас нет цели всегда и везде заменить человеческий труд. Это происходит естественным образом, по мере того как автоматизированные агрегаты вводятся в эксплуатацию, как оптимизируется программа ремонтов. Это правильное движение: менее квалифицированная работа замещается более квалифицированной. Есть рутинные операции: например, когда на взвешивании вагона человек должен был посмотреть на данные и внести их в систему. Зачем это делать человеку? Эта функция может выполняться системой автоматически. Или, например, мы сокращаем посты управления. При достаточном уровне автоматизации некоторые посты можно объединять, и контроль в этом случае достигается меньшим числом людей.

Мы также создаем автоматическую диспетчеризацию на горном оборудовании: когда система говорит самосвалу, к какому экскаватору ему в этот момент нужно двигаться, и распределяет загрузку экскаваторов автоматически. Это снимает часть работы с диспетчеров, но самое главное — БелАЗы не стоят в очередях на погрузку у одного экскаватора. Все это дает существенное повышение эффективности.

Мне кажется, что с автоматизацией появляется больше возможностей: работа для людей становится более интересной. Дополненное зрение, дополненная реальность, мобильные устройства — это нормальные вещи, которые становятся все дешевле, все эффективнее, и мы постепенно добавляем их к производственному процессу.

— Как внедрение технологий отражается на экономичности производства и безопасности персонала? 

— Это два взаимосвязанных направления. Безусловно, автоматизация дает рост эффективности производства за счет оптимальной загрузки оборудования и сквозного контроля качества. Что касается безопасности — автоматизация при обновлении оборудования исключает часть человеческих операций и делает производство более безопасным. Но мы реализуем и отдельные проекты для повышения безопасности наших сотрудников. Например, индивидуальные датчики газа, которые сейчас широко начинают использовать на металлургических предприятиях. Раньше они массово применялось только в шахтах, но сейчас в местах, где может быть опасная концентрация газа — в коксохимическом производстве или в доменном производстве, — мы обеспечиваем людей специальными приборами с датчиками, устанавливаем стационарные датчики.

Очень интересна тема позиционирования людей. Если в шахтах эта проблема решена и мы всегда знаем, сколько людей и где они находятся под землей, то на металлургическом производстве пока не все так точно. Территория заводов очень большая. Сейчас на НТМК и ЗСМК мы делаем пробные шаги, чтобы подобрать правильную технологию позиционирования людей. Цель — видеть нахождение людей в больших цехах с движущимися механизмами, закрыть для них доступ в опасные зоны. 

Сейчас мы много занимаемся внедрением автоматизации в программы организации ремонтов и диагностики оборудования. Мы хотим делать ремонты меньшим количеством людей и оптимально расходовать ресурс деталей, четко контролируя их состояние. В этом вопросе в ЕВРАЗе лидер НТМК, где планирование ремонтов проходит эффективнее благодаря системе управления на базе SAP ТОРО, использованию мобильных решений и возможности в некоторых цехах контролировать состояние оборудования в режиме онлайн. Благодаря этому мы можем лучше планировать ремонты, делать их не раз в год, а, к примеру, раз в 14 месяцев, где-то уже через полгода — в зависимости от состояния агрегатов. Это дает огромный эффект.

— Тренд для глобальных компаний сегодня — использование машинного обучения и больших данных. Как это находит место в работе холдинга? 

— На предприятиях ЕВРАЗа установлены десятки тысяч различных датчиков, собирающих данные в специализированные хранилища информации. Мы используем эти данные в зависимости от конкретной задачи, в том числе с использованием машинного обучения.  Концепция Больших Данных используется, когда анализ производится, например, над данными нескольких смежных цехов.

Машинное обучение мы тоже используем. Например, на первом этапе конвертерной плавки система, исходя из имеющихся параметров — состава шихты, температуры и состава чугуна, — определяет, какие параметры задать для технологического процесса. Производство полупродукта на ЕВРАЗ НТМК — это уникальный процесс, он предполагает отделение от полупродукта ванадиевого шлака. Такого процесса нигде в России нет: у нас он используется из-за высокого содержания ванадия в качканарской руде. Полностью взять опыт внедрения технологий у других компаний невозможно, поэтому в этом случае использование экспертных систем на базе машинного обучения является эффективным. Создавать физико-химическую модель процесса было бы более сложной задачей. 

Есть и еще один проект, который был реализован в Сибири: сквозное сценарное планирование всей производственной цепочки. Были сделаны математические модели каждого передела, то, что называется сейчас «цифровыми двойниками». Задавая в модели определенные параметры, мы видим, какого качества будет итоговый продукт. У нас есть модель всего производства на семи переделах: начиная от руды и угля и заканчивая готовой продукцией. 

— Зачем это нужно? 

— Чтобы планировать оптимальный сценарий использования ресурсов. Например, можно использовать уголь с высоким содержанием серы, и он будет существенно дешевле. Но никто из доменщиков не хочет использовать такой уголь, потому что это усложняет технологический процесс и добавляет этап десульфурации в конвертерном цехе для отделения излишков серы. Вопрос: а эта экономия на угле — она оправданна? И вот эта модель позволяет посчитать, выгодно это или нет. Эксперименты на доменной печи производить сложно и дорого. Математическая модель позволяет спрогнозировать результат с точностью до 99% по каждому переделу. 

— А как раньше решали эту задачу?

— Решения принимались на каждом переделе. Где было возможно, проводились лабораторные испытания, но точность была ниже, соответственно риски  — выше. Имея математические модели, мы можем выбрать резервы по технологической цепочке более эффективно.

— Как новые решения помогают делать производство более экологичным? 

— Автоматизация делает все процессы более совершенными. Понятно, что у новой доменной печи более совершенный механизм аспирации, и сама печь гораздо более чистая, чем была раньше. Это не только работа автоматизации, но и автоматизация играет большую роль. Работа всех агрегатов становится более совершенной, циклы газо- и водоочистки работают эффективнее. 

— Много ли сейчас на рынке готовых IT-решений и приходится ли компании держать свою разработку?

— Есть готовые решения, к примеру, мы сотрудничаем с компаниями «Прайметалс», «Даниэле» и многими другими, которые обеспечивают нам элементы автоматизации. При этом есть агрегаты, которые автоматизированы уже при поставке, а вот производственную аналитику на них нужно создавать свою сверх этого. 

К сожалению, поставщики не всегда готовы «открыто» говорить о своих разработках. К примеру, у нас на доменной печи поставлен тепловизор китайского производства. Для настройки прислали сотрудника китайской фирмы-производителя. 

Вот такой у нас опыт работы с восточными партнерами.

Поэтому, конечно, не всегда получается полностью использовать готовое решение. Собственным разработчикам практически всегда приходится его развивать, адаптировать под наши условия. В последние годы потребность в собственной разработке и собственных проектах значительно увеличилась. Запрос к IT по новым проектам вырос в два-три раза, у нашей компании большой запрос на автоматизацию и современные технологии. 

— Где вы берете людей для этой работы?

— Нам нужны хорошие специалисты на наших предприятиях в Нижнем Тагиле, Качканаре, Новокузнецке. Нам нужны разработчики, приближенные к производству, находящиеся в постоянном контакте с технологами. Но в Нижнем Тагиле или Новокузнецке не так просто найти разработчиков. Набирать людей сложно, хотя мы готовы — вакансии у нас есть. По крайней мере, мы делаем запросы во все учебные заведения Урала и Сибири, ведем работу по привлечению талантливых студентов. Мы можем дать им интересную конкурентную работу и интересный опыт. Причем мы готовы людей дообучить. Если у человека есть базовые навыки и он умеет писать код и желательно на современных языках, мы его обучим — да и зарплата в секторе тоже подтягивается. 

— С развитием цифровой составляющей производства проблемой становится цифровая безопасность. Как компания решает эту проблему?

— С развитием IT многие данные стали более доступными не только для аналитики и систем, но и для внешних угроз. Мы создали промежуточный слой, защищающий технологические сети от внешних угроз, но оставляющий возможность пользоваться этой информацией безопасно. У нас есть слой продвинутых брендмауреров, изолированная технологическая сеть — которая, я думаю, по защищенности на сегодня одна из лучших на рынке. 

Но немаловажный аспект — человеческий фактор. Вирусы распространяются в основном через электронную почту: человек кликает на ссылку, попадает на зловредный ресурс и получает вирус — банальный фишинг. Поэтому мы тренируем людей. Наше IT-подразделение периодически рассылает проверочные фишинговые письма. Задача — проверить, получится ли получить пароль пользователя. Ему предлагают бесплатную путевку, для чего надо зайти на внешний сайт и оставить свои данные или просто предлагают поменять пароль, потому что срок его действия истек, подменяя экран смены пароля на фейковый. Мы эмулируем действия злоумышленников. 

Подход жестковатый, но без него в современном мире невозможно. Теперь уже мы получаем один-два процента паролей, в десять раз меньше. Осознанность людей увеличилась и это хорошо: социальная инженерия — это реальная опасность наших дней.

— Какие перспективы дальнейшей цифровизации производства ЕВРАЗ?

— Здесь есть два направления. Мы будем заниматься развитием базовой автоматизации, проанализируем, чего нам не хватает. Мы работаем над тем, чтобы у нас все агрегаты были digital ready. Следующий за этим уровень — развитие экспертных систем, центров диспетчеризации, сквозного качества и сценарного планирования. Сейчас наша задача именно в том, чтобы получить ускорение. Мы уже делаем больше проектов по сравнению с двумя-тремя годами назад. Мы думаем, как реструктурироваться, дополнить компетенцию, связанную с машинным обучением и, перегруппировавшись двигаться, быстрее. Мы уже поняли, что это дает эффект, и теперь хотим ускориться.

Партнерский материал.

Дополнительная информация

  • Автор: Дмитрий Комаров

Идет загрузка следующего нового материала

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

Материалов нет

Наверх