Интервью TAdviser: Вадим Пестун, ИТ-директор СУЭК, о роли информационных технологий в добыче угля
Современный процесс угледобычи зависит от ИТ практически на всех этапах. На каждом из них решаются задачи оптимизации, управления производством и контроля качества. О том, какие ИТ-платформы используются в холдинге и какие технологии нужны при добыче и транспортировке угля, в интервью TAdviser рассказал Вадим Пестун, ИТ-директор Сибирской угольной энергетической компании (СУЭК).
Пестун
Недавно СУЭК объявил о рекордном объеме добычи – 100 млн тонн. Какую роль в этом достижении сыграли информационные технологии?
Вадим Пестун: Да, есть такой рекорд - 100 млн тонн угля было добыто в прошлом году. Для того, чтобы эти 100 млн тонн добыть, требуется хорошо отлаженная цепочка действий, в которой участвует много механизмов, машин и сотрудников. ИТ являются «клеем», позволяющими этой цепочке существовать и эффективно работать. ИТ обеспечивает информационные потоки: предоставляет необходимые данные в нужные моменты времени и способствует принятию правильных управленческих и инженерных решений.
Расскажите на примере, какие технологии используются, скажем, при отгрузке угля?
Вадим Пестун: Вы удивитесь, но уголь – это скоропортящийся продукт. Если вы добыли бурый уголь и храните в больших кучах (называется – штабель), он начинает гореть из-за процессов окисления, если в маленьких - он начинает измельчаться и размываться водой. Практически никогда не допускается смешивание разных сортов угля в одном штабеле. Следовательно – пространство всегда в дефиците. Вывод – уголь нужно быстро вывозить и реализовывать. Обычный способ реализации – загрузить судно в порту.
Возьмем для примера наш северный порт в Мурманске. Там на погрузке угля используются старые краны с ковшами-черпалками. Но при этом работает автоматика. Она обеспечивает равномерное наполнение судна углем, подсказывает оператору, как создать правильный угольный «коктейль» - из каких штабелей, хранящих уголь разных сортов, сколько ковшей взять. Витрина данных НОТА ВИЗОР для налогового мониторинга 
Как новый пример ИТ, упомяну наши планы по экологическим диспетчерским, которые устанавливаются в портах и позволят строго следить за запыленностью, шумом и другими параметрами, увязывая ритм отгрузки с метеоусловиями, приливами и отливами, координировать логистику железнодорожного транспорта.
В чем сложность приготовления «коктейлей» из разных сортов угля, о которых вы упомянули? Зачем здесь ИТ?
Вадим Пестун: Вы слышали про задачу об оптимальной диете? Во время Первой мировой войны у немцев возникла проблема: как накормить армию за минимальные деньги, чтобы при этом солдаты получали необходимое количество белков, жиров и углеводов. При том, что у каждого продукта есть своя стоимость и свой набор питательных веществ.
Задача была решена методами линейного программирования и потом активно использовалась в госпланировании. Такая же задача стоит и у нас. «Коктейли» или смеси могут быть сделаны из различных сортов угля и привязаны к параметрам электростанций. Как соорудить требуемую смесь, чтобы ее себестоимость была минимальной, маржинальность максимальной и при этом она соответствовала по калорийности, зольности и т.п. требованиям заказчика? На этот вопрос мы отвечаем, решая задачи оптимального планирования, увязывая планы сбыта с возможностями производства и ограничениями логистики.
Вы сказали, что в Мурманском порту устаревшее оборудование. А как выглядит новое?
Вадим Пестун: В порту Ванино используется более современное оборудование для погрузки. Есть машины, представляющие собой большие роторные колеса и транспортеры (стакеры-реклаймеры или штабелеукладчики – заборщики), которые черпают определенное количество ковшей угля из штабеля и отправляют их по конвейерной далее. Есть транспортеры, которые поднимают этот уголь к насыпным машинам, которые представляют собой несколько сходящихся конвейеров, ссыпающих уголь в бункер судна. Тут множество небольших задач, которые решают ИТ: сколько и где брать угля, как его сыпать, как очищать от металлических примесей.
Автоматика следит за состоянием угольных штабелей. Чтобы уголь не пылил, когда дует ветер, его необходимо замораживать. Этим занимаются полностью автоматизированные системы, «снеговые» пушки – похожие на те, которые создают снег на горнолыжных склонах. В зависимости от ветра и температуры, такая пушка ориентируется в нужную сторону и поливает штабель ледяным дождем.
Еще одна важная задача, решаемая с помощью электроники, обнаружение металлического мусора, попавшего в уголь. Существуют специальные датчики и системы управления, которые анализируют быстро движущийся по конвейеру уголь на наличие металла. При обнаружении фиксируется точка, где примерно может находиться этот металл, с точностью до нескольких метров. И в нужный момент, когда подозрительный кусок проходит через определенный участок конвейерного цикла, происходит сдвиг - весь уголь на этом участке попадает на вторую линию. Там наличие металла детектируется с точностью до полуметра, но уже на меньших скоростях, и далее металл извлекается ручным способом. Вот вам целый комплекс, связанный с погрузкой. Видите, сколько там автоматики?
Как происходит управление работой операторов? Какие системы используются?
Вадим Пестун: Используются решения уровня MES, диспетчерских систем. Оператору крана или стакер-реклаймера информация приходит на специальный дисплей - картинка, показывающая расположение штабелей угля и порядок: откуда и сколько тонн надо взять.
Здесь есть какие-то нерешенные проблемы?
Вадим Пестун: Сейчас наши сотрудники решают задачу контроля наполняемости ковшей. Как посчитать полезную массу с необходимой точностью? Как учесть погрешности, возникающие от движения ковша? Рассматриваются разные варианты. Также мы хотим точно знать, сколько и каких движений выполнил кран, чтобы понимать, сколько электроэнергии было потрачено на погрузку, какая доля была полезной. В дальнейшем по этим параметрам определять производительность крановщика, качество его работы.
А какие задачи приходится решать с помощью ИТ при транспортировке угля по железной дороге?
Вадим Пестун: Начну с процесса погрузки. Необходимо точно знать, сколько угля засыпано в вагон. Для этого производится сканирование процесса засыпки и автоматическое управление скоростью подачи вагона под питатель. К вагону цепляется трос, по силе натяжения которого измеряется масса угля. Есть также датчики, следящие за уровнем засыпки угля. Этот процесс оптимизирован так, чтобы в вагон поместить максимальное количество калорий за минимальные деньги.
Управление перевозками – это крайне сложная задача. СУЭК добывает уголь в центре страны – Кузбасс, центральные регионы Сибири. А возит его в две диаметрально противоположные точки - порт Ванино на Дальнем Востоке и Мурманский порт. Порядка 60% бизнеса СУЭК, это долгосрочные контракты, по ним мы заранее знаем, что куда везти. Остальные 40% - это спотовые высокомаржинальные контракты, но у них низкая предсказуемость.
То есть, с одной стороны, есть некий устойчивый поток вагонов, который движется вперед-назад, а с другой – есть необходимость все время удовлетворять потребности непредсказуемых спотов. Как это сделать? Для того, чтобы оптимизировать маршруты и понять, сколько вагонов надо заказать у внешних карго-компаний, мы используем системы-оптимайзеры. В частности, есть российская компания "Разумные решения", которая разработала алгоритм на базе математических принципов агентного моделирования. Мы можем с высокой степенью достоверности искать оптимумы с точки зрения количества и местоположения вагонов в режиме реального времени. Мы знаем состояние вагонного парка по стране, понимаем векторы их перемещения и знаем свои потребности, связанные со спотовым рынком.
Такая система должна быть плотно интегрирована с железнодорожными компаниями, чтобы оперативно получать от них информацию, это реализовано?
Вадим Пестун: Да, у нас налажено взаимодействие с такими компаниями. Надеюсь, что в ближайшее время мы введем наш новый оптимайзер в опытно-промышленную эксплуатацию. Действительно, чем оперативнее мы получаем информацию, скажем, от РЖД, тем больше экономим на затратах. А стоимость логистики в тонне угля составляет больше 50%.
Давайте перейдем к добыче. Что там с автоматизацией?
Вадим Пестун: Возьмем открытые горные работы. Экскаваторы работают на электричестве, тарифы на которое зависят от времени суток. Нам важно вести учет электроэнергии, увязывая рабочие смены с часами, когда мы можем получить самый выгодный тариф на электроэнергию.
Далее, нужно насыпать уголь в самосвалы и отвезти на промежуточные склады. Идеально, когда простоя нет, и машины бесперебойно приходят одна за другой к экскаватору. Но это невозможно сделать, не зная геопозиционирование машин. Мы в онлайн-режиме должны заниматься оптимизацией перемещения техники: подсказывать водителю, куда и как ехать, на какой склад отвезти именно этот сорт угля. Все это автоматизировано. Также мы следим за качеством работы водителя, за расходом топлива. Мы знаем маршрут, измеряем расход топлива в зависимости от нагрузки на оси, от угла наклона дороги. Для нас это важно - примерно 30% себестоимости добычи угля – это расходы на ГСМ.
При добыче также актуальна задача по предотвращению попадания металла в уголь. У экскаватора металлические зубья на ковше – расходный материал. Мы планируем реализовать контроль с помощью компьютерного зрения. Камера постоянно считает количество зубьев на каждом ковше. Если система обнаружит, что их стало меньше, она подает сигнал, лента транспортера останавливается, партия угля уходит на специальный конвейер для досмотра.
Есть ли какие-то особенности при добыче угля в шахтах? Какие технологии там используются?
Вадим Пестун: Процесс добычи угля в шахте самый опасный и самый чувствительный к большому количеству внешних факторов. Постоянно требуется следить за загазованностью, продувать шахты. Движение комбайна по пласту происходит не непрерывно (добыча – остановка - перемонтаж), необходимо скоординировать различные бригады, обеспечить их нужными материалами. Чтобы точно знать, где какое оборудование находится, что необходимо опускать в шахту мы используем сложную систему и процесс маркировки и идентификации на базе RFID-меток.
Как обеспечить позиционирование внутри шахты? Можно использовать метод триангуляции при помощи Wi-Fi, но он не дает требуемой точности из-за специфических требований к оборудованию, вызванных повышенной пожаро- и взрывоопасностью в шахтах - оборудование должно выдержать удар во время пожара и выстоять несколько суток. Энергопотребление должно быть очень низким. Следовательно – снижение энергопотребления ведет к снижению силы сигнала и «зауживанию» возможностей связи в шахтах.
А на открытых карьерах у нас обратная проблема. Размеры карьера могут быть весьма велики, высота пласта может достигать несколько десятков метров. Возникает очень низкая плотность покрытия, и нам приходится использовать различные варианты меш-сетей (сети ячеистой топологии). Все оборудование, каждая компонента, будь то экскаватор или самосвал, одновременно является приемно-передающим устройством.
Это все частные задачи. А как, например, происходит выбор, какой уголь, где и сколько добывать? Используются ли ИТ на уровне планирования?
Вадим Пестун: Да, существуют специальные программные решения, которые занимаются планированием с учетом долгосрочного и спотового спроса. Мы можем определить, какие типы углей на каком добычном предприятии нам необходимо получить. Из этого формируется план. А из плана следует, сколько потребуется людей, оборудования, энергии и прочего. Такую задачу мы решаем каждый год и уточняем каждый месяц. Для этого используется специальное ПО, оптимайзеры, в частности, продукт River Logic.
Но планирование требуется на разных временных горизонтах. Возьмем горизонт 5-20 лет, на нем указанный тип планирования не подходит, уже необходимо привязываться к геологии. Мы должны понимать, сколько у нас вообще есть угля, имеет ли смысл продолжать добычу на конкретном месторождении. Для этих целей есть совершенно другие продукты, которые позволяют, увязывая качество угля в меторождении, геологию, расположение и многие другие параметры, формировать стратегию по отношению к той или иной шахте или разрезу. Мы не можем точно учитывать спрос на этом этапе, но желательно сделать прогноз.
Из долгосрочных планов формируются более короткие планы. На горизонте 1 год мы можем четко понимать, как будет себя вести любой из наших 100 заказчиков. На горизонте 1 месяц мы будем понимать свои потребности по запчастям, трудовым ресурсам, сложности, связанные с логистикой. На горизонте в 1 сутки мы знаем еще более точно, что у нас конкретно происходит. Все эти горизонты должны быть связаны и спланированы, причем степень связи сверху должна быть очень высокой. Мы понимаем, что для этих целей нужно некое интегрированное бизнес-планирование. И надеемся, что решениями SAP сможем закрыть эту потребность. Хотя на каждом уровне будут использоваться свои собственные оптимизаторы.
С ваших слов, получается, что добыча угля – это очень высокотехнологичный бизнес.
Вадим Пестун: Без ИТ этот бизнес вообще не шел бы. Все, что я вам описал, практически каждый шаг так или иначе ИТ-зависим.
Давайте пройдемся по всем уровням систем: ERP, MES, SCADA. Какие платформы используются на каждом из них?
Вадим Пестун: В крупной компании, имеющей относительно долгую историю автоматизации, уровень SCADA практически невозможно построить на одной платформе. Решений много, каждый производитель пытается использовать свою платформу, но мы стараемся выдержать определенный узкий диапазон (платформ).
На уровне MES у нас используется примерно 6 различных систем. Но они (в очень большом количестве случаев) должны быть различны, так как разные MES-системы требуются для портов, логистики, обогатительных фабрик, открытых или подземных горных работ.
На самом верхнем уровне мы стараемся держать минимальный набор систем и считаем, что вполне достаточно двух платформ от двух производителей: SAP и Microsoft. Есть системы, для которых мы не смогли найти подходящего решения на рынке, например, транспортная логистика. Количество вагонов, которые мы обрабатываем, на порядок больше, чем у других добывающих компаний. Нам оказалось проще взять и решить эту задачу «на коленке», написав свою собственную систему, с учетом всех наших особенностей и know how бизнес-процессов.
Кто занимается написанием этих решений, внешние подрядчики?
Вадим Пестун: Мы стараемся разумно и ограниченно использовать внешний консалтинг. Мы должны быстро реагировать на меняющиеся потребности бизнеса. Для этих целей проще и эффективнее иметь свой собственный пул ресурсов, который максимально приближен к бизнесу и решает их задачи. Конечно, совсем не обязательно, чтобы все эти ресурсы были в вашем штате. Необходим баланс внешних и внутренних ресурсов.
Что в себя включает ERP-платформа, какие компоненты реализованы?
Вадим Пестун: В качестве ERP-платформы мы используем SAP ERP, все учетные модули, а также BI, SRM и HR.
Также были сделаны первые шаги в сторону ТОРО, при использовании модуля SAP PM. На мой взгляд – есть плюсы двигаться этим путем. Пока мы анализируем, насколько далеко можем продвинуться за разумное время и деньги, какие будут бизнес-эффекты. У нас есть in-house разработка на базе ИС «Парус», с которой 10 лет работает производственный блок, в которой накоплено много статистики, описаний технологических карт и ремонтных планов. Мы должны пройти развилку, что делать дальше – замену или интеграцию этих систем.
Развитие SAP ERP идет в направлении HANA и S/4 HANA. Я надеюсь, что из классической области ERP, как учетной транзакционной систем мы будем перемещаться в область ERP, как системы управления предприятием и поддержки бизнес-решений, способной работать с данными в реальном времени.
СУЭК активно ведет поиск новых технологий среди стартапов. Есть ли результат, является ли эта деятельность для вас важной?
Вадим Пестун: Да, это живое, важное направление. Не далее, чем через год вы увидите результат. Я надеюсь, что по некоторым из активов СУЭК будут бегать беспилотные самосвалы, работать роботизированные буровзрывные станки и летать беспилотные дроны, способные значительно изменить работу маркшейдеров.
