Содержание |
Контроль качества
Одна из основных проблем производства профильных труб связана с контролем качества профиля. Как рассказал TAdviser директор группы корпоративных рейтингов АКРА Максим Худалов, традиционный метод контроля качества предполагал выборочное изъятие элемента профиля, его изменение и уже по результатам этих измерений принятие решения о качестве профиля.
И качество анализа, и его скорость оставляли желать лучшего. Сегодня появились ИТ-решения, способные проводить онлайн анализ качества профиля непосредственно в процессе производства, - добавил Худалов. |
Преимущества такого подхода очевидны: моментальный анализ качества профиля, раннее обнаружение возможных дефектов при формировании профиля, своевременное устранение причин его появления, постоянный контроль качества профиля и уведомление оператора о возникших отклонениях, перечисляет аналитик.
Кроме того, полагает Худалов, постоянный контроль позволяет детально документировать информацию о процессе производства и оценивать эффективность предлагаемых инновационных решений: параметры профиля сразу поступают в виде готового файла для обработки инженерными программами заказчика (CAD и прочие)Метавселенная ВДНХ
Применение технологий анализа Big Data на трубных предприятиях позволяет анализировать модели поведения металлов в процессе сварки и контролировать поведение сварного шва, рассказал Худалов в разговоре с TAdviser.
Это позволяет снижать издержки на браке при производстве сварных труб и очистке окалины, - пояснил он. |
Переход к инновационной модели открывает много возможностей для снижения себестоимости продукции, повышения ее качества, а также для эффективной организации процессов производства, согласен с аналитиком представитель Объединенной металлургической компании (ОМК). Он также добавил, что информационные технологии - это инструментарий в руках службы ремонта, службы управления качеством, и за ним стоит просчет экономической эффективности.
Управление производством
ОМК в среднем реализует около 50 ИТ-проектов и инициатив ежегодно, рассказал TAdviser представитель компании. Самый большой и важный проект — создание единой системы оперативного управления производством (MES-системы).
Мы начали работать над ним в январе прошлого года, и скоро запустим систему в эксплуатацию в одном из цехов. Первый старт намечен на апрель 2018 г. Весь проект займет четыре года. Единая платформа позволит нам производить продукцию, ориентируясь на индивидуальные потребности клиента, и отслеживать всю цепочку — от запроса до отгрузки. Это один из шагов к так называемому Real-Time Enterprise, - рассказал представитель металлурга. |
Роман Зарецкий, руководитель департамента по информационным технологиям Челябинского трубопрокатного завода (ЧТПЗ), рассказал TAdviser, что длительное время компания совершенствовала и автоматизировала бизнес-процессы исключительно своими силами. Однако в 2017 г. трубная компания разработала новую ИТ-стратегию. Ее задача - комплексный реинжиниринг бизнес-процессов компании на всех уровнях управления и их последующая автоматизация на базе промышленных решений, сообщил Зарецкий.
По устоявшейся в отрасли практике в части построений системы управления ресурсами предприятия компания ориентируется на решения компании SAР, добавил он.
Производственная линия Загорского трубного завода (ЗТЗ) введена в эксплуатацию в ноябре 2015 г., поэтому уже в «коробочной» версии предприятия было заложено много технических решений, направленных на повышение эффективности, сообщил TAdviser Святослав Гвоздев, и.о. директора по информационным технологиям завода. На предприятии действует программа «Умный завод». Это комплекс ИТ-решений, основной задачей которого является минимизация стоимости конечного продукта.
Если операцию с высоким уровнем качества может сделать машина, а не человек – это уже интересно. Это позволяет перераспределять человеческие ресурсы, не тратя лишние деньги на фонд оплаты труда. И, как следствие, не закладывать их в стоимость трубы, - пояснил Гвоздев. |
Контроль ремонтов
В области технического обслуживания и ремонта оборудования ОМК использует технологии интернета вещей, сообщил представитель компании. Ремонтный персонал снабжен мобильными устройствами, на самом оборудовании установлены NFC-метки.
Это решение автоматизирует процесс расстановки персонала по ремонтным площадкам и выдачу сменных заданий. Рабочие планы для сотрудников тут же передаются на мобильные устройства. После выполнения работ, ремонтники сканируют метки, установленные на проверяемом оборудовании, и прикладывают фотографии результатов обхода или ремонта, - рассказал TAdviser собеседник в компании. |
Система синхронизирована с ERP, что позволяет отслеживать и анализировать работы в режиме реального времени. Решение уже работает в двух производственных цехах, в 2018 г. компания планирует его интеграцию на всех производственных площадках.
Контроль сотрудников
На ЗТЗ идет финальная стадия интеграции системы радиосвязи в действующую телефонную сеть компании, рассказал Святослав Гвоздев. Система предназначена для оперативного управления персоналом на участках, не обеспеченных связью, пояснил он.
Так же на заводе внедрена возможность мониторинга местоположения сотрудников методом триангуляции по базовым станциям с возможностью записи контрольных точек прохождения, записи переговоров сотрудников пользующихся корпоративной мобильной связью, - рассказал Гвоздев. |
В 2017 г. на ЗТЗ была внедрена единая централизованная система видеонаблюдения: было установлено более 100 камер с возможностью хранения архива до 60 суток. По словам Гвоздева, это позволило протестировать систему видеоаналитики.
Она предполагает распознавание лиц, контроль пересечения линий, детектор саботажа, детектор огня и дыма, детектор оставленных предметов, быстрый поиск в архиве «Active Seаrch», возможность сквозного отслеживания передвижения персонала. Данные работы взяты на перспективу, - пояснил он. |
Технологии искусственного интеллекта
Технологии искусственного интеллекта помогли ОМК в развитии ServiceDesk, куда поступают все обращения сотрудников в техподдержку. Совместно с небольшим стартапом компания разработала AI-система (Artificial Intelligence, искусственный интеллект) — «Гога».
Компания получает 50 000 запросов ежемесячно. Они приходят по различным каналам — телефон, интернет, корпоративный портал. Скорость выполнения обращений во многом зависит еще и от того, насколько правильно и быстро они маршрутизируются, то есть отправляются к профильным специалистам. После нескольких месяцев работы стало понятно, что система искусственного интеллекта справляется с такой работой лучше, чем человек, - рассказал представитель ОМК. |
«Гога» анализирует текст письма и принимает решение на основе ранее выполненных обращений. Кроме того, система способна самообучаться, а значит, чем больше в его базе обработанных обращений, тем «умнее» она становится.
За четыре месяца работы 92% обращений «Гога» классифицировал безошибочно, добавил представитель компании.
Эффективное администрирование
В 2017 г. ЧТПЗ запустил пилотную серию программы проектов по управлению персоналом, расчету заработной платы, подготовке консолидированной отчетности по МСФО и подготовке управленческой отчетности.
О результатах внедрения говорить пока рано – переход в промышленную эксплуатацию по пилотной серии запланирован на второй квартал 2018 г. Между тем, компании уже удалось отработать структуру проекта, состав и форматы проектной документации, организацию управления и многие прочие методологические и организационные моменты, которые не будут тормозить реализацию последующих этапов внедрения программы, - рассказал TAdviser Роман Зарецкий. |
Планы на 2018 год
ОМК в лабораторном режиме начала исследовать и использование дронов. Компания планирует применять технологии дронной съемки для мониторинга тепловых утечек, контроля состояния и фиксации нарушений эксплуатации крыш зданий и прилегающих объектов на территории предприятия, сообщил представитель металлурга TAdviser.
Технология позволит обнаруживать потери в онлайн-режиме, предупреждать возможные разрушения, прогнозировать процесс старения покрытий с учетом метеорологических условий, пояснил он.
Еще один проект основан на применении машинного зрения и нейросетей. Он нацелен на определение сортности и засора лома для производства стали. За счет установки камер и обучения системы с помощью большого массива существующих данных, компания планирует автоматически, без участия человека, определять виды лома и процент засора, - рассказал собеседник в ОМК. |
В 2018 г. компания начнет строить Data Lake. Опыт в области использования больших данных показал, что просто автоматизированного сбора данных недостаточно, и необходимо создать платформу для быстрого доступа к ним, обеспечить надлежащий сбор и хранение данных для исследований, добавил представитель компании.
В 2018 г. ЧТПЗ планирует запустить следующие серии программы: финансовый учет, создание системы оперативного управления производством (компания изучает возможности мировых лидеров по построению таких систем и делаем выбор). Важной составляющей ИТ-стратегии компании является развитие систем АСУ ТП, добавил Зарецкий.
ЧТПЗ заключил стратегическое соглашение с компанией Siemens для реализации этого проекта, - сообщил он. |
На 2019 г. у металлурга запланировано начало работ по созданию систем планирования и моделирования деятельности.
У компании интенсивная программа проектов и времени на «раскачку» нет. Выполнение такой масштабной перестройки процессов требует слаженной и напряженной работы департамента по информационным технологиям и всех бизнес-подразделений, - подчеркнул Зарецкий. |
В конце февраля 2018 г. ЗТЗ планирует внедрить систему фиксации номеров вагонов и контроля грузов с возможностью интеграции с SAP/MES, рассказал Святослав Гвоздев. «Тендер уже проведен и договор уже заключен», - добавил он.