Переход от традиционного уклада к цифровому не может произойти моментально. Павел Биленко, руководитель образовательных программ по направлениям Индустрии 4.0 Московской школы управления «Сколково», рассказал, каким должен быть первый шаг на этом пути для обычного российского предприятия и каких управленческих подходов стоит при этом придерживаться. По его мнению, трансформацию следует начинать с руководителей.
В чем разница между полностью автоматизированным, «умным» и цифровым производством?
Я предпочитаю говорить о цифровом производстве. От автоматизированного производства, состоящего из «островов», соединенных «мостами»-интеграторами, цифровое производство отличают прежде всего бесшовная интеграция и единые форматы данных на всем жизненном цикле продукта. Данные со всех контрольных точек бизнес-процессов, производственных участков и организационных структур собираются без «контейнеров» отдельных программных продуктов либо платформ типа ERP или PLM. Эти данные систематизируются, и с ними ведется комплексная работа, управленческие решения принимаются на основе функционирования инструментальных панелей.
В цифровых производствах начинает работать машинный интеллект, потому что повторяющиеся стандартные операции машины делают лучше нас.
Еще одно важное отличие – скорость работы и внедрения решений. «Умные» предприятия используют простые и гибкие, хорошо адаптируемые под потребности компании инструментальные решения. Внедрение ERP за два-три года – это прошлый век. Когда у каждого рабочего в цеху есть планшет и телефон, с помощью которого он взаимодействует с единой информационной системой предприятия (получает сменно-суточные задания и отчитывается об их выполнении, коммуницирует с другими подразделениями), – вот распространенный сейчас подход, действующий на крупных международных предприятиях. Штаб-квартиры сегодня управляют при помощи простых мобильных решений, которые вбирают в себя функционал информационных «тяжеловесов».
Что мешает развитию «умного» производства в России?
Можно перечислить множество факторов: неготовность или отсутствие экосистем и их ключевых компонентов, недостаточное количество открытых контрактных производств, ограничения рынков компаний с государственным участием, ограниченные коммуникации между потенциальными партнерами и слабое доверие друг к другу, отношение к людям в некоторых государственных компаниях как к винтикам системы.
Но главным тормозом я бы назвал «второй темп» и недостаточное развитие руководителей. Сегодня есть два типа компаний: консервативные и медленные – условный тип А; быстрые и гибкие – условный тип Б. В компаниях типа А, к сожалению, некоторые руководители застряли на изучении базовых терминов САПР. Скорость в принятии решений, в их проведении в жизнь, в трансформации бизнеса, а не бумаги гораздо выше у глобальных лидеров и руководителей компаний типа Б, чем у лидеров компаний типа А. Руководитель компании типа А мыслит примерно так: чтобы провести цифровую трансформацию, надо обратиться к консультантам, чтобы те написали двухсотстраничный отчет, и разработать пятилетнюю стратегию. И обязательно наказать кого-нибудь за ее неисполнение. Мышление лидера компании типа Б совсем иное: давайте посмотрим, что вокруг уже сделано, обменяемся опытом, обучимся, попробуем быстро сделать и оценим, что получается. К сожалению, лидеры часто бывают увлечены фантомами и симулякрами, пренебрегают важнейшими вопросами прототипирования, моделирования, проверки управленческих гипотез. Предпринимательский подход – вот что сегодня очень важно.
Если компания любого размера сегодня вместо прототипирования продуктов и моделирования бизнес-процессов расходует время на создание концепций, стратегий и отчетов, то она это время теряет попусту. Мир меняется так быстро, что, пока она будет писать стратегию, западные компании уже перейдут на следующий уровень развития. Время разработки стратегий осталось в прошлом.
Переход от традиционного уклада к цифровому не может произойти моментально. Каким должен быть первый шаг на этом пути для обычного российского предприятия, весьма далекого от «цифры»?
Прежде всего нужно осознать необходимость изменений и провести диагностику цифровой зрелости в совместной работе с экспертами. Руководителям предприятий необходимо отставить технологический снобизм и позицию «у нас все лучше, а этот ваш Интернет вещей – сказки», забыть фразы: «мы совершенны», «от нас ничего не зависит» и «рабочий день заканчивается в 18:00».
Нужно найти людей, которые уже проходили путь трансформации от разрухи к современной компании, и учиться у них. Надо становиться компанией-амбидекстром: сегодня быстрые и гибкие компании уничтожают крупных конкурентов, обремененных регламентами, правилами и объяснительными за их нарушения.
Любой крупной компании требуется задуматься над этим. Как сделаться такой же быстрой, как, к примеру, Xiaomi, которая выпускает несколько десятков абсолютно инновационных продуктов ежегодно? Как стать такими же интересными для рынка, как те западные компании, за чьими дорогими продуктами выстраиваются очереди? Как выводить новые продукты на рынок столь же быстро и часто, как европейские компании?
Гибких и быстрых. Заниматься моделированием и прототипированием, ошибаться недолго и дешево, делать выводы и расти дальше на этих выводах. Организовать развитие корпоративного инновационного центра и работу с молодыми командами стартапов. Как, например, это делает одна из нефтегазовых компаний, финансирующая стартап-хакатоны.
Раньше говорили, что бессмысленно автоматизировать беспорядок. Как обстоят дела с «цифровизацией» того, что плохо организовано и плохо управляется в традиционной парадигме?
Без системности ничего работать не будет. Любая компания должна иметь организационный «хребет»; создание гибких и быстрых систем, упорядочивающих все бизнес-процессы, – одна из первоочередных задач ее руководителей.
Что происходит с кадрами при цифровой трансформации? Есть ли счастливые примеры переподготовки унаследованных кадров? Или проблема неготовности кадров к цифровизации преувеличена?
Такие примеры есть в наших программах Школы управления «Сколково». Это заблуждение, что из-за автоматизации масса людей лишится работы. Есть огромный спрос в ряде новых отраслей. К примеру, робототехническим компаниям необходимо огромное число программистов для создания локального программного обеспечения. Мы уже неоднократно проходили через волны трансформаций специализаций, когда слесаря сменил оператор ЧПУ, инженера-расчетчика – оператор вычислительных комплексов и т. д. Никаких негативных социальных последствий эти тенденции не вызвали. Кто из рабочих и специалистов быстрее обучился новым инструментам и системам автоматизации, тот стал лидером технологических изменений своего предприятия и увлек за собой остальных.
С этой точки зрения очень важна роль современных образовательных платформ. Да, структура рынка меняется, и сейчас нужны кросс-отраслевые партнерства. Мы готовим к цифровизации руководителей и инженеров, развивая образовательную экосистему в партнерстве с Российской экономической школой и Сколковским институтом науки и технологий.
Есть ли у цифровизации отраслевая специфика? Где дела идут успешнее, а где хуже?
Хуже всего дела идут в нефтегазовой сфере, где людям не о чем беспокоиться. Еще лет 20 отрасль, возможно, будет существовать: качай, транспортируй, продавай. Зачем им меняться? Зачем задумываться о том, что среди шести самых дорогих компаний мира почти все сырьевые компании уже сменились на технологические? Возобновляемая энергетика растет по экспоненте. Ну и что? Нам-то какая разница? Проведем еще одну стратегическую сессию, нарисуем красивую презентацию, будем жить дальше. И так еще 20 лет.
Хотя и в этой отрасли есть отдельные исключения и заслуживающие уважения примеры трансформации сырьевых компаний в производственные холдинги. Но очень мало их коллег по цеху переносят этот опыт в свою производственную деятельность. Большинство компаний доживают на сверхдоходах. Между тем нефтяная компания может выступать инвестором: финансируя создание цифрового производства, совсем не обязательно становиться его собственником.
Быстрее всех трансформируются медиа, банки, ретейл и телеком, которые работают и зарабатывают с Большими Данными, аналитикой, корпоративными мобильными приложениями. Они лучше остальных понимают финансовый результат от цифровизации и, памятуя историю Kodak и Nokia, живут по принципу «изменись или исчезни». Facebook в прошлом году стал производственным предприятием – современным цифровым заводом. Amazon, будучи когда-то книжным магазином, недавно стал сетью магазинов здоровой пищи. А до этого – основным продавцом облачных вычислительных ресурсов.
Трансформации глобальны, сложно назвать их незаметными. Вам меняться не надо? Уверены? Я, бывало, слышал раньше: «Мне уже много лет, 35, и меня ничто не изменит. Я такой, какой есть». Ну раз так, это значит, что вас уже нет.
Сказанное относится и к человеку, и к компании, и к отрасли, и к стране.
Цифровое производство - продукт четвертой промышленной революции, которая наделила машины определенным искусственным интеллектом. Важнейшей ее предпосылкой стал Интернет, благодаря которому технические устройства могут передавать друг другу информацию. Неудивительно, что наибольших успехов Индустрия 4.0 пока добилась в производственной сфере, которая всегда зависела от автоматизации. По данным ПАО «Ростелеком», более 60% российского рынка Интернета вещей (IoT) занимают именно промышленные разработки. Ниже мы рассмотрим, какие сегодня существуют решения для промышленного Интернета вещей (IIoT) и как и когда мы сможем перейти к цифровому производству.
Единое информационное пространство предприятия
Необходимым условием для организации на промышленном предприятии цифрового производства является создание единого информационного пространства, с помощью которого все автоматизированные системы управления предприятием, а также промышленное оборудование могут оперативно и своевременно обмениваться данными.
Обычно рассматривают четыре уровня автоматизации:
- бизнес-уровень (ERP);
- производственный уровень (MES);
- технологический уровень (CAM/CAE, PDM);
- уровень проектирования (CAD).
Автоматизация на первых трех уровнях осуществляется с помощью систем контроля и управления производством. Технологический уровень и уровень проектирования - это автоматизированная подготовка производства. Таким образом, единое информационное пространство предприятия работает по определенной схеме. Чертеж и трехмерная модель изделия разрабатывается в CAD-системе. Коллективная работа над изделием, отслеживание версий и состава изделия, а также технологическая проработка осуществляется в PDM-системе. Далее КТС (конструкторско-технологическая спецификация) изделия передается в ERP-систему, где на ее основе рассчитывается потребность в материалах, производственных мощностях, формируются заказы на закупку и производство. Составление графика загрузки оборудования, планирование изготовления деталей выполняются в MES-системе.
Пирамида из описанных выше систем должна базироваться на фундаменте из объективных данных о работе оборудования и персонала. На большинстве предприятий сейчас для этого используются журнальные методы, что противоречит концепции цифрового производства и подвергает сомнению объективность данных. Поэтому пятый и ключевой элемент данной структуры, который является отправной точкой для цифрового производства, - это системы класса MDC (Machine Data Collection), обеспечивающие автоматический мониторинг работы оборудования, персонала, технологии, контроль изготовления деталей.
Интеграция всех систем позволяет автоматизации стать реальной производительной силой и охватить все предприятие - от технологов-операторов до высшего руководства.
MDC как связующее звено информационного пространства
MDC, или системы мониторинга, позволяют собирать данные о работе всех производственных объектов (оборудование, рабочие места основных рабочих, сервисные службы и т. д.) в целях управления производством и повышения его эффективности. Как это работает? Для современных станков с ЧПУ разрабатываются программы протоколов мониторинга, обеспечивающие получение подробной информации о состояниях станка и происходящих на нем изменениях. Для подключения старого оборудования используют специальные терминалы-регистраторы. Они передают на сервер данные о том, сколько станки работали, сколько простаивали, каковы причины простоев и др.
Для руководства это инструмент контроля и принятия управленческих решений, а для отдельных служб предприятия - инструмент повышения эффективности производственного процесса. В большинстве случаев системы мониторинга выполняют функцию посредника между оборудованием и системами управления производством. В этом и заключается суть IIoT. Однако система мониторинга может также включать в себя различные дополнительные модули, частично дублирующие функционал «больших» систем управления. Например, помимо базового мониторинга некоторые системы могут контролировать производство, управлять простоями, контролировать энергоэффективность.
В России MDC-системы стали появляться буквально пару лет назад. За рубежом у предприятий намного более внушительный опыт внедрения таких решений. У нас же все еще существует проблема недостатка информации - пока далеко не все владельцы и руководители производств понимают, какие задачи они смогут решить с помощью систем мониторинга.
Анализировать полученные данные и оценивать экономический эффект внедрения управляющие компании начали только в 2015 г., так как первые пилотные проекты, среди которых АО «Редуктор-ПМ», АО РКЦ «Прогресс», ФГУП УЭМЗ«, были запущены в 2012-м. Так что, по нашим прогнозам, нужно еще два-три года, чтобы донести до людей необходимость автоматизации, перехода на цифровое производство, повышения эффективности работы предприятий, в конце концов.
Во всех случаях внедрения систем мониторинга был получен положительный экономический эффект. С ростом эффективности использования имеющегося оборудования (благодаря получению объективных данных и правильным управленческим решениям на их основе) - предприятие оптимизирует производственный процесс и экономит деньги за счет сокращения машинного времени и времени персонала. В итоге у предприятия появляются дополнительные резервы времени для производства продукции.
Сейчас в России действует целевая программа перевооружения, в рамках которой государственным предприятиям выделяются средства на модернизацию, что также должно ускорить внедрение элементов Индустрии 4.0.
Системы мониторинга - это первый шаг к цифровому производству, который необходимо сделать для вступления в новую фазу промышленности. После того, как будут увеличены коэффициенты загрузки оборудования, сокращены простои, оптимизированы графики работы, а также после повышения дисциплины на предприятиях процесс создания единого информационного пространства пойдет быстрее и проще. А это основное условие эффективного и оперативного управления финансово-хозяйственной и производственной деятельностью предприятия.
Цифровые технологии улучшают принципы бережливого производства
Мирко Баекер (Mirko Baecker)
Введение
Технологии бережливого производства изменили подход многих ведущих предприятий к задаче выявления и устранения отходов в сложной технологической среде, что, в свою очередь, привело к оптимизации работы и сокращению сроков изготовления изделий.
Процессы и методики бережливого производства дают компаниям существенные конкурентные преимущества, обеспечивая достижение заданных показателей себестоимости и прибыли для более чем 80% изделий (данные исследования Aberdeen Group).
Однако современные экономические, демографические и конкурентные условия создают немало сложностей для машиностроителей. Это сказывается не только на бюджетах, но и на покупательском поведении и ожиданиях потребителей. Отмечается значительное смещение спроса на продукцию машиностроения, что влияет на весь жизненный цикл изделий.
Сегодня успех для многих компаний определяется качеством и скоростью принятия решений. Во всё расширяющейся вселенной данных об изделии, поступающих из различных источников и относящихся к разным областям знаний, критически важным становится рациональное использование такого массива информации.
В результате многие предприятия изучают способы применения методик и технологий цифрового производства для бережливого планирования, с которого и начинается бережливое производство.
Задачи
В настоящее время глобальная экономическая нестабильность оказывает постоянное давление на машиностроителей. Ее влияние распространяется на кредиты, инвестиции, а также потребительский спрос и во всех секторах уже вызвало резкое падение прибыли.
Указанные проблемы приводят к нехватке инвестиций, замораживанию бюджетов, сокращению штатов и закрытию заводов, а также к предпочтению краткосрочных проектов, дающих быструю отдачу.
Еще один аспект стратегий бережливого производства в условиях резкого экономического спада состоит в том, что большая часть принимаемых решений оказывается лишь мерой противодействия кризису. Однако в долгосрочной перспективе они увеличивают объем потерь в технологической системе, особенно если приходится переносить производство из-за закрытия предприятия или происходит потеря интеллектуальной собственности из-за увольнений.
В итоге некоторые производители начали сомневаться в ценности бережливого производства. Например, в краткосрочных циклах стоимость оптимизации и устранения отходов может превышать достигаемую экономию, поэтому данный поход требует пересмотра.
С этим обстоятельством связан и вопрос обоснованности применения определенных процессов. Например, стоит ли использовать в современных производственных условиях процессы, разработанные многие годы назад? Грег Филдс (Greg Fields), президент консалтинговой фирмы Bridgewright Management Consultants, считает, что никакое непрерывное улучшение не приведет компанию к успеху, если приходится заниматься переделкой систем, создававшихся и предназначавшихся для работы в совершенно других условиях. Поэтому необходимо рассматривать новые методы, отвечающие современному состоянию экономики.
На процессы бережливого производства налагается ряд ограничений, однако вместе с принципами цифрового производства они не только сохраняют актуальность, но и обеспечивают более глубокую оптимизацию всего процесса управления жизненным циклом изделия.
Плюсы и минусы бережливого производства
Бережливое производство может дать массу преимуществ, в том числе увеличение объемов выпуска продукции и эффективности, сокращение переделок, рост общей производительности и качества изделий, производительности труда и энтузиазма персонала. Оно может сократить потери при транспортировке, инвентаризации, перепроизводстве и браке, а также поможет избежать ненужных перемещений оборудования или персонала, ожидания следующих этапов производства.
При внедрении инициатив бережливости основное внимание уделяется производственному процессу, однако и в других сферах существуют препятствия в достижении результатов, которые обещает данный подход. Одна из них — обучение, но данный вопрос может решить только сама организация. Кроме того, можно отметить резкий рост расходов при перемещении или замене оборудования.
Tecnomatix— решение для автоматизированной подготовки производства, позволяющее предприятиям быстро находить наилучшие стратегии повышения производительности и снижения себестоимости продукции
Процессы бережливого производства основываются на непрерывном улучшении. Это требует наличия соответствующих механизмов, которые фиксируют производственные знания для их передачи на этап разработки, что и реализует стратегию непрерывного улучшения.
В результате все усилия концентрируются на отходах и потерях в существующем производстве. Традиционные стратегии бережливого производства относятся к оптимизации существующих технологических систем, поэтому многие компании не считают, что бережливое производство тесно связано с принципами цифрового производства, и упускают массу интересных возможностей. Например, процессы бережливого производства обычно предполагают изготовление реальных опытных образцов и макетов, которые, в лучшем случае, подвергаются лишь постепенному анализу функциональности. Иными словами, полностью оценить последствия сложных изменений в технологической системе крайне сложно. Однако при использовании совместно с технологиями цифрового производства потребность в реальных опытных образцах сокращается благодаря наличию единой платформы разработки.
Цифровое производство
Цифровое производство — это способ предоставить инженерам компании средства для планирования, разработки, численного моделирования и передачи технологических процессов, реализованные в виде комплекта программ для поддержки конструкторско-технологической подготовки производства.
Данная технология представляет собой интегрированную компьютерную систему, включающую средства численного моделирования, 3D-визуализации, анализа и совместной работы, предназначенные для одновременной разработки изделий и технологических процессов их изготовления.
Указанные средства позволяют создавать цифровые модели изделий и виртуальных заводов для оптимизации технологических процессов до того, как средства будут вложены в реальное производство. Среда проектирования обеспечивает создание подробных технологических инструкций и управляющих программ для автоматизированного оборудования, а также оценку общей производительности и численное моделирование материальных потоков. Все эти процессы могут выполняться параллельно с конструированием изделия, что сокращает сроки запуска производства, повышает качество и снижает себестоимость.
Благодаря расширению совместной работы данные технологии помогают достичь лучших результатов при внедрении стратегий бережливого производства в существующую технологическую среду на всех этапах процесса разработки.
Технологии цифрового производства позволяют уже в ходе планирования просчитывать и сокращать расходы, использовать ранее накопленный опыт и оптимизировать стоимость материалов.
На этапе контроля проектных решений инструменты цифрового производства позволяют визуализировать потоки изделий, провести балансировку загрузки оборудования, построить графические схемы процессов и проанализировать основное и вспомогательное время, тем самым сокращая число изменений, вносимых на поздних этапах, и устраняя потребность в реальных опытных образцах.
В производстве можно достичь повышения прибыльности благодаря сокращению отходов, оптимизации систем, повышению безопасности и производительности труда, внедрению передового опыта и уменьшению перемещений материалов.
В цифровом производстве предусмотрены средства и методики для поддержки принципов бережливого производства путем прогнозирования и анализа потребностей и эффективности настройки производственных линий. Применяя данные средства в условиях совместной работы, инженеры-технологи могут выявлять узкие места и неэффективные процессы, а также разрабатывать корректирующее воздействие, устраняя тем самым отходы и потери и активно реализуя принципы бережливого производства.
Заключение
Бережливое производство — это философия, дающая проверенные на практике преимущества для бизнеса. Компании, реализующие инициативы в области бережливого производства, теперь получили возможность повысить производительность работы даже в условиях роста себестоимости и сложности изделий. В частности, поддержка бережливого производства означает реализацию данных концепций на ранних этапах жизненного цикла, что лучше всего сделать при помощи технологий цифрового производства. Это позволяет разрабатывать и внедрять оптимальные технологические процессы и выполнять их численное моделированием для контроля конструкторских и технологических проектных решений. В итоге таким компаниям удается гармонизировать технологические требования с конструкцией самого изделия, что повышает эффективность производства и устраняет необходимость внесения изменений в готовые проекты по соображениям технологичности.
Наличие сквозного решения, которое объединяет принципы бережливого и цифрового производства, обеспечивает полную прослеживаемость всех этапов подготовки производства. Такой подход объединяет работу всех сотрудников предприятия — от инженеров, изготавливающих макеты, и специалистов, занимающихся «начинкой» изделий, до отдела закупок и даже до рабочих в цехах.
В статье обсуждаются вопросы модернизации отечественного высокотехнологичного машиностроения на основе методов моделирования и прогнозирования развития цифровых производств. Прогноз развития цифровых производств основан на разработке комплексных дорожных карт. Построение дорожных карт включает определение ресурсного, информационного и организационно-методического обеспечения. Результатом работы является выделение перечня критических информационных и производственных технологий с целью существенного повышения производительности труда в машиностроении
Ключевые слова: цифровое производство, дорожная карта, производственные технологии, моделирование производства
Список использованных источников
1 Григорьев С.Н., Кутин А.А., Долгов В.А. Принципы построения цифровых производств в машиностроении. Вестник МГТУ «Станкин», 2014, № 4 (31), с. 10-15.
2 Григорьев С. Н., Кутин А. А. Создание цифровых производств эффективный путь повышения производительности труда в машиностроении. Технология Машиностроения, 2015, № 8 с. 59-63.
3 Григорьев С. Н., Кутин А. А. Инновационное развитие высокотехнологичных процессов на основе интегрированных АСТПП. Автоматизация и современные технологии, №11, 2011,с. 23-29.
4 Вороненко В. П., Михайлов Е. В., Соколова Я. В. Применение имитационного моделирования при проектировании или реконструкции производственных участков. Вестник МГТУ «Станкин», 2015, № 3 (34), с. 29-33.
5 Вороненко В. П., Долгов В. А. Информационная модель базового производственно- технологического решения для адаптации технологического процесса к текущему состоянию системы предприятия. Вестник МГТУ «Станкин», 2011, № 3, с. 173-177.
6 Еленева Ю. Я., Карпов С. А., Лукашевич Е. В. Управление финансированием инновационного развития промышленных предприятий: концептуальная модель. Вестник МГТУ «Станкин», 2012, № 1 т. 2, с. 128-133.
7 Григорьев С. Н. Решение задач технологического перевооружения машиностроения//Вестник МГТУ Станкин. 2008. № 3. С. 5-9.
8 Асанов Р. Э., Косов М. Г., Кузнецов А. П. Оценка технического уровня мехатронных изделий. Вестник МГТУ «Станкин», 2013, № 1 (24), с. 60-65.
9 Мартинов Г. М., Мартинова Л. И. Формирование базовой вычислительной платформы чпу для построения специализированных систем управления. Вестник МГТУ «Станкин», 2014, № 1 (28), с. 92-97.
10 Соколов А. В., Чулок А. А. Долгосрочный прогноз научно-технологического развития России на период до 2030 года: ключевые особенности и первые результаты. Форсайт, 2012, Т. 6, № 1, с. 12-25.
11 Позднеев Б. М., Сутягин М. В., Куприяненко И. А., Тихомирова В. Д., Левченко А. Н. Новые горизонты стандартизации в эпоху цифрового обучения и производства//Вестник МГТУ «СТАНКИН». - 2015. - №4 (35). - С. 101-108.
12. Ковалев А. П., Коршунова Е. Д. Социально-управленческий и стратегический анализ конкурентоспособного современного российского предприятия//Вестник МГТУ «Станкин». - 2012. № 2 (21). С. 18-22.
