Цифровизация промышленных предприятий: стратегия, кейсы, кадры - Михаил Аронсон, ЦИФРА
←
→
Транскрипция содержимого страницы
Если ваш браузер не отображает страницу правильно, пожалуйста, читайте содержимое страницы ниже
Цифровизация промышленных предприятий: стратегия, кейсы, кадры Михаил Аронсон, ЦИФРА
Хайп или прорывные технологии?
Цифровые двойники
Биочипы
Умные рабочие места
Глубокие нейросети
Нейрокомпьютерные интерфейсы
Углеродные нанотрубки
Автономные мобильные роботы
Платформы Интернета вещей
Умные роботы
Виртуальные помощники
Интегральные микросхемы с ИИ
Платформы на базе ИИ Кремниевые накопители энергии
Квантовые компьютеры Блокчейн
5G
Объёмные дисплеи Умный дом
Самовосстанавливающиеся системы Беспилотный транспорт. Уровень 4
Виртуальные собеседники
Смешанная реальность
Беспилотный транспорт. Уровень 5
ожидания
Искусственный интеллект в оборудовании
Экзоскелеты
Блокчейн для ИБ
Умные графы
4D печать
Сильный Искусственный интеллект
Умные фабрики
Умная пыль
Летающий беспилотный автомобиль
Дополненная реальность
Биотехнологии
Август 2018
технологический пик чрезмерных избавление преодоление плато
триггер ожиданий от иллюзий недостатков продуктивности
время
Плато будет достигнуто:
меньше чем 2 года от 2 до 5 лет от 5 до 10 лет больше 10 лет бесконечно долго
|2
Начало внедрения цифровых технологий дало
старт четвёртой промышленной революции
1700 1800 1900
Первая промышленная революция Вторая промышленная революция Третья промышленная революция
Механизация Электрификация Автоматизация
Использование водной и паровой Электричество привело к упрощению Внедрение ИТ способствовало
энергии открыло новые мощности серийного производства сокращению ручного труда
Сегодня
Четвёртая промышленная революция Скорость проникновения Уникальный опыт Цифровые тренды Темпы роста
Цифровые подключения 35 дней 87% 75% 50 млрд
Системы, основанные на технологиях интернета вещей и Требуется технологии для охвата Составляет процент Доля сотрудников с Интернет-
более 50 млн пользователей клиентов, ищущих сфере цифровых подключений к 2020
подпитываемые данными, создают полностью уникальные решения технологий к 2025 г. г., включая датчики и
взаимосвязанную структуру чипы
|3
Внедрение цифровых решений на производстве
увеличит ВВП РФ на 2 трлн руб. к 2025 году
Источник прироста Описание Прирост ВВП к 2025 г.,
ВВП к 2025 г. инициатив трлн. руб
Оптимизация ▪ Мониторинг производственных линий в
производственных и режиме реального времени 1,4 2,6
логистических операций ▪ Оптимизация логистических маршрутов
Повышение ▪ Сокращение простоев оборудования и
производительности расходов на ремонты 0,4 1
оборудования ▪ Повышение загрузки оборудования
Снижение расхода ▪ Снижение расхода электроэнергии и топлива Оптимистичный прогноз
ресурсов и потерь ▪ Сокращение производственных потерь сырья 0,1
Консервативный прогноз
|4
По данным исследования McKinsey «Цифровая Россия: новая реальность»
Пробелы в передаче информации вызывают
операционную неэффективность на участках
Анализ потребительского Медленная обратная Ручной ввод информации,
спроса на базе клиентских связь по прототипам, потеря времени
данных долгое ожидание тестов Не ясна причина простоя и
реакция на него
Обслуживание машины,
когда ее состояние
идеально
Не ясен уровень
запаса сырья и
готовой продукции
Ошибки в изделии
из-за нарушения в
передаче
информации
Деталь ожидает
прохождение тех.станции,
хотя обработка не требуется
|5
Обычный день на производстве глазами
машин и оборудования
Я могу не
работать в Два часа
субботу сверхурочных
Заказ на производство: Журнал пуст! сегодня!
Пожалуйста,
пополните!
Сколько? Я пополняю
- 500 ед. продукции журнал
Мои мощности
заготовок
перегружены
Я могу до пятницы
Когда? работать в
- через неделю воскресенье
Барбекью на
выходных
Заведи меня!
отменяются
Я должен быть
отгрузить товар
через 2 часа
|6
Ожидается повышение эффективности бизнеса
за счет интеграции данных и новых технологий
Повышение Сокращение Повышение Снижение Повышение
производите- времени точности затрат на эффективности
льности труда простоев прогнозов проектирование обеспечения
качества
15-30% 30-50% до 85% 10-30% 10-20%
|7
«Диспетчер» — инструмент повышения эффективности предприятий ПАО «Магнитогорский металлургический комбинат»
3 300 станкочасов
в месяц 31%
выявленный резерв машинного времени рост загрузки оборудования
«Диспетчер» − система мониторинга промышленного оборудования, базовый компонент цифровой трансформации предприятий. ✓ Подключается к любому промышленному оборудованию и контролирует ход производственных процессов. ✓ Накапливает статистику работы оборудования и персонала и позволяет менеджменту предприятия выявлять узкие места производственного цикла. ✓ Позволяет отказаться от бумажного документооборота. ✓ Контролирует работу и простои оборудования с классификацией их причин. ✓ Осуществляет передачу информации о нештатных ситуациях соответствующим службам. ✓ Идентифицирует детали и технологические операции.
ООО «Механоремонтный комплекс» ПАО «ММК» Выпускает сменное оборудование и запасные части для технологических агрегатов металлургических и горно- обогатительных производств. Цели внедрения системы мониторинга: ✓ Создать комплексную систему оценки работы предприятия ✓ Повысить коэффициент загрузки оборудования География проекта: Подключено станков: Тип подключенного оборудования: Магнитогорск 45 Станки с УЧПУ Heidenhain, Sinumerik, ЛИР, Маяк
Кратко о проекте
✓ 7,5 млн. руб. — увеличение выпуска ✓ Введена система контроля и
продукции отчетности по работе станков: каждую
декаду отчет оправляется директору,
ежедневно — начальнику цеха
✓ 0,3 млн. руб. — ежемесячная чистая
прибыль от реализации
дополнительно выпущенной ✓ 3 300 станкочасов в месяц —
продукции резервы машинного времени
✓ Создан неснижаемый резерв запчастей ✓ 7,5 месяцев — срок
на станки окупаемости проектаПовышение эффективности производства
вертолетных трансмиссий
▪ Повысить производительность оборудования.
Задача ▪ Оценить эффективность инвестиций в оборудование.
27%
повышение загрузки
▪ Станочный парк объединен в единую сеть. оборудования
Решение ▪ Установлены терминалы ввода-вывода для определения причин
простоя.
▪ Настроена система оповещений о критических событиях.
▪ Установлены информационные мониторы «Табло эффективности»
для оперативного контроля производства.
140 млн руб.
▪ 126 642 часа в год — выявленный резерв машинного времени
Результат ▪ 8 млн. руб. — снижение себестоимости одного
машинокомплекта
▪ 12 млн. руб. — экономия от снижения расхода инструмента годовой экономический
▪ 4,7 млн. евро — размер перераспределенных инвестиций эффект
Подключено станков: Тип оборудования:
149 Станки с УЧПУ Heidenhain, Sinumerik, ЛИР, МаякМы опросили 200+ инженеров об актуальности
цифрового образования
«К 2022 году роботизация уничтожит Только 14% респондентов уже получили новые знания
75 миллионов, но создаст К очной форме обучения готовы
Скорее нет
133 миллиона новых рабочих мест. только 13% опрошенных Нет
5%
В России 54% работников 7%
потребуется серьёзное переобучение
или повышение квалификации. наиболее перспективные тематики:
▪ Искусственный Интеллект
86% работодателей не планируют ▪ Промышленный интернет вещей 28%
скорее да 60%
вкладывать в обучение сотрудников, да
а готовы нанимать новых, которые
уже обладают соответствующими
знаниями» Потребность в знаниях в сфере
Future of Jobs Report. WEF цифровизации промышленности есть у 88%
Российских инженеровЦифровое
Производство
бесплатный онлайн-практикум
для руководителей
ра и инженеров
Разработан
| 15 ПоддержкаВ рамках подготовки видео-курса мы выявили
ключевые предметные вопросы
В чем заключается разница между Каким образом посчитать эффект Зачем использовать данные? Что в
цифровизацией и автоматизацией? от внедрения цифровых инициатив? них скрыто?
В чем отличие похожих ИТ-систем друг от друга? Как выбрать и приоритизировать цифровые проекты?
Каким образом проводят оценку Как можно грамотно организовать Как выстроить грамотную цифровую
рынка Интернета вещей? инфраструктуру для сбора данных? стратегию?
В чём отличие математических алгоритмов от Кто должен управлять цифровизацией на предприятии?
технологий машинного обучения CFO/CDO/CIOИ подготовили на них ответы с экспертами
из бизнеса и профильных организаций
17Структура онлайн-курса
3 модуля по 14 видео-уроков
Средняя длительность видео-уроков: 5-7 минут
3 тестовых вопроса для урока, 3 задания (кейсы, задачи) для каждого модуля
Интернет вещей Большие данные и
Стратегия и реализация
и технологии искусственный интеллект в
цифровых проектов
индустрии 4.0 промышленности
▪ Цифровая трансформация ▪ Промышленный интернет вещей ▪ Применение
предприятия искусственного интеллекта
▪ Эффекты применения в промышленности
▪ Ключевые стадии цифровой промышленного интернета
трансформации вещей ▪ Будущее машинного
обучения и искусственного
▪ Сквозные цифровые технологии ▪ Пути повышения интеллекта
производительности трудаОнлайн курс – это видео-уроки, подборка
материалов, тестовые задания и кейсы
Теория
Сформулируйте и опишите три
ключевых направления внедрения
конкретных цифровых решений в
Практика
промышленные и бизнес-процессы
описанного предприятия.
Приведенные тезисы Вам предстоит
согласовать на предстоящем совете
директоров, который будет посвящен
обсуждению цифровой повестки.Регистрируйтесь на бесплатный онлайн-практикум
«Цифровое производство»
proizvodstvo.zyfra.com
Павел Федосов, Руководитель проекта
pavel.fedosov@zyfra.com +7 985 971.09.10| 21
г. Магнитогорск
119071, Москва 455021, пр-т Карла Маркса,
Ленинский пр., 15А д. 220, с. 7/2
info@zyfra.com
+7 (495) 665-91-31
info@zyfra.com
г. Алматы
050060 , пр-т Аль-Фараби,
д. 99, офис 50
+7 (72 7) 229-69-60
00240, Helsinki
Pasilankatu 2
Lima, Peru
+358 (0) 9 4273 4852 Av. Primavera, № 607,
europe@zyfra.com Int. 501 Chacarilla del Estanque, San Borja
+51 (01) 680 2609 доб. 01
Zyfra.com
Zyfra.ai Casablanca, Morocco
140 Boulevard Zerktouni
Mdc-plus.com
+212 5 22 42 17 44
Vistgroup.ru Написать нам
Intechnology.ru
| 22Вы также можете почитать
