Индустрия 4.0. ИТ-тренды в промышленности

Сергей Андронов: Начнем с того, что промышленность — это всегда долгосрочные инвестиции в производственные линии, технологии, бизнес-процессы. Это массивная машина, которая была построена далеко не сегодня. Развитие промышленности шло естественным путем, с высокой долей инерции. И вот теперь отрасль «дозрела» до цифровизации. Что же случилось, почему ИТ стали востребованными? Есть несколько причин. Первая: наличие технологических цепочек с жесткими ограничениями по времени. Условно говоря, тот же автомобиль можно собирать очень долго, его детали могут храниться на складе месяцами. А, например, в пищевой промышленности сырье должно превратиться в конечный продукт за довольно короткий период времени. Поэтому здесь нужно контролировать промежуточные результаты и обеспечивать конечность их «срока жизни».

Второй фактор — привязка качества продукции к параметрам среды. Например, требования к температуре и влажнос­ти на пищевом производстве. Вот уже 2 серьезных фактора, которые обусловливают необходимость точного контроля. Раньше он осуществлялся людьми — прос­то не было других вариантов. Сегодня это можно делать с помощью ИТ, и это будет дешевле, точнее, быстрее.

Есть и третий фактор — человечес­кий. Объективно изменилась демография, и сегодня молодежь не очень хочет стоять у станка и идти в цеха. Поменялись люди, и предприятия вынуждены подстраиваться. Цифровизацию в промышленности можно было «откладывать», потому что были люди на рынке труда. Со временем предложение трудовых ресурсов сократилось. Все эти 3 фактора можно назвать первой волной стимулирования автоматизации производства. 

Вторая волна — унификация и типизация ИТ-решений. Так, тяжелая промышленность в России подошла к цифровизации с запозданием, поэтому все шишки инноваций собрали другие отрасли. Промышленность пришла к уже типизированным решениям, хотя здесь тоже есть нюансы.

Илья Воронин: Да, первопроходцами во внедрении ИТ стали другие отрасли — те, что начали заниматься информатизацией еще в середине 1990-х годов. Компании переживали смену технологий, инфраструктур, пытались строить свои решения, совершали многочисленные ошибки. А тяжелая промышленность вступает в эру цифровизации уже в период массового использования IP, продвинутых ИТ. Уже есть отработанные схемы, принципиальные подходы. Промышленникам не придется совершать ошибки первопроходцев, и это несколько упрощает для них переход к Индустрии 4.0. 

Сергей Андронов: Да, в этом и заключаются преимущества так называемой второй волны стимулирования автоматизации. А есть и третья волна — оптимизация самого производства, того же сырья. Банальный пример: вместо натурального молока в производстве используется сухое. За счет этого снижаются затраты, растет количество производимой продукции.

Все перечисленные изменения требуют глобальных трансформаций в ИТ-инфраструктуре. Наша задача — не обольщать и не соблазнять промышленность, а предложить решения, которые закроют возникшие потребности.

Антон Павленко: Поддержу своих коллег, промышленность в целом цифровизована слабо. Хотя многие бизнес-процессы автоматизированы, это сделано без применения ИТ. И есть большая область, где современные технологии помогут увеличить прибыль или сократить убытки.

В чем, на мой взгляд, проблема с цифровизацией? Ответ довольно неожиданный. На отрасли, связанные с добычей, в первую очередь влияет состояние национальной экономики. Экономика на спаде — снижается себестоимость добычи, возрастает стоимость экспорта. И это приносит дополнительную прибыль. По этой причине спрос на средства оптимизации затрат или производства не растет. Во всяком случае, не растет так, как мог бы. 

Что может предложить промышленности системный интегратор? Почему именно промышленности? И почему это важно? Первое и общее для любого бизнеса — это информатизация бэк-офиса и его функций. Создание мобильных центров обслуживания, перенос офисов из промышленных регионов — для всего этого нужна мощная ИТ-инфраструктура. Стоит сказать, что большинство компаний такой путь уже прошли.

Второе направление, которое сейчас только начинает развиваться, — применение цифровизации в ключевых бизнес-процессах. Как я уже сказал, само производство более-менее автоматизировано: управление оборудованием осуществляется на базе АСУП или АСУ ТП. Однако имеющаяся автоматика не связывает технологические и производственные процессы в единый жизненный цикл. Связующим и контролирующим звеном все еще остается человек.

Наиболее актуальный пример подобной цифровизации в добывающих отраслях промышленности — это цифровой двойник. Двойник представляет собой модель месторождения. С ее помощью можно провести анализ ситуации и решить, где оптимально бурить скважину, каким способом добывать и др. В итоге снижается себестоимость добычи, сокращаются затраты, оптимизируются процессы, потому что многие вещи можно отработать виртуально. Сейчас это направление развивают у себя все ключевые игроки в добыче, это важная ниша для системных интеграторов. 

Создание цифрового двойника — сложный проект. Для его реализации необходимо собирать разнообразные сырые данные — информацию о самом физическом объекте. Другими словами, чтобы сформировать цифровой двойник объекта, нужно научиться аккумулировать колоссальный объем данных о производстве или добыче. Это самый первый и наиболее важный шаг. Но, увы, здесь есть проблемы исторического плана. Производства существуют давно, при этом они зарегулированы нормативами и стандартами, которые ограничивают возможности сбора важной информации.

Второй этап цифровизации — это анализ полученной информации. В чем здесь проблема? У большинства современных АСУ ТП нет возможности передавать неочищенные, неагрегированные данные. Допустим, нужны отдельные цифры по температуре, оборотам и т.д., но система сама по себе их выдать не сможет. Здесь востребованы решения, которые позволят получать сырые данные, необходимые для анализа.

Стоит отметить, что и единой, стандартизованной архитектуры ИТ-ландшафта в индустрии тоже пока нет. Чтобы перейти к цифровой инфраструктуре, существующую архитектуру нужно существенно изменить. Многие компании находятся в самом начале этого пути. При этом все изменения желательно делать синхронно, чтобы минимизировать издержки.

Илья Воронин: Здесь можно привести конкретный пример, касающийся организации систем хранения данных. Единой архитектуры, стандарта для построения СХД в промышленности пока действительно еще не выработано. При этом встречаются специфические решения, явно неоптимальные с точки зрения их стоимости. Например, в оборонной промышленности у одного и того же продукта могут быть 2 «стороны» разработки — секретная и несекретная.

Соответственно, возникают 2 отдельных производственных контура. В каждом есть свои данные, и их нужно где-то хранить. Чаще всего компании решают задачу в лоб: в каждый контур ставят отдельную систему хранения данных. Фактически речь идет о задвоении СХД, что сказывается на бюджете и эффективности самого предприятия. 

Антон Павленко: Да, у отрасли нет своего наработанного опыта, готовых вариантов по многим направлениям цифровизации. Что касается наиболее востребованных решений в отрасли, то это технологии, которые позволяют осуществлять сбор информации с разнообразных производственных элементов, сетевые решения и хранилища данных. При этом нужно четко понимать, что у промышленности есть свои ограничения — например, по организации сетей, в том числе обычного Wi-Fi. Завод — это сплошной металл, и он диктует свои правила. Интегратор должен уметь с этим работать, знать, какие ограничения накладывают те или иные особенности бизнеса.

Сейчас все стремятся реализовать схему, когда из разных АСУ ТП собираются типовые данные и стекаются в так называемое озеро данных (Data Lake). Data Lake — это хранилище и накопитель данных в их естественном формате, единая сущность из разнородной информации, которую в дальнейшем можно по-разному структурировать, нарезать, анализировать. В этом плане интеграторы могут предложить промышленникам упрощение и автоматизацию сбора первичной информации». 

Применение технологий искусственного интеллекта и больших данных (Big Data) в производстве — это возможность связать отдельные процессы в жизненный цикл, который контролируется не человеком, а автоматизированным бизнес-процессом».

Сергей Андронов: Первая категория проблем связана с тем, что в производстве есть устоявшиеся технологические процессы, прямо-таки губительные для ИТ-инфраструктуры. Химическое воздействие, температура — все это требует применения специфических ИТ-решений, отличающихся от офисных.

Вторая категория — проблемы с площадями. На производстве физически нет свободных площадей, поэтому нужно иметь в запасе нетривиальные решения, такие как размещение коммуникационного оборудования за пределами цехов.

Третья категория — необходимость обучать заказчика, в том числе на уровне проектирования и реализации инициативы. Сложно согласовывать проект, если у заказчика нет достаточного понимания происходящего, а значит, нужно передать ему определенные знания.

Антон Павленко: Автоматизация приводит к сокращению потребности в человеческом труде, из-за этого может возникать противостояние на местах. А любой масштабный проект обречен без поддержки руководства. При этом у крупных компаний нередко довольно низкий уровень централизации, поэтому вовлечение персонала и объяснение причин проекта — жизненно необходимые действия. 

Второй момент — желание самого руководства провести изменения. Любая достаточно серьезная автоматизация ведет к изменению бизнес-процессов, по­этому еще до начала проекта необходимо продумать, как максимально эффективно переформатировать их.

Андрей Янкин: Основные принципы, связанные с информационной безопасностью, не меняются с 1980-х годов. Меняются технологии, подходы, но базис обеспечения ИБ остается прежним.

Например, сейчас в разных секторах экономики в том или ином виде есть интернет вещей — IoT. И недавно все мы были свидетелями массовых заражений «умных устройств». Работать с ними сложнее, чем с обычными компьютерами, поэтому на них в принципе редко обновляется ПО и нет средств защиты. Или другая история: эпидемия WannaCry поразила технологические сегменты заметного числа компаний и привела к остановке производств. Дело в том, что на многих предприятиях массово используется ОС Windows старых версий, без обновлений. При этом специалисты компаний могут быть искренне уверены в том, что оборудование установлено в изолированных сегментах сети, хотя это совершенно не так. 

Резюмирую: сегодня передовые системы и автоматизация в промышленности сталкиваются с теми же проблемами, что были у традиционных компьютерных систем в 90-е годы. 

Еще со времен возникновения сетей и интернета принято вообще не заботиться об ИБ в момент создания технологии. Хочется быстрее вывести продукт на рынок, о безопасности не думают, пока не случится "первый пожар"».

Антон Павленко: Мне кажется, в России ИТ еще не вышли на пик хайп-цикла (в понимании Gartner) и не все умеют рассчитывать эффект от применения ИТ в тех или иных областях. Сейчас у российской промышленности удачная рыночная конъюнктура, поэтому нет насущной необходимости сокращать затраты и увеличивать прибыль за счет автоматизации. Так что каких-то завышенных ожиданий нет. Скорее, есть недопонимание.

Локально случаются ситуации, когда кто-то со стороны заказчика ожидает немедленной и мощной отдачи. Но внедрение ИТ-систем ведет к необходимости изменения многих бизнес-процессов. Можно поставить систему, а эффекта вообще не будет, и дело не в ней, а в отсутствии нужных изменений внутри компании.

Сергей Андронов: У нас бывают завышенные ожидания по поводу экономического эффекта от внедрения новых технологий. Есть новая волна молодого менеджмента с европейским образованием, воспитанного на западных успешных кейсах. Такие управленцы формируют высокие бизнес-требования, которые не всегда быстродостижимы в тяжелой промышленности. Представители старой школы более консервативны, у них завышенных ожиданий нет.

Владимир Молодых: XXI век — это век автоматизации, кастомизации, персонализированного производства и спроса. Конечно, производство арматуры  — не то производство, которое требует кастомизации, в то же время вряд ли арматура будет в принципе обладать очень высокой маржинальностью или являться товаром, обеспечивающим сильное конкурентное преимущество. Если же на 3D-принтере печатать какие-то другие, менее типовые товары и скорректировать под это бизнес-процессы, то компаниям однозначно понадобятся автоматизированные системы сбора заказов, прогнозирования, аналитики и др., а кроме того — промышленное оборудование, поддерживающее такую персонализацию.

Сергей Андронов: Сейчас в тяжелой промышленности действительно очень туго с персонализацией. Индустрия в целом настроена на очень ограниченное количество продуктов, которые выпускаются крупными партиями. Я думаю, что сегодня между конечным потребителем и производителем должен быть посредник, который и будет обеспечивать персонализацию. 

И если говорить об упомянутой арматуре, то на практическом уровне разговор, скорее, должен идти не столько о персонализации, сколько о точности определенных параметров. Однородность изделий в части плотности материала, процент брака и т.д. Вот здесь — в цифровизации технологичес­ких решений — и могут применяться ИТ: для повышения точности, качества и получения преимущества на рынке.

Антон Павленко: Есть проблема, которая, пожалуй, занимает первое место в рейтинге, — внедрение технологии без ориентации на конкретную проблематику. Пилотами чаще всего занимается ИТ-служба, и она может не понимать задачи, проблемы и потребности бизнеса. У нее есть желание использовать передовые решения, но нет видения, зачем это нужно.

Второй момент — это неэффективное использование ресурсов: своих и подрядчика-интегратора. От автоматизации в первую очередь выиграют компании, которые умеют правильно управлять ими. Если часть ресурсов отвлекается на малопонятные пилоты и внедрения с низкой эффективностью, отдача будет низкой. 

Промышленность готова выделять деньги на ИТ при понятном и прогнозируемом времени окупаемости. Но здесь нет сложившейся практики, опыта и референсов. Промышленность — очень узкосегментированный бизнес. В банках, например, популярны референсные модели, в промышленности же такой подход работает намного хуже. У каждого предприятия свои задачи, проблемы, рынки и клиенты.

Сергей Андронов: Реализация более-менее серьезных проектов в промышленности требует подробного обоснования. Для одной компании мы в свое время подготовили обширную концепцию, которая понятным языком описывала все плюсы и минусы от внедрения конкретных систем. В ней мы объясняли, что внедрение выведет бизнес на новый уровень в отношении точности изготовления продукции, уменьшения процента брака, сокращения объемов хранения запчастей и т.д.

Один из факторов сдерживания цифровизации — отсутствие подобной прозрачности и, соответственно, понимания со стороны заказчиков. Такие вещи необходимо проговаривать. И если они найдут поддержку, даже условная нехватка бюджета не будет иметь значения.

И еще один момент: реализацию серь­езных проектов может сдерживать, как это ни странно на первый взгляд, возможность достижения так называемых быстрых побед — quick wins. Это небольшие улучшения, которые оказывают заметное воздействие, при этом очень локально. Да, ими можно закрыть ощутимые пробелы, и эффект будет моментальным. Но с точки зрения долгосрочной концепции изменения ИТ-ландшафта, которая влияла бы на все производство и повышала эффективность, это имеет мало смысла.

Андрей Янкин: Еще один косвенный фактор сдерживания цифровизации, о котором часто забывают, связан с обеспечением информационной безопасности. Что сегодня происходит в части ИБ-угроз? Очень быстро расширяется площадь поверхности атак на корпоративные сети. Раньше этот сегмент было гораздо проще контролировать, у компаний была только проводная сеть в контролируемом перимет­ре и, может быть, Wi-Fi. Это все, что нуждалось в защите. 

Сейчас мы имеем огромное количество точек проникновения в корпоративную сеть. Можно провести аналогию с сервисом каршеринга, когда в каждом автомобиле есть точка входа в информационную систему компании, оказывающую эту услугу. Пользователи сервиса не верифицируются, никто не контролирует, кто именно садится в машину и что он пытается сделать с точкой входа. Подобное происходит и на предприятии: если раньше из корпоративной сети вовне выходили 10 IP-адресов, сейчас мы говорим о тысячах удаленных устройств. А с развитием промышленного IoT счет пойдет на миллионы.

IoT-устройства легко можно использовать для компрометации сети. IIoT (Industrial Internet of Things) — это датчики, счетчики, системы управления оборудованием. Они находятся в зоне ответственности производственных технологов, которые далеки от вопросов ИТ и ИБ. Их подходы не отвечают реалиям времени, а производители IoT-устройств не слишком стремятся им помогать. В ходе тестов, которые мы проводили на промышленных предприятиях, в двух случаях из трех нам удавалось проникнуть в технологическую сеть, которая считается изолированной.

Массовая цифровизация порождает проблемы подобного рода. Это ее побочный эффект — резкое повышение требований к информационной безопасности. Хотя, безусловно, проблема не в самой цифровизации, а в принятом подходе. Компании начинают заниматься безопаснос­тью, когда все «сгорело», когда проблемы уже возникли.

Как правило, о безопасности некому думать. Если у конечного пользователя работает оборудование — все хорошо. Вендору не поступают жалобы — ну и ладно. Нет стандартов, у производителей решений зачастую нет всех необходимых документов — все строится с нуля. По­этому на стратегических предприятиях, в оборонной промышленности вопросы защиты корпоративных данных, которые компаниям зачастую приходится решать самостоятельно, тоже могут играть роль сдерживающего фактора.

Владимир Молодых: На мой взгляд, цифровизацию в промышленности во многом сдерживает давно сформировавшийся механизм принятия решений, выделения бюджетов. Зачастую, даже если руководство поверило в необходимость ИТ, это не будет означать, что ИТ автоматически станут частью основных бизнес-процессов. Обычно бюджет на информатизацию формируется по остаточному принципу. Не существует отлаженных механизмов обсуждения, вовлечения ИТ-специалистов в планирование развития бизнеса.

Чтобы произошел сдвиг, у заказчиков должно сформироваться понимание того, как нужно менять бизнес-процессы, чтобы ИТ стали частью Индустрии 4.0 на конкретном предприятии.

Процесс для отрасли новый, и задача интеграторов, которые уже проходят или прошли этот путь с лидерами отрасли, получили опыт цифровизации в других сегментах рынка, — помочь промышленности перейти к Индустрии 4.0 максимально безболезненно, используя свои опыт, навыки, существующие решения. Интеграторы должны показать, что цифровизация нужна для создания новых продуктов и услуг, которые без нее не могут возникнуть в принципе. Один из ярких примеров — упомянутые ранее цифровые двойники, которые переводят процессы планирования, прогнозирования и моделирования на принципиально новый уровень. И одна из задач интеграторов — донести это видение до заказчиков.

Стоит отметить, что предыдущий этап информатизации сводился только к повышению эффективности и автоматизации того, что есть. Например, бумажные документы заменялись электронными. Основная суть перехода к индустрия 4.0 — создание продуктов, новых направлений бизнеса, о которых без ИТ вообще нельзя было помыслить».

Антон Павленко: Промышленность будет все больше уходить от привлечения людей на производство. Пока что, безусловно, качество работы мастера с тридцатилетним стажем заметно выше, чем у робота, действующего на основе алгоритмов машинного обучения. Но демографические факторы приведут к естественному снижению числа людей на производствах, а качество работы машин будет со временем расти. Кроме того, автоматизация позволит исключить ошибки, которые неизбежно совершают люди.

Снижение количества людей на предприятиях вызовет волну интереса к ИТ-аут­сорсингу. Функции модернизации, обслуживания и поддержки ИТ-инфраструктуры будут передаваться внешним компаниям, для которых это основная деятельность и у которых есть штат профильных специалистов с необходимыми опытом и навыками.

Есть и еще один аспект. Вероятно, это произойдет уже позже 2020 г. Большой прорыв случится, когда начнется автоматизация промышленных экосистем. Промышленность существует не в вакууме, это всегда экосистема: уголь добывается для доменной печи, где будет отлита сталь, из которой потом изготовят деталь. С появлением решений, которые позволят выстраивать автоматизированные производственные цепочки между предприятиями, начнется очередная промышленная революция.

Последний пункт — персонализация производства. Оно будет так или иначе затачиваться под конкретные заказы, потому что нужные компоненты будут доставляться намного быстрее. Сейчас штучное производство невыгодно и дорого, но я уверен, что ситуация изменится.

Сергей Андронов: Принципиально новые ИТ, такие как интернет, мобильная связь, вызывают глобальные скачки развития, которые создают базис для других отраслей. Соответственно, направление глобального прорыва стоит искать в том сегменте, развитие которого может принципиально поменять качество жизни людей, открыть новые возможности и простимулировать рост других сегментов. Мне кажется, что наиболее вероятным кандидатом здесь будет не промышленность, а здравоохранение.  По естес­твенным причинам это крайне востребованная область. Информационные технологии совершат революцию в тех сферах, которые сложно развивать в традиционном формате. В первую очередь это изучение человеческого мозга, зрения, нервной системы. Здесь существует целый пласт потенциального применения ИТ: моделирование нейронных систем, систем естественного управления протезами и др. Все это качественно поменяет медицину. 

Владимир Молодых: Я бы хотел отметить вот что: сейчас на слуху темы автоматизации производства, замены людей роботами на конвейерах, поддержки принятия решений или передачи решений машине. Но не менее значимые изменения грядут в таких процессах, как разработка и проектирование, тестирование изделий. Так, тестироваться может цифровая модель изделия. Для краш-теста не потребуется сажать куклу в настоящую машину и устраивать аварию. Чем дальше, тем больше задач проектирования низкого и среднего уровня будет переходить от человека к машине. И такое станет происходить в совершенно неожиданных областях. 

Также будет наращиваться эффективность IIoT, поскольку он жизненно необходим индустрии и представляет собой естественную реализацию развития ИТ, которая повысит эффективность производства. Будут, несомненно, использоваться алгоритмы машинного обучения, чтобы извлекать максимум пользы из собираемой внутри предприятия информации — для оптимизации бизнес-процессов и производственных циклов. Информационные технологии будут все больше отходить от поддерживающей роли, переходя в разряд основных инструментов ведения бизнеса.