Красной нитью через весь завод: как оцифровать груду металлолома

Сталепрокатный цех Абинского электрометаллургического завода заработал в 2010 г. Затем мы построили электросталеплавильный цех, кислородное производство и метизный цех (метиз — сокращ. от «металлические изделия». — прим. ред.). Пока был только прокатный цех, для обработки информации нам хватало обычного Excel, но с ростом завода увеличилось и количество производственных данных. Работать с ними в ручном режиме было нельзя.

Раньше металлурги настороженно относились к цифровизации. В разговоре с начальником метизного цеха как-то всплыла история: «У меня на прошлом заводе был айтишник, тоже этим занимался, — посадили». Чистые математики, не понимающие специфики бизнеса, приходят на производство, обещают золотые горы, а в итоге создают только дурную репутацию для цифровизации. В металлургии подобного негативного опыта особенно много.

Еще полтора года назад ИТ-инфраструктура завода была в плачевном состоянии. Например, сбор данных напоминал процесс пошива лоскутного одеяла. Мы начали приводить в порядок серверную архитектуру, железо и ПО, планируем решить эту задачу в ближайшие пять лет. Также перевели предприятие на систему 1С:ERP.

Мы убеждали топ-менеджмент в необходимости цифровизации. Самый очевидный аргумент — небольшие, но наглядные ИТ-победы. Например, уже упомянутое внедрение ERP-системы. Ни один менеджер не возьмется за такой проект, если ему дают 4 месяца, мы же справились за это время (кейс, кстати, претендовал на премию «Проект года» от 1С). Результат работы системы наглядно показал руководству, что ИТ-решения не просто окупаются, а приносят стабильную прибыль. В это же время я вышел на «Инфосистемы Джет». Правда, совсем по другому вопросу, но увидел в офисе баннер «ИТ в металлургии» и заинтересовался. Партнеры показали свои кейсы, и я сразу пошел с ними к руководству.

Наглядный пример Индустрии 4.0 — обновленный завод Harley-Davidson. После внедрения IIoT-решений они сократили производственный цикл с 21 дня до 6 часов. Но не стоит слепо копировать их подход, хотя бы из-за дороговизны используемых технологий. Со временем такие решения станут массовыми, а значит, более доступными.

Тяжело было решиться заплатить 5 млн рублей за аудит производственных площадок предприятия для поиска возможностей применения машинного обучения. Вдруг у нас все хорошо и проект не принесет ощутимой пользы? Но опасения были напрасны: команда компании «Инфосистемы Джет» определила наши слабые места и показала направления для развития — например, возможность оптимизировать расходы на производство стали за счет уменьшения расходов ферросплавов

Сложнее всего было найти подход к технологам и руководителям цехов. Они опасались, что после цифровой трансформации будут не нужны заводу. К тому же у людей с производства возникает отторжение, если вы разговариваете не на их языке. У нас есть специалист Иван Михайлович (я его Михалычем зову), он с компьютером «на вы». При этом он действительно классный эксперт, может по звуку ломающегося металла определить его состав. ML-команда «Инфосистемы Джет» нашла решение: они не пытались строить коммуникацию сами, а приезжали с металлургом, который общался с нашими специалистами.

Наш электросталеплавильный цех — место не для слабонервных. Представьте электродуговую сварку мощностью 120 МВт: 3 электрода опускаются в котел с металлоломом, зажигается дуга — и ты нутром чувствуешь, как происходит разрыв пространства. Из шихты, которая попадает в печь и красной нитью идет через весь завод, мы должны получить метиз (сплав) идеального качества. Цифровизировать этот процесс тяжело, двойника строить тоже, потому что данные постоянно плывут. Тем не менее мы делаем 400 марок стали на основе металлолома. Большую роль в этом играет культура металлургии, которая формировалась на протяжении всей истории завода.

Из-за высокого электромагнитного излучения в электросталеплавильном цехе жесткие диски в серверах просто рассыпались. Техники каждый день доставали убитые «винчестеры» и, не задумываясь, ставили новые, а умная система сама пересобирала RAID. Естественно, мы теряли большие деньги. Чтобы решить проблему, мы вынесли ИТ-оборудование из цеха в отдельную серверную.

Наш завод работает с металлоломом, и это проблема для data scientist. Нельзя точно сказать, что попадает к нам в печи. Пару раз на завод вообще привозили боевые снаряды — это всегда ЧП и остановка производства.

Работа с данными — поле, на котором можно зарабатывать. Не экономить, а именно зарабатывать. Сейчас мы собираем в 10 раз больше данных, чем год назад, и учимся получать из них выгоду.

У нас стоят датчики на всех участках производства. Только в сортопрокатном цехе их около 10 000, фактически это готовый цифровой двойник. При этом данные, поступающие с датчиков, «живут» 30 дней. Этого времени достаточно, чтобы разобрать инциденты и выделить тренды, но недостаточно для аналитики.

Создание цифрового двойника — вопрос ближайшего полугодия. С его появлением мы сможем не только собирать и анализировать информацию, но и моделировать производственные кейсы в разрезе предприятия. Пока что мы обращаемся к данным, только когда на производстве происходит инцидент.

В ИТ-сфере чувствуется кадровый голод, порой доходящий до анорексии. Нас тоже не обошла стороной проблема ИТ-кадров. Люди не готовы меняться, их пугает объем знаний, который требуется освоить достаточно быстро. Так что мы планируем открыть офис в Москве, чтобы набирать ИТ-специалистов, в основном разработчиков.

Реформировав ИТ-службу, мы за год снизили количество отказов оборудования в 10 раз. Вложения денег не понадобилось — достаточно было изменить ИТ-культуру.