Алексей Бережной - начальник управления сопровождения проектов развития промышленности АПР (агентства промышленного развития) Москвы - на конференции Forum Digital Industry 2021 представил результаты опроса производителей. Список главных проблем можно разделить на две части: кадровые проблемы и проблемы осведомленности.

Кадровые проблемы:

• отсутствие нужного количества консультантов по цифровой трансформации;
• низкий уровень компетенций по внедрению цифровых технологий у сотрудников предприятий;

Проблемы осведомлённости:

• низкая осведомленность о мерах господдержки цифровой трансформации;
• а также отсутствие информации о доступных и надежных цифровых технологиях;

Цифровая зрелость в промышленности

Исследование BCG, опубликованное в феврале 2021 года, показало, что уровень цифровой зрелости горнодобывающей и металлургической отрасли в мире отстает от схожих секторов на 30–40%. Но некоторым компаниям получается  добиться весомого  прогресса с помощью цифровых технологий. Например, увеличить объемы добычи на 10–20%, повысить производительность служб снабжения на 50%, сократить выбросы вредных веществ на 15–30%.

Разберем конкретные кейсы

«Норникель»

Автопилот
У технолога, отвечающего за определенную часть производственного процесса, появилась кнопка «автопилот». Работник нажимает ее, и система начинает контролировать часть технологического процесса самостоятельно. При этом сотрудник может вмешаться, не выключая систему. Систему внедрили в 2020 -ом году.

Системы машинного зрения
Это видеокамера, которая в лайв режиме может отслеживать, например, размер руды и многое другое. Такая инновация помогает управлять производственным процессом.

Моделирование поведения пород в мельницах
Человек не может заглянуть внутрь  мельниц, поэтому необходимо смоделировать процесс того, как руда ведет себя внутри мельниц. «Норникель» планирует внедрить технологию в ближайшем будущем.

«Северсталь»

Среди наиболее востребованных цифровых решений — автоматизация принятия решений на основе данных и предыдущего опыта управления процессом.

«Это своего рода «оцифрованное» мнение эксперта — оператора, который контролировал агрегат ранее. Для реализации проектов мы подбираем участки, где сейчас решение принимается человеком, при этом есть достаточное количество данных, чтобы доверить процесс машинному интеллекту», — объясняют  в Северстале.

Еще одним интересным решением стала система на основе ИИ-технологии reinforcement learning (глубокого обучения с подкреплением). Технология помогла повысить производительность одного их агрегатов на 6,5%. Это примерно 100.000 тонн дополнительного металла в год.

В «Северстали» рассказывают, что за последние несколько лет компания увеличила долю отечественного ПО на ключевых предприятиях, делая акцент на инженерных, конструкторских, оптимизационных решениях.

«Мы надеемся, что интеллектуального потенциала у российского бизнеса будет достаточно для того, чтобы обеспечивать поддержку процессов и избежать технологического отставания в будущем», — комментируют представители компании.