Интервью TAdviser: CDO «Сибура» Алексей Агапкин - о роботах, IoT, аналитике и других технологиях на пути к цифровой химии

Алексей Агапкин: Здесь нужно провести черту между цифровизацией и цифровой трансформацией. Цифровизация – это использование в компании цифровых инструментов, которые приводят к экономическим эффектам, повышению производительности труда, может быть, даже к появлению новых профессий, операционным улучшениям. А цифровая трансформация – это изменение бизнес-моделей: когда мы начинаем по-другому зарабатывать деньги, перестраивать внутренние процессы с использованием цифровых инструментов.

Разница между «цифрой» и автоматизацией, информатизацией также в определениях. Автоматизация – это база, процесс, которому десятки лет. Без нее цифровые решения просто невозможно внедрить. Цифровизация пришла, когда ряд ключевых технологий одновременно показали зрелость. Это логическое продолжение развития технологий.

В цифровой трансформации большая роль отводится культуре. Цифровая культура подразумевает динамичность, гибкие методологии. Нефтехимическая отрасль – это достаточно консервативная производственная среда, при этом наша корпоративная культура всегда была нацелена на постоянное развитие. На этой базе можно внедрять изменения, которых требуют инновации и цифровая химия. В «Сибуре» мы стараемся обеспечить максимальную вовлеченность сотрудников в изменения. Пилотные цифровые инициативы делаются по гибким методологиям – дизайн-сессии, сбор пользовательских историй, плотное взаимодействие digital-команды и заказчиков, регулярная обратная связь.

Алексей Агапкин: Не существует единого, общего определения «цифрового предприятия». Я могу рассказать об этапах, которые мы проходили, и о ближайших планах. В 2017 году мы пробовали новые технологии на разных площадках, подогревали интерес к ним в компании. Под лидерством ИТ совместно с другими подразделениями протестировали множество технологий: дроны, техническое зрение, продвинутая аналитика. Получили ряд ощутимых результатов и доказательства, что с этими технологиями можно дальше работать. Например, дроны летают над Амурским ГПЗ и сообщают, сколько земляных работ было проведено и в нужную ли сторону вырыли траншею. То же касается советчиков в продвинутой аналитике: мы поняли, что способны выгрузить из MES-системы данные и создать на их основе подсказчиков, облегчающих работу операторов.

При этом, даже чтобы заказывать работы по разработке и внедрению подобных решений на стороне, нужна квалификация – компетенции заказчика очень важны. Мы приглашали сторонние компании по обработке больших данных. Получали результаты вроде «модель работает, но необходима постоянная поддержка от компании-поставщика». Или – модель работает, но для нее надо купить дорогостоящий софт. Или – модель работает, но математические зависимости внутри нее непонятные при ближайшем анализе. В итоге в 2018 году мы стали нарабатывать собственные компетенции как заказчик, реализуя собственные проекты.Витрина данных НОТА ВИЗОР для налогового мониторинга

Мы наняли достаточное количество специалистов по продвинутой аналитике, которые разработали собственные продукты внутри компании и сформировали корпоративный стандарт. В соответствии с ним работают наши аналитики и будут работать наши подрядчики.

За 2018 год мы разработали ряд инструментов, которые являются понятными для компании, и провели их тестирование. В основном на пилотных предприятиях – Тобольск и Кстово. Теперь мы готовы к тому, чтобы шире внедрять их на разных предприятиях.

Алексей Агапкин: В области производства есть три технологических направления и, соответственно, три вида продуктов: продвинутая аналитика, решения для оптимизации процессов с помощью мобильных приложений, например, ТОИР, и в области индустрии 4.0 – IoT, дополненная реальность. В каждом из направлений есть несколько решений, которые планируем внедрять в рамках всей компании.

В области мобильных приложений это, например, приложение для мобильных обходов. Оно поможет избавиться от кипы бумажных журналов, необходимости долго искать информацию о работе предыдущих смен, позволяет оперативно собирать данные об оборудовании вблизи установок, показывает инструктаж по технике безопасности, позволяет оперативно общаться с начальником смены, сообщать о дефектах с помощью фото-, видеофиксации.

Еще одно приложение – для получения цифрового наряда-допуска – уже сейчас обладает широким функционалом: предлагает выбрать параметры работ, зафиксировать схемы объекта, подтянуть мероприятия и возможные риски, выбрать ответственных, удалённо согласовать допуски с мобильного устройства. Формирование допуска с помощью приложения вместо 3-4 часов занимает несколько минут.

Есть также задачи в области логистики, которые нужно решать. Здесь у нас разработан большой продукт – цифровой двойник железнодорожной логистики, который запускается в промышленную эксплуатацию. Он должен обеспечить снижение расходов на ремонты, сокращение избыточной численности подвижного состава за счет цифровизации управления отгрузками и планирования операций, управления доступным парком вагонов, управления ремонтами подвижного состава. Это три набора инструментов. Один из них уже запущен в промышленную эксплуатацию, остальные два в стадии опытной эксплуатации. И, наверное, разработка подобных продуктов не заканчивается никогда, улучшения разрабатываются постоянно.

Алексей Агапкин: На подходе большое количество советчиков по направлению продвинутая аналитика. В этой области у нас порядка 15 проектов. Одна из знаковых историй здесь – использование цифрового решения для прогнозирования цен и котировок для наших продуктов. Например, для двух продуктов мы разработали прогнозную модель, позволяющую быстрее и точнее, с вовлечением большего числа источников информации получать прогнозы цен. В следующем году это планируется распространить на другие продукты.

Еще одна перспективная тема – предиктивное обслуживание оборудования. Например, для экструдера на производстве полипропилена мы создали соответствующую модель, которая в 85% случаев угадывает, что оборудование скоро остановится, и нужно предпринять какие-то меры. За счет этого мы сократили остановки экструдера: в 2017 году их было 19, после запуска модели – ни одной. Теперь мы создаем платформенное решение на базе стандартного продукта и удаленный центр диагностики.

Из проектов, запущенных недавно – развертывание системы RTO (Real Time Optimization) на базе вендорского решения, которое требует большой настройки. Она объединит в себе три больших класса задач. В частности – кинетические модели, которые всегда были сильны в нефтехимии, использование данных по управлению цепочками поставок, и третье – умное моделирование и передача управляющего сигнала для системы APC. Это автопилот, который проводит диагностику оборудования в режиме онлайн, учитывая цены на продукты и нужные нам объемы производства. Таким образом, он управляет клапанами, задвижками, двигателями предприятия.

Это большой проект, нацеленный на снижение числа ошибок, повышение безлюдности производства, производительности труда. Он тоже должен начаться в 2019 году.

Алексей Агапкин: У нас роботы тестируются, к примеру, для растарки сырья. На химических предприятиях задача повышения эффективности процесса растарки была всегда: продукция поступает в мешках, их открытие и пересыпание содержимого занимало много времени. При этом 5-7 лет назад роботы, которые могли бы заменить людей в этой работе, не окупались. Но со временем техника дешевеет и совершенствуется, такие кейсы становятся окупаемыми и, как следствие, более интересными.

Для других процессов, думаю, нет решения, где можно было бы роботизировать всю цепочку. Однако роботы могут встраиваться в процессы. У нас были лабораторные эксперименты с роботами. На площадку вендора – поставщика роботов отвезли наше измерительное оборудование для испытания механических свойств полимеров, которое всегда обслуживалось людьми. Это процесс, где лаборант готовит материал для испытаний, наблюдает, следит, производит замеры, записывает данные в журнал. Все эти процедуры может делать робот. Мы попробовали, и у нас получилось. Теперь стоит задача купить промышленную партию этих роботов.

У нас давно используются роботы-укладчики готовой продукции на каучуковых заводах, они требуют апгрейда. Например, мы использовали техническое зрение и теперь они могут определять, какой продукт они укладывают, и на одну линию можно запускать не один, как обычно, а два типа продуктов.

Алексей Агапкин: В тот же бюджет уложиться нельзя. Эксперименты, расширение штата, покупка новых решений, услуги интегратора – все это требует денег. Я не могу называть абсолютные цифры, но бюджет 2018 года не так велик, хотя и увеличился по сравнению с прошлым годом. Он включает затраты на проектные команды, которые мы набрали для экспериментов.

У нас около 80-100 человек разработчиков, программистов, и порядка 30 человек на предприятиях. Еще есть новое подразделение по управлению корпоративными данными. Оно собирает и готовит к использованию данные, предоставляет вычислительные структуры. В общей сложности у нас порядка 150 человек, которых мы наняли в течение года.

Алексей Агапкин: Непосредственно ИТ занимают в бюджете небольшую часть. Но мы технологическая компания, у нас огромные заводы, где операционная часть является фокусом наших усилий. Есть несколько рычагов, за счет которых цифровизация должна работать. Разные эксперты склоняются к оценке, что в нашей отрасли 10% EBITDA в этом плане – это хорошая цифра, к которой надо стремиться. И основная часть этой истории достигается за счет операционных улучшений, в том числе за счет технологий. Чем больше инструментов, тем больше расходы на поддержку. Не думаю, что и здесь расходы на ИТ или на «цифру» у нас сократятся.

Алексей Агапкин: Мы всегда скрупулезно изучали и сравнивали друг друга по операционным показателям, изучали причины различий в них. Более того, мы изучаем опыт коллег по рынку, участвуем в референс-визитах, с помощью вендоров. Изучив опыт зарубежных компаний, мы поняли, что все движутся в одну сторону, поэтому, конечно, мы заимствовали какой-то их опыт. Конвергенция технологий в нефтехимии еще не достигнута, но, если спросить, например, банкиров, которые начали эту историю 3-5 лет назад, они скажут, что набор решений, технологический стек у всех одинаковый.