«Цифровой спецназ» на фабриках и заводах. Как прошла конференция «ИТ в промышленности»
Использованию ИТ в промышленности посвятили вторую конференцию в серии деловых мероприятий осени TADVISER и CONFEROS. В ней приняли участие представители химической, металлургической и других отраслей экономики, а также вендоры. Вёл мероприятие Алексей Воронин.
Заказчики ИТ — о реализованных проектах и не только
Андрей Воронин, заместитель генерального директора - руководитель направления ИТ, «ПМХ-Инфотех», рассказал о разработке и внедрении двух продуктов: система «Электронная очередь» («ЭО») и решение для видеоаналитики «Качества лома и его чистота» («КЛИЧ»).
Оба продукта разработаны по заказу предприятий «Промсорт-Калуга» и «Промсорт-Урал», входящих в Промышленный Металлургический Холдинг (ПМХ). Основная цель разработок: автоматизация поставок, проверка качества лома — основного сырья для производства, которое закупается предприятиями на стороне. Спикер констатировал, что система «ЭО» сделала поставку лома автотранспортными предприятиями управляемой, об использовании искусственного интеллекта в продукте «КЛИЧ», представил интерфейсы продуктов.
Внедрение информационных систем обеспечило сокращение очередей на КПП и простоев техники на местах разгрузки лома, прозрачность процессов для логистов и производства, снижение ошибок ручного ввода и рисков несогласованности данных, а также повышение дисциплины поставок лома и производительности смены. Слоты часовые, 40 минут отводится на разгрузку, 20 минут – на оформление документов, пояснил спикер. Он подчеркнул, что система «ЭО» помогает, в том числе, и транспортным предприятиям, поставляющим лом, — в оптимизации использования транспорта.
Система «ЭО» установлена в облаке, «КЛИЧ» — на каждой из площадок заказчиков. Системы взаимодействуют между собой, а также с местными учетными решениями. На стороне заказчиков систем в настоящее время идет накопление статистики по объемам и типам поставляемого лома, набираются метрики по процессам разгрузки с целью выявления узких мест, оптимизации времени разгрузки, остатков на складе.
 | Система «ЭО» позволяет планировать свободные слоты под загрузку, — отметил Андрей Воронин. — Причем эти слоты определяются сотрудником автопредприятия, который может запланировать поставку на подходящий свободный временной слот с последующим информированием о каждом этапе разгрузки лома. И если машина не приехала в обозначенное время, поставщик тоже извещается и может начинать разбираться с ситуацией |  |
Иван Казарин, руководитель направления Data Science Operations, департамент технологий искусственного интеллекта, «РУСАЛ», подчеркнул, что искусственный интеллект (ИИ) становится драйвером системной цифровой трансформации промышленности и затем перешел к практике использования ИИ в Русале.
Ядро ИИ-инфраструктуры на предприятии образует корпоративная ИИ-платформа, позволяющая осуществлять управление окружениями, версионирование пайплайнов, данных и экспериментов дата-сайентистов.
Платформа реализована на облачных (Cloud Native) технологиях, что обеспечивает устойчивость к сбоям, масштабируемость и удобство в управлении и развертывании компонентов. Она работает с вычислительным облаком – кластером из 40 GPU NVIDIA A100 и облаком хранения. Это облако представляет собой распределенное объектное хранилище Apache Ozone объемом около 0,5 Пбайт, размещенное в инфраструктуре на площадке предприятия. Игорь Путин, Naumen: Цифровая трансформация невозможна без грамотного управления проектами и знаниями 
В числе прочего Иван Казарин отметил, что для всех объектов Русала введен показатель готовности к внедрению продуктов искусственного интеллекта, названный AI-Ready. Этот показатель учитывает наличие необходимых условий для сбора данных, сетевых каналов и интеграционных модулей для передачи данных, а также серверных мощностей для инференса моделей. Кроме того, есть и показатель оценки готовности команды дата-саентистов к разработке конкретного ИИ-продукта – DoR (Definition of Ready).
| | Интерес к технологиям ИИ вызван положительным эффектом от их применения на промышленных предприятиях, — констатировал Иван Казарин. — Это особенно актуально для металлургии и других отраслей, которые характеризуются высоким уровнем автоматизации, сложностью технологических процессов, высокой капиталоемкостью. Но разработка и внедрение эффективных продуктов на основе ИИ требуют соответствующей инфраструктуры, оборудования для сбора и хранения данных, процессов и команды. Отсюда следует, что искусственный интеллект становится драйвером системной цифровой трансформации | |
Кирилл Волтегирев, руководитель департамента цифровизации производства, Группа «Еврохим», сделал акцент на важной роли цифрового лидера в успехе цифровой трансформации.
Спикер выделил три роли цифрового лидера: создатель смысла, отвечающий на вопросы типа «зачем мы это делаем», архитектор среды, в которой талантливые люди добиваются результата, и главный вдохновитель команды, заряжающий ее участников на успех. Кирилл Волтегирев перечислил необходимые шаги на этапе запуска цифровой трансформации на уровне руководства: внедрение роли «главного трансформатора» (Chief Transformation Officer), «цифровое сафари» (посещение предприятий, где уже реализована цифровизация) и калибровка видения трансформации, внедрение портфельного подхода к инвестициям (когда в наличии разные проекты – те, что точно окупятся, проекты с высокой долей неопределенности по отдаче и др.), создание «цифрового совета». И на производственном уровне: «цифровая песочница» и делегированный бюджет, «мастерская болей», формирование «цифрового спецназа» на местах и «клуб директоров-инноваторов».
| | Главный вызов цифровой трансформации в промышленности не технологический, а культурный и управленческий, — считает Кирилл Волтегирев. — Когда нет постоянного лидерства на всех уровнях, проекты цифровизации теряют в темпах и в результатах. На производственном уровне важно менять ментальность с уровня исполнителя на уровень владельца | |
Тимур Махалин, начальник управления по клиентскому сервису, ОМК — одной из крупнейших металлургических компаний, занимающейся производством труб, вагонных колес, рессор, ремонтом железнодорожного состава — поделился опытом цифровизации.
Спикер рассказал о платформе «Корпоративные цифровые сервисы» (КЦС) – собственной разработке для быстрого создания и тестирования цифровых сервисов в таких сферах деятельности компании как инвестиции и капстроительство, персонал, закупки, сбыт и множество других. Тимур Махалин пояснил, что сначала бизнесу отдается кликабельный прототип сервиса, по результатам использования которого и принимается решение о его доработке, и затем он подробнее рассказал об одном из сервисов — кадровом.
Базовой целью кадрового сервиса было снижение текучки кадров, а основная задача в этом контексте – дать возможность сотрудникам ОМК возможность оперативно решать вопрос о дополнительной к основной работе подработке внутри компании (сверхурочно, при авариях и др.). Раньше эта процедура занимала длительное время, отметил Тимур Махалин. В результате внедрения цифрового сервиса на решение этой задачи у мастера уходит порядка 4 минут. За это время проверяется состояние здоровья сотрудника и ряд других характеристик общим числом в несколько сотен параметров на предмет, подходит ли сотрудник для выполнения определенной дополнительной работы. Система формирует список подходящих сотрудников для ее выполнения, выстраивает их в приоритетном порядке, делает рассылку по списку с указанием, сколько сотрудник заработает и когда именно он получит деньги. Это еще и мотивирует сотрудников развиваться в плане квалификации – можно записаться на курс обучения.
| | Мы построили собственную платформу КЦС, которая помогает быстро — в среднем за 42 дня, но порой и за неделю — собирать цифровые продукты и запускать их, — сказал Тимур Махалин. — При этом мы не тратим деньги на то, что не имеет положительную финансово-экономическую составляющую | |
Анжела Абдрашитова, владелец продукта, НЛМК, рассказала про интеллектуальное дозирование сырья в сталеплавильном производстве.
Для начала спикер представила слушателям сам сталеплавильный процесс. В конвертер засыпается лом, заливается чугун и затем идет продувка, во время которой уходят вредные примеси и получается чистая сталь, но с определенными колебаниями таких химических элементов как марганец. Из конвертера сталь попадает в сталеразливочный ковш, где в неё добавляются ферросплавы, и затем сталь отправляется на агрегаты выпечной обработки, где она получает свой окончательный химический состав.
Затем Анжела Абдрашитова перечислила основные расходы сталеплавильного производства: чугун (68%), лом (13%) и ферросплавы (5%). И далее спикер представила кейс оптимизации затрат на ферросплавы. Основная проблема: невозможность точно оценить химсостав сырья (чугуна и лома) для получения стали — традиционно это делают сами сталевары, на глазок, исходя из личного опыта. Вторая проблема – изменчивость цен на ферросплавы, а также химического состава самих ферросплавов. Третий негативный фактор – сталевары не способны фиксировать момент отдачи стали из конвертера в ковш, что тоже влияет на химсостав. В совокупности это приводит к нестабильности результата (объема стали на выходе процесса) и перерасходу сырья.
Сердце системы прогнозирования количества стали на выходе — ML-модель, для обучения которой потребовалось более 80 признаков. На базе этой модели был создан советчик сталевара, в том числе — с web-страницей, содержащей таблицу рекомендуемых диапазонов для каждого параметра сталеплавильного процесса. В цехах, непосредственно на конверторах, установлены промышленные мониторы, так что сталевары на рабочем месте могут их видеть. Кроме того, была разработана система мониторинга процесса выпуска металла из конвертера. В результате на 10% было сокращено количество пользовательских ошибок, связанных с неправильным выбором доступных материалов, достигнуты другие позитивные эффекты.
| | Мы работаем по принципу: нет эффекта – нет ИТ-проекта, — это рыночная реальность, — констатировала Анжела Абдрашитова. — Раньше мы могли прийти к руководству с простым обоснованием, что проект нужен сталеварам, он полезен производству, теперь этого недостаточно — необходимо давать экономическое обоснование | |
Ян Анисов, заместитель генерального директора по развитию производственной инфраструктуры и инновациям, «Москабельмет», обрисовал условия, в которых ведет бизнес кабельный завод: высокая стоимость материалов в структуре себестоимости продукции, большая конкуренция на рынке, позаказное производство, норма прибыли на уровне 2-3%.
Ян Анисов поделился опытом цифровизации различных бизнес-процессов. Так, на этапе конструкторско-технологической подготовки, спецификой которого является огромное количество видов продукции — десятки тысяч, цифровизация реализована на базе конструктора математических моделей «1С:КОМОД». Данное решение интегрировано в основную учетную систему. При помощи математического моделирования «1С:КОМОД» облегчает расчет конструктивных параметров производимой продукции, оценку расходов материалов, тепловых и энергетических ресурсов, расчёт параметров технологического процесса, сдельной зарплаты. Достигнутый от внедрения эффект: тем же количеством людей удалось увеличить долю проектной продукции с более высокой доходностью в 4,6 раза.
И далее Ян Анисов рассказал о цифровизации еще ряда бизнес-процессов, таких как оперативное управление производством на базе «1С:MES», оптимальная загрузка оборудования на основе системы оптимального планирования ASP Infinum, непрерывный визуальный контроль на базе «СОКОЛ Геометрия», представил достигнутые экономические эффекты. Так, внедрение ASP Infinum только в первом квартале сэкономило предприятию 23 млн. рублей. В целом предприятие из убыточного превратилось в успешную компанию с чистой прибылью 850 млн. рублей по итогам 2024 года.
| | К стратегии цифровизации мы подошли таким образом — выделили бизнес-процессы, представляющие собой «узкие горлышки» в плане продвижения заказов и всей производственной цепочки, и начали с них, — поделился опытом Ян Анисов. | |
Андрей Алексеев, главный эксперт Управления по проектной деятельности цифровизации, «Атомстройэкспорт», перечислил основные вызовы для инжинирингового дивизиона компании. Это рост количества международных проектов сооружения АЭС, необходимость перехода на конвейерную стройку, требование по выполнению EPC-контракта и обеспечение работы всех участников строительства АЭС в единой среде на всех этапах ее сооружения.
И далее спикер рассказал о двух системах, созданных на Naumen Project Ruler: система «Кусто» для автоматизации ИТ-сервисов и система «Наутилус» с целью комплексного управления ИТ-проектами. Проект «Кусто» успешно реализован, достигнуты положительные эффекты, но были и сложности. Например, потребовались значительные усилия для изменения устоявшихся процессов взаимодействия ИТ-специалистов с зарубежными площадками, приходилось учитывать повышенные требования к информационной безопасности системы и ее компонентов.
Второй проект находится на начальной стадии — до конца года планируется разработать и настроить систему, подготовиться к промышленной эксплуатации.
| | Система «Кусто» обеспечила учет всех работ, проводимых ИТ-специалистами на географически распределенных площадках, выявление нарушений при оказании услуг техподдержки, сбор обратной связи от пользователей, — оценил эффект от внедрения системы Андрей Алексеев. — Для руководителей ИТ-подразделений были введены такие показатели как соблюдение сроков выполнения заявок, претензии, количество низких оценок по итогам обращений пользователей | |
Наталья Скабо, менеджер проектов, Цифровое развитие и поддержка процессов продаж, логистики и закупок, «СИБУР ДИДЖИТАЛ», представила методологический доклад на тему, как защитить ИТ-проект у руководства.
Самым проблемным на этапе утверждения проекта руководством спикер считает вариант, когда руководству предлагается один вариант проекта, без возможности выбора. Во избежание этого, Наталья Скабо рекомендовала разбивать проект на модули, создав минимум три «комплектации»: базовую, премиальную, оптимальную.
И далее спикер дала еще несколько рекомендаций тем, кто идет защищать свой проект, в числе которых: важно говорить на языке того, кто утверждает проект.
| | Важно помнить, что большинство людей, а особенно руководство, любит, когда есть выбор, — поделилась опытом Наталья Скабо. | |
Использованию искусственного интеллекта при адаптации нового сотрудника посвятил свое выступление Валентин Каськов, директор по информационным технологиям, международный холдинг «Специальные системы и технологии».
Спикер напомнил о проблемах нового сотрудника на этапе вхождения в новые обязанности: сложность в усвоении большого объема знаний, их неверная интерпретация, боязнь показаться некомпетентным. В результате сотрудники замалчивают проблемы, не идут за советом к более опытному коллеге, тратят много времени на самостоятельный поиск информации. В целом это снижает эффективность их труда. Валентин Каськов обозначил такие преимущества ИИ-ассистента как безоценочность, понятная подача информации, способность выявлять противоречия, коллизии в документах. И затем докладчик подробнее остановился на преимуществах RAG-систем (Retrieval-Augmented Generation) — технологии, объединяющей языковую модель с базой знаний. Аномалии в ответа нейронных сетей могут быть, но их можно уменьшить посредством тюнинга.
В завершение спикер напомнил, что ИИ может эффективно использоваться не только при адаптации нового сотрудника, но для помощи линейным руководителям.
| | ИИ-ассистент в роли цифрового наставника дает возможность новому сотруднику не испытывать стресс от личных коммуникаций с коллегами-экспертами, — уверен Валентин Каськов. — Можно взять любую нейронную LLM, создать базу своих терминов и документов, обучить на ней нейронную сеть и сделать цифрового помощника. Этим можно сократить время адаптации нового сотрудника | |
Вендоры — о своих замечательных продуктах и удачных кейсах
Игорь Путин, руководитель развития продукта Naumen Project Ruler, обрисовал возможности решения, с помощью которого, по оценке спикера, можно совместить стратегическое управление портфелями и продуктовый подход к сквозной цифровизации.
Спикер напомнил о сложности управления проектами на крупных предприятиях, обусловленных масштабами, сложной инфраструктурой, длительностью проектов, высокой ценой ошибки. Чтобы не допустить разрывов в реализации проектов, необходимо гармонично сочетать стратегическое управление (верхнеуровневое планирование, инвестиционные циклы, соблюдение бюджетов и сроков) и продуктовый подход, предполагающий ценность для пользователя итерактивную разработку, гибкость и адаптивность. Обеспечить такое гармоничное сочетание, по оценке спикера, способен продукт Naumen Project Ruler, созданный на базе лоукод-платформы. Система предлагает единый контур управления — от стратегии до готового продукта. Данные хранятся в одном месте, каждому сотруднику компании – будь то генеральный директор, или владелец продукта — предлагаются свои метрики. Система гарантирует ускоренный вывод цифровых продуктов на рынок, повышение отдачи от инвестиций в проекты и продукты, снижение рисков как результат лучшего планирования. Сказанное спикер подтвердил кейсом, когда благодаря продукту NPR в крупной компании удалось ликвидировать разрывы в проектном управлении.
| | Стратегические инициативы часто не доходят до продуктовых команд, а продуктовые команды реализуют проекты, не вполне соответствующие курсу компании, в результате впустую тратится много сил, — сказал Игорь Путин.— Naumen Project Ruler позволяет скоординировать стратегию и продуктовые разработки, это идеальный инструмент для того, чтобы дирижировать цифровой трансформацией, поскольку в нем есть управление целями, ресурсами, затратами, инструментами цифровизации и все это в едином контуре | |
На автоматизации работы с документами в промышленности с использованием искусственного интеллекта остановился в докладе Андрей Малахов, ведущий менеджер по продажам, Content AI.
Спикер напомнил о большой продуктовой линейке вендора, включающей ПО для массовых пользователей, корпоративное ПО и инструменты для разработчиков. Он перечислил девять наиболее востребованных сценариев обработки входящих документов, начиная с оперативной обработки входящих документов, их классификации, обработки запросов от государственных ведомств (ФОИВ) и заканчивая выявлением противоречий в документах (например, нормативная документация и ГОСТы).
И затем спикер подробнее обрисовал возможности двух систем, ориентированных на корпоративного пользователя: Content Capture и Intelligent Search. Данные продукты всегда устанавливаются в периметре заказчика, подчеркнул он.
В завершение Андрей Малахов представил несколько кейсов. Так, в Северстали была реализована обработка первичной финансовой и бухгалтерской информации, что увеличило скорость обработки документов, снизило количество ошибок данных. Точность данных по итогам реализации проекта достигла 99,7%, скорость обработки документов возросла в три раза, снижены финансовые и юридические риски ввиду сокращения количества ошибок при переносе данных.
| | Система Content Capture, создающая единую корпоративную платформу для обработки документов всех форматов, выдерживает нагрузку в два миллиона документов сутки, — отметил Андрей Малахов. — Intelligent Search помогает создавать цифровые ассистенты на основе поисковых технологий и генеративного ИИ для автоматизации рутинных задач при работе с корпоративными документами | |
