Система мониторинга промышленного оборудования «Диспетчер» от ГК «Цифра» получила масштабное внедрение на предприятиях «Атомэнергомаша» – машиностроительного дивизиона «Росатома». Реализация проекта заложила фундамент для развития цифрового производства и повышения его управляемости. О проекте рассказывает Сергей Бондаренко, заместитель генерального директора АО «Атомэнергомаш» и номинант на премию Data Award.
— Каковы были предпосылки реализации проекта?
Машиностроительный дивизион «Атомэнергомаш» уже на заре цифровизации промышленности России – в 2010-ые годы – начал проявлять интерес к системам контроля эффективности работы производственных активов, а именно дорогостоящего промышленного оборудования. Мы пробовали внедрять различные решения на нескольких единицах оборудования, в том числе от Siemens и OMATIVE. Локальные внедрения первых цифровых технологий давали необходимую информацию, но при этом требовалась ручная обработка данных и отсутствовала консолидация. К началу 2020-х уже было понятно, что для производства нужны инструменты автоматизации, и не только локальные.
Мы стали смотреть на российские решения, которые бы обеспечили синергию всех активов с возможностью управления от Корпорации и связку с планом производства, технологией выполнения, логистическими цепочками и отказоустойчивостью оборудования. Два с половиной года назад совместно с фондом «Сколково» мы решили принять участие в пилотном проекте федеральной программы по внедрению отечественных аппаратно-программных комплексов при софинансировании государства. Это предложение удачно совпало с комплексной программой цифровизации, которую проводит «Атомэнергомаш». Наши предприятия протестировали технологию, сравнили «Диспетчер» от ГК «Цифра» с другими АИС по удобству, функционалу и возможностям, и согласились, что эта система полностью соответствует нашим запросам.
— Какие были поставлены цели, чего хотели достичь?
Предприятиям «Атомэнергомаша» требовалось обеспечить контроль работы основного технологического оборудования в режиме реального времени. Для этого на наших станках были установлены специальные блоки и датчики, непрерывно снимающие показания с оборудования. Данные, собранные со всех производственных площадок, позволяют анализировать производительность и загруженность станков, точно планировать производство, устранять причины простоев, получать оповещения о внештатных ситуациях и оперативно реагировать на них. Если смотреть шире, то теперь у нас есть вся информация о статусе работы станков, чтобы своевременно принимать и корректировать управленческие решения для повышения эффективности, а также гарантировать высокий уровень координации между площадками.
Растущий портфель заказов предприятий «Атомэнергомаша» потребовал высокоточного управления загрузкой оборудования, находящегося на критически важном пути производства. Для этого был инициирован данный проект. Используя данные из системы мониторинга, можно определить время полезной работы станка, оценить доступные резервы, а также в целом управлять производством и повышать его эффективность.
— Какие решения были использованы?
Для реализации проекта использовался комплекс ИТ-продуктов «Диспетчер». «Диспетчер MDC» – крупнейшая в России система мониторинга работы промышленного оборудования и производственного персонала на предприятии. Мы выбрали этот продукт, потому что он полностью соответствует концепции импортонезависимости – программное обеспечение и вся аппаратная часть произведены в Российской Федерации компанией «Цифра». При этом уровень отечественной разработки полностью соответствует потребностям современных производств. В ходе внедрения разработчики модифицировали «Диспетчер» под запросы предприятий дивизиона, так что в итоге его стали называть системой мониторинга производственного оборудования — СМПО.
— Что было сделано в рамках проекта?
К мониторингу были подключены более 400 станков на семи производственных площадках «Атомэнергомаша».В связи с высокой значимостью проект вошел в число приоритетных и был реализован вместо запланированных двух лет за один год.
«Диспетчер» запустили в пяти российских городах: на производственных площадках «ЗиО-Подольск» и «Гидропресс» в Подольске, «Атоммаш» и «Атомтрубопроводмонтаж» в Волгодонске, на предприятии «Петрозаводскмаш» в Петрозаводске, а также в «Опытном конструкторском бюро машиностроения имени И. И. Африкантова» в Нижнем Новгороде и «Центральном конструкторском бюро машиностроения» в Санкт-Петербурге.
— Какие результаты достигнуты?
Раньше данные о загрузке, выработке и простоях оборудования были субъективными, так как замеры производились нашими специалистами вручную на каждом участке. Теперь на подключенных к системе предприятиях еженедельно автоматически формируются отчеты по каждому цеху, станку и сотруднику. В них обозначены все ключевые показатели работы, а у простоев зафиксированы причины и время. Дополнительно в цехах установлены мониторы, где в реальном времени транслируется ключевая информация о состоянии оборудования. После внедрения СМПО вся цепочка работ стала прозрачной.
Если говорить о цифрах, мы увеличили производственную загрузку ключевого оборудования на 7%. А вот, например, на участке обработки деталей из силицированного графита на ЦКБМ, загрузка возросла с 40 до 67%.
При этом общий важный результат – создание фундамента для цифрового производства, повышение его управляемости. Еще один косвенный эффект – формирование культуры открытости, ведь теперь все прозрачно и у рабочих нет возможности скрывать факты рабочего процесса, а значит они вынуждены вовлекаться в оптимизацию производственной деятельности.
— А если говорить о финансовых результатах?
Оценки осторожные, прямой эффект оценить сложно, так как СМПО лишь оперативно формирует объективную информацию. Без своевременного реагирования персонала, без эффективного решения выявленных проблем эффектов бы не было. В Росатоме на высоком уровне зрелости функционирует производственная система – ПСР. Вот совокупность этих инструментов в части загрузки станочного парка в 2022 году принесла нам более 80 млн руб.
— Были ли в результате анализа данных об оборудовании сделаны какие-то неожиданные открытия?
Неожиданных открытий не было. Были выявлены на ряде площадок так называемые «узкие места», а также определены их причины. Сама суть внедренной системы не в открытии «неожиданностей», а в правильном применении полученных данных и повышении эффективности работы всех производственных переделов на всех площадках.
— Что было самым сложным в ходе проекта?
«Атомэнергомаш» имеет высокопроизводительное сложное оборудование, выполняющее важные стратегические заказы. Одним из вызовов в ходе проекта было согласование графика отключения производственного оборудования для его адаптации и подключения к комплексу «Диспетчер».
Вызов для поставщика – масштабность проекта, реализованного в короткие сроки. Проект охватывал сразу несколько производственных площадок, на которых параллельно велась работа команд внедрения.
— Каково значение проекта для бизнеса компании?
Достигнуто несколько важных целей. В первую очередь, это точное управление загрузкой оборудования, стоящего на критическом пути производства. Кроме того, важна интеграция данных, собираемых со станочного оборудования, и переход к безбумажному сквозному производственному планированию. Это позволило повысить производительность труда и упростить процедуру выявления возможных производственных проблем.
Еще один аспект – мы научились использовать данные СМПО для принятия инвестиционных решений. Сейчас ни один инвестиционный проект не открывается, пока на основании данных СМПО не доказано, что все действующие станки задействованы максимально.
Наконец, можно отметить рост культуры производства и обеспечение технологического суверенитета.
— В каком направлении будет развиваться система, внедренная на «Атомэнергомаше»?
Безусловно, останавливаться на первом этапе мы не планируем. Мы видим эффекты от СМПО, и эти эффекты постоянны. Будем расширять количество подключенного оборудования. В этом году мы запускаем проект по формированию методологии использовании данных СМПО в задачах повышения эффективности, уточняем и совершенствуем динамическую отчетность. Далее, в наших планах связать систему с данными видеоаналитики, позиционирования персонала и интегрировать в систему оптимизатор планирования производства. Это позволит объединить данные о работе станков с данными о работе операторов и автоматизировать принятие управленческих решений.