Новости

В «ЕвроХиме» действует стратегия цифровизации производства до 2026 года. Ключевой приоритет отдан проектам, направленным на увеличение производительности и эффективности предприятий, повышение прозрачности и управляемости процессов, а также на минимизацию человеческого фактора и связанные с ним ошибки и повышение промышленной безопасности. Пилотными площадками стали НАК «Азот» и Ковдорский ГОК. Эффект от применения платформенных подходов оценен в уменьшении длительности реализации цифровых проектов на 40% и трудозатрат на 20%, что составляет от 0,8 до 1,5 млрд руб. ежегодно.

В компании понимают цифровую платформу как набор системных и прикладных сервисов, а также инструментов для их конфигурирования и разработки, позволяющий ускорить процесс внедрения новых приложений и использовать комплексный подход к цифровизации.

Создание цифровой промышленной платформы позволит предприятиям оптимизировать затраты, снизить расходные нормы, повысить производительность и коэффициент извлечения, сократить простои оборудования, снизить удельный расход энергоресурсов. Согласно исследованиям консалтинговых компаний, системы управления производством и современные цифровые продукты позволяют повысить на 0,5-2% эффективность предприятий без значительных капитальных затрат. При этом внедрение различных цифровых сервисов позволяет локально снижать издержки и повышать эффективность на 5-10%. Внедрение платформы даст производственным площадкам возможность развиваться в сторону увеличения объемов обработки информации, глубокого анализа и прогнозирования и как следствие повышение эффективности и надежности производства.

Для внедрения производственных информационных систем и цифровых продуктов предполагается применение платформенного подхода, который уже хорошо себя зарекомендовал в крупных российских компаниях. Срок реализации всех проектов, запланированных на базе платформы – 2025 год.

«Упаковочные системы» завершили два параллельных проекта по импортозамещению зарубежного программного обеспечения. По их результатам на производстве предприятия была внедрена отечественная система управления автоматизированными рабочими местами и оборудованием LEAD MES, а склад при производстве автоматизирован на LEAD WMS. Для компании, которая является важным элементом продовольственной безопасности страны, требовалось как можно скорее локализовать ПО для стабильной работы фабрики.

Чтобы уложиться в сжатые временные рамки, проекты декомпозировали на части, организовав работу в несколько «каскадов» по методике LogistiX. Сложность проекта заключалась в том, что на момент его старта отсутствовала техническая документация, описывающая структуры обмена данными с оборудованием. Таким образом, потребовалось восстановить логику работы оборудования и в тесном взаимодействии команд сформировать с нуля целостную картину бизнес-процессов производственного цикла.

В ряде случаев пришлось оптимизировать технологию, предусмотрев для нее соответствующие инструменты и решения. Так, было автоматизировано выполнение производственных заказов на всех участках и этапах производственного цикла – от переработки сырья до получения готовой продукции, проведена интеграция с технологическим оборудованием производственной линии.

Одновременно с этим LogistiX автоматизировала склад сырья и готовой продукции при производстве площадью 7,2 тыс. кв. м, внедрив систему LEAD WMS. В ходе проекта была обеспечена интеграция решения с ERP и автоматизированы ключевые контуры работы склада: реализована полностью автоматизированная приемка с производства, внедрены умные алгоритмы штабельного хранения рулонов бумаги и палет, автоматизированы процессы инвентаризации и внутрискладских перемещений.

В Координационном центре организована единая точка доступа к более чем 100 тыс. документов, загруженных в различные внутренние системы. Реализация проекта на основе решения Naumen Enterprise Search заняла меньше шести месяцев.

Благодаря используемым технологиям анализа данных и обработки языка — дистрибутивной семантике и алгоритмам машинного обучения, пользователям доступен «умный» поиск. Система строит связи между файлами, пользователями, проектами или инцидентами для быстрого обнаружения нужных документов. В ней также предусмотрена персонализация поисковой выдачи: решение учитывает историю просмотров, благодаря чему пользователи получают более точные результаты.

Реализованная модель концептов, включающая общеупотребимую лексику, термины и синонимы, позволяет системе уточнять запросы и тем самым облегчать пользователям поиск документа даже в незнакомой предметной области. Поскольку решение поддерживает извлечение контента из большинства современных форматов файлов, в том числе графических изображений без текстового слоя, пользователи по запросу могут находить даже нетекстовые документы, например, сканы.

Грузовики Globaltruck будут выполнять перевозки в беспилотном режиме. При этом в соответствии с установленными требованиями в кабине автомобиля будет находиться водитель-испытатель для контроля безопасности поездки.

В ходе проекта проделана большая работа: разработаны и сертифицированы прототипы беспилотных грузовиков, создана высокоточная цифровая карта трассы М-11, протестированы тягачи по действующим маршрутам Globaltruck. Далее планируется масштабирование этого проекта.

Как отмечает Илья Дмитриев, председатель совета директоров «Глобалтрак Менеджмент», реализация проекта позволит оценить экономическую эффективность автономных технологий. Кроме того, данные, получаемые от «умных» систем автомобилей, будут полезны для развития цифровых логистических платформ, оптимизации взаимодействия грузовладельцев и перевозчиков, развития инфраструктуры и улучшения клиентского опыта в целом.

Основной задачей, поставленной «Абрау-Дюрсо», было создание системы более точного прогнозирования продаж при годовом бизнес-планировании, а также краткосрочного планирования на 10 недель для понимания конкретного цикла производства. Использование ИИ позволило компании перейти от базовых инструментов прогнозирования к более продвинутому подходу, который позволяет учесть все факторы и составить комплексную картину ожидаемого спроса на продукцию.

Реализованный с помощью «Сбер Бизнес Софт» проект — часть комплексной стратегии «Абрау-Дюрсо» по внедрению технологий ИИ для прогнозирования и оптимизации бизнес-процессов и повышения эффективности бизнеса в целом. На первом этапе реализована предиктивная аналитика спроса для выделенной товарной группы на основании внутренних данных компании.

В рамках второго этапа предполагается построение дополнительных моделей, в покрытие которых войдет весь ассортимент компании. На третьем этапе планируется увеличить количество используемых при прогнозе факторов: модель будет учитывать агрегированные и обезличенные данные по поведению покупателей, сведения о динамике рынка в целом и другие параметры. Это позволит бизнесу оптимизировать свои процессы и точно рассчитывать загруженность производства, планировать объем поставок сырья, оптимизировать логистику и снижать издержки.

До старта проекта в «Ингосстрах-Инвестиции» использовались разрозненные решения для сбора и учета данных о клиентах. Это заметно осложняло и замедляло работу, создавало дополнительные риски и отрицательно сказывалось на уровне сервиса. В процессе внедрения использовались готовые инструменты BPMSoft для управления маркетингом, продажами и услугами. Также на базе low-code платформы BPMSoft была развернута внутренняя ITSM.

CRM-система позволяет автоматизировать ключевые процессы омниканального взаимодействия с клиентами. В ней собирается вся история коммуникаций от первого касания и до обращения в поддержку, формируется цифровой профиль 360 градусов. На основе собранной и структурированной информации специалисты компании быстрее обрабатывают и эффективнее маршрутизируют обращения, планируют и оптимизируют ресурсы, централизованно контролируют качество услуг. В CRM сохраняются данные обо всех этапах предоставления сервисов, настроена прозрачная и удобная аналитика и отчетность.

Перевозки автономными грузовыми машинами компании Evocargo запущены в распределительном центре Wildberries в Электростали Московской области. Передвижение осуществляется по заданному маршруту, который определяет инженер-оператор, на время теста его протяженность составляет 2,5 км. Машина самостоятельно перемещает заранее погруженные в нее товары между различными блоками логоцентра компании, где происходит их дальнейшая обработка и сортировка.

По оценкам Wildberries, на первом этапе скорость перемещения товаров с помощью машины на складе может вырасти до двух раз, что в дальнейшем позволит увеличить и скорость доставки заказов до покупателей. Ежедневно электромобиль перевозит более 50 тыс. единиц товаров – не только одежду, товары для дома, электронику, но и крупногабаритные вещи. Общая грузоподъемность машины достигает 2 тонн.

Безопасность перевозок и навигация обеспечивается специальными высокочувствительными световыми и звуковыми датчиками, спутниковой навигацией, видеокамерами. Также на случай экстренной остановки грузовик дополнительно контролируется оператором – один специалист может отслеживать работу до 10 автономных машин одновременно. Автономный транспорт работает без использования горючего топлива, заряжается от электричества и является экологически чистым.

После завершения этапа тестирования автопарк электромобилей может быть расширен для перевозки грузов между несколькими логистическими центрами Wildberries.

Цифровой помощник позволил Big City автоматизировать коммуникацию с потенциальными покупателями квартир и сократить расходы на реактивацию клиентской базы более чем в 10 раз. Кроме того, голосовой робот повысил конверсию, увеличил количество повторных обращений и снизил их стоимость.

На рынке недвижимости стоимость заявки составляет от 1 тыс. руб. и выше, а с помощью цифрового сервиса ее удалось снизить до 63 руб., и теперь привлечение одного потенциального клиента с помощью голосового робота обходится компании в 15 раз дешевле.

Робот обзванивает клиентов агентства в Москве, озвучивает предложения голосом директора агентства, ведет диалог максимально естественно, распознает реплики абонентов, логически обрабатывает их и на основе ответов формирует отчет в личном кабинете. В случае, если человек проявляет заинтересованность в покупке недвижимости, ему перезванивает менеджер.

Проект, реализуемый «Россети Сибирь», предусматривает внедрение платформы EnergyTool для поиска коммерческих потерь в электросетях с геоаналитикой. Платформа позволяет быстро и своевременно обнаружить приборы учета, передающие заниженные показания и выявить конкретные участки сети, на которых происходит хищение при помощи технологий больших данных и искусственного интеллекта.

Статистическая модель платформы EnergyTool анализирует энергопотребление абонентов на основе загруженных данных счетчиков и автоматизированных систем учета электроэнергии (АСКУЭ) и выделяет характерные признаки хищений. Предположительные участки, где происходят хищения, отображаются на карте в интерфейсе, удобном для планирования выездов бригад.

Аналогичный проект по поиску потерь в электросетях реализуется с 2020 года в «Башкирэнерго». В результате тестирований на электросетях Уфимских городских электрических сетей были выявлены следы взлома счетчиков, которые передавали показатели, заниженные в 7-10 раз. Кроме того, благодаря платформе EnergyTool в ряде случаев были обнаружены производственные цеха вместо жилых помещений.

Как отмечает генеральный директор «Россети Сибирь» Павел Акилин, в качестве пилотной территории для реализации проекта будет определен регион с высоким уровнем автоматизации – Кузбасс. В дальнейшем проект может быть масштабирован и на другие территории, особенно – там, где нами фиксируется большой объем коммерческих потерь электроэнергии.

Аттестация металлопроката – один из самых ответственных процессов в технологической цепочке. Цифровая система слежения за металлом сопровождает его движение на всех этапах прохождения через агрегаты. С помощью мониторов она предоставляет сотрудникам наглядную информацию о назначении листов, очередности рулонов на порезку, скорости полосы, соответствии продукта заявленным требованиям по геометрическим и иным параметрам. Сигналы на каждый метр или лист продукции оперативно поступают в систему автоаттестации Sherlock и цеховую систему учета. Созданная система слежения за металлом позволяет исключить человеческий фактор в части производства и доработки продукции, обеспечить клиенту металл, полностью соответствующий заявленным требованиям по качеству и геометрии, а также значительно сократить время на аттестацию металлопродукции.

Разработчиком системы стала компания АСК. Сотрудники «Северсталь-Инфоком» и дирекции по техническому развитию и качеству и прокатного производства ЧерМК собственными силами интегрировали решение в производственную систему учета. Команда продолжает тестировать и развивать инструмент, чтобы автоматизировать большее количество технологических операций.