14 марта 2017 г.
В ближайшем будущем за принятия решений по стандартизированным операциям будут отвечать машины. Но что же делать с решениями, которые требуют творческого участия? Как меняется процесс принятия решения в целом? По итогам опроса, проведенного PwC среди 2100 топ-менеджеров крупнейших компаний, две трети респондентов (61%) признают, что на сегодняшний день они всё больше полагаются на анализ Больших данных и все меньше на интуицию.
Согласно исследованию консалтинговой компании IDC, в 2011 году человечеством было сгенерировано 1,8 зеттабайт информации. В 2012 году объем ценных данных увеличился почти в два раза и составил 2,8 зеттабайт. К 2020 году эта цифра достигнет 40 зеттабайт. Такие большие объемы данных требуют обработки для того, чтобы быть использованными в процессе принятия решений.
Учитывая тот факт, что сегодня компании ориентированы на улучшение взаимодействия на предприятии, максимизацию прибыли от существующих активов и уменьшение операционных расходов, анализ Больших данных становится все более востребованным.
Как функционируют Big data и зачем они нужны?
Принцип работы технологии заключается в следующем: первоначально устанавливаются датчики, исполнительные механизмы, контроллеры и человеко-машинные интерфейсы на ключевые части оборудования, после чего осуществляется сбор информации, которая впоследствии позволяет компании приобрести объективные и точные данные о состоянии предприятия. Обработанные данные доставляются во все отделы предприятия, что помогает наладить взаимодействие между сотрудниками разных подразделений и принимать обоснованные решения. Помимо этого, компании могут заменить быстро устаревающую бумажную документацию, а также аккумулировать экспертные знания специалистов.
Полученная информация может быть использована для предотвращения внеплановых простоев, поломок оборудования, сокращения внепланового техобслуживания и сбоев в управлении цепочками поставок, тем самым позволяя предприятию функционировать более эффективно.
При обработке огромного массива неструктурированных данных их фильтрация и адекватная интерпретация является приоритетной задачей для предприятий. В данном контексте особую значимость приобретает корректное представление информации в понятном пользователю виде, для чего сегодня на рынке представлены передовые аналитические платформы, предназначенные для сбора, хранения и анализа данных о технологических процессах и событиях в реальном времени.
По данным опроса, проведенного компанией Honeywell совместно с KRC Research среди более 200 руководителей североамериканских производственных компаний, незапланированный простой производства считается основной угрозой для роста доходов. При этом 42% респондентов признались, что эксплуатируют оборудование с большей нагрузкой, чем следует.
Во избежание простоев и для сохранения безопасности на предприятии необходимо внедрение технологий, позволяющих обнаруживать и прогнозировать риски. Непрерывный проактивный мониторинг ключевых показателей дает возможность определить проблему и принять необходимые меры для ее решения. Для удобства операторов современные системы позволяют визуализировать условия протекания технологических процессов и выявлять факторы, оказывающие на них влияние, посредством любого веб-браузера. Оперативный анализ помогает пользователям быстрее находить причины неполадок.
Благодаря таким решениям производственные данные превращаются в полезную информацию, которая необходима для безопасного и рационального управления предприятием. Внедрение таких технологий дает возможность предприятиям из разных отраслей экономики получить определенные преимущества: увеличить эффективность использования производственных активов на 10% за счет сокращения количества незапланированных простоев; снизить затраты на техническое обслуживание на 10%, усовершенствовав процедуры прогнозирования и предотвращения катастрофических отказов оборудования и выявляя неэффективные операции; повысить производительность на 10%, увеличить уровень энергоэффективности и сократить эксплуатационные расходы на 10% за счет более эффективного использования энергии. Таким образом, новые технологии позволяют предприятиям разных отраслей промышленности добиться существенных конкурентных преимуществ.
Согласно данным Консорциума управления нештатными ситуациями (ASM), около 40% несчастных случаев на нефтегазовых предприятиях происходят из-за человеческого фактора. Преимущественно это обусловлено низкой эффективностью систем аварийной сигнализации. В среднем операторы на нефтегазовых предприятиях получают около 1200 аварийных сообщений в день. Данный фактор приводит к повышенной усталости и стрессу у операторов, которым приходится постоянно принимать мгновенные решения о том, как реагировать на тот или иной сигнал. В нефтехимической промышленности эта цифра еще выше — примерно 1500 аварийных сообщений в день, то есть более одного сообщения в минуту. Производственные риски крайне высоки.
На рынке уже представлены специальные приложения, которые помогают отфильтровать второстепенную информацию и сосредоточиться на критических ситуациях при помощи более эффективного управления и оценки аварийных сигнализаций. Это позволяет операторам более эффективно выявлять и предотвращать нарушения. В результате повышается надежность производства при помощи более высокого уровня промышленной безопасности, готовности технологического оборудования, соответствия нормативным требованиям.
Часто такие программные комплексы интегрированы с мобильными приложениями, благодаря которым пользователи могут удаленно контролировать критические сигналы или события.
Внедрение подобных систем позволяет на 80% уменьшить количество аварийных сигналов и на 60% сократить время поиска и анализа первопричины по сравнению с традиционными подходами. Оно также способствует увеличению производительности технологических объектов на 8% и сокращению энергопотребления на 5%; при этом срок окупаемости данного решения не превышает трех месяцев.
Использование «умных» технологий на практике
По данным исследования, проведенного компанией MPI Group, среди 350 производителей крупных предприятий, 76% респондентов собираются увеличить использование «умных» технологий и других компонентов интеллектуальной экосистемы, намереваясь собирать и анализировать данные посредством технологии промышленного Интернета вещей.
Анализ Больших данных позволяет преобразовать информацию в знания, на основе которых можно принимать правильные решения и решать ключевые бизнес-задачи. Революционность технологии заключается в том, что она в качестве ключевого компонента промышленного Интернета вещей уже вводится в эксплуатацию на многих предприятиях в России и за рубежом, позволяя работникам улучшить уже имеющиеся навыки, а предприятию функционировать более эффективно.
Например, на Антипинском нефтеперерабатывающем заводе в Тюменской области, активно расширяющем производство, установили инновационную распределённую систему управления для автоматизации производственных процессов. Операторы могут своевременно получать информацию о производственном процессе и принимать необходимые решения с целью устранения возникших проблем. Помимо этого, персоналу будет предоставлен унифицированный доступ к параметрам технологических процессов, коммерческим требованиям и управлению активами предприятия. Подобная система управления была установлена и на Ильском НПЗ (Краснодарский край), позволяя обеспечивать безопасное ведение технологических процессов, повышать эффективность рабочего персонала и качество выпускаемой продукции и улучшать экономические показатели производства в целом.
Промышленный Интернет вещей совершенствует инструменты, благодаря которым мы производим новые ценности, меняет бизнес-модели, делая качественный скачок вперед и позволяя компаниям достигать высоких экономических результатов. В современном мире успех бизнеса определяется способностью организации применять инновации, ее нацеленностью на результат и способностью стать частью глобальной экономической системы. Таким образом, меняются роли и правила, по которым нужно играть в эпоху «Индустрии 4.0», но для нас это не вызов, а отличная возможность продемонстрировать свои решения в этой области.
Источник: Алексей Зенкевич, руководитель подразделения «Промышленная автоматизация» Honeywell в России, Беларуси и Армении