Переход на “цифру” в управлении производственными процессами, а также использование цифровых моделей для разработки и последующего производства новых продуктов в последние годы стало общим трендом, которому следуют и ведущие российские компании. Следующий шаг – освоение работы с цифровым двойником, концепцией которого предусмотрено cовместное использование реального продукта с его прототипом, виртуальной моделью на протяжении всего жизненного цикла: на этапе тестирования, доработки, эксплуатации и утилизации. Но как построить действительно «живого» цифрового двойника, выделяя в огромном массиве собираемых в ходе производственных процессов данных те, которые представляют собой действительно ценную информацию? И как их затем по-настоящему эффективно использовать?
Наш собеседник – Карл Ости, отвечающий за стратегию развития цифрового производства компании Autodesk GmbH в регионе EMEA.
– По вашим прогнозам, как цифровая трансформация изменит машиностроение? Как это отразится на уровне развития отрасли в целом и конечной цели любой компании — повышении конкурентоспособности выпускаемого продукта?
– Сейчас очень интересное время для машиностроения и для промышленности в целом. Автоматизация и цифровая трансформация производства – везде, ею охвачены все отрасли. Стратегию цифровой трансформации можно рассматривать с различных ракурсов. Но во всех случаях она предусматривает радикальные изменения для многих индустрий и отдельных корпораций. Меняются подходы к управлению производством, меняются бизнес-модели и бизнес в целом – самым серьезным и драматическим образом.
– К сожалению, зачастую именно драматическим: для многих компаний это очень болезненный процесс.
– Здесь очень важно организовать его грамотно, исходя из понимания того, что цифровая трансформация в промышленных компаниях происходит на разных уровнях. Как показывает практика, в машиностроении эти процессы обычно начинаются с самого простого, например с ухода от бумажного документооборота в компании. Что касается оборудования, то оно становится более интеллектуальным, возникают новые технологии производства, машиностроение становится гибридным и т.д. При этом важно не только приобретение новых технологических линий, но и обучение персонала работе на них, правильной их эксплуатации. От людей требуются новые знания и навыки. Не менее значимы те изменения, что должны произойти уже в инженерной области. Причем необходимо, чтобы эти два элемента работали в связке. К сожалению, очень часто бывает так, что непосредственно инженерам-производственникам приходится заново осуществлять процессы инжиниринга, чтобы создать необходимый НИОКР. То есть с самого начала необходимо понимать, какой именно продукт, с какими характеристиками нужно произвести и каким образом объединить процессы его проектирования, инжиниринга и производства.
Одновременно должны происходить изменения в организации цепи поставок. Сейчас многие компании коренным образом перестраивают свою работу с поставщиками, подходы к ней. Пытаются при этом сократить сложность логистики между производством и его клиентом.
– Не случайно управление пулом поставщиков многие выделяют в отдельное направление совершенствования бизнес-модели!
– Конечно, так или иначе это будет работа с цепью поставщиков. И здесь возникают все те же вопросы о способностях и о возможностях. То есть сможем ли мы произвести этот продукт, поставить его вовремя, сможем ли подобрать оптимальных поставщиков для производства его компонентов. Для этого в первую очередь нужно оценить способности и возможности этих поставщиков выполнить ваш заказ. И со своей стороны знать собственные способности и возможности. Например, в рамках одного контракта может быть много производственных площадок.
– Вот конкретный пример организации управления поставками у одного из ведущих российских автопроизводителей: в корпорации создана информационная платформа, где размещаются заказы на поставки комплектующих и куда поступают предложения от поставщиков. Таким образом, поставщики получают возможность заранее подстраиваться под будущие запросы заказчика, а также принять определенное участие в разработке будущих продуктов компании. Такой подход вписывается в новую парадигму?
– Не совсем. Здесь есть некоторая уязвимость. Например, только сертификация поставщиков компонентов может занять до полугода. Для того чтобы быть более гибким, чтобы добавить больше инноваций, надо создать новый процесс. Это как раз то, о чем мы говорим, имея в виду цифровое машиностроение. Как, например, быстро добавить нового поставщика для производства, которое вы строите? Для классического массового производства нужна сертификация поставок – это стандартный подход. Но если мы говорим о переходе к массовой кастомизации, – а сейчас эта модель производства становится преобладающей, – то требуется уже более гибкая структура. При этом главная задача остается все той же – обеспечить максимальную загрузку приобретенного оборудования и быстро реагировать на запросы рынка. И здесь мы должны помнить, что у нас есть масса возможностей с огромной степенью вариативности потребностей клиентов. А также учитывать, что все производимые нами продукты будут связаны с цифровым миром, который сейчас окружает нас. Сейчас промышленные компании активно инвестируют в цифровые разработки, и мы наблюдаем много интересных историй в этой сфере.
Зачем сегодня компаниям требуется большая гибкость, способность к изменениям? Для того, чтобы получить возможность использовать преимущества от сокращения затрат. Чем быстрее произведут компоненты, тем больше обеспечивается загрузка оборудования и, соответственно, ниже себестоимость продукта. При этом надо помнить, что мы сейчас говорим не о крупносерийном производстве, а о кастомизированном. Самое важное, мы должны работать с самыми разными вариантами поставляемого оборудования.
– Однако кастомизация – это ведь столь частые переналадки оборудования и, как следствие, его простои!
– И да, и нет. Именно здесь и начинается интеллектуальное машиностроение, умное производство. У нас есть определенные временные рамки на подготовку оборудования к началу производства. На этих стадиях машины не работают и компания не зарабатывает деньги. Если же мы запустим цифровой процесс, обеспечив определенный уровень автоматизации производственного участка, тогда это время настроек и переналадок ощутимо сократится. И также можно сократить сложность эксплуатации этого оборудования.
– Каким образом, посредством каких именно инструментов?
– Это классические процессы, например создание цифровой среды между инжинирингом и производством. Это позволит в автоматическом режиме получать актуальную информацию о том, какие ресурсы необходимы для инжиниринга и для производства. И затем на ее базе осуществляется фактическая оптимизация каждой единицы оборудования в процессе производства.
– Речь идет об оснащении рабочих мест мобильными или стационарными дата-терминалами?
– Конечно, можно установить эти дата-терминалы. И обеспечить определенный уровень автоматизации участка. Вот пример из практики. Наш клиент из одной из европейских стран, опираясь на автоматизацию, отладил эффективный производственный процесс. Эта компания производит турбины. На стартовом этапе время производства одного из компонентов турбины составляло 700 часов. Замена ряда ручных производственных процессов – загрузки, операции фрезерования и т.д. – автоматизированными позволила сократить эти временные затраты на 300 часов. В результате экономия только на производстве этого компонента составила 30 тысяч евро.
При этом, разумеется, нужно быть готовыми заранее решать вопросы с постоянно растущими сложностями на производстве. Чтобы управлять всем этим в комплексе, необходимо добиться эффективного контроля производственных затрат.
– Как известно, эту возможность обеспечивает система MES.
– Система MES, конечно, даст вам информацию, например, о том, сколько времени потребуется на ту или иную операцию, на изготовление конкретной детали. Располагая этой информацией, можно оптимизировать работу над всеми будущими заказами. Если станок подключен к системе MES, то здесь образуется петля обратной связи: машина разговаривает с системой MES. И мы пытаемся создать такие связи на всех уровнях.
– В этом плане многие российские компании считают оптимальным решением внедрение у себя PLM-системы, обеспечивающей управление жизненным циклом изделий и повышающей адаптивность бизнеса к изменениям внешних условий.
– Когда мы говорим о PLM-системе, мы имеем в виду все этапы работы над продуктом – от инноваций до продажи и постпродажного сервиса. И каждая цепочка круга PLM должна давать обратную связь и оптимизировать каждый элемент этого процесса.
В промышленном производстве важно понять, как перейти от проектирования к подготовке производства и слить эти процессы воедино, чтобы они учитывали потребности друг друга. Когда у нас есть все инженерные данные, мы можем проанализировать, как это влияет на процессы производства. Если у нас доступны технологии, например, литья, мы должны проектировать одним способом, если применяются аддитивные технологии, то по-другому проектировать. Если в цехе мало места, надо это учесть, чтобы те изделия, которые мы проектируем, соответствовали нашим возможностям их обрабатывать в этом цехе. И конечно, все эти технологии работают вместе. Сейчас ясно, что мы пытаемся в рамках одного продукта включить все этапы инженерной работы: проектирование, конструирование, тестирование и т.д. Это дает возможность оценивать свои идеи и быстрее выводить их на рынок. То есть ускорить процессы разработки и производства новых продуктов.
– Проблема в том, что российский инжиниринг и менеджмент промышленных компаний, прекрасно зная и понимая все это в теории, далеко не всегда успешно реализует это на практике. И даже лучшее ПО от мировых поставщиков здесь не спасает…
– Одна из видимых проблем здесь – многие предприятия стараются решать свои задачи за счет привлечения большего количества работников. Потому что человеческий труд дешев, тогда как инвестиции в технологии не дают мгновенной прибыли. Но вместе с тем, по мере того как российские компании выходят на внешние рынки, становятся все более связанными с ними, начинают конкурировать на международном уровне, они приходят к инвестиционному сценарию, поскольку начинают понимать, что наращивание штатов больше не работает. А наиболее заметен этот тренд в российских компаниях, имеющих производственные мощности в странах Европы или в Америке и работающих под юрисдикцией этих стран. Там ведь требуется сертификация, необходимо неукоснительно выполнять все регулятивные требования, грамотно работать с претензиями клиентов и т.д., и все это является дополнительным фактором давления на них и подталкивает к разработке и применению новых подходов и к соответствующему обучению менеджмента.
Самое главное – сначала создать умные производства для насыщения внутреннего рынка, но при этом все время помнить о перспективах выхода и на внешние рынки. И с учетом этого обновлять свои производственные мощности и менять подходы к управлению производством. В прошлом году мне довелось побывать на нескольких российских предприятиях в Казани и Самаре, общаться с российскими инженерами из разных отраслей – автопрома, авиакосмического комплекса, и я отметил их стремление именно к таким переменам на своих предприятиях. И я уверен в том, что проблем с тем, чтобы продвинуть эти перемены в России, не будет. Люди смогут это сделать, просто нужно дать им шанс и показать, как это сделать лучше.
– Однако на данный момент проблема создания цифровых двойников в российских компаниях состоит в том, что это, во-первых, очень долго и, во-вторых, здесь очень много издержек. И это очень многих отпугивает.
– Согласен. Здесь нужно исходить из того, что цифровой двойник вовсе не равняется IT-решению, это – не тождество. То есть если вы не знаете, как вам может пригодиться цифровой двойник, чего и каким образом вы благодаря ему сможете достичь, он не будет генерировать вам ценности, а просто увеличит ваши затраты. Международные компании, применяющие у себя системы цифрового двойника, вводят их постепенно, фазируют этот процесс.
– В этой ситуации, безусловно, выигрывают гринфилды, изначально оснащенные самым современным оборудованием. Но вот для браунфилдов использовать эти системы намного сложнее – приходится кардинально перестраивать старую инфраструктуру, не приспособленную для сбора информации, это трудно сделать без останова производства.
– Цифровой двойник – это то, что нельзя купить. Можно купить технологию, но если вы не знаете, что с ней делать… У вас должна быть в голове четкая картина того, что вам в будущем может дать эта технология. И если у вас действующее производство, браунфилд, вам необходима методология, которая предлагается на основе доказательных, проверенных процессов, для того чтобы цифровым образом трансформировать компанию. Я видел у некоторых клиентов нашей компании действующие фабрики будущего. Я тогда спрашивал у директоров, все ли производственные мощности их компании так выглядят. И часто слышал в ответ, что залог успеха – это прекрасная организация маркетинга. А это может означать, что у них лишь один из цехов является «демоверсией» передового производства, а остальные могут пребывать в не столь блестящем состоянии.
Мы должны помочь нашим клиентам продвинуться вперед в это цифровое будущее. И для Autodesk чрезвычайно важно следующее: в этом цифровом мире очень многое будет меняться, и главные изменения будут в области технологий и бизнес-моделей. То есть клиенты будут инвестировать в самые лучшие современные технологии. И поэтому наша частичная ответственность – помочь им смягчить риски в процессе перехода на «цифру». Мы предлагаем им присоединиться к этой поездке в будущее. Но это – не пляжный туризм, здесь придется потрудиться.
Что касается цифровых двойников. Сейчас есть много факторов влияния, которые постоянно меняются. Меняются люди, стандарты, регулятивные требования, меняются поколения специалистов. И меняются ожидания на рынках. Как многие компании подходят к переменам, к этим взаимно влияющим друг на друга факторам? Они боятся неопределенности. Владельцы не знают, куда пойдет рынок, им нужно понять, что эти изменения означают для них, для их бизнеса. И какую роль они будут играть, когда будут предоставлять свои услуги клиентам в будущем. В этом и есть суть и смысл Индустрии 4.0. И очень часто компания пребывает в ситуации, когда у нее нет ни необходимых специалистов, ни достаточных финансов, ни других ресурсов, чтобы проводить пятилетние НИОКРы. Тогда они начинают улучшать действующие процессы. То есть создавать цифровые цепи поставок, умные производства. Все это делается для того, чтобы освободить людей в рамках организации и поменять их функционал, обеспечив им возможность заниматься уже разработкой новых продуктов, НИОКРами. И чтобы эта команда попыталась просчитать будущее компании на среднесрочную перспективу и решить, что нужно предпринять в его обеспечение, например оптимизировать денежные потоки, чтобы финансировать будущее производство.
– Можно более детально описать изменения бизнес-процессов в связи с внедрением цифровых двойников?
– К примеру, сейчас у компании, поставляющей станки, 40% бизнеса – это услуги. Как она может увеличить долю сервиса в общем объеме выручки и улучшить его уровень для своих клиентов? Типичная ситуация: клиент обращается к технологу завода-поставщика на предмет ремонта, но он ведь точно не знает, какие изменения произошли в этом оборудовании за последние 10 лет и какие нужны запчасти для ремонта этого станка. И даже если бы знал, что требуется, он не знает, где их взять. Как решить эту проблему? Мы предложили решение – создали сервисный цифровой двойник. Одна машина – одна инженерная платформа. А предприятие поставляет, к примеру, 10 типов станков. И каждая из комплектующих этих станков имеет свой цикл жизни, к примеру, 10 лет. Итак, у нас есть платформа, созданная для этой машины, есть все инструкции по сервису, а на предприятии действует единая ERP-система.
– Значит, машины, поставленные клиенту, мониторятся поставщиком через датчики на предмет их состояния, работоспособности? И таким образом осуществляется предикативная аналитика, позволяющая вовремя проводить их ремонт?
– Нет! На самом деле все проще. Есть магическое понятие – спрятанные материально-технические запасы. Это всего-навсего оптимизация процесса для инженера-технолога, который занимается инвентарными запасами. И вместо того чтобы делать такие сложные вещи, как предикативное обслуживание, прогнозирование и т.д., оптимизируется управление реестром деталей и материалов. Здесь задействуются сервисная и складская службы. И в этом случае техник по сервису предприятия-поставщика видит на своем цифровом двойнике, какая запасная часть требуется в каждом конкретном случае, сколько она стоит, есть ли в наличии, когда она будет доставлена и т.д. То есть теперь этот сервис поставщик фактически передал на аутсорсинг своим клиентам.
Цифровой двойник для производителя станков и оборудования соединен с клиентским сервисным порталом. И клиент может заказать необходимые запасные детали и компоненты непосредственно у производителя. Таким образом, качество сервиса в портфеле заказов производителя за шесть месяцев увеличилось на 60%. Это не российский пример, но, используя подобные интеллектуальные системы, таких результатов могут достичь и российские компании.
Цифровой двойник – это один из драйверов Индустрии 4.0, обеспечивающий рост прибыльности бизнеса. И эта технология значительно эффективнее классического академического решения, включающего в себя предикативную аналитику, прогнозирование ремонтов и т.д., на внедрение которых требуются годы. К тому же, чтобы обеспечить, к примеру, то же прогнозируемое обслуживание станка, необходимо собрать огромный массив разнообразной информации о том, где и в каких условиях он эксплуатируется, данные с его точек ввода, плюс учесть все актуальные технологические достижения и т.д. И кто-то должен обрабатывать весь этот объем информации, вычленяя из него то, что действительно необходимо для решения задач компании. Кстати, я ни разу не встречал исполнительного директора компании, у которого имелись бы проблемы с недостатком данных. Данных у всех – выше крыши, но вот нужной информации нет!
– Должно быть, потому что они сами далеко не всегда четко понимают, какие данные им нужны, и собирают все на случай, вдруг пригодится.
– Есть множество примеров, когда на предприятиях собирают петабайты информации, чтобы потом где-то через год отследить какую-то второстепенную закономерность или сделать локальный вывод. В то же время я не хотел бы принижать роль собранной информации – есть множество примеров ее эффективного использования.
Но при этом мой совет исполнительным директорам крупных компаний в разных странах – забудьте о моделировании и долгосрочном планировании! Казалось бы, без планирования невозможно выстроить стратегию развития бизнеса и нивелировать риски.
Однако сейчас процессы планирования идут в условиях настолько возросшего количества неопределенностей, что к моменту формулирования результата планирования он уже фактически устаревает. То есть путем планирования и моделирования мы пытаемся довести до совершенства то, что уже перестало быть актуальным. Моя рекомендация – быть более прагматичными.
– А как это может выглядеть на практике?
Вот практический пример из деятельности компании Caterpillar, входящей в число мировых лидеров на рынке землеройно-транспортной и другой спецтехники. Компания развивалась в лучших «классических» традициях, там, в числе прочего, имеется современный дата-центр, отлажен процесс предикативного обслуживания. И все же там однажды столкнулись с проблемой повышения эффективности эксплуатации оборудования, поставленного клиенту. В результате исследования проблемы выявилось, что дело не в характеристиках поставленных машин, а в организации логистики: техника – тракторы, бульдозеры – элементарно простаивала из-за того, что ее не доставляли вовремя на участки, где для нее была работа. В Caterpillar задумались: если мы хотим увеличить ценность в процессе эксплуатации оборудования, необходимо добавить еще один план – логистику при непосредственной организации процесса производства на месте. А стратегия применения цифрового двойника как раз и обеспечивает добавление дополнительной ценности к тем активам, которыми пользуется клиент. Здесь ключевой вопрос для менеджмента поставщиков: какую ценность они хотят предложить клиенту, предлагая ему цифрового двойника. И станет ли их сегодняшний клиент в дальнейшем клиентом тех цифровых сервисов, которые поставщик ему предложит. То есть сначала вы должны формулировать для себя конечную цель, понять, как будет выглядеть ваш клиент в будущем. И какой цифровой сервис вы хотите ему предложить, и для решения каких задач. И только правильно ответив на все эти вопросы, можно вернуться в начальную точку и начать выстраивание цифровой стратегии.
И что самое главное – вы строите стратегию, которая генерирует вам прибыль и другие ценности не только на сегодня, но и в будущем. Компании Caterpillar потребовалось три года, чтобы построить эту стратегию цифрового двойника. Но в результате они приобрели уникальный опыт.
Повторюсь: сегодня самый насущный вопрос для производителей – кто будет вашим клиентом в будущем? У нас был клиент – крупная международная компания, производящая компоненты для машиностроения. Стратегией ее развития предусматривался перенос акцента с материальных активов на интеллектуальную собственность, которая объявлялась приоритетной. Очевидны выгоды этого выбора: при таком подходе не требуются затраты на сырье и материалы, снижаются риски и при этом гарантирована хорошая маржа. Однако такой подход требует значительных изменений в бизнесе. Конечно, можно эксплуатировать интеллектуальное оборудование. Но нужно смотреть шире: не просто эксплуатация, а управлением им. И если вы освоите процессы управления интеллектуальным оборудованием, то в дальнейшем также сможете управлять и, например, интеллектуальными зданиями, умными фабриками, и даже умным городом с миллионом различных видов оборудования, которому необходимы самые различные виды информации. А вы будете располагать той самой платформой, которая будет собирать всю эту информацию и продавать ее. То есть речь идет о масштабировании, и это не просто цифровой сервис, а необходимый шаг к цифровой бизнес-модели.
Сегодня очевиден тренд на снижение прибыльности производств. И при этом становится все больше компаний, отвечающих на этот вызов путем освоения контекста клиента с использованием для этих целей цифровых бизнес-моделей. Рассмотрим, например, модель интегрированной фабрики. Ведь кто-то должен постоянно обновлять, актуализировать цифрового двойника. Владелец компании, возможно, не имеет таких специалистов, но может нанять аутсорсера, у которого свой бизнес с единственной задачей – обслуживать и обновлять цифрового двойника. А также продавать эту бизнес-модель различным клиентам заказчика.
– Получается, что в данном случае производитель фактически формирует клиента через управление его потребностями.
– В этом основная цель и весь смысл деятельности любой компании. Ведь в конечном итоге выигрывает тот, кто управляет взаимоотношениями с клиентами. И потому может диктовать, какую долю прибыли будут получать все субподрядчики. Для последних это – вызов. Например, вы являетесь инновационным партнером своего клиента, и, когда тот переходит на цифровую модель бизнеса, вы теряете свою маржу и становитесь просто поставщиком компонентов, и тут же давление на цену ваших поставок начнет расти. Поэтому все компании-партнеры должны заранее думать о том, какой вклад они могут сделать в рамках цифрового сервиса. А все красивые истории про цифровизацию ничего не стоят, если вы не можете быстро и качественно выполнить заказ. Есть хорошая книга по обучению менеджменту, которую написали создатели компании PricewaterhouseCoopers, где говорится о том, что есть 49 различных элементов на пути превращения компании в цифровую организацию. Но в конечном итоге важны только два компонента, которые мгновенно сгенерируют дополнительную ценность для вашей работы. Это интеллектуальное производство и управление цепью поставок.
Автор: Светлана Бакарджиева
Источник: http://www.umpro.ru/
Понравилась статья? Тогда поддержите нас, поделитесь с друзьями и заглядывайте по рекламным ссылкам!
