Цитата психолога и исследователя теории организации Уоррена Бенниса о некоем заводе будущего, где единственным персоналом являются человек и собака для контроля доступа ко всему оборудованию, может быть интерпретирована как отражение идеологии компании. Корпорация давно представлена на российском рынке и стабильно демонстрирует стремительный рост популярности благодаря соответствию актуальным цифровым трендам и запросу отечественной промышленности на современные средства автоматизации. В структуре российского подразделения было недавно сформировано специализированное направление по взаимодействию с промышленными предприятиями, обладающее значительным инженерно-технологическим потенциалом.

Руководитель направления по работе с автомобильной промышленностью компании рассказал о новых интеллектуальных системах технического зрения, роботах – укладчиках и отбраковщиках, а также поделился мнением о промышленной концепции новых цифровых производств.

– Давайте начнем с систем технического зрения. На сегодня они являются, пожалуй, одними из самых популярных продуктов компании на российском рынке…

– Действительно, компания является одним из мировых лидеров на рынке производителей систем технического зрения. Решения на базе систем технического зрения зарекомендовали себя очень хорошо, особенно в автопроме. Такое оборудование может заменить человека, будь то отдельный оператор или целая служба контроля качества. Оно способно автоматизировать до 80% задач визуального контроля на производстве.

Наша компания реализует свое оборудование на российском рынке через дистрибьютеров и системных интеграторов. В последние годы мы стараемся быть ближе к производственным предприятиям и четче понимать потребности конечного потребителя. Поэтому помимо развитой сети дистрибьютеров у российского представительства компании появилось подразделение по работе с промышленными предприятиями. На сегодняшний день ключевыми направлениями являются станкостроение, автопром и пищевая промышленность.

– Получается, что вы предлагаете рынку не только оборудование для автоматизации, но и некие комплексные решения, актуальные для перечисленных вами отраслей промышленности?

– Совместно с нашими партнерами мы готовы предложить промышленным предприятиям проектные решения задач различного уровня сложности, в основе которых заложена продукция, входящая в платформу автоматизации SYSMAC. Промышленные контроллеры, преобразователи частоты, сервоприводы, различные интеллектуальные датчики, системы безопасности и технического зрения, элементы человеко-машинного интерфейса и т.д. Весь комплекс оборудования легко интегрируется друг с другом и программируется в рамках одного проекта с помощью программного обеспечения Sysmac Studio. Заказчику гораздо выгоднее приобрести всю спецификацию под проект от одного производителя, нежели собирать ее у разных поставщиков и затем разбираться со сложностями интеграции и решать организационные вопросы по сервисному обслуживанию. Если в дальнейшем систему необходимо будет модернизировать – не нужно ломать голову и искать компанию, которая это сделает, а достаточно связаться с представителями компании и они оперативно помогут решить все проблемы.

В течение двенадцати лет моей работы на рынке промышленной автоматизации я наблюдаю ситуацию, когда системные интеграторы и инжиниринговые компании постоянно пытаются создать универсальное коробочное решение, которое, внедрив однажды, можно тиражировать без изменений на другие схожие по процессам производства. Но, к сожалению, такое решение создать практически ни у кого не получается, так как если даже на двух разных предприятиях и есть одинаковые технологические процессы, то при реализации модернизированной системы управления так или иначе отличия все равно будут. Мы в своей деятельности идем навстречу системным интеграторам: во-первых, применение платформы автоматизации SYSMAC позволяет значительно сократить время разработки проектов, а во-вторых, наши специалисты всегда готовы помочь в подборе оптимальной спецификации оборудования, что сокращает до нуля ошибки в выборе технических средств.

– Системы технического зрения вкупе с роботами, которые отбраковывают или укладывают готовые изделия, актуальны для крупносерийного конвейерного производства. Насколько целесообразно внедрение таких систем на предприятиях, работающих с мелкими сериями, выпускающими кастомизированную продукцию? И как скоро окупится такая система?

– Каждый раз я не устаю повторять, что все решения, которые мы внедряем, в первую очередь основаны на здравом смысле. В том же автопроме никто не будет даже рассматривать проект с окупаемостью в три-пять лет. Давайте я расскажу, как строится наша работа с промышленными предприятиями. Мы приезжаем на завод и предлагаем решения для ряда задач по повышению эффективности предприятия. То есть, если при производстве продукции возможно возникновение дефектов, мы вместе с представителями заказчика выявляем стадию процесса, где возникает брак, и предлагаем решение, например, на базе системы технического зрения. Следующим этапом мы готовы провести бесплатное тестирование работоспособности предложенного решения либо у нас в офисе, либо на площадке заказчика. Это заряжает заказчика уверенностью в стопроцентной работоспособности выбранного под задачу оборудования. Затем выводится итоговая стоимость системы под ключ и осуществляется расчет экономического эффекта от внедрения. Для автопрома нормой является срок окупаемости в 1-2 года. Как правило, на окупаемость влияет прежде всего загруженность производственных мощностей заказчика. Два года назад автомобильный рынок сильно просел и автопроизводители были вынуждены загружать свои заводы лишь на 50%. Но даже при столь критичном, на первый взгляд, состоянии рынка внедрение наших решений окупались. В настоящий момент в автомобильной индустрии наблюдается медленный рост, следствием появился дополнительный спрос на наши решения.

– Автопром – яркий пример успешного применения систем технического зрения. А еще в каких отраслях они могут использоваться? Например, каковы их перспективы в станкостроении?

– Один из недавних примеров – проработка системы технического зрения на линию штамповки металлических изделий. После пресса на отводящий конвейер был подобран SCARA робот, который предназначен для укладки в тару годных изделий и отбраковки дефектных. Система технического зрения в этом проекте не только предназначена для определения брака, но и служит глазами для робота, передавая в него координаты, в каком месте находится изделие.

– Внешне деталь может выглядеть годной, но ведь могут быть внутренние дефекты. Способна ли система технического зрения проводить неразрушающий контроль?

– Система производит визуальный контроль и не предназначена для проведения неразрушающего контроля, она заменяет человека, контролировавшего визуально качество штампованного изделия. Сами понимаете, что человек не способен проводить неразрушающий контроль. Как показала практика, камера способна выявить до десятка визуальных дефектов. Причем часть выявляемых дефектов возникает в процессе штамповки, а другая часть может быть дефектами сырья, которое закупается предприятием. В этом случае мы можем попробовать обнаружить дефекты на более ранней стадии, например, на производстве поставщика металла. В итоге все остаются в плюсе: для одних уменьшаются риски входного контроля, для других сокращаются имиджевые и финансовые издержки.

– Дефектные изделия просто отбраковываются? Или же есть еще и другие функции у такого рода систем?

– При обнаружении бракованного изделия следует остановить производство или исключить это изделие из дальнейшего процесса. Но что будет, если мы остановим линию, не потратим ли мы больше времени и финансовых издержек на устранение брака? Если руководствоваться базовыми принципами Бережливого производства, то при обнаружении брака мы обязаны остановить машину. Запустить производство снова возможно лишь в случае полного исключения причины возникновения такого дефекта. К сожалению, далеко не все российские предприятия следуют этим рекомендациям и продолжают производить бракованные изделия, в оправдание ссылаясь на поджимающие сроки, графики поставок и т.д.

Тренд перехода к полному цифровому производству позволит превентивно выявлять причину возникновения брака в автоматическом режиме. Система в таком случае будет собирать информацию о процессе, накапливать статистику, проводить анализ и выявлять закономерности возникновения брака на основе интеллектуальных алгоритмов. ИИ позволят охватить все возможные показатели, влияющие напрямую и косвенно на качество изделия.

– Вы предлагаете весь спектр оборудования для цифрового производства, при этом вы не говорите о программном обеспечении.

– Да, мы не разрабатываем программного обеспечения для систем уровня ИТ. Однако гибкая политика компании позволила наладить с ИТ компаниями взаимовыгодные отношения и очень эффективную кооперацию. Что касается особенностей нашего оборудования, с точки зрения его интеграции в ИТ-системы, то мы полностью соответствуем современным цифровым тенденциям, оборудование поддерживает множество различных интерфейсов и протоколов передачи данных, начиная от встроенного в промышленные контроллеры OPC-сервера и вплоть до прямой передачи данных в СУБД формата SQL. Кооперация с ИТ-компаниями позволяет нам предлагать заказчикам решения, которые обеспечивают также мониторинг эффективности функционирования целиком всего промышленного предприятия. Аналитические выкладки выводятся на монитор компьютера топ-менеджера компании, в виде интерактивных графиков и диаграмм, отображающих отрицательные или положительные тренды. Управленец просто наводит курсор на ту или иную кривую и узнает эффективность работы своих станков, вплоть до конкретного подшипника, уровень качества той или иной выпускаемой продукции, а также величину понесенных издержек или полученной прибыли.

Для любознательных: Автоматизация промышленности и цифровые производства: настоящее и будущее

Четвертая промышленная революция (Индустрия 4.0) превратила заводы из конвейерных цепочек в гибкие цифровые экосистемы. Современное производство больше не зависит от ручного контроля, а будущее обещает полную автономность предприятий.

Настоящее: Эра Индустрии 4.0 и цифровых двойников

Сегодня автоматизация вышла далеко за рамки обычных роботов-манипуляторов. Главный тренд настоящего — слияние физического и виртуального миров.

• Цифровые двойники (Digital Twins): Виртуальные копии реальных станков или целых заводов. Они собирают данные в реальном времени, позволяя тестировать изменения и предсказывать поломки до их запуск в реальности.
• Промышленный интернет вещей (IIoT): Тысячи датчиков на оборудовании ежесекундно измеряют температуру, вибрацию и скорость работы, предотвращая аварии.
• Предиктивное обслуживание: Искусственный интеллект анализирует износ деталей и сообщает о необходимости ремонта заранее. Это минимизирует простои.
• Гибкие роботизированные ячейки: Коллаборативные роботы (коботы) работают на линиях бок о бок с людьми, легко перенастраиваясь на новые задачи.

Будущее: Индустрия 5.0 и “темные фабрики”

Ближайшее будущее изменит саму философию промышленного труда. Фокус сместится на полную автономность и экологичность.

• “Темные фабрики” (Lights-out Manufacturing): Предприятия, работающие полностью без людей. Там не нужно освещение, отопление и кондиционирование, так как роботы управляют всем циклом самостоятельно.
• Индустрия 5.0: Возвращение человека в контур, но на уровне синергии. Роботы берут на себя рутину, а человек занимается кастомизацией, дизайном и сложным управлением.
• Генеративный дизайн и 3D-печать: ИИ будет проектировать детали оптимальной формы (минимизируя вес и расход материалов), а аддитивные установки — выращивать их прямо на месте.

• Децентрализованные микро-заводы: Переход от гигантских заводов к сети небольших, локальных цифровых производств, расположенных ближе к потребителю.

Главные вызовы перехода

• Кибербезопасность: Промышленные гиганты становятся уязвимыми для хакерских атак.
• Кадровый дефицит: Снижается спрос на низкоквалифицированный труд, но растет потребность в инженерах данных и робототехниках.
• Стоимость модернизации: Перевод старых фабрик на “цифру” требует огромных инвестиций.

Цифровая трансформация промышленности — это не просто замена людей машинами. Это создание адаптивного, бережливого и сверхточного производства, способного мгновенно подстраиваться под запросы меняющегося мира.

Экономической выгоде и технологии ИИ

Для создания глубокого и качественного материала лучше всего объединить эти два направления. Технологии искусственного интеллекта являются главным инструментом, который и генерирует экономическую выгоду для современных цифровых производств.

Ниже представлен подробный разбор того, как именно внедрение ИИ конвертируется в реальные деньги для предприятий.

1. Предиктивное обслуживание: от ремонта по графику к ремонту по требованию

В традиционной промышленности оборудование ремонтируют либо после поломки, либо строго по календарному графику (даже если деталь еще исправна).

• Как работает ИИ: Нейросети непрерывно анализируют телеметрию с датчиков (вибрацию, шум, температуру, ток). Они замечают микроаномалии, невидимые человеческому глазу, и предсказывают поломку за недели до её захода в критическую фазу.
• Экономический эффект:
  • • Сокращение внеплановых простоев оборудования на 30–50%.
    • Снижение затрат на техническое обслуживание на 10–40%.
    • Продление срока службы дорогостоящих станков.

2. Оптимизация технологических процессов и рецептур

На сложных химических, металлургических или пищевых производствах ИИ выступает в роли «супер-технолога».

• Как работает ИИ: Алгоритмы машинного обучения (ML) анализируют тысячи исторических параметров (качество сырья, влажность воздуха, давление в печи) и находят идеальные комбинации для ведения процесса. ИИ подсказывает оператору (или меняет сам) настройки в режиме реального времени.
• Экономический эффект:
  • • Повышение выхода готовой продукции и снижение брака на 2–5% (для крупных заводов это миллионы долларов в год).
    • Экономия энергоресурсов (газ, электричество) до 15%.

3. Генеративный дизайн и экономия материалов

ИИ меняет подход к проектированию деталей.

• Как работает ИИ: Инженер задает только граничные условия (нагрузку, точки крепления, материал, бюджет). Алгоритм генеративного дизайна перебирает миллионы вариантов и создает оптимальную форму, часто похожую на природные органические структуры.
• Экономический эффект:
  • • Снижение веса готового изделия на 20–40% без потери прочности.
    • Прямая экономия на стоимости сырья.
    • Ускорение вывода нового продукта на рынок (Time-to-Market) в 2–3 раза.

4. Автоматизированное компьютерное зрение (Умный ОТК)

Проверка качества продукции людьми на конвейере неэффективна из-за «замыливания» глаз.

• Как работает ИИ: Высокоскоростные камеры фотографируют каждое изделие на ленте, а сверточные нейросети (CNN) за миллисекунды обнаруживают царапины, сколы или некомплект.
• Экономический эффект:
  • • Точность контроля качества возрастает до 99.9%.
    • Полностью исключаются штрафы от заказчиков за получение бракованных партий.
    • Высвобождение фонда оплаты труда (ФОТ) контролеров ОТК.

5. Сквозное планирование и логистика

ИИ увязывает производство с рыночным спросом.

• Как работает ИИ: Нейросети анализируют тренды продаж, погоду, макроэкономику и строят точные прогнозы спроса. На основе этого они автоматически формируют график закупок сырья и загрузки станков.
• Экономический эффект:
  • • Снижение избыточных складских запасов на 20–30% (деньги не «замораживаются» на складе).
    • Минимизация дефицита сырья и срывов поставок.

Главный экономический барьер: Срок окупаемости (ROI)

Несмотря на колоссальные выгоды, внедрение ИИ в промышленности сдерживается долгим ROI (Return on Investment). В среднем, проекты цифровизации окупаются за 2–4 года. Крупный бизнес идет на это охотно, так как масштаб производства масштабирует и прибыль, в то время как средний бизнес часто внедряет ИИ точечно — только там, где экономические потери наиболее критичны.

Автор: Павел Кириллов
Источник: http://www.umpro.ru/