В России сегодня сложно говорить о 4-й промышленной революции, но мы верим что говорить надо. Среди технологических драйверов на промышленных предприятиях в новом поколении появятся платформы индустриального интернета вещей, реализующие концепцию цифрового двойника.

Аналитики Forrester определяют цифрового двойника как создание реального физического объекта в абстрактной цифровой форме, который выступает в качестве посредника для любой связи с реальным устройством.

Согласно General Electric, идея цифрового двойника заключается в том, чтобы идти дальше, чем просто работать с цифровыми моделями. Компания говорит, что техническое обслуживание также будет происходить в синхронизации с цифровой модели с реальным объектом через системы датчиков и средства связи.

Аналитическое агентство Gartner прогнозирует, что к 2021 году половина крупных промышленных компаний будет использовать цифровых двойников и в результате эти организации получат повышение эффективности работы на 10%.

«Цифровые двойники влияют на бизнес-влияние IoT, предлагая мощный способ мониторинга и управления активами и процессами», — говорит Альфонсо Велоса, вице-президент по исследованиям в Gartner. Это особенно возбуждает наш коллектив, поскольку мы в проекте SAYMON очень плотно занимаемся автоматизированным мониторингом и управлением, в том числе и информационными системами и интернет вещами. Конечно, конкуренция на рынке платформ для управления IoT довольно велика — буквально каждая крупная цифровая корпорация сегодня заявляет о наличии платформ, но далеко не все успели сделать собственные наработки или приобрести компанию с готовым решением. Часто заявление о наличии является данью приличию — есть технологический тренд, есть заявление корпорации.

Сегодня мы пока не работаем с цифровыми моделями и чертежами — открыты к имеющим опыт в данной сфере партнёрам. На данный момент имеется опыт сотрудничества с компанией формирующей фото-реалистичные копии промышленных объектов и в результате на свет появился отдельный проект VIOTR , объединяющий силу оцифрованного пространства с возможностью получения данных с реальных датчиков и видеокамер, возможность управлять выключателями, реле и заслонками в реальном мире. Проект VIOTR сегодня имеет ориентир на образовательные технологии будущего, но по сути своей является частью концепции цифрового двойника.

Именно так формулируют и наши коллеги из журнала Computer Weekly — новый подход предполагает управление связью между пограничными устройствами и внутренними системами и зеркальное отражение изменений в виртуальной модели устройства — другими словами, появляется цифровой двойник.

Примеры показывают, что даже на таких простых операциях как управление замками дверей можно получить существенную экономию при эксплуатации. Компания Dormakaba, которая делает умные дверные замки, с 2012 года использует программное обеспечение для управления полевыми работами предприятия ServiceMax, помогая ему контролировать его установки. Детальные данные о работе каждой двери помогают Dormakaba и её партнерам более эффективно управлять зданиями. Недавнее исследование Vanson Bourne для ServiceMax показало, что промышленные компании теряют 260 000 долл. США в час из-за незапланированных простоев. Прогнозирование неудачи с использованием цифровых близнецов может помочь преодолеть эту проблему. Цифровой двойник может предоставить инженерам в Dormakaba самую свежую запись о каждом действии или событии, которое регистрировали датчики на дверях, зарегистрирует установку компонентов и обновлений прошивки и может использоваться сервисной командой Dormakaba для определения срока службы продукта вместе с подробным описанием журнала безопасности, который связан к дверью. Важно также обеспечить тесную связь с поставщиками деталей и компонентов и управлением жизненным циклом продукта, обеспечивая чрезвычайно чёткий уровень контроля и обслуживания. Используя цифровое прогнозирование работы замков, компания Dormakaba рассчитывает снизить количество обращений клиентов и повысить качество обслуживания. Совместно с компанией Swisscom была создана облачная платформа для управления замками. Обучение партнёров является важным элементом данных инноваций и трансформации бизнеса, признают в компании Dormakaba.

В отчете Gartner Digital Twins Will Impact Economic and Business Models , аналитическая фирма проводит аналогию между объемом сбора данных, выполненным такими компаниями, как Google, Amazon и Netflix, и тем, какой объем данных создадут цифровые двойники в промышленных фирмах для постоянного мониторинга работы, подключенного к системам управления оборудования.

Аналитики предупреждают, что это потребует еще большего контроля компонентов и обновления программного обеспечения, а также потребует, чтобы производители автомобилей стали поставщиками программного обеспечения. «Операторы активов должны будут добавлять навыки работы с программными средствами в свои подразделения эксплуатации, поскольку они добавляют более разумные активы, а также добавить владение программным обеспечением и данными в контракты на поддержку», — предупреждают аналитики.

Image from https://www.ge.com/

Нейронные сети, цифровые двойники, искусственный интеллект. Технологии« Индустрии 4.0» изменят нефтяную отрасль до неузнаваемости

Архитекторы цифровой эпохи

Обычно самыми технологичными принято считать сферы информационных технологий и биомедицины. К компаниям традиционных отраслей, занимающимся, например, металлопрокатом или добычей и переработкой нефти, отношение совсем другое. На первый взгляд они кажутся консервативными, но именно их многие эксперты называют главными архитекторами новой цифровой эпохи.

Автоматизировать производственные процессы индустриальные гиганты начали еще в середине 30-х годов прошлого века. На протяжении многих десятилетий комплексы аппаратных и программных средств непрерывно совершенствовались и усложнялись. Автоматизация производственных процессов — например, в нефтепереработке — продвинулась далеко вперед. Работу современного нефтеперерабатывающего завода контролируют сотни тысяч датчиков и приборов, а поставки топлива в режиме реального времени отслеживаются системами спутниковой навигации. Каждый день средний российский НПЗ производит более 50 000 терабайт информации. Для сравнения, 3 миллиона книг, которые хранятся в цифровом хранилище Российской государственной библиотеки, занимают в сотни раз меньше — «всего» 162 терабайта.

Это и есть те самые «большие данные», или Big Data, — поток, сравнимый с информационной загрузкой самых крупных сайтов и социальных сетей. Скопившийся массив данных представляет собой уникальный ресурс, который может быть использован в управлении бизнесом. Но традиционные методы анализа информации для этого уже не подходят. По‑настоящему эффективно работать с таким объемом данных возможно лишь с помощью технологий Индустрии 4.0. В условиях меняющейся экономической парадигмы богатый производственный «исторический опыт» — серьезное преимущество. Большие данные лежат в основе искусственного интеллекта. Его способность обучаться, понимать реальность и прогнозировать процессы напрямую зависит от объема загруженных знаний. При этом промышленные компании обладают мощной инженерной школой, активно занимаются внедрением и совершенствованием новых технологии. Это еще одно обстоятельство, которое делает их ключевыми игроками «новой экономики».

Лучшее за неделю

Наконец, отечественные промышленники знают цену эффективности бизнеса. Россия — страна больших расстояний. Нередко производственные активы находятся на большом удалении от потребителей. В этих условиях очень непросто быстро реагировать на колебания рынка. Традиционные технологии позволяют экономить не больше десятой доли процента. А между тем, цифровые решения уже сегодня позволяют сокращать издержки до 10−15% в месяц. Факт очевиден: в эпоху четвертой промышленной революции конкурентоспособным будет тот, кто научится наиболее эффективно применять новые технологии в разрезе накопленного опыта.

Петр Казначеев, директор Центра сырьевой экономики РАНХиГС : «В качестве первого шага в сторону «интегральной» системы искусственного интеллекта в нефтегазе можно было бы рассмотреть «умное» управление и корпоративное планирование. В данном случае речь могла бы идти о создании алгоритма оцифровки всей ключевой информации о деятельности компании — от месторождения до бензоколонки. Эта информация могла бы поступать в единый автоматизированный центр. На основе данной информации с помощью методов искусственного интеллекта могли бы делаться прогнозы и рекомендации по оптимизации работы компании».

Лидер цифровой трансформации

Осознавая эту тенденцию, индустриальные лидеры России и мира перестраивают бизнес-процессы, складывавшиеся десятилетиями, внедряют в производство технологии Индустрии 4.0 на основе промышленного интернета вещей, искусственного интеллекта и Big Data. Наиболее интенсивно трансформация происходит в нефтегазовой индустрии: отрасль динамично «цифровизируется», инвестируя в проекты, которые еще вчера казались фантастикой. Заводы, управляемые искусственным интеллектом и способные прогнозировать ситуации, установки, подсказывающие оператору оптимальный режим работы — все это уже сегодня становится реальностью.

При этом задача-максимум заключается в том, чтобы создать систему управления добычей, логистикой, производством и сбытом, которая объединила бы «умные» скважины, заводы и автозаправки в единую экосистему. В идеальной цифровой модели, в тот момент, когда потребитель нажимает на рычаг заправочного пистолета, аналитики компании в оперативном центре мгновенно получают информацию о том, какая марка бензина заправляется в бак, сколько нефти нужно добыть, поставить на завод и переработать, чтобы удовлетворить спрос в конкретном регионе. Пока что никому из российских и зарубежных компаний не удавалось построить такую модель. Однако дальше всех в решении этой задачи продвинулась «Газпром нефть». Ее специалисты сегодня реализуют ряд проектов, которые в итоге должны стать основой для создания единой платформы управления переработкой, логистикой и сбытом. Платформы, которой пока нет еще ни у кого в мире.

Цифровые двойники

На сегодняшний день НПЗ «Газпром нефти» являются одними из самых современных в отрасли. Однако четвертая промышленная революция открывает качественно новые возможности, одновременно предъявляя и новые требования к автоматизации. Точнее, речь идет не столько об автоматизации, сколько о практически полной оцифровке производства.

Основой нового этапа станут так называемые «цифровые двойники» — виртуальные копии установок НПЗ. В 3D-моделях достоверно описаны все процессы и взаимосвязи, происходящие в реальных прототипах. В их основе лежит работа искусственного интеллекта на базе нейронных сетей. «Цифровой двойник» может предлагать оптимальные режимы работы оборудования, прогнозировать его отказы, рекомендовать сроки ремонта. Среди других его плюсов — способность постоянно обучаться. Нейросеть сама находит ошибки, исправляет и запоминает их, улучшая тем самым свою работу и точность прогноза.

Базой для обучения «цифрового двойника» служит массив исторической информации. Современные установки нефтепереработки также сложны, как и организм человека. Сотни тысяч деталей, десятки тысяч датчиков. Техническая документация для каждой установки занимает помещение размером с актовый зал. Чтобы создать «цифрового двойника», всю эту информацию необходимо для начала загрузить в нейронную сеть. Затем начинается самый сложный этап — этап обучения искусственного интеллекта понимать установку. В него входят показания датчиков и контрольно-измерительных приборов, собранные за последние несколько лет работы установки. Оператор моделирует различные ситуации, заставляет нейронную сеть отвечать на вопрос «что будет, если поменять один из параметров работы?» — например, заменить один из компонентов сырья или увеличить энергоснабжение установки. Нейросеть анализирует опыт прошлых лет и методом вычисления исключает из алгоритма неоптимальные режимы, и учится прогнозировать будущую работу установки.

Лучшее за неделю

«Газпром нефть» уже полностью «оцифровала» два промышленных комплекса, задействованных в производстве автомобильного топлива — установку гидроочистки бензинов каталитического крекинга на Московском нефтеперерабатывающем заводе и установку, работающую на нефтеперерабатывающем заводе компании в Омске. Испытания показали, что искусственный интеллект способен одновременно учитывать огромное количество параметров их «цифровых двойников», принимать решения и оповещать о возможных отклонениях в работе еще до того момента, когда неприятность грозит перерасти в серьезную проблему.

Одновременно с этим «Газпром нефть» тестирует комплексные решения, которые позволят минимизировать влияние человеческого фактора в масштабах целого производства. Подобные проекты сейчас реализуются на битумных заводах компании в Рязани и Казахстане. Удачные решения, найденные опытным путем, впоследствии можно будет масштабировать до уровня больших НПЗ, что в итоге позволит создать эффективную цифровую платформу управления производством.

Николай Легкодимов, руководитель Группы консультирования по перспективным технологиям КПМГ в России и СНГ: «Решения, которые моделируют различные узлы, агрегаты и системы известны и применяются достаточно давно, в том числе и в нефтегазовой индустрии. О качественном скачке можно говорить лишь тогда, когда достигнута достаточная широта охвата этих моделей. Если удастся сочетать эти модели друг с другом, объединить их в целую сложную цепочку, то это, действительно, позволит решать задачи на совершенно новом уровне — в частности, моделировать поведение системы в критических, невыгодных и просто опасных условиях работы. Для тех сфер, где переоснащение и модернизация оборудования обходятся очень дорого, это позволит предварительно апробировать новые компоненты».

Управление эффективностью

В перспективе вся цепочка добавленной стоимости в блоке логистики, переработки и сбыта «Газпром нефти» будет объединена единой технологической платформой на базе искусственного интеллекта. «Мозгом» этого организма станет Центр управления эффективностью, созданный год назад в Санкт-Петербурге. Именно сюда будет стекаться информация от «цифровых двойников», здесь она будет анализироваться и здесь же, на основе полученных данных, будут приниматься управленческие решения.

Уже сегодня, в режиме реального времени более 250 тыс. датчиков и десятки систем транслируют информацию в Центр со всех активов компании, входящих в периметр блока логистики, переработки и сбыта «Газпром нефти». Каждую секунду сюда поступают 180 тыс. сигналов. Человеку только на просмотр этой информации потребовалось бы около недели. Цифровой мозг Центра делает это моментально: в режиме реального времени отслеживает качество продукции и количество нефтепродуктов по всей цепочке — от выхода с НПЗ до конечного потребителя.

Стратегическая же цель Центра в том, чтобы, используя технологии и возможности Индустрии 4.0, радикально повысить эффективность сегмента downstream. То есть не просто управлять процессами — это можно делать и в рамках традиционных систем, а сделать эти процессы наиболее эффективными: за счет прогнозной аналитики и искусственного интеллекта на каждом этапе бизнеса сокращать потери, оптимизировать процессы и предотвращать убытки.

В ближайшее время Центр должен научиться решать несколько ключевых задач, влияющих на эффективность управления бизнесом. В том числе прогнозировать будущее на 60 дней вперед: как поведет себя рынок через два месяца, сколько нефти нужно будет переработать, чтобы удовлетворить спрос на бензин в актуальный момент времени, в каком состоянии будет оборудование, смогут ли установки справиться с предстоящей нагрузкой и нужен ли им ремонт. При этом в ближайшие два года Центр должен выйти на 50%-ную мощность и начать отслеживать, анализировать и прогнозировать количество запасов нефтепродуктов на всех нефтебазах и ТЗК компании; в автоматическом режиме мониторить более 90% параметров производства; анализировать надежность более 40% технологического оборудования и разрабатывать мероприятия, предупреждающие потери нефтепродуктов и снижение их качества.

К 2020 году «Газпром нефть» ставит цель выйти на 100% возможностей Центра управления эффективностью. Среди заявленных показателей — анализ надежности всего оборудования, предупреждение потерь по качеству и количеству продукции, предиктивное управление технологическими отклонениями.

Дарья Козлова, старший консультант VYGON Consulting: «В целом интегрированные решения приносят существенный экономический эффект для отрасли. К примеру, по оценкам Accenture, экономический эффект от цифровизации может составить более 1 трлн $. Поэтому когда речь идёт о крупных вертикально-интегрированных компаниях, то внедрение интегрированных решений весьма оправдано. Но оно и оправдано для небольших компаний, так как повышение эффективности может высвободить им дополнительные средства за счёт снижения затрат, увеличить эффективность управления оборотным капиталом и т. д. ».

Обсудить 0

От редакции сайт: В конце мая в Москве прошел форум Siemens PLM Connection, основными темами которого стали создание цифрового двойника, 3D-печать, Интернет вещей и повышение конкурентоспособности российских изделий.

Отметим, что термин digital twin в русскоязычных публикациях переводится и как «цифровой двойник», и как «цифровой близнец».

Зал с трудом вместил всех желающих

Пять шагов к построению цифрового предприятия

Современные технологии революционным образом меняют подходы к производству изделий. Компании укоряют свои процессы, повышают гибкость работы и эффективность, улучшают качество. В Siemens считают, что для этого недостаточно фокусироваться лишь на одном этапе производства. Необходимо принять во внимание всю цепочку, начиная с разработки продуктов и заканчивая их использованием.

«После того, как вы создадите и оптимизируете эти процессы, их можно интегрировать, подключить своих поставщиков и получить единый целостный подход к построению своего бизнеса. Более того, это даст возможность создать цифровой двойник вашего предприятия, который позволит смоделировать его работу, чтобы заблаговременно выявлять узкие места, например, где образуются излишки или где намечаются задержки, - сказал Жан Лука Сакко, директор по маркетингу Siemens PLM Software в регионе EMEA. – Это звучит, как фантастика, однако уже сейчас вполне осуществимо. Достаточно сделать пять шагов, и цифровой двойник сможет помочь вашей компании».

Первый шаг – разработку изделия, Жан Лука Сакко проиллюстрировал на реальном примере одного из изделий, созданного самой компанией Siemens с максимальным повторным использованием его предыдущих поколений и с учетом последующей проверки без создания физического прототипа всех его свойств, включая нагрев, охлаждение и защиту от электромагнитных воздействий. «Наша особенность – разработка продуктов на основе системного подхода на базе наполненного информацией цифрового двойника изделия, который хранится в среде коллективной работы Teamcenter таким образом, чтобы все участники разработки имели к нему доступ», – сказал он.

Второй шаг – разработка технологии производства, подразумевает моделирование уже не самого изделия, а производственных операций. «С помощью системы Plant Simulation мы моделируем все производственные операции еще до создания рабочего места, чтобы заранее предусмотреть все трудности. Причем это касается не только одного рабочего места, но и всего завода в целом. Это позволит оптимизировать материальные потоки, энергопотребление и моделировать производственные процессы задолго до начала инвестиций в построение цеха», – сказал Жан Лука Сакко и представил пример, показывающий, как с помощью модели можно избежать опасного искривления позвоночника работника в ходе сборки.

Третий шаг – подготовка и запуск производства, связан с использованием еще одного цифрового двойника, на этот раз для техпроцессов и оборудования. По словам Жан Лука Сакко, Siemens – единственная компания в мире, которая может предложить интегрированный компьютерно-инженерный комплекс, позволяющий создать полный цифровой двойник, включающий все дисциплины, такие как механика, электрика и программное обеспечение, чтобы все протестировать до начала производства. Он подчеркнул важность интеграции всех компонентов такого двойника: «Ведь в жизни все взаимосвязано. Мы конструируем изделие, на этой основе разрабатываем процесс, а особенности техпроцесса накладывают требования к разработке изделия».

Четвертый шаг - производство изделия, также реализуется с помощью цифрового двойника. Ведь без него невозможно составить реальный график работы, чтобы, например, определить потери времени и оптимизировать производственные процессы. Традиционно это требовало большого количества бумажных инструкций, что было неэффективно и чревато ошибками, а цифровое моделирование дает возможность создать идеальный набор инструкций для производства и сборки изделия. Жан Лука Сакко объяснил, что такое решение является комплексным, оно охватывает все ресурсы предприятия, такие как люди, материалы, оснастка, станки, и с помощью цифрового двойника позволяет управлять производством. Электронная информация передается оператору в тот момент. когда она ему нужна. На рабочем месте он может использовать технологию расширенной реальности и лучше понять, что ему нужно сделать с поступившим заготовкой и тем самым минимизировать ошибки при сборке. Но даже если ошибки возникнут, сравнение реального изделия с его цифровым двойником позволит их устранить. «Такой подход убирает стены, которые всегда существовали между конструкторами и рабочими, и тем самым дает возможность значительно повысить качество продукции», - сказал Жан Лука Сакко.

Пятый этап – обслуживание, станет более эффективным, если воспользоваться решением, позволяющим собирать и анализировать информацию, которую генерирует изделие в ходе своей эксплуатации.

Для реализации этих пяти шагов Siemens предлагает комплект Digital Enterprise Software Suite, включающий системы Teamcenter, NX, Tecnomatix и другие, в котором учтены процессы производственных цепочек для разных отраслей. По словам Жан Лука Сакко, это решение показывает состояние продукта на всех этапах - от возникновения начальной идеи до использования потребителем, и все это в единой среде. При этом на каждом этапе люди пользуются наработками своих коллег, получая пользу за счет того, что имеют данные не только о текущем этапе, но и обо всех предшествующих и последующих.

Российские реалии

Такой передовой подход пригодится и российским компаниям, так как они находятся в том же тренде развития, что и вся мировая промышленность. «У нас те же самые проблемы, что и везде - нарастание сложности изделий. Это характерно не только для авиации и автопрома, но для всего машиностроения, – сказал Виктор Беспалов, вице-президент, генеральный менеджер Siemens PLM Software в РФ и СНГ. – К тому же появляются новые бизнес-модели, связанные с распространением передовых технологий, таких как Интернет вещей, аддитивное производство, человеко-машинные интерфейсы, большие данные».

Несмотря на все трудности, наши компании создают сложные инновационные продукты, решая задачи, которые раньше не решались. В качестве примера Виктор Беспалов привел несколько разработок. Так, при создании нового транспортного самолета Ил-76, был построен цифровой макет и реализовано единое информационное пространство, охватывающее головную организацию – КБ им. Илюшина, и поставщиков.

При разработке нового тягача КамАЗ-5490 было проведено моделирование практически всех процессов сборки до начала производства, что соответствует концепции Siemens, а при создании нового двигателя ПД-14, который сейчас проходит испытания, был разработан его полный цифровой макет, применяемый не только на производстве, но в технологических службах.

При этом, подчеркнул Виктор Беспалов, российским предприятиям приходится решать немало проблем. Так, в связи с усложнением изделий перестают работать традиционные методы декомпозиции изделий. Поэтому на самых ранних этапах надо заниматься управлением требованиями и соблюдением сертификационных норм.

Внесение изменений на этапе разработки и на следующих этапах остается непростой задачей. Здесь помогает использование цифрового моделирования и различных методов расчета, тем не менее комплексность этой задачи говорит о том, что еще есть над чем работать. Существуют проблемы управления ресурсами, связанные с взаимодействием между PLM и ERP.

Виктор Беспалов: «Несмотря на все сложности, большинство наших российских заказчиков
планирует расширить использование продуктов Siemens PLM Software».

Есть и национальные проблемы. Наши компании работают не только локально, они выходят на глобальные рынки, так как иначе невозможно. Виктор Беспалов привел данные, полученные от одного российского авиахолднига и его зарубежных конкурентов, которые показывают, что наша компания тратит почти вдвое больше времени на доводку производства, чем они. По его мнению, это тревожный сигнал, говорящий о том, что западные компании гораздо быстрее выводят продукцию на рынок, и российским производителям необходимо постараться снизить эти потери.

Для этого наши компании должны использовать технологии, которые делают их конкурентоспособными. В связи с этим Виктор Беспалов считает, что нужно внимательно относиться к выбору технологий: «Я категорически не согласен с заявлениями некоторых российских разработчиков, появившимися в последнее время в связи с политикой импортозамещения, в которых делает упор на то, что российские PLM-системы на 80% удовлетворяют требования наших предприятий. А что делать с остальными 20%? Как наши отечественные компании смогут конкурировать в такой ситуации? Как бороться с глобальными игроками, которые уже оснащены современными технологиями?».

В качестве ответа на эти риторические вопросы Виктор Беспалов привел результаты опроса российских заказчиков, которые показывают. что несмотря на все сложности, большинство из них планируют расширить использование продуктов Siemens PLM Software.

Видимо в этом не последнюю роль при этом играет внимание, которое российский офис проявляет к требованиям заказчиков. Причем, сегодня речь уже идет не об оформлении чертежей, а о функциональных требованиях. На прошлой конференции упоминался учет требований ОКБ им. Сухого и АНТК им. Антонова в системе NX CAD.

Эта работа продолжается для других продуктов, в частности усилена интеграция системы ЧПУ Sinumetrik и NX CAM для объединения реального и виртуального миров, улучшена интеграция NX и Fibersim для авиационных программ, адаптирована система Product Cost Management к российским методологиям расчета стоимости, интегрированы системы Teamcenter и Test.Lab для сквозного процесса верификации требований.

Эта тема волнует российских пользователей. Так Майклу Ребруху, директору по разработке NX, была задан из зала вопрос о том, как можно донести до разработчиков NX свои проблемы и повлиять на разработку. На что он ответил, что компания продолжает сотрудничать с заказчиками в России, прислушиваясь к пожеланиям и их учитывая: «Нам важно понимать, как они работают, где испытывает сложности и тогда мы постараемся помочь». Со своей стороны Виктор Беспалов обещал, что сразу после форума продолжится работа с заказчиками над определениями требований и созданием плана их удовлетворения в следующих версиях продуктов.

Внимание уделяется и теме создания прототипа стандартного решения. «PLM - не дешевая технология, поэтому заказчики заинтересованы в быстром получении отдачи. В связи с этим в течение последних четырех лет наши усилия были сосредоточены на сокращении сроков внедрения», - сказал Виктор Беспалов.

Уже созданы специальные преднастроенные модели данных, шаблоны NX для поддержки ЕСХД, шаблоны для процессов управления изменениями, библиотеки по стандартным деталям, материалам, технологическим ресурсам и т.д., разработана методика быстрого запуска в эксплуатацию. По оценкам Siemens и данным от пилотных проектов, сроки внедрения удается сократить вдвое благодаря тому, что почти 80% работ охвачены стандартным решением, и лишь 20-30% приходится на учет специфики заказчика.

Кроме того, в ходе реализации индустриального подхода, объявленного несколько лет назад, Siemens продвигает в России набор отраслевых преднастроенных решений Catalyst, который включает лучшие практики и базовые процессы для разных отраслей, таких как кораблестроение, автомобилестроение, машиностроение, электроника, энергетика и т.д. По словам Виктора Беспалова, эти решения позволяют внедрить новые решения в существующие процессы таким образом, чтобы сократить разрыв между передовыми технологиями и тем, что реально использует предприятие.

Выступления российских заказчиков показали, каким образом у нас реализуются перечисленные технологии Siemens. Так, Василий Скворчук, начальник департамента ИТ ООО «Уральские локомотивы», рассказал о том, что при запуске нового производства электропоездов «Ласточка» было решено создать на предприятии комплексную систему автоматизации, включающую Teamcenter, NX CAD/CAM/CAE от Siemens, российско-белорусскую ERP-систему Омега (российско-белорусская) и «1C:Управление производственным предприятием».

Василий Скворчук: «Сейчас в интегрированной корпоративной системе работает порядка 1100 человек»

ООО «Уральские локомотивы» - совместное предприятия с Siemens, было создано в 2010 г. «С этого момента на нашем заводе началось бурное развитие информационных технологий», - сказал Василий Скворчук и добавил, что сейчас в интегрированной корпоративной системе работает порядка 1100 человек, а руководство может наблюдать за ходом работы на панели руководителя, на которую поступает вся основная информация. Благодаря этой систем все подразделения имеют доступ к единому источнику актуальной информации, необходимой для выпуска высококачественного оборудования для «Ласточки».

В планах предприятия – применение трехмерных электронного макета изделия для деталей, обрабатываемых на станке с ЧПУ. Уже проведен пилотный проект.

Переход на электронный макет изделия идет и на Улан-Удэнском авиационном заводе, который разрабатывает и производит вертолеты Ми-8. ИТ-директор завода Максим Лобанов рассказал о двух проектах по организации цифрового процесса технологической подготовки производства по подлиннику конструкторской документации в виде электронного макета.

Сначала для новой модели вертолета был реализован проект «Концевая балка», в ходе которого была создана оснастка и сама балка, а затем проект «Грузовой пол», изготовленный полностью по безбумажной технологии. В рамках этого проекта был отработан процесс сборки оснастки, что позволило повысить точность сборки и сократить сроки.

По словам Максима Лобанова, в связи с переходом на безбумажные технологии появилась необходимость интеграции PLM-системы Teamcenter с применяемой на заводе системой планирования, а также создания современной информационной системы для доведение цифрового макета до каждого рабочего места.

Зарубежные примеры

С точки зрения глобальной конкуренции интересно посмотреть, как развивается переход на цифровые технологии на зарубежных предприятиях. Например, компания Konecranes, занятая производством и обслуживанием кранов и другого подъемного оборудования, начала путь по гармонизации подхода к цифровизации в 2008 г.

«Производство и обслуживание - интересная комбинация, чтобы получать максимальный эффект, нужно эти элементы свести воедино. У нас на обслуживании около полумиллиона единиц оборудования и здесь очень важна цифровизация», – объяснил Матти Лето, директор по Product & Engineering Process компании Konecranes.

По его словам, сначала было выполнено определение процессов, а потом начался поиск решения для обеспечения этих процессов таким образом, чтобы системы продолжали работать и в будущем в течение многих лет. Был составлен список платформ, включая ERP, CRM и т.д, но самой важной с точки зрения долгосрочной устойчивости компания считает систему PLM, так как в нее закладывается информация о продукции. Выбор пал на Teamcenter.

На данный момент часть систем внедрены, остальные внедряются. А Konecranes тем временем переходит на следующий уровень цифровизации за счет применения технологии Интернета вещей для автоматизации обслуживания оборудования и оптимизации других процессов. Для этого создан портал, предназначенный для обмена информацией между компанией, партнерами и заказчиками.

Проект Интернета вещей в Konecranes успешно стартовал. К сети подключено более 10 тыс. единиц оборудования. «PLM-система существенно повышает ценность Интернета вещей, т.к. данные об изделии вместе с данными мониторинга оборудования позволяют быстро принимать обоснованные решения, – поделился опытом Матти Лето. - Мы считаем, что Интернет вещей - это новая модель для бизнеса, за которой будущее».

Цифровой двойник как основа будущего производства

Происходящая сейчас промышленная революция трансформирует бизнес, ставит непростые задачи перед предприятиями. Меняются процессы разработки, например, за счет применения краудсорсинга и систем-ориентированного подхода к проектированию, а в области производства перемены происходят за счет применения аддитивного производства, современных робототехнических систем и интеллектуальных средств автоматизации.

«Создание цифрового двойника для управления жизненным циклом всей системы производства позволяет предприятиям выйти на новый уровень инноваций», – заявил Роберт Мешел, старший директор Siemens PLM Software по стратегии Manufacturing Engineering Software, и рассказал, что действуя в этом направлении, компания развивается направления производственного инжиниринга и цифрового производства. «Несколько новинок, над которыми мы сейчас работаем, позволяют устранить разрыв между проектированием и производством», - сказал Роберт Мешел.

Кроме того, все более активно используются роботы, которые сейчас стали гораздо более гибкими, чем раньше. 3D-печать, которая еще недавно считалась пригодной только для прототипирования, начинает применяться в реальном производстве. В качестве доказательства Роберт Мешел привел конкретные примеры из отраслей авиационно-космической, судостроения, машиностроения и автомобилестроения, которые показывают что это дает радикальное ускорение: «Мы обновляем свои продукты, чтобы предоставить заказчикам возможность использовать эту технологию».

Еще одной многообещающим передовым подходом является виртуальная пуско-наладка с использованием интегрированного программно-аппаратных комплекса. По мнению Роберта Мешела, все это указывает на то, что основу будущего производства составит моделирование реальности, а важной предпосылкой для этого является цифровой двойник - модель с высокой степенью детализации.

Немаловажно и то что использование цифрового двойника позволяет интегрировать расчеты и натурные испытания, а также модели и данные. По словам Вутера Дехандшуттера, технического директора по продукту, Siemens PLM Software, здесь задача состоит в том, чтобы максимально использовать информацию, создаваемую на разных этапах и увязывать ее между собой, но сейчас есть ряд этапов, на которых инженерная информация производится изолировано.

Вутер Дехандшуттер: «Использование цифрового двойника позволяет интегрировать расчеты и натурные испытания»

Он показал, что эту проблему можно решить с помощью цифрового двойника, анализируя продукт на самых ранних этапах посредством виртуальных испытаний, управляя этим двойником и повышая уровень его детализации и точности, чтобы на натурных испытаниях сосредоточиться именно на удовлетворении требований, а не на поиске решений.

В качестве примера Вутер Дехандшуттер привел корпорацию «Иркут», которая применила такой подход при проектировании самолета МС-21, использовав для расчета поведения системы продукты LMS Imagin.Lab и LMS Amesim. При этом моделировались не только отдельные части, но общее взаимодействие систем, что позволило еще на этапе проектирования проверять, как поведет себя целый самолет и, по данным «Иркут» в пять раз сократить создание самых сложных моделей по сравнению с применявшимся раньше решением.

Что нового в NX 11

Продвигая концепцию цифрового двойника, Siemens не забывает о своих базовых продуктах. Майкл Ребрух, директор по разработке NX, Siemens PLM Software, представил некоторые новинки, которые появятся в августе в версии NX 11, и в ноябре в NX 11.01.

Впрочем, одна новинка уже доступна. Это бесплатное мобильное приложение Catchbook, предназначенное для разработки. «Рисуя от руки эскиз на планшете, результат которого конвертируется в геометрию, мы можем добавлять размеры и управлять позиционированием эскизов. Также можно сделать фотографию с помощью мобильника и посредством этой системы исследовать возможности данного проекта», – объяснил Майкл Ребрух.

Майкл Ребрух рассказывает о новинках версии NX 11

Вместе с NX 11 выйдет новый продукт Converging Model, который позволяет в одной модели комбинировать точную геометрию и клеточное представление на основе граней. По словам Майкла Ребруха, клиенты, которые уже с ним познакомились, говорят, он изменил подход к работе, так эту модель можно использовать при проектировании, проведении испытаний и использовании новых методов, таких как 3D-печать и гибридное производство.

В состав NX 11 также войдет новое решение Lightworks Iray+ на базе технологии Iray компании Nvidia, которое предназначено для построения фотореалистичных изображений и включает библиотеку материалов и сцен.

Кроме того, в NX 11 появится возможность сканировать и загружать в систему огромные облака точек и взаимодействовать с ними так же как в реальном мире, чтобы выполнять проектирование в контексте физического окружения.

В NX 11.01 будет реализована новая технология оптимизации топологии, предназначенная для создания поверхностей сложной формы, оптимизации формы, массы, используемых материалов, размеров и топологии конструкций с сохранением функционирования детали. Предполагается, что это позволит улучшить взаимодействие с аддитивным производством. -->

В рубрике «Новое слово» Apparat рассказывает о не так давно появившихся терминах, связанных с новым обществом. В этом выпуске - цифровой двойник (digital twin). Компьютер, который знает о вас всё и может имитировать ваше поведение.

Цифровой двойник

Технологическая мечта футуриста и основателя Acceleration Studies Foundation Джона Смарта о том, что вскоре специальные компьютерные программы смогут имитировать поведение конкретных людей. Используя различные технологии сбора и анализа ваших данных, компьютер сможет вместо вас отвечать на ваши письма и даже общаться с вашими родственниками, пока вы сами заняты. По утверждению Смарта, цифровые двойники должны появиться в течение ближайших пяти лет.

Предполагается, что для создания цифрового двойника специальное ПО будет анализировать вашу переписку в соцсетях и электронной почте, историю браузера и покупок в интернет-магазинах, информацию с носимых устройств, смартфонов или умных часов, и любую другую доступную информацию. Основываясь на этих данных, с помощью специальных алгоритмов можно будет программировать ваше поведение: как бы вы ответили партнёру на деловое письмо, чтобы вы сказали детям на их сообщение в Facebook. Компьютеры уже сейчас много знают о наших предпочтениях, например, рекламные компании анализируют наши поисковые запросы и электронные письма, создают профайл на каждого человека и стараются показывать ему лишь ту рекламу, которая ему будет действительно интересна.

Программное обеспечение, имитирующее поведение человека, тоже начинает проникать в нашу жизнь: цифровые ассистенты — Siri от Apple, Cortana от Microsoft и Watson от IBM — общаются с пользователем, отвечают на его вопросы, могут поддержать беседу даже на отвлечённые темы. Разработаны первые чат-боты, которые успешно проходят тест Тьюринга — то есть вводят в заблуждение людей, которые с ними общаются, и заставляют поверить, что они — не искусственный интеллект, а реальный человеческий.

Учёные рассматривают и более фантастичные варианты создания цифрового двойника: полную оцифровку мозга, так называемую загрузку сознания. Но работы в этом направлении находятся сейчас лишь в зачаточном состоянии: например, в рамках проекта Blue Brain к 2023 году должна быть полностью смоделирована цифровая версия неокортекса, основной части коры головного мозга у человека.

Как использовать цифрового двойника

Поговорить с человеком после его смерти

Один из самых амбициозных планов — создать такого двойника, который может заменить человека после его смерти. «Когда мы с вами умрём, наши дети не придут на наши могилы. Они пойдут и запустят наших цифровых двойников и поговорят с ними», - говорит Джон Смарт. «Пусть этот сценарий звучит несколько надуманно, — добавляет он. — Но люди уже сейчас устраивают стену плача на страницах умерших родственников в социальных сетях и продолжают отправлять им личные сообщения». Такие перспективы любят писатели и режиссёры-фантасты. Например, один из сюжетов в сериале «Чёрное зеркало» рассказывает о том, как молодая женщина заменила погибшего в автокатастрофе мужа цифровой копией. Позже она «загрузила» сознание мужа в робота-андроида — то есть практически оживила его.

Персональный ассистент

Этот вариант гораздо более простой в реализации и не требует от двойника такого высокого уровня когнитивных способностей. В какой-то мере это реализуется уже сейчас, например цифровой помощник Google Now анализирует вашу почту и поисковые запросы, выдавая подсказки, которые облегчают вам жизнь. Однако цифровой двойник сможет не только подсказывать вам что-либо, но и взять на себя часть ваших задач, пусть и довольно простых: записать вас к врачу, назначить деловую встречу, а в магазине указать на продукты, которые более всего подходят вашему рациону по содержанию полезных веществ.

Недостатки проекта

Одним из главных недостатков этой концепции, который признаёт даже её идеолог Джон Смарт, является полное нарушение прайвеси. Программа будет читать всю вашу переписку, анализировать покупки и вообще всячески проникать в то, что называется личной жизнью. С протестами уже сейчас сталкиваются крупные корпорации, которые собирают меньший объём данных.

Джон Смарт

идеолог создания цифровых двойников

Вы знаете, мне бы хотелось держать информацию о моём здоровье и финансах в маленьком сейфе, чтобы никто не мог получить к ней доступ. Но такое мышление - атавизм. Вы не можете получить много, если не пожертвуете своей приватностью. Я уверен в том, что пока люди будут чувствовать контроль над технологией, приватность данных будет вторичной.

Изображение: Edward Blake Edwards

Благодарим редакцию корпоративного журнала "Сибирская нефть" ПАО «Газпром нефть» за предоставление данного материала.

Что такое «Цифровой двойник»?

Цифровой двойник — это новое слово в моделировании и планировании производства — единая модель, достоверно описывающая все процессы и взаимосвязи как на отдельном объекте, так и в рамках целого производственного актива в виде виртуальных установок и имитационных моделей. Таким образом, создается виртуальная копия физического мира.

Применение цифрового двойника, являющегося точной копией реального актива, помогает быстро смоделировать развитие событий в зависимости от тех или иных условий и факторов, найти наиболее эффективные режимы работы, выявить потенциальные риски, встроить новые технологии в существующие производственные линии, сократить сроки и стоимость реализации проектов. Кроме того, цифровой двойник помогает определить шаги по обеспечению безопасности.

Современные технологии дают возможность построить цифровые двойники абсолютно любых производственных активов, будь то нефтеперерабатывающий завод или логистическая компания. В будущем эти технологии позволят удаленно управлять всем производственным процессом в режиме реального времени. На базе цифрового двойника можно объединить все системы и модели, используемые для планирования и управления производственной деятельностью, что повысит прозрачность процессов, точность и скорость принятия решений.

Цифрового двойника можно рассматривать и как электронный паспорт изделия, в котором фиксируются все данные о сырье, материалах, произведенных операциях, испытаниях и лабораторных исследованиях. Это значит, что вся информация, начиная с чертежей и технологии производства и заканчивая правилами техобслуживания и утилизации, будет оцифрована и доступна для считывания устройствами и людьми. Такой принцип позволяет отслеживать и гарантировать качество продукции, обеспечивать ее эффективный сервис.

От рисунков до 3D-моделей

Немного истории. Чертежи и схемы нужны были людям всегда, с момента первых изобретений — колеса и рычага, чтобы передавать друг другу информацию об устройстве этих приспособлений и правилах их использования. Сначала это были примитивные рисунки, содержащие лишь самые простые сведения. Однако конструкции становились сложнее, а изображения и инструкции — детальнее. С тех пор технологии визуализации, документирования и хранения знаний о сооружениях и механизмах прошли большой путь. Тем не менее долгое время основным носителем для фиксации инженерной мысли оставалась бумага, а рабочим пространством — плоскость.

Во второй половине ХХ века стало ясно, что привычная армия чертежников, вооруженных кульманами, уже не способна успеть за стремительным ростом развития промышленного производства и сложностью инженерных разработок. Ускорение обработки объемной и сложной информации (например, технологическая установка атмосферной перегонки нефти содержит более 30 тысяч единиц оборудования) потребовало изменения технологии работы проектировщиков, конструкторов, строителей, технологов, специалистов по эксплуатации и техническому обслуживанию. Эволюция технических средств проектирования совершила очередной виток, и в начале 90-х годов прошлого века в нефтяную отрасль пришли системы автоматизированного проектирования — САПР. Сначала они использовали двухмерные чертежи, а затем, к концу 2000-х, пришли и в 3D.

Современные системы проектирования позволяют инженерам выполнить компоновку и проектирование промышленных объектов в объемном виде с учетом всех ограничений и требований производственного процесса, а также требований промышленной безопасности

Современные системы проектирования позволяют инженерам выполнить компоновку и проектирование промышленных объектов в объемном виде с учетом всех ограничений и требований производственного процесса, а также требований промышленной безопасности. С их помощью можно создавать проектную модель той или иной установки и правильно размещать на ней технологические и технические компоненты без противоречий и коллизий. Опыт показывает, что за счет использования подобных систем удается в 2-3 раза сократить количество ошибок и несостыковок при проектировании и эксплуатации различных установок. Цифра впечатляет, если учесть, что для крупномасштабного промышленного оборудования число ошибок, которые приходится исправлять в процессе проверки проекта, исчисляется тысячами.

С точки зрения проектировщиков и строителей, использование 3D-моделей дает возможность кардинально улучшить качество проектной документации и сократить время проектирования. Построенная информационная модель объекта оказывается полезной и на этапе эксплуатации. Это новый уровень владения промышленным объектом, на котором персонал может получить любую информацию, требующуюся для принятия решения или выполнения задачи в кратчайший срок, опираясь на имеющуюся модель. Более того: когда через какое-то время потребуется модернизация оборудования, будущим проектировщикам будет доступна вся актуальная информация, с историей ремонтов и обслуживаний.

Омский пилот

Сергей Овчинников, руководитель департамента систем управления «Газпром нефти»:

Разработка и внедрение системы управления инженерными данными, без сомнения, важная часть инновационного развития блока логистики, переработки и сбыта. Функционал, заложенный в «СУпрИД», потенциал системы позволят блоку в частности и компании в целом стать лидерами в цифровом управлении инженерными данными в нефтепереработке. Более того, этот программный продукт является важной составляющей всей линейки связанных IT систем, представляющих собой фундамент создающегося сейчас Центра управления эффективностью БЛПС.

В 2014 году в «Газпром нефти» стартовал проект по созданию системы управления инженерными данными объектов нефтепереработки — «СУпрИД». В основе проекта лежит применение технологий 3D-моделирования для проектирования, строительства и обслуживания промышленных объектов. Благодаря их использованию сокращаются сроки создания и реконструкции нефтеперерабатывающих установок, повышается эффективность и безопасность их эксплуатации, снижается время простоя технологического оборудования завода. Внедрением современной системы управления инженерными данными на новейшей платформе Smart Plant for Owners/Operators (SPO) занимаются специалисты департамента систем управления блока логистики, переработки и сбыта, а также дочерней компании «ИТСК» и «Автоматика сервис».

В конце прошлого года успешно выполнен пилотный проект по разворачиванию функционала платформы и настройки бизнес-процессов для только что реконструированной установки первичной переработки нефти Омского НПЗ — АТ-9. В системе реализован функционал по хранению, управлению и актуализации информации об установке на всем ее жизненном цикле: от строительства до эксплуатации. Наряду с системой были разработаны нормативно-методическая документация, требования к проектировщику и стандарты по управлению инженерными данными. «СУпрИД» является хорошим помощником в работе, — отметил начальник установки АТ-9 Омского НПЗ Сергей Шмидт. — Система позволяет быстро получить доступ к инженерной информации о любом оборудовании, посмотреть его чертеж, уточнить технические параметры, локализовать местоположение и выполнить замеры на трехмерной модели, которая в точности воспроизводит реальную установку. Использование «СУпрИД» помогает, в том числе, обучать новых специалистов и стажеров».

Как это работает?

Задача системы «СУпрИД» — охватить все этапы жизненного цикла технологического объекта. Начать со сбора инженерной информации на фазе проектирования и затем актуализировать сведения на последующих стадиях — строительства, эксплуатации, реконструкции, отображая текущее состояние объекта.

Все начинается с информации от проектировщика, которая последовательно передается и загружается в систему. Исходные данные составляют: проектная документация, информация о функционально-технологической и строительно-монтажной структуре объекта, интеллектуальные технологические схемы. Именно эти сведения становятся базой информационной модели, позволяя мгновенно получать адресную информацию о строительных объектах и технологической схеме установки, давая возможность за несколько секунд найти нужную позицию технологического оборудования, оборудования КИПиА на технологической схеме, определить ее участие в технологическом процессе.

В свою очередь, с помощью загруженной в систему проектной 3D-модели объекта можно визуализировать его, увидеть конфигурацию блоков, пространственное расположение оборудования, окружение соседним оснащением, выполнить замеры расстояний между различными элементами установки. Завершается формирование эксплуатационной информационной модели привязкой исполнительной документации и 2D-, 3D-моделей «как построено», предоставляющих возможность получить детализированную информацию о свойствах и технических характеристиках любого оборудования или его элементов на стадии эксплуатации. Таким образом, система представляет собой структурированную и взаимосвязанную совокупность всех инженерных данных объекта и его оборудования.

Роман Комаров, заместитель начальника управления инженерных систем «ИТСК», руководитель разработки «СУпрИД»:

После многолетней оценки преимуществ реализации проекта и предварительной проработки пилот системы был реализован в сжатые сроки. Внедрение «СУпрИД» позволило компании получить инструмент управления инженерными данными объектов нефтепереработки. Следующий глобальный шаг, к которому мы будем постепенно приближаться, — формирование цифровой информационной модели нефтеперерабатывающего завода.

На сегодня в электронный архив «СУпрИД» загружено уже более 80 000 документов. Система позволяет осуществлять попозиционный поиск актуальной информации о любом типе оборудования, предоставлять пользователю исчерпывающую информацию по каждой позиции, включая технические характеристики, габаритные размеры, материальное исполнение, расчетные и рабочие параметры и т.д. «СУпрИД» дает возможность просмотреть любую часть установки в трехмерной модели или на технологической схеме, открыть скан-копии документов, относящихся к этой позиции: рабочую, исполнительную или эксплуатационную документацию (паспорта, акты, чертежи и т.д.).

Такая вариативность существенно сокращает временные затраты на доступ к актуальной информации и ее интерпретацию, позволяет избежать ошибок при реконструкции и техническом перевооружении объекта, замене морально устаревшего оборудования. «СУпрИД» помогает анализировать работу установки и ее оборудования при оценке эффективности эксплуатации, способствует подготовке изменений в технологическом регламенте, расследованию отказов, неполадок, аварий на объекте, обучению и подготовке обслуживающего персонала.

«СУпрИД» интегрирован с другими информационными системами БЛПС и образует единую информационную среду инженерных данных, которая, в том числе, станет базой для инновационного Центра управления эффективностью блока. Взаимосвязь с такими программами, как КСУ НСИ (корпоративная система управления нормативно-справочной информацией), SAP ТОРО (техническое обслуживание и ремонт оборудования), СУ ПСД (система управления проектно-сметной документацией) «ТрекДок», Meridium APM, формирует уникальную интегрированную систему автоматизации процессов управления производственными активами нефтеперерабатывающего завода, позволяя увеличить экономический эффект от их совместного использования для компании.

Эффективность проекта

За относительно короткий период времени IT-специалистам «Газпром нефти» удалось не только освоить тонкости платформы SPO, на которой построена система управления инженерными данными, но и создать абсолютно новую для компании инфраструктуру, разработать комплект нормативных документов, а в итоге выработать качественно новый подход к строительству объектов нефтепереработки.

Еще на раннем этапе реализации проекта стало очевидно, что система будет востребована эксплуатационными службами завода и службами капитального строительства. Достаточно сказать, что ее использование экономит до 30% рабочего времени на поиск и обработку технической информации по любому объекту. При интеграции «СУпрИД» с системами нормативно-справочной информации, технического обслуживания и ремонта оборудования, проектно-сметной документации и другими актуальные инженерные данные становятся доступны для оперативного и качественного обслуживания технологического оборудования. Возможности системы также позволяют создать тренажер для служб эксплуатации, что, несомненно, повысит уровень подготовки их специалистов. Для отделов капитального строительства НПЗ система станет инструментом проектирования на стадии мелкого и среднего ремонта. Такой подход значительно упрощает контроль за ходом реконструкции промышленных объектов и повышает качество ремонтов.

Предполагается, что вложенные в реализацию «СУпрИД» инвестиции окупятся примерно за 3-4 года. Это станет возможным благодаря сокращению сроков проектирования, более раннему переводу установок из стадии пуско-наладки в промышленную эксплуатацию и, как следствие, увеличению объема выпускаемой готовой продукции. Еще один существенный плюс — ускорение подготовки и проведения работ по техническому обслуживанию и выполнения реконструкций и модернизаций установок за счет сокращения сроков проверки эксплуатационными службами НПЗ новой проектной документации и своевременного обнаружения недостатков и ошибок в работе проектных и строительных подрядчиков.

Программа внедрения «СУпрИД» рассчитана на период до 2020 года. Она будет использована для «оцифровки» как существующих установок, так и при возведении новых объектов. В настоящее время специалисты готовятся к тиражированию системы на Московском НПЗ.

Текст: Александр Никоноров, Алексей Шишмарев, Фото: Юрий Молодковец, Николай Кривич