ВВЕДЕНИЕ 3
ОСНОВНАЯ ЧАСТЬ 5
Г лава 1. Анализ подходов и лучших практик в области обслуживания производственных активов 5
1.1. Описание сформировавшейся проблемы в области оценки состояния
производственных активов 5
1.2. Анализ подходов к решению проблемы оценки состояния и обслуживания
активов 6
1.3. Анализ лучших практик в области оценки состояния и обслуживания
производственных активов 9
1.4. Анализ технологии цифровых двойников производственных активов 11
1.5. Анализ технологии нейроинтерфейсов 16
Глава 2. Анализ проблемы оценки состояния и обслуживания на конкретном предприятии и формирование представления о текущем состоянии 19
2.1. Описание компании и ее бизнес-модели 19
2.2. Характеристика производства основной продукции 23
2.3. Характеристика оценки состояния и обслуживания производственных
активов 26
2.4. Вывод к 2 главе 36
Г лава 3. Предложение решения сложившейся проблемы оценки состояния и обслуживания производственных активов 37
3.1. Выбор рационального решения и программно-аппаратного комплекса для
его поддержки 37
3.2. Оценка эффекта от проекта по внедрения решения 41
3.3. Формирование требований к решению 47
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 66
Список использованных источников
Процессы цифровой трансформации и развития концепции Индустрии 4.0, с одной стороны, открывают перед промышленными предприятиями новые возможности и пути развития, но с другой стороны диктуют условия выживания в условиях высокой конкуренции и формулируют требования к применению технологий в производстве. Компании-пионеры цифровой трансформации, уже на ранних этапах развития той или иной технологии или концепции инвестирующие в проекты внедрения этих технологий в бизнес, обретают существенное преимущество перед своими конкурентами, укрепляя позиции на рынке, в то время как догоняющие компании или вовсе предпочитающие консервативную стратегию развития, все сильнее отстают и постепенно уходят с рынка. Такой тренд усиливает разрыв между лидерами и аутсайдерами рынка, и со временем его преодоление становится сложнее, сводясь к невозможному.
Западные крупные промышленные организации уже прошли или завершают путь цифровой трансформации, обеспечивая высокий уровень автоматизации процессов и поддержки принятия решений, в то время как отечественные компании взяли вектор развития цифровизации значительно позже, но с высоким темпом, поскольку большая часть технологий уже прошла «обкатку» на Западе. Так, согласно исследованию РБК [ссылка], 96 % российских компаний планируют совершить шаги на пути цифровой трансформации бизнес-модели путем внедрения информационных технологий, а 33 % уже инициировали проекты по развитию и внедрению цифровых технологий. Концепция «цифрового завода» в рамках развития Индустрии 4.0 не является инновационной, поскольку в ряде наиболее крупных компаний уже совершено ее внедрение и проводится дальнейшее развитие, однако концепция имеет под собой широкий спектр возможных применений технологий, оставляя организациям простор для поиска наиболее релевантного и перспективного набора для обеспечения конкурентных преимуществ и повышения ценности готовой продукции для потребителей.
Целью данной выпускной квалификационной работы является описание проекта по совершенствованию производственных процессов промышленной компании посредством создания комплекса цифровых двойников. В рамках работы рассматривается крупная компания, одна из числа лидеров российского рынка в области металлургии, и ее дочернее предприятие, отвечающее за выполнение работ по обслуживанию производственных мощностей. Объектом исследования является процесс технического обслуживания производственных активов, в качестве предмета исследования выступают производственные активы - станки, печи, оборудование, инвентарь, а также персонал - операторы станков и участвующие в производственном процессе сотрудники.
Для реализации поставленных целей в рамках работы были поставлены следующие задачи:
1) Поиск и анализ информации о существующих подходах к оценке состояния и обслуживания производственных активов
2) Анализ технологий цифровых двойников и нейроинтерфейсов
3) Сбор информации о реализованных проектах и рыночных трендах
4) Обзор текущего состояния компании, динамики ее развития, анализ приоритетных целей компании
5) Анализ текущего состояния направления производства на предприятия, включая определение ключевых целей и выявление проблемных участков
6) Анализ текущего состояния направления оценки состояния и обслуживания производственных активов на предприятии
7) Анализ узких мест и проблемных зон рассматриваемых процессов
8) Поиск наиболее релевантного решения в соответствии с заданными факторами
9) Проектирование целевого состояния архитектуры и процессов в рамках производства и обслуживания производственных активов
10) Формирование требований к проектируемому решению
11) Анализ и оценка ожидаемых результатов от внедрения
Подводя итог исследованию, можно заключить, что поставленная цель в рамках работы описания проекта цифровой трансформации достигнута. При этом были выполнены следующие задачи:
1) Осуществлен поиск и анализ информации о существующих подходах к оценке состояния и обслуживания производственных активов
2) Проведен анализ технологии цифровых двойников и нейроинтерфейсов
3) Сформировано описание осуществленных проектов и проведен анализ их эффекта
4) Составлено описание и проведен анализ компании, ее бизнес-модели и стратегических целей
5) Проведен анализ текущего состояния производственного сегмента ПАО «МЛНК» и Центра технического обслуживания и ремонта
6) Выполнен поиск узких мест и проблем выделенных направлений
7) Выявлены факторы оценки систем и выполнен выбор рационального программно-аппаратного комплекса посредством экспертной оценки
8) Выполнено проектирование целевого состояния архитектуры и процессов
9) Сформирован реестр требований и выполнена подготовка к составлению SLA комплекса цифровых двойников
10) Выполнены оценка ожидаемых результатов и анализ рисков волатильности доходности проекта при различных сценариях
Выполнение данных задач обеспечило рассмотрение проекта с внутренней и внешней сторон, позволив выявить наиболее приоритетные направления развития бизнеса в целом, а также выявить проблемы для определения путей их решения. В результате был выполнен поиск решения в соответствии с целями организации и составлен проект программно-аппаратного комплекса цифровых двойников с использованием нейроинтерфейсов, включая оценку эффективности его внедрения.
1. Интегрированный годовой отчет ММК за 2020 год [Электронный ресурс]. URL: https://mmk.ru/upload/iblock/c5f/t80bjab1uofvi6fjvfr1i26w23xtape8/%D0%98%D0%B D%D1%82%D0%B5%D0%B3%D1%80%D0%B8%D1%80%D0%BE%D0%B2%D0% B0%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B9%20%D0%B3%D0%BE%D0%B4%D0%B E%D0%B2%D0%BE%D0%B9%20%D0%BE%D1%82%D1%87%D0%B5%D1%82_ RUS.pdf (дата обращения: 10.04.2022).
2. THE DIFFERENT TYPES OF MAINTENANCE IN MANUFACTURING, [Электронный ресурс]. URL:https://www.machinemetrics.com/blog/types-of-maintenance-manufacturing(дата обращения: 10.04.2022).
3. Michael W. Grieves Digital Twin: Manufacturing Excellence through Virtual Factory Replication - LLC, 2014, 7 p.
4. Digital Twin Technology As A Basis Of The Industry In Future, 2018 г., [Электронный ресурс]. URL: https://www.researchgate.net/publication/330029542DigitalTwinTechnologyAsABasisO fTheIndustryInFuture
5. Digital twins: Bridging the physical and digital, 2020 г., [Электронный ресурс]. URL: https://www2.deloitte.com/us/en/insights/focus/tech-trends/2020/digital-twin- applications-bridging-the-physical-and-digital.html
6. The Connected Project - Capital Projects and the Digital Twin, 2018 г. [Электронный ресурс]. URL: https://www.pwc.com/us/en/industries/capital-projects- infrastructure/library/digital-twin-platform-capital-projects.html
7. Digital Twins: The Convergence of Multimedia Technologies, 14 апреля 2018 г. [Электронный ресурс]. URL:
https://www.researchgate.net/publication/326822934DigitalTwinsTheConvergenceofMu ltimediaTechnologies
8. Soderberg R. et al. Toward a Digital Twin for real-time geometry assurance in individualized production //CIRP Annals. - 2017. - Т. 66. - №. 1. - С. 137140.
9. Gartner Survey Reveals Digital Twins Are Entering Mainstream Use, 21 февраля 2019 г. [Электронный ресурс]. URL: https://www.gartner.com/en/newsroom/press- releases/2019-02-20-gartner-survey-reveals-digital-twins-are-entering-mai
10.Severstal Reduces Unscheduled Maintenance Delays by 20% with Predix Asset Performance Management [Электронный ресурс]. URL:
https://www.ge.com/digital/customers/severstal-reduces-unscheduled-maintenance- delays-20-asset-performance-management(дата обращения: 21.04.2021).
11. Product Owner Talks: 20 Digital Twins Solution Providers [Электронный ресурс].
URL: https://www.dashdevs.com/blog/product-owner-talks-20-digital-twins-service- companies/(дата обращения 28.04.2021)
12. How Digital Twins Simplify the IoT, 23 января 2019 г. [Электронный ресурс]. URL: https://www.gartner.com/smarterwithgartner/how-digital-twins-simplify-the-iot/
13. Digital Twin Service towards Smart Manufacturing, 2018 г., [Электронный ресурс].
URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2212827118302580
14. Making your asset smarter with the digital twin, 2019 г., [Электронный ресурс]. URL: https://www.dnvgl.com/article/making-your-asset-smarter-with-the-digital-twin-63328
15. Vidal, J. J. (1973). Toward direct brain-computer communication. Annu. Rev. Biophys. Bioeng. 2, 157-180.
16. Farwell, L. A., and Donchin, E. (1988). Talking off the top of your head: toward a mental prosthesis utilizing event-related brain potentials. Electroencephalogr. Clin. Neurophysiol. 70, 510-523.
17. Wu, D., Lance, B. J., Lawhern, V. J., Gordon, S., Jung, T.-P., and Lin, C.-T. (2017b). EEG-based user reaction time estimation using riemannian geometry features. IEEE Trans. Neural Syst. Rehabil. Eng. 25, 2157-2168.
18. Arico, P., Borghini, G., Di Flumeri, G., Colosimo, A., Bonelli, S., Golfetti, A., et al. (2016). Adaptive automation triggered by EEG-based mental workload index: a passive brain-computer interface application in realistic air traffic control environment. Front. Hum. Neurosci. 10:539
19. Michael W. Grieves, Origins of the Digital Twin Concept, 2016, 7 p.
20. Feng Xiang, Zhang Zhi, GuoZhang Jiang, Digital twins technolgy and its data fusion in iron and steel product life cycle, 2018 г., [Электронный ресурс]. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8361293
21. Yuchen Wang, Xingzhi Wang, Fei Tao , Ang Liu, Digital twin-driven complexity management in intelligent manufacturing, 2021, 17 p.
22. Tao F. et al. Digital twin-driven product de-sign framework //International Journal of Production Research. - 2018. - С. 1-19.
23. Толстых Т. О., Гамидуллаева Л. А., Шка-рупета Е. В. Ключевые факторы развития про-мышленных предприятий в условиях цифрового производства и индустрии 4.0 //Экономика в про-мышленности. - 2018.
24. Werner Kritzinger, Digital Twin in manufacturing: A categorical literature review and classification, 2016, pp. 1016-1022
25. Российский институт стандартизации, ГОСТ Р 57700.37-2021 Компьютерные модели и моделирование. цифровые двойники изделий. общие положения, 2021 г.
26. Александр Прохоров, Михаил Лысачев, Алексей Боровков, Цифровой двойник: Анализ, тренды, мировой опыт // ООО «АльянсПринт», 2020. - 401 стр., ил.
27. Н.В. Курганова, М.А. Филин, Д.С. Черняев, А.Г. Шаклеин, Д.Е. Намиот, Внедрение цифровых двойников как одно из ключевых направлений цифровизации Производства, 2019 г.
28. Aidan Fuller, Zhong Fan, Charles Day, Chris Barlow, Digital Twin: Enabling Technologies, Challenges and Open Research, 2020, 20 p.
29. Lee J., Bagheri B., Kao H. A. A cyber-physi-cal systems architecture for industry 4.0- based manu-facturing systems //Manufacturing letters. - 2015. - Т. 3. - С. 18-23.
30. Bolton R. N. et al. Customer experience chal-lenges: bringing together digital, physical and social realms //Journal of Service Management. - 2018. - Т. 29. - №. 5. - С. 776¬808.
31. Дли М. И., Власова Е. А., Соколов А. М., Моргунова Э. В. Creation of a chemicaltechnological system digital twin using the Python language // Прикладная информатика. 2021. Т. 16. № 1
32. E. H. Glaessgen, D.S. Stargel, The Digital Twin Paradigm for Future NASA and U.S. Air Force Vehicles
33. Gartner Survey Reveals Digital Twins Are Entering Mainstream Use, URL: https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2019-02-20-gartner-survey-reveals-digital-twins-are-entering-mai
34.Severstal Reduces Unscheduled Maintenance Delays by 20% with Predix Asset Performance Management [Электронный ресурс]. URL: https://www.ge.com/digital/customers/severstal-reduces-unscheduled-maintenance- delays-20-asset-performance-management
35.Зараменских Е. П., Кудрявцев Д. В., Арзуманян М. Ю. АРХИТЕКТУРА ПРЕДПРИЯТИЯ. Учебник для бакалавриата и магистратуры// Издательство Юрайт, 2018.
36.Understanding Predix (for Developers): Predix technology overview [Электронный ресурс]. URL: https://www.predix.io/resources/tutorials/tutorial- details.html?tutorial_id=1602(дата обращения 24.04.2020)