Совсем недавно Герман Греф, президент Сбербанка, сказал, что через 5 лет искусственный интеллект заменит многих людей: 80% решений будут принимать машины, и это приведет к тому, что работы лишатся десятки тысяч людей.

Эксперт по машинному обучению и искусственному интеллекту Педро Домингос идет еще дальше: он предполагает, что люди обзаведутся компьютерной психологической моделью своей личности. Какой она будет?

Секс, ложь и машинное обучение

Цифровое будущее начинается с осознания факта: взаимодействуя с компьютером - будь то ваш собственный смартфон или удаленный за тысячи километров сервер, - вы каждый раз делаете это на двух уровнях. Первый - желание немедленно получить то, что вам нужно: ответ на вопрос, желаемый товар, новую кредитную карточку. На втором уровне, стратегическом и самом важном, вы рассказываете компьютеру о себе.

Чем больше вы его учите, тем лучше он будет вам служить или манипулировать вами.

Какую модель вашей личности вы хотите предложить компьютеру? Какие данные можно ему дать, чтобы он построил эту модель? Эти вопросы надо держать в уме всякий раз, когда вы взаимодействуете с алгоритмом машинного обучения - точно так же как при общении с людьми.

Цифровое зеркало

Подумайте обо всех своих данных, которые записаны во всех компьютерах мира. Это электронные письма, документы MS Office, тексты, твиты, аккаунты на Facebook и LinkedIn, история поиска в интернете, клики, скачанные файлы и заказы, кредитная история, налоги, телефон и медицинская карта, информация о вождении, записанная в бортовом компьютере вашего автомобиля, карта перемещений, зарегистрированная вашим мобильным телефоном, все фотографии, которые вы когда-либо делали, короткие появления в записях камер слежения.

Если бы у будущего биографа был доступ только к этому «выхлопу данных» и ни к чему больше, какая бы картина у него сложилась? Вероятно, довольно точная.

Представьте, что вы взяли все свои данные и отдали их настоящему Верховному алгоритму будущего, в котором уже есть знание о человеческой жизни, которому мы можем его научить. Он создаст вашу модель, и вы сможете носить ее на флешке в кармане. Безусловно, это будет прекрасный инструмент самоанализа - как посмотреть на себя в зеркало. Но зеркало было бы цифровое и показывало бы не только вашу внешность, но и все, что можно узнать, наблюдая за вами. Зеркало могло бы ожить и поговорить.

Польза цифрового двойника

Что бы вы захотели сделать, какие задания поручить своей цифровой половинке? Вероятно, первое, что вы захотели бы от своей модели, - поручить ей договариваться с миром от вашего имени: выпустить ее в киберпространство, чтобы она искала для вас всякую всячину.

Из всех книг в мире она порекомендует десяток, которые вы захотите прочитать в первую очередь, и советы будут такими глубокими, что Amazon и не снились. То же произойдет с фильмами, музыкой, играми, одеждой, электроникой, чем угодно. Разумеется, ваш холодильник будет всегда полон. Модель станет фильтровать вашу электронную и голосовую почту, новости на Facebook и обновления на Twitter, а когда это уместно, отвечать вместо вас.

Она позаботится обо всех надоедливых мелочах современной жизни, например о проверке счетов по кредитке, об обжаловании неправильных транзакций, о планировании расписания, обновлении подписок и заполнении налоговой отчетности. Она подберет вам лекарство, сверится с лечащим врачом и закажет его в интернет-магазине.

Модель подскажет, кто вам понравится. А после того, как вы познакомитесь и понравитесь друг другу, ваша модель объединится с моделью вашей избранницы и выберет рестораны, которые вам обоим могут понравиться. И здесь становится по-настоящему интересно.

Общество моделей

В очень быстро надвигающемся будущем вы окажетесь не единственным человеком с «цифровой половинкой», которая круглые сутки исполняет ваши поручения. Подобная модель личности появится у каждого, и модели будут все время общаться друг с другом.

Если вы ищете работу, а компания X - сотрудников, то ее модель будет проводить собеседование с вашей. Их «разговор» во многом напомнит настоящий, «живой», - ваша модель будет хорошо проинструктирована, например, она не станет выдавать о вас негативную информацию, - однако весь процесс займет всего долю секунды.

В мире Верховного алгоритма «мои люди свяжутся с вашими» превратится в «моя программа свяжется с вашей программой». У каждого человека будет свита ботов, призванная сделать более легким и приятным его путь по миру. Сделки, переговоры, встречи - все это будет организовано, не успеете вы шевельнуть пальцем.

Ваша цифровая половинка окажется похожа на гидроусилитель руля: жизнь пойдет туда, куда хотите, но с меньшими усилиями с вашей стороны.

Это не значит, что вы окажетесь в «фильтрующем пузыре» и станете видеть только то, что вам гарантированно понравится, без каких-то неожиданностей. Цифровая личность окажется гораздо умнее, у нее будет инструкция оставлять место для шанса, давать вам соприкасаться с новым опытом, искать счастливые случайности.

По мере совершенствования моделей взаимодействие будет все более похожим на то, что сложилось бы в реальном мире, однако происходить оно будет in silico и в миллион раз быстрее. Киберпространство завтрашнего дня превратится в очень обширный параллельный мир, который станет выбирать все самое перспективное, чтобы испробовать в реальности. Это будет похоже на новое, глобальное подсознание, коллективный «Ид» человечества, или «Оно».

Сегодняшний мир примечателен тем, что теории разума начали появляться и у компьютеров. Пока эти теории все еще примитивны, но они быстро развиваются, и нам придется с ними работать не меньше, чем с другими людьми, чтобы получить желаемое.

По материалам книги «Верховный алгоритм»

Интерес к теме дигитализации производства проявляет все больше предприятий. В этом смогли убедиться организаторы региональной научно-технической конференции «Дигитализация производственных процессов. Применение промышленного программного обеспечения для построения цифровых предприятий», которая прошла недавно в Самаре.

Ее инициатором стала группа компаний «СМС-Автоматизация», известная как универсальный интегратор, специализирующийся на создании и поддержке систем промышленной автоматизации, совместно с департаментом «Цифровое производство» фирмы «Сименс» - одного из самых больших мировых концернов в области автоматизации и электротехнической продукции, с которой самарских разработчиков связывает более двух десятков лет плодотворного сотрудничества.

Форум производственников и разработчиков информационных систем поддержало и министерство промышленности и технологий Самарской области. Его специалисты неоднократно отмечали успехи группы компаний в сфере промышленной автоматизации и построения крупных информационных систем.

Представителей промышленных предприятий Самарской области познакомили с концептуальными основами и конкретными инструментами для построения эффективного цифрового производства. Промышленная автоматизация - только часть дигитализации, или цифровизации, как ее еще называют. Дигитализация - это автоматизация процессов на всем жизненном цикле изделия, оборудования, предприятия. В нее вписываются и проект, и его функционирование, и модернизация.

Большой интерес участников конференции вызвал доклад председателя совета директоров Группы компаний «СМС-Автоматизация» Андрея Сидорова «Индустриальное программное обеспечение как инструмент дигитализации». «Мы стоим на пороге интеллектуализации систем управления, - отметил Андрей Сидоров (на нижнем фото). - Сейчас производители оборудования на Западе меняют модель производства. У оборудования начинает появляться цифровой двойник. Изменение модели бизнеса приведет к тому, что существенным фактором при выборе поставщика будет наличие цифрового двойника».

Цифровизация - это в том числе и отработка ситуаций на виртуальных цифровых моделях, которая позволяет экономить гигантские средства. «Сименс» уже сейчас на своей площадке по дигитализации, не дожидаясь поступления станка для производства деталей, получив его виртуальный образ, подключает к нему виртуальных же роботов и начинает отладку технологических процессов, не теряя времени.

Поднимаемые экспертами темы, связанные с применением конкретных инструментов цифрового производства, были с интересом восприняты участниками конференции, вызвали немало вопросов и дискуссий. Помимо докладов, внимание гостей конференции привлекли демостенды с практическими примерами воплощения принципов дигитализации в реалии АСУТП промышленных предприятий России. Отдельное внимание на конференции было уделено вопросам информационной безопасности современных систем автоматизации. Знакомство с актуальными тенденциями развития предприятий в рамках концепции «Индустрия 4.0», по мнению экспертов, может стать дополнительным инструментом в процессе повышения конкурентоспособности в эпоху «Индустрии 4.0».

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. -->

23 июня 2017 г. Создание трехмерного Цифрового двойника (Digital Twin) включено в перечень стандартного функционала Winnum® - платформы для промышленного Интернета вещей. Теперь в Winnum® создание трехмерных Цифровых двойников также просто, как и подключение датчиков.

«Цифровой двойник» — компьютерное представление конкретного физического изделия, группы изделий, механического или технологического процесса, которое полностью повторяет все то, что делает его физический прообраз, начиная от движений и кинематики, и заканчивая представлением его физической среды и текущих условий эксплуатации, включая движение жидкости и газа. Цифровой двойник выступает посредником между физическим изделием и важной информацией о нем, например, данными по эксплуатации или обслуживанию. Теперь с помощью Winnum для любых производственных систем реализуются полноценная обратная связь на основе сбора данных из реального мира и передачи этих данных в цифровой мир.

Что такое трехмерный Цифровой двойник?

Трехмерный Цифровой двойник — это компьютерное 3D представление конкретного физического изделия, группы изделий, механического или технологического процесса, который включает не только трехмерную геометрию, технические характеристики и текущие параметры работы, но и другую важную информацию - окружающую среду и условия эксплуатации, техническое состояние и наработку, взаимодействие с другими объектами, данные предиктивной аналитики, в том числе, по прогнозированию отказов и сбоев. Цифровой двойник может быть, как упрощенным, так и очень детальным и отражать широкий спектр самых разных характеристик как самого изделия, так и технологических и производственных процессов.

Наличие трехмерного Цифрового двойника помогает организовать связь изделия с подключенными к нему объектами, программным обеспечением, отвечающим за управление изделием, контроль рабочего состояния и процесса эксплуатации и т.д. Трехмерный Цифровой двойник представляет особую ценность, когда он наиболее точно отображает реальное состояние и рабочие характеристики своего физического прообраза. Какими бы точными, детальными и проработанными не были действия на этапах проектирования, моделирования и подготовки производства, в реальной жизни, как правило, процессы протекают немного иначе и именно Цифровой двойник способен выступить тем самым мостиком к необходимой информации о реальной эксплуатации изделий. Данную информацию можно использовать по-разному, например, на оценки узких мест, возможностей для улучшений и изменений, подтверждения целесообразности изменений и т.д. Кроме того, поскольку Цифровой двойник — это трехмерный объект, его работа с ним для человека гораздо понятнее, чем работа с любыми таблицами или графиками. Трехмерный Цифровой двойник позволяет заглянуть внутрь реального физического объекта непосредственно во время работы без необходимости остановки оборудования и открытия панелей, которые закрывают доступ к узлам, требующим проверки.

Уникальный функционал Winnum позволяет нашим заказчикам создавать трехмерные цифровые двойники и управлять ими, соединяя информацию, которая поступает от физических объектов и реальных процессов, с информацией, которая создается в различных системах автоматизированного проектирования (САПР). Winnum поддерживает загрузку трехмерных моделей САПР в нейтральных форматах, таких как STL, VRML и OBJ, для Blender и Collada доступна прямая загрузка. Наличие уже готовых трехмерных библиотек роботов, оборудования, датчиков и других геометрических объектов еще больше ускоряет и упрощает процесс создания Цифровых двойников даже для тех компаний, которые не могут похвастаться наличием полностью оцифрованных изделий в трехмерном виде.

Трехмерные сцены и умные Цифровые двойники (Smart Digital Twin)

Каждый Цифровой двойник соответствует одному конкретному экземпляру изделия. То есть, если компании использует 100 единиц оборудования или выпускает сотни тысяч изделий, то для каждого экземпляра оборудования/изделия существует свой Цифровой двойник. Уникальные возможности Winnum по работе с большими данными (Big Data) помогают работать с таким количеством цифровых двойников для решения повседневных задач и обеспечивают высокую производительность системы независимо от их количества.

Трехмерные сцены используются для объединения Цифровых двойников и получения представления об их общих эксплуатационных характеристиках и показателях, общих отклонениях с учетом среды эксплуатации и т.д. Трехмерные сцены в Winnum - это не просто трехмерная обстановка, как это принято в системах автоматизированного проектирования. Трехмерные сцены в Winnum - это возможность создания полноценного трехмерного мира с широким инструментарием по работе с источниками света (включая Raytracing, зеркальные виды, туман, интенсивность, прозрачность), текстурами (включая динамические текстуры с видео потоком), пользовательскими камерами и механизмами взаимодействия с трехмерными объектами (выбор объекта, нажатие на объект, передача управляющего действия).

Все действия трехмерной сцены и весь инструментарий по работе с трехмерным Цифровым двойником доступен исключительно в Веб браузере.

О компании Signum

Signum (СИГНУМ) - глобальный поставщик решений для промышленного Интернета вещей (IIoT). Решения компании помогают трансформировать процессы создания, эксплуатации и обслуживания изделий при помощи технологий промышленного Интернета вещей (IIоT). Платформа нового поколения Winnum™ предоставляет компаниям инструменты, необходимые для сбора, анализа и получения дополнительной прибыли за счет больших объемов данных, создаваемых подключенными к вычислительной сети контроллеров, датчиков, сенсоров, изделий и систем.