Основной целью цифровизации промышленности, безусловно, является повышение эффективности работы предприятий и, как следствие, увеличение доходов его владельцев. В XVIII веке Адамом Смитом была сформирована теория, что чем больше зарабатывает предприниматель, тем больше он может нанять работников, чтобы увеличить свой доход. В веке XIX для преодоления кризиса перепроизводства в модель развития пришлось включить условие, что наемные работники должны получать достаточное вознаграждение, чтобы иметь возможность приобрести произведенные товары и услуги. Современные условия и понимание конечности имеющихся ресурсов делают процесс выбора направления развития или оптимизации производства еще боле сложным. Возникла необходимость учитывать помимо экономических еще и большое количество других влияющих факторов и даже изобрести для них «особую систему координат» — ESG. Цифровая модель производства должна обеспечивать такую модель его развития, чтобы в долгосрочной перспективе произведенную продукцию было кому приобрести.
Цифровизация промышленности не зря определяется как «трансформация», а не «революция», так как большинство технологий уже изначально присутствуют на предприятиях. В рамках очередного витка развития произошла именно трансформация уже имеющихся инструментов и систем, которые приобрели новые свойства:
В случае глубокой интеграции и полного охвата всех процессов перечисленными системами появляется возможность получить достаточно точную модель предприятия, но она еще не будет являться цифровым двойником. Процессы, регистрируемые в информационных системах, будут делать такую модель «наблюдаемой», а регламентация и методическая поддержка обеспечат этой модели «управляемость». В итоге полученная модель позволит сделать процессы предприятия «устойчивыми» с точки зрения классической теории управления. Включение в контур анализа и управления еще и данных SRM- и CRM-систем позволяет сделать эту модель «гибкой» для своевременного реагирования на события, происходящие на рынке.
Но это все еще не цифровой двойник производства. Хотя получаемая информация уже позволяет внедрять гибкие подходы к управлению запасами, оптимизировать ресурсные спецификации, использовать технологию Just-in-time, оптимальным образом учитывать незавершенное производство.
Необходимым, но не достаточным условием появления именно цифровой модели предприятия является формирование озера данных. В это озеро должна стекаться информация от всех уровней управления предприятием, начиная от АСУ ТП и заканчивая контуром управления ФХД. Ключевой задачей такого озера данных является синхронизация транзакционных данных, представляющих собой регистрацию события на уровне, понятном человеку (договор, заявка, заказ, паспорт изделия, отказ оборудования), и «полевых» данных, регистрируемых информационными системами в автоматическом режиме. В противном случае эта информация не может быть использована для получения полноценного цифрового двойника.
Можно сказать, что процесс сопоставления бизнес-терминов и бизнес-требований с их «следом» в информационных системах и возможность оперирования событиями и фактам в цифровом виде и является цифровой трансформацией. Главной сложностью «перехода в цифру» является необходимость фиксации значительного числа событий и фактов, для которых ранее требовался ручной ввод данных. И здесь одну из решающих ролей начинают играть современные цифровые технологии в производстве, такие как машинное зрение, распознавание образа, позиционирование, позволяющие фиксировать события и транслировать их в озеро данных в автоматическом режиме.
Важным следствием возможности обогатить озеро данных цифрового предприятия большим количеством производственных данных, получаемых в автоматическом режиме, стала возможность использования идентичных алгоритмов управления для предприятий с цеховой и бесцеховой структурой. Фактически за счет возможности прослеживания партий средствами машинного зрения без маркировки, использования технологии позиционирования и RFID при идентификации ТМЦ и полуфабрикатов, автоматического получения данных из систем химического и физического анализа в режиме on-line можно, например, управлять цеховым производством аналогично бесцеховому.
На первых этапах цифровизация промышленности наталкивалась на ключевой ограничивающий фактор процесса оцифровки данных. С переходом на современные цифровые технологии в производстве главным ограничением стало количество данных, требующих обработки. Это ограничение касается как процесса выявления корреляций между данными, так и скорости обработки, чтобы принимаемые управленческие решения были не только верными, но и своевременными. Главным направлением для решения этой задачи является применение технологий искусственного интеллекта. Применении ИИ позволяет с большой скоростью отрабатывать большое количество гипотез, используя для их построения запросы, построенные на естественном языке.
Использование ИИ в задачах цифровизации промышленности не является панацеей, так как в настоящее время ограничено только построением и проверкой гипотез, но не выбором способа действия или его реализацией. В первую очередь это ограничение носит не технический, а этический характер. Так как использование машинного алгоритма, не ограниченного моральными нормами и правилами, может привести к выбору, может быть, и самого оптимального, но, по своей сути, чудовищного способа реализации.
Можно сформулировать достаточно простой критерий того, что осуществлена «цифровизация производства», хотя реализовать его на практике гораздо сложнее. В области работы с цифровыми данными есть два направления: Data Mining и Process Miniтg. В обычном, не цифровом предприятии использование «Process Mining» для основных производственных процессов крайне затруднено, так как мобильный терминал ремонтника не помогает откручивать гайки. Но когда мы в полной мере используем цифровые технологий в производстве и можем оценивать влияние качества процесса выполнения сварного шва на EBIDTA компании, то можно уверенно говорить о «цифровом предприятии».
Последние несколько лет принесли новые вызовы для цифровых предприятий. Пандемия и санкционные ограничения показали, что цифровизация производства не может оперировать только финансовыми или производственными данными. И, помимо двух требований к «устойчивости» и «гибкости», цифровая модель предприятия должна еще и удовлетворять требованию «робастности». Т.е. предприятие должно продолжать эффективно функционировать даже при возникновение внешних факторов, само наличие которых было слабо предсказуемо на этапе формирования модели. Появилась необходимость добавление в озеро данных модели информацию, влияющую на продукцию, функционирование предприятия, цепочки поставок не прямо, а косвенно. Таким образом происходит кратное усложнение цифрового двойника каждого предприятия. Кроме того, для качественного и своевременного прогнозирования появляется необходимость обмена информацией между предприятиями, что в итоге должно привести к «цифровой промышленности», включающей в себя предприятия как отдельных холдингов, так и в масштабах страны.