Промышленные парадигмы меняются и внедрять цифровые технологии необходимо на глубинном уровне организации. Так считает Николас Гутьеррес (Nicolas Gutierrez), руководитель практики «Природные ресурсы» Accenture в России и Казахстане, который занимается реализацией цифровых проектов для производств в нефте��азовой отрасли, химической промышленности, горнодобывающей индустрии и металлургии. У российских предприятий он видит несколько возможностей для развития.

Сформированный в Accenture подход Индустрия X.0 предполагает преобразование традиционной цепочки создания ценности на производстве в сторону максимально персонализированного взаимодействия с конечным потребителем, частным либо коммерческим. Подкреплять эту цифровую трансформацию должны инновационные бизнес-модели, а конечным результатом её станет появление новых источников дохода для бизнеса и общественного блага для всех. Другой вопрос — как на деле происходит внедрение инноваций.

Фабрика против лаборатории

На первый взгляд, цифровая трансформация в российской промышленности развивается достаточно бурно. Компании знают, что должны измениться; они фокусируют небольшие команды на задачах цифровых преобразований, организуют множество экспериментальных лабораторий. Возникает проблема, которую в Accenture называют Digital Factory vs Digital Lab. В лаборатории творят учёные, они способны придумать и испробовать очень многое, но за её стенами — реальное производство, реальные процессы, люди, весь бизнес. Накопленная Accenture статистика в мировом масштабе показывает, что в лучшем случае лишь 20-24% компаний удаётся успешно тиражировать полученный в пилотах опыт, перекраивать производство на цифровой лад и получать результат, как минимум окупающий затраты на НИОКР и внедрение. В России, по свидетельству Accenture, показатель успешной практической реализации лабораторных проектов ещё ниже.

Николас Гутьеррес: «Самое главное — осознавать разрыв между тем, что можно сделать внутри лаборатории, и тем, что на деле придётся реализовывать в масштабах крупного производства. Успешно работающую экспериментальную установку или отлично отлаженную на малой серии практику невозможно механически масштабировать на большое производство. Сперва те, кто творит и трудится в лаборатории, просто радуются тому, что создали и опробовали новые технологии. Затем происходит некоторое переосмысление вместе с осознанием: непонятно, как эти находки применять в производственной практике с её жёсткими требованиями к эффективности и окупаемости».

Дебет и кредит трансформации

Оценка актуального уровня цифровой трансформации того или иного промышленного производства – одна из самых сложных задач цифровизации. Пилотный проект ограничен в пространстве и времени; для него несложно подсчитать сумму затрат на разработку и ожидаемый экономический эффект. Но при внедрении найденных в лаборатории решений в действующие производственные цепочки бывает чрезвычайно сложно получить адекватную оценку его качества и эффективности. Общего рецепта здесь нет. Нельзя априори сказать, что для конкретной отрасли полноценная цифровая трансформация означает, например, обязательное соотношение между роботами и живыми рабочими у конвейера 3:1. Каждое предприятие требует индивидуальной оценки.

Николас Гутьеррес: «Первым критерием я бы назвал успешность в тиражировании пилотных проектов цифровой трансформации. Если говорить о компниях, которые реально получают осязаемую пользу от цифровизации, выражаемой в росте прибыли, — а это те самые 20-24% в глобальном масштабе, о которых уже говорилось, — то они масштабируют на полный объем своего производства больше чем 50% всех запускаемых в лабораториях пилотов. Приведу пример из нашей российской практики: в прошлом году одна компания показала, что из 60 проектов, запущенных в пилотирование, до стадии тиражирования дошли 6 — это 10% и это очень мало. Это значит, что на уровне реальной глубинной цифровизации производства ничего толком не было сделано.

Второй критерий — финансовый: требуется оценка коэффициента окупаемости (ROI). Если после внедрения цифровых решений и методов показатель ROI на данном предприятии выше, чем в среднем по соответствующей индустрии, — это тоже успех, свидетельство верности выбранного курса.

Тут очень важно не попасть в ситуацию «работа ради работы»: нельзя рассматривать осуществление цифровой трансформации как самоцель. Ставить перед собой цель цифровизовать абсолютно всё на предприятии — значит лишь впустую потратить время и средства. Нет смысла абстрактно, в отрыве от конкретного профиля компании, оценивать уровень её цифровой трансформации. Для разных типов компаний выгоды цифровой трансформации могут быть разными. Например, для ресурсных компаний это будет всё, что связано с повышением безопасности людей на производстве».

Новшества и новости

Если даже внутри одной отрасли затруднительно вводить какие-то общие критерии цифровой трансформации, можно ли сопоставлять между собой различные индустрии? Есть ли определённые направления, которые в полной мере можно считать лидерами цифровизации? Отталкиваясь от критерия «50%+ тиражированных пилотов» и помня о 20-24% успешных трансформаций, нетрудно предположить, что картина выйдет умеренно радужной.

Николас Гутьеррес: «Судить со стороны о разных отраслях очень сложно, потому что без погружения в материал порой невозможно определить, где цифровая практика реально тиражируется на производство, а где идёт откровенный PR. Например, я глубоко изучал то, что сделала индийская Tata Steel в плане цифровизации производства. Я понимаю, что это реальное тиражирование огромного количества продвинутых цифровых инструментов, что результаты использования этих инструментов можно увидеть и верифицировать, что по итогам получен блестящий результат в плане снижения затрат и развития производства. В России же я пока не видел, чтобы некая компания получила солидный, долгосрочный, стабильный результат после успешной цифровой трансформации промышленного производства.

Добавлю, что в России нефтегазовые компании в плане цифровой трансформации опережают металлургические, горнодобывающие и то, что называется utilities, — электрогенерирующие, транспортные и т. п. При этом российские металлурги очень хорошо догоняют и скоро даже перегонят нефтяников. А вот по миру как раз металлургические и горнодобывающие компании — впереди всех, они демонстрируют наиболее яркие примеры цифровой трансформации».

Перспективные примеры трансформации

По направлениям искусственного интеллекта и аналитики в производственных процессах опыт российских компаний вполне сопоставим с зарубежным, потому что виден хороший результат на уровне снижения затрат и увеличения эффективности производства. Реализацию перспективных проектов иллюстрируют три примера из разных частей света.

Николас Гутьеррес: «Мы сделали для крупной нефтегазовой компании пилотный проект по визуализации реального процесса бурения, так называемый visual drilling. Это была новость не только российского масштаба: подобные технологии в мире пока ещё редки, и очень многие нефтегазовые компании мира увидев этот проект, поняли, что российские компании в этом направлении цифровизации их опережают. Но это пока единичный случай. Другой пример, из области металлургии: в Южной Америке мы сделали систему для определения качества металлолома, который металлургические компании принимают от самых разных поставщиков. Наша система в автоматическом режиме обеспечивает точность идентификации состава металлолома на уровне 95% — это выше, чем для привычного ручного метода, и это очень важно, потому что от качества металлолома зависит его покупная цена и особенности его дальнейшего применения для производства металла. Год назад был готов пилотный проект; к настоящему времени он уже тиражирован на 5 или 6 заводов.

Приведу ещё пример удачного проекта, который Accenture делала с Microsoft, — Connected Mine, «Цифровая шахта». Проект начинался с разработки  платформы для управления добычей открытым способом в карьере, а сейчас объединяет в себе всю производственную цепочку — от добычи и переработки до транспортировки. Изначально проект создавался для Freeport-McMoRan, а теперь воспроизводится многими другими — правда, пока не в РФ.

В России многие производственные компании так или иначе берутся за проекты, связанные с predictive maintenance, с заблаговременным выявлением поломок, снижением расходов на ремонт, исключением простоев и т. п. Соответственно, в этом плане российские компании достигают довольно хороших результатов, практически применяя свои разработки на производстве».

Три возможности для развития

Мы продолжаем обсуждать противостояние лаборатории и фабрики, и Николас приводит три соображения о том, как выйти на путь инноваций.

Николас Гутьеррес: «На мой взгляд, российским компаниям нужно более чёткое понимание бизнес-выгод от реализации проектов цифровой трансформации. Очень много лабораторий работают над ИТ-проектами, фокусируясь именно на высокотехнологичной их стороне и недостаточно взаимодействуя с бизнесом, которому нужен реальный результат. Это первое.

Второе: необходимо продумывать вопросы бюджетирования инновационных разработок. Порой выясняется, что компания не готова к инвестициям; что руководство просто не представляло, в какую сумму на деле выльется внедрение вроде бы не слишком дорогого в разработке проекта. То есть сами лаборатории и запускаемые в них проекты исправно получают свои бюджеты. Но вот, допустим, выполнен пилот за 5 млн рублей, и теперь требуется ещё 50 или 100 млн, чтобы растиражировать его на всё производство. И они должны быть запланированы изначально.

И третья большая возможность, по мо��му мнению, — это использование платформ. В мире облако Microsoft Azure широко используется как база для множества независимых сервисов, как платформа для тиражирования самых разнообразных цифровых инструментов. Если тиражировать по отдельности – это влечет дополнительные расходы и увеличивает сроки возврата инвестиций».

Некабинетная цифровизация

Специфика жизни весной этого года стимулировала ускоренный отказ от имевшихся у многих предубеждений против цифровых технологий. Процесс удалённой работы пришёлся по душе менеджменту множества компаний, так что именно сейчас — лучший момент для начала полномасштабной цифровой трансформации.

Николас Гутьеррес: «Тренды, которые были кабинетными, лабораторными, умозрительными, начинают претворяться в чёткие руководства к действию. Наша рекомендация — как можно шире применять искусственный интеллект и машинное обучение для повышения эффективности производства; в меньшей степени — для predictive maintenance. Мы также наблюдаем, как некоторые металлургические компании стараются использовать дроны и видеокамеры для осуществления мониторинга, обеспечения безопасности и решения иных задач. По блокчейну есть некоторое количество кейсов применения технологии для реальных бизнес-задач, впрочем, весьма небольшое. Существует всем известный цикл хайпа, и часть цифровых технологий уже преодолела период взлёта. Сейчас наблюдается спад, за которым последует выход на плато продуктивности. И, скорее всего, сейчас восприятие технологий окажется более осознанным». 

В статье использованы тематические фото с сайта https://customers.microsoft.com/