Top.Mail.Ru
СБЕР Про | Медиа
Продвинутая химия: как «Сибур» меняет бизнес с помощью больших данных
  • Промышленность

Продвинутая химия: как «Сибур» меняет бизнес с помощью больших данных

  • 6 мин
  • 2 692

Искусственный интеллект становится полноправными управляющим производством: помогает прогнозировать и предотвращать поломки дорогостоящего оборудования, рассчитывать оптимальную сырьевую формулу и избегать брака. Российский нефтехимический холдинг «Сибур», внедрив первые инструменты продвинутой аналитики, сэкономил для себя и своих клиентов более 2 млрд рублей.

2 млрд ₽

составляет совокупный эффект от внедрения инструментов продвинутой аналитики на предприятиях «Сибура»

Цифровая трансформация

«В конце 2017 года мы запустили программу цифровой трансформации компании, одним из ключевых направлений которой стало направление продвинутой аналитики», — рассказывает руководитель центра аналитики «Сибур Диджитал» Алексей Винниченко. В 2018 году компания сформировала собственный центр экспертизы со штатом аналитиков, подразделениями по управлению корпоративными данными и развитию инфраструктуры.

Предприятия «Сибура» генерируют колоссальное количество данных: в структуре холдинга более 20 производственных предприятий, все установки оснащены датчиками, которые передают информацию о параметрах технологического режима: температуре, давлении, количестве и качестве сырья и т. д. Используя накопленные за несколько лет данные, в компании начали строить аналитические модели для повышения производительности, улучшения качества продукции и минимизации нештатных ситуаций.

Первым продуктом стала система предиктивной диагностики экструдера на тобольском производстве полипропилена — одного из основных продуктов «Сибура». Оборудование периодически забивалось и производство останавливалось. «Мы научились заранее предсказывать остановку и давать рекомендации, как её избежать», — поясняет Алексей Винниченко. И если за 2017 год установка «замирала» около 20 раз, то после внедрения нового решения в 2018 году не было ни одной внеплановой остановки.

Сейчас на предприятиях «Сибура» в разных регионах работает уже более 100 рекомендательных моделей, систем предиктивной диагностики и поддержки принятия решений. Совокупный эффект от внедрения инструментов продвинутой аналитики приближается к 2 млрд рублей.

Наталья Ермакова,

управляющий директор,
начальник управления

по работе с клиентами

промышленности Сбербанка

«Химическая отрасль является своего рода испытательным полигоном для обкатки новых технологий на базе искусственного интеллекта. Программы, работающие с объёмными массивами информации, могут упростить структурный анализ, планирование синтеза и моделирование экспериментов. А последние достижения робототехники, основанные на искусственном интеллекте и экспертных системах, повысить производительность химического приборостроения. Системы, понимающие естественный язык, могут улучшить качество обработки данных. Всё это вкупе даст существенный импульс развитию человеко-компьютерного взаимодействия».

Аналитика как сервис

После внедрения цифровых решений внутри холдинга в 2020 году «Сибур» предложил своим клиентам инструмент «Аналитика как сервис». «У холдинга богатый производственный опыт, в том числе в сфере управления сложными технологическими процессами, и большое количество реализованных успешных проектов в области продвинутой аналитики. Теперь мы можем, соединив наши данные с данными клиента, промоделировать ситуацию на всём жизненном цикле производства конечного продукта и понять, на каком участке существуют проблемы», — рассказывает Алексей Винниченко.

Клиенты нефтехимического гиганта — заводы, которые делают из полимеров конечные продукты массового потребления. И не у всех собственная экспертиза в области анализа данных. «Мы берём данные с установок клиента, наши данные и моделируем всю цепочку жизненного цикла продукта — от момента покупки попутного нефтяного газа до схода с конвейера автомобильной шины, пластиковой трубы, хозяйственного тазика или другого изделия. И сразу видим все недостатки и точки роста и, соответственно, можем рекомендовать, как повысить эффективность, сократить издержки или уменьшить количество брака», — рассказывает Алексей Винниченко. Одновременно «Сибур» может увидеть проблемные места в производственной цепочке на своём участке и исправить их.

В 2020 году команда «Сибур Диджитал» успешно реализовала два проекта, основанных на анализе данных сквозного процесса предприятий, которые выпускают различные виды плёнок. Это помогло полностью исключить появление брака на производстве клиента. «У нас несколько тысяч клиентов, и со следующего года планируем предлагать наш цифровой аналитический продукт как часть большого клиентского сервиса — наравне с услугами, связанными с нашими основными продуктами», — уточняет Алексей Винниченко. Компания становится поставщиком не только сырья, но и продвинутых цифровых сервисов.

Дмитрий Пилипенко,

заместитель генерального
директора SAP CIS

«Нефтехимическая индустрия сильно зависит от непрерывного цикла производства. Большинство проектов здесь идёт именно в области управления этим процессом и в сфере обслуживания активов, то есть ремонтах оборудования. Однако проникновение технологий в эту отрасль всё ещё находится на начальном уровне, в то время как в других индустриях многие компании могут просто перестать существовать, если не будут использовать ИТ-технологии».

Как это работает

Все модели продвинутой аналитики «Сибура» работают на единой платформе собственной разработки (Machine learning framework), обеспечивающей полный жизненный цикл моделей машинного обучения. Эта платформа является частью большой инфраструктуры управления данными компании, включая «озеро данных», и интегрируется с ИТ-системами компании, получая доступ ко всем необходимым данным.

Каждая модель работает с параметрами и технологическим режимом конкретной установки, поясняет Алексей Винниченко. Для создания модели требуется кросс-функциональная команда, включающая аналитиков данных и инженерно-технический персонал. «Обязательно на этапе реализации проекта собираем команды, которые состоят из представителей производства: технологов, операторов и т. д. Как правило, определяются двухнедельные спринты, и в конце которых выдаётся результат, который можно „пощупать“, проанализировать, скорректировать», — рассказывает он. Это позволяет обеспечить раннее вовлечение пользователя и контроль над решением задачи на протяжении всего процесса.

Как правило, при внедрении инструментов Data Science сначала нужно найти и доказать экономическую эффективность, а потом подтвердить её достижение, говорит Дмитрий Пилипенко из SAP CIS: «Во многом мешает традиционное мышление о том, что любая инвестиция должна обязательно иметь окупаемость. Но в научных исследованиях предугадать гарантированный положительный результат невозможно, понадобится пилотный проект, который покажет, эффективна ли гипотеза». Во-вторых, добавляет эксперт, на рынке не хватает квалифицированных дата-сайентистов, понимающих индустриальную специфику.

Наталья Ермакова,

управляющий директор,
начальник управления

по работе с клиентами

промышленности Сбербанка

«С быстрой обработкой больших объёмов данных обычные компьютеры справляются не всегда. Для решения этой задачи используются суперкомпьютеры, сейчас они доступны не только для учёных, но и для бизнеса. На практике вычислительные мощности предоставляются пользователям на базе облачных платформ. Например, облачная платформа SberCloud собрала урожай наград на прошедшей в конце августа премии IT World Awards: „Новый продукт года в области искусственного интеллекта“, „Платформа для обработки данных“ и „Актуальная технология года в области искусственного интеллекта“. SberCloud предоставляет возможность использовать платформу для построения моделей ИИ на базе суперкомпьютера „Кристофари“, являющегося частью экосистемы Сбера. Воспользоваться им может любой клиент облачной платформы. „Кристофари“ предназначен для решения сложнейших задач в области ИИ в сжатые сроки: проверки гипотез, создания прототипов и целых промышленных моделей. Такие решения актуальны в химической промышленности, в том числе в рамках процессов производственного моделирования при модернизации мощностей и тестировании технологий для новых продуктов и материалов».

Ремонт на расстоянии

Решая задачи большого производства, «Сибур» собрал целый портфель разработок, которые могут применяться другими компаниями нефтегазового и нефтехимического сектора. Например, это «Удалённый эксперт AR» — программное обеспечение, которое позволяет с помощью технологий дополненной реальности организовать онлайн-консультации с экспертами в любой точке мира для оперативного обслуживания и ремонта оборудования. Инструмент стал особенно востребованным во время пандемии и закрытых границ.

«Большое количество оборудования — зарубежного производства. И когда необходим ремонт или плановое обслуживание, мы приглашаем представителей производителя из Германии, Японии, Италии, Кореи. Это всегда дополнительное время и расходы, — рассказывает Алексей Винниченко. — Во время карантинных ограничений выезд зарубежных экспертов стал и вовсе невозможным. Здесь „Удалённый эксперт AR“ очень пригодился, мы провели более 700 сеансов AR-связи с помощью инструмента». Выглядит процедура так: рабочий на заводе в Сибири надевает очки дополненной реальности, а эксперт, находясь, допустим, в Германии, видит всё то же самое, что и сотрудник производства. При этом у последнего свободны руки для проведения работ — AR-оборудование управляется голосом. А эксперт может подгружать чертежи, подсказки — вся информация транслируется в микродисплей AR-очков.

Более 700

сеансов видеоконференцсвязи с помощью «Удалённого эксперта AR» провели в компании

Востребованной разработкой также оказались беспроводные морозоустойчивые взрывобезопасные датчики (датчики температуры, вибрации, Bluetooth-маячки), необходимые для работы промышленного интернета вещей. «Сибур» разработал IoT-платформу (платформу промышленного интернета вещей), которая управляет датчиками и аккумулирует собранные с них данные. Ещё одним перспективным продуктом стал взрывозащищённый морозостойкий промышленный телефон-рация. В этом году «Сибур» планирует завершить процедуры сертификации и затем вывести продукт на рынок.

Тиражирование новых инструментов в рамках всей экосистемы может дать новые возможности бизнесу, уверены в компании. После запуска в 2020 году завода «ЗапСибНефтехим» в Тобольске — крупнейшего нефтехимического проекта в России с 1991 года — компания существенно наращивает объёмы экспорта и выходит на новые рынки. «Без эффективного производства и цифровых решений сегодня просто невозможно быть конкурентным», — подытоживает Алексей Винниченко.

Эта статья была вам полезна?

Читайте ещё