Нефтяники открыли сезон цифровых двойников: сначала дорого, потом полезно

Размером с город

Сообщения о создании цифровых моделей производств в 2024 году еще не идут потоком, но их уже гораздо больше, чем в прошлом году. Одни проекты берут масштабом: «Газпром Нефтехим Салават» заказал компании Bimeister цифровую модель производства, которое занимает, как говорится в октябрьском сообщении предприятия, целый город - 1381 гектара. Другие – подходами: в Уфимском государственном нефтяном техническом университете разработали методику для моделирования цифровых двойников нефтепроводов и прочих крупногабаритных объектов, работающих под нагрузкой в сложных температурных условиях.

«Чтобы построить модели объектов для прогнозирования исчерпания их ресурса, мы не можем использовать проектные данные: реальные конструкции могут отличаться от проекта. Цифровой двойник должен быть «живым», учитывать реальные свойства конструкции, действительные условия агрессивного воздействия среды», - рассказала в сентябре доцент университета Виктория Гафарова. Исследователи создали лабораторный стенд, позволяющий разрушать объекты. Полученные при проведении опытов данные они сравнивают с разрушением в цифровом двойнике.

К моделям цифровых двойников относятся как системы менеджмента качества, описывающие процедуры и регламенты взаимодействия, так и модели технологического процесса, позволяющие построить виртуальное пространство, аналогичное реальному.

Использование цифровой модели предприятия должно приводить к росту производительность труда и снижать риски остановки производства. Так, в компании «Газпром Нефтехим Салават» рассчитывают, что внедрение цифрового двойника сократит незапланированные остановки — на 30%, а поиск причин срывов сроков — на 40%.

СПРАВКА MASHNEWS

По данным MarketsandMarkets, мировая индустрия цифровых двойников каждый год растет на 60%, а к 2027 году оборот мирового рынка технологии увеличится до $73,5 млрд.
По данным дорожной карты «Технет» Национальной технологической инициативы, ожидается, что в 2024 году технологию цифровых двойников в России внедрят 250 отечественных предприятий, затраты составят 145 млрд рублей.

Сплошная польза

Цифровая модель «позволяет получать еще более точные прогнозы и мгновенно реагировать на любые изменения или сбои», - поясняет начальник отдела диджитализации и технологий искусственного интеллекта Исследовательского центра «Трубной металлургической компании» (ТМК) Евгений Шкуратов.

Такие решения «позволяют прорабатывать в цифровом пространстве оптимизационные сценарии, искать уязвимые места и т.д., тем самым не только влияя на технологический процесс в реальном времени, но и выстраивая перспективы», - добавляет технический директор по направлению АСУ ТП компании «Моделирование и цифровые двойники» Олег Золотарев.

Он уверен, что цифровая модель реально помогает повысить производительность и эффективность, снизить операционные расходы и, в итоге, увеличить показатель EBITDA.

«На фоне экспоненциального роста потоков данных увеличивается негативная роль человеческого фактора и повышаются риски принятия неправильных решений из-за того, что человек не может обработать и принять во внимание всю собранную информацию. Выход из ситуации напрашивается сам собой – делегировать часть управленческих функций искусственному интеллекту», - называют еще одну причину в «Ростехе», ряд предприятий которого работает и над созданием, и над внедрением цифровых решений.

Так, цифровые двойники применяются при разработке и производстве двигателей в Объединенной двигателестроительной корпорации (ОДК, входит в «Ростех»).

В ОДК утверждают, что это позволяет сократить время выполнения инженерных расчетов на 20–30%, а также снижает сроки и стоимость создания новых двигателей за счет сокращения объемов части натурных испытаний двигателя и его отдельных узлов, выполняемых при проектировании.

«Мы применяем цифровые модели для мониторинга и оптимизации процессов выплавки и прокатки, - рассказал Евгений Шкуратов. - В ТМК был разработан математический аппарат, который позволил моделировать изменение различных параметров процесса прокатки труб в условиях воздействия разных факторов. Интеграция моделей и реальных данных с производства позволила разработать рекомендации для корректировки основных технологических параметров этого процесса. Разработка и интеграция модуля на основе ИИ и аналитики данных обеспечили возможность прогнозирования поломок оборудования и профилактического обслуживания агрегата».

«Применение цифровых моделей выгодно для проектирования и тестирования новых изделий и систем, - считает Олег Золотарев. - Это позволяет снизить количество натурных испытаний и провести множество испытаний конечных изделий в виртуальном пространстве, не изготавливая специальные демонстрационные сцены или опытные образцы изделий».

Универсальный инструмент

В целом, сегодня нет ни одной отрасли, которая бы так или иначе не использовала цифровые модели.

«Передовой можно назвать нефтедобывающую отрасль, - говорит Олег Золотарев. - В ней активно применяются инструменты цифровизации, включая системы усовершенствованного управления (СУУТП), инструменты для 3D-моделирования, системы автоматики и многое другое».

Кроме нефтяников газовиков, цифровые модели используются в горнодобывающей и перерабатывающей отраслях, энергетике, химической и нефтехимической промышленности, строительстве и логистике. Евгений Шкуратов добавляет, что системы мониторинга на основе ИИ и машинного зрения становятся обязательным элементом металлургического производства.

«Статистики по использованию никто на данный момент не ведет, - утверждает основатель компании «Цифровой двойник» Сергей Гумеров. - В Европе застрельщиками стали машиностроительные предприятия. В России, спрос шел от нефтегазового сектора, как наиболее ресурса обеспеченного».

Причем, поясняет Сергей Гумеров, востребованность цифровых двойников пока исследовательская, но «очень сильно набирает обороты, потому как загрузка основных фондов последние два года резко возросла, увеличились требования по соблюдению планов производства, при этом состояние и надежность производственных фондов падает, как и доступность рабочей силы».

«Спрос на цифровые модели, особенно предназначенные для производственных процессов, растет не так быстро, - говорит Олег Золотарев. - Это связано с тем, что на рынке появляются не только добропорядочные поставщики, готовые реализовывать взятые на себя обязательства, но и компании, которые работают за сиюминутную прибыль. Это формирует у заказчика недоверие к интеграторам в целом и, следовательно, замедляет развитие рынка».

«Текущая корпоративная культура сдерживает применение средств объективного контроля и планирования, - утверждает Гумеров. - Внедрение сдерживается низким уровнем отраслевой науки. Цифровые двойники - результат сложнейшей и подчас творческой работы научно-исследовательских коллективов, они не могут быть подменены коробочными программными ИТ-продуктами. А ИТ-службы ожидают получение готовых решений, тогда как цифровой двойник по определению результат научно-технического труда, сфокусированном на конкретном производственном объекте».

Гордость, предубеждение и золотой вход

Еще одной сложностью, по опыту Золотарева, является сопротивление сотрудников изменениями.

«Есть примеры, когда внедряют систему и не пользуются ею из-за того, что ее использование не обозначено в регламенте, - поясняет он. - Внедрение новых систем должно выстраиваться на уровне бизнес-процессов. Необходимо создавать правила и инструкции, по которым люди будут их применять».

«Нужны дополнительные инвестиции в инфраструктуру и производственную среду. Само производство должно быть достаточно автоматизировано. Внедрение цифровых моделей требует высокого уровня квалификации сотрудников и дополнительный переход на цифровое мышление», - говорит о своем видении Евгений Шкуратов.

Олег Золотарев согласен, что высокие первоначальные затраты тормозят развитие рынка цифровых моделей. «Предприятия не всегда готовы инвестировать в то, что окупится в течение 3-5 лет. Поэтому им крайне важен показатель ROI (коэффициент, показывающий уровень доходности или убыточности бизнеса). Если будет доказана прибыль на первых этапах внедрения системы после ее запуска, то они согласятся на внедрение технологии», - считает он.

«Цифровой двойник одного километра трубопровода стоит порядка 300 тысяч рублей», - приводит конкретный пример Сергей Гумеров.

«Стоимость создания цифровой модели может варьироваться от сотен тысяч до миллионов рублей в зависимости от сложности проекта, - говорит Олег Золотарев. - Например, простая модель какого-либо бизнес-или технологического процесса может стоить около миллиона рублей, тогда как комплексная модель завода будет стоить от 10 миллионов и более».

Локализация под вопросом

Еще одна сложность возникает при интеграции цифровых моделей с существующими системами, особенно если они являются закрытыми либо иностранными.

«Есть такие системы, как SAP (System Analysis and Program Development — программа управления бизнес-процессами), заказчики которых полностью зависят от них, - приводит пример Олег Золотарев. - В таком случае единственный способ – создать все заново. Нужно локализовать все уровни управления, начиная от документооборота и заканчивая автоматизированными системами управления».

С локализацией пока не все так просто. «Уход зарубежных поставщиков привел к тому, что одновременно не только встал вопрос развития рынка за счет внедрения новых систем, но и возник глобальный спрос на техническое перевооружение. Нужно менять все иностранные компоненты – как программные, так и аппаратные. Хотя российские вендоры пытаются решать эти задачи, отечественных решений все еще недостаточно много, - говорит Золотарев. - Сейчас закрыто около 30-40% рынка в плане программного обеспечения. Поэтому пока на российском рынке присутствуют как отечественные разработки, так и иностранные (например, Siemens, Dassault Systèmes). Многие компании используют гибридные подходы».

Маргарита Моржакова для Mashnews