Металлургический комплекс играет важную роль в экономике любого государства. Вклад металлургической промышленности в ВВП России составляет до 5%, а в добавленную стоимость обрабатывающей промышленности – 17,4%. От металлургии зависит развитие других металлоемких отраслей, особенно машиностроения, ТЭК и строительства. Цифровизация отрасли создает новые возможности для повышения ее эффективности, минимизации издержек и оптимизации производственных процессов.
По оценкам экспертов, российская металлургия имеет достаточно высокий уровень цифровизации и уже перешла на этап цифровой трансформации. Согласно исследованию компании «Яков и партнеры», каждой третьей горно-металлургической компании в стране цифровизация приносит более 3% EBITDA.
- Тренды цифровой трансформации металлургической промышленности
- Как Softline Digital оптимизировала мониторинг данных на металлургическом заводе
Тренды цифровой трансформации металлургической промышленности
Компании из горно-металлургической отрасли видят для себя наиболее перспективными для внедрения в ближайшие пять лет искусственный интеллект (ИИ) и аналитику больших данных. В России уже порядка 50% крупных предприятий используют ИИ. Металлургия стала одной из приоритетных подотраслей для внедрения ИИ. Также, согласно исследованию «Технологии доверия», представители отрасли заинтересованы в использовании интернета вещей и систем геопозиционирования сотрудников, бизнес-приложений, цифровых двойников и робототехники.
Анализ больших данных в металлургии может использоваться на любом этапе производственной цепочки. С его помощью можно прогнозировать спрос на продукцию, используя исторические данные о предыдущих заказах и информацию о состоянии рынка. Это позволяет более точно планировать производство металлической продукции. Анализ больших данных играет значимую роль в оптимизации производственных процессов. Аккумулирование информации с различных датчиков позволяет определять оптимальные параметры производства, а также предотвращать поломку оборудования, простои, аварии. Также с помощью анализа данных возможно разрабатывать новые составы и структуру материалов под заданные параметры.
Интернет вещей (IoT) – один из важных этапов цифровой трансформации производств. По оценке экспертов, промышленный IoT с 2024 года будет лидировать среди остальных сегментов, которые используют эту технологии. В 2025 году ожидается 14 млрд промышленных подключений. Внедрение IoT-технологий обеспечивает мониторинг и контроль параметров производства металлов – температуры, давления, плотности и др. IoT-устройства помогают собирать массивы данных, которые можно проанализировать, и затем выявить аномалии. Таким образом, IoT помогает оптимизировать производственные операции.
Цифровые двойники востребованы в отраслях с непрерывным производством. В металлургии с помощью цифровых двойников возможно смоделировать работу как конвертеров, печей, прокатных станов, так и всего процесса производства. Это позволяет выстроить точные прогнозы работы оборудования, сократить издержки и повысить эффективность предприятия.
Компьютерное зрение помогает выявлять дефекты, измерять размеры, формы и местоположение объектов, распознавать маркировку. В совокупности с другими технологиями компьютерное зрение контролирует качество металлических изделий, снижает риск человеческих ошибок и обеспечивает безопасность на производстве.
Беспилотные транспортные средства – одно из перспективных направлений цифровизации металлургической промышленности. В этой отрасли могут использоваться автономные грузовики и погрузчики, манипуляторы, беспилотные летательные аппараты (БПЛА) и другие устройства. Дроны, например, уже активно используются для аэросъемки, сканирования местности и инфраструктуры. Российские компании экспериментируют с грузовыми беспилотниками. Транспортные средства с системой автономного управление могут работать в тяжелых условиях – при низких или высоких температурах, на труднодоступных и опасных для человека участках, при плохой видимости, в любое время суток. Этот список можно продолжать бесконечно. Главное их преимущество – высокая работоспособность и производительность.
Как Softline Digital оптимизировала мониторинг данных на металлургическом заводе
Российские металлургические предприятия заинтересованы во внедрении инновационных технологий. Для компаний из отрасли черной металлургии важно оптимизировать мониторинг данных, так как это позволяет улучшить качество продукции, снижает издержки и повышает эффективность производства. Так, металлургическому заводу потребовалось решение для контроля параметров плавки стали. Система должна была предупреждать отклонения от заданных норм и сохранять архив данных для обработки.
Softline Digital разработала для завода систему мониторинга производственных данных на базе платформы промышленного интернета вещей Tibbo Aggregate. Предприятие получило программное решение, которое собирает, обрабатывает и хранит поступающие от АСУ ТП и системы управления предприятием SAP/R3 данные. Параметры плавки стали поступают сразу на рабочие места сотрудников или на их мобильные устройства в удобном, комфортном для восприятия виде. Передача данных происходит в режиме реального времени, а платформа выступает единым шлюзом сбора и обработки данных.
Подобные решения на предприятиях из металлургической отрасли освобождают сотрудников от рутинного и монотонного сбора информации. У них освобождается время на решение более стратегических задач для повышения производительности и эффективности предприятия.
Цифровая трансформация металлургических предприятий способна вывести компании на новый уровень конкурентоспособности на внутреннем и внешних рынках. В 2023 году правительство приняло новую Стратегию цифровизации обрабатывающей промышленности до 2030 года. Согласно документу, через 7 лет доля предприятий, чьи основные производственные процессы достигли цифровой зрелости, должна составлять 85%. Также в планах властей увеличить число компаний, которые используют цифровых двойников до 80%, промышленный интернет вещей до 95%, технологии ИИ до 85,2%. Наибольшее финансирование получит межотраслевой проект «Умное производство» – 8,8 млрд рублей.
