Интервью TAdviser: CDO «Сибура» Алексей Агапкин - о роботах, IoT, аналитике и других технологиях на пути к цифровой химии

Алексей Агапкин: Здесь нужно провести черту между цифровизацией и цифровой трансформацией. Цифровизация – это использование в компании цифровых инструментов, которые приводят к экономическим эффектам, повышению производительности труда, может быть, даже к появлению новых профессий, операционным улучшениям. А цифровая трансформация – это изменение бизнес-моделей: когда мы начинаем по-другому зарабатывать деньги, перестраивать внутренние процессы с использованием цифровых инструментов.

Разница между «цифрой» и автоматизацией, информатизацией также в определениях. Автоматизация – это база, процесс, которому десятки лет. Без нее цифровые решения просто невозможно внедрить. Цифровизация пришла, когда ряд ключевых технологий одновременно показали зрелость. Это логическое продолжение развития технологий.

В цифровой трансформации большая роль отводится культуре. Цифровая культура подразумевает динамичность, гибкие методологии. Нефтехимическая отрасль – это достаточно консервативная производственная среда, при этом наша корпоративная культура всегда была нацелена на постоянное развитие. На этой базе можно внедрять изменения, которых требуют инновации и цифровая химия. В «Сибуре» мы стараемся обеспечить максимальную вовлеченность сотрудников в изменения. Пилотные цифровые инициативы делаются по гибким методологиям – дизайн-сессии, сбор пользовательских историй, плотное взаимодействие digital-команды и заказчиков, регулярная обратная связь.

Алексей Агапкин: Не существует единого, общего определения «цифрового предприятия». Я могу рассказать об этапах, которые мы проходили, и о ближайших планах. В 2017 году мы пробовали новые технологии на разных площадках, подогревали интерес к ним в компании. Под лидерством ИТ совместно с другими подразделениями протестировали множество технологий: дроны, техническое зрение, продвинутая аналитика. Получили ряд ощутимых результатов и доказательства, что с этими технологиями можно дальше работать. Например, дроны летают над Амурским ГПЗ и сообщают, сколько земляных работ было проведено и в нужную ли сторону вырыли траншею. То же касается советчиков в продвинутой аналитике: мы поняли, что способны выгрузить из MES-системы данные и создать на их основе подсказчиков, облегчающих работу операторов.

При этом, даже чтобы заказывать работы по разработке и внедрению подобных решений на стороне, нужна квалификация – компетенции заказчика очень важны. Мы приглашали сторонние компании по обработке больших данных. Получали результаты вроде «модель работает, но необходима постоянная поддержка от компании-поставщика». Или – модель работает, но для нее надо купить дорогостоящий софт. Или – модель работает, но математические зависимости внутри нее непонятные при ближайшем анализе. В итоге в 2018 году мы стали нарабатывать собственные компетенции как заказчик, реализуя собственные проекты.Метавселенная ВДНХ 3.4 т

Мы наняли достаточное количество специалистов по продвинутой аналитике, которые разработали собственные продукты внутри компании и сформировали корпоративный стандарт. В соответствии с ним работают наши аналитики и будут работать наши подрядчики.

За 2018 год мы разработали ряд инструментов, которые являются понятными для компании, и провели их тестирование. В основном на пилотных предприятиях – Тобольск и Кстово. Теперь мы готовы к тому, чтобы шире внедрять их на разных предприятиях.

Алексей Агапкин: В области производства есть три технологических направления и, соответственно, три вида продуктов: продвинутая аналитика, решения для оптимизации процессов с помощью мобильных приложений, например, ТОИР, и в области индустрии 4.0 – IoT, дополненная реальность. В каждом из направлений есть несколько решений, которые планируем внедрять в рамках всей компании.

В области мобильных приложений это, например, приложение для мобильных обходов. Оно поможет избавиться от кипы бумажных журналов, необходимости долго искать информацию о работе предыдущих смен, позволяет оперативно собирать данные об оборудовании вблизи установок, показывает инструктаж по технике безопасности, позволяет оперативно общаться с начальником смены, сообщать о дефектах с помощью фото-, видеофиксации.

Еще одно приложение – для получения цифрового наряда-допуска – уже сейчас обладает широким функционалом: предлагает выбрать параметры работ, зафиксировать схемы объекта, подтянуть мероприятия и возможные риски, выбрать ответственных, удалённо согласовать допуски с мобильного устройства. Формирование допуска с помощью приложения вместо 3-4 часов занимает несколько минут.

Есть также задачи в области логистики, которые нужно решать. Здесь у нас разработан большой продукт – цифровой двойник железнодорожной логистики, который запускается в промышленную эксплуатацию. Он должен обеспечить снижение расходов на ремонты, сокращение избыточной численности подвижного состава за счет цифровизации управления отгрузками и планирования операций, управления доступным парком вагонов, управления ремонтами подвижного состава. Это три набора инструментов. Один из них уже запущен в промышленную эксплуатацию, остальные два в стадии опытной эксплуатации. И, наверное, разработка подобных продуктов не заканчивается никогда, улучшения разрабатываются постоянно.

Алексей Агапкин: На подходе большое количество советчиков по направлению продвинутая аналитика. В этой области у нас порядка 15 проектов. Одна из знаковых историй здесь – использование цифрового решения для прогнозирования цен и котировок для наших продуктов. Например, для двух продуктов мы разработали прогнозную модель, позволяющую быстрее и точнее, с вовлечением большего числа источников информации получать прогнозы цен. В следующем году это планируется распространить на другие продукты.

Еще одна перспективная тема – предиктивное обслуживание оборудования. Например, для экструдера на производстве полипропилена мы создали соответствующую модель, которая в 85% случаев угадывает, что оборудование скоро остановится, и нужно предпринять какие-то меры. За счет этого мы сократили остановки экструдера: в 2017 году их было 19, после запуска модели – ни одной. Теперь мы создаем платформенное решение на базе стандартного продукта и удаленный центр диагностики.

Из проектов, запущенных недавно – развертывание системы RTO (Real Time Optimization) на базе вендорского решения, которое требует большой настройки. Она объединит в себе три больших класса задач. В частности – кинетические модели, которые всегда были сильны в нефтехимии, использование данных по управлению цепочками поставок, и третье – умное моделирование и передача управляющего сигнала для системы APC. Это автопилот, который проводит диагностику оборудования в режиме онлайн, учитывая цены на продукты и нужные нам объемы производства. Таким образом, он управляет клапанами, задвижками, двигателями предприятия.

Это большой проект, нацеленный на снижение числа ошибок, повышение безлюдности производства, производительности труда. Он тоже должен начаться в 2019 году.

Алексей Агапкин: У нас роботы тестируются, к примеру, для растарки сырья. На химических предприятиях задача повышения эффективности процесса растарки была всегда: продукция поступает в мешках, их открытие и пересыпание содержимого занимало много времени. При этом 5-7 лет назад роботы, которые могли бы заменить людей в этой работе, не окупались. Но со временем техника дешевеет и совершенствуется, такие кейсы становятся окупаемыми и, как следствие, более интересными.

Для других процессов, думаю, нет решения, где можно было бы роботизировать всю цепочку. Однако роботы могут встраиваться в процессы. У нас были лабораторные эксперименты с роботами. На площадку вендора – поставщика роботов отвезли наше измерительное оборудование для испытания механических свойств полимеров, которое всегда обслуживалось людьми. Это процесс, где лаборант готовит материал для испытаний, наблюдает, следит, производит замеры, записывает данные в журнал. Все эти процедуры может делать робот. Мы попробовали, и у нас получилось. Теперь стоит задача купить промышленную партию этих роботов.

У нас давно используются роботы-укладчики готовой продукции на каучуковых заводах, они требуют апгрейда. Например, мы использовали техническое зрение и теперь они могут определять, какой продукт они укладывают, и на одну линию можно запускать не один, как обычно, а два типа продуктов.

Алексей Агапкин: В тот же бюджет уложиться нельзя. Эксперименты, расширение штата, покупка новых решений, услуги интегратора – все это требует денег. Я не могу называть абсолютные цифры, но бюджет 2018 года не так велик, хотя и увеличился по сравнению с прошлым годом. Он включает затраты на проектные команды, которые мы набрали для экспериментов.

У нас около 80-100 человек разработчиков, программистов, и порядка 30 человек на предприятиях. Еще есть новое подразделение по управлению корпоративными данными. Оно собирает и готовит к использованию данные, предоставляет вычислительные структуры. В общей сложности у нас порядка 150 человек, которых мы наняли в течение года.

Алексей Агапкин: Непосредственно ИТ занимают в бюджете небольшую часть. Но мы технологическая компания, у нас огромные заводы, где операционная часть является фокусом наших усилий. Есть несколько рычагов, за счет которых цифровизация должна работать. Разные эксперты склоняются к оценке, что в нашей отрасли 10% EBITDA в этом плане – это хорошая цифра, к которой надо стремиться. И основная часть этой истории достигается за счет операционных улучшений, в том числе за счет технологий. Чем больше инструментов, тем больше расходы на поддержку. Не думаю, что и здесь расходы на ИТ или на «цифру» у нас сократятся.

Алексей Агапкин: Мы всегда скрупулезно изучали и сравнивали друг друга по операционным показателям, изучали причины различий в них. Более того, мы изучаем опыт коллег по рынку, участвуем в референс-визитах, с помощью вендоров. Изучив опыт зарубежных компаний, мы поняли, что все движутся в одну сторону, поэтому, конечно, мы заимствовали какой-то их опыт. Конвергенция технологий в нефтехимии еще не достигнута, но, если спросить, например, банкиров, которые начали эту историю 3-5 лет назад, они скажут, что набор решений, технологический стек у всех одинаковый.