Интервью. Цифра об успешном импортозамещении и ИИ в MES

Источник: МашТех

Аналитики зачастую называют «неподготовленность производства» главным препятствием при внедрении MES - компании пытаются внедрять системы, не имея описанных и стабильно работающих процессов. Узнали #мнение директора дивизиона «Непрерывные производства» ГК «Цифра» Алексея Карасева о том, как ситуация обстоит на самом деле. 

⏺️ С какими конкретными проявлениями этой проблемы вы сталкиваетесь в своей практике и как помогаете заказчикам их преодолевать? 

На практике проблема обычно не в отсутствии процессов. На большинстве предприятий есть регламенты, должностные инструкции, описанные производственные процедуры. Но между тем, как процесс должен работать по документам, и тем, как он работает в реальности, зачастую существует большой разрыв. 

Предприятия хорошо выстроили учёт факта производства - движение материалов, выпуск продукции, затраты ресурсов, как это требует бухучёт. 

Гораздо сложнее обстоит дело с оперативным управлением производством: планированием, формированием суточных заданий, анализом эффективности загрузки оборудования, управлением некондицией и браком. Здесь многое по-прежнему зависит от опыта и квалификации конкретных специалистов. 

Как мы решаем проблему: мы делим внедрение на базовый и продвинутый MES. 

Первый - базовый MES. Его задача - автоматически собирать достоверные данные непосредственно с производственных систем, исключая ручной ввод там, где это возможно. Так персонал начинает работать с достоверными и оперативными данными. И мы реализуем всем привычный производственный учёт. 

Второй этап - продвинутый MES. Когда данные становятся качественными, появляется возможность автоматизировать планирование, анализировать план/факт, контролировать расход материалов и отклонения от плана. 

На этом этапе мы помогаем перейти от сложившейся практики управления производством к лучшим практикам организации процессов, то есть к проактивному управлению эффективностью предприятия.

⏺️ После нескольких лет активного импортозамещения многие предприятия уже прошли первый этап внедрения отечественных MES. Какие ожидания заказчиков не оправдались, а какие результаты оказались лучше прогнозов?

Главное заблуждение первых лет импортозамещения заключалось в ожидании, что отечественная MES просто заменит зарубежную «один в один». При этом большинство зарубежных систем внедрялись десять лет назад. За это время изменились производственные задачи, требования бизнеса и подходы к управлению.

Наиболее успешными оказываются проекты, где импортозамещение рассматривают как возможность заново выстроить производственные процессы под текущие задачи, а не просто заменить один программный продукт другим. 

Именно в таких проектах заказчики получают максимальный эффект. И именно в таких проектах, по нашему опыту, результаты оказываются выше первоначальных ожиданий.

⏺️ Насколько предприятия готовы использовать ИИ-инструменты внутри MES-контуров? Есть ли уже реальные кейсы промышленного применения, а не пилотные проекты?

Если говорить о машинном обучении для оптимизации технологических процессов или распознавании видеопотока, то это уже давно рабочие инструменты промышленности.

Если говорить о генеративном ИИ, то здесь рынок только начинает переходить от экспериментов к промышленному применению. Передовые предприятия, в том числе в химической отрасли, начинают внедрять большие языковые модели в MES-контур.

Например, АО «Апатит» встроил ГигаЧат в автоматизированную систему управления производством, внедрённую «Цифрой» в рамках проекта импортозамещения. Это уже не пилот ради пилота, а инструмент, встроенный в ежедневную работу.

Что касается использования ИИ-агентов в MES - это задача следующего поколения MES, которые ориентированы на роботизированное управление предприятием. До внедрения таких решений промышленности еще предстоит пройти долгий путь.