Промышленная аналитика данных как новый стандарт управления производством: какие задачи решает и как помогает в конкурентной борьбе

Промышленная аналитика стала обязательным элементом системы управления производственными процессами крупных предприятий. Работа с производственными данными определяет, насколько быстро компания сможет сокращать потери, повышать качество продукции, оптимизировать себестоимость и принимать обоснованные инвестиционные решения. В течение ближайших нескольких лет рынок промышленной аналитики в России будет расти прежде всего за счет проектов комплексной цифровизации бизнес-процессов и модернизации существующих производственных площадок.

Почему промышленная аналитика становится новым стандартом управления производством

Промышленная аналитика данных — это следующий качественный этап в управлении производством после того, как компании прошли фазу массового внедрения ERP-систем. ERP заложили фундамент — единую базу данных и стандартизированные процессы — без которого эффективно применять сложные аналитические методы (машинное обучение, работу с данными IoT) крайне сложно. Активное внедрение ERP-систем в промышленности шло в 1990–2000-е годы, и когда базовые операционные процессы были оцифрованы, у бизнеса появилась возможность перейти к извлечению глубоких инсайтов из накопленных данных. Кроме того, по мере усложнения производства объем данных, которые необходимо анализировать для принятия управленческих решений, вырос настолько, что традиционные инструменты перестали обеспечивать необходимую скорость и качество анализа.

Что такое промышленная аналитика данных и почему этот рынок в России только начинает формироваться

Промышленная аналитика представляет собой совокупность технологий и методов работы с производственными данными, позволяющих непрерывно анализировать состояние оборудования, эффективность производственных процессов, качество продукции и ключевые показатели деятельности предприятия.

Сегодня под промышленной аналитикой могут подразумеваться различные решения для повышения эффективности:

• производственных процессов;
• работы оборудования;
• качества продукции;
• использования ресурсов предприятия;
• производительности технологических линий.

Стоит отметить, что единой терминологии российский рынок пока не выработал. В профессиональной среде используются понятия «промышленная аналитика», «производственная аналитика», «управление промышленными данными» и «аналитика данных на производстве». По сути, речь идет о формировании нового сегмента рынка промышленной цифровизации.

Почему промышленная аналитика становится обязательным элементом современного производства

Причина заключается в экономике современного производства: чем сложнее продукция и технологические процессы, тем выше стоимость управленческих ошибок. Предприятия сегодня вынуждены одновременно контролировать:

• загрузку оборудования;
• качество продукции;
• расход сырья и материалов;
• производственные потери;
• соблюдение технологических параметров;
• выполнение производственных планов.

Количество данных, генерируемых современными производственными процессами, постоянно увеличивается, и без специализированных инструментов анализа превратить их в практические управленческие решения становится крайне сложно.

Чем промышленная аналитика отличается от классических BI-систем

Классические BI-системы традиционно ориентированы на финансовую и управленческую отчетность бизнеса. Промышленная аналитика решает принципиально иные задачи.

Важно, что промышленная аналитика не заменяет собой BI-системы — она дополняет существующую информационную инфраструктуру предприятия новым уровнем управления промышленными данными и производственными процессами.

Почему предприятия начинают конкурировать качеством работы с производственными данными

Сегодня два предприятия могут использовать одинаковое оборудование и производить схожую продукцию. Разница в их конкурентоспособности все чаще определяется тем, насколько эффективно они работают с данными. Компании, способные быстрее выявлять производственные потери и принимать решения на основе анализа промышленных данных, получают возможность сократить сроки принятия решений, быстрее реагировать на отклонения технологических параметров, эффективнее использовать производственные мощности и в конечном итоге значительно повысить качество продукции.

Какие задачи предприятий решает промышленная аналитика данных

Главная ценность промышленной аналитики заключается в том, что она позволяет решать конкретные производственные задачи, которые оказывают непосредственное влияние на экономику предприятия.

Какие производственные задачи сегодня невозможно эффективно решать без аналитики данных

Современное производство ежедневно генерирует огромный объем информации о работе оборудования и производственных процессов. Поэтому использование только традиционных методов контроля становится экономически неэффективным. Управление промышленными данными через аналитику производственных процессов используется для решения следующих задач:

• повышение эффективности производства;
• сокращение производственных потерь;
• повышение качества продукции;
• повышение производительности оборудования;
• оптимизация использования ресурсов предприятия.

Как аналитика помогает снижать производственные потери

На многих предприятиях часть производственных потерь остается скрытой. Кроме очевидных причин — брака продукции или простоев оборудования — потери могут возникать вследствие неоптимальных режимов работы оборудования, нарушения технологических параметров, избыточного расхода сырья или неэффективного использования производственных мощностей.

Промышленная аналитика позволяет выявлять такие проблемы значительно раньше и принимать соответствующие управленческие решения на основе объективных данных.

Каким образом промышленная аналитика повышает эффективность использования оборудования

Для большинства производственных предприятий оборудование является одним из наиболее дорогостоящих активов. Даже незначительное повышение эффективности его использования может обеспечить существенный экономический эффект. С помощью аналитики данных производственное подразделение получает возможность отслеживать показатели загрузки оборудования, анализировать причины простоев и прогнозировать техническое состояние технологических линий, в том числе выявлять деградацию узлов и критические отклонения параметров задолго до наступления планового ТО. Это позволяет учитывать не только календарные сроки регламентного обслуживания, но и фактическое состояние агрегатов: например, при появлении нештатной вибрации, отклонений от рабочих температур или энергопотребления аналитические системы автоматически зафиксируют ускоренный износ подшипников или нарушение балансировки вала и просигнализируют о необходимости внеплановой диагностики. В результате предприятие снижает риск внезапных отказов и избегает дорогостоящих аварий, когда простой линии и стоимость восстановительного ремонта многократно превышают затраты на упреждающие меры.

Какие производственные данные становятся стратегическим активом предприятий

Производственные данные приобретают для промышленности такое же значение, какое финансовая информация имеет для управления бизнесом. Без них построить эффективную систему промышленной аналитики невозможно.

Какие данные собирает современное промышленное предприятие

Объемы собираемых производственных данных на промышленных предприятиях постоянно увеличиваются. К наиболее ценным относятся:

• данные технологических процессов;
• данные о работе оборудования;
• показатели качества продукции;
• данные систем управления производством;
• результаты производственного контроля;
• сведения о загрузке производственных мощностей.

Эта информация становится основой для построения цифровых моделей производства и реализации инвестиционных проектов промышленной цифровизации.

Почему стоимость производственных данных будет постоянно расти

Стоимость производственной информации определяется возможностью использовать их для повышения эффективности бизнеса. По мере развития цифрового производства предприятия будут увеличивать инвестиции в создание корпоративных систем управления накопленными промышленными данными. Наиболее перспективными направлениями инвестиций являются:

• создание единых платформ работы с производственными данными;
• интеграция различных производственных систем в единую информационную среду;
• развитие инструментов промышленной аналитики;
• формирование цифрового контура предприятия.

В течение ближайших нескольких лет качество управления промышленными данными может стать одним из ключевых факторов конкурентоспособности российских предприятий. Грамотно выстроенная аналитика позволяет точнее прогнозировать загрузку мощностей и избегать дорогостоящих простоев, что снижает издержки и увеличивает эффективность производственной деятельности. Поэтому преимущество на современном рынке получают компании, которые системно работают с данными и на их основе получают объективную картину процессов на производстве и управляют всеми ресурсами в реальном времени.