Превратить данные в знания

Опубликовано в номере:
PDF версия
Темой 10-й Российской технологической конференции компании Honeywell, проходившей с 30 октября по 2 ноября в Сочи, стали новые технологии для цифрового производства, такие как промышленный «Интернет вещей» (IIoT). На мероприятии выступил в том числе Джейсон Урсо (Jason Urso), вице-президент и технический директор подразделения Honeywell «Промышленная автоматизация». В интервью мы попросили его рассказать о концепции т. н. подключенного завода (Connected Plant) и о том, каким он видит развитие промышленного «Интернета вещей».
Джейсон Урсо, Honeywell

Джейсон Урсо (Jason Urso), вице-президент и технический директор подразделения Honeywell «Промышленная автоматизация»

Едва ли не у каждой крупной компании, работающей в области промышленной автоматизации, есть своя концепция промышленного «Интернета вещей». Чем выделяется подход Honeywell?

Honeywell начал внедрять концепцию промышленного «Интернета вещей» еще в 1970-х гг. Может быть, это звучит фантастически, поскольку эта тема стала модной лишь недавно, но на самом деле так и есть. Если говорить по-простому, то промышленный «Интернет вещей» — это когда мы подключаем множество самых разных устройств, собираем с них данные, а затем обрабатываем полученную информацию. В принципе, это основа любой системы автоматизации. Крупные предприятия собирают данные с десятков тысяч датчиков. Сегодня им необходимо выйти уже на новый уровень, поэтому у нас появилась концепция «подключенного» завода (Connected Plant). В ее основе лежит вопрос о том, как превратить данные в знания и получить значимый для бизнеса результат, т. е. повысить эффективность производства заказчика и ценность фракций продукции, увеличить надежность, сократить простои и т. д. Мы преобразуем собираемые данные в знания. В нашем бизнесе прежде всего стоит обращать внимание на совершенствование технологического процесса, оборудования и персонала. Данные являются лишь средством достижения этих целей. По сути, Honeywell продает результат: работая совместно с заказчиком, мы выявляем производственную проблему и определяем метод, с помощью которого ее решаем, используя наши средства и инструменты. Мы не готовы реализовывать по отдельности платформу и инструментарий, но зато нам интересно продавать преимущества, которые в результате получает заказчик. Как я отметил в ходе своего доклада на конференции, мы используем концепцию т. н. цифрового двойника, в основу которой положена технология динамического моделирования. С помощью данной технологии проектируется оборудование, изыскиваются пути оптимизации работы, устанавливаются причины сбоев и отказов. Именно так мы видим промышленный «Интернет вещей».

 

Получается, еще в 1970-е гг. вы считали, что будущее промышленной автоматизации заключается именно в развитии сети?

Да, мы действительно в это верили и проектировали распределенные системы управления (РСУ) с учетом этой гипотезы. Уверен, другие поставщики РСУ тоже говорят, что они уже давно занимаются промышленным «Интернетом вещей». Но у нашей компании есть несколько отличий. Во-первых, только Honeywell поставляет оборудование реакторов для нефтеперерабатывающих или нефтехимических производств, например для каталитического крекинга. У компаний, предлагающих аналогичные технологии, есть только отдельные крупные заказчики. Во-вторых, сейчас очень мало разработчиков предлагает системы управления и оптимизации в масштабе всего завода. Понимание того, какие процессы идут в реакторе и как оптимизировать работу предприятия в целом, дает уникальные преимущества.

 

Реализуя концепцию промышленного «Интернета вещей», предприятия накапливают большой объем информации и становятся операторами данных. Согласны ли вы с тем, что это требует нового мышления и нового поколения специалистов, которыми российские компании пока не располагают?

По моим наблюдениям, эта проблема касается заказчиков не только из России, но и из других стран. Нехватка соответствующей компетенции — действительно серьезный вопрос. Наращивать такие компетенции нужно таким образом, чтобы сотрудники смогли работать с большим объемом данных. Поэтому мы стараемся предлагать заказчикам свои знания и ресурсы в виде моделей. Работать эффективнее информационные технологии помогают, но при этом все равно требуется грамотный персонал, готовый выполнять рекомендации и принимать решения. Мы считаем, что повышение уровня квалификации заказчиков играет ключевую роль в их развитии. Это позволит им воспользоваться всеми преимуществами, которые предлагает промышленный «Интернет вещей».

 

Вы употребили термин «модель». Что он означает применительно к промышленной автоматизации?

У нас есть несколько типов моделей. Один из них, к примеру, аккумулирует в себе знания о том, как работает какой-нибудь техпроцесс или оборудование. Предположим, что мы уже знаем все математические алгоритмы и понимаем, как должна функционировать установка, лицензируемая нашей дочерней компанией Honeywell UOP. У нас есть вся информация о термодинамике, связанная с работой конкретного оборудования. Все эти знания в математической форме можно отобразить в виде модели. Таким образом, мы можем сравнивать оптимальную работу оборудования или установки с фактическими показателями работы. Иными словами, модель — это математическое представление того, как должно работать оборудование в оптимальном сценарии. Используя модели, оператор получает четкую картину функционирования оборудования на заводе и может понять, в чем заключается проблема. Несмотря на то, что знания выстраиваются в форме моделей, все равно требуются эксперты, способные интерпретировать результаты.

 

Российские предприятия внедряют новые технологии с большой осторожностью — слишком велик риск. Иначе говоря, порой сам бизнес становится противником инноваций. Наблюдаете ли вы эту картину в других странах или Россия в этом смысле уникальна?

Напротив, эта картина совершенно типична. Индустрии, в которой мы работаем, свойственна консервативность, потому что речь идет об опасном производстве. Ведь если произойдет авария, то ее последствия будут масштабными. Поэтому если мы можем продемонстрировать, как с помощью данных повысить показатели работы предприятия, то должны одновременно пояснить, как защитить его, например, от кибератак. А это как раз тот вопрос, который сейчас беспокоит большинство заказчиков.

 

В области «Интернета вещей» Россия довольно заметно отстает от западных стран. Какая модель развития, на ваш взгляд, для нас оптимальна?

Начинать лучше всего с работы в партнерстве с компанией, которая уже успешно внедрила соответствующие рабочие средства и процессы.

 

Но ведь не все крупные компании охотно делятся своими ноу-хау.

Возможность понять потенциальные преимущества и стремление делиться ими, желание компании — поставщика средства автоматизации гарантировать, что будут достигнуты определенные показатели, помогают преодолеть настороженное отношение. У нас были случаи, когда мы даже подписывали гарантии, что будут достигнуты определенные показатели — повысятся производительность, надежность оборудования, увеличится выход годной продукции. Это и есть отправная точка.

 

Какую инновацию в области промышленной автоматизации вы считаете наиболее актуальной для российских энергетических компаний?

Одной инновации никогда не бывает — их всегда несколько. Прежде всего, это методология LEAP, которая помогает реализовывать проекты более эффективно. Она ориентирована на крупное проектное строительство. С другой стороны, программа Honeywell Connected Plant предназначена для того, чтобы помочь предприятиям оптимизировать бизнес уже после того, как запущена какая-либо технологическая установка и налажено производство. Мы считаем, что самое важное — это рабочий процесс, лежащий в основе всего и позволяющий использовать все потенциальные возможности производства. Гораздо большее значение имеет то, как применяется технология, чем то, что она собой представляет.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *