Создавая прорывные инновации

В России пока мало кто слышал о CI, или Continuous Intelligence. Этот термин еще не переведен на русский язык. CI — новое поколение аналитики для предприятий, которое позволяет принимать решения на основе данных в реальном времени. 

Директор по инновациям фирмы-вендора единственной в России промышленной CI платформы DATA-TRACK Дмитрий Беренов рассказал, зачем бизнесу нужны CI-системы, чем они отличаются от BI, и как команде DATA-TRACK удалось за три месяца акселерационной программы Спринт заключить контракты на сумму 248 млн рублей. 

Как российская компания лишила Англию и Германию монополии на машины для контроля купюр

Компания «Дата-Центр Автоматика» была зарегистрирована в 1991 году. Среди ее основателей были ученые Уральского Отделения РАН и инженеры Уральского завода тяжелого машиностроения, то есть люди как от науки, так и от производства.

Первым продуктом стала собственная разработка — аналитическая система STARC, продажи которой начались в 1993 году в Германии.

Дистрибьютор STARC в Германии, немецкая фирма Software GbR Sholz&Tess, даже выиграл грант от правительства страны на 2 млн марок за продвижение инноваций.


Рекламный проспект STARC от Software GbR Sholz&Tess

На основе STARC были созданы машины контроля купюр БАРС (прим. — Банковская автоматическая распознающая система). 

Банковская автоматическая распознающая система

В то время лидерами отрасли были две компании, основанные в 19 веке. Английская фирма De La Rue и немецкая компания Giesecke+Devrient печатали банкноты практически для всего мира и выпускали машины для их контроля.

«Дата-Центр Автоматика» удалось догнать и перегнать их, потому что компания использовала в машинах то, чего не было у конкурентов, — техническое зрение и искусственный интеллект для контроля купюр и сканирование изображения в разных спектрах. Это было революционное решение для того времени. 

Наши машины использовали в 12 странах мира. А в 2008 году  технологию, патенты и часть команды купил Гознак, что позволило предприятию занять лидирующие позиции в мире наравне с De La Rue и Giesecke+Devrient.

Индустриальная платформа DATA-TRACK: начало

Начиная с 2000 года, мы активно работали на металлургических предприятиях в области АСУТП (прим. — автоматизированная система управления технологическим процессом). 

В 2004 году мы реализовали проект по реконструкции АСУТП машин непрерывного литья на Магнитогорском металлургическом комбинате, в котором применили 3D-моделирование для тестирования решений. Сейчас такая технология называется «Цифровой двойник». Этот проект получил премию правительства России в области науки и техники. 

Но предпосылки для создания индустриальной платформы DATA-TRACK появились только в 2008 году, когда компания «Северсталь» решила выйти на международный рынок автолиста. Для этого нужно было сертифицировать продукцию и доказать, что предприятие полностью контролирует ситуацию на каждом этапе производства. 

Так был запущен проект «Автоматизированная система статистического контроля процессов «Технология», который во многом опередил свое время. Весь объем работ выполняла наша компания.

Проект включал в себя модернизацию оборудования Череповецкого металлургического комбината, создание программного обеспечения и аналитической системы. За счет оцифровки производства и аналитической проработки исторических данных о производстве и заказах, экономический эффект составил 180 млн в год.

Реализовав этот проект, мы поняли, как строить такого рода системы для любых отраслей промышленности. 

DATA-TRACK приводит данные к общему знаменателю

Сегодня DATA-TRACK — это единственная промышленная CI платформа в России. 

CI (прим. — Continuous Intelligence), как и BI (прим. — Business intelligence) — это инструмент для принятия решений по управлению производством на основе данных. Но в отличие от BI — это новое поколение аналитики.

Если в случае с BI данные лежат мертвым грузом, пока их не посмотрит аналитик, то при CI компьютерная система непрерывно анализирует данные, а решения принимаются в реальном времени. 

Простой пример — при производстве фанеры на станке иногда перекашивает лист, и оператор время от времени вынужден его поправлять. Такой миркопростой не очень заметен, если речь идет об одном дне, но за год картина будет иная. BI-аналитик может заметить проблему и решить ее, CI платформа же сама зафиксирует снижение производительности и изменит маршрут производства. Она укажет, что листы определенного размера не должны поступать на этот станок, и перекосов больше не будет.  Таким образом, можно сказать, что CI «автоматизирует» BI.

Главная проблема при внедрении как CI, так и BI — это неоднородность данных. На это указывает Eckerson Group в обзоре «Continuous Intelligence: связь между интеграцией, аналитикой и эксплуатацией данных». 

На промышленном предприятии много систем управления, каждая из которых отвечает за свой бизнес-процесс. Соответственно, мы имеем много разнородных данных, которые непригодны для глобального анализа.  

DATA-TRACK решает эту проблему. Платформа принимает поток производственных данных и увязывает их между собой, делает их согласованными и едиными — от цепочки сырья до готовой продукции, преобразовывает информацию в однородную ORT-структуру (прим. — ORT (Object Relations Technique), или технология объектных отношений, позволяет представить производственную информацию в виде объектов, их параметров и связей между объектами).

ORT — единая структура для разнородных данных

DATA-TRACK перешла на CI-аналитику в 2020 году, когда мы реализовали проект «Цифровой сервис ГЕФЕСТ: внутрицеховая логистика и диспетчеризация для сталеплавильного производства» для ПАО «Новолипецкий металлургический комбинат», на котором производится 20% всей стали в России. Это решение позволяло рассчитать оптимальный план движения сталеразливочных ковшей и обеспечивало постоянную подстройку математической модели на базе анализа уже совершенных операций. 
В DATA-TRACK хранятся все данные об уже реализованных сценариях производства. На их основе в модуле планирования формируется функция целевых коэффициентов оптимизации. 

Таким образом, процесс планирования производственных процессов опирается на актуальные данные — релевантные и наиболее экономически эффективные маршруты производства по типам продукции, статистические средние показатели длительности обработки по типам продукции и классам агрегатов и т.п.

Так, в частности, определенный технологический маршрут может стать приоритетным для некоторого типа продукции по ряду причин, в том числе связанных с экспертизой эксперта-технолога. Подобные эвристические критерии расстановки приоритетов могут оказаться достаточно сложны в формализации. Но система CI постоянно «учится» и позволяет учитывать при планировании, в том числе, и такие факторы, как решения эксперта-технолога. 

СI учитывает историю операций для непрерывного обучения модели

Кроме того, приведение данных к единой структуре позволяет сделать их доступными для пользователя. Он может сам выбирать, какие данные поднимать и как их визуализировать.


Платформа DATA-TRACK — кабинет руководителя

В Спринте мы заключили контракты на 248 млн рублей

Один из главных результатов проекта в Спринте — мы нашли ограничение для роста. Так как DATA-TRACK — это платформа, то ее внедрение предполагает продажу лицензий на программное обеспечение, а также кастомизацию под специфику производства.

Работая с тренерами и экспертами Спринта, мы выяснили, что наше ограничение — это продажа ПО и кастомизация собственными силами, и решили работать с промышленными предприятиями не напрямую, а через крупных интеграторов. В этом случае мы — вендоры, а кастомизацию производит интегратор. 

В результате за три месяца акселерационной программы мы заключили контракты на сумму 248 млн рублей. 

Что касается глобальных планов… CI — новое направление аналитики на производстве, еще неизвестное в России. Термин Continuous Intelligence пока не переведен на русский язык. 

Мы хотим, чтобы о CI узнали в России, и начали широко применять его. В планах — создать CI рынок в России: данные должны быть доступны, независимо от их объема, количества источников и темпа поступления, а процесс их получения и обработки — стать непрерывным. Новое поколение аналитики позволяет предприятиям увеличить производительность труда и энергоэффективность, сокращать простои, экономить материалы.