«ЦИФРОВАЯ ЗРЕЛОСТЬ» МАШИНОСТРОИТЕЛЬНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ: ТРАНСФОРМАЦИЯ В УСЛОВИЯХ НЕСТАБИЛЬНОГО ПРОИЗВОДСТВА

АННОТАЦИЯ

В статье рассматриваются актуальные проблемы цифровой трансформации предприятий единичного и мелкосерийного производства (ЕДП и МСП), особенно в сфере оборонно-промышленного комплекса (ОПК). Показано, что традиционные автоматизированные системы (в частности, АСУ ТП) плохо адаптированы к условиям нестабильного производства. Обоснована необходимость применения адаптивных цифровых архитектур с учетом современных сквозных технологий. Особое внимание уделено роли технико-технологического потенциала (ТТП) и интеграции оператора диагностики как элемента повышения «цифровой зрелости».

ABSTRACT

The article discusses the current problems of digital transformation of enterprises of single and small-scale production, especially in the field of the military-industrial complex. It is shown that traditional automated systems (in particular, automated process control systems) are poorly adapted to unstable production conditions. The necessity of using adaptive digital architectures, taking into account modern end-to-end technologies, is substantiated. Special attention is paid to the role of technical and technological potential and integration of the diagnostic operator as an element of increasing digital maturity.

Ключевые слова: цифровая трансформация, единичное и мелкосерийное производство, производственно-технологический потенциал, Индустрия 4.0, оператор диагностики, «цифровая зрелость», АСУП.

Keywords: digital transformation, single and small-scale production, production and technological potential, Industry 4.0, diagnostic operator, digital maturity, automated control system.

Введение. В настоящее время в соответствии с указом Президента РФ №474 от 21.07.2020 «О национальных целях развития Российской Федерации на период до 2030 года» в рамках национальной цели «Цифровая трансформация» одним из ключевых направлений развития ключевых отраслей экономики, в том числе машиностроения, является достижение «цифровой зрелости» [1]. Под «цифровой зрелостью» понимается уровень готовности и способности предприятий к внедрению и эффективному использованию современных цифровых инструментов и информационно-коммуникационных технологий, обеспечивающих повышение уровня автоматизации производства и доступности информации о ключевых процессах функционирования различных структурных подразделений в целях их оптимизации и оперативности принятия управленческих решений. В последние годы в рамках процесса цифровой трансформации значительное влияние на развитие промышленности и машиностроительного комплекса, в частности, в России оказали мировые тренды в этой области, связанные с концепцией «Индустрия 4.0» [2], представленной в 2011 г. на крупнейшей промышленной выставке-ярмарке в Германии. Базовой идеей этой концепции является повсеместная компьютеризация промышленности для перехода к четвертой промышленной революции, позволяющая главным образом автоматизировать процесс управления жизненным циклом изделия на основе использования сквозных цифровых технологий [3].

Целью исследования в данной статье является: обоснование необходимости и путей повышения «цифровой зрелости» предприятий ЕДП и МСП в машиностроении через внедрение адаптивных цифровых архитектур.

Задачами исследования:

1. Проанализировать проблемы адаптации существующих АСУ ТП к условиям ЕДП и МСП.
2. Обосновать роль технико-технологического потенциала (ТТП) в цифровой трансформации предприятий ЕДП и МСП.
3. Определить направления повышения «цифровой зрелости» с использованием современных сквозных цифровых технологий.

Материалы и методы. При интеграции указанных систем на предприятиях промышленности основным приоритетом является их функциональная совместимость, обеспечивающая визуализацию, децентрализацию и виртуализацию ряда производственных процессов, а также возможность работы в режиме реального времени (РРВ). Кроме того, в рамках данной концепции проводится оценка «цифровой зрелости» предприятия на соответствие 6 этапам развития (информатизация, связанность, наглядность, проницаемость, предсказуемость и самокоррекция), позволяющая выявить области для потенциального повышения эффективности и разработать стратегии для дальнейшего совершенствования. Данный подход к внедрению элементов цифровизации создавался на основе анализа деятельности предприятий промышленности массового, крупно- и среднесерийного типа производства, с ярко выраженными проблемными вопросами и несравнимо лучшими технико-экономическими показателями, тогда как для цифровой трансформации предприятий мелкосерийного (МСП) и единичного (ЕДП) типа производства с широкой номенклатурой выпускаемых изделий и малыми партиями их выпуска (от 30…50 штук до единичных образцов) ему не хватает «гибкости» и ориентированности на специфические особенности менее масштабных компаний. Следует отметить, что по состоянию на конец 2024 года доля предприятий ЕДП и МСП в отечественном машиностроении составляла не менее 50% [4].

Еще одной тенденцией сегодняшнего дня является значительное расширение номенклатуры высокотехнологичной и наукоёмкой продукции, выпускаемой в рамках государственного оборонного заказа (ГОЗ), когда затраты на изготовление опытного образца изделия, как правило, существенно превышают стоимость и время изготовления серийного изделия. При этом, одной из основных задач формирования и реализации промышленной политики в оборонно-промышленном комплексе (ОПК) является превращение производственно-технологического потенциала (ПТП) организаций ОПК в эффективный инновационный ресурс, обеспечивающий создание современных комплексов вооружения, военной и специальной техники (ВВСТ) в интересах укрепления обороноспособности страны и безопасности государства, реализацию преимущества Российской Федерации в условиях конкуренции и сохранение позиций на российском и мировом рынках высокотехнологичной промышленной продукции [5].

Реализация указанной задачи в соответствии с концепцией «Индустрия 4.0» возможна за счет создания полностью оцифрованного, связанного и децентрализованного производства, обеспечивающего большую гибкость и надежную конкурентоспособность, используя адаптивность подобной системы: она позволяет формировать гибкие бизнес-структуры в результате целенаправленно сформулированной и постепенно внедряемой стратегии [6]. Здесь и далее под «ПТП предприятия ОПК» будем понимать возможность выпуска организацией ОПК конечной профильной продукции (работ, услуг) в заданной номенклатуре с определенными тактико-техническими характеристиками при имеющейся совокупности основных средств, финансовых, кадровых, материальных ресурсов, технологий и интеллектуальной собственности в условиях действия современных факторов» [7].

В сложившихся геополитических условиях особенно важным становится управление ПТП предприятий ОПК с ЕДП и МСП, где преобладают высокая номенклатурная изменчивость, короткие жизненные циклы изделий и необходимость оперативного перераспределения ресурсов. В этих условиях на первый план выходит не только наличие производственных средств, но и их функциональная готовность, гибкость и адаптивность к изменениям производственной среды [8].

Учитывая изложенное, ограничимся анализом одного из важнейших элементов ПТП, а именно – технико-технологического потенциала (ТТП), включающего характеристики оборудования, гибкость и точность применяемых технологий, а также уровень автоматизации и цифровизации управления как процессами технической подготовки производства, так и технологическими процессами по выпуску конечной продукции. При этом, существенное влияние на повышение эффективности использования ТТП будут оказывать информационные и интеллектуальные ресурсы предприятия, способные значительно ускорить процесс создания, накопления и использования материальных и финансовых ресурсов, обеспечивая их перераспределение, концентрацию и интенсивное воссоздание.

Результаты и обсуждение. Известно, что предприятиями ОПК массового, крупно- и среднесерийного типа производств широко применяются автоматизированные системы различного функционального назначения, зачастую недостаточно адаптированные к условиям ЕДП и МСП. В частности:

• системы автоматизированного проектирования (САПР ТП, САМ);
• автоматизированные системы конструкторской подготовки производства (CAD, CAE);
• автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУ ТП, Scada);
• автоматизированные системы управления ресурсами (ERP-системы);
• система управления взаимоотношениями с клиентами (CRM);
• автоматизированные системы поддержки жизненного цикла изделия;
• автоматизированные системы управления бизнес-процессами и др.

Особый интерес представляют АСУ ТП, внедрение которых сопровождалось значительным успехом в условиях устойчивых производственных циклов и стабильных планов, но оказалось малоэффективным для предприятий ЕДП и МСП с широкой номенклатурой выпускаемых изделий, позаказной системой планирования, отсутствием долговременных планов выпуска изделий, необходимостью оперативных корректировок объемных планов и их увязки с календарным планированием [9]. При этом, эффективность функционирования предприятий, работающих в данном сегменте, будет напрямую зависеть от реализации таких систем.

Основной проблемой при адаптации АСУ ТП к ЕДП и МСП является невозможность оперативного и эффективного перераспределения технологических операций между рабочими местами при постоянно меняющихся производственных условиях. Другая особенность связана со значительным разбросом временных норм и отсутствием точных данных о времени исполнения операций в условиях ЕДП и МСП. Такое приближенное и фрагментарное описание технологических операций препятствуют точному расчету производственных графиков, что нивелирует базовую идеологию АСУ ТП – управление на основе достоверной и полноформатной информации о производственном процессе. Попытки использования специализированных систем автоматизированного проектирования технологических процессов (САПР ТП) в условиях ЕДП и МСП также не привели к ожидаемым результатам. Низкий уровень формализации, присущий технологическим решениям такого типа, ограничивает возможности автоматизации, снижая эффект от внедрения данных систем. Вместе с тем, как отмечалось выше, процесс цифровой трансформации будет сопровождаться не только совершенствованием существующих средств автоматизации, но и применением прорывных и перспективных технических решений и IT-платформ. При этом основными сквозными цифровыми технологиями, которые определены программой «Цифровая экономика РФ», являются:

• большие данные;
• нейротехнологии и искусственный интеллект;
• системы распределенного реестра;
• квантовые технологии;
• новые производственные технологии;
• промышленный интернет;
• компоненты робототехники и сенсорика;
• технологии беспроводной связи;
• технологии виртуальной и дополненной реальностей.

В современных условиях ТТП не ограничивается лишь физическими ресурсами предприятия – он формируется за счёт взаимосвязанной цифровой инфраструктуры, способной к адаптации, прогнозированию и самокоррекции. Важнейшую роль в эффективной реализации ТТП будет играть так называемый «оператор диагностики оборудования» – специализированный элемент цифровой архитектуры, осуществляющий мониторинг технического состояния оборудования в РРВ. В частности, большие данные, полученные от оборудования, могут использоваться для прогнозирования технического состояния и перехода к сервису «по состоянию», что, в свою очередь, приведет к снижению затрат на техническое обслуживание, а постоянный мониторинг в РРВ позволит определить ранние признаки потенциального сбоя и точные причины простоя оборудования. При этом, интеграция такого оператора в контур управления также позволит [10, 11]:

• оперативно выявлять отклонения от нормативных режимов работы оборудования;
• прогнозировать развитие неисправностей на основе цифровых параметров и трендов;
• исключать неработоспособные ресурсы из производственного расписания;
• корректировать планы и загрузку с учётом остаточного ресурса и технической готовности оборудования;
• обеспечивать безопасную и экономически обоснованную эксплуатацию станочного парка.

В условиях МСП и ЕДП, где отказ одного элемента может критично повлиять на выполнение заказа, оператор диагностики становится основой превентивного управления. Он формирует связующее звено между ТТП и информационной системой планирования, обеспечивая незамедлительное реагирование на угрозы сбоев и способствуя достижению высокого уровня использования оборудования.

Заключение. Учитывая изложенное, интеграция операторов диагностики в состав перспективной АСУП позволит предприятию соответствовать более высоким уровням «цифровой зрелости» – от «предсказуемости» к «самокоррекции», а задача интеллектуального управления производством предприятия ОПК с использованием современных сквозных цифровых технологий, специально ориентированных на реалии ЕДП и МСП, приобретает особую актуальность. Отправной точкой в проектировании соответствующих АСУ должен стать всеобъемлющий анализ производственной среды как совокупности взаимосвязанных элементов, функционирующих в различных временных диапазонах: от подготовки запуска до оперативного контроля над текущими процессами.

Список литературы:

1. Указ Президента Российской Федерации № 474 от 21 июля 2020 г. «О национальных целях развития России на период до 2030 года» [Электронный ресурс] URL: http://government.ru/docs/all/128943 (дата обращения: 22.04.2025).
2. Шу Г., Андерл Р., Гауземайер Ю., тен Хомпель М., Вальстер В. (и др.): Индекс зрелости Индустрии 4.0 – Управление цифровым преобразованием компаний (Acatech исследование). Munich: Herbert Utz Verlag, 2017 - 59 с.
3. Распоряжение правительства Российской Федерации № 1632-р от 28.07.2017 г. (об утверждении программы «Цифровая экономика Российской Федерации») [Электронный ресурс] URL: http://government.ru/docs/all/112831 (дата обращения: 22.04.2025).
4. Бурдо Г.Б., Испирян Н.В., Испирян С.Р., Мединцев С.В. Интеллектуальная система управления технологическими процессами в многономенклатурном машиностроительном производстве // Тверь: Тверской ГТУ, JARiTS. 2022. №31 С. 17–22. [Электронный ресурс] URL: https://doi.org/10.26160/2474-5901-2022-31-17-22 (дата обращения: 22.04.2025).
5. О промышленной политике в Российской Федерации: Федеральный закон №488-ФЗ от 31 декабря 2014 г. [Электронный ресурс] URL: http://publication.pravo.gov.ru/document/0001201412310017 (дата обращения: 22.04.2025).
6. Piccarozzi M., Aquilani, B., Gatti, C. Industry 4.0 in Management Studies: A Systematic Literature Review // Sustainability. 2018 № 10: 3821. [Электронный ресурс] URL: https://doi.org/10.3390/su10103821 (дата обращения: 22.04.2025).
7. Родригес Пендас А. А. Систематизация результатов анализа и выявление проблемных вопросов оценки производственно-технологического потенциала организаций ОПК России // Вестник ФГУП «ЦНИИ «Центр». 2017. №1. С. 166–170.
8. Шутиков М.А. Разработка интегрированной автоматизированной системы управления производственными процессами при контроле деталей после особо ответственной технологической операции: дис. канд. техн. наук. М.: МГТУ «СТАНКИН», 2023. 168 с.
9. Палюх Б.В., Бурдо Г.Б. Повышение эффективности управления технологическими подразделениями в условиях единичного и мелкосерийного производства // Вестник ДГТУ. 2009. Том № 9. №4(43). С. 147–153.
10. Бурдо Г.Б., Сорокин В.Ю. Интеллектуальная система управления технологическими процессами в многономенклатурном производстве // Вестник машиностроения. 2022. №4. С. 13–21.
11. Бурдо Г.Б., Сорокин В.Ю. Цифровая диагностика и адаптивное управление оборудованием в машиностроении // Информационные технологии и автоматизация. 2022. №2. С. 17–25.