Алексей Лебедев: "Цифровизация – это вопрос и веры, и математики"

В интервью с информационно-аналитическим центром RUPEC генеральный директор компании AVEVA в России и странах СНГ Алексей Лебедев рассказал, почему от цифровизации стоит ждать эффективности, а не магии, объяснил, какой реальный финансовый эффект можно получить от оптимизации работы установки или целого завода, спрогнозировал, как скоро технологии "вытеснят" человека из опасных производств. 

В 2018 году AVEVA и Schneider Electric Software объявили об объединении с целью образования глобального игрока на рынке инженерного программного обеспечения. Насколько приход партнера изменил Ваш бизнес?

На сегодня у AVEVA в России сложилась нетипичная ситуация для мировой практики. До объединения со Schneider Electric (SES) компания AVEVA занимала лидирующие позиции на российском рынке в той части, которая касается поддержки деятельности EPC-компаний в области нефтепереработки и нефтегазохимии. С фазой строительства мы работали в меньшей степени исключительно потому, что рынок EPC-подрядов только формируется, ему от силы лет пять. Другими словами, 75-80% от всех решений, которые мы здесь развивали — это софт для проектирования и управления проектами.

После слияния со SES у нас появились большие перспективами в решении по операционной эффективности. Это стало возможно за счет портфеля соответствующих решений. Большими перспективами, как нам кажется, обладает сегмент решений для усовершенствования систем технологического процесса (СУУТП, APC), повышения операционной эффективности производств (Real Time Optimization - RTO, Position Romeo). Именно после объединения с компанией Schneider Electric в портфеле решений AVEVA появились продукты, повышающие операционную эффективность, а это огромный шаг для развития.

Много ли требуется времени, чтобы объяснить эти концепции заказчику, прежде чем перейти к внедрению?

Ряд сделок, которые мы закрыли в этом году, был инициирован SES до слияния и была проведена большая предпродажная подготовка. Сейчас мы реализуем эти проекты совместно, по ряду из них получены первые результаты, но мы видим, что можно добиться гораздо большего.

А кто Ваши типичные клиенты?

Если можно разделись очень грубо, то это 2 типа клиентов: те, кто проектируют и строят крупные промышленные предприятия и объекты (например трубопроводы), и в вторая большая группа те, кто эксплуатируют эти объекты. Для обоих групп у нас есть соответствующие линейки решений. Для EPC компаний мы повышаем эффективность как в процессе строительства, так и создаем условия для более раннего ввода объектов в эксплуатацию. Для эксплуатирующих организаций успешный и более ранний ввод объекта в эксплуатацию дает возможность обеспечить быстрое достижение экономической эффективности. Пожалуй впервые в практике появилась возможность объединить фазы OPEX и CAPEX в терминах тесного взаимодействия между участниками. Тут важно отметить, что для этого нам требуются "стандарты к данным на проект", которые позволяют определить необходимый объем инженерной информации для всех участников проекта с самого его начала и что самое главное, для успешной эксплуатации.

Клиенты, которые к вам обращаются, уже знают, какие продукты Вы сможете им предложить?

Нет, как правило клиенты не знают, какие продукты могут решить конкретные задачи, которые перед ними стоят. Для того чтобы дать профессиональную оценку клиентских запросов в AVEVA сформирована команда продавцов, которая занимается не только прямыми продажами, но и с недавних пор активно формирует понимание новых вариантов решения задач. Важно отметить, что в последние годы компания AVEVA активно развивает работу через партнеров, и мы очень рады тому, что у нас уже есть партнеры, которые глубоко погружены в бизнес клиентов, и порой знают специфику клиентов лучше, чем AVEVA. А мы в свою очередь наращиваем функционал наших решений, что в сотрудничестве с сильными, профессиональными партнерами дает возможность построить для клиента очень эффективное решение.

Для нас как вендора важно совершенствование инструментария для решения задач. Непосредственно настройку и внедрение данных решений под потребности клиентов мы будем поэтапно делегировать нашим отраслевым партнерам.

Получается, что финальную презентацию проекта проводите не Вы, а Ваши партнеры?

В какой-то мере, да. Сейчас мы активно развиваем "партнерский" формат работы. Наши центры экспертизы помогают нашим партнерским компаниям наращивать багаж знаний по продуктам, но контроль за качеством проектов остается на стороне AVEVA. С развитием этой глобальной инициативы и приобретением дополнительного опыта - акценты могут быть смещены.

Давайте от теории к практике. В России, скажем, действует завод, на котором нет специалистов по оптимизации и цифровизации. Как его руководство может понять, что предприятию это в принципе необходимо? Это вопрос веры?

Это вопрос и веры, и математики. Большинство предприятий, с которыми мы взаимодействуем, придерживаются некоторого более или менее "проверенного" трека ведения технологического процесса. Это условная рассчитанная математическая кривая, вокруг которой построен весь процесс. И люди, управляющие установками посредством неких параметров, не способны эту кривую изменить.

Совершенно очевидно при этом, что в природе не существует такого сотрудника, который способен управлять всеми 100 параметрами режима работы установки - это за пределами физиологических возможностей человека. И что мы делаем? Мы берем исходные данные у лицензиара, берем математическую модель и создаем алгоритм, который будет контролировать все 100 параметров и подсказывать оператору установки, как оптимизировать процесс без ущерба производству. Здесь возможны вариации: система может контролировать процесс полностью, а может часть решений оставлять в зоне ответственности оператора.

По сути, эффективность именно в этом и заключается: процесс, который еще вчера был "сильно зажат" и контролировался двумя операторами и четырьмя параметрами, теперь управляется алгоритмом посредством большего количества параметров, но такого же количества персонала, либо же передается в автоматический режим.

Важно упомянуть еще один аспект. При переходе от единого трека к группе параметров всегда возникает вопрос персональной ответственности. Мы работаем с лицензиаром в пределах допустимых значений лицензионных моделей с соответствующим оборудованием.

Все, что Вы описываете, по сути и есть СУУТП - контроль режима на основе виртуальных анализаторов параметров состояния или качества продуктов. И все это завязано на некую функцию оптимизации, которая чаще всего базируется на калькуляции экономики производства. Но как оценить эффект от внедрения такой системы?

Очень просто, для этого есть два способа. При первом наши коллеги из центра экспертизы запрашивают исходные данные по установке. Это происходит еще на стадии предпродажной подготовки. Далее анализируют весь процесс и имеющиеся данные по нему, и только потом выходят с предложением по повышению эффективности. Если клиент соглашается, то мы реализуем пилотный проект и на нем проводим замеры фактической эффективности.

Второй способ – performance contract, это когда Schneider Electric выступает системным интегратором, поставляет "железо" для проекта, предоставляет свою экспертизу по настройкам процесса, а также гарантии по достижению определенного рода показателей.

Важно отметить, что, когда мы говорим про операционную эффективность производства, мы говорим, что эффекта возможно добиться в рамках одного класса системы от конкретного элемента, установки или группы установок.

Не редки ситуации, когда компания, проведя оптимизацию процесса, потом не может доказать внутри самой компании рациональность данного решения. Система работает, сбоев нет, а как доказать наличие эффекта от преобразований?

Основываясь на своем практическом опыте и общении с клиентами, могу сказать, что, к примеру, проекты, связанные с оффлайн- или онлайн-блендингом при приготовлении товарных топлив или темных нефтепродуктов, можно обосновать по полученным рецептурам. Конечный продукт и его качество – это и есть параметры для измерения эффективности проделанных работ.

С процессной оптимизацией в реальном режиме времени – чуть сложнее. Необходимы поточные измерения, которые бы подтвердили качество построенных нами виртуальных анализаторов.

Сложнее всего с предиктивной аналитикой по оборудованию в части оценки рисков. Наши европейские коллеги измеряют эффективность предотвращенными отказами оборудования и минимизацией времени простоя. Например, повреждения получила турбинная лопатка, система это зафиксировала вследствие нарастающей вибрации. Далее производство или его блок останавливается для проведения анализа. Фиксируются часы простоя. Поврежденная лопатка изымается, проводится ее замена – еще несколько дней простоя. В случае, если бы все производство было выведено из строя из-за повреждения одного элемента, то последовал бы месяц или несколько месяцев простоя оборудования.

Вы описали событие, от которого возможно оттолкнуться. А если мы говорим про систему предиктивной аналитики для элементов оборудования, которые раньше не выходили из строя, но такая вероятность все равно существует, при этом возможный ущерб – колоссальный. Скажем, главный пирогазовый компрессор. Что делать в таком случае?

С компрессором как раз все просто. Можно посчитать прямой эффект, например, какой объем издержек получает компания в случае простоя данного оборудования.

Это же только теоретически возможный ущерб?

Тогда можно пойти от измерения количества выпускаемого продукта в день. Условно от конкретного аппарата зависит 5 или 10 тонн продукта. Следовательно, мы можем посчитать, к каким последствиям приведет полный отказ оборудования или вывод его на ремонт. Все работает стабильно – систему не трогаем; достигаем порогового значения в смысле диагностического алгоритма – отключаем аппарат и оцениваем его состояние. Предиктивная аналитика позволяет нам наблюдать за трендом и понимать, что происходит в системе.

Приведу еще один пример, касающийся износа трубопроводов вследствие коррозии. Мы имеем некий набор требований по эксплуатации трубопроводов, имеем механизм сканирования. И мы можем создать матрицу, включив в нее все параметры, полученные при последнем измерении толщин стенок трубопроводов, и выводить эту информацию в интерактивном режиме для группы оперативного реагирования. В таком случае персонал, отвечающий за эксплуатацию, будет сразу видеть наиболее опасные участки с точки зрения степени износа, и принимать дальнейшие действия.

Это схема работы, при которой, есть лицензионный процесс и, договорившись с лицензиаром, возможно получить проектные параметры работы установки и использовать эти данные для обработки. Но она не подходит для уникальных процессов или устаревших установок, по которым нет никакой документации, а за спиной – множество реконструкций и модернизаций. Что делать в этих случаях?

Наши инженеры периодически сталкиваются с такими ситуациями, они вовсе не единичны для российского рынка. Во-первых, без необходимого и достаточного для каждой установки уровня оснащения КИПиА внедрение наших решений невозможно. Во-вторых, при внедрении около 70% времени уходит именно на донастройку модели под конкретную установку. Разумеется, чудес не бывает - это не всегда возможно и требует фактически создания уникальной модели "с нуля".

Как определить эффект от работы цифрового решения на фоне эффектов, которые мы достигаем от других решений?

Это сложный вопрос, потому что любая достигнутая эффективность – это сумма правильно принятых решений. Но, по сути, больший эффект мы получаем не от замены конкретной гайки на конкретной установке, а от изменения самого подхода людей к рабочему процессу. Я не люблю понятие "цифровое решение" из-за его тиражируемости, но оно подразумевает под собой технологическое изменение, которое уже повлекло за собой или повлечет пересмотр процессов внутри организации. Акцент на процессах внутри организации, а не на технических вопросах, – ключевой.

Еще один фактор, который критическим образом влияет на получение эффективности, - это доступность информации. И раньше такая доступность была очень низкой. Сейчас мы можем адресовать вопрос системе: "Дай нам оценку неких событий в периоде, проанализируй нам, как изменялся один из параметров" - и у нас сразу же меняется скорость принятия решений.

Также важным является наличие отраслевой экспертизы: можно собрать массив данных, но кто-то его должен проанализировать. Если бы у AVEVA не было своих центров экспертизы, которые хорошо знают процессы в нефтепереработке и нефтегазохимии, мы бы не могли с полученными данными ничего сделать.

Экспертиза именно у AVEVA или Schneider Electric?

После сделки с SES команда экспертов в области программного обеспечения для операционной эффективности работает в структуре AVEVA. По сути – это "боевые технологи", которые трудились на реальных производствах и одновременно знают наше программное обеспечение. И когда они изучают задачу, они мыслят не как "айтишники", а именно как технологи, которые понимают суть всех технологических процессов.

Если дать "айтишнику" простое задание – "найди тренд" - он найдет тренд, который будет просто называться "законы физики", вычисленные из математического массива.

Давайте опишем некую систему решений, которую можно развернуть на абстрактном объекте нефтехимии и нефтепереработки

Нельзя выделить какое-то решение или их набор, речь идет о большом комплексе мероприятий, который включает в себя как внедрение программной части, так и большую методологическую основу.

Наша компания создает интегрированную систему для управления бизнесом (опираясь на семейства решений Wonderware; ROMeo Process Optimisation, Workflow Management (Skelta), AVEVA Net и др.), в основе которой находится актуальный действующий цифровой двойник предприятия. При этом мы не ограничиваемся только проектированием или автоматизацией, речь идет о всем жизненном цикле данных от идеи о будущем производстве до его полноценной эксплуатации.

LP-оптимизация и аналогичные решения целесообразны там, где есть разветвление потоков, можно нагружать и разгружать установки разными по происхождению ресурсами, производить, например, смешение готовых продуктов разными способами. Нефтехимические производства чаще всего линейны по потокам, поэтому актуальны ли для них системы типа РТО?

Безусловно актуальны. Из жизни: на одном из нефтехимических заводов максимальный эффект от оптимизации оценивается в 2 тыс. рублей в час при развертывании системы РТО.

Если же говорить именно про план оптимизации, то тут вопрос не только в управлении «внутри» предприятия, но и в конъюнктуре "снаружи". Все входящее сырье можно измерить по различным параметрам качества, и в зависимости от текущих котировок на рынке готовой продукции, можно сбалансировать нагрузки на производстве, прописав это в программе.

То есть речь идет о непрерывной оптимизации сырьевой корзины?

Именно так. В России возможно установить анализаторы на трубу для входящего сырья и получать оперативную информацию о его качестве, и далее выстраивать систему производственного планирования.

Эта концепция отлично интегрируется в нефтеперерабатывающие и нефтехимические процессы в Европе или, например, Арабских Эмиратах, где на этапе закупки сырья есть большой выбор. ADNOC, кстати, утверждает, что пересчет производственной программы на уровне планирования работы разных установок и разного входящего сырья позволяет экономить от $60 до $100 млн в год. В большей степени на этой дельте цена закупаемого сырья и цена производимого продукта. Они пытаются найти наиболее выгодную цену на продукт и произвести его с максимальной маржинальностью и с минимальными затратами. У нас таких ресурсов меньше.

Эффекты от оптимизации в контуре завода могут же быть обнулены из-за неэффективности при взаимодействии с третьими сторонами, например, операторами подвижного состава? Как быть тут?

Вопрос гарантий – всегда сложный вопрос. Пока у нас нет большого опыта именно в России, но мы стараемся развивать это направление. В Великобритании, например, мы автоматизируем работу диспетчерских и получаем всю информацию об их решениях. Сеть железных дорог Китая снабжена 220 пунктами мониторинга, работающих на системах AVEVA. На местном же рынке могут возникать различного рода корпоративные ограничения. Не всегда РЖД захотят предоставлять своим контрагентам всю информацию о перемещении подвижного состава. Однако чисто технически это решаемая задача.

Сейчас большим спросом пользуются решения по управлению надежностью производств. Вы имеете дело с этим?

Основное направление для управления надежностью – производства с большим количеством критического оборудования, выход из строя которого болезненно отражается на бизнесе.

В портфеле AVEVA имеется система предиктивной диагностики PRiSM, получившая широкое распространение на рынке. Несколько месяцев назад была приобретена компания MaxGrip, в линейку решений которой входит много продуктов для реализации методик управления надежностью. Таким образом, был закрыт полный спектр задач по данному направлению.

Планируется ли новое семейство решений для процессного моделирования, оптимизации и предиктивной аналитики "подружить" с центральными продуктами AVEVA – системами управления проектами?

От этапа идеи мы уже перешли к реализации. В момент становления компании (50 лет назад) ее руководство отталкивалось от задачи исключить возможные ошибки при настройке процессов, причем как можно оперативнее. А для этого потребовалось смоделировать всех участников процесса. Если устранить физические и логические пересечения, то исчезнет так называемый конфликт настройки, который может выражаться, например, в переделывании фундамента под новое производство. Эффект, который достигается за счет исключения коллизий, уже давно подсчитан и всем понятен: $1 на проектировании, $100 – на строительстве.

Эта идея масштабировалась сначала в период алгоритмов, затем графики, после 3D-моделирования. Последние 10 лет она уже вышла за пределы 3D-пространства. Сейчас инструменты проектирования и расчета перевязаны технически, то есть можно смоделировать, к примеру, трубопровод по определенной математической модели и посчитать оптимальный уровень его работы после обвязки. Если в процессе эксплуатации, мы выясняем, что есть неоптимальные режимы, мы можем собрать эту информацию и внести ее в модель, чтобы изучить возможности для оптимизации технологического процесса.

Раньше эти функции были распределены между разными командами: проект выполнялся проектным подразделением, стройкой руководила другая группа, в эксплуатацию запускала – третья. В результате специалисты по оптимизации процессов просто не могли собрать всю информацию, они не осознавали влияние внедряемых изменений на весь технологический процесс. Отсюда и появилось выражение: один оптимизатор хуже двух диверсантов.

Наша задача – как можно раньше создать условия для сбора и хранения всей инженерной информации: расчеты, параметры, атрибуты. Затем доступ к этому массиву предоставить строительной компании, а после – пусковой группе. Мы можем накапливать данные от проектировщиков, далее сгружать их в общий массив для строительной команды. Получив от них обратную связь, проектировщики смогут оперативно вносить любые изменения. Благодаря тому, что компьютер позволяет эту атрибутику быстро выгружать, изменять и проверять, все технические решения отрабатываются очень быстро.

То есть возможно получить полный пакет исходных данных для чертежа уже со всеми изменениями?

Фактически, если вам необходимо что-то изменить, вы просто сообщаете системе об этом, а она вносит все изменения в 3D-модель. Бумажная документация при таком подходе – это просто калька цифровых данных.

В нашей практике был клиент, который сообщил, что хочет получать цифровые данные раньше любой документации на бумажных носителях. В результате он сэкономил и время, и деньги на пуске объекта в эксплуатацию.

Таким образом, мы соединили инструмент проектирования 3D с 2D, добавив 1D.

А 2D каким образом участвует?

В случае, когда технологическая схема обвязывается в 3D, она обязательно должна быть проверена в 2D. По сути это симулятор, проверяющий режимы, динамику, потоки и тд. Мы же не по одному кругу все данные прогоняем.

То есть получается некая магистраль сведений

Отмечу, что не редко возникает задача интеграции разрозненных систем управления производством на разных уровнях, от нескольких устройств или производственных линий до цехов или даже группы предприятий. При этом необходимо всегда учитывать разрозненность процессов.

В портфеле AVEVA важное место занимает масштабируемая платформа Wonderware, которая закрывает данные задачи, обеспечивает интеграцию между системами, процессами и людьми. Таким образом, создается единое информационное пространство производства, а информация предоставляется для решения всех задач в соответствии с потребностями конкретного сотрудника – будь то оператор установки или руководитель предприятия.

Wonderware снижает время реакции, повышает прозрачность происходящего, обеспечивает осведомленность и снижает незапланированные простои, предоставляя данные для предупреждения о вероятных отказах.

Это решение применимо для нефтегазовой отрасли (от добычи до переработки и транспорта), горной добычи и металлургии, пищевой промышленности. В последнее время мы также работаем над решениями для инфраструктуры.

Где располагаются физические носители информации? Кто ими управляет?

Все данные – в локальном хранилище у клиента, но это его предпочтение. Сейчас мы с несколькими компаниями прорабатываем возможность локализации облачных решений на ряде российских технологий. Пытаемся разобраться, какая архитектура им нужна, какие сервисы будут более востребованы. Рассматриваем формат обезличивания данных, при котором механизм собирает информацию и хранит ее где-то в России, а математическая обработка и алгоритмизация при этом ведутся с усредненными данными, по которым невозможно вычислить, какой это именно завод. Пока это только сценарий, сказать, что мы пришли к готовому облачному решению – нельзя.

Существуют ли в России заводы, которые способны внедрить весь спектр решений по оптимизации?

До конца нет, и основная причина кроется в отсутствии технологической готовности. Необходимы уже реализованные решения типа APC, а они пока не широко представлены. Для того чтобы управлять процессами, нужны все уровни.

Как правило, мы сталкиваемся с тем, что заказчик собирается эту "мысль думат". Мне кажется, что на сегодняшний день опыта обоснования подобных проектов по повышению надежности и эффективности в России очень мало. Внутри компании проблематично доказать, что ей это нужно. Поэтому заказчик хватается за то, что он имеет очевидный, абстрактный с точки зрения логики, эффект. Смешал компоненты – получил новый продукт большего объема – значит, эффективно все оптимизировал.

А Вы чувствуете в себе потребность заниматься образовательной работой?

Конечно, и мы постоянно в подобные проекты вовлечены. Например, с Губкинским университетом мы работаем в части инструментариев для проектирования, начинаем несколько проектов, связанных с проведением расчетов. В Санкт-Петербургском горном университете действует кафедра, на которой базируется лаборатория Schneider Electric.

Большой проблемой для нас является то, что людям сложно прочувствовать все это. Иногда необходимо просто поставить какой-то примитивный электродвигатель и на компьютере выводить панель управления – диспетчерскую с условно одной красной лампочкой, которая в нормальном режиме горит зеленым. До такой степени требуется проработка.

Образовательная деятельность сейчас происходит в форме менеджмента: требуется вселить уверенность, что все предлагаемые решения работают. Для этого мы часто организуем референц-визиты на европейские производства.

Большинство хочет простых ответов на сложные вопросы. И мы стараемся идти в этом направлении. Основная проблема с пиаром цифровизации сейчас – сложность формулировок: очень оторвано от жизни (никто не говорит, сколько денег это сэкономит, сколько продукта это принесет). Просто фразы "новый технологический уклад", "индустрия 4.0".

Если взять нефтепереработку, нефтехимию и химию (минеральные удобрения), кто из них более активен в своих запросах?

Первые и вторые. Нефтепереработчики и нефтехимики пришли к пониманию, что повышать эффективность работы своих производств необходимо, это даже не подвергается сомнению.

Что касается химических предприятий, то их система автоматизации, которая была создана несколько десятилетий назад, вполне корректно и эффективно работает до сих пор. В связи с высокой опасностью производств уже тогда в проекты закладывались эффективные решения. Тем не менее нам есть, что предложить химотрасли, и мы активно работаем над этим.

На Ваш взгляд, цифровизация поможет снизить присутствие человека на опасных объектах или при работе с особо опасными веществами?

Наши клиенты иногда с нами обсуждают, смогут ли производства стать безлюдными с внедрением цифровых решений. И как мне кажется, на этот вопрос уже есть ответ. Создать безопасное производство, не требующее человеческого вмешательства, возможно только при наличии данных, объем которых будет превышать в десятки раз возможный для сбора сейчас.

Преждевременно говорить, что мы сможем отказаться от присутствия человека в технологическом процессе для контроля за безопасностью, потому что многие вещи находятся за периметром математической логики. Есть и чисто инфраструктурные проблемы.

Я, конечно, верю, что можно будет исключить человеческое участие из опасных химпроизводств, но это перспектива минимум 20-30 лет в России. Местный рынок пока находится на уровне примитивных IT-технологий. Для начала нам нужно осознать, что перейти на следующий уровень без нового подхода мы не сможем. Что такое новый подход? Это компьютеризация, внедрение новых информационных систем. Пока цифровизация будет оставаться просто популярной темой, никакого движения вперед не произойдет.

RUPEC в Twitter, в Telegram, на Facebook