1
Огромных человекоподобных роботов на заводах в России пока что нет. Нет там пока что и ещё более фантастической технологии — «операционной системы» управления производством, которая позволит управлять заводом столь же просто, как мы управляем нашим смартфоном при помощи операционной системы «Андроид».
Если мы спросим сейчас системных интеграторов, когда в России появится управляемый единой операционной системой завод, они в самом лучшем случае назовут срок в 10-15 лет, добавив при этом, что такое чудо если придёт к нам, то точно из-за рубежа.
К счастью для нас, это чудо гораздо ближе, чем кажется. За последние два года группа энтузиастов из Петербурга сделала реальную цифровую платформу для управления целым заводом. Это команда из примерно ста отборных айтишников, которых «Газпром нефть» искала по всей стране, чтобы собрать в ЦЦИ, «Центр цифровых инноваций». Если тот же «Сбертех» в своё время пылесосил рынок, скупая всех, кто хоть как-то подходил под его требования, то нефтяники сделали ставку на точечный хантинг: брали только тех, кто хотел испытать себя в проекте, который заведомо считался нереализуемым. Как утверждают руководители команды, им удалось собрать самый настоящий спецназ по проведению спецопераций по цифровой трансформации.
Не стоит, кстати, удивляться, что одни из лучших программистов работают именно на нефтяную компанию — современная нефтянка находится сейчас на самом острие науки и инженерного дела. Кое-какие подробности о цифровизации в добыче и переработке нефти я рассказывал недавно вот здесь:
https://fritzmorgen.livejourna...
https://fritzmorgen.livejourna...
Конкретно «Газпром нефть» входит сейчас в Топ-10 самых привлекательных компаний для ИТ-специалистов:
https://universumglobal.com/ra...
Так как даже сотни экспертов было бы недостаточно для по-настоящему серьёзных проектов, «Газпром нефть» вовсю привлекает к совместной работе других известных игроков, а также стартапы и узкоспециализированные команды разработчиков. На каждого члена команды ЦЦИ «Газпром нефти» приходится по 2-3 эксперта из «Яндекса», «Мэйл.Ру», «Цифры» и тому подобных крупных российских ИТ-компаний.
Теперь немного конкретики о цифровых проектах «Газпром нефти». Заранее предупреждаю, мой рассказ будет поверхностным и фрагментарным — по тем же причинам, по которым я не смог бы уместить в одну статью сколько-нибудь подробный рассказ о проектах «Гугла» или «Яндекса».
1. Платформа c синей зажигалкой
Цифровым миром правят платформы: iOS и Android в телефонах и планшетах, Windows и macOS на компьютерах, Amazon и Alibaba — в рознице. К этому списку на рынке продуктов для корпораций скоро должна присоединиться первая бизнес-платформа управления непрерывным производством. Делают платформу в России, в компании «Газпром нефть». Если проект удастся довести до логического завершения, — а у нас есть все основания ожидать этого уже через пару лет, — синяя зажигалка в логотипе компании встанет в один ряд с узнаваемыми иконками ИТ-брендов.
Принцип работы платформы можно понять, представив себе покупку «айфона». Допустим, вы с соседом по офису заказываете через сайт телефоны SE и 7Plus. Искусственный интеллект обрабатывает запрос и перестраивает работу конвейера по сборке чудо-техники с десятых моделей на конкретные телефоны из вашего заказа. Под их доставку сразу бронируется курьер с машиной, рабочий маршрут которых в день выхода телефонов с завода будет проходить ровно через ваш город. Автоматически корректируются план поставок комплектующих и график потребления электроэнергии.
Влияют на работу завода не только ваши заказы, но и другие факторы. Например, ещё за несколько месяцев до 8 марта нейросеть делает точный прогноз на продажи дорогих моделей «айфонов» и выстраивает производство так, чтобы на складах к празднику образовался достаточный для хороших продаж запас. Одни программы-роботы производят, другие продают, третьи руководят транспортом, четвертые прогнозируют спрос и выстраивают оптимальные режимы работы всей бизнес-цепочки — и все эти программы работают на глобальной платформе, что позволяет им синхронизировать усилия, чтобы достичь наилучшего командного результата.
Пример из соседней области: допустим, вы играете с фильтрами в «Снапчате», делая себе на видео то огромные глаза, то кроличьи уши. Кажется, что смешная картинка получается сама собой, однако за экраном смартфона идёт непрерывное взаимодействие сразу нескольких программ: камеры, системы распознавания лиц, анимированной графики и так далее. Всё это возможно благодаря операционной системе, которая связывает все приложения и компоненты вашего телефона в единый организм.
Конечно, платформу, которую делают разработчики из ЦЦИ, можно сравнить c мобильными операционками только упрощенно. Тем не менее весьма важно уже то, что платформа будет иметь открытый код, и на её базе уже разрабатывают «приложения» для цифрового управления и синхронизации разных производственных процессов бизнеса. В случае «Газпром нефти» это, прежде всего, нефтепереработка, логистика и продажа продукции.
Сейчас разработчик мобильного приложения для смартфона не знает, какая конкретно камера и какого производителя установлена в телефоне пользователя. Он просто даёт камере универсальную команду «сделай фото», а камера возвращает ему фотографию во всё том же универсальном формате. Так же будет работать и платформа для управления непрерывным производством. Любой разработчик сможет получить доступ ко всем исходным данным и набору стандартных функций для управления оцифрованными технологическими процессами. При этом всю работу «уровнем ниже» с конкретным оборудованием конкретного завода будет осуществлять сама платформа.
Платформа «Газпром нефти» позволит другим разработчикам делать типовые сервисы и стандартные приложения для управления производством в режиме реального времени.
2. Завод нового поколения
Полагаю, далёкие от производства люди удивлённо вскинули сейчас брови: на первый взгляд, нет ничего особенного в том, что на заводах появится ещё немного компьютеров в дополнение к тем, которые и так уже стоят в каждом цеху. Открою однако секрет: даже сейчас, в 2018 году, заводы управляются практически вручную. Хоть каждой отдельной современной установке и можно задать программу, однако в единое целое связываются они всё равно силами технологов, операторов, планировщиков, механиков, энергетиков и многих других специалистов в своих предметных областях.
Если проводить аналогию с городским автомобильным движением, то «беспилотные автомобили» по городу давным-давно уже ездят, а вот системы, которые прогнозировали бы дорожную обстановку и задавали бы каждому отдельному автомобилю оптимальный маршрут, пока что только разрабатываются.
Экономический эффект от объединения всех заводских установок в единое целое обещает быть не просто большим, он обещает быть революционным. Сейчас даже самые продвинутые заводы управляются далёко не оптимальным способом: какие-то агрегаты загружены только частично, какие-то работают на пределе мощности, «на износ». Если расшить узкие места, если дозагрузить установки, которые эксплуатируются вполсилы, если каждый час тонко настраивать завод именно под ту продукцию, которая будет нужна в ближайший месяц, можно будет поднять эффективность всей цепочки создания стоимости, частью из которой является завод, минимум на 30%. В масштабах большого бизнеса это исполинский скачок, важность которого сравнима с переходом от конной тяги к паровому двигателю.
К сожалению, сложность задачи вполне соответствует её масштабам: попытки иностранных инженерных корпораций автоматизировать крупные производства до состояния единого организма неизменно проваливались. Тем не менее разработчики ЦЦИ преисполнены оптимизма. На относительно небольшом битумном заводе «Газпром нефти» в Казахстане все установки обвешаны датчиками отечественного производства и передают данные в режиме реального времени в единую базу данных. Прямо сейчас разработчики выводят на полную мощность систему управления с искусственным интеллектом, которая будет при помощи этих данных управлять заводом лучше, чем делают это сейчас разрозненные технологии и программы.
Очень важный момент: система управления производством не скрыта грифом «секретно», а будет открыта всему технологическому миру. В качестве СУБД, например, выбрана хорошо знакомая айтишникам «Апач Кассандра», а протоколы, по которым датчики и вентили обмениваются данными с системой, изначально являются открытыми. Когда система заработает, её можно будет быстро распространить на любые другие промышленные предприятия России.
Вот только один небольшой пример выигрыша от перевода производства на единую платформу. Сейчас прогноз потребления электричества на предприятии — это весьма увлекательная игра на деньги. Энергетик заранее должен сообщать поставщику, сколько завод выберет за день электричества. Если завод потребит больше, его оштрафуют за перерасход. Если завод потребит меньше... его также оштрафуют: за то, что под него напрасно резервировали мощности.
Точно рассчитать, сколько потребуется энергии — задача очень нетривиальная. Так, например, иногда промышленные установки надо включать и выключать, а во время пуска они разово потребляют большой объем электроэнергии. По этой причине, кстати, к офисным источникам бесперебойного питания запрещено подключать лазерные принтеры — принтеры дают такой скачок мощности при запуске, что ИБП не справляются с нагрузкой.
То, что не могут сделать люди, могут сделать роботы. Просто скормив нейросети данные по потреблению электроэнергии за два года, уже удалось повысить точность предсказания на 1,5% — существенный прогресс в условиях, когда за каждое мелкое отклонение заводу «прилетают» чувствительные штрафы. Следующий этап — ознакомить нейросеть с планом по включению и отключению оборудования, ещё сильнее повысив тем самым точность прогнозов. Задача на некоторую перспективу — поручить работу с электричеством единой системе управления заводом, чтобы та понимала, как можно зарабатывать деньги ещё и на этом направлении.
Я скажу неожиданную и даже неприятную для многих вещь. Главная задача любого завода — зарабатывание денег для акционеров. Если управляющий заводом робот понимает, сколько стоит сырьё, какой именно продукт выгодно из этого сырья сейчас делать, сколько стоит электричество и как часто ломается оборудование на разных режимах работы, робот может рассчитать самый выгодный режим работы и тут же, прямо через сеть, раздать команды всем заводским установкам.
3. Беспилотные погрузчики
Дорожный асфальт делают из битума, а битум делают из гудрона — чёрной смолистой массы, которую советские дети употребляли иногда в качестве жевательной резинки. Гудрон, в свою очередь, остаётся от нефти, когда из неё выбирают бензин и прочие ценные светлые фракции.
Омский НПЗ отправляет гудрон в Казахстан, на Битумный завод, который расположен около Шымкента. Битумный завод, как ясно из названия, делает из гудрона битум, который нужен главным образом для строительства дорог. Оба завода принадлежат «Газпром нефти», и теперь, когда вы представляете всю цепочку, я почти готов вывести на сцену роботов.
Если нагреть битум, он станет жидким: тогда его можно будет залить в цистерну и куда-нибудь отвезти. Тем не менее можно обойтись и без цистерн — для этого надо разлить битум в аккуратные кубики метр на метр на метр, обернуть картоном и поставить на стандартный поддон. Получившуюся огромную ириску, так называемый «кловертейнер», удобно хранить и перевозить с места на место. Для этого на заводе держат сейчас небольшое поголовье вилочных погрузчиков.
Эти самые погрузчики разработчики ЦЦИ и собираются роботизировать: мощности завода растут, склады становятся больше, и нужно обеспечить круглосуточное, бесперебойное движение кубиков битума по территории. Роботизированный погрузчик будет стоить примерно в полтора раза дороже, чем обычный, однако расчёты показывают, что на периоде в 2-5 лет разница в цене отобьётся.
Погрузчики, разумеется, будут использоваться российские: и из соображений импортозамещения, и потому, что зимой в Казахстане бывает очень холодно. Тестовые погрузчики уже вовсю катаются при минус двадцати, в ближайшее время их доведут до ума, ещё немного защитят от мороза и выпустят на заводскую территорию, строить пирамиды из битумных кубиков. Любопытно будет посмотреть на снующих по майнкрафтоподобному пейзажу роботов — насколько мне известно, на битумных заводах других стран ничего подобного пока что нет.
4. Роботы-заправщики и блокчейн
Так как авиационный керосин делается из нефти, заправкой самолётов тоже традиционно занимаются нефтяные компании. «Газпромнефть-Аэро», дочерняя компания «Газпром нефти», держит в аэропортах заправочные комплексы. Когда самолёт останавливается на лётном поле, к нему подъезжает специальный заправочный автомобиль, чтобы залить в бензобаки несколько тонн керосина.
Новых технологий тут две. Во-первых, как это всегда и бывает в серьёзном бизнесе, каждая заправка самолёта сопровождается кучей согласований. Авиакомпания должна за месяц до заправки сообщить, сколько керосина ей понадобится, в какой день и в каком аэропорту. За неделю до заправки она уточняет объёмы. Потом, когда самолёт приземляется, объём определяется точнее. И, наконец, непосредственно в момент заправки пилот может попросить долить ему ещё несколько сотен литров.
Раньше все эти обсуждения сопровождались подписанием документов, так что каждая заправка самолёта оставляла после себя небольшую папку бумаг в трёх экземплярах — у банка, у «Газпромнефть-Аэро» и у авиакомпании. Сейчас начался постепенный переход на блокчейн: все согласования идут через интернет, в полностью электронном виде. Это исключает риски задержки и сбоев оплаты: выполнил смарт-контракт — мгновенно получил полный расчёт. Также это ускоряет процесс подготовки самолёта к вылету и, следовательно, уменьшает вероятность столь неприятных для каждого пассажира опозданий.
Вторая, более амбициозная идея заключается в запуске на лётное поле полностью роботизированных заправщиков. Такие заправщики нужны хотя бы для устранения человеческого фактора — главного источника проблем во всём, что связано с авиацией. Этим роботам надо будет уметь кучу всего — например, знать, как открывается бак на всех моделях самолётов, и знать, что нужно прогреть или протрясти в случаях, когда замёрзшие кнопки отказываются нажиматься.
Также робот должен будет изучить привычки экипажей воздушных судов, чтобы точно предсказывать, сколько дополнительного керосина запросит тот или иной капитан. Представьте, авиакомпания заказала роботу 14 тонн, а уже у самолёта капитан просит заправщика: «залей-ка мне, кремниевый друг, ещё литров 300, а то я что-то потратил сейчас больше, чем планировал». Если робот ситуацию не просчитает ещё перед выездом, придётся или ехать ещё раз, или оставлять клиента без покупки.
Пока что, впрочем, выезд беспилотников к самолётам — задача скорее организационная, нежели инженерная. Люди ошибаются чаще роботов, однако человека в случае чего можно посадить в тюрьму, а за роботов будут отвечать те, кто допустил к работе. Отвечать пока что желающих мало, особенно в ситуации, когда роботы-заправщики не эксплуатируются ещё ни в одном гражданском аэропорте планеты. Лично я удивлюсь, если этот барьер удастся пробить раньше 2020 года.
5. Полярные нейросети
Вот вам математическая задача из числа тех, которые выдают смышлёным школьникам на олимпиадах. Гонец с письмом должен проскакать из одного угла прямоугольной карты в другой, примерно по диагонали. Вначале ему нужно будет пересечь квадратное поле с песком, потом квадратное поле с травой. По песку всадник движется в два раза медленнее, чем по траве. Какой маршрут будет самым быстрым?
Решить задачку несложно — элементарный рисунок, несколько строчек простого кода, и вот через несколько минут мы уже получаем достаточно точный для любых практических целей ответ. Представьте теперь, что задачка посложнее: из точки А в точку Б идёт ледокол, а вслед за ним двигаются три больших танкера с нефтью. Ледокол может пойти через толстые льды кратчайшим путём, а может пойти через тонкие — с большей скоростью, но в обход. Представьте теперь, что скважина, из которой танкеры черпают нефть, всё время слегка приглушена, и что сокращение времени пути на 20% позволит добывать из неё на 20% больше нефти, получая тем самым значительно больше прибыли.
Это уже реальная инженерная задача, которая стояла перед «Газпром нефтью», и которую ЦЦИ выдавал в качестве рабочего кейса коллективам программистов. Техническое задание получилось совсем коротким, всего на одну страничку «Ворда». Взять ледовые карты за последние 20 лет на сайте ААНИИ, взять прогноз погоды со «Сканекса», прозреть изменения ледовой обстановки на 3 недели вперёд и построить оптимальный маршрут из Обской губы в Мурманск (через Карские ворота или мыс Желания).
В итоге одна из команд задачку успешно решила — полагаю, не без помощи нейросетей. Объёмы поставок нефти удалось существенно увеличить.
Сейчас задача с ледоколами используется как тест для команд программистов, которые хотят заняться вместе с «Газпром нефтью» чем-нибудь большим. Если программисты справляются с построением маршрутов для ледоколов, значит, им можно попытаться доверить одну из нескольких десятков текущих задач.
Подведу итог
Россия 20 лет назад сумела уже совершить мощный рывок, почти на ровном месте выстроив современные сети сотовой связи и интернета, и на две головы опередив страны, которые в девяностых смотрели на нас свысока. Сейчас у нас есть хорошие шансы повторить это достижение в области роботизации и системного инжиниринга, причём, что особенно важно, выстроив на этот раз систему исключительно на отечественных комплектующих.
Фриц Моисеевич Морген
