Что тормозит автоматизацию современных производств

Развитие цифровизации производства в России сталкивается с несколькими серьезными барьерами. Эти проблемы касаются как внутренней структуры предприятий, так и внешних факторов.

1. Руководители не хотят технических перемен

Один из основных факторов, который влияет на низкий уровень автоматизации данных на производстве – человеческий. Большая часть руководителей производства – опытные в своей сфере люди, которые работают не первый десяток лет. Чаще всего в начале их карьеры массового доступа к технологиям еще не было, они выстраивали все процессы по наитию и привыкли так делать. В большинстве случаев у них нет стремления автоматизировать производство, потому что в таком случае придется переформатировать всю систему управления.

Сотрудники таких предприятий тоже могут не понимать сути и ценности автоматизации. Они не видят смысла в приобретении новых навыков по работе с информационными системами и могут переживать, что такие технологии в итоге отнимут у них работу. Таким образом, отсутствие стимула у руководства многих компаний и сопротивление сотрудников изменениям сильно тормозят автоматизацию производственных процессов.

Эту проблему можно решить двумя путями:

• Ждать, пока сменится поколение и придут новые управленцы. Но следующее поколение на данном производстве растет в таких же «закрытых» условиях, и не исключено, что оно также будут противиться изменениям.
• Постепенно анализировать «узкие места» производства и начать поэтапную автоматизацию, давая людям инструменты и помогая почувствовать их ценность. Чтобы автоматизация прижилась на производстве, инструменты должны быть удобны и понятны рабочему персоналу, а не разработчиками систем или руководству предприятия.

Одна из проблем, которая мешает автоматизации – это закрытость производств. В связи с закрытой информацией о промышленных технологиях и стратегического значения предприятий приходится создавать закрытый внутренний ИТ-контур. Из-за этого компания не может привлекать на удаленную работу персонал, который бы обслуживал информационную систему, занимался анализом данных и разработкой технологических решений. Это затрудняет найм квалифицированных ИТ-специалистов, которых и так не хватает на рынке. Кроме того немногие соискатели хотят работать оффлайн на удаленных от больших городов производствах. Поэтому предприятиям приходится «выращивать» собственных специалистов, а это требует времени и достаточно затратно.

Решение: Проблему можно частично решить, прибегая к услугам сторонних методологов. С их помощью бизнес проанализирует внутренние процессы, обучит персонал, внедрит и будет поддерживать в дальнейшем технические решения для мониторинга и аналитики данных.

Кроме того, компании часто используют методологию Citizen Data Scientist. Она позволяет обучить специалистов без знаний в ИТ работе с данными на базе low-code инструментов и снизить необходимость в дорогостоящих кадрах.

3. Действующие нормативные базы и регламенты не всегда позволяют вносить изменения в технологические процессы

Существует большое количество нормативных актов, которые необходимо учитывать при разработке систем: документы по технике безопасности, регламенты, инструкции операторов. Если внедрить решения для мониторинга производственных процессов и не продумать нормативную базу, то решение становится практически бесполезен.

Например, система с помощью графиков мониторинга показывает изменения в работе оборудования. Но у оператора не регламентировано, какие отклонения являются нормативными для этих целевых показателей и на сколько они значимы для выявления аномального события (внештатной ситуации или критических изменений в технологических процессах). Поэтому он не может принять решение об остановке конвейера производства, даже когда здравый смысл и его опыт подсказывают, что необратимые изменения начались. Согласно действующему регламенту, который создавался до внедрения системы, нет оснований для остановки, а любое действие вне регламента может считаться самовольным поведением сотрудника. Фактически система есть, а смысла в ней нет.

Решение: В данной ситуации бороться с такой «бюрократией» не получится. При внедрении новых систем нужно будет внедрять регламенты работы с ними и менять нормативную документацию. Это позволит максимально адаптировать производственный процесс под эффективные ИТ-инструменты, который даст системе возможность нормально работать.

4. На рынке нет готовых решений

В России есть достаточно зрелые учетные системы вроде 1С, которые можно использовать практически «из коробки», незначительно дорабатывая их под специфику производственных и бизнес-процессов конкретной компании. Иначе дело обстоит с системами мониторинга, хранения и анализа данных. Бизнес-процессы каждого предприятия в сфере работы с информацией индивидуальны и регламентированы внутренними актами, которые формировались годами. Найти готовое решение, которое отвечает такому узкому запросу, практически невозможно.

Решение: Разрабатывать ИТ-системы собственными силами. В таком случае есть риск не получить в итоге желаемого результата из-за ошибок внедрения и отсутствия опыта. Обратится за помощью к сторонним разработчикам и параллельно обучать свои кадры. В таком случае можно подобрать подходящее решение, исходя из опыта экспертов.

Промышленный сектор отстает в цифровизации из-за консервативных производственных процессов. Кроме того, стабильный спрос на продукцию не заставляет многие промышленные компании адаптироваться к внешним условиям. Изменить данную ситуацию можно только путем постепенного осознания ценности сбора, накопления и анализа данных. Однако уже сегодня некоторые производственные компании уже начинают обращать внимание на эффективность производства, снижение издержек и внедрение новых ИТ-инструментов, позволяющих получить дополнительную прибыль. Поэтому можно ожидать, что ситуация начнет меняться в лучшую сторону через несколько лет.

Источник: Ведомости

Остались вопросы? Пишите на data2@korusconsulting.ru
И подписывайтесь на наш телеграм-канал про аналитику и данные Analytics Now