Прямо сейчас AR-технологии переворачивают представление о технических сервисах на производстве. И скоро любой выпускник заборостроительного техникума с помощью смартфона или планшета сможет обслуживать даже большой адронный коллайдер.
Головная боль любого промышленного предприятия — как получить максимум продуктивности от производственного оборудования, затратив минимум ресурсов. Именно поэтому заводы работают в несколько смен (некоторые и вовсе не останавливают станки круглые сутки) и вкладывают огромные средства в технологии бережливого, эффективного, безопасного производства.
Поломки или несчастные случаи на конвейере слишком дорого обходятся даже не потому, что надо оплатить больничный или страховку сотруднику, а потому что встает производство. Как бы это ни звучало цинично, незадачливого оператора, отрезавшего палец лазером на станке, не так уж сложно заменить, но если сломается сам дорогущий агрегат, то процесс рискует остановиться надолго: а в выскотехнологичных производствах один день простоя может обернуться потерей миллионов долларов.
Потому для любого директора и главного инженера современного завода первостепенны вопросы поддержания высокой квалификации персонала и обеспечения оперативного технического сервиса для оборудования. На b2b-рынке давно существуют решения, которые позволяют дистанционно обучать сотрудников и управлять средствами производства — системы дистанционного обучения (LMS), различные методологии автоматизации производства, сервис-дески и решения для управления технологическими процессами. Все они в той или иной степени решают задачу исключения простоев, но действительно качественный скачок в этом направлении может произойти благодаря технологиям дополненной реальности. Они могут объединить процессы дистанционного обучения и техобслуживания в единую сущность и решить сразу несколько проблем, связанных с обеспечением непрерывного производства.
В этой статье мы постараемся простым языком рассказать, как AR-технологии помогают бизнесу в индустриальном пространстве — облегчают настройку оборудования и его профилактическое обслуживание.
AR как инструмент техсервиса поставщиков
Инструментами нужно пользоваться правильно. Микроскопом можно забивать гвозди, это не страшно, хоть неудобно. А вот плохо откалиброванная гидравлика плазменной сварки может просто взорваться и унести с собой жизни людей. Сложные станки — сложно устанавливать, сложно настраивать и сложно обслуживать. Поэтому большая часть нового оборудования поставляется с целой сопровождающей бригадой инженеров-монтеров.
Чтобы ускорить установку (имплементацию) оборудования и сэкономить на процессе, крупнейшие международные производители — Brother Industries (Япония), Siemens AG (Германия), Asea Brown Boveri AG (Австрия), 3M (США) и ряд других — начали снабжать свои инженерные команды дополнительным AR-инструментарием. «Вооруженные» AR-очками монтажники быстрее заканчивают сборку. По данным Asea Brown Boveri, крупного производителя промышленной робототехники и электротехнического оборудования, имплементация промышленного робота с применением AR-решения на платформе Microsoft’s Mixed Reality Toolkit (MRTK) занимает в среднем на 16 часов меньше. Это экономия двух рабочих смен.
Опыт оказался настолько успешным, что Asea Brown Boveri в качестве эксперимента запустили проект RobotStudio, который позволяет устанавливать несложные роботы-манипуляторы в малых цехах вообще без привлечения квалифицированных инженеров. Приложение устанавливается на планшет, пользователь через камеру устройства проводит замеры площадей, размещает трехмерный макет манипулятора, а все инженерные вычисления происходят уже на серверах производителя — заказчик получает робота с пошаговой инструкцией для имплементации, с которой может справиться уже собственный инженер.
Для небольшого производства, которое редко использует сложное оборудование, AR-приложение, помогающее ускорить ввод в эксплуатацию средств производства — это настоящая находка. Чаще всего трудности с этим испытывают отрасли натурального хозяйства: пивоварни, молочные фермы, которые покупают программируемое оборудование, например, какой-нибудь автономный биореактор, а как его установить и включить — не знают.
Для самих производителей оборудования это дополнительная возможность выстроить эффективную экосистему продуктового сервиса (product-service systems — PSS), к которой можно подключить удаленные технические службы и ремонтные мастерские компании. Это находка для производителей техники для массового рынка, например, автопроизводители — BMW и Porsche уже вовсю используют AR в технических сервисах.
AR-помощник для авторемонта устроен довольно просто: все детали под капотом промаркированы, HoloLens определяют метки и синхронизируют информацию с электронным справочником запчастей, показывают срок службы, статистический износ, наличие запасной детали на складе и т.п.
Новая доктрина техобслуживания на предприятии
Желание снизить к минимуму шансы поломок оборудования привело к широкому распространению технологий профилактического обслуживания в промышленности (расхожий термин: predictive maintenance — PdM). Фактически, это набор методик, которые помогают определять работоспособность оборудования не вмешиваясь в его работу и выявлять неисправности до того, как они серьезно повлияют на продуктивность. В сочетании с технологиями промышленного интернета вещей (industrial internet of things — IIoT) PdM позволяет сэкономить миллионы на ремонте и исключении простоев.
Это новый и очень популярный образ мышления — не оперативно ремонтировать, а прогнозировать поломки. Но PdM-технологии подразумевают кропотливую работу с большим числом маркеров, чек-листов и большими массивами данных (Big Data) оборудования, анализ которых невозможен без интеграции с огромными базами технической документации. Это предъявляет высокие требования к подготовке самого инженера по профилактическому обслуживанию: эти специалисты сейчас крайне дорогие и редкие на рынке труда, а их обучение занимает длительное время.
AR в значительной степени позволяет облегчить PdM-процессы и снизить требования к подготовке инженеров. Большая часть данных из датчиков станков поддается машинному анализу и выводится на экран вместе со статистикой отказов. Во время техобслуживания инженер видит, например, давление в поршнях гидравлики, напряжение в электроузлах, температуру, уровень вибрации — и замечает, какие показатели показывают признаки отклонения от нормы.
Профилактический процесс становится быстрее и удобнее. Машинный анализ позволяет быстро оценить состояние узлов и провести замену. Благодаря дополненной реальности, эту процедуру может выполнить инженер и без специальной подготовки.
Да и сами платформы для таких процессов становятся более распространенными и интегрированными в информационную среду предприятия. Платформа от компании Reviatech SAS уже может интегрироваться с ERP-системой завода и стать AR-интерфейсом для техпроцессов. Например, служба главного инженера распределенной производственной группы готовит инструкции для рабочих на местах, загружает их в облачное хранилище и когда рабочему необходимо проверить состояние какого-то удаленного агрегата, он просто берет с собой планшет и в реальном времени получает информацию, как проводить чекап.
Таким образом, объединение цифрового и физического миров с помощью дополненной реальности позволяет командам по обслуживанию в режиме реального времени наблюдать за работой оборудования, снижает число аварий, связанных с человеческим фактором (когда слесарь Петрович дернул не тот рубильник) и сокращает травматизм (когда не тот рубильник оказался под напряжением и дернул уже самого Петровича).
* * *
Компании во многих отраслях производства видят перспективы применения AR для обслуживания оборудования. В недавнем отчете Industrial Data Corporation (IDC) прогнозируется, что к 2023 году объем инвестиций в промышленное обслуживание достигнет 4,3 млрд долларов. В 2020 году эта цифра составляет только 914 миллионов долларов.
Растет интерес к применению AR в промышленных сервисах и в России. У нас появляются собственные платформы, например, наработки СИБУР Digital, позволяющие с помощью AR выстроить технический сервис в географически распределенном холдинге. Построение AR-сервиса в промышленности, во-первых, является частью концепций «цифровой завод» и «умное производство», которые сегодня на волне популярности в промышленном секторе России, а во-вторых, это важная ветка дорожной карты цифрового развития, принятой Минкомсвязи РФ.
В этом ключе СИБУР Digital вполне претендует на успех: это первый мощный публичный релиз промышленного AR-решения, имеющего потенциал на тиражирование. И если отечественная промышленность оперативно примет эту технологию, то мы сможем без существенного отставания от мировой практики быстро накопить нужный опыт реализации перспективных производственных концепций.
Павел Овчинников