Цифровизация производства, начатая более 20 лет назад, сегодня становится не просто трендом, а необходимостью для компаний, стремящихся к повышению эффективности. Она позволяет использовать телеметрию и телемеханику для пристального наблюдения за активами и оперативного управления ими, выжимая максимум из имеющихся ресурсов. Оптимальные цифровые решения дают видимый эффект при сравнительно небольших вложениях, легко встраиваются в рабочие процессы и не требуют капитальной модернизации оборудования.
Ключевым элементом цифровизации является формирование «цифрового следа» – полного набора данных, описывающего прохождение процесса. Анализ этого следа, а не просто его хранение, позволяет выявить закономерности, оптимизировать процессы и автоматизировать решения. Инструменты анализа делятся на две группы: для изучения отдельных ситуаций и для представления заранее определенных показателей, что дает новые возможности для непрерывного улучшения и оперативного контроля.
Цифровые решения не только автоматизируют рутинные действия, но и поддерживают принятие нерутинных решений, особенно в сложных процессах. Использование компьютерного зрения и машинного обучения заменяет датчики, а цифровые помощники предоставляют функции «виртуального ПИД». Это позволяет сотрудникам принимать оптимальные решения, основанные на данных и прогнозах, а не только на личном опыте.
Открытость данных – еще один важный аспект. Современные платформы должны обеспечивать легкую выгрузку данных для пилотных решений и подключение к ним в режиме реального времени. Кроме того, цифровая трансформация не должна противоречить информационной и промышленной безопасности, а основываться на разумном отношении к инфраструктуре проектов внедрения. Важно также оцифровывать опыт ключевых специалистов, делая его доступным для других сотрудников, а не только полагаться на их личные знания.
Изображение носит иллюстративный характер
Ключевым элементом цифровизации является формирование «цифрового следа» – полного набора данных, описывающего прохождение процесса. Анализ этого следа, а не просто его хранение, позволяет выявить закономерности, оптимизировать процессы и автоматизировать решения. Инструменты анализа делятся на две группы: для изучения отдельных ситуаций и для представления заранее определенных показателей, что дает новые возможности для непрерывного улучшения и оперативного контроля.
Цифровые решения не только автоматизируют рутинные действия, но и поддерживают принятие нерутинных решений, особенно в сложных процессах. Использование компьютерного зрения и машинного обучения заменяет датчики, а цифровые помощники предоставляют функции «виртуального ПИД». Это позволяет сотрудникам принимать оптимальные решения, основанные на данных и прогнозах, а не только на личном опыте.
Открытость данных – еще один важный аспект. Современные платформы должны обеспечивать легкую выгрузку данных для пилотных решений и подключение к ним в режиме реального времени. Кроме того, цифровая трансформация не должна противоречить информационной и промышленной безопасности, а основываться на разумном отношении к инфраструктуре проектов внедрения. Важно также оцифровывать опыт ключевых специалистов, делая его доступным для других сотрудников, а не только полагаться на их личные знания.
