Как оцифровать завод и зачем это нужно

Цифровизация или цифровая трансформация промышленности — это один из ключевых процессов, позволяющих построить современную конкурентоспособную экономику. И потому вопрос находится в особом фокусе внимания со стороны государства. Национальная программа «Цифровые технологии», дорожная карта «Новое индустриальное программное обеспечение» и другие инициативы регламентируют автоматизацию производственных и управленческих процессов на крупных российских предприятиях.

Цифровизация крупного производства непрерывного цикла предполагает внедрение особых информационных систем, позволяющих вести учёт и планирование производства, а также оптимизировать технологические процессы.

Применение подобных систем повышает эффективность производства. При этом чем больше производственных участков автоматизировано и оцифровано, тем выше показатель эффективности. По этой причине предприятия всё чаще делают выбор в пользу построения полноценного цифрового двойника, вместо оцифровки его отдельных компонентов.

Авторы Дорожной карты Национальной технологической инициативы инфраструктурного центра “Технет” прогнозируют, что в 2024 году более 250 российских предприятий начнут использовать технологии цифровых двойников. Как конкретно работает этот подход? Наглядным примером может быть описание сквозной автоматизации процессов на нефтеперерабатывающем заводе (НПЗ).

По-настоящему эффективно управлять предприятием непрерывного цикла можно, лишь имея доступ к актуальной и непротиворечивой информации о состоянии производства. В случае с НПЗ это нетривиальная задача, поскольку его деятельность сопровождается генерацией больших объёмов постоянно изменяющихся данных. Эти данные требуют детального анализа.

В компании NAUKA разработали методологию для построения цифровых двойников заводов. Согласно ей, для эффективного управления необходимо автоматизировать и взаимно интегрировать три ключевых процесса:

• производственный учёт;
• формирование производственной программы;
• оптимизация производственных процессов.

Автоматизированные системы, решающие задачи в этих направлениях, вместе складываются в единую цифровую модель, которая позволяет руководству предприятия оперировать актуальными и непротиворечивыми сведениями обо всех ключевых показателях производства.

Вот из чего состоит каждый из трёх компонентов.

Корректный производственный учёт на НПЗ невозможно организовать без непротиворечивых и полных данных о следующих производственных процессах:

• поступление и переработка сырья;
• отгрузка готовой продукции;
• расход энергоресурсов;
• расход материалов производства.

Эти измерения помогают точно рассчитать объёмы переработки сырья, выработки готовой продукции, учитывая при этом потребление энергоресурсов и соблюдение технологических норм.
Собрать и правильно проанализировать данные на предприятиях позволяют MES-системы (Manufacturing Execution System), к которым относятся и решения для задач производственного учета.

В ядре систем производственного учета - математическая потоковая модель предприятия. Она представляет собой совокупность описаний технологических объектов и связей между ними. По умолчанию MES-системы рассчитывают материальный и энергетический баланс, но могут также помогать анализировать энергопотребление, а кроме того, искать и классифицировать технологические потери.

MES-системы также помогают контролировать корректное исполнение производственной программы и могут быть интегрированы с APS-системами (Advanced Planning and Scheduling) - то есть участвовать в планировании производства. Дополнительные преимущества в виде возможности «бесшовной» интеграции может обеспечить подход, при котором обе системы спроектированы на базе единой потоковой модели.

Построение оптимального с экономической точки зрения плана производства для НПЗ требует учёта влияния внешних и внутренних факторов на производственный процесс. К таким факторам относятся:

• номенклатура и объём сырья и товарных продуктов;
• качество сырья, полуфабрикатов и готовой продукции;
• рецептура приготовления или смешения товарной продукции;
• технологические режимы работы с учётом видов сырья, величин потерь и графиков ремонтов установок;
• объём потребления вспомогательных материалов;
• величины переходящих запасов в соответствии с периодами;
• общие технико-экономические показатели деятельности завода.

Ключевым элементом любой APS-системы, используемой для производственного планирования, является мощный математический аппарат (солвер). Это комплекс математических алгоритмов, позволяющий решать задачи большой размерности за короткое время. Благодаря солверу, APS-система способна не только рассчитывать производственную программу на основании статичных исходных данных, но и корректировать её в зависимости от динамических изменений — объективных и субъективных. К таким изменениям относятся, например, изменения цен на сырьё или продукцию или выход установок на ремонт.

В результате работы APS-системы формируется схема оптимального распределения технологических потоков по участкам производства, наилучшая рецептура смешения компонентов и задание на отгрузку готовой продукции. Среди прочего, подобные системы позволяют рассчитывать многопериодные планы с отдельным заданием на отгрузку для каждого этапа.

Благодаря оцифровке процесса планирования производства на НПЗ у руководства предприятия возникает возможность построить производственную программу, которая увеличит маржинальность, сформирует товарную корзину с минимальным запасом по качеству и др.

Впрочем, столь точное планирование возможно лишь в том случае, если автоматизированные производственный учёт и планирование происходят на единой потоковой модели. Вот почему.

Как правило, системы планирования рассчитывают наилучшее целевое значение расхода для конкретного технологического потока. Одновременно системы производственного учёта обрабатывают данные по результатам получения уже готовой продукции на каждом производственном объекте.

На показатели одной и другой систем могут влиять различные факторы, и если две системы работают на базе разных потоковых моделей, собрать непротиворечивую и реалистичную картину проблематично: фактические производственные показатели предприятия могут не иметь чёткой связи с планом, а план в конечном итоге может не выполниться, т.е. не реализоваться в прогнозные производственные показатели.

Поэтому крайне важно, чтобы данные в обеих системах существовали и анализировались в едином контексте, т. е. чтобы математический аппарат системы планирования учитывал особенности процессов производственного учёта и наоборот: чтобы производственный учёт выдавал сведения, которые позволяли бы рассчитать реалистичный производственный план.

Кстати, о реалистичности. Это может быть неочевидно на первый взгляд, но точный производственный учёт и планирование не ограничивается простым сравнением данных с приборов учёта на входе в участок производства и выходе с него. В ходе производственного процесса на НПЗ внутри установок и трубопроводов постоянно происходят физико-химические изменения, которые влияют на свойства углеводородных смесей.

В обычном случае системы учёта и планирования опираются на статистические модели установок, которые оперируют усреднёнными цифрами. Это означает, что такие модели априори “ожидают”, что если в установку поступит X количество сырья Y, то на выходе получится Z готовой продукции. Однако параметры сырья и параметры работы оборудования не статичны, и это влияет на показатели готовой продукции.

И хотя статистические модели остаются вполне работоспособными, они не учитывают в полной мере физико-химические преобразования, происходящие в ходе производства. При этом точность управления можно повысить, а процессы - оптимизировать, если эти преобразования будут учтены при расчётах. Сделать это можно, внедрив систему моделирования технологических процессов - или другими словами, систему, которая создаст цифровые двойники процессов и позволит их оптимизировать. Нефтеперерабатывающие предприятия всё чаще внедряют подобные системы.

Применение инструментов моделирования технологических процессов на НПЗ позволяет решить целый ряд задач с меньшими временными, материальными и человеческими затратами:

• найти оптимальные параметры режима работы установок в заданных условиях;
• увеличить выпуск и повысить качество целевых компонентов;
• оптимизировать энерго- и ресурсопотребление производственных участков и производства в целом;
• расширить возможности анализа и прогноза показателей технологического процесса.

Модели технологических процессов создаются с помощью CAE-систем (Computer-Aided Engineering). Большинство таких систем базируется на математическом ядре, которое реализует общие принципы расчётов материальных и тепловых балансов. Для расчётов ядро применяет законы термодинамики как для отдельных установок, так и для производственных процессов в целом.

Важно помнить, что результатом работы систем учёта и планирования производства является нахождение оптимальных значений расходов технологических потоков для отдельных объектов управления. При этом, в силу ряда особенностей нефтеперерабатывающего производства, не всегда наиболее оптимальные параметры работы отдельных установок суммируются в лучший по экономическим критериям общий результат.

Именно для устранения этого узкого места могут пригодиться CAE-системы. Если информационная система предприятия оперирует моделями технологических процессов при решении задач производственного учета и планирования, она принимает в расчёт более точные параметры производства и, следовательно, выдаёт более точные итоговые результаты.

Поэтому интеграция системы моделирования с системами производственного учета и планирования в рамках единой информационной системы является условием для создания детального и качественного цифрового двойника.

Такой подход востребован: по подсчётам американской консалтинговой компании MarketsandMarkets, оборот продуктов на основе технологии цифровых двойников увеличится до $73,5 млрд уже к 2027 году.

Долгое время на крупных российских предприятиях в основном использовались системы зарубежных производителей: Honeywell, Aveva, Yokogawa, AspenTech. Однако сегодня на рынке представлены отечественные ИТ-вендоры, разрабатывающие подобные системы. В настоящее время среди российских ИТ-поставщиков можно выделить такие компании, как NAUKA, Индасофт, Цифра и др. Компании создают импортонезависимые продукты, способные полностью заменить функциональность иностранного ПО, когда речь заходит о построении цифровых двойников для НПЗ и иных промышленных производств. Выбор в пользу российских поставщиков программного обеспечения для НПЗ вполне оправдан не только нынешними геополитическими реалиями, но и доказанной практикой успешного применения российских систем на предприятиях.