Спецпроекты

Россия потратит на новые производственные технологии 145 млрд рублей

ИТ в госсекторе

Дорожная карта развития в России новых производственных технологий предполагает затраты на сумму p145 млрд до 2024 г. В том числе запланирована разработка отечественных PLM- и MES-систем, Государственной информационной системы промышленности, Национальной платформы цифровых двойников и Национальной базы математических моделей высокого уровня адекватности Digital Brainware.

Что за «Новые производственные технологии»?

В распоряжении CNews оказался проект дорожной карты по развитию новых производственных технологий (НПТ), подготовленный Санкт-Петербургским политехническим университетом им. Петра Великого (СПбПУ). Документ был разработан в рамках реализации мероприятий федерального проекта «Цифровые технологии» национальной программы «Цифровая экономика».

Новые производственные технологии — это «совокупность новых, с высоким потенциалом, демонстрирующих де-факто стремительное развитие, но имеющих пока по сравнению с традиционными технологиями относительно небольшое распространение, новых подходов, материалов, методов и процессов, которые используются для проектирования и производства глобально конкурентоспособных и востребованных на мировом рынке продуктов или изделий (машин, конструкций, агрегатов, приборов, установок и т.д.)».

Сквозная технология «Новые производственные технологии» (СЦТ НПТ) — это сложный комплекс мультидисциплинарных знаний, передовых наукоемких технологий и системы интеллектуальных ноу-хау, сформированных на основе результатов фундаментальных и прикладных исследований, кросс-отраслевого трансфера и комплексирования передовых наукоемких и сквозных цифровых технологий, а также субтехнологий.

Разработка и внедрение субтехнологий, входящих в СЦТ НПТ, является необходимым условием для присутствия отечественных компаний на глобальных высокотехнологичных рынках, для которых характеры смещение центра тяжести в конкурентной борьбе за этап разработки высокотехнологичной продукции, повышение уровня ее наукоемкости, сокращение сроков вывода новой продукции на рынок, жесткие ограничения по издержкам, высокие требования к потребительским характеристикам.

Технология цифровых двойников

Авторы документа отмечают, что среди множества передовых начинаний именно цифровые двойники станут своего рода интегратором практически всех сквозных цифровых технологий и субтехнологий. Кроме того, им отведена роль драйвера, который обеспечит технологические прорывы. Это позволит высокотехнологичным компаниям переходить на новый уровень технологического и устойчивого развития на пути к промышленному лидерству на глобальных рынках.

В сравнении с традиционными подходами, разработка изделий и продукции на основе технологии цифрового двойника может обеспечивать снижение временных, финансовых и иных ресурсных затрат до 10 раз и более. Фактически, именно с помощью разработанных заранее цифровых двойников лидеры мировых высокотехнологичных рынков формируют гарантированное зарезервированное развитие. В этом случае семейство цифровых двойников обеспечивают производство («материализация цифрового двойника») и поставку продукции с конкурентными характеристиками в кратчайшие сроки в зависимости от возникающей конъюнктуры на глобальном высокотехнологичном рынке, реализуя триаду «технологический прорыв — технологический отрыв — технологическое лидерство/превосходство».

Важнейшим и обязательным этапом разработки и применения полномасштабных цифровых двойников является формирование путем каскадирования и декомпозиции многоуровневой матрицы целевых показателей конкурентоспособного продукта/изделия и ресурсных ограничений (временных, финансовых, технологических, производственных, экологических и т.д.). Общее число характеристик матрицы может составлять 50 тыс. и более.

Многоуровневая матрица целевых показателей и ресурсных ограничений предназначена для осуществления балансировки огромного количества конфликтующих параметров и характеристик объекта в целом, его компонентов и деталей в отдельности. Возможно не только отслеживать их взаимное влияние на различных этапах жизненного цикла, но и в кратчайшие сроки вносить необходимые изменения и уточнения. Например, появляется возможность гибко реагировать на действия конкурентов, что обеспечивает непрерывный характер разработки и представляет собой важнейшую особенность новой парадигмы цифрового проектирования и моделирования на основе цифровых двойников.

Digital Brainware

Ключевым и необходимым этапом работы для формирования глобально конкурентоспособных цифровых двойников в промышленности является реализация комплекса мероприятий «Формирование национального Digital Brainware», который подразумевает оцифровку всех физических, натурных и других — дорогостоящих и зачастую уникальных — экспериментов. Фактически, речь идет о разработке и валидации математических моделей высокого уровня адекватности материалов (MultiScale и MultiStage-подходы), машин, конструкций, приборов, установок, сооружений, физико-механических и химических процессов, технологических и производственных процессов (Multidisciplinary-подход).

Формирование Digital Brainware позволяет в рамках комплексного подхода разработки цифровых двойников перейти от традиционной парадигмы проектирования и разработки («доводка продуктов/изделий до требуемых характеристик на основе многочисленных дорогостоящих испытаний и итерационного перепроектирования») к одному из основных компонентов разработки цифровых двойников — современной триаде «Виртуальные испытания & Виртуальные стенды & Виртуальные полигоны», компоненты которой используются на всех этапах жизненного цикла, а с наибольшим эффектом — на этапе проектирования. Это значительно снижает объемы физических и натурных испытаний, необходимых для проверки опытных образцов.

Важным требованием является обеспечение функциональной совместимости разрабатываемых отечественных решений с широко распространенными зарубежными, так как в настоящее время на предприятиях реального сектора экономики активно используются импортные технологии (Siemens, Dassailt Systemes, ANSYS, SAP). Экспорт отечественных решений также невозможен без функциональной совместимости с зарубежными программными системам. Учет этих требований в рамках мероприятий по стандартизации является логичным вектором развития новых производственных технологий.

Где следует внедрять новые производственные технологии

Приоритетными отраслями для внедрения новых производственных технологий являются: автомобилестроение (производство автотранспортных средств, прицепов и полуприцепов, включая производство двигателей для автотранспортных средств); авиастроение и ракетно-космическая техника (производство летательных аппаратов, включая космические, и соответствующего оборудования); двигателестроение (производство силовых установок и двигателей для летательных аппаратов, включая космическое); машиностроение, включая атомное, нефтегазовое, тяжелое, специальное машиностроение, железнодорожный транспорт (производство машин и оборудования общего назначения); судостроение и кораблестроение (строительство кораблей, судов и лодок); непрерывное/процессное производство (добыча полезных ископаемых; обрабатывающее и металлургическое производство, производство кокса и нефтепродуктов; производство химических веществ и химических продуктов).

Цифровое проектирование, математическое моделирование и управление жизненным циклом изделия

Авторы документа разделяют новые производственные технологии на три субтехнологии. Первая из них — «Цифровое проектирование, математическое моделирование и управление жизненным циклом изделия или продукции» — включает в себя технологии, обеспечивающие реализацию концепции передового цифрового умного проектирования. Драйвером этого процесса выступает технология разработки цифрового двойника на основе создания и применения многоуровневой матрицы целевых показателей и ресурсных ограничений, математических моделей разных классов, уровней сложности и адекватности, проведения виртуальных испытаний, применения виртуальных стендов и полигонов.

Особое внимание уделяется цифровой платформе создания цифровых двойников, способной учитывать до 150 тыс. целевых показателей и ресурсных ограничений. Она использует смежные сквозные цифровые технологии искусственного интеллекта, больших данных, распределенных реестров, а также обеспечивает управление интеллектуальной собственностью, экспертное сопровождение и прохождение с первого раза физических и натурных испытаний.

Также внимание уделяется конкурентоспособной отечественной PLM-системе тяжелого класса — системе управления жизненным циклом продукции/изделия, включающей конкурентоспособные CAD-CAM-CAE-подсистемы проектирования, и технологической подготовке производства и компьютерного/суперкомпьютерного инжиниринга на основе математического и имитационного моделирования.

Уровень готовности данной субтехнологии (УГТ) в России оценивается на отметке «6-9» при максимально возможном значении «9». В мире УГТ составляет «7-9». Рынок традиционного PLM оценивается в США в $7,7 млрд, в Японии — в $3,82 млрд, в Германии — $3,75 млрд. До 2022 г. рынок будет расти на 6% ежегодно.

К этой субтехнологии относятся: технологии разработки и сопровождения цифровых двойников; компьютерное проектировании (Computer-Aided Design, CAD); математическое моделирование, компьютерный и суперкомпьютерный инжиниринг (Computer-Aided Engineering, CAE и High Perfomance Technical Computing, HPTC); имитационное моделирование; сервис, обеспечивающий доступ к облачным вычислительным мощностям, функционирующий по модели «on demand»; сервис, предоставляющий доступ к цифровому профилю изделия, обеспечивающий прослеживаемость изделий как на этапе производства, так и на этапе его эксплуатации; технологии оптимизации (Computer-Aided Optimization, CAO); платформенные технологии управления процессами проектирования, моделирования и данными (Simulation Process & Data Management, SPDM), а также вычислительными ресурсами (Simulation Process, Data and Resources Management, SPDRM).

Кроме того, к обозначенной субтехнологии относятся: цифровые платформы для проектирования и инжиниринга, разработки и сопровождения цифровых двойников и платформы цифровой сертификацию, использующие смежные сквозные цифровые технологии искусственного интеллекта, больших данных, распределенных реестров, обеспечивающие управление интеллектуальной собственностью, экспертное сопровождение и прохождение с первого раза физических и натурных испытаний; планирование производственных технологических процессов (Computer-Aided Process Planning, CAPP); технологическая подготовка производства (Computer-Aided Manufacturing Process Planning, CAPP); технологии управления данными о продукте (Product Data Management, PDM); технологии управления жизненным циклом (Product Lifestyle Management, PLM); интегрированная логистическая поддержка (Integrated Logistics Support, ILS); платформенные решения для правовой охраны и управления правами на цифровые модели и объекты; платформенные решения для эксплуатационного мониторинга, послепродажного/технического обслуживания продукции, предиктивной аналитики и ремонтов; платформенные решения, реализующие сервисные подходы «база доступных технологий» и «база типовых изделий».

Оценка существующих решений субтехнологий «Новых производственных технологий» с точки зрения экономической эффективности

Решение Критерий Оценка по критерию
Catia V6 Цена за лицензию $9000 — $65 000
Цена за обслуживание От $6246
NX 10 Цена за лицензию $5900 — $26300
Цена за обслуживание $1600 — $4900
Creo Цена за лицензию $2200/4995 — $10000
Цена обслуживания $10000
Inventor HSM Цена за лицензию $2470 в год
Т-Flex ЧПУ 3D Цена за лицензию (5-осевая фрезерная обработка) 230 тыс. руб.
Цена обслуживания 15% от стоимости лицензии в год
СПЖЦ «Цифровое предприятие» Цена за лицензию 130 млн руб. на 1000 рабочих мест
ESPRIT Цена за лицензию (5-осевая фрезерная обработка) >1 млн руб.
Цена обслуживания 11% от стоимости лицензии в год
Siemens Teamcenter объем продаж Присутствует
объем высвобождаемых издержек Присутствует
потенциальная добавленная стоимость Присутствует
3DEXPERIENСЕ объем продаж Присутствует
объем высвобождаемых издержек Присутствует
потенциальная добавленная стоимость Присутствует
Технологии умного производства
Умная робототехника Объем высвобождаемых издержек и потенциальная добавленная стоимость Внедрение на производстве «умного» робототехнического оборудования потенциально приводит к росту выработки на одного рабочего на 10-30% в зависимости от рассматриваемой индустрии. Передовая робототехника и ИИ могут повысить производительность во многих отраслях на 30%, при этом сократив затраты на рабочую силу на 18-33% и дав положительный экономический эффект от $600 млрд до $1,2 трлн к 2025 г. На заводе Mitsubishi Electric в Нагое внедрение технологий умного производства увеличило скорость работы оборудования на 190%, продуктивность — на 180%, а стоимость производства сократилась на 65%. Время выполнения заказов уменьшилось на 50%. Рост производительности и автоматизация ряда производственных операций неуклонно влечет сокращение штата сотрудников. По различным оценкам, стоимость труда к 2025 г. должна снизиться на 16%. В США, в частности, прогнозируется замена 28% рабочих новым робототехническим оборудованием к 2025 г. В тоже время увеличится количество рабочих мест в секторе производства робототехники (+35%). В среднем в США широкое производственное использование робототехнических систем привело к изменению динамики роста показателей ВВП и производительности труда на 0,37% и 0,36% соответственно за период с 1993 по 2007 гг.
Современные системы числового программного обеспечения Объем высвобождаемых издержек и потенциальная добавленная стоимость Использование для контроля и мониторинга работы промышленного оборудования современных устройств ЧПУ в целом обеспечивает: средний рост производительности в 2 раз и сокращение на 30% затрат на выполнение ремонтных и обслуживающих работ. Также достигается снижение себестоимости продукции на 20-30% за счет устранения потерь в производстве и более эффективного управления качеством.
5-координатное фрезерное оборудование и многофункциональные обрабатывающие центры. Объем высвобождаемых издержек и потенциальная добавленная стоимость Следует выделить общие преимущества данного оборудования. Облегчается подготовка производства новых изделий, сокращается подготовительно-заключительное время, не требуется проектирование и изготовление сложных станочных приспособлений, предназначенных только для конкретной заготовки, сверлильных и расточных кондукторов, копиров, шаблонов и т. д. Улучшается использование станка во времени. Машинное время в общем времени эксплуатации для фрезерных станков достигает 50-90%, тогда как для обычных станков в мелкосерийном производстве оно обычно не превышает 30%. Один станок с ЧПУ заменяет три-пять обычных станков, а многооперационный станок — до восьми станков. Эффект тем больше, чем сложнее изготовляемые детали.
Носимые устройства с встроенными технологиями дополненной и виртуальной реальности Объем высвобождаемых издержек и потенциальная добавленная стоимость Одним из мировых лидеров по использованию на производстве систем дополненной и виртуальной реальности являются США — треть предприятий используют (12,5%) или планируют использовать (23,3%) данный подход. При этом порядка 22,5% представителей промышленности считают данную технологию чрезвычайно важной для автоматизации производственного процесса. Внедрение подобных решений приводит к сокращению времени производственного процесса в два раза. Эффективность работы инженеров возрастает на 20%. С точки зрения применения данных систем для обучения сотрудников: на 90% сокращаются издержки на создания методики обучения сотрудников. Сроки подготовки работников снижаются на 30-40%. Применение интерактивных систем тренировки и обучения сотрудников на базе VR- и AR-технологий, позволяет добиться более высокого закрепления полученного навыка (в среднем в 1,5-2 раза повышается эффективность обучения).
АСУ ТП объем продаж 261,47 млрд руб.
объем высвобождаемых издержек На основе прогнозных расчетов мы оцениваем возможность снижения стоимости вторичных систем электрических подстанций как минимум на 15-20%.
потенциальная добавленная стоимость Нет данных
SAP НАNА объем продаж $271 млн
объем высвобождаемых издержек $11 млн (35%)
потенциальная добавленная стоимость Нет данных
Единое предприятие в горнодобывающей отрасли Rockwell automation объем продаж $6,666 млн
объем высвобождаемых издержек Автоматизация системы вентиляции обеспечила 30-процентное снижение расходов компании Vale на электроэнергию.
потенциальная добавленная стоимость Нет данных
Установка скоростной лазерной резки Laser Genius с волоконным источником объем продаж Частично присутствует
объем высвобождаемых издержек Присутствует
потенциальная добавленная стоимость Присутствует
Проволочно-вырезной электроэрозионный станок RA-90AT компании Mitsubishi объем продаж Присутствует
объем высвобождаемых издержек Присутствует
потенциальная добавленная стоимость Присутствует
Мичиганский сборочный завод (МАР) Ford Motor Со объем продаж Частично присутствует
объем высвобождаемых издержек Присутствует
потенциальная добавленная стоимость Частично присутствует (пример из автомобильной отрасли, но подобные решения могут быть масштабированы и на другие области промышленности).
Платформа GE Predix объем продаж Присутствует
объем высвобождаемых издержек Присутствует
потенциальная добавленная стоимость Присутствует
IBM Watson IoT Platform объем продаж Присутствует
объем высвобождаемых издержек Присутствует
потенциальная добавленная стоимость Присутствует
Source Intelligence Supply Chain Compliance Tool объем продаж Присутствует
объем высвобождаемых издержек Присутствует
потенциальная добавленная стоимость Присутствует
Манипуляторы и технологии манипулирования Увеличение производительности 0,25
Роботизированная сварка, пайка Увеличение качества выпускаемой продукции 0,1
Повышение безопасности труда 0,5
Увеличение производительности 0,4
Роботизированная покраска, напыление покрытий Увеличение качества выпускаемой продукции 1
Повышение безопасности труда 0,5
Увеличение производительности 0,3
Роботизированная механическая обработка (резка, фрезерование, сверление, шлифовка и др.) Увеличение качества выпускаемой продукции 0,15
Повышение безопасности труда 0,5
Увеличение производительности 0,2
Роботизированная сборка Увеличение качества выпускаемой продукции 0,15
Повышение безопасности труда 0,5
Увеличение производительности 0,2
Обслуживание станков роботами, перенос материалов (загрузка, выгрузка, штабелирование, работа с поддонами, укладка деталей в тару и т. п.) Увеличение качества выпускаемой продукции 0,6
Повышение безопасности труда 0,5
Литье Увеличение производительности 0,15
Увеличение качества выпускаемой продукции 0,2
Повышение безопасности труда 0,5
Контроль качества Увеличение производительности 0,2
Захваты - -
Алгоритмы детектирования и локализации коллизии - -
Промышленные экзоскелеты Увеличение производительности 100-1000%
Расширение возможностей человека 100-200%
Повышение безопасности труда 50%
Объем высвобождаемых издержек Присутствует
Потенциальная добавленная стоимость Присутствует

Источник: СПбПУ, 2019

Прогноз развития субтехнологии

По прогнозам составителей дорожной карты, количество высокотехнологических предприятий, применяющих технологию цифровых двойников, увеличится с 3 в 2019 г. до 100 в 2024 г., а количество реализованных проектов на высокотехнологичных предприятиях из приоритетных отраслей промышленности, для которых была применена технология разработки цифровых двойников — с 3 до 250. За этот же период сокращение времени разработки высокотехнологичных продуктов увеличится с 10% до 25%.

Доля показателей матрицы целевых показателей и ограничений, обеспечивающих достижение целевых характеристик разрабатываемого изделия или продукции, определяемых и обосновываемых результатами виртуальных испытаний, увеличится с 0-15% до 50-100%. Разработанные и внедренные технологии создания цифровых двойников продуктов/изделий на основе десятков тысяч целевых показателей к 2024 г. будут обеспечивать при экспертном сопровождении прохождение с первого раза физических и натурных испытаний (сейчас — с пятого), определение критических зон и характеристик для мониторинга на всем жизненном цикле.

Будет разработана отечественная PLM-система тяжелого класса, поддерживающая все стадии изделий (включая CAD, CAM, CAE-подсистемы) — от создания концепта и проектирования до изготовления на базе отечественной платформы полного жизненного цикла изделий. PLM-система обеспечит автоматическую оценку технологической реализуемости производства на ранних этапах проектирования изделия или продукции.

Также будет разработана платформа управления цифровым профилем изделий, обеспечивающая полную прослеживаемость на всем жизненном цикле изделия, начиная с момента проектирования отдельных деталей и узлов, включая контроль на стадии производства, и заканчивая эксплуатацией готового изделия.

К 2024 г. 25 высокотехнологических предприятий будут использовать эту систему. Будет реализовано 50 проектов на высокотехнологических предприятиях, в которых будет применена PLM-система. У данной системы будет 10 тыс. активных/сертифицированных пользователей.

100 типовых изделий в пяти приоритетных отраслях промышленности будут подключены к системе цифрового профиля изделия. Автоматизированная оценка технологичности будет доступна для ранних этапов, а время разработки высокотехнологичных продуктов сократится на 15%.

Также в рамках обозначенной субтехнологии для пяти приоритетных отраслей будет разработана Национальная база математических моделей высокого уровня адекватности Digital Brainware на основе архивов физических и натурных экспериментов, обеспечена преемственность с накопленным научно-технологическим опытом, основанным на дорогостоящих и зачастую уникальных экспериментах. База будет пополняться математическими моделями высокого уровня адекватности на основе новых серий физических и натурных экспериментов, в том числе направленных на применение новых материалов. 25% от общего числа испытательных стендов будет входить в состав Национальной базы математических моделей высокого уровня адекватности.

Цифровые платформы для субтехнологии

К 2024 г. платформа разработки цифровых двойников будет способна учитывать 150 тыс. целевых показателей и ресурсных ограничений (сейчас — только 40 тыс.). Она будет использовать смежные сквозные цифровые технологии искусственного интеллекта, больших данных, распределенных реестров, обеспечивать управление интеллектуальной собственностью, экспертное сопровождение и прохождение с первого раза физических и натурных испытаний.

Цифровая платформа будет внедрена в пяти приоритетных отраслях и в 50 высокотехнологичных компаниях. Также будет сформирована национальная сетецентрическая экосистема из 25 зеркальных инжиниринговых центров, объединяющая 2,5 тыс. экспертов — сертифицированных пользователей (сейчас число пользователей составляет 250).

Платформа цифровой сертификации обеспечит экспертное сопровождение разработки и применения цифровых моделей и виртуальных испытательных стендов для ускоренной сертификации материалов и изделий. 50 материалов и изделий пройдут ускоренную сертификацию на основании виртуальных испытаний, а данную платформу для вывода материалов и изделий на рынок будет использовать 10 компаний.

Платформенные решения для правовой охраны и управления правами на цифровые модели и объекты к 2024 г. обеспечат охрану в режиме авторского права всех элементов, созданных цифровым двойником (сейчас — лишь 15%), 25% — в режиме патентного права и 30% — в режиме лицензирования.

Будет разработана платформа полного жизненного цикла, обеспечивающая сервисы для разработки специализированного прикладного инженерного ПО на базе отечественной платформы и геометрического ядра. С помощью данной платформы будет реализовано 100 прикладных решений и подготовлено 100 сертифицированных специалистов.

Количество активных/сертифицированных пользователей сервиса, обеспечивающего доступ к облачным вычислительным мощностям и функционирующего по модели «on demand», увеличится с 250 до 2,5 тыс. Не менее 10 компаний будут использовать платформенные решения, реализующие сервисный подход «База доступных технологий» и «База доступных мощностей».

Будут разработаны платформенные решения для эксплуатационного мониторинга: постпродажное облуживание изделий и предиктивная аналитика. С их помощью будет автоматизирован процесс послепродажного обслуживания 100 типовых изделий в пяти приоритетных отраслях промышленности.

Ключевые этапы и инструменты создания и реализации выбранных международных решений и проектов

Решение Описание этапа Описание инструмента
Fitman Стартовал в апреле 2013 г., завершен в сентябре 2015 г. 10 пробных промышленных модулей 10 пробных промышленных модулей (4 на крупных предприятиях и 6 на средних и малых) в трех разных составляющих «фабрики будущего». Тестировать и отрабатывать инновационные технологические решения должны были реальные промышленные компании: для модулей цифровой фабрики это были Volkswagen (Германия), Consulgal (Португалия), Agustawestland (Италия), Whirlpool (Италия), Aidima (Испания).
Twin control — цифровое моделирование оборудования и процессов механообработки 1 этап — проектная стадия Определение модели
2 этап — определение модели цифрового двойника и архитектуры Экспериментальное описание, валидационные тесты
3 этап — разработка цифрового двойника машины
4 этап — разработка цифрового двойника процесса обработки и жизненного цикла изделия
5 этап — анализ и контроль
б этап — перенос данных, полученных в ходе этапов 3-5 в общую среду с последующей апробацией на реальных машинах
7 этап — демонстрация результатов Разработка сценариев для разных отраслей. пилотные производственные линии
8 этап — разработка плана эксплуатации
9 этап — коммуникационный план
Siemens Teamcenter Готовая разработка Распространенная во всем мире система управления данными о жизненном цикле изделия (PLM). Teamcenter обеспечивает коллективную разработку инновационных решений и повышение производительности труда, предоставляя специалистам предприятий доступ к необходимой информации об изделиях и процессах для эффективного выполнения задач в распределенной среде. Программные решения Teamcenter для управления данными о жизненном цикле изделия созданы на основе открытой платформы PLM.
3D EXPERTENCE Готовая разработка Платформа предлагает программные решения для всех подразделений компании — от отделов маркетинга до отделов продаж и проектирования, и помогает в процессе создания ценности обеспечивать дифференцированный подход к потребителям. Благодаря единому удобному интерфейсу платформа обеспечивает эффективное отраслевое взаимодействие с помощью ПО для 3D-проектирования, моделирования и интеллектуального анализа в интерактивной среде совместной работы. Система может быть развернута как локально, так и в облаке. Области применения: дизайн и проектирование, производство, моделирование, стратегическое управление и поддержка жизненного цикла, 3D-проектирование для профессионалов, а также широкий набор услуг.
Технологии умного производства
Cyber-Physical Factory Festo Этап 1. «Объединение в консорциумы с целью формирования стратегии перехода к Industry 4,0» С момента объявления стратегии по развитию технологий Industry 4,0. Компания Festo принимала активное участие в создании и развитии новых производственных технологий. Первоначальный и фундаментальный этап развития технологий Industry 4,0 заключался в тесном сотрудничестве и кооперации представителей промышленности, профсоюзов, бизнеса и профильных государственных министерств с целью выработки представления о значимости того или иного компонента Industry 4,0, перспективности их развития и эффективности от их внедрения. Festo в качестве ключевого элемента была выделена не единая автоматизированная линия, а индивидуальные автоматизированные компоненты, которые совместно образуют умную производственную инфраструктуру.
Этап 2. «Формирование общих технологических стандартов» Сформированные объединения осуществляют совместную работу по формированию единых технологических стандартов и бизнес-моделей, придерживаясь которых участники консорциума получают возможность поэтапной разработки новых производственных технологий по ключевым направлениям, выявленным на предыдущем этапе.
Этап 3. «Проведение практических исследований и разработок новых технологий» Определив ключевое направление, компания Festo начата осуществлять исследования и разработки по созданию элементов умного производства. Обладая достаточным бэкграундом в виде разработок мирового уровня в области автоматизации производства, компания предложила как новые решения, так и модернизированную под новые задачи имеющуюся продукцию.
Этап 4. «Формирование новых экспертных знаний и компетенций» Предлагая в качестве продукции решения для автоматизации производства в виде отдельных автоматизированных компонентов и оборудования, компания Festo взаимодействует с множеством представителей различных отраслей. В результате данного взаимодействия компания Festo формирует новые знания и компетенции, связанные с решением новых вызовов современных производственных секторов.
Этап 5. «Разработка общего набора решений для перехода к умному производству» На базе новых знаний компания Festo разрабатывает методологию развертывания умного производства на основе существующих предприятий. С этой целью Festo создает тестовый полигон с целью изучения и развития архитектуры умного производственного предприятия. С целью определения готовности отдельного предприятия к переходу на новую архитектуру, Festo разработала соответствующую методику Industry 4,0 Quick Check.
Omron Automation Center Этап 1. «Определение себя на глобальном рынке» Глобальная цель японской компании Omron — стать мировым лидером в области автоматизации. С этой целью на первом этапе компания определила основные отрасли, на автоматизацию которых будет нацелена деятельность Omron. Такими ключевыми отраслями стали: автомобильная отрасль, электронная отрасль (в части выпуска электронных и механических компонентов для смартфонов, аккумуляторных батарей, а также выпуск полупроводниковых компонентов), пищевая промышленность и социальная инфраструктура (в части развития городов, контроля за городским трафиком и очисткой водных ресурсов).
Этап 2. «Запуск производства базовых решений» Компания сконцентрировала свои усилия и инвестиции на разработке и производстве отдельных компонентов автоматизированных систем, таких как блоки управления и контроллеры (в частности ОГС), сенсоры и датчики, исполнительные механизмы (такие как электродвигатели и сервоприводы), системы безопасности, а также роботизированные модули. При этом компания Omron также занимается разработкой программных решений для автоматизации тех или иных процессов.
Этап 3. «Демонстрация своих компетенций потенциальным клиентам» Создание различных компонентов, а также программного обеспечения позволило компании Omron компоновать на их основе модули автоматизации различного уровня, а также предоставлять экспертные услуги по автоматизации тех или иных процессов. Omron открывает по всему миру «Центры Автоматизации», основная задача которых — продемонстрировать потенциальным заказчикам имеющиеся решения и уровень компетенции в области автоматизации. Такие центры функционируют в Сингапуре, Индии, Норвегии, США и других странах, представляя компанию на том или ином рынке.
Audi Smart Factory Этап 1. «Постановка цели» В 2015 г. немецкий автопроизводитель Audi объявил о запуске своей программы развития «Smart Factory 2035», нацеленной на создание нового принципа производства автомобилей. Новая фабрика осуществляет производство кастомизированной продукции.
Этап 2. «Разработка концепции гибкого умного производства» Автоматизация производства кастомизированной продукции в единичном экземпляре или мелкой серией приводит к экономической нецелесообразности использования поточного метода. В качестве возможного метода автоматизации был выбран принцип построения гибкого производства, каждый элемент которого представляет гибкий производственный модуль — универсальное оборудование с числовым программным управлением, осуществляющее определенные производственные действия. Ключевой задачей в рамках данного этапа являлась систематизация необходимого для производства оборудования — выявление возможности объединения их в укрупненные группы, в зависимости от выполняемых действий и применяемых технологий. Выявленные укрупненные группы подвергались дальнейшему анализу с целью поиска универсального автоматизированного оборудования, использование которого позволяет сократить номенклатуру имеющихся инструментов и имеющегося производственного оборудования внутри группы. Результатом подобного исследования стала разработка перечня универсального оборудования для построения нового производства.
Этап 3. «Построение тестовой площадки для исследования и совершенствования концепции Smart Factory» Полученные на предыдущем этапе решения представляли собой набор несвязанных гибких производственных модулей. Для создания производства необходимо создать транспортные и цифровые связи между данными модулями. Минимизация количества оборудования, выпуск кастомизированных изделий, а также динамическое изменение производственной программы привело к невозможности использования автоматизированных линий для передачи компонентов и заготовок между оборудованиями. Для этих целей были привлечены мобильные транспортные платформы, которые так же, как и производственное оборудование, посредством ИВ подключалось к системе управления производством для оптимизации процесса и распределения задач между оборудованием в режиме реального времени. С целью отладки и оптимизации связей между производственными модулями, а также разработки алгоритма управления подобным производством, компания Audi воплотила концепцию Smart Factory в Мехико. Функционирующий завод предоставляет возможность оптимизировать новый подход к производству в рамках автомобилестроения.
Система комплексного управления производством уплотнительных изделий АО НПО «УНИХИМТЕК» Этап 1. Формирование комплексной среды управления производством Комплексная система соединяет в одно целое элементы административного управления (администрирование заказов, планирование производство, экономический и финансовый учет), автоматизацию технологических процессов (единая база разработки продуктов), технологические программы, кастомизированные под заданную в заказе номенклатуру, уникальная идентификация продукции, контроль качества и настройки производства.
Этап 2. Разработка алгоритмов и установление связей между бизнес-процессами, цифровизация операций Осуществляется алгоритмизация бизнес-процессов и технологических операций. Осуществляется формирование базы данных основных параметров, подготовка типовых программ, отладка процессов.
Этап 3. Переход к производству с минимальным участием человека Цифровая система обеспечивает автоматическое администрирование получаемого заказа, планирование и формирование складских запасов и загрузки рабочих центров, формирование технологической и конструкторской документации, программ для производственного оборудования с загрузкой в промышленные контроллеры. При реализации системы осуществляется онлайн-контроль технологических параметров, качества полуфабрикатов и продукции и подстройка технологии. Производственная логистика осуществляется с помощью промышленных роботов, беспилотных транспортных механизмов и систем автоматического склада.
Установка скоростной лазерной резки Laser Genius с волоконным источником Готовая разработка — установка «высшего класса» Laser Genius — оснащена динамичными линейными приводами для перемещения по осям X и Y, кареткой из карбонового волокна и станиной из синтетического гранита. Обновленная система ЧПУ Prima Open Control позволяет использовать универсальный человеко-машинный интерфейс Tulus. Режущая лазерная головка Laser Genius является передовой разработкой конструкторов Prima Power. Включает в себя механизм защиты от столкновений на магнитном подвесе, адаптивный коллиматор, однолинзовую систему фокусировки и механизм быстрой смены защитных стекол. Компания также специально разработала собственные волоконные лазерные источники серии Convergent Fiber (CF), подобрав в ходе исследований самые надежные диоды, которые позволили существенно увеличить надежность и срок эксплуатации источника. Специальные комплекты дополнительных функций оптимизируют лазерную резку в различных условияхприменения: SMART Cut используется для быстрой резки тонких листов металла (толщиной до 5 мм) и сокращает время рабочего цикла до 30%; MAX Cut создан для ускорения обработки листов большой толщины, и позволяет сократить время обработки до 40% за счет сокращения времени прошивки; NIGHT Cut предназначен для интенсивного производства, отличается высокой производительностью прожигания отверстий и безопасностью процесса резки.
Станок RA-90 АТ компании Mitsubishi Станок RA-90AT компании Mitsubishi с габаритными размерами 1440x2075x2030 мм обеспечивает производительность до 330 мм2/мин и достижимую шероховатость Ra = 0,6 мкм. Станок оснащен антиэлектролизным генератором, устройством высокоскоростной автозаправки проволоки, системой адаптивного управления (функция Rower Master-3) с функцией экономичного расхода проволоки. Используется функция адаптивного управления Rower Master-4. Проектирование технологий обработки на данных станках осуществляется на основе развитого программного обеспечения.
Платформа GE Predix Готовая разработка Первое в мире облачное решение, специально разработанное для промышленных данных и аналитики, — эта платформа-как-сервис (PaaS) собирает и анализирует уникальный объем и многообразие данных о машинном оборудовании в высокобезопасной и ориентированной на промышленность облачной платформе.
Source Intelligence Готовая разработка Облачная информационно-аналитическая платформа для управления цепочками поставок и управления эффективностью поставщиков для производственных и розничных компаний по всему миру. Платформа позволяет клиентам видеть цепочки поставок продукции и источники материалов, чтобы соблюдать нормативные документы и минимизировать операционные и торговые риски.
Supply Chain Compliance Tool
Манипуляторы и технологии манипулирования
В 2008 г. в Корее принят закон «О создании и распространении умных роботов», а в апреле 2009 г. — «Специальный закон о содействии разработке и поставке интеллектуальных роботов» Первый пятилетний план (2009-2013 гг.). Создание отраслевой инфраструктуры для содействия развитию и распространению робототехники Индустрия умных роботов была определена корейским правительством как одна из наиболее перспективных для экономики страны. В рамках программы были определены «Сертифицирующие учреждения», уполномоченные проводить сертификацию качества умных роботов. Правительство определило так называемые «Компании-инвесторы в умную робототехнику», задача которых — инвестировать в развитие определенных сегментов робототехники с целью поддержания НИОКР и выпуска робототехнических систем, использование которых позволит повысить конкурентоспособность данных компаний.
Второй пятилетний план (2014-2018 гг.). Расширение отрасли за счет слияния с другими промышленными секторами В рамках второго этапа робототехника рассматривается исключительно в контексте других отраслей и сегментов. Данный этап нацелен на внедрение робототехники в реальный промышленный сектор для решения тех или иных задач. На втором этапе выделяются четыре основные инициативы: 1. Совершенствование компетенций в области разработки и проектирования комплексных робототехнических решений. 2. Масштабирование робототехники на все отрасли. 3. Создание открытой экосистемы для робототехнической отрасли. 4. Создание единых робототехнических платформ с целью объединения их в общую сеть оборудования. Данные инициативы нацелены на создание внутри страны новых отраслей и рынков. В рамках данного этапа Южная Корея планирует значительно развить фундаментальные компетенции. связанные с разработкой и проектирование робототехники для достижения глобального лидерства в данной области. Для достижения поставленной цели Южная Корея планирует инвестировать в данный сектор порядка $2,2 млрд в ближайшие 5 лет. При этом правительство планирует инвестировать $0,9 млрд, а оставшиеся средства планируется привлечь из региональных бюджетов (порядка $0,26 млрд и внебюджетные инвестиции ($1,05 млрд). Также в рамках программы не забывают и о «профориентации» нового поколения. Так в период второй пятилетки был создан развлекательно-образовательный парк RobotLand, посвященный робототехнике.

Источник: СПбПУ, 2019

Smart Manufacturing

Следующая субтехнология — «Технологии умного производства» (Smart Manufacturing) — включает в себя технологии, обеспечивающие реализацию концепции умного производства: технологическая подготовка и реализация производственного процесса с минимальным участием человека на основе данных PLM-системы; операционное управление технологическими процессами, производством, предприятием; технологическая подготовка и реализация производственного процесса для кастомизированной продукции широкой номенклатуры на основе гибких, реконфигурируемых и модульных машин, оборудования и роботехники.

Особое внимание уделяется разработке, развитию, внедрению и сопровождению отечественной защищенной MES-системы, обеспечивающей децентрализованное планирование на базе умного взаимодействия киберфизических устройств и автоматизированную оптимизацию производственных расписаний на уровне холдингов на основе данных платформенных решений для производства и промышленного интернета. Также внимание уделяется защищенной ERP-системе, использующей сквозные цифровые технологии искусственного интеллекта, больших данных и распределенных реестров.

В части данной субтехнологии УГТ для безлюдного производства в России составляет «4-5», в мире — «6-7». Для решений операционного управления технологическими процессами, производством, предприятием в России и в мире УГТ оценивается на максимальной отметке «9». Для решений, обеспечивающих высокую гибкость производства, быструю переналадку и масштабирование УГТ в России оценивается как «6», в мире — «8-9». В части платформенных решений для производства, промышленного интернета и логистики средний УГТ в России оценивается на отметке «7», в мире — «8-9».

Мировой рынок автоматизации и процессов управления в 2017 г. составил $160 млрд. Ежегодный рост составляет 8% и к 2024 г. рынок достигнет $320 млрд. На производственные операции с поддержкой интернета вещей в 2016 г. было потрачено $102 млрд. К 2025 г. это значение вырастет до $470 млрд.

К данной субтехнологии относятся: умные производственные линии (Smart Manufacturing); системы числового программного управления (ЧПУ) оборудованием; программное обеспечение для обучения и управления промышленными роботами; мобильные цифровые устройства, оснащенные модулями беспроводной связи для получения и передачи данных; ПО для получения, обработки и передачи информации, получаемой как от датчиков, встроенных в устройство, так и от сторонних источников; компоненты системы эксплуатируются в доверенной среде, устойчивы к отказам и попытками несанкционированного доступа; автоматизированные системы управления предприятием (Enterprise Resource Planning, ERP-системы планирования и управления); планирование материалов; планирование производства; управление производственными активами; автоматизированные системы управления производством (Manufacturing Execution System, MES-системы управления производственными процессами); системы управления технологическим процессом (АСУ ТП): человеко-машинный интерфейс (Human-Machine Interface, HMI), SCADA-системы (Supervisory Control And Data Acquisition), датчики, исполнительные устройства, приводные системы и роботизированные механизмы, системы идентификации (Radio Frequency Identification, RFID, штрих-коды).

Также к обозначенной субтехнологии относятся: платформенные решения для промышленного интернета; платформенные решения для производства; системы управления непрерывным производством; системы управления кооперационным производством, позволяющие в режиме реального времени вести планирование и учет по всей цепи кооперации; системы управления производственно-техническим потенциалом на уровне холдингов и государственных корпораций; платформенные решения для логистики; платформенные решения, использующие технологии машинного обучения в привязке к планированию и учету производственных процессов и управлению производственными активами предприятий; управление нормативно-справочной информацией (Master Data Managment, MDM), системы бизнес-анализа (Business Intelligence, BI, Corporate Perfomance Management, CPM); системы управления лабораторной информацией (Laboratory Information Management System, LIMS); системы управления бизнес-процессами (Business Process Management, BPM); гибкие, реконфигурируемые и модульные машины, оборудование и роботехнические комплексы; неконвенциональные производственные технологии; прецизионные технологии, датчики измерения точности; вычислительные процессоры с высоким быстродействием и решающие многие задачи с заданной точностью; узлы и агрегаты станка, влияющие на исполнительную точность.

Прогноз развития субтехнологии

Разрабатываемые решения обеспечат подготовку и наладку производства на основе интеграции данных из PLM-системы с минимальным участием человека — к 2024 г. оно сократится до 65%.

Отечественные MES-системы, комплементарные с технологиями искусственного интеллекта, больших данных, интернета вещей и оптимизирующих процесс планирования производства с учетом быстрых переналадок и партий запуска, внедрят не менее чем на 1 тыс. предприятий, они будут иметь не менее чем 10 тыс. сертифицированных пользователей.

На базе отечественных платформ будут разработаны: система управления производством, в том числе системы управления непрерывным производством; система управления кооперационным производством, позволяющая в режиме реального времени вести планирование и учет по всей цели кооперации; система управления производственно-техническим потенциалом на уровне холдингов и госкорпораций; ERP-система; универсальная интеграционная шина данных.

Указанные решения будет внедрены на не менее чем 500 высокотехнологических предприятиях. Количество сертифицированных пользователей внедренных решений будет не менее 10 тыс., также 10 тыс. функциональных элементов ERP-системы будут внедрены на высокотехнологичных предприятиях.

Платформенные решения для промышленного интернета будут внедрены на не менее чем 15 высокотехнологических предприятиях и будут функционировать со скоростью более 10 млрд сигналов с/на локальных серверах. Также будут применяться технологии искусственного интеллекта.

В пяти приоритетных отраслях промышленности оснащение системами класса MDC, обеспечивающими получение данных с оборудования в режиме реального времени, достигнет 70%.

Будет разработана и внедрена на не менее чем пяти предприятиях платформа для сбора и анализа данных производственного оборудования и технологических процессов для целей оптимизации с использованием алгоритмов и методов машинного обучения.

Технологии гибридных и гибких производственных линий будут функционировать на основе отечественных систем управления и обеспечивать стабильность повторяемости позиционирования не менее 0,1 мм при количество управляемых осей не менее 7.

В части автоматизации процессов производства на предприятиях 14,4 тыс. средних и крупных предприятий обрабатывающих отраслей промышленности пройдут оценку уровня цифровой трансформации, их подключат к сервисам ГИСП.

Также будет разработано и начнет использоваться не менее чем 60 лидерами отрасли комплексное платформенное решения для обработки, хранения и анализа данных геологоразведки с целью создания цифрового месторождения.

Запланирована разработка программного решения, автоматизирующего процессы технического обслуживания и ремонта. С помощью данного решения 100 высокотехнологичных компаний в пяти приоритетных отраслях промышленности смогут в режиме реального времени контролировать и производить ремонт по техническому состоянию.

Сравнение решений в рамках субтехнологий «Новых производственных технологий» с существующими российскими и зарубежными аналогами

Отечественное решение Зарубежное решение Сравнительный анализ
Компас 3D CATIA Компас 3D — относится к «среднем» классу CAD. Простой и понятный интерфейс. Использование трехмерного ядра собственной разработки (C3D). Полная поддержка ГОСТ и ЕСКД при проектировании и оформлении документации. Большой набор надстроек для проектирования отдельных разделов проекта. Гибкий подход к оснащению рабочих мест проектировщиков, что позволяет сэкономить при покупке. Возможность интеграции с системой автоматизированного проектирования технологических процессов ВЕРТИКАЛЬ и другими системами единого комплекса. СATIА — относится к «тяжелому» классу CAD. Ориентация на работу с моделями сложных форм. Глубокая интеграция с расчетными и технологическими системами. Возможности для коллективной работы тысяч пользователей над одним проектом. Поддержка междисциплинарной разработки систем.
Система полного жизненного цикла «Цифровое предприятие» Siemens PLM СПЖЦ «Цифровое предприятие». Относится к «среднему» классу PLM-систем. Использование импортонезависимого ядра RGK. Реализация прикладных систем на базе единой технологической платформы, обеспечивающей бесшовную интеграцию данных, управление информационной безопасностью. Полная поддержка ГОСТ и ЕСКД при проектировании и оформлении документации. Siemens PLM. Относится к «тяжелому» классу PLM-систем. Ориентация на работу с моделями сложных форм. Глубокая интеграция с расчетными и технологическими системами. Возможности для коллективной работы тысяч пользователей над одним проектом. Поддержка междисциплинарной разработки систем.
Технологическая платформа СПЖЦ «Цифровое предприятие» 3DEXPERIENCE Технологическая платформа СПЖЦ «Цифровое предприятие» базируется на платформе «Гербарий» и реализует требования по защите информации для обработки сведений, составляющих гостайну.
T-Flex ANSYS ANSYS — удобный и гибкий пользовательский интерфейс; широкие возможности препроцессора; обладает мощным средством автоматизации численного анализа — языком APDL; но — повышенные требования, предъявляемые к аппаратному обеспечению для получения приемлемой скорости прямого просчета модели. Данное обстоятельство существенно ограничивает возможность применения двумерных и особенно трехмерных ANSYS моделей в оптимизированных процедурах, требующих многократного вызова моделей на каждом итерационном шаге. T-Flex — уникальные средства параметризации; скорость работы программы; гибкое проектирование; решение сложных задач; открытость; широкий набор дополнительных возможностей; использование существующих наработок и опыта; но — ограниченные возможности расчета (отсутствие аэро- и гидродинамики), не предусмотрена возможность эргономического расчета; слабые возможности создания объектов с фотореалистичного изображения; отсутствуют инструменты трассировки и резервирования объемов.
T-FLEX PLM 3DEXPERIENCE 3DEXPERIENCE используется многими высокотехнологичными компаниями мира различных отраслей промышленности. Система доступна как для локальной установки, так и для использования в облаке. T-FLEX PLM Платформа не является облачной платформой. Она распространена преимущественно среди отечественных компаний. Но конкурировать в наукоемком секторе пока не может, есть только несколько проектов.
CML Safety Suit Humanetics Humauetics — физические и виртуальные модели человеческого тела, отражающие физические характеристики водителей и пассажиров в зависимости от возраста, пола, индекса массы тела, роста. Совместимость с программами LS-DYNA, РАМ-CRASH, RADIO SS and ABAQUS. Высокая цена. CML Safety Suit — виртуальный испытательный полигон, включающий цифровые модели антропоморфных манекенов, барьеров и ударников, а также комплекс программного обеспечения для анализа полученных результатов, предназначенный для предсказательного моделирования аварийных ситуаций и оптимизации конструкций транспортных средств с целью обеспечения безопасности человека. Низкая цена по сравнению с аналогами.
СML Bench Sim Manager Sim Manager — это комплекс программных инструментов для быстрого развертывания легких в использовании, основанных на интернет-технологиях порталов управления инженерными данными. SimManager в масштабах предприятия обеспечивает ключевые знания по изделию, начиная с ранних стадий проектирования, охватывает все расчетные модели и результаты. SimManager обеспечивает автоматическое управление данными по проекту, объединяет всех специалистов проекта, включая внешних партнеров, в едином VPD-процессе. Создан для работы с объектами инженерного моделирования в той среде, в которой эти объекты были созданы. Органично интегрируется в общую PLM-среду предприятия, PLM инфраструктуру, позволяя управлять не только геометрическими CAD-данными, но и данными и процессами инженерного моделирования, анализа и оптимизации. CML-Bench — цифровая платформа разработки цифровых двойников и умных цифровых двойников как изделий / продуктов, так и производственных процессов их изготовления, система управления деятельностью в области цифрового проектирования, математического моделирования и компьютерного инжиниринга, предназначенная для: формирования многоуровневой матрицы целевых показателей (характеристик) и ресурсных ограничений (временных, финансовых, интеллектуальных и, конечно же, технологических / производственных); разработки математических моделей с высоким уровнем адекватности реальным материалам, конструкциям / машинам / агрегатам / механизмам / приборам / установкам / сооружениям и т.д.; выполнения виртуальных испытаний; разработки виртуальных стендов и виртуальных полигонов, выполнения на них виртуальных испытаний; разработки цифровых двойников и умных цифровых двойников; автоматизации выполнения инженерных расчетов; сбора, обработки, каталогизации моделей и расчетных вариантов; подготовки сборочных файлов; мониторинга, обработки и визуализации результатов инженерных вычислений, эволюции различных показателей характеристик материалов, изделий, конструкций и процессов, а также технологических / производственных ограничений на всех этапах жизненного цикла. Цифровая платформа CML-Beuch через единый пользовательский интерфейс позволяет осуществлять управление множеством программных систем, таких как: программы препроцессинга (HyperMesh, Oasys и др.); программные системы КЭ-анализа (LS-DYNA, SIMULIA Abaqus, ANSYS, MSC, Software и др.); программы обработки результатов вычислений (HyperView, GNS Animator4, LS-PrePost, MetaPost и др.). Высокий уровень кастомизации под проект.
Цифровая платформа CML-Bench Siemens Teamcenter Teamcenter является одной из наиболее распространенных систем во всем мире. Компания имеет 5,5 млн инсталлированных лицензий более чем в 51 тыс. компаний по всему миру. С помощью цифровой платформы CML-Bench было выполнено более 30 проектов. В отличие от Teamcenter, CML-Bench имеет блок автоматизации виртуальных испытаний и разработки (CML-AI), совместима с отечественным и зарубежным ПО. Teamcenter охватывает этапы разработки, производства и эксплуатации изделия, тогда как CML-Bench в большей степени сосредоточена на разработке. Обе платформы используются для различных отраслей промышленности, преимущественно для наукоемких. При использовании CML-Bench отсутствуют санкционные риски, так как ПО разработано в Российской Федерации.
Технологии умного производства
5-осевой обрабатывающий центр ТМС 2000 серии ТМС (с подвижной колонной) (F.O.R.T.) Тип ЧПУ: Fanuc-OiMD (Fanuc, Япония). Максимальная скорость шпинделя: 14000 об/мин. Количество инструментов: 24; 32; 40 (опционально). Перемещение по осям: ось X — 2320 мм; ось Y — 760 мм; ось Z — 610 мм. Наклоны шпинделя: ±120°. Повороты стола: 360°. Точность позиционирования: 8" угл. град. Вертикальный обрабатывающий центр с одновременным управлением по 5 осям с подвижной колонной модели VTC-800/30SR (Yamazaki Mazak). Тип ЧПУ: SmoothX (Mazak. Япония). Максимальная скорость шпинделя: 18000 об/мин. Количество инструментов: 30; 48; 155 (опционально). Перемещения по осям: ось X — 3000 мм; ось Y — 800 мм; ось Z — 720 мм. Наклоны шпинделя: ±110°; поворот стола: 360°. Точность позиционирования: 15" угл. град. Одним из самых точных обрабатывающих 5-осевых центров, производимых на территории РФ, является модель ТМС 2000, изготавливаемая в рамках проекта «Станкостроение». Для оценки было выбрано схожее по уровню оборудование компании Yamazali Mazak (модель VTC-800/30SR). Оценка общих технических характеристик оборудования демонстрирует высокий уровень производимого на территории РФ обрабатывающего центра, сопоставимого по многим характеристикам с продукцией мирового лидера в данном сегменте. Оборудование японского производителя обладает преимуществами в размере рабочей области и как следствие — рабочих перемещений инструмента по осям. Тем не менее, по точности позиционирования обрабатывающий центр ТМС 2000 демонстрирует более высокие показатели. Помимо технических характеристик, также следует обратить внимание на уровень локализации производства оборудования. По данному критерию зарубежное решение значительно отличается от отечественного решения. Центр VTC-800/30SR производится из компонентов и узлов, изготавливаемых компанией Mazak. ЧПУ модуль управления, а также ПО для данного оборудования также является собственной разработкой. В случае с центром ТМС 2000 уровень локализации находится на низком уровне. На территории РФ производится исключительно станина и элементы корпуса данного оборудования. Несмотря на наличие отечественных ЧПУ решений, отечественная система управления, как и ПО, применяется зарубежная.
Язык программирования высокого уровня Robot Control Meta Language от инновационной компании RCML. Совместимость с оборудованием: совместим с робототехническим оборудованием различных производителей. Готовность проекта: язык программирования разработан, однако количество практических примеров внедрения незначительно. Возможность построения умного и гибкого производства: одна из ключевых задач решения — обеспечить совместную распределенную работу оборудования от разных производителей. Программное обеспечение для управления и обучения промышленной робототехники LR Handling Tool от компании Fanuc. Совместимость с оборудованием: совместим исключительно с продукцией компании Fanuc. Готовность проекта: Поставляется совместно с промышленной робототехникой Fanuc, в результате чего является широкораспространенным промышленным решением. Возможность построения умного и гибкого производства: данное ПО позволяет запрограммировать промышленное робототехническое оборудование на выполнение определенной программы. Для совместной работы и распределения заданий необходима интеграция в систему автоматизированного управления предприятием. RCML — язык объектно-ориентированного программирования, ориентирующийся на аппаратную часть оборудования, что позволяет задавать управляющую программу для оборудования от различных производителей. В свою очередь, крупные производители промышленной робототехники разрабатывают специализированное программное обеспечение для целей обучения своей техники. ПО каждого производителя содержит свой набор управляющих команд, актуальных для определенного набора систем. Концепция общего языка позволят решить вопрос оптимизации выполнения промышленных действий за счет совместного обучения всей вовлеченной робототехники. Оптимизация во многом достигается созданием вариаций в управляющей программе, подразумевающей оценку текущих возможностей отдельно взятого оборудования. Данный подход позволяет создать гибкую и умную производственную линию на этапе обучения, а не на этапе интеграции с системой автоматизированного управления предприятием.
Отечественное решение в области числового программного управления УЧПУ NC-201M от «Балт-Системс». Область применения: управление станками токарной и фрезерной группы; количество интерполируемых осей и одновременное выполнение нескольких программ: 5 одновременно управляемых осей. Накопители: USB 128 Мб. Каналы связи: FDD, RS-232, Ethernet, USB. ЧПУ система Sinumerik 840D si от компании Siemens. Область применения: для управления токарной, фрезерной обработкой, сверлением, шлифованием, лазерной обработкой, вырубкой, штамповкой и для погрузочно-разгрузочных работ. Количество интерполируемых осей и одновременное выполнение нескольких программ: 64 одновременно управляемые оси. Накопители: DRAM 128 Мб, 0,5 SRAM. Каналы связи: Ethernet. Следует отметить, что зарубежные производители ЧПУ систем отказываются или полностью отказались от использования аналогового способа задания управляющего сигнала и применяют исключительно цифровое управление — способ прямой широтно-импульсной модуляции или управление через цифровой интерфейс на основе Ethernet205. Отечественные системы по большей части основываются на современных микропроцессорных программно-аппаратных средствах, которые не производятся на территории РФ. Отечественные разработки существенно отстают от зарубежных аналогов по показателям одновременно работающих осей/программ. Данный параметр характеризует способность системы управления реализовывать сложные производственные операции на современном высокотехнологичном оборудовании. Более высокоточной отечественной системой ЧПУ является Flex NC, позволяющая повысить точность оборудования на 1-3 класса, повысить скорость рабочей подачи, а также осуществлять управления промышленной робототехникой. Количество интерполируемых осей для данной отечественной разработки составляет 32. Однако на данный момент недостаточно данных о планах выпуска и развития данной продукции.
Многофункциональный пятикоординатный комплекс ЛТСК4-1 Установка скоростной лазерной резки Laser Genius с волоконным источником Установка скоростной лазерной резки Laser Genius с волоконным источником в сравнении с многофункциональным пятикоординатным комплексом ЛТСК4-1 является более экономически эффективным решением. Интеграция инностранной установки возможна с ограниченным количеством оборудования.
1C:ERP Управление предприятием 2 SAP ERP. Количество модулей: 12. Период внедрения: 1-3 года. Период обучения сотрудников: 40 дней. Уровень реализации функциональных параметров: высокий. 1C:ERP имеет преимущество в части периода внедрения, что обуславливает значительный потенциал тиражирования в сравнении с SAP ERP
Платформа 1C:Предприятие SAP HANA SAP является одной из самых распространенных в мире платформ автоматизации бизнеса.
Электроэрозионные проволочновырезные станки АРТА Проволочно-вырезной электроэрозионный станок RA-90AT ковании Mitsubishi Отечественные решения востребованы российскими компаниями, которых коснулись ограничения на использование зарубежного оборудования. Электроэрозионные проволочновырезные станки АРТА имеют ограничения интеграции с другим оборудованием и системами. Также по данной группе станков не удалось найти информацию относительно экономической эффективности.
Завод «Московия», Mercedes-Benz К Мичиганский сборочный завод (MAP) Ford Motor Со Оба примера демонстрируют комплексный подход зарубежных компаний к формированию производства, применению гибких производственных линий, повышающих эффективность заводов. Успешно внедрено в автомобилестроении, но подобные группы технологий в другой конфигурации могут быть использованы компаниями из других отраслей.
Платформа Tibbo AggreGate Платформа GE Predix Платформа GE Predix имеет обширную базу клиентов, используется в таких отраслях, как производство, авиация и здравоохранение. Является облачным решением. Платформа Tibbo AggreGate может использоваться в различных отраслях. Как правило, система устанавливается локально, но есть возможность разворачивания в частных облаках партнеров и заказчиков.
Отечественное решение отсутствует Source Intelligence Supply Chain Compliance Tool
SCADA-система, среда программирования Codesys Овен («Производственное объединение Овен»), интегрированные системы управления производством (РэнлМатик), Master SCADA (НПФ «ИнС'АТ»), САРГОН («НВТ-Автоматика»), платформа индустриального интернета Go+ («Джи Эс диджитал технолоджи»). ThingWorx, QBurst Отечественное решение — суммарно 14 баллов (из 30 возможных). Зарубежное решение — суммарно 17 баллов (из 30 возможных).
Круг-2000 (НПФ «Круг») SAP Leonardo IoT Отечественное решение — суммарно 15 баллов (из 30 возможных). Зарубежное решение — суммарно 22 балла (из 30 возможных).
Манипуляторы и технологии манипулирования
Энкодеры СБС ис Имеется инфраструктура. Широкий диапазон параметров. Энкодеры Махоп Motor. ATI. Имеется инфраструктура. Широкий диапазон параметров. Российские производители конкурентоспособны с западными аналогами
Контроллеры «Фиорд». Имеется инфраструктура. Характеристики адаптированы для автоматизации добывающей промышленности. Контроллеры Siemens. Имеется инфраструктура. Широкий диапазон параметров. Отечественные контроллеры уступают зарубежным решениям по техническим параметрам и надежности
Универсальный механизм, ФРУНД. САМ-система. Прайд-Авто. Инфраструктура развивается. Roboguide (Fanuc), KUKA.Sun Pro (KUKA), RobotStudi (ABB), SimMechanics (MATLAB), CATTA (Dassault Systems), SOLID WORKS, Autodesk Fusion. Имеется инфраструктура. Программа адаптирована для роботизированного производства. Отечественные решения находятся в состоянии разработки.
Ассистивный экзоскелет ExoChair. Имеются патенты. Очень высокая степень автономности. Существенное повышение производительности труда. Швейцарский стул-экзоскелет Noonee. Имеются патенты. Очень высокая степень автономности. Существенное повышение производительности труда. Более высокий уровень технологической готовности разработки связан с большим временем разработки и существенно большими вложениями в стартап.

Источник: СПбПУ, 2019

Манипуляторы и технологии манипулирования

Третья субтехнология — «Манипуляторы и технологии манипулирования» — включает в себя: методы математического моделирования роботехнических систем как пространственных механических систем с голономными и неголономными связями; методы прямого динамического моделирования нелинейных пространственных механических систем с контактными взаимодействиями; разработку программного обеспечения для управления роботами-манипуляторами и программно-аппаратные средства взаимодействия с окружающей средой и объектами.

Для данной субтехнологии УГТ в России составляет «6», в мире — «9». К ней относятся: методы математического моделирования робототехнических систем для пространственных механических систем с голономными и неголономными связям (более передовое решение — методы прямого динамического моделирования нелинейных пространственных механических систем с контактными взаимодействиями); разработка ПО для управления роботами-манипуляторами; программно-аппаратные средства взаимодействия с окружающей средой и объектами.

Согласно прогнозам авторов дорожной карты, точность обработки материалов роботами-манипуляторами увеличится с 100 мкм в 2019 г. до 10 мкм в 2024 г. Будут разработаны технологии, обеспечивающие деликатное манипулирование с точностью 0,1 мм, усилием 1H и скоростью 0,1 м/с. Скорость деликатного манипулировании увеличится за обозначенный период с 0,1 м/с до 1 м/с.

Численность сотрудников робототехнических компаний-интеграторов за указанный период увеличится с 200 до 1 тыс. человек. Рынок промышленных робототехнических систем вырастет с p8 млрд до p30 млрд, а доля отечественных разработчиков промышленной робототехники — с 5% до 30%. Количество роботов, задействованных в производстве на 10 работников, увеличится с 4 до 40.

В сфере обработки материалов соотношение выпускаемых в стране промышленных роботов к потребляемым российским рынком вырастет с 1% до 40%, а в целом в реальном секторе экономики данное соотношение составит 30%. Годовой объем поставок промышленных роботов в России увеличится с менее чем 1 тыс. до 4,6 тыс.

Увеличение затрат на развитие сквозных цифровых технологий в 2024 г. составит 300%, а увеличение объема выручки проектов на основе внедрения новых производственных технологий компаниями, получившими поддержку в рамках федерального проекта «Цифровые технологии» — до 250%. Увеличение количества РСТ-заявок по новым производственным технологиям организациями, получившими поддержку в рамках национального проекта «Цифровая экономика» — до 300%.

Государственная информационная система промышленности

Авторы дорожной карты обозначили следующие задачи: обеспечение преобразования промышленности посредством внедрения цифровых технологий и платформенных решений; создание комплексной системы финансирования проектов по разработке и внедрению цифровых технологий и платформенных решений, включающей в себя венчурное финансирование и иные институты развития; обеспечение ускоренного внедрения цифровых технологий в экономике; создание в обрабатывающей промышленности высокопроизводительного экспортно-ориентированного сектора, развивающегося на основе современных технологий и обеспеченного высококвалифицированными кадрами.

Также в документе говорится о создании Государственной информационной системы промышленности (ГИСП). В том числе запланировано: разработка специализированного модуля ГИСП для отражения цифровых паспортов; получение промышленными предприятиям цифровых паспортов, способствующих оперативному контролю за общим уровнем цифровизации; определение наиболее сложных этапов цифровой трансформации и индивидуальному определению наиболее эффективных мер господдержки в отношении каждого предприятия.

На базе ГИСП должна быть разработана биржа технологий и мощностей предприятий обрабатывающих отраслей промышленности, созданы инструменты оценки состояния производственных фондов предприятий промышленности и выявления недозагруженных производственных мощностей, расширены рынки сбыта технологий предприятиями всех форм собственности.

Запланировано создание и интеграция в ГИСП единого реестра российской радиоэлектронной продукции и единого реестра типовых решений и наилучших практик в области цифровой трансформации промышленных предприятий. Также ожидается создание не менее трех модулей, обеспечивающих бесшовное взаимодействие ГИСП с различными транснациональными платформами.

Описание каждого решения согласно перечню характеристик

Субтехнология Решение Характеристики
Цифровое проектирование, математическое моделирование и управление жизненным циклом изделия или продукции Fidesys Высокопроизводительные вычисления в прочностных расчетах: распараллеливание вычислений на более 2 узлов, объединенных в локальную сеть или кластер (64-битная версия программного комплекса) Поддерживаемые CAD-форматы: Abaqus (*.inp), ACIS (*.sat. *.sab*), AVS Files (*.avs), Catia v5 (*.CATPart. *.CATProduct. *.CGR), Catia v6 (*.CATPart. *.CATProduct. *.CGR), Cubit Files (*.cub), Facets (*.fac), Fluent (*.msh), Genesis/Exodus (*.g. *.gen. *.e. *.exo), Ideas (*.imv), IGES (*.igs. *.iges*), Nastrali (*.bdf), Parasolid Direct (*.x_t. *.xmt_txt. *.x_b. *.xint_bin), Pa trail (*.pat. *.neu. *.out), Pro Engineer/Creo (*.prt*. *.asm*), SolidWorks Direct (*.sldprt. *.sldasm), STEP (*.stp. *.step*), STL Files (*.stl). Полнота функциональных параметров: средняя. Функционал: расчеты на прочность при статическом и динамическом нагружении, расчет собственных частот и форм колебаний, расчет критических нагрузок и форм потери устойчивости, двумерные и трехмерные расчеты для объемных, тонкостенных и стержневых конструкций, упругопластическое деформирование по моделям Мизеса и Друкера-Прагера, прочностные расчеты для больших переменных (геометрическая нелинейность); прочностные расчеты для высокоэластичных материалов (физическая нелинейность); задачи расчета контактного в заимодействия; расчет тепловых режимов, теплопотерь, температурных деформаций деталей и конструкций. Уровень реализации функциональных параметров: средний. Разработчик: «Фидесис». Уровень готовности: УГТ - 9. Интегрируемость: есть. Формат поставки: облачное решение локальное решение.
Ansys Высокопроизводительные вычисления в прочностных расчетах. Количество доступных для использования ядер CPU без дополнительных лицензий 4 (DMP + SMP) MAPDL 4 для Explicit 4 для RBD 4 для AQWA. Параллельные вычисления на локальной машине, распределенные вычисления на кластере. Поддерживаемые CAD-форматы: ACIS (*.sat. *.sab), ANSYS Part Manager (*.pmdb), AutoCAD (*.dwg, *.dxf), CATIA (*.model. *.exp. *.session. *.CATPart. *.CATProduct), CoCreate Modellila: see Creo Elements, Direct Modeling, Creo Elements Direct Modeling (*.pkg. *.bdl. *.ses. *.sda. *.sdp. *.sdac. *.sdpc), Creo Parametric (*.prt. *.asm), ANSYS DesignModeler (.agdb), GAMBIT (*.dbs), IGES (*.igs. *.iges), NSYS Additive Print, ANSYS Discovery, ANSYS Discovery AIM, ANSYS Discoveiy Live, ANSYS Discovery SpaceClaim. Расчетная платформа: ANSYS Workbench, ANSYS Electronics Desktop. Междисциплинарный анализ: ANSYS Multiphysics. Динамика и прочность, теплообмен, долговечность: ANSYS Fatigue Module, ANSYS Mechanical, ANSYS Composite PrepPost, ANSYS Rigid Body Dynamic, ANSYS nCode DesignLife, ANSYS Aqwa. АСТ-приложения: ANSYS Motion. Динамика жидкостей и газов в ANSYS: ANSYS FLUENT, ANSYS CFX, ANSYS Forte, ANSYS Chemkin-ProAutodesk Inventor (*.ipt, *.iam), JT Reader (*.jt), Monte Carlo N-Particle (*.liicnp), NX (*.pit), OneSpace Designer Modeling: see Creo Elements, Direct Modeling, Parasolid (*.x_t. *.xmt_txt. *.x_b. *.xnit_bin), Pro/ENGINEER: see Creo Parametric, Rhinoceros (*.3dm): suppoil is limited to use via SpaceClaim (*.scdoc), SketchUp (*.skp): support is limited to use via SpaceClaim (*.scdoc), Solid Edge (*.par. *.asm. *.psm. *.pwd), SohdWorks (*.sldprt. Tsldasm), SpaceClaim (*.scdoc), STEP (*.stp. *.step). Полнота функциональных параметров: высокая. Цифровой двойник ANSYS Twin Builder. Разработка критического по безопасности встраиваемого ПО: SCADE Architect, SCADE Suite, SCADE Display, SCADE Test, SCADE Lifecycle. Аддитивное производство: ANSYS Additive Suite A. Сеточные генераторы: ANSYS Meshing, ANSYS ICEMCFD, ANSYS Fluent Meshing. Высокопроизводительные вычисления: ANSYS НРС, ANSYS Electronics HPC, ANSYS Distribute Solve Option (DSO). Явная динамика: ANSYS Explicit Dynamics, ANSYS AUTODYN, ANSYS LS-DYNA. Уровень реализации функциональных параметров: высокий. Разработчик: Ansys. Уровень готовности: УГТ - 9. Интегрируемость: есть. Формат поставки: облачное решение, локальное решение.
CML-Bench Функциональные параметры: формирования многоуровневой матрицы целевых показателей (характеристик) и ресурсных ограничений (временных, финансовых, интеллектуальных и, конечно же. технологических / производственных); разработки математических моделей с высоким уровнем адекватности реальным материалам, конструкциям / машинам / агрегатам / механизмам / приборам / установкам / сооружениям и т. д.; выполнения виртуальных испытаний; разработки виртуальных стендов и виртуальных полигонов, выполнения на них виртуальных испытаний; разработки цифровых двойников и умных цифровых двойников; автоматизации выполнения инженерных расчетов; сбора, обработки, каталогизации моделей и расчетных вариантов; подготовки сборочных файлов; мониторинга, обработки и визуализации результатов инженерных вычислений, эволюции различных показателей / характеристик материалов, изделий, конструкций и процессов, а также технологических / производственных ограничений на всех этапах жизненного цикла. Уровень реализации функциональных параметров: высокий. Разработчик: ГК CompMecliLab. Уровень готовности: УГТ - 9
Технологии умного производства 1С :ERP Управление предприятием 2 Полнота функциональных параметров: высокая. Модули: 1. Управление производством; 2. Расчет зарплаты; 3. CRM; 4. Продажи; 5. Управление ремонтами складами; 6. Финансы; 7. Бухучет; 8. Планирование; 9. Бюджетирование. Период внедрения: 6-12 мес. Период обучения сотрудников: 90 дней. Уровень реализации функциональных параметров: высокий. Разработчик: Фирма 1C. Уровень готовности: УГТ - 9. Интегрируемость: есть.
SAP ERP Полнота функциональных параметров: высокая. Модули: 1. Финансы; 2. Контроллинг; 3. Управление основными средствами; 4. Управление проектами; 5. Производственное планирование; 6. Управление материальными потоками; 7. Сбыт; 8. Управление качеством; 9. Техобслуживание и ремонт оборудования; 10. Управление персонатом; 11. Управление информационными потоками; 12. Отраслевые решения. Период внедрения: 1-3 года. Период обучения сотрудников: 40 дней. Уровень реализации функциональных параметров: высокий. Разработчик: Фирма 1C. Уровень готовности: УГТ - 9. Интегрируемость: есть.
5-осевой обрабатывающий центр ТМС 2000 серии ТМС Точность позиционирования по осям X/Y/Z ±0,005мм. Повторяемость по осям X/Y/Z ±0,0025мм. Точность позиционирования осей B, C 8" угл. сек.. Повторяемость позиционирования осей B, C 4" угл.сек. Система ЧПУ Siemens 840DSL или Heidenliain ÌTNC530 с функцией 5-осевой обработки. Система ЧПУ Fanne 31i, Siemens 840DSL или Heidenliain iTNC-530. Уровень реализации функциональных параметров: высокий. Разработчик: F.O.R.T. Уровень готовности: УГТ - 9.
Коллаборативный робот-манипулятор LBR iiwa Грузоподъемность в кг: 7-14. Радиус действия в мм: 800-820. Стабильность повторяемости позиционирования (ISO 9283): ±0,1 мм. Система управления: KLJKA Sunrise Cabinet. Количество управляемых осей: 7. Уровень реализации функциональных параметров: высокий. Разработчик: KUKA. Уровень готовности: УГТ - 9.
Система учета биоресурсов («Софтлайн») Технические характеристики — 7. Эргономичность — 7. Стоимость — 7. Срок поставки и производства — 7. Поддержка SLA — 7.
Система учета биоресурсов («Спутниковые Системы Мониторинга») Технические характеристики — 6. Эргономичность — 6. Стоимость — 6. Срок поставки и производства — 6. Поддержка SLA — 6.
Система мониторинга биоресурсов в режиме реального времени («Софтлайн») Технические характеристики — 7. Эргономичность — 7. Стоимость — 7. Срок поставки и производства — 7. Поддержка SLA — 7.
Система мониторинга биоресурсов в режиме реального времени («Спутниковые Системы Мониторинга») Технические характеристики — 6. Эргономичность — 6. Стоимость — 6. Срок поставки и производства — 6. Поддержка SLA — 6.
Система сбора с БПЛА («Геоскан») Технические характеристики — 6. Эргономичность — 5. Стоимость — 6. Срок поставки и производства — 6. Поддержка SLA — 5.
Система сбора с БПЛА («Автономные аэрокосмические системы») Технические характеристики — 6. Эргономичность — 5. Стоимость — 5. Срок поставки и производства — 5. Поддержка SLA — 6.
Система сбора с БПЛА («ЗАЛА АЭРО ГРЗТГП») Технические характеристики — 5. Эргономичность — 5. Стоимость — 6. Срок поставки и производства — 5. Поддержка SLA — 5.
Система анализа почв («Спутниковые Системы Мониторинга») Технические характеристики — 6. Эргономичность — 6. Стоимость — 6. Срок поставки и производства — 6. Поддержка SLA — 6.
Система анализа почв («Геомир») Технические характеристики — 5. Эргономичность — 5. Стоимость — 6. Срок поставки и производства — 6. Поддержка SLA — 4.
AI 1C «Диспетчер» («Цифра») Технические характеристики — 8. Эргономичность — 8. Стоимость — 8. Срок поставки и производства — 8. Поддержка SLA — 8.
Система прогноза потребления сырья («Группа Борлас») Технические характеристики — 6. Эргономичность — 6. Стоимость — 6. Срок поставки и производства — 6. Поддержка SLA — 6.
Система прогноза потребления сырья. Бамомас. («ГБ1») Технические характеристики — 6. Эргономичность — 5. Стоимость — 6. Срок поставки и производства — 6. Поддержка SLA — 5.
АСУ ГТК «Карьер» («ВИСТ Групп», «Цифра») Технические характеристики — 8. Эргономичность — 8. Стоимость — 8. Срок поставки и производства — 8. Поддержка SLA — 9.
Система прогноза объемов готовой продукции ( «РУСЭЛПРОМ») Технические характеристики — 5. Эргономичность — 5. Стоимость — 6. Срок поставки и производства — 6. Поддержка SLA — 5.
Система прогноза объемов готовой продукции («РАКУРС») Технические характеристики — 6. Эргономичность — 5. Стоимость — 6. Срок поставки и производства — 6. Поддержка SLA — 5.
Автоматизированная система управления буровыми работами VG Drill («ВИСТ Групп», «Цифра») Технические характеристики — 9. Эргономичность — 8. Стоимость — 7. Срок поставки и производства — 8. Поддержка SLA — 9.
Автоматизированная система управления буровыми работами («Уралмаш НГО Холдинг») Технические характеристики — 6. Эргономичность — 6. Стоимость — 6. Срок поставки и производства — 6. Поддержка SLA — 6.
Автоматизированная система управления буровыми работами («Урало-Сибирская Промышленная Компания») Технические характеристики — 6. Эргономичность — 5. Стоимость — 6. Срок поставки и производства — 6. Поддержка SLA — 6.
Система анализа логистических затрат («Цифровая логистика») Технические характеристики — 6. Эргономичность — 6. Стоимость — 6. Срок поставки и производства — 6. Поддержка SLA — 6.
Система анализа логистических затрат («Умная Логистика») Технические характеристики — 6. Эргономичность — 5. Стоимость — 6. Срок поставки и производства — 5. Поддержка SLA — 6.
Система анализа логистических затрат («Контубер») Технические характеристики — 6. Эргономичность — 6. Стоимость — 6. Срок поставки и производства — 5. Поддержка SLA — 5.
Программные комплексы «ИКСА-Беркут» («Беркут-Мониторинг транспорта», «СМБ») Технические характеристики — 8. Эргономичность — 7. Стоимость — 7. Срок поставки и производства — 7. Поддержка SLA — 7.
Умный дом («Умный дом СенсХоум») Технические характеристики — 6. Эргономичность — 7. Стоимость — 6. Срок поставки и производства — 6. Поддержка SLA — 6.
Умный дом («Нридиум Мобайл») Технические характеристики — 6. Эргономичность — 5. Стоимость — 6. Срок поставки и производства — 6. Поддержка SLA — 6.
Умный дом (МГТС) Технические характеристики — 8. Эргономичность — 8. Стоимость — 8. Срок поставки и производства — 8. Поддержка SLA — 8.
КОТМИ-Росэл («Российская Электроника») Технические характеристики — 8. Эргономичность — 8. Стоимость — 9. Срок поставки и производства — 7. Поддержка SLA — 7.
«УПпатформа» (РТСофт) Технические характеристики — 8. Эргономичность — 8. Стоимость — 8. Срок поставки и производства — 8. Поддержка SLA — 8.
КТПС-ПН («Московский завод «Физприбор») Технические характеристики — 6. Эргономичность — 5. Стоимость — 6. Срок поставки и производства — 6. Поддержка SLA — 6.
Манипуляторы и технологии манипулирования Промышленные манипуляторы на отечественной компонентной базе для автоматизации операций на промышленных предприятиях 1. Производительность. 2. Повторяемость и точность позиционирования. 3. Универсальность
Прецизионная обработка больших деталей и обслуживание технологических объектов на основе манипуляторов 1. Производительность. 2. Повторяемость и точность позиционирования. 3. Универсальность
Технологии матричного производства для быстрой переналадки производства к выпуску нового ассортимента продукции 1. Производительность. 2. Повторяемость и точность позиционирования. 3. Универсальность
Роботизация производственной и бизнес логистики с использованием сервисных и мобильных роботов 1. Безопасность. 2. Коммуникация на естественном языке. 3. Адаптивность

Источник: СПбПУ, 2019

Мероприятия по развитию новых производственных технологий

Документ предполагает разработку платформы обеспечения производства и продвижения промышленной продукции на внутреннем рынке. Будут созданы взаимосвязанные, интегрированные между собой сервисы организации производства и обеспечения сбыта продукции на внутреннем рынке, от размещения сведений о производимой или закупаемой по операции продукции до получения платежей по поставкам и работе по арбитражным спорам в рамках рекламационной компании. Благодаря этому предприятия получат доступ к работе с сервисами сети кооперации, субконтрактации и трансфера технологий, а также торгово-логистической платформы.

В дорожной карте говорится о разработке платформы эффективного инвестирования в промышленность. Будут созданы взаимосвязанные, интегрированные между собой сервисы поддержки всех этапов инвестирования в создание или развитие промышленного предприятия, от анализа инвестиционных возможностей до вывода продукта на рынок.

Сервисы будут обеспечивать взаимодействие инвестора с участниками на следующих этапах: изучение процесса инвестирования, анализ рынка инвестиций, выбор объекта инвестирования и производственной площадки и контроль расходования средств инвестора в ходе строительства. Предприятия получат возможность автоматического формирования бизнес-плана на создание нового производства, выбора инвестора, проведения переговоров и заключения инвестиционных договоров на платформе, дальнейшего взаимодействия с инвестором по реализации инвестиционного договора.

Также запланирована разработка платформы по созданию и развитию производства промышленных предприятий. Будут созданы взаимосвязанные, интегрированные между собой сервисы поддержки всех этапов создания нового или развития существующего производства, от бизнес-идеи до сдачи производственного объекта в эксплуатацию. Предприятия получат возможность на основе подготовленного бизнес-плана осуществить его реализацию за счет электронного взаимодействия с органами госвласти и контроля, ресурсоснабжающими организациями, строительными организациями, проектными бюро, органами сертификации с испытательными лабораториями и сервисами подбора и аттестации персонала.

Кроме того, говорится о разработке платформы подбора комплекса мер господдержки, их получения и контроля достижения показателей эффективности проекта. Будут созданы взаимосвязанные, интегрированные между собой сервис подбора, оказания и контроля эффективности комплекса мер господдержки для создания или развития промышленного предприятия.

Они получат возможность подбора мер поддержки на всех этапах создания и развития, подавать заявки и заключать договоры на оказание мер поддержки и сдавать отчетность о достижении показателей эффективности оказания мер поддержки.

Запланирована и разработка платформы продвижения продукции на внешнем рынке и увеличения объемов экспорта. Будут созданы взаимосвязанные, интегрированные между собой сервисы поддержки сквозного процесса сбыта промышленной продукции на внешнем рынке и анализа международного рынка до послепродажного обслуживания.

Предприятия получат возможность заключения сделок с иностранными партнерами по поставкам готовой продукции или организации контрактного производства, а также полный спектр сервисов по сопровождению сделки: логистика, сертификация, таможенные процедуры, страхование, арбитражные споры, меры государственной поддержки и т.д.

Также запланирована разработка платформы анализа и прогноза развития производства на базе объективных статистических данных. Будут созданы взаимосвязанные, интегрированные между собой сервисы сбора и анализа статистической информации о производстве и потреблении промышленной продукции на внутреннем и внешних рынках, построения прогнозного баланса и стратегий размещения производственных сил на территории РФ.

Предприятия получат доступ к актуальной, объективной статистике производства и сбыта промышленной продукции, а на основании этих данных — еще и к сервисам прогноза спроса на промышленную продукцию и построения межотраслевых и межрегиональных балансов.

Господдержка новых производственных технологий

Дорожной картой запланировано обеспечение оценки уровня цифровой трансформации обрабатывающих отраслей промышленности. Будут выявлены системные проблемы цифровизации промышленности, обеспечено получение промышленными предприятия цифровых паспортов, способствующих оперативному контролю за общим уровнем цифровизации, определены наиболее сложные этапы цифровой трансформации. Для каждого предприятия индивидуально определят наиболее эффективные меры господдержки.

Кроме того, запланирована реализация мер государственной финансовой поддержки, направленных на стимулирование разработки цифровых платформ, программных продуктов, а также масштабирование внедрения существующих на рынке решений в целях цифровой трансформации обрабатывающих отраслей промышленности.

В 2019-24 гг. Фондом развития промышленности в рамках программы «Цифровизация промышленности» будут выданы займы на цифровую трансформацию бизнес-процессов промышленных предприятий. Также в 2019-24 гг. Минпромторгом будет реализован механизм господдержки по разработке цифровых платформ и программных продуктов, увязанных с субтехнологиями сквозных цифровых технологий, определяемых дорожными картами по направлениям развития сквозных цифровых технологий, предусмотренных федеральным проектом «Цифровые технологии» нацпрограммы «Цифровая экономика».

Ожидаемые результаты

На текущий момент в обсуждаемой сфере наблюдается фрагментарное использование новых производственных технологий в создании конкурентоспособной продукции. Отсутствуют: полноценная инфраструктура для испытания и внедрения новых производственных технологий; методики подготовки ТЭО проектов внедрения новых производственных технологий и отраслевых стандартов в области новых производственных технологий; стратегическое видение в части цифровой трансформации государственных корпораций и компаний с государственным участием, создающих спрос на сквозные технологии.

К 2024 г. ожидается создание 20 испытательных полигонов и внедрение 150 решений в области новых производственных технологий предприятиями в ряде отраслей (автомобилестроение, авиастроение, вертолетостроение, судостроение и кораблестроение, двигателестроение, тяжелое и специальное машиностроение, приоборостроение, нефтегазовое машиностроение, энергомашиностроение, ракетно-космическая техника и др.).

Будет разработано 15 технологических стандартов в области новых производственных технологий (по три субтехнологии в пяти отраслях), учитывающих требования к обеспечению совместимости отечественных разработок с действующими зарубежными решениями и требования к интероперабельности. Будут разработаны и внедрены методические рекомендации подготовки ТЭО проектов внедрения новых производственных технологий (также по три субтехнологии в пяти отраслях), а также разработано и применено 10 стратегий цифровой трансформации госкорпораций и компаний с госучастием, создающих спрос на сквозные технологии.

В целом авторы дорожной карты ожидают, что количество сервисов, предоставляемых с использованием Государственной информационной системы промышленности (ГИСП), увеличится с 268 в 2019 г. до 497 до 2024 г. Объем промышленной, торговой кооперации и субконтрактных заказов, осуществляемых с использованием сервисов ГИСП, увеличится с p1,2 трлн до p2,7 трлн. Количество средних и крупных предприятий обрабатывающих отраслей промышленности, прошедших оценку уровня цифровой трансформации и подключенных к сервисам ГИСП, вырастет с 0,5 до 14,4. Увеличение объема выручки проектов на основе внедрения «сквозных» цифровых технологий составит в 2024 г. 220%.

Затраты на развитие новых производственных технологий

Дорожная карта предполагает перечень затрат на общую сумму p77,9 млрд, из них федеральный бюджет должен будет потратить p33,1 млрд, внебюджетные источники — p44,8 млрд. Кроме того, отраслевые проекты по развитию новых производственных технологий оцениваются в p51,2 млрд, из которых федеральный бюджет должен будет выделить p28,5 млрд, внебюджетные источники — p22,7 млрд.

Помимо этого, бюджет программы «Цифровая промышленность» составляет p14,25 млрд, из которых федеральный бюджет должен будет выделить p7,35 млрд, внебюджетные источники — p6,39 млрд.

Таким образом, общая сумма затрат на развитие новых производственных технологий в период до 2024 г. составит p145 млрд. Из этой суммы федеральному бюджету предлагается выделить p68,9 млрд, внебюджетным источникам — p76,4 млрд.

На мероприятия по развитию субтехнологии «Цифровое проектирование, математическое моделирование и управление жизненными циклом изделия или продукции» предлагается потратить p39,2 млрд, из которых p18 млрд выделит федеральный бюджет, p21,2 млрд — внебюджетные источники . В том числе на грантовую поддержку малых предприятий — p1,1 млрд, поддержку отраслевых решений — p8 млрд, поддержку разработки и внедрения промышленных решений — p9,5 млрд, поддержку компаний-лидеров — p12 млрд, поддержку путем субсидирования процентной ставки по кредиту — p3,3 млрд.

На субтехнологию «Технологии умного производства» предлагается потратить p18,9 млрд, из которых федеральный бюджет выделит p7,6 млрд, внебюджетные источники — p11,3 млрд. Грантовая поддержка малых предприятий обойдется в p1,9 млрд, поддержка разработки и внедрения промышленных решений — в p4,5 млрд, поддержка региональных проектов — p2,7 млрд, поддержка компаний-лидеров — p4,5 млрд.

На субтехнологию «Манипуляторы и технологи манипулирования» предлагается потратить p21,7 млрд, из которых федеральный бюджет выделит p7,5 млрд, внебюджетные источники — p14,3 млрд. На поддержку отраслевых решений уйдет p2 млрд, на поддержку разработки и внедрения промышленных решений — p7 млрд, на поддержку региональных проектов — p1,5 млрд, на поддержку компаний-лидеров — p2 млрд, на поддержку путем субсидирования процентной ставки по кредиту — p8,2 млрд.

По мерам поддержки затраты распределятся следующим образом. Грантовая поддержка малых предприятий обойдется в p3,56 млрд (федеральный бюджет — p2,5 млрд, внебюджетные источники — p1 млрд), поддержка программы деятельности лидирующих информационных центров — p1,2 млрд (по p600 млн из бюджета и внебюджетных источников), поддержка отраслевых решений — p10,3 млрд (по p5,2 млрд из бюджета и внебюджетных источников), поддержка разработки и внедрения промышленных решений — p21,1 млрд (федеральный бюджет — p9,7 млрд, внебюджетные источники — p11,4 млрд), поддержка региональных проектов — p8,8 млрд (бюджет — p4,2 млрд, внебюджетные источники — p4,6 млрд), поддержка компаний-лидеров — p18,8 млрд (по p9,4 млрд из бюджета и внебюджетных источников), поддержка путем субсидирования процентной ставки по кредиту — p16,1 млрд (бюджет — p1,4 млрд, внебюджетные источники — p16 млрд).


Стратегия месяца

Периферийные вычисления перемещаются в центр внимания

Профиль месяца

Искусственный интеллект стал полумифическим понятием

Сергей Поляков

ИТ-директор Альфа-Банка