高等経済学部の調査によると、2019年のロシア企業のデジタル活動は
いわゆるインダストリー4のツールの中。0 産業企業は、プロセス オートメーション、モノのインターネット、人工知能とビッグ データ、クラウド テクノロジ、無線周波数識別 (RFID) テクノロジ、特に生産ロボット化に投資することが最も多いです。
人ではなく車
生産工程のロボットへの移行-日常的な操作を最適化し、速度と精度を高め、それによって生産量を増やし、運用コストを削減して専門家の作業を保護できる、活動の多くの領域を統合する大規模な領域。ロボット化プロセスの集大成は、完全に無人の生産物である必要があります。すべての作業は機械によって行われ、遠隔地の専門家がそれらを制御する鉱山と坑井です。
いくつかのそのようなプロジェクトはすでにロシアにあります開発段階-特に、ノリリスクニッケル会社のSkalisty Gluboky鉱山。しかし、企業が人なしで機能するためには、創造の段階で自律活動の原則をそれに組み込む必要があります。このモデルのために既存のプラントを再設計しようとすると、費用がかかり、非現実的なイベントになるため、現在、ほとんどの企業は、生産で個々の自動化要素のみを使用しています。たとえば、Gazpromneft、Rosneft、LUKOILなどの多くの石油会社がスマートウェルの作成に取り組んでいます。その原理は主にモノのインターネット（IoT）テクノロジーに基づいています。このような井戸では、機器にすべてのプロセスに関するデータを共通のシステムに送信するセンサーが装備されています。このシステムは、受信した情報を処理し、それに基づいて特定の決定を行います。
同様のモデルがアドバイザーシステムの基礎をなしていますノリリスクニッケルコラMMCの濃縮プラントでは、機器の操作と原料のパラメーターに関する膨大な量のデータの分析に基づいて、プロセスを最適化するための推奨事項を発行します。システムの実装後、最初にそのような推奨事項はそれぞれ専門家によって検討され、従業員が提案されたアドバイスを確認すると、プログラムはこの選択を記憶します。したがって、システムは常にそれ自体を学習し、時間の経過とともに独立した意思決定を開始します。
ジョイスティック輸送
無人輸送は別の方向です自走式掘削リグ、無人ダンプ トラック、鉱山内電気機関車輸送、飛行型無人航空機 (ドローン) など、さまざまな機器を対象とする産業です。このような輸送手段を使用すると、作業員の安全性が向上するだけでなく、生産性も向上します。したがって、鉱山ダンプ トラックの運転手をトラック運転台から制御室に移動することにより、同社はシフト変更を節約し、その結果、同じ期間により多くの原材料を輸送できるようになります。
ドローンに関しては、その機能は非常に貴重です。人や機器へのアクセスが困難な電力線、パイプライン、石油パイプライン、および産業施設全般の診断。無人システムは、地質調査、小さな荷物の輸送、送電線の損傷の修理、その他多くの問題の解決に使用されます。たとえば、ドローンを使用してパイプラインの60％を制御するGazpromneftは、すでに70を超えるシナリオを開発して使用しています。同社の推定によると、無人偵察機はヘリコプターを操縦するより2.5〜3倍安い。
ドローンのもう一つの重要な応用分野鉱山の作業状況の監視に関連しています。鉱山内には立ち入りが困難で危険なエリアが多数あり、そこに人を派遣する前に慎重に調査する必要があります。これらの目的のために、ノリリスク・ニッケルは、照明、GPS、および通信がない地下深くで動作できる無人航空機のモデルを開発しました。
個々の産業部門には独自の必要性があり、特定の無人車両。したがって、農業業界では、これらのコンバインは主に、ビデオカメラ、自動操縦装置、作業のペースから収穫機のブレードの設置角度まで、プロセス全体を調整する人工知能システム、特にそのような機器を備えています。ロシアの会社Cognitive Technologiesによって開発されています。鉱山では、地下で 3D 調査を行うことができる自走式装置である調査ロボットが不可欠になる可能性があります。自律測量士の最初の例は、ノリリスク・ニッケルの研究開発部門である「デジタル・ラボラトリー」の枠組みの中で開発されました。このようなロボットは、特別なソフトウェアがインストールされた携帯電話と「写真」を使用して遠隔制御されます。それ自体はディスパッチャの VR メガネにリアルタイムで送信されます。本発明により、専門家を危険にさらすことなく、手の届きにくいキャビティを含む新しいキャビティを研究することが可能になり、さらに、作業上の欠陥を検出して迅速に修正することが可能になります。
仮想企業
最近承認された 10 のデジタル規格のうちIndustry Five は、センサーからデータを収集してその動作をシミュレートする実際のオブジェクトまたはプロセスの仮想プロトタイプであるデジタル ツインに特化しています。このようなツインは、実際の生産での実験中に避けられないリスクを軽減しながら、機器の動作を最適化し、障害を特定して調整するのに役立ちます。
さまざまなシナリオのシミュレーション仮想プロトタイプを使用すると、最も効果的な戦術を選択し、失敗した戦術を回避できます。シュナイダーエレクトリック社の欧州企業の一つで、予測分析システムが大型コンプレッサーの作動故障を発生予定のほぼ1カ月前に予測した事例があった。この予測がなければ、同社は数百万ドルの損失を被っていた可能性がある。ドル。このテクノロジーが現在多くの業界で積極的に採用されているのは驚くべきことではなく、専門家によると、2023年までにデジタルツイン市場の規模は160億ドルに達するはずです。
ロシアではデジタルツイン技術に取り組んでいるさまざまな産業分野の企業が事業を展開しており、すでに述べたシュナイダーエレクトリックに加えて、ガスプロムネフチ、SIBUR、ノリリスクニッケルも積極的に投資しています。そこでノリリスク・ニッケルは昨年、同社のすべての鉱山のデジタルモデルを作成できる国内唯一のシミュレーションシステムを開発した。これにより、すべての組織的および技術的ソリューションと生産計画をシミュレーターでテストして、生産に実装する前にその有効性を確認することができます。同社の計画によると、次の段階は、運用面や経済面を含めて生産を完全にシミュレートする本格的なデジタルツインの作成だという。
ロボットと人員
デジタル技術の導入は、プロセスのロボット化により危険区域から専門家を「取り除く」ことができるため、生産効率が向上するだけでなく、その安全性も向上します。一方、自動化は伝統的に失業の増加に伴う懸念を引き起こします。未来学者によると、今後数年間で、機械は多くの専門職を破壊し、「生きている」従業員を職場から追い出します。
ただし、現時点ではそのような見通しを期待してください時期尚早: 専門家によると、完全に無人鉱山を作っても人員削減はわずか 35% ですが、残りの従業員に必要な能力の量は 80% 変化します。自動化は主に労働力の削減ではなく、労働力の再訓練を目的としています。たとえば、無人輸送ではトラックの運転手が、ジョイスティックを手に遠隔で機器を制御するオペレーターに変わります。はい、デジタル技術の拡大により、日常業務を担当する人材の必要性は減少していますが、自律型機器と対話し、その動作アルゴリズムを構成できる人材の必要性は増加しています。
したがって、産業環境では需要が高まっています企業が企業研修に投資することを奨励する、デジタル能力を持つ専門家向け。たとえば、2019年にガスプロムネフトの企業大学は、従業員がデジタルスキルを向上させることができるWe in the Futureプログラムを立ち上げました。パンデミックの最中、ノリリスクニッケルはスペシャリスト向けに大規模なデジタルノリリスクニッケルプロジェクトを開発しました。これにより、デジタルリテラシーと情報セキュリティに関するオンラインコースを受講し、人工知能技術を研究し、ビッグデータ、ブロックチェーン、モノのインターネットの原則に慣れることができます。
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