2020년에는 러시아의 여러 산업이 비약적인 도약을 이루었습니다. 은행이 적극적으로 이를 구현했습니다.
업계는 대부분 바빴다.활착. 경제의 주력이 가장 큰 피해를 입었습니다. 예를 들어, 원유와 가스 생산량은 10% 감소했습니다. 그럼에도 불구하고, 그러한 상황에서도 신기술에 대한 투자의 필요성은 전 세계 업계 참가자들에 의해 인식되고 있습니다. Ernst & Young, 최대 석유 및 가스 회사의 80%가 혁신에 투자할 예정이며, 29%는 특히 대규모로 투자할 예정입니다.
러시아 산업은 어떤 기술에 투자합니까?
이전에 실시된 HSE 조사에 따르면팬데믹이 시작된 이래로 업계 리더들은 앞으로 몇 년 동안 주로 4가지 기술 그룹에 투자할 계획입니다. 그들은 또한 2020년 초 구현의 리더라고 불릴 수도 있습니다. 코로나 사태 이전에도 투자 전략이 제한적이어서 투자 구도에 큰 변화를 기대하기는 어렵다. 기업은 이미 생산성 정체기에 도달한 솔루션을 개발할 것입니다.
- 산업용 로봇 및 자동화 라인 - 44.5%. 러시아에는 적어도 12개가 있습니다.산업용 로봇 제조업체. 이전에는 외국 제조업체의 솔루션이 주로 인기가 있었지만 이제는 수입 대체가 활발히 이루어지고 있습니다. 가장 높은 수준의 구현은 자동차 산업과 기계 공학 분야에서 이루어집니다. 동시에 기술 분포의 역학은 여전히 세계 평균보다 20배 낮습니다.
그러나 거의 모든 대기업또는 이미 물체 이동, 용접 또는 팔레타이징과 같은 공정에서 산업용 로봇을 사용하고 있습니다. 예를 들어, Surgutneftepromkhim 및 Multiflex 공장에서는 Record-Engineering의 가정용 로봇을 사용하고 Cheryomushki Design Bureau에서는 Bitrobotics 델타 로봇을 사용합니다. 최근 가장 큰 대규모 구현 프로젝트 중 하나는 모스크바 Gazpromneft 창고의 완전한 물류 로봇화입니다.
- 컴퓨터 공학 - 41%.AI를 활용한 설계 자동화- 생산 자동화의 핵심 요소 중 하나입니다. 객체의 기하학적 모델링 시스템은 기업의 설계, 계산 및 기술 문제를 해결합니다. 이를 통해 보다 표준화된 부품을 만들 수 있으므로 비용이 절감되고 설계 시간도 30~40% 단축됩니다. 일부 기업에서는 업계의 요구에 맞춰 이러한 제품을 사내에서 제작합니다. 예를 들어 Rosatom은 초기에 내부 개발을 시장에 출시했습니다. 일반적으로 이 분야에서 국내 IT시장은 수입대체 솔루션을 성공적으로 공급하고 있다.
- 예측 분석을 포함한 빅 데이터 수집, 처리 및 분석 기술 - 36%. 가장 뛰어난 침투력을 보여줍니다.회계, 재무, HR 등 직접 생산과 관련되지 않은 프로세스. 빅데이터는 여전히 최종 산업제품 생산에 거의 관여하지 않습니다. 단지 4%에 불과합니다. 러시아 최초의 데이터 기반 기업은 모든 정보를 일관되게 디지털화하고 단일 대시보드 시스템으로 통합하며 디지털 트윈 시스템을 배포하는 Sibur일 것입니다.
데이터 수집, 처리, 분석 기술산업용 객체 및 프로세스의 가상 프로토타입인 디지털 트윈을 만드는 데 필요합니다. 러시아에서는 석유 및 가스, 석유화학 산업, 기계 공학 및 운송 산업(Gazpromneft, KamAZ, EVRAZ 등)이 구현에 가장 적극적으로 참여하고 있습니다. 디지털 트윈은 정적이지 않습니다. IoT를 포함한 다양한 소스에서 데이터를 수집하여 개체와 프로세스의 실제 변화를 "미러링"합니다.
- 산업용 사물 인터넷 - 26%.
IIoT에서 얻은 데이터는 여전히 사용됩니다.보다 통일된 제품을 만들기 위해 서비스를 구성하고 고장 및 사고에 대한 조기 경고와 같은 예측에 참여할 수 있는 것은 사물 인터넷이지만 기업의 약 16%에 불과합니다. 예를 들어 러시아 IIoT 예측 분석 시스템 PRANA는 전국 22개 전력 장치에 설치되어 발전 장비의 고장이 발생하기 2~3개월 전에 예측합니다. 시스템의 제어 하에 3.5GW의 용량이 다양한 제조업체 및 대상의 장비에 연결되며 총 가치는 약 50억 달러에 이릅니다. 이 시스템은 1초 내에 장비 작동의 편차를 기록하고 위험 정도에 따라 순위를 매기고 다음과 같은 권장사항을 제공합니다. 자동 통화 및 푸시 알림을 포함하여 운영에 참여하는 직원. 그 결과, 고장이 발생하기 전에 결함을 찾아내므로 사고를 예방하고 사고 건수를 줄이며 기업 시설의 다운타임으로 인한 피해를 최소화할 수 있습니다. 이를 통해 예비 부품 구매를 미리 계획하고 물류를 최적화하며 재고량을 줄일 수 있습니다. 그런데 보험 회사는 장비가 다른 계수를 사용하여 그러한 보호를 받는 기업의 요율을 계산합니다.
러시아의 전통 산업은따라잡기: IoT Analytics에 따르면 전 세계적으로 산업용 IoT 보급률은 다른 모든 산업 분야에서 22%로 앞서고 있습니다. 아마도 국내 기업들도 이를 이해하고 있을 것이다. 지난 위기의 해에 IIoT 시장이 약간 감소했음에도 불구하고 IKS Consulting은 2021~2023년 기간 동안 약 3%의 성장을 예측합니다. 석유 및 광산업은 산업 사물 인터넷을 가장 적극적으로 구현하고 있습니다. 이러한 시스템은 Lukoil-NK, Rosneft, Russian Coal, SUEK-Khakassia 및 Tatburneft 시설에서 부분적으로 구현되었습니다. Sibur는 작년에 자체 IoT 플랫폼을 출시했습니다.
높은 이득 투자도 RFID 기술, 사이버 보안, 서비스 로봇 및 인공 지능에서 기대됩니다.
파일럿 단계에서
동시에 받아들여지는 과대광고 기술4차 산업혁명과 관련하여 러시아 기업은 적응을 서두르지 않습니다. 대표적인 사례가 증강현실이다. 생산에서는 조립이나 구성 과정에서 직접 지침을 시각화하는 기능을 수행하므로, General Electric 사례에서 볼 수 있듯이 프로세스에 따라 주의가 산만해지지 않고 시간 리소스가 약 8~25% 절약됩니다.
러시아 산업에서 증강현실은 추세가 아니라 개별 조종사입니다. 이해관계자들이 상황이 AR로 바뀌고 있다는 말에도 불구하고, 독립 전문가들은 여전히 더 자제하고 있다. 예를 들어, SAP CIS는 이러한 추정치가 과대평가된 것으로 간주합니다. 수십 개의 기업이 이 기술을 실험하고 있으며, 주로 Gazpromneft, Sibur, NLMK, Russian Helicopters, KamAZ, Russian Railways, EVRAZ 등 대규모 기업입니다.
또 하나의 과대광고 기술 컨셉 4.0은 적층 제조로, 이미 자동차 산업이 주도하고 있는 전 세계 산업에 폭넓게 적용되고 있습니다. 러시아에서는 여전히 부품 프로토타입 제작에 사용되지만 대량 생산에는 사용되지 않습니다(예: GAZ 그룹이 수행하는 작업). 가까운 장래에 이런 일이 일어날 가능성은 거의 없습니다. 현재로서는 기술 비용이 복잡한 제품의 소규모 생산에서만 정당화될 정도입니다.
과대 광고를 넘어서
로봇 외에도 모든 범위의 물리적증강 현실보다 미래학 측면에서 약간 덜 흥미로운 기술. 그러나 그들은 업계에서 비용을 낮추고 생산성을 높이는 데 필요한 중요한 효과를 가지고 있습니다.
예를 들어 여기에는 기술이 포함됩니다.X-Ray 검사는 자동차 및 항공 산업, 식품 및 제약 산업에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 다양한 금속 제품의 결함을 식별하고 이물질을 식별하는 데 금속 탐지기보다 효과적입니다. MRF에 따르면 이 시장은 평균 8% 성장해 2023년에는 8억 1천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.
또 다른 놀라운 예는 시스템입니다.인간에게 잠재적으로 위험한 산업에서는 장비의 원격 제어가 필수적입니다. 운영자와 컨트롤러는 원격으로 장치에 명령을 내려 작업 관련 부상의 위험을 최소화합니다. 예를 들어, 작년에 Promtekhvzryv는 전자 기폭 장치를 사용하여 산업 폭발을 수행하기 시작했는데, 그 주요 이점은 시작 중 감속 오류가 없다는 것입니다. 또한 회사는 유제 폭발물 작업장 작업을 부분적으로 자동화하여 펌프, 혼합기, 가열 요소 및 팬에 대한 제어권을 컨트롤러에 부여했습니다. Apatit JSC의 Kirovsky 광산에서는 깊은 우물의 원격 시추 작업이 사용됩니다. 설치는 운영자 콘솔에서 제어됩니다. 이러한 솔루션을 사용하면 광산 내부에서 인간의 작업을 부분적으로 제거할 수 있습니다.
기술 갱신을 방해하는 요인 중산업 - 친숙하고 이해하기 쉬운 솔루션에 대한 헌신과 투자 회수 기간이 긴 프로젝트에 대한 투자를 꺼립니다. 업계 역시 전문성과 분석력이 부족하여 큰 어려움을 겪고 있습니다. TAdviser와 Naumen의 연구에 따르면 대규모 산업 구조의 75%는 직원이 의사 결정을 내리는 데 필요한 데이터를 찾을 수 없다는 사실에 직면해 있습니다. 기업에는 정보의 체계화가 없고, 서로 다른 시스템 간의 통합도 없으며, 종이 문서 흐름의 비중은 여전히 높습니다. 그 결과, 업무 문제 해결 기한이 지연되고, 운영 비용이 상승하며, 수익이 감소하고, R&D 프로세스, 신제품 출시 및 혁신 도입이 둔화되고 있습니다. 그렇기 때문에 변화는 하나의 기술이 아닌 기업 관리를 위한 통합 정보 공간의 도입으로 시작됩니다.
참조 :
새로운 혈액 검사는 인간의 수명을 결정합니다
과학자들은 생물학적 시계 스위치를 만들었습니다.
과학자들은 고농축 금이 요구르트로 형성된다는 사실을 발견했습니다