Китай: умные заводы — тренд? 

Когда слышишь ?умный завод? в Китае, первое, что приходит на ум — это роботы, мигающие экраны и полностью безлюдные цеха. Это, пожалуй, самый распространённый миф. На деле же, всё редко бывает так чисто и однозначно. За последние лет семь-восемь я объездил с инспекциями и проектами десятки предприятий в Цзянсу, Чжэцзяне и Гуандуне, и могу сказать: тренд ли это? Безусловно. Но тренд очень неровный, слоёный, и часто его суть понимают превратно.

От ?автоматизации? к ?интеллекту?: долгий путь

Многие до сих пор путают автоматизацию с цифровизацией, а цифровизацию — с тем самым ?умным? производством (smart manufacturing). Видел я заводы, которые гордо вешают табличку ?Умный завод?, а внутри — просто новая линия с роботами-манипуляторами, которые встроили в старый конвейер. Данные с них не собираются, система не ?учится?, просто заменили людей на механические руки. Это шаг, но только первый.

Настоящий сдвиг начинается, когда пытаешься соединить ?железо? с ?софтом?. Вот тут-то и вылезают главные проблемы: legacy-оборудование, которое не умеет ?говорить? по современным протоколам, разные стандарты данных от разных вендоров и, что критично, сопротивление среднего звена управления. Технологи-начальники цехов, которые десятилетиями работали ?на глазок? и по бумажным графикам, часто смотрят на все эти системы MES и цифровые двойники с большим подозрением.

Один из показательных кейсов, который вспоминается, связан с производством силовых компонентов. Мы внедряли систему предиктивного обслуживания на одном предприятии, похожем по профилю на ООО Наньцзин Жуйкун Электрик — тоже занимаются силовой электроникой. Задача была предсказывать износ ключевых модулей на стендах сборки. Оказалось, что главная сложность — не алгоритм, а получение чистых, релевантных данных вибрации и температуры с уже работающих станков. Пришлось ставить дополнительные датчики и месяцами их ?обкатывать?, чтобы отсеять шумы. Результат? Снижение незапланированных простоев на 18% за полгода. Но путь к этим процентам был тернист.

Где кроется реальная выгода? Не там, где все ищут

Все ждут волшебной кнопки и мгновенной окупаемости. Медиа любят рассказывать про футуристичные заводы-?чёрные фабрики? (black factories) без освещения. Но в реальности самые ощутимые выгоды от ?умных? решений часто лежат в сфере логистики внутри завода и управления качеством.

Например, внедрение системы отслеживания заготовок и комплектующих через RFID-метки. Казалось бы, ерунда. Но когда ты видишь, как исчезают часы поиска ?потерявшейся? партии деталей между цехами, как сокращается время простоев в сборочном участке в ожидании компонентов — вот тут и считаешь реальную экономию. Это не так эффектно, как робот-сварщик, но на деньгах сказывается сразу.

Или контроль качества. Раньше дефектная продукция могла пройти несколько этапов, прежде чем её обнаружат. Теперь, с системами машинного зрения на ключевых точках и привязкой данных к каждому изделию, брак отсекается почти мгновенно. Более того, можно проанализировать: все дефектные изделия прошли через определённый модуль на линии или через смену конкретного оператора? Это уже аналитика, которая меняет процессы.

Провалы и уроки: когда ?умный? не значит ?умно?

Не всё, конечно, было гладко. Помню проект на одном машиностроительном заводе в Шаньдуне. Руководство решило сделать ?большой скачок? и закупило целый комплекс дорогущего немецкого ПО для управления производством и планирования ресурсов (ERP/MES уровня). Но при этом полностью проигнорировали необходимость адаптации бизнес-процессов под этот софт и обучения персонала. В итоге система работала вхолостую, данные в неё вводились с опозданием и ошибками, а планирование продолжали вести в старых Excel-таблицах. Миллионы юаней, по сути, ушли в песок. Это классическая ошибка: думать, что технологии решат всё сами по себе.

Другой частый провал — это создание ?Цифрового двойника? (Digital Twin) ради самого двойника. Сделали красивую 3D-модель цеха, где в реальном времени двигаются точечки-обозначения станков. Выглядит впечатляюще на экране в приёмной. Но если эта модель не интегрирована с системами управления, не используется для симуляции изменений в логистике или для обучения операторов — то это просто дорогая игрушка. Полезность любого ?умного? решения нужно измерять не его технологической крутостью, а его влиянием на ключевые показатели: себестоимость, время цикла, процент выхода годной продукции.

Роль таких игроков, как Жуйкун

Интересно наблюдать, как в эту трансформацию включаются не только IT-гиганты вроде Alibaba Cloud или Huawei, но и сами производственные компании, которые глубоко знают свою отрасль. Возьмём, к примеру, ООО Наньцзин Жуйкун Электрик (https://www.ruikongdq.ru). Компания, которая с 1999 года в силовой электронике и получила статус национального высокотехнологичного предприятия. Для таких компаний ?умное? производство — это не абстракция, а вопрос выживания и конкуренции.

Их путь, скорее всего, лежит не через революцию, а через эволюцию: постепенная модернизация собственных линий по сборке и тестированию силовых модулей, внедрение систем контроля параметров в реальном времени, возможно, развитие предиктивных моделей для своего оборудования. Их сила — в глубоком domain knowledge. Они понимают, какие именно параметры критичны для качества конечного продукта, и могут точечно внедрять ?умные? решения именно в эти узкие места, а не оцифровывать всё подряд. Это очень прагматичный и, на мой взгляд, правильный подход.

Будущее: конвергенция, а не замена

Так куда же движется тренд? Мне кажется, ключевое слово — конвергенция. Конвергенция IT и OT (Operational Technology), конвергенция данных с конвейера и данных из ERP-системы, конвергенция навыков у сотрудников. Оператор будущего — это не человек, который только нажимает кнопки, а тот, кто умеет считать базовую аналитику по данным с его участка и вносить оперативные корректировки.

Кроме того, будет расти роль небольших, гибких решений — так называемых ?точечных? SaaS для производства. Не нужно покупать монструозную систему за миллионы. Можно взять в аренду облачный сервис для оптимизации маршрутов погрузчиков или для анализа энергопотребления. Это снижает порог входа.

И да, конечно, будет больше AI. Но не общего, а очень специфического. Алгоритмы для обнаружения микротрещин в литье по изображению с камеры, или для оптимизации режимов термообработки на основе данных о партии сырья. Опять же, точечно и с измеримым результатом.

Итог: тренд с китайской спецификой

Вернёмся к начальному вопросу. Тренд ли это? Однозначно да. Но это китайский тренд, а значит, он масштабный, разнородный и прагматичный до цинизма. Здесь не гонятся за технологической красотой ради самой красоты. Внедряют то, что даёт быструю отдачу или решает конкретную боль: нехватку рабочих рук, растущие требования к качеству, давление со стороны цепочек поставок.

?Умный завод? в Китае — это сегодня чаще не футуристичный дворец из стекла и стали, а обычный, иногда даже не самый новый цех, в котором постепенно, участок за участком, старые процессы начинают обрастать датчиками, данными и цифровыми интерфейсами. Это сложная, часто нелинейная работа, полная компромиссов. И именно в этой неидеальной, ?рабочей? цифровизации, на мой взгляд, и кроется настоящая суть тренда. Он уже не будущее, а настоящее, просто выглядит оно не так, как в рекламных роликах.