Главная \ Новости \ Цифровая трансформация химической промышленности

Цифровая трансформация химической промышленности

« Назад

Цифровая трансформация химической промышленности 17.12.2018 20:02

Информационные технологии продолжают активное проникновение во все ключевые сферы человеческой деятельности и отрасли экономики. Не обошёл этот процесс и химическую промышленность.

Цифровизация химических предприятий помогает достичь сразу несколько стратегически важных целей. Повышается эффективность присутствия на рынке и, как следствие, — прибыльность, улучшается качество продукции или сервисов, снижается себестоимость продукции, сокращается время разработки и вывода на рынок новых продуктов. Во многом это происходит благодаря исключению человеческого фактора из процесса управления производством.

Ключевые цели крупных химических предприятий можно достичь только с применением цифровых технологий на всех стадиях производства. Работа с данными и все связанные с ними процессы, производство, продажи, коммуникации с клиентами, маркетинг, HR и обучение — все эти области открывают широкие возможности для цифровой трансформации.

В последнее время внимание предприятий химической отрасли сконцентрировано на промышленном интернете вещей.

Интернет вещей (IoT) — это система объединённых компьютерных сетей и физических предметов («вещей»). Все они оснащены встроенными датчиками, сенсорами и другими технологиями, которые позволяют им взаимодействовать между собой без участия человека. Промышленный интернет вещей — частный случай этой системы. Он внедряется на производствах, обеспечивая новые уровни эффективности работы и позволяя использовать инновационные модели ведения бизнеса.

Пример использования промышленного интернета вещей — метод «цифрового двойника». Он предполагает синхронизацию реального состояния производственного цикла на промышленном предприятии с его цифровой моделью. Это происходит путём сопоставления математических моделей промышленных узлов, систем и оборудования с данными, полученными от интеллектуальных сенсорных сетей. Таким образом, цифровой двойник обеспечивает возможность мониторинга, диагностики и прогнозирования процессов производства при разных возможных ситуациях.

Возможности цифрового двойника:

Улучшение планирования и сокращение сроков подготовки производства

Регулирование производственного цикла в зависимости от спроса на выпускаемую продукцию становится возможным благодаря методам машинного обучения и накопленным данным. Математические модели позволяют оптимизировать производственные процессы, избежать перепроизводства продукции и затоваривания производственных складов налаживанием эффективной дистрибуции между каналами сбыта.

Например, возвраты непроданной продукции от точек реализации и, следовательно, убытки — актуальная проблема для производителей товаров с коротким сроком хранения. Прогнозная аналитика способна сократить подобные возвраты в два раза.

Повышение времени бесперебойной работы оборудования и сокращение его простоев за счёт предиктивного обслуживания

На предприятиях химической промышленности имеется большое количество различного оборудования. Используя большие массивы данных, собранных с датчиков на критическом для производства оборудовании, современные средства аналитики строят модели для прогнозирования возможных сбоев. Такое «умное» оборудование может посылать сообщения диспетчерам о требуемом или прогнозируемом техническом обслуживании, необходимости заказа запчастей для надлежащего функционирования и даже графике их поставок. Это позволяет перейти от регламентного или срочного ремонта к профилактическому (предиктивному) обслуживанию оборудования.

Сокращение производственного цикла выпуска продукции

Технологический процесс может меняться в зависимости от множества факторов: качества и количества сырья, температурных и атмосферных режимов, загрязнения, старения компонентов. Предсказательная аналитика технологического процесса, как и при обслуживании оборудования, включает сбор структурированных и неструктурированных данных с датчиков, из лабораторий и систем сигнализаций. Обученные на этих данных математические модели позволяют выявить закономерности и отклонения в химических процессах до их возникновения — а значит, снизить риски или оптимизировать производственный цикл.

Рост качества выпускаемой продукции и уменьшение отклонений

Как правило, на постпроцессное тестирование образцов приходится затрачивать огромное количество времени, нести потери из-за переработки дефектных продуктов или даже партий.

Предиктивная аналитика позволяет прогнозировать потенциальные отклонения в ходе производственного цикла и вносить незначительные поправки в процесс до того, как отклонение повлияет на качество конечного продукта.

Источник: РИА Новости