Цифровая трансформация химпрома: как вывести российские заводы на новый уровень эффективности

В РХТУ имени Д.И. Менделеева активно исследуются вопросы цифровизации химической промышленности и цифровой трансформации организаций химического комплекса. Кроме того, университет вошел в число создателей концепции цифровой трансформации отраслей химического комплекса государств-участников СНГ, а также задействован в плане первоочередных участников ее реализации наряду с РГУ нефти и газа имени И.М. Губкина, МГТУ имени Баумана и другими университетами. Эксперты РХТУ рассказали об основных технологиях, необходимых для цифровой трансформации химической промышленности, а также назвали самые сложные вызовы.

«Для того, чтобы в России появлялись «умные» предприятия химической промышленности, необходимы не только современные технологии и программное обеспечение: прежде всего важно наладить новые способы взаимодействия между университетами, сильными научными группами и, собственно, химическими производствами. Только синхронизация усилий позволит организовать системную подготовку кадров, которые смогут адекватно решать конкретные задачи цифровой трансформации предприятий», – считает Илья Воротынцев, и.о. ректора РХТУ им. Д.И. Менделеева.

По словам декана Факультета цифровых технологий и химического инжиниринга РХТУ Сергея Дударова, цифровизация химических производств позволяет сделать их более экономически выгодными, сократить издержки. «Все то, что на реальном производстве дорого стоит, требует много времени или осложняет отсутствием достаточного объема данных – исследовательская работа, постановка экспериментов – здесь цифровые модели позволяют быстро определить целесообразность и возможные последствия того или иного решения. Можно, например, легко оценить отдельные эффекты внедрения инновационных решений, их экономическую эффективность, безопасность», – комментирует Сергей Дударов.

Заведующая кафедрой информационных компьютерных технологий Менделеевского университета Элеонора Кольцова выделяет три ключевых аспекта цифровизации химического производства. Это:

- цифровизация бизнес-процессов, связанных с управлением персонала, управлением документооборота, управлением экономикой предприятия;

- цифровизация реально существующих химических объектов, позволяющая анализировать информацию о работоспособности оборудования и систем при помощи Интернет-вещей, быстро принимать меры для предотвращения критических ситуаций, а также на основе больших данных (снятых с датчиков), получать информацию для принятия решений;

- цифровизация создаваемых химических объектов различных уровней иерархии (от химического реактора до создания целого химического предприятия) на основе разрабатываемых цифровых двойников.

Что касается самих технологий и процессов, необходимых для цифровизации производств, это в первую очередь автоматизация, роботизация, технологии Интернета вещей, искусственный интеллект, большие данные и машинное обучение, 3D-моделирование, технологии виртуальной и дополненной реальности.

В дополненной реальности уже сегодня создаются образовательные продукты для обучения аппаратчиков и лаборантов химического анализа. «Это удобная среда для того, чтобы «погрузить» человека в нормы техники безопасности: в химической промышленности это вопрос первостепенной важности. Проведенные исследования показывают, что люди, которые прошли обучение в виртуальной лаборатории, впоследствии, попадая на производство, первым делом спрашивали, где находятся очки, халаты, средства защиты. Эти же технологии позволяют разрабатывать тренажеры и симуляторы для отработки штатных и нештатных ситуаций – например, так обучаются уникальные специалисты – газоспасатели, которые локализуют аварии на химических производствах», – рассказывает Илья Воротынцев.

Технологии искусственного интеллекта включают множество подходов и направлений, и они все активнее применяются в промышленности. В основном это машинное обучение, методы которого позволяют решать три важнейших задачи: классификации, кластеризации данных и прогнозирования. В промышленности, в частности, в химической, именно прогнозирование является одной из важнейших задач. Это может быть прогнозирование выхода химической реакции, концентраций веществ в различные моменты времени и в различных точках аппарата, прогноз свойств химических соединений по структуре (QSAR-модели). С помощью машинного обучения, например, можно проводить диагностику неисправностей аппаратов. Другие методы искусственного интеллекта в промышленности – это интеллектуальная робототехника (например, может быть создан робот-манипулятор, проводящий химические эксперименты); машинное зрение (контроль за проведением экспериментов, визуальное обнаружение бракованных образцов); эволюционные алгоритмы оптимизации (оптимизация условий проведения химических процессов, конструкции аппаратов, выбор оптимального расположения аппаратов, оптимизация составов, например, доли нанотрубок в композитном материале); нейронные сети и модели, которые применяются для моделирования процессов в химической технологии, биотехнологии, медицине и другие.

Сложности и препятствия

Сергей Дударов считает, что одна из проблем цифровизации химпрома связана с тем, что универсального решения для всей химической промышленности страны просто не может быть: в каждом отдельном случае нужно частное решение, так как история и жизненный цикл развития каждого производства уникальны: менялись руководители и управленческие команды, закупались определенные производственные линии, запчасти и комплектующие из-за рубежа и так далее. «Некоторые производства работают, некоторые простаивают годами, и каждая ситуация требует своих решений: от модернизации тех объектов, которые можно быстро сделать эффективными, до полной реконструкции или даже создания с нуля давно бездействующих», ― рассказывает Сергей Дударов.

Кроме того, существенным затруднением в области автоматизации и роботизации является уход зарубежных поставщиков систем автоматизации с российского рынка. На первое место выходят проблемы с импортозамещением, например, микроконтроллеров, которые ранее поставляли зарубежные компании

Элеонора Кольцова отмечает, что в меньшей степени сегодня решаются задачи, связанные с созданием цифровых двойников, которые и обеспечивают цифровизацию химических объектов разного уровня иерархии. В основе технологий создания цифровых двойников лежат технологии математического моделирования, технологии программного обеспечения CAD-CAE, CAD-Chem систем. «Основная проблема сейчас состоит в том, что более 70% CAD/CAE систем являются зарубежными системами и уходят с российского рынка. Важно разрабатывать собственное российское программное обеспечение в области химической технологии», ― считает Элеонора Кольцова.

По словам Ильи Воротынцева, отечественные аналоги необходимого ПО активно создаются: в частности, российские ученые уже имеют опыт написания отдельных модулей, которых ранее не хватало популярным зарубежным программным продуктам. Кроме того, в настоящее время создаются модули с собственными математическими моделями и цифровая среда для моделирования химических процессов. «Цифровой двойник» ― это очень дорогой продукт, однако именно он ответит на все вопросы: как производство будет вести себя при возмущении отдельных параметров, от экономических до логистических, например, при скоплении грузов на определенном участке цепи поставок; как снизить издержки в любой такой ситуации. Создание цифровых двойников ― это масштабная, сложная и важная задача для российского бизнеса», ― считает Илья Воротынцев.

«Ни химик, ни IT-специалист по отдельности не создадут цифровой завод»

Обучение специалистов в области цифровизации химпрома должно быть построено так, чтобы программа включала все дисциплины, необходимые для создания «умных» химических производств. Это блок химических и инженерных дисциплин, блок математических дисциплин для умения моделировать физико-химические объекты, большой блок дисциплин по программированию для овладения навыками программирования; дисциплины, непосредственно связанные с компонентами цифровизации: методы искусственного интеллекта, большие данные и машинное обучение, Интернет-вещей, виртуальная и дополненная реальности, облачные вычисления, методология создания цифровых двойников и так далее.

Однако помимо самих технологий, необходимо организовывать образовательный проект таким образом, чтобы IT-специалисты, технологи и инженеры уже в процессе обучения тренировались работать в команде и проектировать производства химической технологии.

«Специалисты определенных предметных областей, которых мы готовим по одним направлениям, должны сотрудничать со студентами других направлений подготовки: химики должны делать проекты вместе с айтишниками и технологами. Никто из них по отдельности не создаст «цифровой завод». Только работа в команде, где каждый является экспертом в своей предметной области и в то же самое время будет видеть проект в целом, позволит научить молодых специалистов решать те задачи, которые мы обсуждаем», - отмечает Сергей Дударов.

Источник: РХТУ им. Д.И. Менделеева