Сделай это без рук
Запомните три управленческие формулы роботизации
Фото: Павел Кобер
Машиностроители одними из первых в российской промышленности стали внедрять роботов в производственные процессы, не всегда получая ожидаемый эффект
Цифровизация, роботизация, применение искусственного интеллекта — вот тренды, преобладающие во многих промышленных отраслях, но прежде всего в машиностроении. Конечная продукция машзаводов, как правило, проходит сложный и длительный путь от разработки до серийного выпуска, состоит из множества комплектующих, имеет высокую добавленную стоимость. Эти обстоятельства подстегивают машиностроителей активнее пользоваться современными инструментами, повышающими эффективность производства и снижающими издержки.
Но зачастую это происходит спонтанно и локально, что приводит к ошибкам и разочарованию. Например, на одном из машиностроительных предприятий приобрели робота-упаковщика, но поскольку ассортимент выпускаемой продукции часто менялся, робота приходилось всякий раз перенастраивать. В итоге на упаковку вернули человека, а умную технику отправили пылиться на склад.
Три формулы роботизации
Проблемы цифровизации и роботизации в машиностроении обсуждали на одной из сессий Иннопрома-2026 в Екатеринбурге. «Роботизация — это не просто закупка оборудования, это системный подход, который обеспечивает повышение производительности труда. Пока мы имеем достаточно сегментарные истории успеха предприятий, которые невозможно тиражировать, — констатирует исполнительный директор Национальной ассоциации участников рынка робототехники (НАУРР) Ольга Мудрова. — Ни одно предприятие не готово стать подопытным, чтобы интегрировать новые процессы. Мы должны показать уже готовые решения, чтобы их тиражировать, но каждый новый проект по роботизации в машиностроительном комплексе начинается с самого начала: с обследования предприятия, создания технологических карт, формирования роботизированных комплексов и расчета эффектов».
Как показывает опыт зарубежных компаний, в частности южнокорейских, роботизация способна дать большой эффект: выпуск на узких участках увеличивается на 15–30%, доля ручных операций снижается на 20–40%, время простоя оборудования сокращается на 10–20%, брак и разброс качества уменьшаются на 15–25%. Но роботизированные комплексы эффективны только в случае их интеграции в общий производственный процесс. На российских машзаводах пока это происходит крайне редко, чаще роботизируются отдельные участки, не связанные между собой.
Ольга Мудрова называет три управленческие формулы эффективной роботизации. Первое: не «сколько роботов купили», а «насколько вырос выпуск и снизились потери». Второе: не «проект на участке», а «программа по производственной цепочке». Третье: не только CAPEX, а экосистема (интегратор, сценарий, инженерная команда). В такой связке возможно развивать отечественное машиностроение и достичь национальных целей по роботизации.
При этом эксперты подчеркивают, что робот на предприятии — верхушка сложной пирамиды, в основании которой — цифровизация производственных и управленческих процессов. А в сегодняшних условиях важно, чтобы цифровая трансформация осуществлялась с помощью отечественных программных продуктов.
«Доля российского ПО на предприятиях авиа- и судостроения, двигателестроения, общего и железнодорожного машиностроения составляет свыше 80%; в автомобилестроении, станкостроении, специализированном машиностроении, электронике и микроэлектронике — более 60%, — привел данные директор департамента цифровых технологий Минпромторга России Владимир Дождев. — Да, российские разработки еще не везде того уровня, какие требуются нашим предприятиям, но на рынке уже существуют тиражируемые решения, которые могут выступать базой для последующих широкомасштабных проектов по использованию технологий машинного обучения, искусственного интеллекта. В машиностроении этот тренд еще сильнее, потому что здесь и задачи крайне сложны, и выпускаемая продукция самая высокотехнологичная».
Салют пионерам
На автозаводе «Урал» (Миасс, Челябинская область) для цифровизации всего производства применили только отечественные решения — от ERP-системы собственной разработки до локальных систем по управлению качеством и производственными процессами.
«Мы стали первыми из автопроизводителей в стране, кто полностью перешел на российскую цифровую платформу для управления полным жизненным циклом изделия T-FLEX. С 2024 года разработка всех продуктов и технологий на нашем заводе ведется в этой PLM-системе. Многие проблемы, которые в ней были, уже решены. Например, наш продукт прошлого года — автомобиль «Урал-80» полностью (и в конструктиве, и в технологии) создан в T-FLEX, — рассказал генеральный директор автозавода «Урал» Павел Яковлев. — Сегодня в системе T-FLEX мы разрабатываем классический электромобиль, который будет иметь все исполнительные системы (рулевую, тормозную) только электрические. Пока такой грузовой автомобиль в России не производят. Мы надеемся выпустить его к 2030 году. Это будет базовое шасси 4х2 полной массой 16–18 тонн для всей коммунальной техники».
Автозавод «Урал» — одно из редких машиностроительных предприятий России, успешно двигающихся по пути роботизации. В прошлом году здесь открыли новый автосборочный корпус, оснащенный роботизированными комплексами, AGV-тележками, интеллектуальным инструментом, роботизированным складом-мезонином.
«Этот цех сразу планировался полностью цифровым. Идеология нового производства: ни одной контрольной точки не должно быть с представителем технического контроля, все должно контролироваться системой. Мы хотим до конца этого года откатать здесь такую технологию, чтобы между конструктором и специалистом управления качеством, который сдает автомобили, не было ни одной бумаги. Все должно проходить автоматически через трансформацию из одной программы в другую, — пояснил Павел Яковлев. — В этом цехе 80% роботов — российского производства, кроме тяжелых сварочных роботов, которые в России пытаются делать, но пока не могут. Также у нас появился первый в отечественном автопроме роботизированный склад — он китайский, но все остальное — российское оборудование, которое рассчитано на обмен данными с системами PLM и ERP. Но требуются донастройки».
Такие донастройки — один из сдерживающих факторов оперативной цифровизации наших машиностроительных предприятий. Сами машиностроители признают: в России пока не хватает интеграторов высокой квалификации. А тут еще и новый тренд: внедрение элементов искусственного интеллекта. Передовые машзаводы также активно включились в этот процесс.
«На производстве автозавода «Урал» ИИ используется для контроля качества и безопасности, — отметил Павел Яковлев. — Так, применение машинного зрения в литейном производстве позволяет вести автоматический контроль качества отформованных опок перед заливкой металла в режиме реального времени, снижать брак и превентивно обнаруживать дефекты. А используемая для контроля безопасности видеоаналитика автоматически распознает нарушения правил ношения средств индивидуальной защиты (каски, перчатки, маски) и снижает производственный травматизм. Проект этого года — ИИ-ассистент инженера, способный распознавать чертежи (извлекает массу, материал, размеры и другие данные из 3D-моделей и сканов чертежей, автоматически классифицирует файлы и присваивает теги), сверять спецификации и обрабатывать ГОСТы (формирует эталонную таблицу допустимых типоразмеров и их параметров)».
Искусственный интеллект интегрируется и в контур PLM-системы концерна «Калашников». Об автоматизации технологической подготовки производства в концерне рассказал технический директор компании «Системная интеграция» Александр Глущенко:
«У этой задачи были объективные предпосылки, которые характерны для большинства промышленных предприятий. Во-первых, стало физически мало технологов. Во-вторых, проблема изготовить по уже имеющимся технологиям. Нарушился цикл, когда люди много лет на одном предприятии наращивали технологический опыт, в результате повысилась себестоимость выпускаемой продукции, стало много брака, долго внедряются новинки».
Решение, которое разрабатывает «Калашников» — Цифровой ассистент инженера-технолога (ЦАИТ). Он встраивается в имеющуюся в концерне ИТ-систему, умеет работать с конструкторской документацией. Его задача — помогать технологу практически на всех этапах технологического проектирования. Это анализ конструкторской документации на технологичность, подбор оснастки, проектирование маршрутного техпроцесса нормирование и др.
«Мы таргетируем не просто сокращение трудоемкости, потому что сократить труд технолога — недорогого стоит. Основной таргет — сделать из него эксперта при использовании ИИ-помощника, для этого система ему должна всячески помогать, а не заменять его», — пояснил поставленную в «Калашникове» задачу Александр Глущенко.
Но, как указано выше, ключевым звеном при внедрении подобных решений выступают интеграторы, которые должны не просто установить робота или подключить ИИ, но понимать весь технологический процесс. Подготовкой именно таких специалистов занялись, в частности, в Южно-Уральском государственном университете (ЮУрГУ, Челябинск).
«В университете открыт факультет «Мехатроника и робототехника», где готовят специалистов в области интеграции и обслуживания роботов. Также у нас есть центры по подготовке специалистов в области ИИ. При этом основные дисциплины проникают во все наши образовательные программы, даже если мы говорим о подготовке экономистов или юристов: у них есть понимание, что такое робототехника и генеративный искусственный интеллект. В своей профессиональной деятельности они уже могут пользоваться этими инструментами, — раскрыл возможности вуза ректор ЮУрГУ Александр Вагнер. — Также специально под направление «Робототехника» мы открыли колледж, который уже выходит на расчетную мощность — в моменте это порядка 600–700 человек. В следующем году ожидается первый выпуск тех, кто сможет обслуживать робототехнические комплексы, тестировать и настраивать их».