Заказчики в ТЭК оцифровывают процессы и системы

22 января 2025 года Росстандарт объявил об утверждении ряда новых стандартов для умного производства. Речь в них идет об унифицированной цифровой модели производств, интерфейсах для автоматизированного обслуживания технологического оборудования, контроля и безопасности. Принятые документы определяют унифицированные подходы заказчиков к ключевым элементам построения в том числе систем безопасности. Теперь производители должны будут учитывать требования по цифровизации при разработке устройств для сегмента промышленности и энергетики.

Текст: Александра Шеина

С точки зрения новых стандартов системы безопасности в промышленности и топливно-энергетическом комплексе (ТЭК) — уже не просто защита от угроз, а инфраструктурная база для цифровой трансформации. По умолчанию обязательной будет интеграция с IoT, SCADA и другими технологиями. Своими функциями технические средства защиты дополнят инструменты управления процессами и будут непосредственно влиять на эффективность экономической эксплуатационной модели объектов промышленности и ТЭК.

Например:

• СКУД контролирует доступ, но также блокирует станки без мастера и автоматизирует логистику.
• Пожарная автоматика не только тушит возгорания, но и связывается с системой управления объектом, сокращая время реакции до секунд.
• Видеонаблюдение с ИИ заменяет ручной контроль: выявляет дефекты продукции, следит за соблюдением норм безопасности и даже досматривает транспорт.

Роль государства: финансирование и регуляторика

Согласно утвержденной правительственной комиссией по цифровому развитию дорожной карте «Новое индустриальное программное обеспечение», которую разработали Росатом и Ростех, объем финансирования софта для промышленности до 2030 года составит 217,1 млрд рублей (федеральный бюджет выделяет 27,3 млрд, внебюджетные источники — 189,8 млрд). Национальная стратегия развития искусственного интеллекта, запущенная правительством в 2021году, оперирует совокупным бюджетом порядка 145,9 млрд руб до 2030 года. Экономический эффект к 2028-му может достигнуть 6,9 трлн рублей, но уже сейчас крупные игроки с высоким уровнем digital IQ извлекают экономический эффект от внедрения ИИ.

Предварительные нацстандарты (ПНСТ) по цифровизации промышленности

• 992-2024 «Умное производство. Унифицированная модель для умного производства»
• 993-2024 «Умное производство. Интерфейсы для автоматизированного обслуживания технологического оборудования. Часть 2. Интерфейсы контроля и безопасности»
• 994-2024 «Умное производство. Каталоги поведения оборудования для виртуальной производственной системы. Часть 3. Руководство по созданию модели оборудования».

Принятые документы определяют унифицированные подходы к ключевым элементам построения интеллектуального производства на базовом уровне и включают в себя описание унифицированной модели, требования к созданию и эксплуатации интерфейсов.

Цифровые технологии в промышленности и ТЭК

К 2025 году цифровизация промышленности и ТЭК России перешла из стадии точечных экспериментов в 2022–23 годах в фазу системной трансформации. Согласно данным системного интегратора DCLogic, на ноябрь 2024 года более 70% горнодобывающих предприятий используют промышленный интернет вещей (IoT) для мониторинга оборудования, что снизило риски аварийных простоев на 15-20% за счет проактивного контроля состояния техники. Алгоритмы ИИ предсказывают поломки с точностью до 85%, а половина предприятий уже экономит 20% на обслуживании. Эксперты прогнозируют, что внедрение таких технологий уменьшит число серьезных инцидентов с сотрудниками на 50% в ближайшие пять лет.

Одним из ключевых трендов становится переход на интегрированные цифровые экосистемы, которые объединяют данные с различных источников на одной платформе. Например, объединение информации от разведки месторождений до переработки сырья повысило производительность горнодобывающих компаний на 25%. К 2030 году доля предприятий с такими экосистемами вырастет на 40%, так как они ускоряют принятие решений.

«Норникель»: цифровой двойник

На Кольской ГМК создают цифровой двойник производства: все здания и местность промышленной площадки компании переведены в 3D-модель. Оцифровка проводилась с помощью современных устройств и методов проведения геодезической съемки: применялись БПЛА, электронные тахеометры и теодолиты, GPS-приемники, видеокамеры высокого разрешения, 3D-сканеры и специализированное программное обеспечение. С целью повышения цифровой детализации зданий и сооружений применяются технологии лазерного сканирования. Реализовать проект помогли специалисты Мурманского землеустроительного проектно-изыскательского предприятия и разработчик отечественного инженерного ПО для производства инженерных изысканий и проектирования объектов транспортного строительства и ПГС «Кредо-Диалог».

ММК: предиктивная аналитика

На Магнитогорском металлургическом комбинате в рамках реализации Стратегии цифровизации в листопрокатном цехе № 11 внедрили систему автоматизированной диагностики технического состояния подшипников рабочих и опорных валков прокатных клетей Стана-2000 холодной прокатки. Это совместная разработка проектного офиса ООО «ММК-Информсервис» и ООО «РнД МГТУ». Система собирает данные с датчиков, которые контролируют вибрацию подшипниковых узлов рабочих и опорных валков прокатных клетей стана. Далее информация обрабатывается специально разработанными алгоритмами, а технология предиктивной аналитики максимально точно и быстро диагностирует неисправность узлов оборудования стана. Данная диагностика сократила брак на 8%, экономический эффект от внедрения составляет порядка 25 млн рублей в год.

НЛМК: предиктивная диагностика

На заводе «ВИЗ-Сталь» (входит в Группу НЛМК) внедрена технология предиктивной диагностики термического оборудования. Она позволяет оценивать состояние механических узлов и подшипников в реальном времени, заблаговременно устранять неисправности и минимизировать риски внеплановых простоев. Диагностику производят с помощью цифровой системы визуализации звука (SVS, sound visualization system) от производителя промышленной связи «Армтел». Специальная решетка с микрофонами и видеокамерой улавливает звуковые вибрации в механических частях агрегатов, свойственные процессам деформации или их началу, после чего производит видеофиксацию проблемного узла.

«Газпром нефть»: первая цифровая промышленная платформа интернета вещей

В 2020 году «Газпром нефть» вместе с ГК «Цифра» создали Zyfra Industrial IoT Platform Oil&Gas (ZIIOT O&G). На сегодняшний день платформа охватывает 111 ключевых объектов нефтепереработки (в том числе все НПЗ компании), включая комплексы для производства бензина. Агрегируя информацию всех технологических цепочек и логистической инфраструктуры, система формирует единую цифровую объектную модель производства.

Платформа объединяет все промышленные данные, чтобы максимизировать экономический эффект от технологий интернета вещей, машинного обучения и современной функциональной архитектуры приложений. ZIIOT O&G синхронизирует разрозненные данные со всех систем и датчиков, проводит анализ и верификацию информации, после чего передает ее в системы управления производственными процессами. Это позволяет до 20% снизить затраты на ИТ и ряд производственных издержек за счет централизации ИТ-систем.

«Роснефть»: информационная система «Цифровое месторождение»

Проект реализован на базе Илишевского месторождения «Башнефти», построен по принципу  цифрового двойника, когда виртуальные аналоги реальных объектов моделируют внутренние процессы, технические характеристики и функционирование техники, работу персонала на  месторождении. Данные поставляют тысячи подключенных в общую сеть датчиков, кроме того, на цифровом месторождении работают интеллектуальные комплексы мониторинга трубопроводов, систем подготовки нефти, управления заводнением пласта, энергетики.

По оценкам «Роснефти», данная технология приносит «Башнефти» дополнительно до 1 млн т нефти и 1 млрд рублей в год. Всего у «Башнефти» больше 180 месторождений.

«Северсталь»: машинное зрение

Череповецкий меткомбинат (ЧерМК, входит в дивизион «Северсталь Российская сталь») внедрил машинное зрение для контроля конвейеров, движущихся под землей. Конвейеры горячекатаных рулонов (КГКР) перемещают металл со Стана-2000 на следующие переделы технологической цепочки. Агрегат обеспечивает 65% объема товарной продукции предприятия, поэтому простои сопутствующей инфраструктуры несут за собой крупные производственные потери. Состояние цепей КГКР контролируют 40 камер, с помощью которых система обнаруживает дефекты и передает соответствующий сигнал диспетчерам. Инструмент позволяет производить контроль за состоянием конвейеров в режиме реального времени. Разработчиками инструмента выступили специалисты прокатного производства ЧерМК совместно с «Северсталь Диджитал».

ТМК: технологии Big data

Одним из перспективных и высокоэффективных решений в области системы контроля качества стало внедрение технологии «Помощника сталевара»— специального алгоритма, который позволяет контролировать состав стали и минимизировать потери при расходе сырья. Пилотный проект реализовали на Первоуральском новотрубном заводе (ПНТЗ), входящем в ТМК, в электросталеплавильном цехе «Железный Озон 32» в рамках программы повышения эффективности электросталеплавильного производства. Решение основано на возможностях искусственного интеллекта, который учитывает предыдущий опыт выплавки стали, дает прогноз и рекомендации по составу для изготовления необходимой марки стали.

Благодаря сбору и обработке Big data (больших массивов данных) на предприятии создали модель влияния производственных факторов на дефекты в трубной заготовке. В режиме реального времени она советует сталевару определенный состав шлакообразующих и ферроматериалов для достижения заданных показателей химического состава стали.

Экономический эффект на 2022 год составил порядка 24 млн рублей. Каждый проект демонстрирует, как глубокая интеграция IoT, ИИ и анализа данных меняет промышленность. От цифровых двойников до нейросетей, «слушающих» оборудование, — эти решения перестраивают саму логику производства, сокращая издержки, что немаловажно. Например, согласно подсчетам «Норникеля», уже в 2023 году экономический эффект от использования ИИ в компании достиг $100 млн. Добиться подобного результата удалось за счет выпуска дополнительной продукции благодаря увеличению мощности производства и увеличению содержания металла в конечной продукции. «Северсталь» отчиталась, что в 2023 году с помощью ИИ дополнительно произвела 65,5 тысяч тонн металлопроката, а экономический эффект составил 184,5 млн рублей. ТМК, поставив себе цель завершить процесс цифровизации к 2027 году и запустить полностью умные заводы, заявила, что эффект от внедрения ИИ-помощника в компании оценили в 1 млрд рублей в год.

Системы безопасности: не просто «щит», а инструмент роста

Внедрение цифровых решений в промышленности и ТЭК требует комплексного подхода, где системы контроля и управления доступом (СКУД), видеонаблюдение (СВН), пожарная сигнализация и автоматическое пожаротушение интегрируются с платформами IoT и SCADA. Это позволяет не только повысить безопасность, но и оптимизировать управление критической инфраструктурой. Цифровизация промышленности и ТЭК невозможна без глубокой автоматизации процессов, где ключевыми инструментами становятся АСУ ТП (автоматизированные системы управления технологическими процессами), ПСИМ (программные системы имитационного моделирования) и интеллектуальное видеонаблюдение.

«Росатом Автоматизированные Системы» (РАСУ): АСУ ТП для Ленинградской АЭС

Это станция, где работают энергоблоки двух разных типов — канальные уран-графитовые и водоводяные. АСУ ТП для Ленинградской АЭС-2 является референтной для двух международных проектов ГК «Росатом» — АЭС «Ханхикиви-1» и АЭС «Пакш-2». В проекте реализованы новейшие унифицированные средства верхнего уровня АСУ ТП ТПТС-НТ, которые соответствуют международным требованиям по резервированию, независимости и надежности. В архитектуре технических средств ТПТС-НТ применяется высокопроизводительный резервированный ПЛК (завод «Физприбор»), который повышает производительность системы и дает возможность построения распределенных систем управления.

Результат: обеспечена возможность работы Ленинградской АЭС-2 в маневренных режимах нагрузки.

ПАО «РусГидро» и «Рубеж»: пожарная безопасность на Нижне-Бурейской ГЭС

Инсталляция единой системы противопожарной защиты, обладающей высокой отказоустойчивостью и повышенной скоростью реакции на возникновение угроз. Учитывая специфику и географическое местоположение объекта, инсталлированное оборудование должно обладать устойчивостью к высокой влажности и сейсмостойкостью. Важным аспектом является и интеграция АППЗ, СКУД, СВН и других систем безопасности со SCADA-системой объекта, поскольку комплексная система безопасности, полученная таким образом, имеет более высокие параметры эффективности и отказоустойчивости, чем ряд систем, работающих разрозненно.

Результат: время опроса всех адресных устройств составляет всего 1 секунду, а скорость реакции на изменение состояния адресного устройства 2 секунды.

ГК «Ростех» и «ВидеоМатрикс»: машинное зрение для контроля качества стали

Благодаря совместному проекту АО «РТТехприемка» и ООО «ВидеоМатрикс» на производственной площадке в Челябинске был создан проект АРМИЛ (Vmx-система) — программно-аппаратный комплекс на базе отечественного программного обеспечения для высокоточной дефектоскопии Vmx Dequs, искусственного интеллекта, нейросетевых технологий, алгоритмов и компьютерного зрения. С помощью видеокамер система анализирует готовые стальные листы, Vmx Dequs выявляет дефекты и классифицирует продукцию. Машинное зрение способствует минимизации человеческого фактора при финальной инспекции, предотвращению отгрузки дефектного сырья, сокращению производственных издержек и повышению гарантии качества и безопасности продукции. Согласно результатам опытной эксплуатации, АРМИЛ распознает более 20 видов сложнейших дефектов размером от 0,3 мм с точностью от 97%, что говорит об очень высокой эффективности контроля качества и точности работы Vmx-системы.

Результат: машинное зрение позволяет не только улучшить работу сотрудников АО «РТТехприемка» по инспекционному контролю на предприятиях металлургического производства, но и помогает партнерам ГК «Ростех», например, холдингу «Вертолеты России», контролировать поставляемую на предприятия продукцию.

Производители систем безопасности — к новой цифровой реальности

Металлургическое предприятие и Sigur: цифровой контроль доступа Предприятие имеет ряд корпоративных систем, высокие требования к безопасности, большие площади и свыше 70 000 сотрудников. Все это в комплексе оказывает существенную нагрузку на СКУД. На момент начала работы с Sigur компания уже пользовалась зарубежной СКУД и регулярно сталкивалась с трудностями как в части решения базовых задач контроля доступа, так и в части гибкости системы для расширения и интеграционных решений. На проходных предприятий были установлены сотни алкотестеров.

В процессе перехода на новую СКУД появилась острая необходимость в их интеграции. Для организации досмотра автомобиля была задействована специальная логика доступа ПО Sigur, которая буквально позволяет санкционировать проход только при разрешении оператора системы в лице сотрудника службы безопасности. В цехах предприятий необходимо было организовать логику, при которой запуск станков должен быть возможен только если в цеху в этот момент находится мастер смены.

В компаниях такого масштаба на каждом предприятии одновременно существует множество систем разного уровня для автоматизации бизнес-процессов. Sigur может гибко встраиваться в существующую инфраструктуру компании и выстраивать взаимодействия не только с системами безопасности, но и со сторонними системами для более эффективной работы бизнеса. Взаимодействие со всеми основными системами на предприятиях было организовано с помощью промежуточной базы данных и интеграционных протоколов Sigur.

Результат: установка СКУД Sigur позволила не только сэкономить существенные средства на выполнении базовых операционных задач, но и получить значительную прибыль за счет автоматизации множества бизнес-процессов.

ПАО «Оренбургнефть» и Macroscop: интеллектуальная система видеонаблюдения

«Оренбургнефть» (входит в добывающий блок «Роснефти») внедрила инновационную отечественную систему видеонаблюдения с использованием технологии машинного обучения и искусственного интеллекта. Задача системы — мониторинг и контроль применения рабочими индивидуальных и коллективных средств индивидуальной защиты на производстве в режиме реального времени. Система видеонаблюдения Macroscop состоит из 20 IP-камер и сетевого видеорегистратора Macroscop NVR для управления системой и сбора видеоинформации. Система решает охранно-контрольные задачи, архивные записи играют важную роль при расследовании происшествий и спорных ситуаций. Установкой системы видеонаблюдения занималась компания «Триадо Групп».

«ВИЗ-Сталь» (группа НЛМК) и «ВидеоМатрикс»: цифровая видеосистема контроля качества

Ведущий мировой производитель трансформаторного проката совместно с «ВидеоМатрикс» и «Дата-Центр Автоматика» внедрил инновационное решение — цифровую систему контроля качества полосы металла (СККП) на прокатном Стане 1300, предназначенном для первой холодной прокатки металла. Это одно из самых перспективных направлений цифровой трансформации, которую «ВИЗ-Сталь» проводит на всех этапах выпуска трансформаторного проката, оно было уникальным в мировой практике на момент внедрения. Решение на базе машинного зрения и искусственного интеллекта позволяет выявлять и фиксировать несоответствия стандартам качества, а также с точностью до 0,5 мм измерять ширину полосы. Оператору предоставляется сводная таблица по дефектам, а также возможность визуально оценить их детальные характеристики на зафиксированных снимках.

Результат: система позволила уменьшить расход металла на конечной подготовке, снизить процент брака и возврата, повысить качество готовой продукции и оптимизировать процесс.

АО «Танеко» (входит в «Татнефть») и ISS: интеллектуальное видеонаблюдение и интеграция с контролем доступа

Комплексная система безопасности АО «Танеко» условно делится на две структурные единицы: подсистему ситуационного контроля территории предприятия, включая ее периметр, и подсистему технологического видеонаблюдения. Для выполнения задач, связанных с ситуационным контролем территории предприятия, проведена автоматизация разнообразных рутинных логистических и технологических процессов в целях повышения эффективности работы персонала и уменьшения рисков возникновения ситуаций, угрожающих штатной работе предприятия. Система состоит из более 1500 камер видеонаблюдения, видеоаналитики под управлением программной платформы SecurOS, 6 комплексов досмотра днищ автомобильного транспорта SecurOS UVSS, более 30 видеосерверов SecurOS VideoServer, свыше 10 рабочих станций операторов SecurOS WorkStation.

Результат: видеоаналитические детекторы «Проникновение в запрещенную зону» обеспечивают мгновенное оповещение о ситуациях, требующих внимания оператора, на всей протяженности периметрального ограждения. Автомобильные КПП оборудованы системами автоматической регистрации въезжающего и выезжающего транспорта. Для предупреждения провоза запрещенных предметов на КПП установлены комплексы досмотра днищ автотранспорта, которые позволяют ускорить процесс проверки автомобилей и повысить его качество.

Фото - freepik.com

Яндекс.Директ