Какие проекты имеет смысл начинать и что нужно промышленности от ИТ сейчас

Одна из главных задач ИТ сейчас в производственном секторе — уменьшить количество аварий.

Что сейчас меняется на производствах?

Один из самых важных вопросов сейчас — это нулевая смертность. Потери персонала происходят по двум основным причинам: несоблюдение техники безопасности и алкогольные приключения с несоблюдением техники безопасности. Второй важный вопрос — контроль правильности операций и оптимальная загрузка производства.

Всё идёт к тому, что через десять лет все сотрудники производств будут «под колпаком». Сейчас уже есть пилоты, но до массового распространения технологий ещё пара лет. Будет интерфейс руководителя производства, подозрительно напоминающий компьютерную игру. Там положение каждого сотрудника, свойства и состояния каждого станка, очередь задач, самочувствие каждого, тип исполняемых операций. Смысл в том, чтобы оцифровать всё и контролировать правильность исполнения процессов. И ещё вспомогательный AI будет оптимизировать задачи сотрудников — уже есть примеры, где работа распределяется по оптимальной загрузке станков и навыкам рабочих, правильно кластеризуется и выстраивается в оптимальной последовательности.

Последний скачок в машинном обучении дал возможность внедрять кучу всего в промышленности. Даже удивительно старое железо можно использовать по-новому, например, поиск оружия в контейнерах с помощью рентген-установки и нейросети распознавания деталей винтовок и пистолетов уже не новость. В мире много всего происходит, но прямо сейчас мы по большей части фокусируемся на аналитике видео: от умных автобусов и трамваев, которые «стучат» на всех нарушителей ПДД вокруг, до контроля операций на производстве и расширения интеллекта рабочих «линейкой в глазу». Ещё много всего про роботов — причём речь уже не про одиночные БПЛА, а про управление одним оператором сразу роем. Это реальный сельскохозяйственный запрос от китайского заказчика, у них без соотношения «один человек — пять дронов» экономика не сходится.

Ну и ниже ещё примеры конкретики и предложение во всём этом поучаствовать.

В целом я хочу рассказать о практической привязке к российской промышленности и конкретным задачам. Если вам интересно поговорить с инженерами и руководителями реального производственного сектора, то 16-17 ноября в Москве у нас будет хакатон с реальными задачами от реальных промышленных компаний, таких как Сибур, Фосагро, УралХим, Газпром Нефть, и на реальных современных инструментах. Ниже — что сейчас важно и кому.

Теперь про безопасность. Вот что уже есть в инструментарии, но нуждается в интеграции в реалии конкретных производств:

• Очень высокая смертность при высотных работах. Вполне реальный сценарий — алкотестеры на шкафах с тем же высотным оборудованием с одной стороны, и отслеживание Z-координаты рабочего с другой. Если она вдруг меняется, а СИЗ он не брал, и допуска у него нет — можно сделать вывод, что он куда-то полез. Дальше интеллект производства тут же орёт ему в громкоговоритель: «Иванов, возьмите страховочный пояс». Уведомление можно настроить в соответствии с интуитивным UX и на: «Иванов, #%*@, ты куда полез, #@#@?».
• Алкотестеры на всех промежуточных этапах — в кабине спецтехники, при влезании в электрощит и так далее. А то у нас уже все заходят трезвыми, а на производстве успевают принять.
• Оптимальные реакции на аварию — пока речь об индивидуальных маршрутах выхода из опасной зоны, дальше будут скрипты координации рабочих для устранения.
• Связь всех датчиков с АСУ ТП, когда можно сразу определять тип аварии и её сценарии развития. Ну и просто пугать тех, кто лезет близко к работающему станку не вовремя.

Опять же, в хакатоне есть задача на оптимизацию работы системы вентиляции — сейчас она работает в номинале 100 % времени, а должна опираться на наличие людей, типы работ в зоне и данные газоанализаторов на аварийный случай.

Конечно, в новой цифровой экосистеме можно будет легко отмотать назад визуализацию и расследовать любой инцидент. Причём как на «сыром» видео, так и в «цифровой модели» производства.

Отдельно стоит сказать про предиктивные ремонты — вот у нас был пост про мониторинг электродвигателей и генераторов по шуму, который они дают обратно в луч питания. Это позволяет очень точно диагностировать их состояние и ремонтировать вовремя. Что куда дешевле. К слову, сейчас РЖД уже использует систему предиктивного предсказания ремонта по колёсным парам и фиксирует заодно документооборот между подрядчиками в блокчейне на базе платформы Exonum (эти инструменты тоже можно будет пощупать на хакатоне и написать что-то под них).

Ещё одна вещь про ремонты — это системы расширения интеллекта рабочих. В простом случае это выглядит как помощник в очках дополненной реальности, который будет рассказывать, как произвести аварийный ремонт дорогой техники прямо на месте (если это возможно). Аналогичные помощники планируются для парамедиков и полевых хирургов в будущем, но разница между ремонтом техники и ремонтом человека примерно в пять лет, скорее всего. Обучение на базе дополненной реальности уже есть — наш CROC VR делал такие штуки для промышленников в части отработки навыков персонала по работе с оборудованием, его сборке, разборке.

Связка расширения интеллекта и видеоаналитики поможет также проверять качество техпроцессов и контролировать качество деталей. Рабочий взял деталь в руки, очки тут же её обмерили, показали все дефекты выносками с детали и сказали, куда её засунуть. Всё будет схвачено. Рабочий будет нужен только как аватар для искусственного интеллекта в одной из веток развития автоматизации производств. Но и его потом заменят роботы.

Роботы

Дроны — второе очень перспективное направление. Так получилось, что речь сейчас только о летающих дронах, причём чаще всего в форме квадрокоптеров и гексакоптеров. Напомню, что есть ещё летающие дроны в виде самолётов и крылатых ракет, дроны в виде разных звероподобных форм (перспективно выглядела японская змея для работы в завалах, но что-то давно не слышно от них новостей о бурном развитии), всякие лазающие по проводам дроны, катающиеся дроны (мы немного экспериментируем с дронами-тележками для супермаркетов), плавающие дроны и «неубиваемые» дроны. Он будет биться об стенку и с ним ничего не будет. Лодок-дронов есть очень много, и они нужны для всякого, начиная от банальной рыбалки и заканчивая конкретными кейсами углубления фарватера в портах, куда приходят большие суда. Но всё равно быстрее всего развиваются именно летающие роботы.

Про картографирование мы уже писали. Дроны могут очень многое на производствах, так же можно обследовать трубопроводы. Очень много сельхозприменений: от точного опрыскивания до учёта культур. Есть автоматизированные сборщики урожая.

Поле для аварий и чрезвычайных ситуаций — мы уже сделали несколько пилотных проектов по работе дронов в опасных условиях труда на производствах, а та же австралийская береговая служба использует беспилотники для сброса надувных спасательных плотов утопающим.

Уже есть кейс, когда на одном крупном карьере добытчик старается убрать как можно больше людей из самого карьера. Там есть постоянная опасность столкновения с тяжёлой техникой и обрушения стенок карьера. Поэтому дроны выполняют две задачи:

1. Помогают с обследованием стенок.
2. Используются вместо людей. Сейчас специалисты подходят к домику около края карьера, запускают оттуда дроны и работают с пульта. Позже там планируется уже дрон-станция со сменными устройствами и зарядками. Задача — убрать людей из карьера во время наблюдения за взрывными работами.

Дрон с георадаром уже точно заменил ручное катание тележки при поиске полостей и крупных археологических объектов. Но в промышленном и строительном секторе пока вопрос в интерпретации данных. Сейчас это делают люди-эксперты, и это чёрная магия. Когда наберём больше данных, обучим нейросеть: а пока всё на правилах, которые ещё и не до конца понятны. Эксперт говорит: вот полость, вот подземная речка. И ему верят, потому что единственный способ верификации — это засверлиться под землю. Обучающая выборка набирается очень медленно.

Ещё перспективные направления

Промышленной темой мы занимаемся довольно давно. Если интересны вектора — смотрите Индустрию 4.0 (или четвёртую промышленную революцию). Мы проработали почти каждый аспект внутри компании в специальном инкубаторе для новых проектов. Но конкретно сейчас хочется остановиться на паре технологий, которые нужны прямо в ближайшие полгода многим.

С появлением LoRaWan можно играть с очень маленькими слаботочными устройствами со связью. Пакеты небольшие, пока исчисляются килобайтами, но это уже реальные пять километров от каски рабочего.

Из того, что мы знаем, сейчас в трендах разные способы идентификации человека (силуэт и походка). Нужно это для быстрого поиска — на одной из камер идентифицируется по лицу, а дальше AI его ведёт по всему комплексу и пишет его действия. Кстати, поиск в толпе по лицу уже реализован на тактическом визоре, у внутренних органов многих стран это есть. Связанная гражданская история — бесконтактные оплаты по показу лица.

Мы уже делаем умные электрички, которые сами будут на основе этого набора технологий ловить зайцев.

Многим интересен контроль поведения водителя — это не автопилот, а отслеживание, что за рулём нельзя пить, курить, говорить по телефону и вообще не стоит скручивать детали и оборудование с машины, а также уносить куда-то груз посреди дороги. Последним очень интересуются страховые компании, кстати.

Уже есть маяки на конечных, которые забирают данные регистраторов по Wi-Fi и анализируют стиль вождения, нарушения и маршрут.

Для контролёров делается система «кого обилетил», она аналогична нашей старой задаче — показывать тех, с кем поздоровался в офисе сегодня и нет. Ещё мы делаем на Ближнем Востоке умные корабли — там контроль за действиями сотрудников на судне во время перехода, тоже выгрузка с камер и аналитика.

Очень перспективная тема — автоматический осмотр и инспекция объектов на предмет повреждений (трещин, коррозий и так далее). Используется на производствах и складах для входного контроля поставок. В портах уже есть краны, которые не берут груз, пока его не облетит дрон и не составит модель, которая будет проанализирована на повреждения. Есть краны, которые делают то же самое лидарами.

Актуально умное наблюдение за стройками: сколько привезли материалов, куда какой пошёл, сколько человек реально было на стройплощадке вместо армии прописанной в контракте генподрядчика.

В общем, нас ждёт дивный новый мир, и мы хотим вас позвать его делать на наш хакатон.

Что именно будет на хакатоне

Обычно хакатоны в той или иной степени теоретические. Но мы увидели, что правильно делать не так, а сразу решать практические задачи, которые кому-то кажутся будущим. Нужно за два дня дойти до MVP, консультируясь по ходу работ с нашими экспертами, и показать его. По сути — это принцип нашего акселератора, в частности — быстро выйти на прототип.

Этим подходом устраняется главная проблема хакатонов, связанная с тем, что туда приходит готовая команда и показывает свои готовые наработки.

У нас всё иначе: сразу практика, представители заказчиков на площадке и весь инструментарий прямо на месте. Мы предполагаем, что вы возьмёте готовые библиотеки, состыкуете готовые модули и сможете доказать, что конкретная задача решается с помощью ИТ-средств здесь и сейчас. Например, задачу по созданию системы умного вентилирования для снижения затрат на электроэнергию можно будет решить с помощью BLE (в том числе) и с применением индустриального Wi-Fi от Cisco. Тестить решения участники хакатона будут в Облаке КРОК — его с лихвой хватит на все процессы, требующие высокой производительности. Мы уже участвовали своей командой в таком банковском хакатоне в Омане, и там все задачи под конкретный банк. Сделали им подтверждение личности человека по фотографиям документов и селфи — и тут же получили международный контракт на внедрение в прод у них внутри их инфраструктуры в интеграции с их модулями интернет-банка. Это работает примерно так: сначала программа определяет, что телефон держит живой человек — даётся задание вроде улыбнуться, моргнуть левым глазом или поднять правую руку на камеру. Идёт сравнение фото, полученных в результате выполнения задания и лица на фото с документов. Дальше голосовая идентификация. Дальше без визита в банк человек может открыть счёт и получать доступ к нему по своему лицу и голосу. Всё распознавание происходит на устройстве в режиме реального времени, после чего уже предобработанные данные отправляются в системы банка для запуска соответствующих проверок. При визите в банк система узнает человека по изображению с обычной камеры и поприветствует.

В итоге ситуация следующая:

1. До 30 сентября мы собираем задачи от промышленности и составляем точный список представителей на хакатоне. Если вы из промышленности и у вас есть задача на проработку, присылайте, тут детали.
2. До 25 октября можно заявляться командами на хакатон.
3. Финал будет 16-17 ноября в Москве.

Кому это нужно?

• Можно попробовать себя в решении реальных промышленных задач. Можно вырваться на пару дней из рутины и сделать проект. Ну или не сделать.
• Найти команду: у нас есть специальная группа Вконтакте для тех, кто хочет скооперироваться с кем-то заранее.
• Понять, что нужно промышленности — это может быть важно для вашего будущего самостоятельного проекта.

Попробовать вендорские инструменты: у нас будут готовые наборы для развёртывания на мощностях нашего облака. Например, в задаче одной металлургической компании можно будет создавать блокчейн-решения на высокоскоростном фреймворке Exonum (Bitfury), который на днях вошел в реестр российского ПО, и сверхсекретном Мастерчейне (блокчейн-платформе, разработанной на площадке Ассоциации ФинТех (АФТ) совместно с ключевыми участниками российского финансового рынка и Банком России), Cisco принесёт инструменты для индустриального Wi-Fi, построения сети LoRaWAN, IoT-платформу Cisco Kinetic, видеонаблюдение Cisco VSM.

Что хотим мы: доказать промышленности, что можно быстро решать конкретные задачи, провести первый хакатон с интеграцией готовых решений.

Кто из экспертов будет?

Где посмотреть задачи?

Примеры здесь на сайте. Ближе к хакатону их будет больше. Все они предельно конкретные, например, в случае с распознаванием индивидуальных средств защиты будут именно те, которые используются на производстве у заказчика. Возможно, что туда попадут такие, к которым ещё нет промышленных детекторов, например, у нас в отслеживании СИЗов не сдалась чёрная шапочка-каскетка, которая на брюнетах сзади почти не распознаётся.

У нас есть опыт решения таких задач, поэтому мы знаем, что нужно для этого: доступ к инструментам, эксперты на месте (инженеры и бизнес-люди заказчиков, наши консультанты) и пицца. Я бы с удовольствием рассказал про нашу экосистему решения задач производства, но это, скорее, тема отдельного поста. Пока коротко — мы помогаем им приземлить конкретные потребности завода или концептуальные истории на технологии. То есть показываем выгоды «до» и «после». Что конкретно получить, какие деньги сэкономить, сколько заработать, сколько жизней спасти. Второе — мы можем позволить себе проверять гипотезы вроде того, что потратить 500 тысяч рублей посмотреть, может ли видеоаналитика поймать кражу на фуре. Мы делаем модель, показываем экономический эффект и дальше заказчик принимает решение о внедрении. Ещё мы умеем ездить на конкретные предприятия и делать там всё до результата. Например, недавно был случай в Сибири, где мы внедряли промышленное зрение. Там повозились с камерами, потом с морозами, потом с пусками оборудования на пару мегаватт, потом докрутили продукт до этих условий, потом чуть поменяли инфраструктуру самого завода (не было своих сильных админов) и только тогда всё заработало. Мы предлагаем то же самое, но пока без романтики выезда к белым медведям. Заняться реальным делом. Насколько это возможно.

Ссылки

• Индустрия 4.0.
• Распознавание СИЗов.
• Умная каска.
• Сайт хакатона и все детали.
• Примеры задач на сайте хакатона.
• Группа Вконтакте для поиска команд.
• Моя почта для любых вопросов — sstrelkov@croc.ru.

Автор: Сергей Стрелков

Источник