Портал Sudostroenie.info продолжает серию публикаций интервью с участниками Всероссийского акселератора НИОКС (научные исследования и образование по проектированию судов). В рамках этого цикла основатели стартапов делятся своими уникальными проектами и идеями. Надеемся, что истории участников Акселератора НИОКС послужат источником вдохновения для других и откроют новые возможности для сотрудничества и роста.
Сегодняшний гость портала – Илья Скоробогатов, основатель сервиса yellot.pro, производственной поисковой машины для быстрого поиска подходящего поставщика и расчета стоимости изготовления деталей.
– Как вы видите применение вашей технологии быстрого поиска поставщика в традиционных процессах судостроения?
– Ключевая функция Поисковой машины - мгновенный анализ данных о детали (чертеж в растровом формате, например .pdf, а также наименование, материал, массо-габаритные характеристики) для прогноза укрупненного техпроцесса, трудоемкости, стоимости на конкретном предприятии для подбора оптимальных вариантов изготовления продукции.
В судостроении, где развита производственная кооперация, это мощный инструмент для всех, кто готовит и принимает решения об организации собственных производственных цепочек, изготовления по кооперации, а также о дозагрузке или высвобождении производственно-технологического оборудования и, соответственно, нуждается в прогнозировании параметров изготовления отдельных ДСЕ и изделий в целом.
– Возможны ли вызовы на пути внедрения вашей технологии в судостроительном секторе?
– Конечно, к основным можно отнести:
- сопротивление служб с непрозрачной кооперацией и завышенными издержками – это вопрос внутреннего менеджмента;
- медленное внедрение – зачастую может быть компенсировано рабочей группой с необходимыми полномочиями и мотивацией;
- административные и иные нерыночные барьеры на рынках – для этого потребуется с осторожностью планировать параметры локализации;
- консервативность потребителей и поставщиков – часто может требовать дополнительных маркетинговых усилий, но удобство и скорость обычно убедительны.
– Ваша система призвана улучшить взаимодействие между заказчиками и поставщиками. Какие конкретные преимущества она предлагает для участников рынка судостроения?
Целями может являться:
– трансформация бизнес-модели: организация собственного и кооперационного производства на заказ профильной, сопутствующей и непрофильной (конверсионной) продукции исходя из роли заказчика или изготовителя. Здесь имеется уникальное преимущество - прямой доступ к исходным поставщикам используемых ДСЕ и конечным потребителям своей продукции;
– сокращение издержек производства за счет повышения прозрачности, предсказуемости и управляемости собственных производственных и кооперационных цепочек и сведения к минимуму роли посредников;
– повышение лояльности потребителей конечной продукции за счет создания удобного сервиса ремонтов и поставки ЗИП.
– Как вы обеспечиваете надежность данных в вашей поисковой машине и ее обучение?
– Процессинг данных для обучения поисковых модулей может выполняться в информационном контуре владельца данных, после этого работа в режиме инференса (выдачи прогнозов) не требует постоянного доступа к данным производственной системы. Например, обучение может проводиться на ограниченных наборах данных.
При необходимости Поисковая машина может быть инсталлирована внутри информационного контура предприятия. Это сложнее, дольше и дороже, но обеспечивает полную автономность.
Таким образом, возможно настроить баланс эффективности и безопасности в широком диапазоне.
– Сейчас технологии развиваются с высокой скоростью. Как вы понимаете свою конкурентную позицию на рынке?
– В настоящее время, несмотря на существующий тренд на расширении использования при управлении жизненным циклом изделий технологии "цифровых двойников", CAD/CAM-моделирования и «тяжёлых» PLM-систем, основная масса заказов на изготовление деталей по субконтрактации во всем мире размещается с использованием растровых двумерных чертежей, пересылаемых в виде сканированных копий (в форматах jpeg, tiff, pdf, и проч.), по которым только человек может решить ключевые задачи:
- представить (спрогнозировать) технологический процесс на основании анализа визуального двумерного изображения (чертежа) детали;
- оценить возможность изготовления непосредственно на предприятии;
- оценить необходимость привлечения партнёров – подрядчиков, способных выполнить технологические операции, выполнение которых невозможно на собственном производстве;
- спланировать производственную логистику (пошаговое, точнее пооперационное, перемещение детали);
- эвристически, без детальных пооперационных расчетов быстро оценить стоимость изготовления "в целом" для предоставления ответа заказчику в сжатые сроки.
Автоматизация решения этих задач и процессов принятия решений о возможности выполнения заказа, в чем заинтересованы как заказчики, так и изготовители, в основном идет по пути моделирования технологических процессов (CAM) на основе цифровых трёхмерных моделей (CAD-моделей) деталей.
При всех достоинствах, такой путь требует наличия CAD-модели на каждую деталь, включенности каждой единицы используемого оборудования в единую информационно-коммуникационную среду, что теоретически возможно в рамках одного предприятия (при условии использования исключительно оборудования, оснащаемого устройствами ЧПУ), но практически недостижимо при взаимодействии предприятий разного масштаба, не интегрированных в общую цифровую экосистему.
Кроме того, процесс CAM-моделирования не предполагает и не учитывает возможной вариативности технологических процессов, например, при выходе из строя единицы оборудования, обеспечивающей предложенный при моделировании "оптимальный" способ обработки (и это при том, что часто даже в рамках одного предприятия, одна и та же задача, может решаться различными способами в зависимости от динамически изменяющихся реальных обстоятельств).
Вместе с тем, опытный человек, при наличии достаточной инженерной компетенции, в состоянии спрогнозировать технологический процесс, оценить возможность изготовления, определить необходимость привлечения подрядчиков, и дать оценку себестоимости изготовления детали, или сборочной единицы (ДСЕ), а также целых узлов, агрегатов и комплексов, "на глаз", без составления детальных техпроцессов и калькулирования затрат (в чем подход Поисковой машины и является “подражанием” когнитивной функции человека).
Переход от 2Д-чертежей к 3Д-моделям и чертежам для нас возможен при необходимости и наличии достаточной выборки для обучения.
– В каких конкретно аспектах судостроения вы видите наибольший потенциал для оптимизации с помощью вашей технологии?
– Наиболее целесообразно для судостроения развивать сервисную модель с узкой отраслевой специализацией.
Наша стратегия – интегрировать разнородные машиностроительные отрасли, сегменты и ниши с помощью кроссплатформенного решения, обеспечивая при необходимости переток заказов в интересах предприятий-изготовителей за счет посредников.
– Понимаете ли вы, что для перехода на вашу систему может потребоваться обучение персонала?
– Конечно, целесообразно начинать внедрение с пилота - ознакомление со спецификой предприятия и выявление наиболее острых проблем, в решении которых заинтересованы сами службы, сотрудники.
Наиболее сложной задачей (но и экономически выгодной) является трансформация системы закупок.
Между этими двумя отметками находится широкий градиент этапов внедрения, на каждом из которых мы как разработчик готовы оказывать организационное и техническое содействие и имеем соответствующий опыт.
Обычно внедрение Поисковой машины предполагает три этапа:
- тестирование работы поисковой машины на производственных данных;
- изучение потребностей в облачных и on-prem сервисах, оценка экономических эффектов;
- формирование дорожной карты внедрения для дозагрузки производства и аутсосрсинга.
– Как вы оцениваете будущие тренды в судостроении, и какое место в них займет ваш стартап?
– Наибольший вызов – локализация рынков с неустойчивыми сочетаниями рыночных и нерыночных механизмов развития.
На этом фоне баланс между конкурентностью и эффективностью неминуемо будет страдать, и инструменты его гибкой настройки будут востребованы.
Например, Поисковая машина может достаточно точно и быстро оценить перспективы переноса и изменения объемов производства, замены поставщиков, локализации производственных цепочек.
С другой стороны, кризисные явления и мобилизационно-конверсионные процессы благоприятны для ускоренного развития новых эффективных моделей и предприятий, что нам представляется основанием для синергии.
Беседовал Алексей Сулимов
Фото: Sudostroenie.info, yellot.pro
Другие материалы цикла бесед с участниками Всероссийского акселератора НИОКС:
Сегодняшний гость портала – Илья Скоробогатов, основатель сервиса yellot.pro, производственной поисковой машины для быстрого поиска подходящего поставщика и расчета стоимости изготовления деталей.
