Заказная разработка в промышленности 2024. Опыт Nord Clan

2024-08-21 16:58:20 Время чтения 13 мин 132

На каких задачах в сфере ИТ фокусируются промышленные компании сегодня и почему. 

Наиболее востребованные решения, в которые вкладываются промышленники — это сервисы учета и согласования, аналитические веб-платформы, импортозамещающие инфосистемы, системы для контроля качества с использованием нейронных сетей и искусственного интеллекта. Расскажем о некоторых из них. 

Импортозамещение французской системы расчета прогресса строительства и контроля качества производства конструкций 

Nord Clan разработал информационные системы учета строительства оснований гравитационного типа по производству сжиженного природного газа для одной из крупных компаний в нефтегазовом секторе России.

В Nord Clan обратился генеральный подрядчик компании, проектирующей крупные промышленные объекты, в том числе в нефтегазовом секторе России. Конструкции для строительства завода производят российские и китайские подрядчики. Чтобы контролировать сроки и качество работ, на предприятии до недавнего времени использовали информационные системы учета прогресса, которые обслуживались иностранными вендорами.

В 2022 году французские вендоры ушли из России. Так нарушилась цепочка по обновлению прогресса изготовления конструкций: от сбора данных с заводов изготовителей и отслеживанию проводимых проверок специалистами качества до расчета общего прогресса.

Чтобы импортозаместить подрядчика, обратились в Nord Clan. Перед нами поставили задачу — разработать системы расчета прогресса строительства и контроля качества производства конструкций.  

Nord Clan разработал две информационные системы Structure System и Piping System. Если говорить упрощенно, каждая информационная система — это большая детализированная инструкция к возведению основ гравитационного типа с чек-листами проверки корректности каждого шага. 

Особенность проекта в том, что он содержит много инженерных и производственных данных и должен быть доступен десяткам подрядчиков. При этом нужно, чтобы каждый подрядчик имел доступ только к своим отчетам и не видел чужих. А заказчик проекта должен видеть и работать со всеми данными. Для решения этой задачи были созданы системы ролей и доступов.

Что было сделано:

  1. Разработали систему защиты от несанкционированного доступа. Для допуска пользователей в разработанные системы требуется прохождение многошаговой процедуры с учетом имеющихся процессов в компании.
  2. Разработали систему доступов к обработке информации. Каждый пользователь видит только объем, доступный его организации, и может с ним работать так, как определено общей ролевой моделью системы.  
  3. Внедрили систему контроля качества. Система автоматизирует процессы управления качеством за счет единого интерфейса планирования контроля и внесения результатов его проведения. 
  4. Создали базу знаний с документацией. Система оцифровывает и автоматизирует промышленные процессы выполнения заказов: от проектирования до запуска в эксплуатацию. При этом учитываются реалии "на земле". Если отдельные блоки на этапе контроля качества или испытаний будут отклонены, система потребует внести изменения в конструкторской документации и обновит объем актуального заказа для завода изготовителя. 
  5. Создали систему отчетности, которая позволяет формировать отчеты на любом уровне управления: от верхнеуровневых показателей общей готовности до контроля качества определенных узлов конкретного подрядчика.

В результате получили две работающие системы расчета прогресса строительства и контроля качества производства конструкций, которые позволяют эффективно управлять процессом возведения грандиозного объекта, важного для огромной отрасли российской промышленности. 

Кейс Stada. Разработка сервисов учета контрагентов и согласования документов, интеграция с инфраструктурными системами компании

Сотрудники российской группы компании, в прошлом входящей в состав зарубежного холдинга-производителя непатентованных лекарственных средств, ежедневно работают с сотнями документов для клиентов, партнеров, контрагентов. Для этого раньше они использовали архаичные самописные решения, которые имели множество недочетов. Например, не позволяли прикреплять документы и управлять списком согласующих, запускали всего два сценария согласования, не учитывали доступность согласующих, не давали посмотреть всю цепочку согласующих и не позволяли посмотреть результат согласования. А еще документы и задачи подписывались «по старинке»: через подписи на распечатанных листах бумаги. 

Чтобы решить эти проблемы, команда Nord Clan разработала конструктор согласований производственных документов и применила этот подход к изменению данных в SAP.  Теперь работа по согласованию документов строится по следующему сценарию. Ответственному специалисту нужно определить условия запуска сценариев согласований, определить списки согласующих под каждый сценарий, создать и запустить сценарии. Далее согласующие могут посмотреть документы, попавшие на согласование, и принять коллективное онлайн решение о принятии или отклонении документов. 

В процессе разработки были пройдены следующие шаги:

  1. Интегрировались с инфраструктурой заказчика. Организовали хранилище вложений и документов, подчиняющееся правилам политики безопасности компании. Взяли пользователей и назначили им роли в соответствии с данными из актуальных систем заказчика. Распространили права и возможности пользователей на два разработанных сервиса — Согласования и Контрагентов.
  2. Определили и зафиксировали точки входа в процедуру согласования изменений. Определили правила изменения в SAP (когда изменения могут внедрены). Настроили для администратора правила запуска сценариев согласования: изменение каких полей и документов должны обязательно быть согласованы.
  3. Внедрили гибкие модели согласующих изменения. Администратор может назначить согласующих: по учетной записи (логину); по роли из оргштатной структуры (например, менеджер отдела закупок); по выполняемой функции (например, актуализация юридической информации по российским дебиторам); по правилам замещения: если нужный человек в отпуске, согласование переходит его заместителям. 
  4. Создали конструктор согласования документов и данных. Администратор может создать и запустить разные сценарии согласований, последовательно настраивая: список данных и документов, которые должны быть согласованы; условия запуска согласований (например, запись изменений в SAP или обновление версии документа); определение списка согласующих; запуск сценария или его приостановка; механизм согласования документа по шагам (пока не согласовал первый пользователь - дальше согласование не идет).

«Мы обратились в Nord Clan с разработать сервис согласований и уведомлений, — говорит начальник отдела развития промышленных информационных систем П.А. Джулай. — У нашей компании появилась потребность в разработке новой системы согласования заявок, с помощью которой бизнес-пользователь сможет самостоятельно настраивать цепочки согласований на единой платформе. Разработанная командой Nord Clan система решает ряд важных задач по автоматизации внутренних рабочих процессов компании. Наше сотрудничество было продуктивным. Мы рады порекомендовать Nord Clan всем, кто ищет экспертов в области разработки программного обеспечения». 

Кейс АО "Павлик". Корпоративное веб-приложение для работы с большим объемом данных с возможностью анализа и систематизации отчетов 

Золоторудная компания АО «Павлик» пришла в Nord Clan с запросом — создать систему контроля актуального состояния добычи, транспортировки золотоносной руды  и производства золота. Было важно также оптимизировать систему формирования актуальной отчетности, чтобы формировалась «на лету».

Необходимость созрела давно. В компании была общая база данных, но из нее приходилось вручную вытягивать актуальную информацию по контролю действий на производстве. По сути, автоматизированная система ежедневного контроля состояния производства отсутствовала. 

Чтобы решить проблему, разработчики Nord Clan создали веб-приложение для работы с большим объёмом данных с возможностью анализа и систематизации отчетов по мониторингу добычи золотоносной руды в режиме реального времени (простои, время работы техники), общему и процентному количество добытой руды по соотношению с дням.

1 / 2

Теперь механизм работы внутри компании выглядит так: каждый сотрудник вносит свой отчет о работе в своем компьютере, на основе этих данных и данных других специалистов рассчитываются показатели и формируется наглядный интерактивный отчет. Руководитель может настроить отображение отчета по разным срезам. 

В результате в веб-приложении реализовано: 

  1. Интеграция с существующей системой сбора первичных данных в части добычи, транспортировки золотоносной руды и производства золота.
  2. Визуализация первичных данных в интерфейсе в виде таблиц или диаграмм.
  3. Автоматическая актуализация информации в отчете после внесения изменений в базу данных.
  4. Настроена интеграция с системой Power BI для отображения более узких отчетов¸ где уже предусмотрено разграничение прав доступа по ролям.
  5. Разработка системы авторизации и разграничение прав доступа к отчетам.

Что это дало предприятию:

  1. Время формирования отчета сократилось с 20 минут до 15 секунд для простых вариантов и до 1 минуты при запросе масштабных отчетов. 
  2. Сохранена и перенесена историческая информация из 1С ERP и других систем производства для использования в новых отчетах 
  3. Создано единое информационное пространство для быстрого формирования и аналитики производственных отчетов, вывода статистических данных

«Разработанное командой Nord Clan приложение решает ряд важных задач по автоматизации рабочих процессов компании, — говорит руководитель управления цифровой трансформации М.Б. Павлов. — Командой Nord Clan разработаны следующие разделы личного кабинета сотрудника: управление открытых горных работ, информационный блок, отчеты, дашборды. Теперь персонал предприятия может уделять больше времени задачам производства за счет сокращения статической работы на учет и формирование отчетности. Реализация таких масштабных проектов требует значительных трудозатрат и высокой отдачи — работа команды Nord Clan стала одним из факторов успешной и своевременной реализации проекта». 

Системы для контроля качества с использованием нейронных сетей и искусственного интеллекта

Одно из направлений работы, на которых специализируется Nord Clan, это внедрение решений на основе машинного зрения и нейросетей на промышленных предприятиях страны. Собственный продукт компании цифровая платформа ML Sense применяется для контроля качества продукции на производствах конвейерного типа с помощью искусственного интеллекта. Среди клиентов компании — «Росатом», «Сен Гобен», «Техностиль», «Аристон», «Птицефабрика Чамзинская», предприятия из горнодобывающей, металлопрокатной, агропромышленной и других отраслей. Мы подробно рассказывали об этих кейсах в нашем блоге на vc.ru. 

Основные задачи, которые решает ML Sense: 

  1. Дефектоскопия поверхностных дефектов металлов, химических и нехимических волокон, теплоизоляционных материалы, сложносоставной техники, продуктов питания с помощью искусственного интеллекта с использованием методов машинного обучения. 
  2. Определение инородных тел в руде дробильной фабрики и контроль негабаритных фракций дробленой руды на горнодобывающих предприятиях. 
  3. Контроль производства любой продукции, движущейся по конвейеру. 

Преимущество ML Sense в том, что внедрение решения происходит «под ключ»:

  1. Выезжаем на производство на всех этапах работы: для оценки проекта, сбора необходимых данных, для тестирования работы системы и на этапе сдачи-приемки. 
  2. Проектировка и монтаж оборудования производим с учетом технологических особенностей предприятия. Используем сертифицированные конструкции, высокоточную технику — импортозамещение в действии. 
  3. Сбор датасета и обучение нейросетей проводим на реальных данных. Это позволяет добиться точности распознавания до 99%. 
  4. Обучаем сотрудников предприятия использовать решение для достижения максимальной эффективности. 
  5. Выделяем отдельную команду для каждого проекта. Это позволяет реализовывать проекты за короткие сроки — в среднем за 3 месяца. 

В результате внедрения систем на основе искусственного интеллекта производителям удается добиться значительного экономического эффекта. Благодаря замене визуального контроля на машинное зрение повышается производительность предприятия. А главное — появляется уверенность в качестве продукции.