Владимир Кутергин: Промышленный искусственный интеллект – это реальность

Команда BFG Group
Сегодня доктрина «Умное производство», которую в России уже десять лет развивают авторы нашего издания, а также реализуемая в Германии национальная программа «Индустрия 4.0» и японская правительственная инициатива «Умное общество 5.0» подводят всех к пониманию того, что наша цивилизация стоит на пороге некоего качественного скачка. Когда различные технологии начнут рождать синергию, когда суммарный эффект взаимодействия двух или более технологических факторов, усиливающих друг друга, существенно превзойдет простую сумму свойств каждого отдельного компонента. Когда этот момент наступит? И каким образом его приближают продукты BFG Group? Об этом беседуют председатель совета директоров BFG Group, д.т.н., профессор Владимир Кутергин и главный редактор журнала «Умное производство» Геннадий Климов.

Г. Климов: – В рамках Индустрии 4.0 как-то все разом заговорили о работе с массивами  данных – big data, о промышленном искусственном интеллекте. Похоже, действительно приходит время качественных изменений. Ваша компания ведь тоже работает в этом направлении. Давайте побеседуем об этом. Насколько уже можно говорить о системах, быть может, еще не являющихся искусственным интеллектом в его классическом понимании, но ставших его прообразами для реального производства?

Владимир Кутергин, председатель совета директоров BFG GroupВ. Кутергин: – Сейчас в Европе и США практически каждая третья компания занята в бизнесе, связанном c ioT. Это и датчики, и съем информации, и бизнес-аналитика, и обработка информации. Но никто не знает, что с этим многообразием данных делать. Все задаются вопросом, возможно ли моделирование бизнеса в целом. С одной стороны, имеются такие системы, как, например, Tecnomatix или Anylogic, используя которые, можно описывать бизнес-процессы и моделировать видение будущего бизнеса. Но это занимает очень много времени: предприятие само по себе – сложный механизм, на нем протекает множество сложных бизнес-процессов. На предприятии есть оборудование, сложные инженерные системы, люди, наконец. Модели строятся месяцами, а за это время меняются условия, сами процессы, технологии. Модели становятся неактуальными.

Нам удалось создать методологию, систему, философию, – называйте это, как хотите, – которая позволяет создавать цифровые модели реально действующих и проектируемых промышленных предприятий. В нашей системе можно ставить цифровые эксперименты. Можно изучать, что будет, если мы поступим так или этак. На моделирование тратятся уже не месяцы, а минуты. В это пока никто не верит, но мы уже демонстрировали, как наша система работает.

Г. Климов: – А на каком принципе это строится? В основе – математика или же имитация биологических, антропологических процессов? Либо это обработка хранилищ больших данных? Что это?

В. Кутергин: – Это идеи из так называемой конструктивной математики. К примеру, есть задачи анализа, и посредством анализа затем разрабатываются и реализуются изменения, а это – задача синтеза: как создать систему с заданными свойствами. Представьте: у вас есть некий набор ресурсов, линейка продуктов и технология их производства. А как это организовать, чтобы реализовать ваши планы, достичь намеченных целей по организации циклов производства, по уровню прибыли, скорости потока, объема незавершенного производства и т.д.? Наша система позволяет это делать. Сейчас она успешно решает задачи управления проектами, управления распределенными ресурсами, ее потенциал – управление холдинговыми компаниями. А начали мы с модели производства, поскольку она – наиболее сложная.

Г. Климов: – Здесь, должно быть, уместны аналогии с процессами работы сознания. Наверное, действуют одни и те же законы? Что такое человеческое сознание с антропологической точки зрения? Это некая модель реальности, на которой сознание ставит виртуальные эксперименты. Существует целая система алгоритмов социального поведения, которые возникли в ходе эволюции в самые различные периоды истории цивилизации. Они хранятся в подсознании и передаются по наследству. Частично заимствуются из социальной среды, как из «облака». Сознание конкретного индивидуума оперирует моделью сущего, созданного в ходе обучения и социального опыта, используя все те доставшиеся от предков алгоритмы, а также запреты, которые поставлены теми же религиями и гражданскими законами, пытается найти самый эффективный и безопасный способ действий. По сути, конкурентоспособность человека определяется адекватностью созданной его сознанием модели мира. Чем человек адекватнее – тем он успешнее.

В. Кутергин: – Совершенно верно. Мы строим модель имитационного типа. Эта модель есть математическая модель, отражение реального производства, реальных производственных отношений, реальных ограничений ресурсов. Благодаря ее использованию можно увидеть, как работают все элементы производственной системы, как работают люди, ресурсы, как осуществляется управление. То есть она полностью воспроизводит работу производства. Это и дает возможность делать виртуальные эксперименты. Так можно эффективно предвидеть последствия тех или иных управленческих решений, избегать ненужных потерь. Это же дает возможность минимизировать риски. Это механизм оптимизации процессов.

Г. Климов: – А все же насколько детализированной является создаваемая вами модель?

В. Кутергин: – Детализация – до каждого работника, до каждой единицы оборудования. Мы решали, например, задачу для концерна «КЭМЗ». На мощностях предприятия ежемесячно выполняется свыше 500 заказов, каждый заказ – это готовое изделие, состоящее из множества деталей, на каждую из которых требуется по 40 – 50 операций. Нужно организовать, спланировать эту работу. Эта задача непосильна для человеческого мозга, а наша система с ней легко справляется.

Робототехнический учебный комплекс FANUCСейчас у нас есть несколько полигонов для испытания нашей системы. Например, на КамАЗе нам дали литейный завод, Этот завод построен давно, он рассчитан на объемы производства, которые были в советское время, – 150 тысяч автомобилей в год. А сегодня КамАЗ выпускает в год всего 30 тысяч машин. То есть литейный завод располагает огромными избыточными мощностями. При этом, сами понимаете, литье надо производить. Как оптимизировать бизнес-процессы и достичь необходимых экономических эффектов? Обычно такие задачи отдавались на откуп таланту руководителя, но на практике не всегда решались. Мы предлагаем инструмент для решения подобных оптимизационных задач.

Г. Климов: – При этом российские станкостроители и другие металлообработчики не знают, где брать качественное литье?

В. Кутергин: – Вот именно! А на КамАЗе задались мучительным вопросом: что делать с этим убыточным производством? В поисках адекватного ответа на него привлекали консультантов из Германии, затем из Франции. Но устраивающий их ответ так и не нашли. А мы построили для них виртуальные модели, показали, как можно быть эффективными. Два варианта: либо в два раза сократить численность персонала, либо, сохранив людей, за полмесяца выполнять месячную программу, а оставшееся время использовать для выполнения заказов для внешних рынков. То есть удвоить, а там и утроить свои объемы производства и, соответственно, прибыль. Сейчас они решились попробовать реализовать это на практике.

Г. Климов: – А какой интерфейс у вашей системы? Что видит сотрудник, работающий с ней? Как это вообще выглядит?

В. Кутергин: – На предприятиях есть планировочные решения. На них есть станки, через которые двигаются потоки деталей. Сотрудник, работающий с системой, видит эти станки, видит, насколько они загружены, видит расписание работы каждой единицы оборудования, каждого работника, видит узкие места каждого участка. Но это не просто картинка, а подсказка, что именно требуется сделать для выполнения задач, поставленных перед каждым участком производства и заводом в целом. Например, у вас цикл производства составляет три месяца, а вы хотите сократить его до полутора месяцев. И наша система подсказывает, как этого можно достичь.

Г. Климов: – Построение такой модели, наверное, требует описания всех деталей, с которыми работают в цехах? Это 3D-модели?

В. Кутергин: – В системе входными данными являются продукты, спецификация изделий, для каждого из которых описана технология, технологический маршрут, прописан техпроцесс, указаны ресурсы, которые могут быть использованы в производстве. Все это мы имеем на выходе обычной CAD/CAM. Система предлагает решения, как все это организовать наилучшим образом, как всем этим управлять.

Под наилучшим образом подразумевается следующее. Как известно, время, в течение которого предприятие работает, выпускает продукцию, делится на две части: производственное, когда на станках что-то делается, и непроизводственное, когда они простаивают. Так вот, непроизводственное время составляет иногда до 95%, а производственное, соответственно,– всего пять процентов. При этом все мероприятия, направленные на повышение производительности, завязаны на производственное время: уменьшают трудоемкость и т.д. Но даже если вы в два раза сократили трудоемкость, в результате вы выиграли всего 2,5%! Казалось бы, логичнее искать резервы в работе с непроизводственным временем, однако этим почти никто не занимается. Всего несколько инжиниринговых компаний решают эту задачу. Мы в том числе этим занимаемся – ищем возможности организовать людей таким образом, чтобы на порядок сократить непроизводственное время. Эффект достигается, когда затраты уменьшаются на 30 – 40%, когда на выходе прибыль может вырасти на 60 – 70%.

Г. Климов: – Это результат оптимизации процессов?

В. Кутергин: – Это даже не оптимизация: мы строим модель производства с изначально заданными свойствами, а затем осуществляется доводка некоторых деталей. То есть мы меняем правила. Ведь когда вы настраиваете технологии, если они являются ограничением, вы вводите новое оборудование или просто дополняете существующее или заменяете технологию – система становится совершенно другой, и надо работать по новым правилам: спланировать ее, организовать работу. И, когда все это настроили, получаете на выходе систему с совершенно иными свойствами.
Владимир Кутергин и Геннадий Климов

Г. Климов: – То есть вы благодаря своей системе можете экспериментировать, виртуально перестраивая предприятие, примеривая на него разные ситуации?

В. Кутергин: – Конечно, создав цифровую модель предприятия, можно наглядно видеть возможности внесения изменений в реальности, выбрать оптимальный их вариант.

Г. Климов: – А эти варианты вы сами меняете, или система их предлагает?

В. Кутергин: – Технологии мы меняем сами, а варианты организации предлагает система. Мы меняем только правила: логистические, движения комплектов и т.д. При разных правилах настройки можно получить разный эффект. Вы видите, как бы это получилось в реальности. Реализовывать изменения без моделирования – дорого и долго, к тому же результаты непредсказуемы. А наш инструмент позволяет собственникам и руководителям компаний видеть перспективу в деталях.

Сейчас мы проходим третий этап разработки системы – адаптивное управление производственной системой. Мы проектируем видение предприятия в будущем, реализуем инжиниринг предприятий. Заказчики говорят: дайте нам систему управления предприятием с учетом того, что на нем сейчас происходит. Но на нем сейчас нередко происходит беспорядок: никто точно не знает, на какой стадии находится в данный момент выполнение того или иного заказа, когда он будет выполнен; у менеджеров нет понимания того, что надо будет предпринять, если вдруг выйдет из строя критически важный станок или, к примеру, заболеет ценный работник. Я обычно предлагаю заказчикам: давайте сначала внедрим у вас первые два этапа системы, это позволит вам увидеть в точности, что у вас на самом деле происходит на производстве, начать им эффективно управлять. Но некоторые настаивают: мол, давайте сразу начнем с третьего этапа. Сейчас мы его дошлифовываем. Адаптивное управление производственной системой – это значит быстрое перестраивание всех потоков работ в зависимости от ситуации. На каждый новый день – новое расписание с учетом вчерашнего дня и базовых целей компании. Если вам, к примеру, необходимо встроить в систему новый заказ, она тут же произведет по нему все необходимые расчеты. Если возникла идея пересмотреть приоритеты, система покажет варианты сценариев развития событий.

Г. Климов: – Система – это пакет программ?

В. Кутергин: – Это IT-платформа. В 2012 году при проведении проектов реинжиниринга предприятий мы начали использовать имитационные модели на базе AnyLogic нашего давнего партнера из Санкт-Петербурга. Через год мы убедились, что это очень долгая история. Тогда мы разработали собственную платформу, где ввели движок, который занимается синтезом, создали специальные алгоритмы.

Г. Климов: – Выпуск такого продукта – дорогое удовольствие…

В. Кутергин: – Конечно! Но мы привлекли к сотрудничеству венчурный фонд, кроме того, наш продукт очень востребован на рынке.

Г. Климов: – Надо так понимать, что ваш продукт – это существенный шаг к созданию искусственного интеллекта, способного моделировать и прогнозировать.

В. Кутергин: – Искусственный интеллект в ней уже фактически присутствует. Наша система построена для работы в ситуациях неопределенности и изменчивости. Все традиционные системы построены на устранении неопределенности. Но, поскольку мест, где может возникнуть неопределенность, очень много, получается, что все занимаются всем. А мы исходим из того, что неопределенность – это некая сущность, данная нам, и предлагаем – давайте научимся работать с этой сущностью! Не надо с ней бороться. Задача – несмотря на неопределенность, научиться достигать поставленных целей. Такая задача выполнима за счет механизмов буферизации, составления дорожных карт и т.д.

Когда вы имеете дело со сложной системой, состоящей из множества элементов и связей, каждый ее элемент и каждая связь могут меняться. В борьбе с неопределенностью и изменчивостью вы в итоге не успеете сделать ничего из намеченного.

Г. Климов: – Это, кстати, распространенная ошибка руководителей – пытаться вникнуть во все детали, всем управлять в ручном режиме. В этом плане создание искусственного интеллекта, от которого вы, судя по всему, в полушаге, – это вполне в русле стратегии умного управления, подразумевающего переход с уровня управленца с горизонтом видения, как у руководителя среднего звена, на действительно стратегический, «генеральский» уровень.

В. Кутергин: – Так оно и есть. Как сделать, чтобы, несмотря на огромное количество возможных изменений, предприятие достигало поставленных целей? Наша система обеспечивает такие возможности. Суть – в способах организации работ таким образом, чтобы в любых условиях выполнять заказы вовремя. У нас разработана соответствующая теория, и в ближайшее время мы создадим действующие модели. Несмотря на огромное разнообразие предметных областей, продуктов, ресурсов и т.д., существует некий инвариантный способ представления, который не меняет само представление, а в него могут быть погружены разные отрасли и задачи. Здесь уже не требуется программирования: достаточно внести в систему данные, и она сама будет ими управлять. И это еще один плюс нашей системы – возможность моделирования без программирования.

Г. Климов: – То есть вы выработали новый стандарт представления, с помощью которого можно описывать производственные системы.

В. Кутергин: – Да, это универсальный стандарт. Мы создали инвариантное описание, а способов представления систем – огромное количество. И не важно, о какой отрасли идет речь: мы программируем ее развитие. Ведь любая система производит продукты, а любые продукты описываются с помощью спецификаций, а любая спецификация описывается в виде дерева.

Г. Климов: - Спасибо. Надеюсь, мы продолжим разговор в следующих номерах журнала.

Версия для печати
Авторы: Подготовила Галина ТАРАНОВА; Фото Владислав ИЛЬЯШЕНКО
Разместить ссылку на: 


Добавить комментарий

Автор: *
Тема: *
Код c
картинки: *

Коментарий:
Автор: Андрей Григорьев (19.09.2017 00:53:18)
Тема: Интересная статья!
Интересная это тема, довольно много там есть нюансов, которые нужно учесть при создании и программировании такого интеллекта. Но пол дела создать его, а вот заставить самообучаться это уже совсем другой уровень. Кроме этого важнейшей задачей является защита электронных "мозгов" от внешних электромагнитных импульсов. Для этого нужно делать специальную комнату или весь корпус, из специальных материалов ( вот эти ребята специализируются на этом http://faradey.ru/ ).
Автор: Виталий Фадеев (04.09.2017 23:48:40)
Тема: Экранированные двери и ворота
Одной из важный и неотъемлемых "частей" любого (а тем более опасного) предприятия являются непосредственно экранированные двери. Они обеспечивают электромагнитную замкнутость защищаемого объема с помощью специальным образом организованного контакта контура полотна с электромагнитным экраном помещения. Экранированные двери и ворота обеспечивают: требуемый уровень подавления электромагнитного излучения; защиту информации от прослушивания; отсутствие помех извне при проведении испытаний и исследований; защиту персонала при проведении испытаний с опасными уровнями излучения. На сегодняшний день лучшим в производстве подобных дверей является ООО «НТЦ Фарадей» кто не согласен со мной, ваши сомнения развеет их продукция,которая на сегодняшний день на несколько шагов впереди чем другие. http://faradey.ru/catalog/ekranirovannye_dveri_vorota/