Все говорят, что цифровизация помогает компаниям сокращать издержки и повышать эффективность управления бизнесом. Мы расскажем о конкретном кейсе того, как оцифровка даже одного этапа жизненного цикла деталей позволяет сокращать издержки на примере железнодорожной индустрии. А именно, как вагоноремонтному предприятию можно сэкономить 7 млн. рублей в год, снизить срок инвентаризации с двух недель до одного дня и минимизировать ошибки при проведении ремонта.
Цифровизация железнодорожного транспорта
За последние несколько лет ж/д отрасль, которая всегда считалась одной из наиболее традиционных, вслед за другими отраслями экономики развернула свой вектор в сторону применения новых технологий. В настоящий момент можно выделить несколько основных направлений цифровизации для железнодорожной индустрии.
Одной из основных задач для многих компаний стало снижение бумажного документооборота, который исторически превалирует во всех бизнес-процессах РЖД, ж/д операторов, транспортных компаний и производителей ж/д техники. Но высокая степень бюрократии и «зарегламентированность» многих бумажных процессов сильно тормозит переход на ЭДО.
Вторая большая задача – это повышение степени контроля за путями и жизненным циклом подвижного состава и деталей, а также прогнозируемость сроков их износа и ремонта.
Третий блок задач – навигационные системы, которые будут не только отслеживать перемещение подвижного состава, но и прогнозировать его движения, помогать управлять и визуализировать его местоположение.
При этом на рынке мало комплексных решений по цифровизации, которые учитывают железнодорожную специфику. Продукты даже из смежных транспортных отраслей, к примеру автомобильной, часто требуют серьезной доработки под задачи ж/д, что значительно удорожает стоимость их адаптации и внедрения, что порой является нецелесообразным.
В итоге частные компании, которые стремятся повысить эффективность управления своими активами, качество планирования и клиентского сервиса, часто приходят к необходимости разработки собственных прикладных решений. Не исключением стала наша компания НТС, которая несколько лет задумалась над оцифровкой процесса ремонта колесных пар на вагоноремонтных предприятиях (ВРП). Исследовав рынок, и не обнаружив доступных решений для внедрения, мы решили сделать все сами. Так и возник наш флагманский продукт «Умное депо». Дальше – больше! Нашей командой были созданы решения по управлению складами, цифровые двойники, RPA, решения с применением IIot и многое другое.
В итоге, мы собрали целый портфель разработок для ж/д предприятий, опираясь на собственную экспертизу и большой практический опыт работы в индустрии. В итоге это стало толчком для создания нашей IT-компании UMNO.digital, которая выросла из внутреннего департамента разработок холдинга НефтеТрансСервис в отдельную бизнес-единицу. Но об этом мы расскажем отдельно.
Умное депо
Так почему мы начали с решений именно для вагоноремонтных предприятий? Связано это в первую очередь с тем, что на ВРП в рамках процесса ремонта деталей может возникать масса непредвиденных расходов, вызванных отсутствием прозрачности процесса ремонта и прослеживаемости деталей на всех этапах его прохождения.
На ВРП возникает ряд типовых проблем, во многом связанных с «человеческим фактором»:
потери деталей
путаница с владельцами колесных пар и деталей
задержки в ремонте и отгрузке деталей получателям
некачественный ремонт колесных пар
неверная отбраковка и списания деталей
контрафакт и нерегламентированные операции с деталями
Ответом на решение этих проблем стала разработка «Умное депо», которая обеспечивает контроль и прозрачность прохождения всего цикла ремонта колесных пар.
Как это работает?
При поступлении на ВРП каждую колесную пару и номерные детали мастер маркирует RFID-меткой и привязывает к ней номер колесной пары или детали.
Метка остается на детали при перемещении по всей технологической цепочке в рамках ВРП.
Данные каждого производственного этапа мастер вносит в мобильное приложение, или они собираются автоматически с поддерживаемого оборудования.
Затем данные отправляются на сервер и передаются по необходимости в 1С или любую другую учетную систему.
В качестве терминалов сбора данных используются противоударные планшеты, адаптированные для работы на производственных предприятиях. Сейчас мы также тестируем технологию машинного зрения для распознавания номеров и типов осей колесных пар.
Результатом работы системы является
Получение цифрового следа на каждом этапе производственного цикла в отношении каждой номерной детали
Отслеживание движения деталей на ВРП в режиме реального времени
Моментальная сверка при инвентаризации и отчеты о работе предприятия для руководства
Сокращение объема бумажной работы. Автоматизация внесения в журналы или отчеты результатов замеров геометрии деталей.
Подобные изменения значительно ускоряют процессы ремонта и позволяют клиентам получать подвижной состав под перевозку быстрее и в лучшем качестве.
Звучит красиво, не правда ли? Но как это обеспечивает сокращение издержек ВРП?
За счет только цифровизации сложно получить выгоду «в один шаг», например просто взять и «ускорить» работу депо на 5-10%, увеличив тем самым прибыль. Ведь для увеличения потока необходимо создавать соответствующую инфраструктуру для приема, ремонта и хранения деталей.
Через прозрачность процессов можно выяснить, как обеспечить прохождение каждой ремонтной операции с максимальным эффектом.
Как уменьшить лишнюю обточку колесных пар при ремонте, за счет этого повысить срок ее службы.
Как гораздо эффективней компоновать новые колесные пары из имеющихся деталей надлежащего качества.
Прозрачность операций позволяет исключить потери деталей, некорректную отбраковку деталей еще пригодных для эксплуатации, проверять качество ремонта на каждом этапе, а также убрать случаи с путаницей владельцев деталей или попытками воровства. Все это дает значительный эффект для экономии времени на проведение всех операций, а также исключает возникновение любых непредвиденных расходов для ВРП, вызванных задержками, потерями или некачественным ремонтов.
Приведем конкретный пример, как за счет внедрения «Умного депо» наше предприятие в Рязани:
снизило срок инвентаризации от двух недель до суток
уменьшило расхождение между системой учета и реальными данными по итогам инвентаризации c 8% до 2%
сократило время на приемку колесных пар с 5 до 2 минут
минимизировало ошибки при отгрузке колесных пар
перешло на ведение ключевых журналов (ВУ-53) в электронном виде, при необходимости их можно распечатать.
Пример средней экономии для ВРП
Внедрение «Умное депо» на нескольких вагоноремонтных предприятиях позволило компаниям в среднем экономить по 1 мм стали на колесную пару за счет увеличения цифрового контроля за ремонтными операциями.
В 2022 году стоимость 1 полезного мм стали составляла около 3 500 рублей.
Поэтому можно посчитать, что для ВРП, обрабатывающего 2 000 колесных пар в год, экономия от использования «Умного депо» может составить порядка 7 млн. рублей.
Важно уточнить, что подобные расчеты носят приблизительный характер, т.к. обычно до момента начала проектов по цифровизации на предприятиях не ведется системный сбор статистики и аналитики и используются только бумажные носители, которые не дают возможности провести корректное сравнение по многим параметрам в формате «до и после».
Итак, мы рассказали об эффекте оцифровки только одного процесса ремонта колесных пар на ВРП, который уже дает ощутимый результат для экономики предприятия. Но на этом возможности по цифровизации для ВРП не заканчиваются.
Например, мы уже сейчас успешно тестируем беспилотные комплексы для учета хранения колесных пар и литых деталей на открытых площадках хранения. Технология с использованием дрона, оснащенного сканирующим оборудованием, и RFID-меток, установленных на колесных парах и деталях, позволяет обрабатывать более десяти единиц деталей в секунду.
Также внедрение, например, лазерного стенда как инструмента измерения дает снижение затрат на ремонт за счет точности обточки и исключения человеческого фактора. Стенд 4 лазерами измеряет геометрические параметры вагонных колесных пар и дает рекомендацию по механической обточке колеса, за счет чего достигается экономия снимаемого слоя металла при ремонте.
Мы также тестируем технологию компьютерного зрения для распознавания заводской маркировки и прогнозные модели по сроку ремонта и выбытию колесной пары.
Каждый из этих инструментов по отдельности уже дает заметный экономический эффект, а применение их в комплексе дополняет действие друг друга и помогает компаниям значительно сокращать издержки и повышать эффективность управления бизнесом.
Комментарии (8)
fndrey357
00.00.0000 00:00+1Поэтому можно посчитать, что для ВРП, обрабатывающего 2 000 колесных пар в год, экономия от использования «Умного депо» может составить порядка 7 млн. рублей.
За год 7 млн рублей на 2000 колесных пар. 3500 на одну пару. Тут массовость такая нужна, чтобы получить ощутимые финансовые результаты
avf48
00.00.0000 00:00Для одного изделия, выгоды никакой не будет, хоть какая будет массовость... не будет заказа и экономия ни какая не поможет. Задача таких технологий - непрерывное производство и быстрая переналадка. Предприятие должно переходить от производства типовых изделий, к выполнению типовых операций (как в производстве, так и в разработке и эксплуатации продукции). К тому же, при передаче документации на изделие в цифровом формате, то это должно также, сократить затраты на ПИР и эксплуатацию.
UMNODigital Автор
00.00.0000 00:00@fndrey357 Прямой финансовый результат безусловно зависит от объемов ВРП. Но что важно, система дает много дополнительных результатов – такие как контроль и прозрачность. Эффект от них сложно посчитать в деньгах. К тому же нет данных, чтобы сравнить «до и после», т.к. до начала проекта многие показатели не отслеживались.
Но мы над этим работаем, и как только соберём достаточно статистики для сравнения – обязательно расскажем, что еще удалось оптимизировать.
fndrey357
00.00.0000 00:00Просто вы позиционируете себя как коммерческая организация. ЕСли бы вы разрабатывали это как подразделение РЖД для снижения внутренних издержек, учета или еще чего - понятно. А здесь я просто не представляю что вы можете написать в рекламке.
voody77
Как защищали RFID-метки от копирования, как управляете рисками подмены деталей (по статистике 15-20% деталей подвижного состава - нелегальные)
Какое оборудование для кодирования/считывания RFID-меток?
Какие технологии и решения применялись при разработке и поставке?
Как и в каком виде цифровой след планируется оставить на ж/д полотне, станциях и др. объектах РЖД?
Как планируете выстраивать прогнозирование по ТОИР и надежности, какие аналитические инструменты собираетесь применять для сбора статистики сроков эксплуатации, износа деталей?
Как будет реализован процесс календарного и ресурсного планирования?
Отдельно расскажите какая задержка опроса RFID-считывателя на дроне? Какая допустимая скорость такого дрона, чтобы успеть считать 10 и более меток одновременно. Как боретесь с наложением от металла деталей и экранированием сигнала?
Также интересна реализация фронта - как проектировали интерфейс, сколько интервью с участниками процесса, сколько демо провели, процент удовлетворенности от внедрения?
А так неплохая обзорная статья для старта, спасибо.
avf48
Хорошие вопросы)
@UMNODigital В дополнение, хотелось бы узнать практику применения стандартов... или же в лучших традициях "передовых" предприятий??
**расскажите, были ли использованы/проанализированы стандарты РЖД при разработке решений?
Было ли решение о цифровизации результатом проведённых аудитов и анализу причин? или же это дань моде?
Бонусом, стандарты по iiot и Digital Twin:
Планирование
Стандарты
ГОСТ_Р 10.0.03-2019 Информационное моделирование в строительстве. Справочник по обмену информацией. Часть 1. Методология и формат (ИСО 29481-1 2016).pdf
ГОСТ_Р 10.0.05-2019 Информационное моделирование в строительстве. Строительство зданий. Структура информации об объектах строительства. Часть 2. Основные принципы классификации (ИСО 12006-2 2015).pdf
ГОСТ_Р 10.0.05-2019 СС ИМ зданий и сооружений. Строительство зданий. Структура информации об объектах строительства. Часть 2. Основные принципы классифик (ИСО 12006-2 2015).pdf
ГОСТ_Р 10.0.06-2019 Информационное моделирование в строительстве. Строительство зданий. СИОС. Часть 3. Основы обмена объектно-ориентированной инф (ИСО 12006-3 2007).pdf
ГОСТ_Р 58907-4-2020 Строительство. Планирование срока службы объектов строительства. Часть 4. Планирование с исп цифрового моделирования.pdf
СП 333.1325800.2017 BIM. Информационное моделирование в строительстве. Правила формирования информационной модели объектов на различных стадиях жизненного цикла.pdf
ГОСТ_Р 57311-2016 BIM. Моделирование информационное в строительстве. Требования к эксплуатационной документации объектов заверш стороительства.pdf
ГОСТ_Р_ИСО 22263-2017 Модель организации данных о строительных работах. Структура управления проектной информацией.pdf
ГОСТ_Р 57295-2016 Системы дизайн-менеджмента. Руководство по дизайн-менеджменту в строительстве.pdf
ГОСТ_Р 57310-2016 (заменен на ГОСТ_Р 10.0.03-2019) Информационное моделирование в строительстве. Руководство по доставке информации. Часть 1. Методология и формат (ИСО 29481-1 2010).pdf
ГОСТ_Р 58438.1-2019 Структуры данных электронных каталогов продукции для инженерных систем зданий. Часть 1. Понятия, архитектура и модель.pdf
ГОСТ_Р 58438.2-2020 Структуры данных электронных каталогов продукции для инженерных систем зданий. Часть 2. Геометрия.pdf
ГОСТ_Р 58439.1-2019 Организация информации об объектах капитального строительства. Информационный менеджмент в строительстве с использованием технологии инф моделирования. Часть 1. Понятия и принципы.pdf
ГОСТ_Р 58439.2-2019 Организация информации об объектах капитального строительства. Информационный менеджмент в строительстве с использованием технологии информационного моделирования. Часть 2. Стадия капитал.pdf
ГОСТ_Р_ИСО_МЭК 30100-2-2019 ИТ. Менеджмент ресурсов домашних сетей. Часть 2. Архитектура.pdf
ГОСТ_Р 57100-2016 СиПИ. Описание архитектуры (ISO IEC IEEE 42010-2011).pdf
ГОСТ_Р_ИСО 19439-2008 Интеграция предприятия. Основа моделирования предприятия.rtf
ГОСТ_Р_ИСО 19440-2010 Интеграция предприятия. Конструкции для моделирования предприятий.rtf
ГОСТ_Р_ИСО 14258-2008 Промышленные автоматизированные системы. Концепции и правила для моделей предприятия.pdf
ГОСТ_Р_ИСО 15704-2008 Промышленные автоматизированные системы. Требования к стандартным арх-рам и метод-ям предприятия.pdf
ГОСТ_Р 54090-2018 Интегрированная логистическая поддержка. Каталоги и перечни предметов снабжения. Структура и состав данных.pdf
ГОСТ_Р_МЭК 62714-1-2020 Формат обмена инженерными данными для использования в системах промышленной. AutomationML. Часть 1. Архитектура.pdf
ГОСТ_Р_ИСО 23081-1-2008 СИБИД. Процессы управления документами. Метаданные для документов. Часть 1. Принципы.rtf
ГОСТ_Р_ИСО 26324-2015 СИБИД. Система дискретных идентификаторов объекта.pdf
ГОСТ_Р 58908.1-2020 (ПСУОП) Промышленные системы, установки и оборудование и промышленная продукция. Принципы структурирования и кодированные обозначения. Часть 1. Основные правила (МЭК 81346-12009).pdf
ГОСТ_Р 58908.12-2020 ПСУОП. Принципы структурирования и коды. Часть 12. Объекты КС и системы инженерно-технического обеспечения (ИСО 81346-122018).pdf
ГОСТ_Р_ИСО 13584-25-2010 СПАиИ. Библиотека деталей. Часть 25. Логический ресурс. Логическая модель библиотеки поставщика с агрегированными значениями и подробным содержанием.pdf
ГОСТ_Р_ИСО 13584-32-2012 СПАиИ. Библиотека деталей. Часть 32. Ресурсы практической реализации. Язык онтологической разметки продукции.pdf
ГОСТ_Р_ИСО 15531-1-2008 СПАиИ. Данные по управлению промышленным производством. Часть 1. Общий обзор.pdf
ГОСТ_Р_ИСО 15531-31-2010 СПАиИ. ДУПП. Часть 31. Информационная модель ресурсов.pdf
ГОСТ_Р_ИСО 15531-32-2010 СПАиИ. ДУПП. Часть 32. Концептуальная модель данных для управления использованием ресурсов.rtf
ГОСТ_Р_ИСО 15531-42-2010 СПАиИ. ДУПП. Часть 42. Модель времени.pdf
ГОСТ_Р_ИСО 15531-43-2011 СПАиИ. ДУПП. Часть 43. Информация для управления производственными потоками. Модель данных для мониторинга и обмена производственной информацией.pdf
ГОСТ_Р_ИСО 15531-44-2012 СПАиИ. ДУПП. Моделирование сбора цеховых данных.pdf
ГОСТ_Р_ИСО 15531-44-2012 СПАиИ. ДУПП. Часть 44. Моделирование сбора цеховых данных.pdf
ГОСТ_Р 55340-2014 СПАиИ. Интеграция данных ЖЦ перерабатывающих предприятий, включая нефтяные и газовые производственные предприятия. Часть 4. Исходные справочные данные (ISO TS 15926-4 2007).pdf
ГОСТ_Р 56263-2014 СПАиИ. Руководство по созданию автоматизированных библиотек данных на основе комплекса стандартов ГОСТ_Р_ИСО 13584.pdf
ГОСТ_Р_МЭК 62023-2016 Структурирование технической информации и документации (структура документа).pdf
ГОСТ_Р_ИСО 15926-1-2008 СПАиИ. Интеграция данных ЖЦ для перерабатывающих предприятий, включая нефтяные и газовые производственные предприятия. Часть 1. Обзор и основополагающие принципы.pdf
ГОСТ_Р_ИСО 15926-2-2010 СПАиИ. Интеграция данных жизненного цикла для перерабатывающих предприятий, включая НиГ ПП. Часть 2. Модель данных.pdf
ГОСТ_Р 56213.5-2014 СПАиИ. Обмен данными характеристик. Часть 5. Схема идентификации .pdf
ГОСТ_Р 56213.6-2014 СПАиИ. Обмен данными характеристик. Часть 6. Эталонная терминологическая модель словаря концепций .pdf
ГОСТ_Р 56265-2014 СПАиИ. Интеграция данных ЖЦ перерабатывающих предприятий, включая н и г пп. Часть 6. Методология разработки и валидации справочных данны (ISO TS 15926-6 2013).pdf
ГОСТ_Р 56271-2014 СПАиИ. Интеграция данных ЖЦ перерабатывающих предприятий, включая н и г пп. Часть 7. Практические методы интеграции распределенных систем (ISO TS 15926-7 2011).pdf
ГОСТ_Р 56272-2014 СПАиИ. Интеграция данных ЖЦ перерабатывающих предприятий, включая н и г пп. Часть 8. ПМИРС практическая реализация сетевого языка (OWL) (ISO TS 15926-8 2011).pdf
ГОСТ_Р_МЭК 58546-2019 Интеграция систем управления предприятием. Часть 5. МОДЕЛЬ СЛУЖБЫ ОБМЕНА СООБЩЕНИЯМИ (IEC PAS 62264-6 2016).rtf
ГОСТ_Р_МЭК 62264-1-2010 Интеграция систем управления предприятием. Часть 1. Модели и терминология (Заменен 2014).pdf
ГОСТ_Р_МЭК 62264-1-2014 Интеграция систем управления предприятием. Часть 1. Модели и терминология.pdf
ГОСТ_Р_МЭК 62264-2-2010 Интеграция систем управления предприятием. Часть 2. Атрибуты объектных моделей (Заменен 2016).pdf
ГОСТ_Р_МЭК 62264-2-2016 Интеграция систем управления предприятием. Часть 2. Атрибуты объектных моделей.pdf
ГОСТ_Р_МЭК 62264-3-2012 Интеграция систем управления предприятием. Часть 3. Рабочая модель управления технологическими операциями (2).pdf
ГОСТ_Р_МЭК 62264-5-2012 Интеграция систем управления предприятием. Часть 5. Операции бизнес-производство (2).pdf
ГОСТ_Р 57297-2016 Интегрированный подход к управлению инф антропогенных объектов и сред. Библиотеки электронных компонент с учетом требований комплексного инф моделирования.pdf
ПНСТ 0000 Умное производство. Интерфейсы для ухода за автоматизированной машиной. Часть 1. Общие положения.pdf
ПНСТ 0000 Умное производство. Унифицированная архитектура OPC. Часть 1. Общие положения.pdf
ПНСТ 0000 Умное производство. Цифровые двойники. Часть 2. Типовая архитектура.pdf
ПНСТ 0000 Умное производство. Цифровые двойники. Часть 3. Цифровое представление физических элементов.pdf
ПНСТ 0000 Умное производство. Цифровые двойники. Элементы визуализации.pdf
ПНСТ 434-2020 Умное производство. Интероперабельность единиц возможностей для прекладных решений (ИСО 16300-12018).pdf
ПНСТ 436-2020 Умное производство. Интероперабельность единиц возможностей для промышленных решений (ИСО 16300-32017).pdf
ПНСТ 441-2020 ИТ. Умный город. Онтология верхнего уровня показателей УГ (ИСО МЭК 21972 2020).pdf
UMNODigital Автор
@avf48 Конечно! Перед началом проекта проводили полный аудит производственной системы, искали узкие места и зоны потери эффективности. Почти на любом ВРП есть ряд типовых проблем с отсутствием контроля операций и прослеживаемости деталей, отсюда и все остальные проблемы - детали теряют, собственников путают, ремонт затягивают и т.п.
Именно с этим мы и работали. На трех ВРП уже внедрили наше «Умное депо», везде есть заметные улучшения работы! Так что, мы не про моду ???? мы - про реальное решение реальных проблем
UMNODigital Автор
voody77 Спасибо за вопросы! пытались уместить все в один ответ, но поняли что одним комментарием здесь не обойтись! Мы обязательно отдельно об этом напишем!