CC BY
25Бабушкин В.М.
д.т.н., доцент, зав. кафедрой динамики процессов и управления, Казанский национальный исследовательский
технический университет
vmbabushkin@kai.ru
АПРОБАЦИЯ МЕТОДОВ И СРЕДСТВ АДАПТИВНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ПРОДУКЦИИ НА ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ
Ключевые слова: ресурсы, адаптивное планирование, производство, сквозные цифровые технологии, эффективность, производительность.
Keywords: resources, adaptive planning, production, end-to-end digital technologies, efficiency, productivity.
В настоящее время в условиях постоянного роста требований, предъявляемых к изделиям и увеличения уровня сложности организационно-технических решений, одной из важнейших научно-практических проблем в области организации производства промышленных предприятий, имеющей важное хозяйственное значение для развития страны, является низкая эффективность методов и средств организации и управления производственными процессами, отсутствие адекватных методов и средств планирования жизненного цикла продукции, кадровый дефицит специалистов, обладающих экспертными и профессиональными компетенциями в сфере сквозных цифровых технологий и, как следствие, низкая производительность ресурсов в целом1.
В связи с этим особую актуальность приобретают исследования и разработки, направленные не столько на проектирование и оптимизацию бизнес-моделей, разработку стратегий цифровой трансформации компаний, сколько на управление данными в системах полного жизненного цикла изделий, на определение необходимого набора цифровых технологий в научно-исследовательских и опытно-конструкторских работах на конкретном производстве, формирование компетенций для работы с современными экспертными системами, апробацию методов и средств планирования на всех уровнях организации бережливого цифрового производства промышленного предприятия.
Обозначенная актуальность предопределила постановку цели и задач настоящей статьи. Целью является качественный и количественный анализ результатов апробации методов и средств адаптивного планирования жизненного цикла продукции на промышленных предприятиях, направленных на повышение эффективности функционирования отечественных предприятий на основе создания и апробации математических моделей оптимизации, синтеза бережливого и цифрового производства, формирования и стандартизации комплекса мероприятий и программ повышения производительности производственных систем.
История показывает, что практически во всех странах мира задача повышения эффективности планирования и производительности, в том числе производительности труда, решалась при активном участии государства, с помощью целевых программ и коллективов специально обученных экспертов, объединяемых в рамках соответствующих центров повышения производительности (рис. 1).
Схема Центра производительности труда Германии
Схема работы Совета по производительности труда Сингапура
Министерство экономики и технологий
Национальный центр производительности
Консультационные
советы по производительности
Рабочие группы по
вопросам производительности
Центры производительности в каждом регионе Германии
S
> ■ >
ПРОГРАММЫ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ПОДДЕРЖКИ ЦЕНТРОВ В ОБЛАСТИ ПОВЫШЕНИЯ ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ:
1. IVC. 2.1SPRINT. 3. PIC. 4. ETSS. 5. MLP Рисунок 1.
Анализ зарубежного опыта повышения производительности
1 Бабушкин В.М. Методы и средства адаптивного планирования организации бережливого цифрового производства: диссертация ... доктора технических наук: 05.02.22. - Казань, 2019. - 365 с.
В рамках одной из научных работ автором проведен анализ опыта реализации государственных программ повышения производительности труда в разных странах мира и на международном уровне1. Некоторые методические разработки представленных на рис. 1 региональных центров сегодня активно используются крупнейшими разработчиками программного обеспечения в области управления полным жизненным циклом изделий.
Ярким примером являются программные средства полного жизненного цикла Siemens PLM Software2 компании Siemens AG, которые в своем составе имеют предустановленные программные решения, учитывающие ключевые положения теории ограничений, технологии бережливого производства и т.д. В отечественной практике также есть примеры разработки импортонезависимого программного обеспечения, учитывающего все стадии жизненного цикла изделий. Например, сейчас на базе КНИТУ-КАИ в центре компетенций «Цифровая экономика» им. В. А. Белугина представлена новая полнофункциональная технология создания высокотехнологичной продукции как один из основных компонентов «Цифровой экономики» Российской Федерации - система полного жизненного цикла (СПЖЦ) «Цифровое предприятие».
Данная система реализует сквозные процессы создания и эксплуатации высокотехнологичной продукции, управления предприятием и производством; обеспечивает управление качеством и стоимостью продукции; система может обрабатывать информацию, относящуюся к гостайне (СС); обеспечивает требования Российского законодательства.
И отечественный и зарубежный софт сегодня позволяют реализовывать основные этапы жизненного цикла изделий:
1) полное цифровое проектирование;
2) полные цифровые испытания;
3) полное цифровое производство;
4) полная цифровая эксплуатация, вплоть до утилизации.
Однако и в том, и другом случае есть огромный потенциал по совершенствованию данных систем и программного обеспечения, направленных, в том числе, на повышение производительности современных предприятий и организаций с учетом имеющегося научно-технологического и инфраструктурного задела.
Для решения задачи повышения производительности труда на промышленных предприятиях наличие одного лишь софта и инфраструктуры сегодня недостаточно, требуются специалисты, обладающие экспертными и профессиональными компетенциями в области интеграции передовых производственных технологий и элементов цифровой экономики с разнородными системами и программным обеспечением, поскольку полный отказ от имеющегося на предприятиях софта возможен очень редко, и это не всегда целесообразно, учитывая требуемые финансовые и временные ресурсы, а также специфику деятельности предприятий.
В исследованиях, проведенных автором, для решения данной комплексной задачи определена взаимосвязь методов аналитики и планирования организации производства на основе результатов анализа и группировки методов аналитики данных (дескриптивного, предиктивного, прескриптивного и когнитивного) и соответствующих методов планирования с программными средствами реализации в цифровой среде предприятия.
Так, например, метод предиктивной аналитики данных используется для прогноза событий, позволяет решать задачи на всех уровнях планирования построением прогнозных моделей и решения задач оптимизации организации производства, а также планировать комплекс организационно-технических мероприятий на протяжении всего жизненного цикла.
Такая адаптация к изменениям активно реализуется сегодня в машиностроении, электронной промышленности и телекоммуникациях. Поэтому адаптивное планирование рассматривается как система, предполагающая адаптацию планов в соответствии со значениями показателей производительности, входящими в область решения целевой функции предиктивной математической модели оптимизации на трех уровнях планирования (производственных ресурсов, производственных процессов, производственных программ).
В качестве основы проведенного исследования была выбрана теория производительности всех видов ресурсов, как наиболее широко отражающей всю многогранность понятия «производительность».
В настоящее время существует множество классификаций ресурсов, как и классификаций производительности. Однако, по мнению автора, классификация ресурсов, предложенная Б.П. Павловым3, привлекаемых для производства традиционной и инновационной продукции наиболее полно отражает существующие условия хозяйствования российской экономики (рис. 2).
Для обоснования математического аппарата в ходе исследований на втором уровне планирования были предложены определения производительности первого, второго и третьего родов, где:
1) производительность первого рода - количество изделий, изготавливаемых за анализируемый период (горизонт) календарного времени;
2) производительность второго рода - скорость выполнения производственных заданий (количество выполненных нормо-часов за один календарный час);
1 The OECD Observer. 1996. - N 97. - Р. 3.
2 PLM - система (product lifecycle management system) - система, в том числе прикладное программное обеспечение, для управления жизненным циклом изделий.
3 Павлов Б.П. Экономическая оценка инновационного потенциала социально-экономической системы Республики Татарстан // Экономические науки. 2008. - № 42. - С. 28-31.
3) производительность третьего рода - результативность организации производства (сокращение абсолютного времени и минимального относительного времени изготовления изделия).
Рисунок 2.
Классификация производственных ресурсов1
Предложенный понятийный аппарат использует теоретические и практические результаты исследований в области организации производства и повышения ее эффективности и соответствует основным направлениям исследований сформировавшейся в КНИТУ-КАИ научной школы ресурсосбережения и организации производства.
Для обоснования математической модели оптимизации проведен анализ по уровням планирования в разрезе целевых параметров и средств их достижения с определением взаимосвязи между уровнями.
Предложенные понятийный и математический аппарат трехуровневой системы адаптивного планирования позволили разработать:
- концепцию адаптивного планирования и мониторинга производительности;
- базовые элементы информационной системы планирования и мониторинга.
Взаимодействие основных элементов предложенной концепции включает в себя: оценку проектов по комплексному показателю реализации мероприятий (digilean) и интегральному показателю эффективности проектов (К), определение интегрального показателя адаптивного планирования (IАр) и учет его изменений при разработке новых и корректировке текущих проектов (рис. 3).
Рисунок 3.
Концепция адаптивного планирования и мониторинга производительности2
Результат реализации такого порядка взаимодействия основных элементов концепции на уровне предприятия позволил сформировать базовые элементы информационной системы планирования и мониторинга производительности (рис. 4).
Первый уровень адаптивного планирования (блок производственной потребности), реализуемый APS3 в подсистеме синхронного планирования информационной системы адаптивного планирования и направленный на достижение максимальной производительности путем определения критического пути реализации портфеля заказов, состав которого определяется в соответствии со значениями показателей оптимальной производственной среды предприятия, что отличается от существующих подходов к планированию, учитывающих только фактические значения имеющихся ресурсов.
На втором уровне планирования (блок производственных возможностей), реализуемом с помощью пакета программных средств имитационного моделирования производственных процессов (Tecnomatix Plant Simulation4 или аналоги), в соответствии с предложенной концепцией производится планирование максимальной результативности организации производственных процессов.
1 Бабушкин В.М. Методы и средства адаптивного планирования организации бережливого цифрового производства: диссертация ... доктора технических наук: 05.02.22. - Казань, 2019. - 365 с.
2 Там же.
3 APS - (Advanced Planning & Scheduling, усовершенствованное планирование) - программное обеспечение для производственного планирования, главной особенностью которого является возможность построения расписания работы оборудования в рамках всего предприятия.
4 Tecnomatix Plant Simulation - программная среда имитационного моделирования систем и процессов.
Рисунок 4.
Создание цифрового двойника производства с применением информационной системы
адаптивного планирования1
На данном уровне происходит расчет циклов изготовления изделий в соответствии с результатами моделирования производственных процессов и месячного плана участков, формируемого на основе математического аппарата оптимизации доли остаточного (т.н. «неперекрываемого») абсолютного времени гсор производства.
Третий уровень адаптивного планирования (блок реализации) использует MES2 - подсистему управления производственными процессами и направлен на достижение максимальной эффективности производственных проектов предприятия.
Формируемый план на этом уровне учитывает реализацию организационно-технических мероприятий, включающих предиктивный анализ данных состава, размещения и загрузки оборудования, техпроцессов и карт потоков создания ценности, необходимых для настройки алгоритмов планирования.
Поскольку план в предложенной информационной системе формируется на всех уровнях предприятия, совокупность представленных элементов информационной системы является неотъемлемой частью цифрового двойника производства, объединяющего технологии моделирования, предиктивной аналитики, промышленного Интернета и многокритериальной оптимизации параметров процессов.
Разработка данной информационной системы одобрена РФЯЦ ВНИИЭФ в качестве одного из модулей СПЖЦ, специалистами КНИТУ-КАИ выполнен ряд пилотных научно-исследовательских проектов по внедрению данного модуля на предприятиях республики, включая Казанский авиационный завод им. С.П. Горбунова - филиал ПАО «Туполев», АО «КМПО», ПАО «КАМАЗ», АО «Казанский электротехнический завод», АО «Завод Элекон», АО «Зеленодольский завод им. А.М. Горького» и др.
На восемнадцати предприятиях-участниках Подпрограммы «Повышение производительности труда на предприятиях Республики Татарстан на 2015-2020 годы»3 определены показатели эффективности проектов и адаптивного планирования (табл. 1).
1 Tecnomatix Plant Simulation - программная среда имитационного моделирования систем и процессов.
2 MES (от англ. manufacturing execution system, система управления производственными процессами) - специализированное прикладное программное обеспечение, предназначенное для решения задач синхронизации, координации, анализа и оптимизации выпуска продукции в рамках какого-либо производства.
Постановление Кабинета Министров Республики Татарстан от 24 ноября 2014 года № 901 «О внесении изменений в государственную программу «Экономическое развитие и инновационная экономика Республики Татарстан на 2014-2020 годы».
Таблица 1
Оценка показателей динамики производительности
№ п/п Наименование предприятия Производительность труда, тыс. руб./чел. Рост производительности, % Эффективность проекта, К Эффективность планирования, I * ' АР
2014 г. 2015 г.
1 АО «БЭНЗ» 49 77 157 1,8 0,25
2 АО «Вакууммаш» 301 572 190 2,4 0,15
3 АО «Казанькомпрессормаш» 328 696 212 2,7 0,25
4 АО «ПОЗиС» 432 929 215 2,5 0,35
5 ООО ПО Начало 456 473 104 1,8 0,4
6 АО «КЗСК» 467 566 121 1,35 0,25
7 АО «КВАРТ» 525 530 101% 2,3 0,3
8 ООО «Таттеплоизоляция» 534 722 135 1,7 0,4
9 ООО «НПП «Тасма» 537 684 127% 1,9 0,55
10 АО «Кукморский завод металлопосуды» 589 844 143 2,25 0,6
11 АО «КМИЗ» 763 875 115 1,65 0,35
12 АО «АТЗ» 775 680 88 1,8 0,55
13 АО «КЭТЗ» 1124 1202 107 2,45 0,4
13 АО НПБ «ОКБ им. М.П. Симонова» 1132 1215 107 2,8 0,45
15 ООО «Таткабель» 2775 4220 152% 2,15 0,3
16 АО «Татхимфармпрепараты» 1075 - -- 2,45 0,4
17 АО «Завод «Элекон» 576 634 110 3,05 0,7
18 Казанский авиационный завод 1150 1242 108% 3,05 0,45
Среднее значение по 18 предприятиям: 137% 2,23 0,4
Согласно проведенной оценке только на двух предприятиях (АО «Кукморский завод металлопосуды» и АО «Завод «Элекон» «зеленая» зона) наблюдалось эффективное адаптивное планирование, хотя показатели роста производительности у данных предприятий не самые высокие. Это объясняется тем, что целевые индикаторы программ на этих предприятиях выбраны более корректно по сравнению с другими. И, наоборот, на одном из предприятий при значительном росте производительности по отношению к предыдущему году интегральный показатель адаптивного планирования составил наименьшее значение (АО «Вакууммаш»), что говорит о низкой эффективности планирования ввиду формирования весьма амбициозных целевых индикаторов программы.
Результаты практической реализации методов и средств адаптивного планирования позволили повысить производительность труда в среднем на 10-15% по отношению к базовому периоду, комплексный показатель реализации мероприятий бережливого и цифрового производства (digilean) до и после реализации мероприятий бережливого и цифрового производства составил 5 и 30% соответственно, а среднее значение интегрального показателя адаптивного планирования проектов 1АР составило 0,4, что говорит о необходимости продолжения работ в данной области1.
На государственном уровне для решения задачи повышения производительности труда разработан и активно реализуется национальный проект «Производительность труда и поддержка занятости» - один из национальных проектов в России на период с 2019 по 2024 годы2.
В соответствии с данным проектом интеграция направлений деятельности существующих инжиниринговых центров и центров компетенций в Республике Татарстан способствовала созданию нового комплексного продукта для промышленных предприятий (рис. 5).
Рисунок 5.
Комплекс продуктов для повышения производительности труда
1 Бабушкин В.М. Методы и средства адаптивного планирования организации бережливого цифрового производства: диссертация ... доктора технических наук: 05.02.22. - Казань, 2019. - 365 с.
2
Паспорт национального проекта (программы) «Производительность труда и поддержка занятости» (утв. президиумом Совета при Президенте РФ по стратегическому развитию и национальным проектам, протокол от 24.12.2018 № 16.
Состав данного комплекса объединяет в себе учебно-методическую, программно-аппаратную и образовательную составляющие, что дает новый качественный синергетический эффект при реализации на промышленных предприятиях.
Примером успешной практики взаимодействия производителей софта, академических организаций с центрами компетенций и промышленных предприятий в Республике Татарстан сегодня может являться взаимодействие специализированных предприятий-посредников (малых инновационных предприятий, аутсорсинговых компаний и т.д.), обеспечивающих трансляцию и апробацию научных и академических разработок в корректной и удобной для восприятия «производственников» форме (рис. 6).
Промышленные предприятия
Рисунок 6.
Научно-практическая коллаборация в области разработки и внедрения проектов
цифрового производства
Реализация представленной на рис. 6 научно-практической коллаборации стала возможна, в том числе по результатам апробации исследований, проведенных автором в части разработки методов и средств адаптивного планирования организации производства как комплекса организационно-технических решений и научно-методических положений, реализуемых на иерархических уровнях планирования в условиях ресурсных ограничений, синтеза бережливых и цифровых технологий.
Таким образом, результаты апробации методов и средств адаптивного планирования жизненного цикла продукции на промышленных предприятиях рассмотренного региона имеют весьма позитивный характер, что свидетельствует о разработке и реализации системных мероприятий на основе комплексного учета всех видов ресурсов. В связи с этим четкое определение тенденций развития сквозных цифровых технологий и наличие гибкой научно-практической коллаборации в области разработки и внедрения проектов цифровизации становятся одним из основных императивов в реализации национальных проектов Российской Федерации.
