Компоненты дизайн‑системы универсальны и подходят для большинства проектов системы управления производством (manufacturing execution system, MES). Доступны как в светлой, так и в тёмной теме
Обзор технологических новостей в сфере промышленности
Зачем выводить дизайн‑систему в Open Source и чем она может быть полезна? Как снизить производственные риски с помощью предиктивной аналитики? Рассказывает Павел Приедитис, директор по работе с промышленными компаниями Yandex Cloud.
25 апреля 2024 г.
15 минут чтения
Продолжаем раз в квартал делиться IT‑новостями и трендами промышленной индустрии. Из прошлого обзора вы узнали, как переполнение дискового пространства привело к остановке автомобильных заводов в Японии, как металлургические компании планируют использовать YandexGPT и каким видят будущее облаков индустриальные гиганты.
На этот раз расскажем, как дизайн‑система с открытым исходным кодом помогает сталелитейному комбинату быстрее создавать интерфейсы, какие цифровые тенденции определяют развитие промышленности в России и как внедрить культуру информационной безопасности (ИБ) в горно‑металлургической компании.
IT‑проекты промышленных компаний
Группа НЛМК запустила обновлённую дизайн‑систему с открытым исходным кодом
Дизайн‑система НЛМК, производителя стальной продукции, — это набор UI‑компонентов, инструментов и правил, который помогает компании поддерживать единый визуальный стиль в своих цифровых продуктах и решениях. Систему разработали ещё в 2021 году, чтобы ускорить создание интерфейсов внутренних сервисов, но недавно инструмент стал доступен и для других компаний: его бета‑версия появилась в Open Source. Теперь участники рынка могут использовать готовые компоненты интерфейса и адаптировать их для своих проектов — менять цвета кнопок, иконки и шрифты, а также вносить вклад в развитие продукта.
Интересно, что крупные представители отрасли не только создают собственные технологии, но и делятся ими с другими участниками рынка.
Выход в Open Source — это возможность создать вокруг своей технологии сообщество, которое будет помогать развивать и дорабатывать продукт. Многие промышленные компании понимают это и активно переходят с проприетарных решений на продукты с открытым исходным кодом. Особенно это заметно в сфере аналитики больших данных. Например, клиенты Yandex Cloud стали чаще использовать системы управления базами данных на основе технологий Open Source — ClickHouse® и Greenplum®.
У сервисов с открытым исходным кодом есть ряд преимуществ:
-
по умолчанию бесплатное использование;
-
участие комьюнити в доработке продукта;
-
уход от Vendor Lock, то есть зависимости от одного поставщика.
Но есть и нюансы: такие программы нужно своевременно обновлять и поддерживать. В этом смысле управляемые сервисы в облаке предлагают готовый инструмент для работы с открытым ПО. Именно по этому принципу работают сервисы Yandex Managed Service for ClickHouse® и Yandex Managed Service for Greenplum®.
ММК внедрил систему динамического управления технологическими рисками
Магнитогорский металлургический комбинат (ММК) в начале 2024 года запустил систему динамической корректировки технологического процесса. С помощью этой разработки компания сможет уменьшить риск влияния человеческого фактора и долю брака в производстве.
В основе решения — адаптивное управление технологией и качеством, анализ больших данных и предиктивная аналитика. Система отслеживает нестационарные режимы и особые производственные ситуации, при которых возрастает риск получения некачественной продукции. При наличии такого риска система посылает сигнал ответственным сотрудникам, автоматически создаёт динамическую техническую карту и применяет корректирующие действия.
Предиктивная аналитика в этой системе отвечает за предсказание результатов событий в будущем на основании прошлого опыта. С помощью методов предиктивного анализа компании могут прогнозировать изменение состояния оборудования и шансы его выхода из строя. Это помогает оптимизировать и автоматизировать различные производственные процессы.
Разрабатывать предиктивные модели можно как на базе собственной инфраструктуры, так и в облаке. Использование виртуальных машин даёт гарантии, что инфраструктура предприятия будет работать бесперебойно в случае пиковых нагрузок при проведении тестов.
Например, одна из крупных горно‑металлургических компаний использует Yandex Cloud как песочницу для создания нейросетей: разрабатывает и тестирует модели в облаке, а запускает продукт уже на собственных серверах.
Так выглядит готовая масштабируемая инфраструктура для быстрого запуска сервиса в облаке
В этом обзоре:
События
Итоги форума «Цифровая химия». Новые проекты по внедрению ИИ и цифровых двойников
Одним из значимых событий этой весны стал демодень индустриального центра компетенций (ИЦК) «Химия» на форуме «Цифровая химия». Участники мероприятия рассказали о своих IT‑решениях для химической и нефтехимической отраслей и подготовили список из 7 новых потенциально значимых проектов. Среди них — интеллектуальная система управления производственным процессом, комплекс рекомендательных сервисов и оптимизационных моделей на базе искусственного интеллекта (ИИ) и цифровой двойник транспортной логистики.
Новые проекты ИЦК «Химия» интересны тем, что решают проблемы управления производством и могут оптимизировать ключевые процессы в отрасли — в частности, логистику. До недавнего времени российский IT‑рынок в основном предлагал решения, которые помогали только ускорить или упростить отдельные задачи, например автоматизировать документооборот или обеспечить защиту данных.
Подробнее о форуме «Цифровая химия»
Мы в Yandex Cloud сотрудничаем с участниками ИЦК. Например, в облаке компании тестируют работу технологий машинного обучения. Разработка IT‑решений — ещё один популярный сценарий.
Новый эпизод подкаста «Безопасно говоря»
Вышел четвёртый эпизод подкаста «Безопасно говоря». Гости подкаста обсудили, какова роль директора по ИБ (CISO) в организациях разных отраслей, как в компании должна внедряться культура ИБ и можно ли переносить опыт крупного бизнеса на средние и малые предприятия.
Подкаст также доступен в аудио-версии на Яндекс Музыке, Apple Podcasts и Google Podcasts.
Безопасность действительно очень важна для промышленных компаний. В марте мы вместе с ДРТ анонсировали результаты совместного исследования‑прогноза для CISO на 2024 год. Опросили более 300 компаний: 74% участников исследования оценили безопасность работы с облачными провайдерами выше среднего, а 57% — рассказали, что проводят анализ рисков при планировании перехода на облачные решения.
Тренды
ML и ИИ — наиболее интересные технологии для российской промышленности
РБК Тренды провели исследование и выяснили, с какими технологиями связывают будущее развитие промышленности в России и в мире. По данным издания, российские индустриальные компании в контексте цифровизации промышленности чаще говорят о предиктивной аналитике, ИИ и машинном обучении (ML). При этом мировое сообщество сфокусировано на автоматизации и роботизации процессов (RPA).
Интересно, что в России направление RPA находится на последнем месте по степени интереса
Кроме того, в России более заинтересованы в промышленном интернете вещей (IIoT) или цифровых двойниках, а в мире — в системах бизнес‑аналитики (BI) и ESG‑платформах.
Мы в Yandex Cloud также видим большие возможности применения ИИ в промышленности и энергетике. И это подтверждают кейсы наших клиентов.
Так, Дальневосточная энергетическая компания (ДЭК) и ATC с помощью Yandex SpeechKit создали голосового помощника для 3,5 миллиона абонентов. Робот помог ДЭК усилить автоматизацию обслуживания абонентов до уровня более чем 90%.
Ещё одна область применения ИИ в промышленности — удалённый экологический мониторинг. Этот вопрос становится более значимым для компаний в России. Многие индустриальные клиенты обращаются в Yandex Cloud за помощью в создании инфраструктуры и сервисов для расчёта углеродного следа или прогнозирования выбросов. В таких случаях мы помогаем собрать готовое решение под ключ с использованием сервисов платформы данных.
Кроме того, недавно запустили сервис, который помогает отслеживать распространение облаков вулканического пепла и быстрее устранять последствия выбросов. Эту разработку можно также адаптировать для мониторинга технических выбросов на промышленных предприятиях.
Решение построено на связке трёх облачных сервисов с системой геоаналитики. По изображению с камер видеонаблюдения ML‑модель видит момент выброса, классифицирует его по системе цветовых кодов и передаёт информацию о времени и высоте выброса в модель рассеивания
Выводы
Промышленные компании продолжают развивать IT-проекты: ускоряют проектирование интерфейса цифровых продуктов с помощью дизайн-системы и разрабатывают технологию управления технологическими рисками, чтобы отслеживать брак на производстве.
В трендах индустрии — предиктивная аналитика, ИИ и машинное обучение. Эти технологии помогают, в частности, автоматизировать обслуживание абонентов, оптимизировать ключевые процессы в отрасли и проводить удаленный экологический мониторинг.
При этом компании по-прежнему волнуют вопросы информационной безопасности — об этом рассказали в новом выпуске подкаста «Безопасно говоря» с участием «Северстали».