Информационная служба Хабра посетила всероссийский форум «Автоматизация и цифровизация процессов ТОиР в современных условиях». Этот форум — максимально отраслевое мероприятие. Проходило оно в «Сколково» в Москве. Было две площадки с выступлениями и около 10 стендов. Шёл я на мероприятие со смешанными чувствами, с одной стороны, для тематики портала не так много докладов, хотя на научпоп‑конференцию я ходил (скоро и по ней будет отчёт). С другой стороны, в один из дней был целый блок, посвящённый AR/VR‑разработкам и обучению, экзоскелетам, БПЛА, используемым в техническом обслуживании и ремонте (ТОиР). Кроме того, уже на самой конференции я выяснил, что будут доклады о датчиках и использовании IIoT‑технологий в индустриальной промышленности.

Как всегда, по традиции моих обзоров мероприятий, начну с докладов, стенды в этот раз я почти не смотрел и не опрашивал: представители всех компаний со стендов рассказывали о своих решениях со сцены. Доклады из одного зала можно посмотреть тут и тут.

Начну с доклада «No‑code аналитика и автоматизации машинного обучения» директора по развитию стратегических партнёрств VK Татьяны Вавиловой. Татьяна начала доклад с рассказа о не совсем известных простым пользователям направлениях, например корпоративный мессенджер и корпоративная почта. Также в их компании есть сервисы предиктивной аналитики. В целом доклад был посвящён проблемам нехватки специалистов по большим данным и тому, как компания VK из этого вышла. Было представлено решение от VK, помогающее автоматизировать построение моделей машинного обучения и прогнозирования No Code ML. Татьяна рассказала о принципе работы платформы.

Потом спикер привела сравнение традиционного подхода к работе с данными и автоматизированного машинного обучения. Традиционный подход требует наличия специалиста Data Scientist. Он должен знать несколько языков программирования и иметь глубокие знания математики и статистики. Каждую модель необходимо строить и обучать вручную. Сам расчёт модели будет составлять до двух недель. Если специалиста нет, то для компании это увеличение штата и расходов. Плюс увеличивается риск ошибки и нежелания специалиста работать с рутинными задачами.

Подход с автоматизированным машинным обучением увеличивает порог вхождения специалистов. Кроме Data Scientist модели доступны бизнес‑аналитикам, маркетологам и так далее. Для работы достаточно общих знаний о таблицах. Есть возможность быстро сформулировать и построить модель в удобном интерфейсе, способствуя автоматизации рутинных задач. Модели создаёт специализированное решение. Расчёт модели у этого решения составляет около 5 минут. Масштабирования, то есть расходов и увеличения штата, не требует. Ошибок автоматическое решение почти не делает.

Вот тут я бы хотел немного возразить докладчику, так как возможности для вопросов и уточнений не представилось. Во‑первых, наличие собственного специалиста Data Science говорит, что для компании будут созданы кастомные модели под конкретные задачи. Во‑вторых, точно никто не знает, хочет специалист решать рутинные задачи или нет: кто‑то не захочет, а кому‑то будет неважно. Да и наличие Data Scientist даёт возможность модернизации разработанных моделей.

При этом докладчик не уточнила, какая цена у разработанного решения, есть ли подписочная модель, коробочное решение, или его надо делать под конкретную компанию. Само решение требует ли поддержки? Ну и как у любого решения, у него в есть обновления, если оно сломается, как быстро отреагирует поддержка? Да и в любом случае для компании, у которой нет ни Data‑Scientist, ни No Code ML, расходы будут. Поэтому масштабирование понадобится.

Далее я бы хотел рассказать о докладе «Портфель решений в „Карельском Окатыше“ для автоматизации ТОиР с применением технологии компьютерного зрения» начальника управления цифровых технологий центра развития бизнес‑системы железорудных активов ПАО «Северсталь» Люшенко Владимира. Да, доклад звучит маркетингово. Однако я бы хотел на его примере показать, как выглядело большинство докладов на мероприятии. Начался доклад с рассказа, какие функциональные сервисы существуют в портфеле: детектор негабаритной руды, анализ гранулометрического состава руды, контроль усталости водителей, смещение конвейерных лент, поиск недробимых материалов, мониторинг дефектов обжиговых тележек и мониторинг зубьев ковша экскаватора и степень их износа.

Владимир рассказал о самих решениях. Все они созданы на основе нейросети, обрабатывающей видеопоток с производства руды. За аппаратную часть отвечают серверы Lenovo c видеокартами Nvidia Tegra, видеокамеры и в некоторых случаях ИК‑детекторы. Естественно, основную роль играет созданное ПАО «Северсталь» программное обеспечение. Именно оно выявляет дефекты, проблемы, самообучается и даёт советы операторам. Очень жаль, что нет записи выступания.

Следующим хочу представить доклад под названием «Применение IoT платформы СИБУР в ТОиР» руководителя группы IoT «СИБУР Диджитал» Василия Ежова. Этот доклад был мне интересен именно из‑за использования технологий типа LoRa или промышленного LTE на промышленных объектах.

Начал доклад Василий с рассказа, что они используют на объектах. Для подключения промышленного планшета к датчикам была выбрана технология LoRa. Как и в случае с «Северсталью», ПО компания «Сибур» разработала сама. Датчики российские, но тоже брендированные под «Сибур». Эти датчики производятся в России много лет компанией АО «Автограф» под торговой маркой «Автон» с 2006 года.

Вся эта система интегрирована в другое решение — систему предиктивной аналитики. Датчики передают информацию по небольшому каналу оператору, он собирает данные на планшете и уже с планшета передаёт их на сервер. Простая схема. Но меня заинтересовало, что это не какое‑то из ряда вон выходящее решение, а стандартное для многих индустриальных предприятий. И такие системы прошли мимо меня. Этого доклада также нет на видео.

После доклада Ежова я бы хотел рассказать о докладе «Цифровой инспектор» директора по продукту «Цифровой инспектор» ПАО «МТС» Виктора Каспарова. «Цифровой инспектор» — это программно‑аппаратный комплекс, использующий устройства дополненной реальности (AR) для вывода ключевой информации по объекту или его отдельной части в режиме реального времени. Естественно, он разработан ПАО «МТС». В мире такие решения известны как ARRM. То есть у работника есть очки дополненной реальности, куда ему выводится нужная для работы информация. Например, куда подключать провода или определённая схема. При этом все действия контролируются удалённым экспертом — специалистом, который находится не рядом с пользователем ARRM. Кроме того, в AR‑очки‑интерфейс системы выводятся набор дашбордов с подсказками по технологическим процессам и текущему состоянию оборудования, визуальные подсказки в дополненной реальности. Удалённому специалисту доступен просмотр видео‑сигнала с AR‑устройств. Вот такое решение было представлено от ПАО «МТС». Причём оно работает по промышленному интернету или может отправлять и обрабатывать данные в облаке. Далее нет смысла пересказывать доклад, уже пошёл маркетинг.

После рассказа о решении с дополненной реальностью хочу отметить интересный доклад руководителя проекта ПАО «Норильский никель» Владислава Давыдова «Промышленный экзоскелет Норникеля». Доклад был посвящён экзоскелетам, созданным ПАО «Норильский никель» для своих работников. Была представлена единственная модель, пока всё находится в стадии исследований, но уже в рамках тестовой эксплуатации были получены результаты по уменьшению затрат персонала по транспортировке габаритных грузов и похожих работ. Сейчас идут медико‑биологические исследования о влиянии экзоскелета на организм человека и подготовка к промышленной эксплуатации устройства. По словам докладчика, часть персонала, кто тестировал экзоскелет, остались довольны работой в нём, и даже уже есть запросы на его эксплуатацию. Также Давыдов заявил, что производство экзоскелета максимально локализовано в России, за рубежом закупаются только те части, которые пока не производятся в стране. Очень интересно, чем закончатся испытания этого экзоскелета. Надеюсь, что его использование войдёт в работу у сотрудников Норникеля, как пользование повседневным инструментом.

И последний доклад, о котором я бы хотел рассказать — доклад менеджера по сопровождению строительства ПАО «Северсталь» Вадима Шеринова об использовании беспилотных воздушных судов в работе. Самое важное тут, что если экзоскелет у Норникеля пока в стадии тестирования, то беспилотники «Северсталь» использует уже на всех крупных инвестиционных промышленных площадках. Дроны постоянно используются для оценки остатков на открытых складах, предпродажной подготовки — на отснятый материал накладываются 3D‑модели, контроль строительства и состояния площадок. Далее Вадим начал рассказывать о ближайших планах по использованию дронов. И мне стало интересно: в других промышленных компаниях тоже используют дроны на постоянной основе? И как раз после доклада Шеринова было выступление от «ИнтерРАО» об использовании дронов, роботов и VR/AR технологий. Значит, все‑таки промышленность тоже старается идти в ногу со временем.

Ну и перейдём немного к стендам, отметить я хочу два из них. Первый стенд компании ИРЦЭ. Здесь представляли систему промышленного машинного зрения с мобильным приложением. У компании был доклад на конференции, но я заинтересовался тем, что их приложение работает на «Авроре». Поэтому уточнил, и оказывается, было несколько запросов от клиентов. Второй стенд был от компании «Пассат Инновации» на нём были представлены датчики для мониторинга оборудования. Датчики белорусского производства. Жаль, не уточнил, полностью они в Республике Беларусь производятся или нет.

По итогу могу сказать, мероприятие мне понравилось, я не без интереса слушал про обучение с помощью технологий AR\VR, про разработку и доработку собственных IIoT‑датчиков и использование индустриального интернета. Сам я писал несколько новостей о внедрении различных защищённых сетей LTE, LoRa и так далее. Был удивлён тому, что в таких узконаправленных конференциях участвуют компании (например МТС, VK), у которых изначально был прицел на другие направления бизнеса. Ну и как‑то мимо меня прошёл очередной виток цифровой «промышленной эволюции» (назову это так), когда в компаниях уже вполне нормально воспринимается обучение по работе в цеху с помощью VR‑шлема, когда начали использовать БПЛА и тестировать экзоскелеты на производстве.

Правда, есть у меня и критика мероприятия. Во‑первых, на мой взгляд, не самое удобное расположение, всё‑таки до Сколково добираться из любой части Москвы сложновато. Возможно, некоторые гости размещались где‑то рядом со Сколково, но если гость остановился в Москве в гостинице, ему пришлось бы ехать на перекладных. Во‑вторых, если залы для дискуссий и докладов выполняли свою функцию отлично, то основная зона кейтеринга находилась по сути на пути у всех посетителей и работников того делового центра, где проходило мероприятие. По мне, это не очень удобно. В‑третьих, время докладов. На каждый доклад давалось 15 минут и 5 минут на вопросы. Это очень мало. Лично моё мнение — на доклад надо давать 45 минут — 30 минут на выступление и 10–15 минут на вопросы. Да, к сожалению, придётся увеличивать продолжительность всего мероприятия или уменьшать количество спикеров. Зато люди смогут подискутировать, а докладчик чуть подробнее раскроет тему. С временем доклада в 15 минут можно потом пообщаться в кулуарах, но это будет от силы один‑два человека сильно заинтересованных. Остальные, даже заинтересованные, просто забудут, потому что будут заняты или отвлекутся на другой доклад. Да и интересно послушать про технологию создания, а то часть докладов, связанных с технологиями, были похожи на рекламные буклеты. Понятно, что доклад на конференции служит для большего охвата потенциальных покупателей и клиентов, но рассказ об используемых технологиях не испортит впечатление.

Кстати, хочу отметить модерацию, это было одно из немногих мероприятий, где модераторы чётко соблюдали тайминг и сами задавали интересные вопросы, что было, несомненно, огромным плюсом.

Ещё огорчило отсутствие онлайн‑трансляции, потому что с ней охват заинтересованных людей был бы выше. Причём если из главного зала видео есть, то из малого зала нет, а в нём были тоже интересные доклады. Один из них я представил.

Рассчитываю и дальше ходить по похожим мероприятиям, потому что ещё на «Астраконф» я узнал про огромный штат программистов у разных отраслевых компаний (например «ИнтерРАО»), которые создают полностью свои решения. На мой взгляд, такие вещи стоит освещать больше, чтобы потом специалисты компании могли хотя бы в рамках отраслевых мероприятий обмениваться опытом с другими коллегами.