Цифровизация СМК

Тренды внедрения цифровых решений в СМК

В последние годы наблюдается устойчивый тренд на внедрение различных цифровых технологий в систему менеджмента качества (СМК) на предприятиях. Компании все активнее используют такие решения, как:

Цифровизация документооборота

Многие организации переводят свои системы управления документацией в электронный формат. Это позволяет повысить эффективность хранения, поиска и обмена информацией, связанной с обеспечением качества. Например, система электронного документооборота Docsvision используется для автоматизации процессов согласования, утверждения и хранения документов СМК. Ожидается, что электронный документооборот и цифровые хранилища полностью заменят бумажные носители в СМК. Будут развиваться мобильные приложения для удаленного доступа к документам и данным по качеству. Использование электронной подписи станет обязательным требованием.

Использование облачных решений для хранения и обработки данных

Компании все чаще переходят на облачные платформы для управления документами и данными СМК. Это позволяет обеспечивать доступ к документам в любое время и с любого устройства, упрощает интеграцию между различными системами управления и повышает гибкость в управлении качеством. Например, платформа Microsoft Azure предоставляет широкие возможности для хранения и анализа данных, а также интеграции с другими облачными сервисами, что делает ее популярным выбором среди производственных компаний.

Для примера использования облачных решений в России можно рассмотреть платформу Yandex Cloud. Это российская облачная платформа, которая активно используется для создания цифровых сервисов и оптимизации процессов в различных отраслях, включая системы менеджмента качества (СМК). Yandex Cloud предоставляет масштабируемую инфраструктуру, которая позволяет предприятиям внедрять стандарты Индустрии 4.0, автоматизировать рутинные операции, а также эффективно управлять данными и производственными активами.
 
Одним из примеров применения Yandex Cloud является использование его инструментов для контроля за производственными процессами и обеспечения безопасности на производстве. Платформа позволяет быстро развернуть цифровые продукты и сервисы, что сокращает сроки вывода новых продуктов на рынок и повышает оперативность управления данными​.
 
Еще один пример – облачная платформа от «Рег.ру», которая предоставляет возможности для масштабирования ИТ-инфраструктуры предприятий. Она подходит для компаний, которые хотят оптимизировать свои затраты, автоматизировать вычислительные процессы и надежно защищать свои данные. Облачные решения от «Рег.ру» обеспечивают гибкость в управлении данными и позволяют предприятиям быстро адаптироваться к изменяющимся требованиям бизнеса​.
 
Эти примеры демонстрируют, как российские компании используют облачные технологии для улучшения управления СМК и цифровой трансформации в условиях современного бизнеса.

Аналитика больших данных Big Data

Предприятия все чаще внедряют решения для сбора, обработки и анализа больших объемов данных, генерируемых в ходе производственных процессов. Это дает возможность выявлять скрытые закономерности, оптимизировать процессы и принимать более обоснованные решения по управлению качеством. Системы сбора, хранения и аналитики больших данных станут более гибкими и масштабируемыми. Появятся продвинутые инструменты визуализации данных, позволяющие руководителям более наглядно анализировать ключевые показатели качества. Интеграция данных из различных источников (ERP, MES, IIoT) будет упрощена.

Внедрение ИИ и машинного обучения

Искусственный интеллект и машинное обучение все активнее применяются для автоматизации контроля качества. Такие решения способны распознавать дефекты, прогнозировать брак и оптимизировать производственные параметры. Например, система машинного зрения Cognex InSight способна обнаруживать малейшие отклонения в продукции на высокой скорости. Все идет к тому, что будет дальнейшее расширение применения ИИ-систем для автоматизации контроля качества, выявления дефектов, прогнозирования брака. Нужно развивать решения на основе компьютерного зрения, способные распознавать визуальные отклонения в продукции в режиме реального времени. ИИ-алгоритмы начнут активнее использоваться для оптимизации производственных параметров и процессов.

Система VisionLabs используется для автоматической инспекции продукции, где ИИ-алгоритмы распознают дефекты и отклонения от стандартов в реальном времени. Эти системы способны анализировать изображения с высокой скоростью, обеспечивая точность и надежность контроля. Например, решения VisionLabs могут быть применены для проверки качества сборки в автомобильной промышленности, где требуется высокая точность и быстрота анализа визуальных данных.
 
Этот пример показывает, как современные российские компании интегрируют передовые технологии ИИ в свои процессы для улучшения контроля качества и оптимизации производственных параметров.

Цифровые двойники

Концепция цифровых двойников позволяет создавать виртуальные модели реальных объектов, процессов или систем. Это дает возможность тестировать различные сценарии, оптимизировать параметры и прогнозировать поведение без вмешательства в физические системы. Такие решения активно применяются для моделирования и оптимизации технологических процессов. Виртуальные модели реальных систем и процессов станут более детализированными и точными. Цифровые двойники будут применяться не только для моделирования, но и для удаленного мониторинга и управления производственными активами. Интеграция цифровых двойников с другими цифровыми решениями (ИИ, Big Data) повысит их аналитические возможности.

Это позволяет повысить эффективность, прозрачность и обоснованность управленческих решений в области качества.

На какие возможности стоит обратить внимание производственным компаниям

Искусственный интеллект и машинное обучение:

• Системы компьютерного зрения на базе нейронных сетей для автоматического контроля качества визуальных характеристик продукции. Например, решения от Cognex, Keyence, ISRA VISION способны в режиме реального времени выявлять дефекты, брак, отклонения от стандартов;

• Предиктивная аналитика на основе ИИ для прогнозирования возникновения дефектов и отказов оборудования. Решения от SAS, IBM, SAP могут анализировать данные с датчиков, исторические записи, чтобы заранее выявлять признаки потенциальных проблем;

• Интеллектуальные системы для оптимизации производственных параметров и процессов. Например, алгоритмы машинного обучения от Siemens, Rockwell Automation способны подстраивать режимы оборудования, рецептуры, логистику под постоянно меняющиеся условия.

Российские инструменты:

• VisionLabs – российская компания, которая разрабатывает решения на основе компьютерного зрения. Эти решения используются для автоматического контроля качества на производственных линиях, распознавания дефектов и отклонений в реальном времени. VisionLabs активно применяет нейронные сети и машинное обучение для обеспечения высокой точности и скорости анализа визуальных данных;

• Yandex DataSphere – платформа для разработки и развертывания моделей машинного обучения. Она позволяет производственным компаниям строить предиктивные модели для прогнозирования отказов оборудования и других критически важных параметров на основе больших данных;

• Системы аналитики данных от SberCloud – решения на базе искусственного интеллекта и машинного обучения, которые могут быть использованы для прогнозирования отказов и оптимизации производственных процессов.

Иностранные инструменты, доступные в России:

• SAP Predictive Analytics – решение для анализа данных и построения прогнозных моделей, которое может использоваться для предиктивной аналитики и управления качеством;

• IBM Watson – платформа искусственного интеллекта, предоставляющая инструменты для создания и развертывания ИИ-моделей, которые могут помочь в автоматизации контроля качества и оптимизации производственных параметров.

Цифровые двойники:

• Виртуальные 3D-модели производственных линий, оборудования, продуктов для моделирования и оптимизации процессов. Решения от Dassault Systemes, PTC, Siemens Digital Industries позволяют проводить виртуальные испытания и тестирование;

• Интеграция цифровых двойников с данными IIoT, ERP, MES дает возможность удаленного мониторинга и управления реальными производственными активами;

• Использование цифровых двойников для обучения персонала, моделирования внештатных ситуаций и отработки корректирующих действий.

Управление данными:

• Гибкие аналитические платформы на базе больших данных (Big Data) от Microsoft, SAP, IBM, позволяющие интегрировать, обрабатывать и визуализировать данные из различных источников (ERP, MES, IIoT);

• Инструменты бизнес-аналитики (BI) с продвинутыми возможностями визуализации, позволяющие руководителям наглядно анализировать ключевые показатели качества;

• Решения для управления жизненным циклом данных (PLM) от Dassault Systemes, PTC для централизованного хранения, версионирования и контроля всей документации по качеству.

Страхи управленцев, связанные с цифровизацией СМК

1. Опасения по поводу утечек конфиденциальной информации, кибератак и взлома систем;

2. Трудности с интеграцией новых цифровых решений в существующую ИТ-инфраструктуру предприятия;

3. Довольно высокая стоимость и длительные сроки внедрения комплексных цифровых систем, в то время как наблюдается недостаток квалифицированного персонала для обслуживания и поддержки новых технологий;

4. Страхи, что цифровые решения могут выявить ошибки и проблемы, которые раньше оставались незамеченными.

Для преодоления указанных страхов, связанных с цифровизацией СМК, можно дать следующие рекомендации:

Усиление кибербезопасности

Рекомендация: инвестировать в передовые средства защиты информации, такие как шифрование данных, регулярные аудиты безопасности и обучение сотрудников по кибербезопасности. Также рекомендуется использовать решения с многофакторной аутентификацией и проводить регулярное тестирование на уязвимости.

Пример: использование платформы Yandex Cloud, которая обеспечивает защиту данных с помощью различных уровней безопасности и включает инструменты для мониторинга и управления доступом​.

Постепенная интеграция новых решений

Рекомендация: проводить пилотные проекты для тестирования новых цифровых решений в ограниченном масштабе перед их полным внедрением. Это позволяет выявить возможные проблемы и подготовить сотрудников к новым технологиям.

Пример: постепенное развертывание систем аналитики данных на платформе SberCloud, где можно сначала протестировать инструменты на небольших объемах данных, прежде чем внедрять их на уровне всей организации.

Обучение и развитие персонала

Рекомендация: вкладывать в обучение сотрудников и привлечение специалистов с необходимыми цифровыми компетенциями. Разработка внутренних программ повышения квалификации и привлечение внешних экспертов также могут помочь преодолеть этот страх.

Пример: использование образовательных программ от крупных IT-компаний, таких как «Битрикс24», которые предлагают обучение по внедрению и использованию их решений​​.

Управление изменениями и адаптация культуры

Рекомендация: внедрять изменения постепенно, с акцентом на коммуникацию и участие сотрудников в процессе цифровизации. Обратная связь и корректировка процессов могут значительно снизить опасения и сопротивление.

Пример: интеграция цифровых решений с учетом обратной связи от сотрудников, использование платформ для управления проектами и задачами, таких как «Битрикс24», позволяет легче адаптировать организацию к изменениям​.

Эти рекомендации помогут организациям не только преодолеть страхи, но и максимально эффективно использовать возможности цифровизации.

Что меняют цифровые технологии в системах контроля и управления

Цифровые технологии оказывают значительное влияние на системы контроля и управления в различных отраслях. Вот несколько примеров.

Датчики и устройства, подключенные к интернету, позволяют в режиме реального времени отслеживать производственные процессы, состояние оборудования, качество продукции и другие параметры. Данные с датчиков анализируются с помощью продвинутой аналитики, что позволяет выявлять тенденции, предсказывать неполадки и оптимизировать производственные процессы.

Алгоритмы ИИ и машинного обучения используются для автоматизации процессов принятия решений, выявления аномалий и оптимизации производственных операций.

Системы управления на базе ИИ способны адаптироваться к изменениям в режиме реального времени, повышая эффективность и гибкость производства.

Цифровые модели физических активов, процессов и систем позволяют проводить виртуальное моделирование, тестирование и оптимизацию до внедрения изменений в реальную среду.

Цифровые двойники дают возможность прогнозировать поведение систем, выявлять узкие места и принимать обоснованные решения.

Облачные системы хранения и обработки данных обеспечивают доступ к информации в режиме реального времени, упрощают интеграцию различных систем и повышают масштабируемость.

Анализ больших объемов данных с использованием продвинутой аналитики позволяет выявлять закономерности, оптимизировать процессы и принимать более обоснованные управленческие решения.

Новые должности или роли на стыке СМК и цифровизации

С развитием цифровых технологий и их интеграцией в системы менеджмента качества (СМК) предприятия сталкиваются с необходимостью внедрения новых ролей и должностей. Эти позиции играют ключевую роль в успешной реализации цифровой трансформации и поддержке новых процессов, которые влияют на контроль качества и управление на производстве. Важно отметить, что современные тенденции требуют не только технических знаний, но и междисциплинарного подхода к управлению изменениями и оптимизации процессов. Рассмотрим основные должности, которые становятся все более актуальными на стыке СМК и цифровизации.

Менеджер по цифровой трансформации

Отвечает за разработку и реализацию стратегии цифровой трансформации организации, интеграцию новых технологий в существующие процессы. Координирует работу различных подразделений для достижения целей цифровизации.

Специалист по анализу данных и бизнес-аналитик

Отвечает за сбор, обработку и анализ данных, полученных с помощью цифровых технологий. Использует продвинутые методы анализа для выявления закономерностей, прогнозирования и принятия обоснованных управленческих решений.

Инженер-разработчик IoT/IIoT 

Проектирует, разрабатывает и внедряет системы на основе интернета вещей для повышения эффективности производства и контроля качества. Обеспечивает интеграцию IoT-решений с существующими системами управления.

Специалист по кибербезопасности

Отвечает за защиту систем контроля и управления от кибератак, обеспечение конфиденциальности, целостности и доступности данных. Разрабатывает и внедряет меры по обеспечению кибербезопасности в условиях растущей цифровизации.

Менеджер по управлению жизненным циклом продукта

Отвечает за сопровождение продукта на всех этапах его жизненного цикла, используя цифровые технологии для сбора и анализа данных. Оптимизирует процессы разработки, производства, эксплуатации и утилизации продукта на основе полученной информации.

Эти и другие новые роли и должности появляются и будут появляться в ответ на растущие потребности в управлении и контроле в условиях цифровой трансформации организаций.

Если заглянуть чуть дальше в будущее, вероятно, могут потребоваться еще интересные позиции:

Специалист по цифровой этике и ответственному развитию технологий

Будет отвечать за разработку этических принципов и норм при внедрении новых цифровых технологий, таких как искусственный интеллект, робототехника, Big Data, анализировать потенциальные социальные и этические последствия применения технологий и разрабатывать меры по минимизации рисков.

Менеджер по управлению цифровыми двойниками

Ответственный за создание, обслуживание и оптимизацию цифровых моделей физических активов, процессов и систем. Для обеспечения синхронизации цифровых двойников с реальными объектами будет анализировать данные и предлагать решения по улучшению производственных процессов.

Аналитик по прогнозированию технологических трендов

Будет отслеживать и анализировать развитие цифровых технологий, их влияние на различные отрасли и бизнес-процессы, разрабатывать стратегии по адаптации организаций к быстро меняющимся технологическим условиям.

Для успешной цифровизации СМК организациям необходимо не только внедрять новые технологии, но и развивать соответствующие компетенции персонала, выстраивать эффективные процессы управления данными и обеспечивать кибербезопасность. Только комплексный подход к цифровой трансформации позволит предприятиям максимально использовать преимущества цифровых технологий и повысить конкурентоспособность.