Цифровые технологии и инфраструктура цифровой трансформации: в Центре НТИ СПбПУ прошел третий модуль обучения Росатома

В этот раз трек был посвящен цифровым технологиям и инфраструктуре цифровой трансформации. Цель программы – подготовка производственных руководителей к реализации задач цифровизации производства и внедрения цифровых технологий в атомной промышленности. В модуле приняли участие ведущие руководители инженерного состава, в том числе заместители генерального директора по производству, главные инженеры, конструкторы, технологи, руководители производственных подразделений, CDO предприятий и другие.

Преподаватели образовательной программы

• Алексей Боровков, проректор по цифровой трансформации СПбПУ, руководитель Научного центра мирового уровня СПбПУ «Передовые цифровые технологии», Центра компетенций Национальной технологической инициативы (НТИ) СПбПУ «Новые производственные технологии» и Инжинирингового центра (CompMechLab^®) СПбПУ;
• Сергей Салкуцан, заместитель руководителя Дирекции Центра НТИ СПбПУ по образованию;
• Марина Болсуновская, заведующая лабораторией «Промышленные системы потоковой обработки данных» Центра НТИ СПбПУ;
• Николай Ефимов-Сойни, начальник отдела энергетического машиностроения Инжинирингового центра (CompMechLab^®) СПбПУ;
• Юлия Кобышева, разработчик корпоративных образовательных программ по направлению «Цифровая трансформация» Центра НТИ СПбПУ, региональный эксперт АСИ «Образование. Кадры для цифровой экономики по региону СПб», генеральный директор «Академия ЮКЭН»;
• Федор Тарасенко, инженер-исследователь Центра НТИ СПбПУ;
• Владислав Терещенко, ведущий специалист лаборатории «3D образование» Центра НТИ СПбПУ.

В ходе третьего модуля проректор по цифровой трансформации СПбПУ, руководитель Научного центра мирового уровня СПбПУ «Передовые цифровые технологии», Центра компетенций Национальной технологической инициативы (НТИ) СПбПУ «Новые производственные технологии» и Инжинирингового центра (CompMechLab^®) СПбПУ Алексей Боровков рассказал участникам о цифровом двойнике изделий – передовой технологии, которая обеспечивает создание в кратчайшие сроки высокотехнологичной продукции нового поколения, превосходящей зарубежные аналоги. Свое выступление спикер начал с представления технологии и ее значения для современной цифровой промышленности.

Цифровой двойник изделия основан на системе взаимоувязанных мультидисциплинарных математических / компьютерных / цифровых моделей с высоким уровнем адекватности реальным материалам, объектам, физико-механическим и технологическим процессам, описываемых, как правило, 3D нестационарными нелинейными дифференциальными уравнениями в частных производных, что и обеспечивает их высокий уровень адекватности. Цифровой двойник, как правило, должен обеспечивать отличие между результатами виртуальных испытаний и физических/ натурных испытаний в пределах ± 5% по десяткам / сотням датчиков.

В ходе выступления Алексей Иванович продемонстрировал систему взаимосвязанных б подходов СПбПУ в реализации цифрового двойника изделия:

• Системный инжиниринг (System Engineering) и G-MBSE (Generalized Model-Based Systems Engineering);
• Многоуровневая матрица требований, целевых показателей и ресурсных ограничений;
• Мультидисциплинарное численное моделирование и применение технологий оптимизации (CAE & CFD & CAO);
• Математические модели & Компьютерные модели & Цифровые модели;
• Адекватность модели;
• Верификация & Валидация (V&V) уравнений, моделей, программного обеспечения компьютерного моделирования, а также результатов виртуальных испытаний;
• Цифровые (виртуальные) испытания & Цифровые (виртуальные) стенды & Цифровые (виртуальные) полигоны;
• Суперкомпьютерные технологии, высокопроизводительные (HPC) и высокопродуктивные (HP*C) вычисления;
• Цифровая платформа CML-Bench™;
• Стадии жизненного цикла изделия.
• «Ключевую роль в процессе разработки цифровых двойников высокотехнологичных изделий играют технологии математического и компьютерного моделирования, цифрового инжиниринга, а также виртуальные испытания, стенды и полигоны. Испытательные стенды должны иметь цифровые аналоги – цифровые (виртуальные) стенды, на которых следует проводить виртуальные испытания образцов, зачастую с повышенными требованиями, с целью  прохождения реальных испытаний с первого раза.
  Разработка цифровых двойников испытательных стендов и полигонов – это первостепенная задача всех высокотехнологичных предприятий в России.
  С одной стороны, понятно, что реальные стенды и полигоны могут работать 24 часа в сутки, в режиме 24х7, а потому на них, как правило, всегда стоит длинная «живая очередь», именно пропускная способность стендов и полигонов является «узким горлышком». 
  С другой стороны, тоже достаточно понятно, что цифровые (виртуальные) испытания, стенды и полигоны значительно расширяют возможности и пропускную способность реальных испытаний, стендов и полигонов, позволяя выполнять виртуальные испытания даже в случае отсутствия стендов и полигоном или невозможности проведения испытаний, связанных, например, с безопасностью социально-значимых объектов и сооружений или объектов критической инфраструктуры.
  Также основным и чрезвычайно важным подходом является системное и регулярное применение цифровой платформы разработки цифровых двойников CML-Bench™, потому что именно платформенные решения обеспечивают распределённую работу большого количества инженеров, работающих одновременно над десятками проектов, а также капитализацию моделей, численных и проектных решений в цифровом виде», – добавил докладчик.

Далее, Алексей Боровков представил определение цифровой промышленности. Спикер обозначил, что цифровая промышленность – это современная высокотехнологичная отрасль с принципиально новыми подходами к разработке изделий на основе многоуровневой матрицы требований, программно-технологической платформы и системы интеллектуальных помощников (ИИ*), предназначенных для разработки цифровых двойников изделий (ЦД-Р, ЦД-П, ЦД-Э), проведения цифровых (виртуальных) испытаний на цифровых (виртуальных) стендах и полигонах. Целью является обеспечение конкурентоспособности производимых изделий и повышение скорости их вывода на рынок за счет сокращения количества циклов разработки, производства и испытаний опытных образцов.

Приближаясь к завершению выступления, Алексей Иванович рассказал о национальном стандарте Российской Федерации – ГОСТ Р 57700.37–2021 «Компьютерные модели и моделирование. ЦИФРОВЫЕ ДВОЙНИКИ ИЗДЕЛИЙ. Общие положения». Нормативный документ разработан специалистами Центра НТИ СПбПУ совместно с представителями ФГУП «Российский федеральный ядерный центр – Всероссийский научно-исследовательский институт экспериментальной физики» (ФГУП «РФЯЦ-ВНИИЭФ») в соответствии с «Программой национальной стандартизации на 2020 год» и «Программой национальной стандартизации на 2021 год». Как обозначил спикер, положения стандарта предназначены, в первую очередь, для применения предприятиями и организациями в целях обеспечения конкурентоспособности производимых изделий и повышения скорости их вывода на рынок. Кроме того, Алексей Иванович подчеркнул тот факт, что из представленных в документе 27 определений 11 вводятся впервые, а именно «адекватность модели», «валидация модели изделия», «валидация программного обеспечения компьютерного моделирования», «верификация программного обеспечения компьютерного моделирования» и другие.

Previous Next

В рамках третьего модуля с презентациями выступили и другие преподаватели программы. Так, заведующий лабораторией «Промышленные системы потоковой обработки данных» Центра НТИ СПбПУ Марина Болсуновская представила два доклада: «Искусственный интеллект и нейротехнологии» и «Промышленный интернет и сенсорика».

«В докладах был рассмотрен комплекс технологий, которые используются в решениях для цифровизации производства (промышленный интернет вещей, техническое зрение, машинное обучение и другие), их взаимосвязь и специфика, примеры использования этих технологий для реализации реальных задач в совместных проектах Лаборатории и ее индустриальных партнеров. Также продемонстрированы аппаратные разработки для промышленных систем сбора, передачи, анализа и обработки данных. Для слушателей важным является анализ особенностей внедрения систем видео-аналитики и технического зрения с использованием технологий искусственного интеллекта в промышленности», – сообщила Марина Владимировна.

О трансформации цифровой промышленности рассказал заместитель руководителя Дирекции Центра НТИ СПбПУ по образованию Сергей Салкуцан. Спикер обозначил данное явление как процесс интеграции инновационных технологий во все аспекты бизнес-деятельности, требующий внесения коренных изменений в технологии, культуру, операции и принципы создания новых продуктов и услуг, чтобы быть успешным в условиях новой цифровой экономики. Также во время выступления спикер представил три основы для цифровой трансформации:

• Новая бизнес-модель (новые подходы к рынку, формированию портфеля продуктов и формированию новых сегментов рынка);
• Новые технологии (сквозные цифровые технологии, которые могут стать основой изменения внутренних производственных процессов и процессов разработки новой продукции);
• Управление на основе данных (Технологии, помогающие анализировать возрастающий объем информации, и новые сервисы, появляющиеся благодаря информационным технологиям и цифровым решениям).

«Очень важно было определиться с терминами и пониманием разных подходов к сложному трансформационному процессу. Задача состояла в том, чтобы слушатели могли не только ознакомиться со сквозными цифровыми технологиями, но и понять, как их использование трансформирует внутреннюю культуру и бизнес-процессы, насколько важно для кадрового резерва осознать необходимость управления изменениями и правильно оценить возможные эффекты и риски, которые сопровождают переход на новые технологии», – сообщил Сергей Салкуцан.

Участники программы также прослушали доклады, представленные начальником сектора общего машиностроения Инжинирингового центра (CompMechLab^®) СПбПУ Николаем Ефимовым-Сойни («Инструменты технологии цифровых двойников: цифровая платформа CML-Bench™») и инженером-исследователем Центра НТИ СПбПУ Федором Тарасенко («Аддитивные технологии»). Разработчик корпоративных образовательных программ по направлению «Цифровая трансформация» Центра НТИ СПбПУ, региональный эксперт АСИ «Образование. Кадры для цифровой экономики по региону СПб», генеральный директор «Академия ЮКЭН» Юлия Кобышева провела акселератор «Инициативы технологического лидерства Росатома», а ведущий специалист лаборатории «3D образование» Центра НТИ СПбПУ Владислав Терещенко подвел итоги прохождения слушателями игрового тренажера.

Форсайт-сессия по автоматизированному распознаванию дефектов ткани в ИвГПУ

К участию в круглом столе были приглашены эксперты по нейросетевым технологиям из Лаборатории ПСПОД, которые совместно со специалистами ИВГПУ в январе 2021 года начали реализацию проекта по разработке методик и моделей мультизадачного обучения нейросетей на примере нейросети для распознавания дефектов ткани. Проект был поддержан региональным конкурсом Российского фонда фундаментальных исследований (РФФИ) и Правительства Ивановской области.

Ключевыми участниками круглого стола стали руководители предприятий текстильной промышленности Ивановской области, заинтересованные в применении передовых цифровых технологий на производстве, в частности – в решениях для автоматизации операций контроля качества продукции на различных этапах.

Модератором выступила начальник Центра компетенций центра текстильной и легкой промышленности Надежда Львовна Корнилова. По ее мнению, коммуникация между учеными и производственниками крайне важна для того, чтобы создать действительно актуальное, экономически эффективное решение, учитывающее требования и ограничения реального производственного процесса.

«Задача нашего мероприятия – получить обратную связь от предприятий по степени актуальности и возможностям применения систем автоматизированного распознавания брака в текстильном производстве. В лице СПбПУ мы нашли партнера, способного, как нам кажется, решить эту задачу в разных вариантах. И сейчас мы бы хотели услышать ваше мнение о том, с чего стоит начать и на чем стоит сосредоточиться», — сказала Надежда Львовна и представила к обсуждению ряд вопросов:

• Какие виды брака следует распознавать?
• На каких участках производства прежде всего следует размещать камеры?
• Как система повлияет на эффективность и качество производственного процесса?
• Возможен ли экономический эффект от внедрения и на каком участке он может быть максимальным?

Анна Евгеньевна Таганова, начальник отделочного производства ООО «ТДЛ Текстиль», считает, что применение автоматизированного контроля для разбраковки сурового полотна более чем целесообразно, поскольку от него зависит качество дальнейшей обработки. На предприятии по ГОСТу производится разбраковка 10% от партии суровья ручным методом, и при круглосуточной работе предприятия на разбраковке ежесуточно задействуется 12 сотрудников Отдела контроля качества. Поэтому введение автоматического контроля, во-первых, позволит сократить трудозатраты, а во-вторых, может минимизировать ошибки, вызванные человеческим фактором. По мнению Анны Евгеньевны, устройства для автоматического контроля можно было бы применить и на многих промежуточных этапах, где проверка ручным методом сейчас не применяется из-за слишком больших трудозатрат.  Подобную точку зрения высказала и Надежда Владимировна Колбашова, директор отделочного производства ООО ТД «Меланж-Текстиль».

Игорь Борисович Смугалов, директор комбината «Родники-Текстиль» (ГК «Норд Текс»), рассказал об опыте внедрения на производстве системы автоматического контроля качества готовой продукции. По его словам, основные проблемы, с которыми пришлось столкнуться при внедрении решения, были связаны с трудностью подготовки продукции для контроля, а также с особенностями распознавания камерой дефектов окраски ткани при различных типах освещения.

В ответах на вопрос об эффективности внедрения подобных решений участники без исключений дали положительный ответ. Общее мнение — экономическая целесообразность устройств автоматического контроля будет зависеть от степени их интеграции в разбраковочные машины, чтобы система окупалась благодаря сокращению трудоемкости. Руководство многих предприятий стремится к модернизации и автоматизации производства и готово рассматривать конкретные предложения для внедрения в производственный процесс. Присутствовавшие на встрече руководители выразили готовность оказывать содействие команде разработчиков СПбПУ как в плане экспертных консультаций, так и в сборе большого объема материалов для обучения нейросетей, установке и тестировании промышленных камер на производственных линиях и т.д.

Алексей Владимирович Бойков, ведущий инженер Лаборатории ПСПОД Центра НТИ СПбПУ, рассказал, как сейчас идет работа по проекту: в тесном сотрудничестве со специалистами ИВГПУ и организациями-партнерами проводится сбор физических образцов ткани с дефектами для создания обучающей базы материалов для нейросети и испытательного стенда. Следующим этапом планируется установка камер на предприятиях для тестирования условий съемки.

Также к участию в сессии и работе над проектом были приглашены специалисты и студенты Кафедры информационных систем и технологий ИВГПУ. Заведующий кафедрой Алла Юрьевна Шарова считает, что участие в проекте позволит студентам приобрести опыт работы по созданию решений по автоматизации производства с применением ИИ, а разработчикам – получить ценную помощь на некоторых технических этапах проекта.

Previous Next

Участники форсайт-сессии:

• Анна Евгеньевна Таганова, начальник отделочного производства, ООО «ТДЛ Текстиль»
• Наталья Владимировна Серова, начальник ОТК, ОАО ХБК «Шуйские ситцы»
• Игорь Борисович Смугалов, директор, комбинат «Родники-Текстиль» (ГК «Норд Текс»)
• Надежда Владимировна Колбашова, директор отделочного производства, ООО ТД «Меланж-Текстиль»
• Надежда Львовна Корнилова, начальник НОЦ «Центр компетенций текстильной и легкой промышленности»
• Татьяна Юрьевна Карева, д.т.н., профессор, руководитель направления «Технологии и проектирование текстильных изделий» ИВГПУ
• Алла Юрьевна Шарова, к.т.н., доцент, заведующий Кафедрой информационных технологий и сервиса ИВГПУ
• Алексей Владимирович Бойков, ведущий инженер Лаборатории «Промышленные системы потоковой обработки данных» Центра НТИ СПбПУ