В начале 90‐х годов на железнодорожном транспорте началась тихая революция. Руководством министерства путей сообщения была утверждена десятилетняя программа информатизации отрасли. Она заключалась в создании цифровых технологий для всего железнодорожного комплекса. Необходимость такого перехода диктовалась многими факторами. Это был и пространственный размах – стальные магистрали работали на полигоне в 9000 километров. Локомотивный парк насчитывал свыше 11000 магистральных электровозов и тепловозов, 6000 маневровых локомотивов и около 3000 пассажирских, а также моторвагонный подвижной состав. Семнадцать железных дорог насчитывали несколько десятков крупнейших станций, на которых перерабатывалось огромное количество вагонов. В инфраструктурный комплекс включались локомотивные депо, а также ремонтные предприятия.

Стало понятно, что без комплексной информационной системы невозможно управлять таким обширным хозяйством, его ресурсами и технологическими процессами.

Любая сложная информационная система базируется на нескольких составляющих: вычислительном комплексе, сети передачи данных и прикладных программах. Для агрегации большого массива цифровых данных в Главном вычислительном центре МПС России были смонтированы громадные серверы компании IBM. Мэйнфреймы устанавливались в отдельные изолированные помещения, в которых поддерживался искусственный микроклимат. Для обеспечения защиты от несанкционированного доступа (ведь железные дороги – объект особой важности!) сеть передачи данных было решено физически отделить от всемирной сети Интернет, а кроме того защитить брандмауэрами. И в этом случае нужно было проложить десятки тысяч километров линий связи с большой пропускной способностью. И такой сетью стала волоконно-оптическая линия. Для ускорения монтажа и удешевления проекта было принято решение подвешивать ВОЛС к существующим столбам контактной сети и линий проводной связи, которые уже действовали в РЖД. А прикладное программное обеспечение было частично закуплено у мировых производителей, частично создано российскими компаниями и отраслевыми научно-исследовательскими институтами. Среди наиболее известных продуктов достаточно упомянуть «Сирену 3», с помощью которой оформлялась продажа пассажирских билетов. Были созданы системы экономического прогнозирования и анализа, с помощью которых стало возможным переложить многие рутинные процессы на машинный разум.

Вычислительная техника взяла на себя большое число управленческих функций. Была проведена инвентаризация материальных ценностей. Внедрены технологии управления ресурсами предприятия, что позволило гибко управлять большим хозяйством, ведь для поддержания в рабочем состоянии подвижного состава, пути и сооружений нужны запасные части, должен быть спланирован профилактический ремонт техники. И новые информационно-управляющие системы успешно справились с этим.

Цифровизация каждого рабочего места позволила сделать прозрачными технологические процессы, экономить ресурсы, а также внедрить автоматизацию даже в такие сложные занятия, как управление движением поездов.

В Советском Союзе с его плановой экономикой графики движения поездов разрабатывались на год вперед. Огромный аппарат трудился несколько месяцев, чтобы выработать оптимальные маршруты движения грузов, создать технологические окна для пропуска пассажирских поездов, а также выполнения ремонтных работ на пути и станциях. Для каждой железной дороги выпускались небольшие книжки, в которых содержались сведения о поездах, маршрутах. Эти данные поступали в диспетчерский аппарат, управляющий движением, в локомотивные хозяйства для планирования техники в поездку и для локомотивных бригад.

С одной стороны, плановость была удобным инструментом для любого работника железнодорожного транспорта. Но при этом возникали большие затруднения в случае отхода от графика или внеплановых перевозках.

Информационные системы позволили гибко реагировать на запросы грузоотправителей, тем более, что плановый график перевозок уступил место рыночным условиям. Компьютерная система позволяла управлять новыми данными о количестве, виде и направлении грузов. Под эти задачи сразу готовились вагоны, погрузочно-разгрузочные комплексы и локомотивы. Машинный разум выстраивал приоритеты для скоропортящихся грузов, генеральных грузов, таких, как уголь, зерно, лесоматериалы, удобрения, нефтепродукты.

Большие изменения произошли и в пассажирском комплексе. Благодаря внедрению инновационных технологий управления движением поездов удалось приблизить график движения к метрополитену. На Московском центральном кольце интервал движения пригородных электропоездов «Ласточка» в час пик удалось сократить до трех минут. Более того, на этом кольце испытали прообраз будущего – беспилотное движение. Машинный разум управляет движением поездов по МЦК, выстраивая общий график в связке со следующим и предыдущим поездом. Разгон, движение и торможение выполняются синхронно, что позволяет обеспечивать безопасность движения.

Цифровизация, пройдя через стадию внедрения прикладных программ для управления некоторыми процессами, вплотную подошла к имитации, собственно, самого производства. Мы уже рассказали о создании многофункциональных центров управления перевозками, которые превзошли масштабы составления оптимальных графиков движения поездов. Сегодня в ЦУПы поступает большое количество данных, содержащих для автоматизированных управляющих систем сведения для поддержки принятия решений как в автономном режиме, так и специалистом.

По-новому стали работать и предприятия, поставляющие для железной дороги технику. Мы упоминали о двух промышленных объединениях – «Трансмашхолдинге» и «Синаре». Эти холдинги на сегодняшний день являются не просто крупнейшими в мире, но и технологически самыми развитыми. Для наглядности – небольшое лирическое отступление.

В старых кинофильмах о рабочих поселках и целых городах, возникших вблизи крупных фабрик и заводов, можно было увидеть такую картину: утром, на призыв заводского гудка к проходным предприятия устремлялись десятки тысяч людей. А после окончания смены они покидали завод или передавали рабочую эстафету второй смене. Сегодня даже на очень больших предприятиях не увидишь столько рабочих. Да и сами громадные цеха, в которых несколько десятилетий назад преобладал ручной труд, стали малолюдными. Большинство рутинной работы взяли на себя многочисленные производственные линии, оборудованные станками с числовым программным управлением. Станочный парк с ЧПУ можно смело отнести к отряду роботизированных комплексов. Уровень автоматизации определяется задачами, которые стоят перед предприятием. Некоторые, как, например, автомобилестроение легко поддаются автоматизации. Инженеры разделили процесс автосборки за целый ряд простых операций. Их нетрудно освоить даже не очень квалифицированному рабочему. И сам собою возник вопрос: а что мешает придумать машину, которая будет выполнять эти же операции даже быстрее и лучше человека? Так пришла идея о роботизации производства. Конечно, весь завод сделать одним роботом невозможно. Но большинство процессов легко автоматизируются.

Всем знакомы исполины-электровозы, тянущие за собою сотню вагонов. Почти все они изготовлены на Новочеркасском электровозостроительном заводе. Кому посчастливилось увидеть, хотя бы по телевизору, помещения этого предприятия, тот видел стоящие машины в сборочных цехах. На каждом пути сразу по несколько локомотивов. Вокруг них снуют электрокары, под потолком проносятся фермы мостовых кранов с зацепленным электродвигателем или собранной колесной парой. Это обычный ритм большого завода. Так вот, Новочеркасский завод стал первым в железнодорожном машиностроении предприятием, на котором реализуется концепция «цифрового» завода. Благодаря новейшим информационным технологиям удалось реализовать многие решения по автоматизации и роботизации производства. Рассмотрим коротко процесс создания новой техники.

Каждая машина рождается в чертеже. В прошлом конструкторские бюро были уставлены специальными кульманами – большими чертежными досками, за которыми трудились чертежники. Они рисовали каждую деталь будущего электровоза. Гайки, раму, тележку, колеса. Труд непростой, очень ответственный, поскольку эти чертежи затем передавались в производство, и уже по ним в литейных цехах отливались будущие детали. В токарных их обтачивали. В сборочных из подготовленных деталей собирались готовые узлы, вспомогательные агрегаты. Их затем устанавливали на раму, закрепляли, соединяли между собою. И в итоге получался электровоз. Оставалось его только подкрасить и можно отправляться в поездку.

С развитием компьютерной техники и появления специализированных программ, типа «Автокад», труд чертежника сошел на нет. Теперь инженер-конструктор на большом мониторе видит объемную модель детали, над которой работает. Достаточно незначительных манипуляций на клавиатуре, и вот уже деталь увеличилась в размере или изменилась ее конфигурация. Конструировать новые изделия стало гораздо проще и процессы создания новой техники сократились в разы.

А теперь представим, что наша электронная чертежная доска соединена через информационную систему с литейным станком или 3D-принтером. Нажатие одной кнопки – и пошла отливка или послойная печать нужной детали.

В этом и состоит смысл цифрового двойника завода. Весь процесс создания продукции выполняется умными машинами, соединенными в единую вычислительную среду. Машинный интеллект управляет людскими и материальными ресурсами, следит за ходом производственного процесса, оперативно расшивает узкие места, решает проблемы.

Цифровизация завода позволила создать 3D-модели 12 цехов и территории завода. Это дает возможность организовать движение материальных средств по предприятию, выполнить расчеты потребностей в персонале и ресурсах. Кроме того, оптимизированы многие рабочие операции, что дает существенный экономический эффект, повышает производительность труда. Все производственные потоки – сварочно-кузовное, сборочное, малярное производство и испытательный передел контролируются вычислительной сетью. Роботизация позволила использовать бесконтактные технологии. При помощи лазерной разметки на рабочей поверхности создается точная голограмма, с помощью которой можно производить операции монтажа, резки, сварки, окрашивания без применения шаблонов, линеек, рулеток и других инструментов ручной разметки. Компьютерное зрение контролирует безопасность технологических процессов и выявляет возникающие дефекты, отбраковывает детали, в которых нарушены размеры и т. д. Оптическое сканирование клеммных реек позволяет проверять качество электрического монтажа.

Цифровизация НЭВЗ позволила создать роботизированные рабочие места там, где труд особо напряженный или ответственный. Роботы разрубают металл для изготовления статоров и роторов электродвигателей, режут плазменными резаками толстые листы проката для заготовок рамы, кузовных деталей.

Мы уже настолько привыкли к возможностям интернета, что не представляем жизни без его подсказок, напоминаний, рассказов или демонстрации видео. А в последние годы воздействие всемирной паутины (так называют Интернет из-за расшифровки WWW – wide world web) распространилось даже на окружающие нас предметы. И возникло новое понятие – интернет вещей IoT (от анг. Internet of Things). Это простое определение грандиозной концепции, которая открывает перед человеком новые возможности. Робототехника получает новый импульс развития благодаря интернету вещей. Ведь все производственное оборудование (вещи) интегрируются в единую информационную среду взаимодействуя друг с другом и внешней средой. С помощью различных датчиков, контроллеров и другого программно-аппаратного обеспечения образуется CPS (cyber-physical system – киберфизическая система).

Управляющая система получает в режиме реального времени данные о каждой производственной единице. Ее состоянии, загруженности, полученных заданиях, материально-технических ресурсах, необходимых для выполнения работы. Например: прежде чем начать превращение железной заготовки в металлоизделие, в виртуальном мире создается ее копия, которая проходит все этапы производства. При этом удается увидеть все сложности, издержки, с которыми придется столкнуться, не затратив пока ни одного рубля реальных денег. Таким же образом «рисуются» модели конвейерной сборки или предприятия в целом, например, завода, выпускающего 50 видов продукции.

Цифровые производственные модели «цифровые двойники» являются многоуровневыми макетами как технологических и производственных процессов, так и отдельных технологических операций, оперируют огромным количеством производственных объектов (оборудование, рабочие места сотрудников, сервисные службы и т. д). Функционирование таких моделей требует учета и анализа огромного количества разнородных данных. Это одна из причин, почему цифровое производство в современном значении этого слова потребовало значительного развития технологий, прежде чем стать возможным.

В машиностроении существует термин «green field», который на русский язык можно перевести как «в чистом поле» или «с чистого листа». Так говорят о производстве, созданного не на существующей технологической площадке, а буквально в поле. Многие предприятия, особенно в последнее время, строились именно так. Примером может послужить история Тихвинского вагоностроительного завода, который был построен для решения амбициозной задачи выпуска инновационных грузовых вагонов. Перспективное проектирование позволило сразу заложить в технологические площади максимум оборудования, в том числе роботизированных комплексов. И под выпуск промышленной продукции были «заточены» все информационно-управляющие системы, внедренные на заводе. Это позволило эффективно использовать производственные мощности, оперативно перенастраивать производство на выпуск новых моделей без коренной перестройки помещений и обновления станочного парка.

Если речь идет о создании «с нуля» завода или разработки месторождения, то цифровое моделирование позволяет снизить итоговые издержки на десятки процентов или даже в разы. Ведь прежде чем установить новое оборудование или попробовать новые материалы, есть возможность провести эксперимент с «цифровыми двойниками». Причем этот эксперимент не будет ничего стоить, в то время как проведение реальных экспериментов часто весьма затратное. Это может даже останавливать руководство от экспериментов как таковых, хотя результаты некоторых из них могли бы дать компании новые преимущества.

Точная математическая модель предваряет любые реальные процессы и дает возможность вычислить как издержки, так и эффективность запланированных изменений. В свое время бытовала поговорка: «Гладко было на бумаге, да забыли про овраги!» Эти опасения сегодня остаются в прошлом. Преимущества искусственного интеллекта и нейросетей, а также интернета вещей и технологии больших данных («big data») в том, что они учитывают все факторы. Связанные с природой и погодой, мощностями, которыми в данный момент обладает предприятие и перспективным технологическим вооружением создаваемых заводов. Искусственный интеллект получает сведения о квалификации инженерно-технического состава и рабочих, самостоятельно планирует повышение их компетенции за счет дополнительного профессионального обучения.

Рабочий сегодняшнего дня, как нередко бывает на современных производствах, имеет инженерное образование, что позволяет ему работать на самом современном оборудовании, умеет запускать в работу робототехнические линии, контролировать их действия, оперативно перепрограммировать цифровое оборудование.

В промышленности повсеместно востребовано трехмерное моделирование. Кроме высокой точности, оно полезно тем, что помогает экономить на создании новых моделей. С помощью компьютерной графики предприятия постепенно уходят от долгих предварительных согласований, толстых бумажных документов с детальными описаниями будущего изделия. Мы уже рассказали, как проектировщики ушли от чертежной доски. Сегодня конструктор работает над перспективными проектами, используя не только трехмерную графику, но и трехмерную печать. Принтеры (их по-прежнему называют так из-за сходства с получением результата), могут работать не только с легкоплавкими материалами в виде пластика, но и с разными металлами, их произвольным сочетанием, что позволяет реализовать самые удивительные изделия. Мне доводилось видеть в одной из компаний, занимающихся аддитивными технологиями (3D-печатью), которые изготовили деталь сопла реактивного самолета методом трехмерной печати. Тончайшая скань металлической сеточки, отводящей тепло от сгорающего топлива, была выполнена машиной за несколько десятков минут, тогда как традиционные методы особо точного литья тугоплавкого металла занимают многие часы и требуют высочайшей квалификации персонала.

Еще одна особенность цифрового производства заключается в управлении жизненным циклом изделия. Это технология, внедрение которой набирает обороты. Жизненный цикл любого изделия начинается с моделирования и заканчивается его утилизацией. Обычно конструкторы и инженеры-технологи закладывают в будущее изделие/машину/станок определенный жизненный срок. Он зависит и от применяемых материалов, и от условий, в которых приходится работать агрегату, и от планово-предупредительных ремонтов. Для каждого сложного механизма определяют возможности его «здоровья» и сроки, когда нужно обращаться за «врачебной» помощью. Через определенное время слесари-эксплуатационники делают профилактический ремонт или обслуживание. На моторах меняют смазку и наиболее часто изнашивающиеся детали, к примеру, приводные ремни, фильтры. Их своевременная замена продляет срок службы машины.

А что, если агрегат сам сообщит доктору, что ему нужна сочная помощь? Думаете, это невозможно? Сейчас многие агрегаты и целые машины оснащаются различными датчиками, которые постоянно следят за состоянием оборудования. Если только какой-то измеряемый параметр выходит за допустимые пределы, датчик подает команду вычислительной машине. И ее ставят на профилактику. Искусственный интеллект позволяет учитывать тысячи параметров, поступающих от различного оборудования, и давать прогнозы его технического состояния. Постоянное наблюдение за состоянием изделия (например, элементом станка), на всех стадиях его «жизни» – ключ к тому, чтобы вовремя проводить ремонт или замену износившихся частей. А значит, станок будет в итоге работать бесперебойно, если это часть конвейера – то не будет тормозить своими выходами из строя работу всей линии.

Этот пример хорошо раскрывает одну из важных элементов концепции цифрового производства. Технология «интернета вещей» подразумевает, что каждое устройство самостоятельно подключается к интернету и передает туда данные. А также загружает информацию, которая туда поступила от других устройств. Такая технология сейчас внедряется даже в быту, например, в системах «Умный дом». Но главные ее пользователи – это промышленные предприятия, с их многочисленными датчиками и контроллерами.

Железнодорожная техника рассчитана на службу продолжительностью в несколько десятилетий. Мы уже видели примеры, когда старики-паровозы работали по 50–70–100 лет, а ведь для них, с обилием трущихся и изнашивающихся механизмов, это огромный срок. Современная техника, особенно электровозы, тоже может работать десятилетиями. Но технический прогресс приносит новые конструктивные или технические решения, и целесообразнее будет заменить устаревшую модель на более современную, экономичную, инновационную.

А это уже горизонт завтрашнего дня.