Смотреть, понимать, действовать

Информация на производстве появляется постоянно: меняется статус линии, растёт объём выпуска продукции, оборудование фиксирует новые параметры, лаборатория проводит очередной анализ, на склад прибывает транспорт. Чем быстрее эти данные становятся доступны тем, кто принимает решения, тем быстрее можно отреагировать на возможные отклонения. Именно эту задачу решает OPC Advanced — система мониторинга и оперативной аналитики, которую разработали на заводе. Сегодня это уже больше 50 дашбордов, объединяющих данные разных производственных и вспомогательных контуров.

Как только содержание алкоголя достигает требуемого значения, мы начинаем быстрое охлаждение. Оно происходит не в ЦКТ, а за счёт перекачки из одного танка в другой. Так процесс идёт намного быстрее. Если оставить пиво охлаждаться в танке, то, пока будет остывать до низких температур, оно может перебродить и фактически стать алкогольным. Во время перекачки мы используем сепаратор, чтобы отделить дрожжи и остановить дальнейшее брожение. После этого происходит фильтрация и пастеризация.

Это достаточно простой способ производства безалкогольного пива. Его основа — вовремя поймать нужное содержание алкоголя и максимально быстро охладить продукт. По такой технологии мы делаем «Жигули Барное безалкогольное». И, кстати, при производстве этого сорта используем повышенное количество хмеля. Это влияет на аромат и вкус пива, делает его более выразительным.

Предшественницей OPC Advanced была система OPC Server, которая эффективно функционирует на заводе с 2014 года. Дашборды OPC Server были построены на базе Excel, данные хранились в файле на сервере, а пользователи обращались к нему со своих компьютеров. Такая файл-серверная архитектура хороша, когда пользователей немного, но становится менее удобной по мере развития производства.

OPC Advanced построена по другому принципу — на клиент-серверной архитектуре. Теперь несколько пользователей могут одновременно обращаться к одному ресурсу, а система работает как веб-сервис: достаточно открыть браузер на компьютере, подключённом к корпоративной сети, и авторизоваться.

Переход не означает резкую смену привычного интерфейса. Внешний вид существовавших ранее дашбордов перенесли из предыдущей версии, а новые показатели добавляют уже с другим дизайном — так проще адаптироваться к системе OPC Advanced.

Главный принцип OPC Advanced — информация должна быть доступна именно тому сотруднику, которому она нужна. Оператор и бригадир видят данные своей линии: её текущий статус, производительность, прогноз выпуска, работу конвейеров. Начальник смены получает картину сразу всех линий и может расставлять приоритеты. Начальник цеха видит состояние производства в целом, а директор — оперативные показатели и прогнозы, на основании которых можно принимать управленческие решения.

При этом система постепенно выходит за пределы линий розлива. В неё добавляются данные энергетики, лаборатории и логистики. Например, система вибродиагностики позволяет в онлайне отслеживать состояние оборудования и предупреждать о превышении критических значений. Это даёт возможность обнаружить потенциальную неисправность и провести ремонт в плановом режиме, до того как остановится линия.

OPC Advanced не просто показывает цифры. Система выделяет отклонения визуально: индикатор может перейти из зелёной зоны в красную или проблемный участок обозначается на тепловой карте. Это позволяет не перебирать массив данных вручную, а быстро понять, где требуется внимание.

Такой подход особенно важен для измерения KPI. Сотрудник видит не только фактическое значение, но и понимает, насколько оно соответствует поставленной цели. Зелёная зона означает, что ситуация под контролем, жёлтая или красная — повод разобраться в причинах и принять решение.

Видимая часть OPC Advanced — дашборды, но основная работа над проектом скрыта от пользователя. Для системы пришлось создать новые источники первичных данных: установить дополнительные датчики, подключить их, собрать данные с технологического оборудования и из систем энергопотребления. Параллельно разработчики проектировали собственную структуру базы данных и выбирали технологический стек.

Проект полностью реализован внутри компании. Основную разработку вёл Антон Журавлёв. Сегодня новые дашборды могут создавать и пользователи системы, например операционный менеджер, директор или менеджер по эффективности. Так, блок логистики — работа Юрия Лобанова.

В качестве базы для OPC Advanced используется система «умный завод» — серверная MES-система, которая собирает информацию из разных источников. Данные поступают с уровня SCADA, ERP, WMS, из аналитических баз и непосредственно с дополнительных датчиков. Для визуализации используется система Grafana, которая подключается к SQL-базам и представляет информацию в понятном пользователю виде.

Одна из особенностей системы — её постепенно расширяющаяся «зона ответственности». В производственном контуре отображаются работа линий, задания и планы производства, показатели пивоваренного производства, данные форфасных танков и ЦКТ. В энергетическом — вибрации оборудования, параметры конденсата, давление воздуха, ультрафиолетовые системы и потребление CO2. В логистическом блоке объединяется информация об отгрузках, транспорте, складах, остатках и прогнозах. Отдельный блок предназначен для мониторинга лабораторной информации, прослеживаемости и стандартов внешнего вида продукции.

Есть и данные о событиях на производстве: запуске и завершении выпуска, смене сорта или источника продукта, проведении определённых операций. Для лаборатории это даёт дополнительный сигнал, что необходимо провести контрольные измерения.

Часть информации сотрудники по-прежнему вносят вручную, например о простоях, но постепенно всё переводится в автоматический режим.

OPC Advanced находится на стадии бета-тестирования, команда собирает отзывы пользователей и дорабатывает интерфейс. Первые пожелания уже превратились в новые функции, например появилась более удобная навигация и быстрый переход между периодами и дашбордами.

При этом система позволяет уйти от простой фиксации показателей к более глубокому анализу. Один из примеров — линия «Банка 3». Оборудование линии объединено в сеть, поэтому система получает данные о производительности и ошибках с машин, а с датчиков конвейеров — дополнительные параметры. На основе этой информации можно искать аномалии и определять, на каком участке возникает проблема.

Следующая задача — постепенно распространить этот подход на остальные линии. Где-то достаточно подключить имеющееся оборудование, а где-то потребуется дополнительное оснащение. Параллельно планируется развивать мониторинг потерь и энергоэффективности.

В будущем накопленные данные должны стать основой машинного обучения и искусственного интеллекта. Как отмечает Юрий Лобанов, такие алгоритмы требуют больших массивов статистики, поэтому сейчас одна из ключевых задач заключается в том, чтобы продолжать наполнять единую базу.

Именно в этом главное отличие OPC Advanced от обычного производственного отчёта. Система существует не для того, чтобы рассказать, что произошло вчера. Её задача — помочь увидеть, что происходит прямо сейчас, почему это происходит и что с этим можно сделать.