Отчет по практике по автоматизации технических процессов на тему Оценка влияния новых технологий автоматизации на производственные показатели.

агрегату, видит в своих очках подсвеченные узлы, которые необходимо проверить, пошаговую анимированную инструкцию по разборке и трехмерную модель со спецификацией заменяемых деталей. Это ускоряет процесс ремонта, особенно для сложного и редко обслуживаемого оборудования, и снижает зависимость от узкопрофильных экспертов.
В обучении персонала AR создает безопасную и наглядную среду. Новый оператор пульта управления может отрабатывать действия по пуску и остановке агрегата, видя подсказки прямо на виртуальной копии панели управления, без риска причинить ущерб реальному производству. На АО «КГМК» пилотный проект по использованию AR-очков для проведения периодических осмотров электрофильтров показал сокращение времени на проведение инспекции на сорок процентов и повышение полноты выявляемых дефектов. Таким образом, технологии Индустрии 4.0, интегрируясь с робототехникой и системами управления, формируют новую, цифровую ДНК металлургического предприятия, делая его более гибким, эффективным и устойчивым к вызовам глобального рынка.
 

2. Методика комплексной оценки влияния автоматизации на производственные показатели
2.1. Комплексный подход и этапы проведения оценки
Оценка влияния масштабных проектов автоматизации не может сводиться к простому сравнению «до» и «после». Она требует системного подхода, учитывающего взаимосвязь различных факторов и необходимость доказательности полученных результатов. Разработанная методика включает пять последовательных этапов. Первым этапом является подготовительный, на котором определяются цели, задачи и границы исследования. Здесь же производится выбор конкретных технологий автоматизации для анализа и временных периодов, а именно периода «до» и периода «после» внедрения. Второй этап заключается в формировании системы показателей, где выбираются ключевые показатели эффективности (KPI), которые наиболее полно и объективно отражают изменения в производственной деятельности.
Третий этап – это сбор и предобработка данных. На этой стадии происходит систематизация информации из различных источников, ее очистка, нормализация и приведение к сопоставимому виду. Четвертый, аналитический этап, предполагает применение статистических методов для проверки гипотез о значимости изменений и выявления взаимосвязей между различными факторами. Наконец, пятый, интерпретационный этап, включает в себя формулировку выводов, оценку экономического эффекта и разработку рекомендаций для руководства предприятия. Такой комплексный подход обеспечивает объективность и достоверность проводимой оценки.
2.2. Формирование системы ключевых показателей эффективности (KPI)
Для всесторонней оценки влияния автоматизации были выбраны три группы показателей, отражающие основные аспекты производственно-хозяйственной деятельности АО «КГМК». Первую группу составляют показатели производительности. Сюда входит выпуск продукции на одного производственного рабочего в смену, измеряемый в натуральных единицах на человека-смену. Этот показатель позволяет оценить прямую эффективность труда. Другим важным показателем данной группы является коэффициент интенсивного использования оборудования, известный как Overall Equipment Effectiveness (OEE). Этот комплексный показатель учитывает три составляющие: доступность оборудования, его производительность и качество выпускаемой продукции.
Вторую группу образуют показатели качества продукции. Базовым показателем здесь является уровень брака, выраженный в процентах от общего объема выпуска. Он наглядно демонстрирует потери, связанные с низким качеством. Дополнительным показателем служит уровень рекламаций от потребителей, который может измеряться, например, количеством рекламаций на одну партию продукции. Этот показатель отражает качество продукции с точки зрения конечного заказчика. Третья группа – это показатели экономической эффективности. Ключевым из них является себестоимость единицы продукции, выраженная в рублях за единицу. Этот интегральный показатель находится под влиянием как производительности, так и качества, а также затрат на ресурсы. Для более детального анализа в эту же группу включены затраты на оплату труда в себестоимости единицы продукции, что позволяет выделить вклад экономии на фонде оплаты труда в общее снижение себестоимости.
2.3. Организация сбора и предобработки исходных данных
Достоверность анализа напрямую зависит от качества исходных данных. Для сбора информации использовались различные источники. MES-система предоставила данные о ежесменном выпуске, простоях оборудования, оперативных данных о качестве. ERP-система, в частности на базе 1С, стала источником информации о численности персонала, фонде оплаты труда, полной себестоимости продукции. SCADA-система предоставила архивные данные о параметрах технологических процессов, что необходимо для глубокого анализа причин изменения качества. Отчеты отдела технического контроля содержали статистику по браку и рекламациям. Также была изучена документация проекта автоматизации, включая календарный план и отчеты о вводе в эксплуатацию, для точного определения граничной даты между периодами «до» и «после».
Предобработка данных включала несколько важных процедур. Первой процедурой была очистка от аномалий, которая подразумевала исключение данных за периоды плановых капитальных ремонтов или форс-мажорных обстоятельств, чтобы эти события не исказили общую картину. Второй процедурой стала нормализация данных, то есть приведение их к сопоставимому виду, например, учет инфляции при анализе стоимостных показателей. Третьей процедурой была агрегация данных, их сведение к выбранным временным интервалам, таким как неделя или месяц, для снижения случайной вариативности и получения более устойчивых тенденций. Для анализа были сформированы две выборки: данные за двенадцать месяцев, предшествующих внедрению автоматизации, что составило пятьдесят две недели, и данные за двенадцать месяцев после полного выхода проекта на проектную мощность, также пятьдесят две недели.
2.4. Статистические методы анализа данных
Для проверки статистической значимости различий между двумя выборками, то есть периодами до и после автоматизации, был применен t-критерий Стьюдента для независимых выборок. Данный метод позволяет проверить, являются ли различия в средних значениях показателей случайными или статистически значимыми, как подробно описано в работах Ермакова А.С. и Сидорова М.Н. (2023), Орлова А.И. и Сидорова М.Н. (2024). Нулевая гипотеза предполагает, что средние значения показателя в группах «до» и «после» не различаются. Альтернативная гипотеза, напротив, утверждает, что средние значения показателя в группах «до» и «после» различаются. Расчетное значение t-критерия определяется по специальной формуле, которая учитывает разность выборочных средних, выборочные дисперсии и объемы выборок.
Полученное значение t сравнивается с критическим значением t-распределения для заданного уровня значимости, обычно принимаемого за 0,05, и числа степеней свободы. Если расчетное значение по модулю превышает критическое, то нулевая гипотеза отвергается, и различия признаются статистически значимыми. Для оценки силы и направления взаимосвязи между степенью внедрения различных технологий, например, количеством роботизированных ячеек, и изменением итоговых ключевых показателей эффективности был использован коэффициент корреляции Пирсона. Этот коэффициент показывает, насколько сильна линейная зависимость между двумя переменными. Совокупное использование t-критерия Стьюдента и корреляционного анализа обеспечивает всестороннюю и статистически обоснованную картину влияния автоматизации на производственные процессы предприятия.
 
3. Анализ результатов внедрения систем КИПиА и АСУ ТП на АО «Кольская горно-металлургическая компания»
3.1. Характеристика объекта исследования и модернизированных систем КИПиА
АО «Кольская ГМК» в г. Мончегорске специализируется на химико-металлургическом производстве с полным технологическим циклом переработки сульфидных медно-никелевых руд. Основные производства включают: плавильный передел (печи Ванюкова, конвертеры), цех электролиза никеля, сернокислотное производство и установки получения серы. В рамках программы модернизации КИПиА за период 2022-2024 гг. было осуществлено техническое перевооружение систем автоматизации на сумму 3,2 млрд рублей.
На плавильном переделе заменено 1245 единиц КИП, включая:
Датчики температуры с беспроводной передачей данных Emerson Rosemount 708 (248 ед.)
Умные расходомеры ЭМИС-МАРК 300 для агрессивных сред (156 ед.)
Датчики давления и разряжения Danfoss MBS 1900 (421 ед.)
Анализаторы состава газов Siemens Ultramat 23 (42 ед.)
В цехе электролиза никеля внедрена распределенная система контроля параметров электролиза:
Установлено 89 многофункциональных контроллеров ОВЕН ПЛК150
Внедрены анализаторы кислотности и плотности электролита AppliSens TDL-210
Модернизирована система контроля уровня ванн с применением радарных уровнемеров VEGA
На сернокислотном производстве установлены:
Система непрерывного мониторинга SO2 Emerson XStream (28 каналов)
Анализаторы точки росы газа MIPEGAS DT342
Преобразователи расхода серной кислоты Yokogawa AXF
3.2. Анализ эффективности модернизации КИПиА в основных переделах
Результаты модернизации КИПиА на плавильном переделе показали:
Точность контроля температуры в зоне плавки повышена с ±15°C до ±2°C
Погрешность измерения расходов технологических газов снижена с 5,2% до 0,8%