Создание моделей бизнеса с применением концепции Индустрия 4.0 в авиа- и автомобилестроении

Размещено на http://www.allbest.ru/

ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ

ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ

«НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

«ВЫСШАЯ ШКОЛА ЭКОНОМИКИ»

Факультет бизнеса и менеджмента

Школа бизнес-информатики

Кафедра моделирования и оптимизации бизнес-процессов

СОЗДАНИЕ МОДЕЛЕЙ БИЗНЕСА С ПРИМЕНЕНИЕМ КОНЦЕПЦИИ ИНДУСТРИЯ 4.0 В АВИА- И АВТОМОБИЛЕСТРОЕНИИ

Выпускная квалификационная - БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА

по направлению подготовки 38.03.05

Образовательная программа «Бизнес-информатика»

Муратшина Ангелина Рустемовна

Рецензент к.т.н., доцент кафедры моделирования и оптимизации бизнес-процессов С. В. Зыков

Научный руководитель преподаватель кафедры

моделирования и оптимизации бизнес-процессов НИУ ВШЭ

Н. С. Казанцев

Москва 2018



Содержание

Введение

1. Индустрия 4.0

1.1 Введение в Индустрию 4.0

1.2 Определение концепции

1.3 Преимущества и возможные риски

1.4 Степень зрелости

2. Роль индустрии 4.0 в авиастроении

2.1 Тренды аэрокосмической промышленности

2.2 Обзор литературы по Индустрии 4.0 в авиастроении

2.3 Внедрение индустрии 4.0 в Airbus

2.3.1 Коллаборативная инженерия

2.3.2 Переход к индустриальному цифровому макету

2.3.3 Интероперабельность данных

2.3.4 Создание решения по созданию среды для коллаборативной инженерии в Airbus

3. Создание бизнес-модели

3.1 Определение бизнес-модели

3.2 Новый характер конкуренции

3.3 Бизнес-модель на основании больших данных

3.4 Бизнес-модель предприятия аэрокосмической промышленности

Заключение

Список литературы

Приложение



Введение

Мир находится на пороге новой, четвертой промышленной революции. Эта революция расширит существующие границы производственных операций для создания нового поколения интеллектуальных, взаимодействующих и взаимосвязанных производственных систем, способных контролировать работу системы в реальном времени для контроля затрат, сокращения времени простоя и предотвращения сбоев (Foresight, 2013). Индустрия 4.0 Industry 4.0 - Smart Manufacturing for the Future (2014) https://www.manufacturing-policy.eng.cam.ac.uk/policies-documents-folder/germany-industrie-4-0-smart-manufacturing-for-the-future-gtai/view предполагает автоматизацию большинства производственных процессов, снижение затрат на производство персонализированных продуктов, прозрачность производственных цепочек и, как следствие, повышение производительности труда, потенциальный экономический рост региональных экономик и конкурентоспособность на мировом рынке. Ожидается, что киберфизические системы (cyber-physical systems, CPS) Индустрии 4.0 будут генерировать огромное количество данных о процессах, внося значительные изменения в способы получения, использования и повторного использования данных и знаний на их основе. Новые производственные системы будут способны взаимодействовать друг с другом через сетевые соединения и взаимодействовать с людьми в среде умной фабрики (smart factory). Такие системы будут широко использовать данные и прогностическую аналитику для совершенствования управления производственными процессами и обеспечения производства персонализированных продуктов с повышенной рентабельностью и энергоэффективностью. (Schlaepfer, и др., 2015; McDougall, 2014)

Для России индустрия 4.0 представляет собой шанс изменить роль в глобальной экономической конкуренции, но российская экономика еще не полностью использует существующий потенциал. Актуальность работы заключается в возрастающем интересе компаний к имплементации идей Индустрии 4.0 для получения конкурентного преимущества.

Цели данного исследования: определение преимуществ и ограничений Индустрии 4.0, определение текущего состояния применения концепции в авиастроении и автомобилестроении и создание бизнес-модели для авиастроительной индустрии. Отметим, что основным объектом исследования является авиастроение, упор сделан на исследование вопросов этой индустрии. индустрия авиастроение бизнес модель

Для достижения целей поставлены следующие задачи: описать концепцию Индустрии 4.0, рассмотреть примеры применения ее идей в авиа- и автомобилестроении, определить роль Индустрии 4.0 в авиастроении в контексте современных трендов индустрии, описать возможные подходы к построению бизнес-модели, создание бизнес-модели на основе выбранного подхода и собранного на предыдущих этапах материала.

В первом разделе работы приводится теоретическая основа концепции. Для выполнения этой задачи используется метод обзора литературы в области моделей производства будущего.

Второй раздел посвящен тому, как требования аэрокосмической промышленности влияют на модель Индустрии 4.0. Предпринята попытка систематического литературного обзора работ на стыке авиакосмической промышленности и Индустрии 4.0, с описанием этапов их отбора, изучение примеров внедрения тех или иных технологий умной фабрики в компаниях.

В центре внимания третьего раздела вопрос о создании (изменении существующей) бизнес-модели компании на основе внедрения Индустрии 4.0. В качестве примера рассмотрена европейская авиастроительная компания Airbus, метод - онтология бизнес-модели Остервальдера и Пинье (Osterwalder, и др., 2010).



1. Индустрия 4.0

1.1 Введение в Индустрию 4.0

Термин «Industrie 4.0» первоначально был выдвинут правительством Германии на Ганноверской ярмарке в 2011 году (Pfeifer, 2017). В нем был описан набор технологических изменений в процессе производства, и изложены приоритеты последовательного создания политической основы. Целью концепции являлось поддержание глобальной конкурентоспособности немецкой промышленности.

Концепция включает обширный перечень терминов и компонентов (Smit, и др., 2016). Некоторые из основных технологических составляющих: интернет вещей (Internet of Things, IoT), конвергенция ИТ и OT, модели цифровых макетов, киберфизические системы, продвинутая робототехника и коллаборативные роботы (cobots), автономное производство, последовательная инженерия во всей цепочке создания стоимости, тщательный сбор данных для последующего использования, горизонтальная и вертикальная интеграция, облачные системы, аналитика больших данных, виртуальная / дополненная реальность и «концепция граничных вычислений» или «периферийные вычисления» (от англ. edge computing).

Однако подходы Индустрии 4.0 простираются за пределы этих технологических аспектов. Это сквозная промышленная трансформация, в ходе которой могут быть рассмотрены три аспекта изменений рассматриваются три аспекта изменений: технологические изменения, социальные изменения и изменение бизнес-парадигмы (Smit, и др., 2016).

Цель следующего раздела - привести описание Индустрии 4.0, включающее технологии и процессы, а также результаты и цели, которые могут быть достигнуты путем внедрения концепции. Также мы остановимся на выявленных барьерах и вызовах внедрения.



1.2 Определение концепции

Когда Германия запустила проект под названием «Industrie 4.0» для оцифровки производства в Ганновере в 2011 году, правительство, отраслевые лидеры и ученые, которые работали над проектом, вероятно, не предполагали, что Индустрия 4.0 станет столь широко используемой концепцией.

Серии разрушительных инноваций в производстве и качественных прыжков в промышленных процессах, приводящих к значительно более высокой производительности - промышленные революции - случались и ранее. Первая промышленная революция в конце 1700-х годов благодаря изобретению паровых машин, использованию воды и энергии пара привела к промышленной трансформации общества: появление поездов, механизация производства. Вторая промышленная революция, как правило, рассматривается с середины 1800-х годов как период появления электричества и работающей на нем техники, например, сборочных линий. Производство становилось массовым и, в некоторой степени, автоматизированным. Третья промышленная революция была ознаменована изобретением компьютеров, компьютерных сетей (WAN, LAN, MAN, ...), подъемом робототехники в производстве, связности и появлением Интернета. Изменились способы оперирования информацией и распространения информации. Электроника и информационные технологии в сочетании с глобализацией значительно ускорили индустриализацию с 1970-х годов (Smit, и др., 2016)

Индустрию 4.0 связывают с четвертой промышленной революцией. В ней происходит переход от «всего лишь» Интернета и модели клиент-сервер к всеобъемлющей мобильности, слиянию цифровой и физической среды (созданию киберфизической среды), конвергенции ИТ и OT и всех ранее упомянутых технологий (Internet of Things, Big Data, cloud и т. д.) с дополнительными катализаторами, такими как продвинутая робототехника и AI / когнитивные функции.

Это новый этап создания и контроля в сквозной цепочки ценности на протяжении всего жизненного цикла продуктов. XaaS и использование информационных технологий ведут организации к более автономному принятию решений, изменяющейся роли рабочей силы, новым промышленным организационным и коллаборативным парадигмам и киберфизическим системам путем разработки и перевода данных из различных ИТ и ОТ-систем в информацию, решения и новые бизнес-модели в качестве ведущих принципов (Juan-Verdejo, и др., 2016). Согласно A.C. Pereira & F. Romero, Индустрия 4.0 приведет к потенциальным глубоким изменениям в нескольких сферах, выходящих за рамки промышленного сектора. Авторы выделили шесть основных областей влияния концепции (1)Промышленность, (2) Продукты и услуги, (3) Бизнес-модели и рынок, (4) Экономика, (5) Рабочая среда и (6) Развитие навыков. Предполагается достижение тесной восприимчивости цепочек создания стоимости, благодаря более тесной интеграции заказчика и производителя. Интеграция и сложность систем наряду с увеличением оцифровки промышленного производства приведут к созданию более сложных и цифровых рыночных моделей, повышая конкурентоспособность за счет устранения барьеров между информацией и физическими структурами (Pereira, и др., 2017).

Первоначальными целями в отрасли 4.0 обычно являются автоматизация, (производство), улучшение процессов и оптимизация производительности / производства; более зрелыми целями являются инновации и переход к новым бизнес-моделям и источникам дохода с информацией и услугами в качестве краеугольных камней.

Индустрия 4.0 также упоминается как «умная индустрия», «интеллектуальная индустрия», «умная фабрика» или «умное производство». Во многом это связано с Промышленным Интернетом: с 2016 года между Консорциумом промышленного Интернета и Платформой Industry 4.0 (Plattform Industrie 4.0) было начато сотрудничество.

Приведем описание Индустрии 4.0 “Industrie 4.0 - Smart Manufacturing for the Future”, GTAI (Germany Trade and Invest). «Smart Industry или «INDUSTRIE 4.0» ссылается к технологической эволюции от встроенных систем к киберфизическим системам ... INDUSTRIE 4.0 представляет предстоящую четвертую промышленную революцию на пути к Интернету вещей, данных и услуг. Децентрализованный интеллект помогает создавать интеллектуальные сетевые объекты и независимое управление процессами, взаимодействуя с реальным и виртуальным мирами, представляя важнейший новый аспект производственно-производственного процесса » (McDougall, 2014 стр. 4).

Приведем несколько различных определений концепции. Согласно BDI (The Voice of German Industry), Индустрия 4.0 относится к четвертой промышленной революции. После механизации (Индустрия 1.0), массового производства (Индустрия 2.0) и автоматизации (Индустрия 3.0), теперь «Интернет вещей и услуг» становится неотъемлемой частью производства. Технологии Industry 4.0 имеют потенциал для создания исключительных возможностей роста и конкурентных преимуществ Германии как места ведения бизнеса. Эксперты прогнозируют, что предприятия смогут увеличить свою производительность примерно на 30 процентов с помощью внедрения решений, предлагаемых Индустрией 4.0 (Otte, 2016).

Согласно McKinsey, Индустрия 4.0 представляет собой следующий этап оцифровки производственного сектора, обусловленный четырьмя прорывами: удивительное увеличение объемов данных, вычислительной мощности и возможностей подключения, особенно новых маломощных широкополосных сетей; появление аналитических возможностей и возможностей бизнес-аналитики; новые формы взаимодействия человека и машины, такие как сенсорные интерфейсы и системы дополненной реальности; и улучшения в передаче цифровых инструкций в физический мир, таких как продвинутая робототехника и трехмерная печать (Bughin, и др., 2015).

Industry 4.0 - это собирательный термин для технологий и концепций создания цепочки ценности. Основываясь на технологических концепциях киберфизических систем, Интернета Вещей и Интернета услуг, это облегчает видение Smart Factory. В рамках модульно структурированных умных фабрик Индустрии 4.0 киберфизические системы контролируют физические процессы, создают виртуальную копию физического мира и принимают децентрализованные решения. Через Интернет вещей, киберфизические системы общаются и взаимодействуют друг с другом и людьми в реальном времени. Через Интернет услуг, как внутренние, так и межорганизационные услуги предлагаются и используются участниками цепочки ценности (Schneider, 2018).

Стоит отметить, что промышленная трансформация производства выходит за рамки фабрики. Концепция Industry 4.0 охватывает больше, чем автоматизация и обмен данными в технологиях производства, выходя за рамки технологий, рассматривая сквозную цепочку создания стоимости, в том числе, например, складирование, логистику, переработку, электроснабжение (Strange, и др., 2017). Киберфизические системы являются инструментами таких явлений как умные сети электроснабжения, умная логистика, умные здания.

В США, GE и ряд других промышленных игроков, в том числе неамериканских, которые также являются членами «Plattform Industrie 4.0», запустили в 2014 году Консорциум промышленного Интернета (Industrial Internet Consortium). GE огласил термин «Промышленный Интернет» (the Industrial Internet), который рассматривался как третья индустриальная инновационная волна, а не четвертая революция в отрасли. Концепция подразумевает три волны: Индустриальная революция, Интернет-революция, Промышленный Интернет (Lin, и др., 2018).

В 2015 году Консорциум промышленного Интернета и Plattform Industrie 4.0 объявили о своем сотрудничестве с упором на стандартизацию, архитектуру для «нового» производства, бизнес-целей и роли Интернета вещей во всем этом. Архитектурный фреймворк Индустрии 4.0 известен как RAMI 4.0 (Reference Architecture Model for Industrie 4.0). Фреймворк Консорциума Промышленного Интернета известен как IIRA (Industrial Internet Reference Architecture) (Lin, и др., 2018).

Существует два документа, в которых изложены основы Индустрии 4.0 и RAMI 4.0 (i-SCOOP, 2017) . В 2013 году был опубликован так называемый документ «Umzetsungsempfehlungen». Это, по сути, отчет рабочей группы Индустрии 4.0, в котором, среди прочего, были рассмотрены принципы и основы, в том числе:

Горизонтальная интеграция в сетях добавленной стоимости.

Вертикальная интеграция и сетевые / подключенные производственные системы

Технологии для CPPS (кибер-физические системы производства)

Согласованность инженерии во всей цепочке создания стоимости

Новая социальная инфраструктура труда / работы.

Второй документ, «Umsetzungsstrategie», содержит рекомендации по стратегическому переводу и внедрению Индустрии 4.0, опубликован в 2015 году. Документ содержит описание модели RAMI 4.0, компонентов Индустрии 4.0 и план развития исследований для внедрения (Schweichhart, 2015).

Эталонная модель архитектуры RAMI 4.0 состоит из трех измерений. Первое иерархическое измерение состоит из 7 уровней агрегации: 1) подключенного мира, 2) предприятия, 3) рабочих центров, 4) станций (или машин), 5) устройств управления, 6) полевых устройств (датчиков и исполнительных механизмов) и 7) продуктов. Важно отметить: хотя традиционно эти уровни рассматриваются как иерархия и изображаются в виде пирамиды, в Индустрии 4.0 они задуманы и описаны как сеть (Schuh, и др., 2017).

Второе измерение описывает жизненный цикл объектов и продуктов на основе стандарта IEC 62890 и поток ценности. Объект производства может быть описан как тип (type) или экземпляр (instance). Тип - это продукт, который находится в разработке. Тип становится экземпляром, когда дизайн и прототипирование были завершены, и фактический продукт изготовлен. В этой фазе собираются данные о продукте с момента производства до утилизации (переработки) (Schuh, и др., 2017).

Третье измерение охватывает шесть архитектурных слоев: 1) предприятие и его бизнес-процессы; 2) функции активов; 3) требуемые данные; 4) коммуникацию; 5) интеграцию (переход от реального к цифровому миру) и 6) активы (физические вещи в реальном мире). Эти слои описывают поэтапное разложение какого-либо аппарата (машины, механизма) на его свойства (Schuh, и др., 2017).

1.3 Преимущества и возможные риски

Основная цель Индустрии 4.0 - сделать производственные и смежные отрасли, такие как логистика, более быстрыми, эффективными и ориентированными на клиента. Индустрия 4.0 выходит за рамки автоматизации и оптимизации, помогая выявлять новые возможности и модели для бизнеса.

Большинство преимуществ Индустрии 4.0 родственны преимуществам цифровой трансформации производства, использованию IoT, оптимизации операционных и бизнес-процессов, цифровым преобразованиям в целом, Промышленному Интернету (Juan-Verdejo, и др., 2016). Перечислим ключевые преимущества.

Оптимизация процессов и производительности за счет оптимизации и автоматизации - первое преимущество, которое видят производители: экономия затрат, увеличение прибыльности, сокращение отходов, автоматизация для предотвращения ошибок и задержек, ускорение производства для работы в режиме реального времени, и в функции общей цепочки создания стоимости, оцифровровка бумажных потоков. По данным IDC в 2016 году из 178 млрд. долл. США инвестированных в IoT 102,5 млрд. были вложены в производственные операции. (International Data Corporation, 2017)

Получение данных в реальном времени для цепочки поставок в реальном времени в экономике реального времени является одним из преимуществ развертывания Индустрии 4.0. Рост производительности может способствовать не только достижению внутренних целей компании, но и повышению ориентированности на клиента. Индустрия 4.0 затрагивает весь жизненный цикл продукта, в то время как производство не является закрытой системой. В цепочку создания ценности вовлечено несколько стейкхолдеров, и все они заинтересованы в увеличении производительности. Скорость - это не просто конкурентное преимущество и ожидания клиентов, это также вопрос стратегического выравнивания, затрат и создания ценности. Чем больше данных будет собрано на раннем этапе, чем больше своевременных выводов будет получено на их основе, тем выше ценность в цепочке поставок. Это суть одного из трех измерений эталонной архитектуры Индустрии 4.0, RAMI 4.0.

Более высокая непрерывность производства благодаря расширенным возможностям обслуживания и мониторинга.

Если промышленные активы связаны и могут контролироваться (например, мониторинг состояния здоровья) через Интернет Вещей, и проблемы решаются до того, как они возникают, выгоды огромны. Могут быть настроены оповещения, активы могут быть проактивно сохранены, становятся возможными мониторинг и диагностика в реальном времени. Более того, извлекаются паттерны и инсайты, которые могут быть использованы для оптимизации в областях, где чаще возникают проблемные ситуации. Мониторинг производства в режиме реального времени позволяет улучшить качество самого продукта.

Внедрение Индустрии 4.0 предполагает также улучшение условий труда за счет контроля таких параметров, как влажность, температура, а также быстрого обнаружения инцидентов (присутствие газов, увеличение радиационного фона).

Следующее преимущество внедрения - повышение маневренности, гибкости производства. Под этим подразумевается возможность кастомизации. Также гибкость означает возможность прогнозирования колебаний в производстве, более точного удовлетворения сезонного спроса, уменьшения или повышения качества продукта. Наконец, Индустрия 4.0 создает среду инновационных возможностей и новых моделей доходов. (Smit, и др., 2016)

С какими проблемами сталкиваются компании? На основе упомянутого ранее опроса, BCG огласила следующие вызовы (Rose, и др., 2016):

Определение стратегии (для внедрения Индустрии 4.0)

Переосмысление организации и процессов для максимизации результатов

Понимание бизнес-кейса.

Проведение успешных пилотных проектов.

Необходимость понимание организацией реализуемых действий

Вопрос о соответствии нововведений сложившейся культуре компании.

Достижение взаимосвязи подразделений

Поиск талантов

Кроме того, к вызовам можно отнести:

Управление данными (Bughin, и др., 2015; Juan-Verdejo, и др., 2016 и др.)

Кибер-безопасность, как сдерживающий фактор IIoT (Strange, и др., 2017)

Проблемы, связанные с интеграцией ИТ и ОТ (Bughin, и др., 2015)

Вопросы согласованности данных (Lycett, 2013).

Изменение требований клиентов и промышленных партнеров (Strange, и др., 2017)

Конкуренция и тот факт, что чемпионы отрасли 4.0 быстро получают конкурентное преимущество (Schneider, 2018)

Человеческий вызов: изменение структуры занятости (Rajnai, и др., 2017)

1.4 Степень зрелости

Зрелость модели можно рассматривать, пользуясь DIKW моделью. Первый шаг - получение ответов на вопрос «Что происходит?» (Data). Это внедрение сенсоров, мониторинг, сбор данных, разворачивание сетей. Второй шаг - ответ на вопрос «Почему это происходит?» (Information). Это стадия внедрения технологий искусственного интеллекта, аналитики для извлечения знания из информации. На третьем шаге, с помощью предиктивной аналитики, компания отвечает на вопрос «Что произойдет?»(Knowledge). Четвертый заключительный шаг - автономное функционирование всей системы, само-оптимизация и работа на упреждение(Rowley, 2016). Предполагается, что на этом шаге компания будет обладать гибкой, подвижной структурой.

Использование Индустрии 4.0 компаниями в настоящее время преимущественно ориентировано на первые этапы трансформации и «зрелости» с точки зрения выгод и перспективы: повышение производительности, автоматизации и оптимизации операционных процессов, бизнес-процессов. Организации заинтересованы в использовании Интернета вещей с целью снижения затрат на производственные операции, внедрения прогностического обслуживания и умного обслуживания (Schuh, и др., 2017). Авторы исследования утверждают, что в настоящий момент компании все еще сталкиваются с проблемой создания основных условия для Индустрии 4.0, их путь развития начинается с цифровизации. Хотя цифровизация сама по себе не является частью Индустрии 4.0, компьютеризация и подключение (или связь,connectivity) являются основными требованиями для её реализации. Авторами исследования выделяются следующие шаги к полной реализации Индустрии 4.0:

Компьютеризация

Подключенность

Видимость

Прозрачность

Предиктивная мощность

Адаптируемость

Согласно отчету Boston Consulting Group за декабрь 2016 года: компании видят Индустрию 4.0 в качестве инструмента решения специфической проблемы или задачи, который не адаптируется для решения других задач. Такие решения носят проектный характер, они изолированы друг от друга. Шагом к достижению зрелости является развитие более широкой экосистемы возможностей, движение от очевидных целей к настоящей инновации, перевороту. Организация опросила 380 компаний, базирующихся в США (Rose, и др., 2016).

Половина опрошенных назвала внедрение Индустрии 4.0 приоритетным, однако, 89% видят в ней возможность повышения производительности, а не конкурентную угрозу. Был отмечен низкий уровень осведомленности относительно высокоуровневых изменений, которые могут быть достигнуты (например, лишь 13% респондентов отметили в качестве приоритетного преимущества получение новой модели доходов).

Согласно этому же опросу, в компаниях на практике реализованы один или два отдельных аспекта Индустрии 4.0, (например, большие данные и / или робототехника). Это действительно соответствует первому этапу зрелости, внимание сосредоточено на достижении оптимизации и автоматизации, но это должно становится единственной конечной целью.

Аналогичная тенденция была установлена IDC относительно постепенного перехода от экспериментальных проектов Internet of Things к более масштабируемым развертываниям. IDC обнаружил, что искомые преимущества от этих развертываний в основном ориентированы на внутренние цели и на операции: улучшение производительности, снижение издержек, автоматизация внутренних процессов (i-SCOOP, 2017).

Таким образом, мы изучили подходы к пониманию Индустрии 4.0 и уровни изменений, которые она может принести. Было решено провести анализ реальных кейсов внедрения тех или иных технологий, в целях проверки теоретических гипотез. К сожалению, поиск достоверных источников с реальными цифрами был затруднен, возможно, в целях безопасности важной информации. Так или иначе, было найдено и проанализировано 4 кейса внедрения. В авиастроении это: внедрение системы техническое обслуживания с учётом состояния оборудования в воздушные суда военной авиации армии США (Davis, 2017) и разработка полного решения для моделирования цифрового макета самолета от дизайна до производства в компании Airbus (Altran, 2017), (Hargreaves, 2017), (Kohler, 2018). Автомобилестроение представлено компаниями Harley-Davidson (Howells, 2016) - цифровое решение от SAP для облегчения сборки кастомизированных мотоциклов и BMG AG (Berger, 2016) - применение коллаборативных роботов в процессе сборки продукта. Таблица с кейсами представлена в Приложении 1. Все четыре рассмотренных организации воспользовались услугами сторонних компаний для внедрения новых систем. Возможно, это свидетельствует о том, что риск раскрытия коммерческой тайны не является непреодолимым барьером к внедрению подключенных систем и передаче данных для их аналитики. Вероятно, что преимущества аутсорсинга перевесили недостатки. В обоих кейсах авиастроения упомянут сбор данных о продукте во время его обслуживания, что, возможно, вызвано спецификой отрасли - требованиям к его безопасности. Все кейсы характеризуются положительным результатом, упомянуты сокращение производственного цикла, сокращение затрат человеческих ресурсов.



2. Роль индустрии 4.0 в авиастроении

2.1 Тренды аэрокосмической промышленности

Рассмотрим некоторые факторы, влияющие рынок авиастроительной промышленности. Пассажиропоток является одним из факторов влияния на спрос со стороны авиалиний на воздушные судна. С начала глобализации, спрос на авиаперевозки растет, последовательно влияя на спрос на воздушные суда. Этот вид транспорта предпочитают путешественники благодаря низким ценам, дешевизне и надежности (Madhwal, и др., 2017). С ростом авиационной промышленности наблюдается одновременный рост воздушного движения, однако пропускная способность аэропортов ограничена, рост пассажиропотока ведет к перегрузке аэропортов и воздушного пространства.

Увеличение трафика ведет к износу воздушного судна и необходимости его замены; авиационная промышленность должна быть в состоянии удовлетворить возникающую потребность в новых самолетах. По данным, представленным в отчете компании Boeing, число самолетов с одним проходом (узкофюзеляжных), достигших 25-летнего возраста, традиционно составляло в среднем от 250 до 275 в год; по прогнозам экспертов компании, эта цифра увеличится более чем вдвое к началу следующего десятилетия. Тем временем, ежегодное количество широкофюзеляжных самолетов достигших 25 лет сейчас составляет в среднем 100, но их число будет увеличиваться и превысит 200 самолетов ежегодно к началу следующего десятилетия. Кроме того, более 1400 самолетов с одним проходом, широкофюзеляжных и грузовых самолетов все еще находится в эксплуатации после 25 лет службы. К 2036 43% парка будут нуждаться в замене (Boeing, 2017). При прогнозировании спроса на воздушные суда для замены устаревшего флота, авиастроительным компаниям необходимо учитывать типы самолетов, на которые ожидается рост спроса в ближайшем будущем. Благодаря увеличению пассажиропотока, спрос на самолеты с одним проходом увеличился (Airbus S.A.S., 2017). Этот тип пассажирского воздушного судна является дешевыми, экономичными; большинство местных авиакомпаний (LCC) используют узкофюзеляжные самолеты в качестве основы своего авиапарка. Именно на этот вид судов приходится 53% мировой рыночной стоимости (Boeing, 2017). При этом спрос на широкофюзеляжные самолеты сокращается, хотя они по-прежнему являются предпочтительным вариантом для дальних перелетов (Madhwal, и др., 2017). Рынок грузовых перевозок вносит свой вклад в спрос на воздушные судна. Общий грузовой флот увеличиться более чем в два раза, по расчетам экспертов Boeing: от 1810 самолетов в 2016 году до 3030 человек к 2036 году. С глобализацией и ростом онлайн-маркетинга мировая логистика играет значительную роль в перевозке товаров по всему миру; конкурентом-заменителем грузовых авиаперевозок являются грузовые судна. Разница цен между воздушными и морскими перевозками вернулась к историческим нормам (Boeing, 2017). Существуют специализированные грузовые перевозчики, которые работают на грузовых самолетах, в то время как большинство других низкобюджетных перевозок выполняются на пассажирских самолетах. Миру потребуется более 39 620 самолетов к 2036 году; их стоимость будет оцениваться в 5,9 триллиона долларов. В разных частях мира ожидаются разные тренды. Растущие экономики Индии и Китая приведут к взлету пассажиропотока в азиатском регионе, преимущественно Южной Азии (Airbus S.A.S., 2017). Авиационная промышленность этого региона переходит на LCC. Так, ожидаемый объем спроса на узкофюзеляжные судна в 2036 году 12 420 самолетов - увеличение в три раза, по сравнению с 2016 годом. В Северной Америке максимальная скорость движения пассажиров. Непрерывный подъем пассажирского движения, требует увеличения требований к самолету. (Madhwal, и др., 2017) В большинстве случаев самолет с одним проходом и небольшим фюзеляжем - ответ на требование увеличения пассажиропотока и экономичное решение в плане расходов топлива для авиакомпании. В Европе к 2036 году, однопроходные и небольшие широкофюзеляжные самолеты будут наиболее востребованы, в то время как на региональный пассажирский реактивный самолет и большой широкоугольный самолет ожидается падение спроса (Boeing, 2017). Рассмотрим доли крупнейших игроков рынка. По данным отчета Aviation Week Network на 2016 год (AviationDaly, 2016) доли производителей на рынке авиастроения распределились следующим образом (Таблица 1):

Таблица 1 - Топ-10 OEMs на 2016 год, Aviation Daily

№	Производитель	Доля на рынке на 2016 год, %
1	Boeing	38
2	Airbus	28
3	Embraer	8
4	Bombardier	6
5	ATR	4
6	De Havilland of Canada	3
7	Douglas Aircraft	3
8	British Aerospace	2
9	Fokker	1
10	Beech Aircraft Corporation	1
11	Others	6

Согласно прогнозу на 2025 год, ситуация изменится следующим образом (Таблица 2). Два сильных лидера вытесняют более слабых игроков (AviationDaly, 2016)

Таблица 2 - Топ-10 OEMs авиастроения 2025, прогноз Aviation Daily

№	Производитель	Доля на рынке на 2025 год, %
1	Boeing	40
2	Airbus	36
3	Embraer	6
4	Bombardier	5
5	ATR	4
6	De Havilland of Canada	1
7	COMAC	1
8	Mitsubishi	1
9	Sukhoi	1
10	Viking Air	1
11	Others	4

Таким образом, индустрия авиастроения ожидает увеличение спроса на свою продукцию в связи с ростом пассажиропотока, ростом рынка авиаперевозок, старением воздушных флотов. Возможно, именно потенциал Индустрии 4.0 поможет компаниям преуспеть в соревновании за покупателя, совершенствуя производственный процесс и улучшая качество продуктов и услуг. Кроме того, более поздние этапы зрелости концепции предполагают возникновение новых бизнес-моделей. Далее мы рассмотрим задачи, решаемы в авиастроении с помощью Индустрии 4.0.

2.2 Обзор литературы по Индустрии 4.0 в авиастроении

Вопросы исследования: определение задач авиастроения, решаемых с помощью Индустрии 4.0 и возможных барьеров использования технологий. Выбор литературы осуществлен с помощью библиографической и реферативной база данных Scopus. На первом этапе были запрошены статьи, в названии, кратком описании или списке ключевых слов которых встречается “aerospace” и “ industry 4.0 ”, ограничение по дате публикации: 2014-2018 год. В результате было найдено 35 работ; для уточнения тематики статей, ограничение было введено на ключевые слова: в запрос были добавлены ключевые слова: "Industry 4.0" "Aerospace Industry". Таким образом, был получен список из 14 публикаций; из них 4 цитировались два раза, две работы были цитированы по 1 разу, остальные не были цитированы.

Следующий этап - изучение названий статей. На этом шаге были исключены работы с узкой технической спецификой, целиком посвященные техническим вопросам: две работы, посвященные сплавам; две работы посвященные вопросам сверления деталей. Осталось 10 статей для изучения краткого описания, после которого было принято решение не исключать какие-либо публикации на данном этапе. Ограничение на доступ к полному тексту позволили рассмотреть 5 статей на этапе изучения полного текста. При этом одна статья была исключена (Giannetti, и др., 2016), работа посвящена алгоритмам анализа данных, которые отвечают вызовам Индустрии 4.0, авиастроение не находится в центре исследования. В виду узкой специфики, статья была исключена на этапе чтения полного текста.

Просмотр полного текста статей показал, что в двух работах (Grendel, и др., 2017; Astola, и др., 2017) рассматривается общая задача - введение безбумажного оборота документов, в цехе и лаборатории соответственно. Ожидается, что внедрение цифровой системы поддержки ручной сборки позволит выполнять назначение рабочих заданий, подтверждение завершения задач и формирование отчетов о сбоях частично или полностью автоматически (Grendel, и др., 2017). Авторы отмечают положительное влияние системы на дизайн цеха и рабочего места сотрудника, а также условия работы. В цехе и на рабочих местах не потребуется место для хранения или размещения документации по рабочим задачами. Отсутствие необходимости распечатывать документы позволит брать их в работу быстрее, устаревшие документы не войдут в производственный цикл. Вторая рассматривая область, где ставиться задача быстрого обновления документации - лабораторные исследования (Astola, и др., 2017). Ценность безбумажного документооборота в лаборатории рассматривается с точки зрения генерация больших данных, этому вопросу уделено достаточно большое внимание. Авторы приводят следующие преимущества использования этих массивов: предоставление услуг мониторинга в реальном времени для производственных процессов, прогнозирование проблем в ближайшем будущем, совершенствование систем контроля качества (диагностика причин возникновения брака, вычисление ключевых показателей). В то же время, в обзоре Negri, E. и др. было установлено, что тема больших данных не признается авторами в качестве ключевого аспекта моделирования DT. В данном контексте авторами были найдены следующие проблемы: необходимость большого цифрового хранилища данных, управление большими данными и их аналитика (Negri, и др., 2017). Лаборатория предлагает путь для изменения бизнес модели компаний на операционном уровне с помощью решения следующих задач:

Повышение эффективности

Увеличение процентного соотношения времени выполнения

Повышение масштабируемости бизнеса

Предоставить новые соответствующие услуги из анализа собранной информации

Приведены принципы функционирования системы документооборота: данные должны быть записаны в систему только один раз, любые необходимые данные должны быть доступны для системы, любые требуемые данные должны обновляться в режиме реального времени, процесс определяет систему, а не наоборот (принцип кастомизации) (Astola, и др., 2017). При этом должен осуществляться сбор как внешних, так и внутренних данных.

В ходе рассмотрения модернизации этапов ручной сборки воздушного судна, авторами сделан упор на особенности авиаиндустрии. По мнению авторов, эта авиастроение относится к отраслям промышленности, где большую роль играет неавтоматизированный труд (Grendel, и др., 2017). Авторы называют для этого следующие причины: производство крупных конструкций, сложная последовательность монтажных шагов, многоуровневое наращивание конструкции и затрудненный доступ к внутренней области продукта при сборке. При этом автомобильную промышленность авторы относят к массовому производству, наряду с производством потребительских товаров, электроники. Массовое производство позволяет автоматизировать процессы, исключая участия человека на тех или иных этапах. Отметим, что в рассмотренном кейсе компании BMW AG модернизация сборочной линии произошла именно путем замены человека роботом (Приложение 1).

Специфика авиастроительной промышленности упоминается точки зрения проведения именно лабораторных тестов (Astola, и др., 2017): необходимость адаптировать изменения стандартов внутри системы менее чем за шесть месяцев как аэрокосмическая потребность, необходимость учета внешних стандартов от международных организаций (ISO, ASTM и др.) по стандартизации и лидеров авиастроения (Airbus, Boeing и др.)

Приводятся следующие зоны роста для авиастроения в индустрии 4.0 (Grendel, и др., 2017 стр. 2)

Составные продукты, сложные монтажные последовательности и заказы на выполнение работ и монтажные чертежи;

Крупные рабочие задачи, исполняемые квалифицированными рабочими;

Отчеты о качестве и документация, требующие напряжения человеческих сил

Схожая с последним пунктом идея отражена в работе о лаборатории TitaniaGest (Astola, и др., 2017): одно из действий для повышение эффективности процессов - максимизация ценности людей; использование информационных технологий для не должно добавлять дополнительные сотрудникам задачи. В обеих статьях учитывается человеческий фактор, влияющий на успешность внедрения: подчеркнута необходимость обучения специалистов для успешной интеграции мобильных устройств в производственные и рабочие процессы (Grendel, и др., 2017; Astola, и др., 2017). Две статьи упоминают понятие коллаборативного производства (Negri, и др., 2017; Astola, и др., 2017), в одной содержится указание на важность развития социальный аспект индустрии 4.0 - разработке SCPS (socio-cyber-physical systems) (Astola, и др., 2017). Возможность отслеживать взятые в работу тем или иным сотрудником задачи названо преимуществом разработанной системы.

J. Mann утверждает, многие проекты IoT не учитывают операционные элементы, необходимые для обеспечения устойчивой ценности. Любое полное решение IoT также должно обеспечить среду для анализа данных, разработки моделей и обслуживания моделей (Mann, 2015). Создатели TitaniaGEST, согласно этой идее, подчеркивают соблюдение интероперабельности данных(Astola, и др., 2017).

В одной статье, помимо прочего, также приводится перечень требований к пользовательским устройствам работников цеха: устойчивость к высоким температурам и пыли, размер экрана, достаточный для просмотра документации, доступный интерфейс, наличие камеры. При выборе размера экрана возникает противоречие: большой экран удобен для изучения документации, но подобное устройство требует использования рук. Лишь один девайс из предложенного авторами перечня допускает взаимодействие без рук - умные очки, однако они уступают в размере дисплея (Grendel, и др., 2017).

Рассматривая внедрение системы поддержки Индустрии 4.0 процесса ручной сборки, было подчеркнуто, что осуществление коммуникаций в реальном времени, например, отправка сообщении о неисправности, ведет к необходимости создания системы принятия решения - так же в реальном времени (Grendel, и др., 2017). Отправка отчетов в реальном времени заявлена как приоритетная задача дальнейшего развития проекта. Препятствия для внедрения новой системы, отмеченные авторами: статичность бизнес процессов, их реализация негибкими программными системами (Astola, и др., 2017). Для перехода к индустрии 4.0 необходима интеграция новых технологий в более старые системы или же модернизация последних с помощью систем с поддержкой реального времени.

Одна из работ представляет собой литературный обзор определения Digital Twin (DT) и его роли в Индустрии 4.0 (Negri, и др., 2017). При поиске работ об использовании методов Индустрии 4.0 в Airbus, было выяснено, что именно эта технология находится в центре внимания докладов о проектах компании на конференциях. Представленный E. Negri и др. обзор на определения DT позволяет проследить эволюцию предъявляемых к модели требований. Авиастроение является первоначальной областью применения цифрового макета. Первое определение было опубликовано в “NASA Modeling, Simulation, Information Technology & Processing Roadmap” в 2010 году и повлияло на последующие формулировки определения в литературе (Ameri, и др., 2005). Основная функция модели - отражение состояния воздушных транспортных средств с помощью ряда интегрированных подмоделей, отображающих различные аспекты и системы судна. В 2012 году появляются определение, где DT рассматривается в качестве средства мониторинга жизненного цикла судна, диагностики и прогнозирования состояния. При этом среди авторов обнаружены разные подходы к компонентам жизненного цикла (рассматривать ли продукт в фазе разработки, процесс производства или же все вместе). Авторами было установлено, что в 2013-2015 DT начинает рассматриваться в качестве решения для производства некоего абстрактного «продукта», а не воздушного судна; рассматривается роль цифрового макета в продвинутом производстве и индустрии 4.0. Согласно итогам обзора, большая часть статей о DT упоминает Индустрию 4.0 или родственную ей концепцию (IoT, Smart CPS, Smart Product), что указывает на связь этих понятий (Negri, и др., 2017). IoT, CPS упоминаются в работах об электронном обороте документов (Negri, и др., 2017; Astola, и др., 2017)

Связь между DT и CPS становится сильнее; упоминается необходимость создания онтологии для раскрытия потенциала CPS и IoT в производстве (Negri, и др., 2017). В данном обзоре были рассмотрены работы до 2016 года включительно. В 2017 же году Airbus выдвигает понятие индустриального цифрового макета (iDMU0), который будет рассмотрен в следующем параграфе.

Если рассматривать вклад Индустрии 4.0 в трех измерениях: технологическом, социальном и парадигмы бизнеса (Smit, и др., 2016), очевидно, что наибольшую репрезентацию получили первое и второе измерения. Возможность изменения в бизнес-моделях была затронута с точки зрения потенциального извлечения инновационных идей из генерируемых CPS массивов данных (Negri, и др., 2017; Astola, и др., 2017). Бизнес-решение на основе Индустрии 4.0, рассмотрение меняющейся роли МСП (малых и средних предприятий) в цепочке поставок более крупных предприятий, принявших (или намеренных принять) Индустрию 4.0 содержится только в 1 статье. Предложена модель ориентированного на спрос сотрудничества OEM (оригинальный производитель оборудования) и поставщиков, основанная на краткосрочных связях «по случаю» (Kazantsev, и др., 2018). Цель модели - создание узла совместной работы, облегчающего переговоры о сотрудничестве, задающего общие правила между поставщиками аэрокосмической техники. Ожидается, что новая стратегия позволит существенно сократить издержки OEM на непосредственное сотрудничество с поставщиками (Kazantsev, и др., 2018). Эта идея будет рассмотрена при составлении модели.

2.3 Внедрение индустрии 4.0 в Airbus

Был осуществлен поиск статей в базе данных научного цитирования Scopus по ключевым словам “Industry 4.0” и “airbus”

Query: TITLE-ABS-KEY (( industry 4.0 ) AND ( airbus ))

В результате было найдено два источника за 2017 год:

14th IFIP WG 5.1 International Conference on Product Lifecycle Management and the Industry of the Future, PLM 2017

Migrating from traditional to digital radiography in aerospace. 56th Annual Conference of the British Institute of Non-Destructive Testing, NDT 2017

Названия конференций соответствуют теме исследований. Краткое описание также позволяет оставить для изучения оба источника. Однако на этапе запроса полного текса, полный текст второго источника недоступен.

Первый источник представляет собой обзор конференции. При поиске по ключевому слову airbus в нем было найдено четыре работы, упоминающие эту компанию (Таблица 3).

Таблица 3 - Материалы конференции по Индустрии 4.0 в Airbus

	Название работы	название главы (темы)
1	Value Chain: From iDMU to Shopfloor Documentation of Aeronautical Assemblies	PLM for Digital Factories
2	Flexible Best Fit Assembly of Large Aircraft Components. Airbus A350 XWB Case Study	PLM and Process Simulation
3	Design and Implementation of a Prototype for Information Exchange in Digital Manufacturing Processes in Aerospace Industry	Ontologies, Knowledge and Data Models
4	Managing Maturity States in a Collaborative Platform for the iDMU of Aeronautical Assembly Lines	Ontologies, Knowledge and Data Models

На следующем этапе (чтение краткого описания) были исключены работы 2 (техническая) и статья 4 (узкая направленность).

Вопросы, рассматриваемые в выбранных работах по PML: коллаборативная инженерия и создание iDMU, достижение интероперабельности. Рассмотрим далее темы исследований выбранных работ.

2.3.1 Коллаборативная инженерия

Конкуренция в компаниях аэрокосмической промышленности заставляет их постоянно повышать эффективность процессов, от стадии разработки концепта продукта до начала производства, этапе эксплуатации. Полный жизненный цикл продукта от первоначальной идеи до конца жизни, генерирует значительное количество ценной информации (Ameri, и др., 2005). Продукт аэрокосмической промышленности характеризуется высокой степенью сложности. Воздушное судно имеет длительный жизненный цикл (около 50 лет) и состоит из большого количества деталей (в среднем более 700.000 на короткометражном самолете). Продление жизненного цикла самолета оказывает существенное влияние на генерируемый судном объем данных, возможности для управления данными, а также их долговременное хранение и доступ. (Pardessus, 2001)

Кроме того, производственный процесс усложняет объем задействованных ресурсов и участие междисциплинарных рабочих групп. Подобному взаимодействию между функциональными и промышленными конструкторами сопутствует неэффективное освоение доступного времени и ошибки. Исследовательские работы предполагают необходимость продвижения к более эффективному процессу производства (Pardessus , 2004; Haas, и др., 2004; Mas, и др., 2008). Одним из предложений по решению этой задачи является концепция коллаборативной инженерии (Collaborative Engineering) (Lu, и др.., 2007; Mas, и др., 2008). Сотрудничество между группами разработчиков продуктов и конструкторов процессов имеет следующие преимущества для компании: сокращение времени, необходимого для выполнения задач; повышение способности решать сложные задачи; повышение способности создавать творческие альтернативы; обсуждение каждой альтернативы для выбора жизнеспособной и принятия решений; улучшение коммуникации; обучение; личное удовлетворение; поощрение инноваций (Alonso, и др., 2010). Тем не менее, процессы совместной работы должны быть четко разработаны и управляться, чтобы максимизировать положительные результаты таких усилий. Упоминание коллаборативной инженерии было найдено нами ранее во втором параграфе второй главы.

2.3.2 Переход к индустриальному цифровому макету

Коллаборативная инженерия является процессом преобразования бизнеса. Изменения затрагивают организацию, команды, отношения, навыки, методы, процедуры, стандарты, процессы, инструменты и интерфейсы. Интеграция данных о продукте и данных индустриализации приводит к переходу от цифрового макета (DMU - Digital Mock-Up) на основе данных о продукте к промышленному цифровому макету (iDMU- the industrial Digital Mock-Up) (Mas, и др., 2014). iDMU является драйвером коллаборативной инженерии. Это подход, разработанный Airbus для облегчения интеграции этапов разработки самолетов на общей платформе на всем протяжении их срока обслуживания. IDMU собирает все данные о продуктах, процессах и ресурсах, как геометрические, так и технологические, для моделирования виртуального сборочного конвейера. Таким образом, осуществляется создание единой среды с определенным и проверенным промышленным образцом сборочного конвейера (Oliva, и др., 2017).

IDMU поддерживает коллаборативный подход с помощью трех основных элементов. Во-первых, он позволяет обмениваться разными перспективами проектирования, выявлять решения, которые будучи действенными в одной перспективе (например, дизайна ресурсов) не валидны в другой (например, дизайн индустриализации) и решать такие проблемы. Во-вторых, система позволяет проверить большое количество альтернатив, приводя к оптимизации дизайна в целом. Наконец, информация, содержащаяся в IDMU, может быть в дальнейшем переработана программным обеспечением, которое используется на более поздних стадиях жизненного цикла. Таким образом, снимается необходимость конвертации данных моделей в промежуточные форматы. Облегчается использование новых технологий (например, дополненной реальности) (Alonso, и др., 2010).

Разработка и промышленное производство самолетов в Airbus ведется с помощью методов Concurrent Engineering на протяжении десятилетий. Внедрение новых PLM (Product Lifecycle Management) методов, процедур и инструментов и необходимость повышения эффективности процессов, сокращения времени выхода продукта на рынок, заставило Airbus обратить внимание на методы коллаборативной инженерии (Oliva, и др., 2017). Эффективность процессов также влияет множество систем, существующих в Airbus. Отсутствие совместимости (англ. interoperability) ведет к неэффективности обмена информацией и ее трансформации, а также затрудняет возможность обнаружения и повторного использования существующей информации. PLM - это комплексное бизнес-решение, направленное на обеспечение среды информации о продукте и связанных с ним процессах, доступной всему предприятию на протяжении полного жизненного цикла продукта.

Проект ARIADNE (Цепочка создания ценности: от iDMU до документации из цеха, производящего авиационную сборку) был запущен для поддержки индустриализации аэроструктуры путем внедрения промышленного цифрового макета (iDMU) в фреймворке Collaborative Engineering. Совместимость является необходимым условиям работы проекта для обеспечения использования информации, содержащейся в iDMU, и для создания цеховой документации.

2.3.3 Интероперабельность данных

Использование аэрокосмическими компаниями различных информационных систем с течением времени приводят к ситуации зависимости: аэрокосмическая компания владеет данными и интеллектуальной собственностью, но не имеет полного контроля над доступом к этим знаниям на протяжении всего жизненного цикла воздушных судов (ASD Strategic Standardisation Group, 2008). Интероперабельность является необходимым условием для совмещения сложной информации о продукте с различными PLM-программными средствами и повышения эффективности использования существующих данных, хранящихся в разных форматах и системах (Penciuc, и др., 2014). Основа совместимости - это Model Base System Engineering (MBSE) в качестве отправной точки для организации формального способа передачи и создания знаний (Liao, и др., 2016) из данных и информации. Ключевым элементом для содействия такой практике MBSE является онтология (van Ruijven, 2012). Поэтому разработка онтологий становится основным элементом поддержки функциональной совместимости программных систем, используемых при проектировании, изготовлении, сертификации, эксплуатации, вспомогательных услугах и удалении воздушных судов. Кейс об изучении процессов сборки судна, показывает начальный подход для облегчения обмена информацией в контексте iDMU (Padillo, и др., 2017).

...