НефтеТрансСервис: IoT-решения Yandex Cloud для промышленного бизнес-анализа

GlowByte разрабатывает и внедряет аналитические решения для ведущих сегментов бизнеса в сфере Business Intelligence и Big Data. Для банков компания создает системы отчетности и кредитного скоринга, для телекома и ритейла оптимизирует работу с клиентами, для промышленности готовит систему аналитики из области промышленного интернета вещей т. д. В штате GlowByte больше 1300 консультантов.

Новым клиентом GlowByte стала транспортная группа НефтеТрансСервис, которая занимается железнодорожными перевозками нефтепродуктов. У управляющей компании есть курс на цифровизацию. Они обратились к GlowByte для проведения исследовательского проекта: нужно было проверить, может ли автоматический сбор и анализ данных с применением IoT-технологий помочь подразделению, которое занимается ремонтом вагонов, работать лучше.

У клиента было несколько гипотез о том, какие задачи можно решить, если использовать аналитику данных:

• выбирать оборудование для модернизации в первую очередь на основании его доступности,
• обнаружить нарушения производственного процесса,
• прогнозировать снижение качества работы оборудования или его отказы.

По итогам проекта нужно было понять, какие гипотезы дают результат и заслуживают масштабирования на всю компанию, а какие — нет.

Для пилотного проекта выбрали производственную площадку под Рязанью. Систему решили сначала настраивать на двух ремонтных станках. Данные об использовании этого оборудования раньше записывались вручную в бумажных журналах (например, время выполнения разных операций со станками и данные о состоянии оборудования). Эти данные было очень сложно обрабатывать. Клиент хотел автоматизировать процесс сбора и анализа информации.

Техническое решение состояло из двух частей: аппаратной и программной. Также нужно было настроить интеграцию с IaaS-решением от Яндекса, которое уже использовал клиент. Клиент и партнер выбрали Yandex Cloud, потому что на этой облачной платформе совместимы все части проекта.

Аппаратную часть — промышленные контроллеры и шлюз данных — предоставила компания Moxa, партнер Yandex Cloud.

Программной частью занималась компания GlowByte. Они выбрали облачное PaaS-решение, потому что для небольшого исследовательского проекта нужно было быстро развернуть всю инфраструктуру.

Для программной части проекта использовали:

• Yandex IoT Core как шину сообщений,
• Yandex Message Queue для буферизации сообщений перед загрузкой для правильного использования СУБД,
• Yandex Managed Service for ClickHouse как СУБД для аналитических целей,
• Yandex Cloud Functions для трансформации и управления потоком данных.

Во время реализации проекта партнеру понадобилось создать временный буфер пришедших сигналов. Благодаря тому, что использовались гибкие сервисы Yandex Cloud, ему не пришлось разворачивать и настраивать отдельный сервис очередей — он связал поток информации и настроил буфер за счет нескольких настроек сервисов IoT Core и Message Queue.

Разработчикам нужно было уделять особое внимание отказоустойчивости оборудования: станков, контроллеров для сбора сигналов и шлюза передачи данных. Команда партнера столкнулась с физическими аспектами работы промышленного оборудования — нужно было учитывать особенности электропитания, риски отказа и замены отдельных аппаратных компонентов и т. д.

Проект был исследовательский, поэтому результатом стала описательная аналитика процессов. Для анализа данных и визуализации использовали сервис Yandex Datalens.

К каким выводам пришли:

• обнаружили нарушения в производственном процессе и скорректировали работу,
• нашли резерв производственных мощностей (клиент предполагал это и раньше, но теперь у него были данные, чтобы доказать гипотезу) и спланировали капремонт оборудования без остановок производства,
• выявили много коротких, но частых простоев станков и учли это при расширении программы обслуживания.

Это помогло проверить изначальные гипотезы клиента и убедиться, что цифровая бизнес-аналитика может быть полезна. GlowByte и клиент собираются продолжать сотрудничать. В планах внедрение того, что уже отлажено, в повседневные процессы на большем количестве оборудования, а также проверка еще ряда гипотез.

Проект продолжается, и на ближайшее время команда будет сфокусирована на подключении дополнительного оборудования и обеспечении отказоустойчивости системы.

Другие перспективы:

• собрать данные для построения цифрового следа обработки изделия от начала до конца производственного процесса,
• обогатить систему информацией из ERP и интегрировать с системой внутризаводской логистики,
• создать на базе этой системы продукт, который можно будет внедрить на похожих предприятиях.