Вестник цифровой трансформации CIO.RU

Бесплатная аналитика от «Сибура»: цифровая забота о клиентах
Бесплатная аналитика от «Сибура»: цифровая забота о клиентах

Алексей Винниченко: «Мы берем клиентские данные, "склеиваем" их с нашими, моделируем всю производственную цепочку, находим проблему и даем рекомендации по ее устранению. В одном из первых же проектов брак удалось свести практически к нулю без какого-либо физического вмешательства».


13:59 12.02.2021 (обновлено: 18:35 12.02.2021)  |  Николай Смирнов | 2467 просмотров



Алексей Винниченко, руководитель центра аналитики компании «Сибур», — об аналитических проектах, реализуемых для клиентов компании. Анализ клиентских производственных данных помогает радикально сократить число инцидентов на производстве, что выгодно всем: клиенты повышают свою эффективность, а «Сибур» увеличивает продажи.

Иногда проблемы клиентов могут стать проблемами компании. Это выливается в дополнительные издержки, а в отдельных случаях ведет и к потере клиентов. В «Сибуре» считают, что лучший способ обеспечить лояльность бизнес-партнеров — совместная работа по минимизации числа возникающих инцидентов. С этой целью компания запустила бесплатные проекты по анализу производственных данных клиентов. Результатом становятся рекомендации по оптимизации производственных процессов, способные заметно повысить эффективность работы заказчиков. О том, как компания пришла к такой деятельности, о ее результатах и перспективах рассказывает Алексей Винниченко, руководитель центра аналитики компании «Сибур» и номинант на премию CDO Award 2021.

— Как родилась идея коллаборации с партнерами для улучшения качества продуктов? О том, что совместной работой с общими данными можно добиться большего, говорят многие, но до практики дело обычно не доходит.

В 2018 году в «Сибуре» стартовала масштабная программа цифровой трансформации. Одним из ключевых направлений в ней стала продвинутая аналитика, объединяющая подходы big data и data science. За эти три года мы реализовали много успешных внутренних проектов. В результате у нас выработались определенные методологии и лучшие практики. Удалось создать современную инфраструктуру по работе с данными. Это привело к мысли о том, что если получаются внутренние проекты, то было бы неплохо включить в периметр и клиентов — заводы, производящие продукты из наших полимеров.

У нас есть служба заботы о клиентах — технический сервис, который помогает им решать возникающие проблемы. Но нефтехимия — сложное производство, в нем далеко не все тривиально, и, несмотря на все усилия, у многих клиентов остаются проблемы брака на производстве. Это не всегда связано с нашим сырьем, встречаются проблемы с оборудованием, нарушением технологического режима и рецептуры производства. Наши клиенты — довольно небольшие предприятия, по крайней мере по сравнению с «Сибуром», и у них совершенно точно не хватает внутренних компетенций для проведения углубленной аналитики. Исследование (или даже расследование) проблем стандартными средствами, а также поиск путей их решения и разработка рекомендаций занимали у нас до нескольких лет. Сначала требуется анализ экспертов, натурные эксперименты, затем — модификация оборудования и процессов. Это долго и затратно.

Оборудованием по сбору данных мы оснащены с 2014 года, наши производственные данные копятся уже много лет. Реализуя проекты у себя, мы поняли, что с помощью данных можем увидеть след любой проблемы. И рекомендации по исправлению любой ситуации можно разработать существенно быстрее и с гораздо меньшими затратами.

Мы выбрали наиболее «проблемных» клиентов, показали им результаты своих внутренних проектов и обратились к ним с предложением попробовать «решить проблему по-умному». Так завязались первые контакты, и за прошедший год удалось успешно реализовать два таких проекта. Мы берем клиентские данные, «склеиваем» их с нашими, моделируем всю производственную цепочку, находим проблему и даем рекомендации по ее устранению. В одном из первых же проектов брак удалось свести практически к нулю без какого-либо физического вмешательства.

Таким образом, к идее мы пришли эволюционным путем через успешные эксперименты внутри нашей компании. Теперь мы решаем проблемы клиентов, попутно выявляя и свои — иногда часть причин находится на нашей стороне.

— Сразу ли рассматривался этот сценарий при развитии в «Сибуре» направления работы с данными?

Три года назад такое даже представить было невозможно: мы еще только начинали, и уровень цифровой зрелости был недостаточным. Уже в процессе работы появилось понимание того, что можно расширить охват исследований.

В 2020 году у нас был запущен новый завод «ЗапСибНефтехим» — крупнейший на постсоветском пространстве. Он обеспечил потребности в базовых полимерах внутри страны, что позволило отказаться от их импорта. Теперь начинаем думать о выходе на международные рынки, где уровень конкуренции гораздо выше. Там совершенно недостаточно просто производить хорошую продукцию — нужно думать о сервисе и новых услугах. С этой точки зрения наши действия абсолютно логичны. После выхода из коронавирусного локдауна, который нас заметно притормозил (все командировки и встречи оказались под запретом), мы возобновим работы по развитию клиентских сервисов на базе данных.

— Как относятся бизнес-партнеры к идее делиться своими данными? Вероятно, далеко не все к этому готовы — и психологически, и технологически.

Да, эмоциональный момент очень силен. Такой вопрос всегда возникает, но у нас на него готов ответ. Все-таки мы не банк, и передаются вовсе не персональные или финансовые данные. Мы снимаем с оборудования технологические показатели: температуру, давление, осевые смещения и т. п. Сами по себе они не представляют особой ценности. Единственное, что иногда вызывает сомнение, — возможность через данные раскрыть рецептуру того или иного продукта. Но обычно удается прийти к взаимопониманию. Кроме того, со многими клиентами уже сложились отношения, в которых достигнут определенный уровень доверия: гипотетические риски не воспринимаются ими как серьезные.

Что касается технологической возможности выгрузки данных, то этот вопрос действительно является ключевым. Далеко не у всех клиентов оборудование достаточно современное, и это проблема. Примерно с 2010 года производственные линии оснащаются модулями по выгрузке данных, а вот если оборудование более старое, сделать ничего нельзя.

Но недостаточно иметь физическую возможность выгрузить данные. Иногда требуется приобретать специальную лицензию на такой функционал. Мы столкнулись с этим на первом же проекте. Пришлось проводить переговоры с крупным немецким производителем оборудования. Нам удалось договориться о том, что для таких проектов в ряде случаев возможность выгрузки данных предоставляется бесплатно. Сейчас пытаемся добиться похожих соглашений с другими производителями. Я думаю, что мы договоримся.

Это выгодно всем, в том числе и производителям оборудования, которым клиенты присылают массу рекламаций по поводу некорректной работы агрегатов. В подавляющем большинстве случаев оказывается, что проблема не в железе, а в неумелых действиях персонала, однако сил на разбирательства тратится много. Наша работа с клиентами по поиску причин инцидентов может снизить поток претензий.

— Что первично: заинтересованность клиентов в таких дата-сервисах или «создание спроса» — демонстрация готовности их предоставить?

Любой клиент заинтересован в повышении своей эффективности: он стремится производить больше продукции в единицу времени, используя меньше ресурсов. А если он повышает свою эффективность, то сможет купить у нас больше полимеров. Именно поэтому наш сервис бесплатен: мы тоже заинтересованы в решении проблем клиентов.

К сожалению, не все заказчики знают такие слова, как data science и machine learning, — приходится проводить много образовательной работы. Но все понимают, что мы нацелены на обоюдовыгодный результат, поэтому вопросов бывает немного.

— Существуют ли на рынке аналогичные сервисы?

В российской нефтехимии подобных сервисов точно нет. И в Европе мы об этом тоже не слышали, по крайней мере как о массовой истории. Но чем больше индустрия будет продвигаться в модернизации оборудования, тем больше будет появляться возможностей для анализа данных. В будущем это может стать необходимым минимумом уровня клиентского сервиса.

— Какие проблемы возникают при реализации таких проектов? Как вы их решаете?

Большая часть проблем — это, конечно, организационные вопросы. Искать лиц, принимающих решения, объяснять, договариваться, заключать дополнительные соглашения... Сейчас средний срок реализации проекта составляет шесть месяцев, и из них лишь два месяца требуются на сбор и анализ данных, а остальное время уходит на решение организационных моментов.

Это всегда итеративная работа, требующая создания совместных команд. Начинается все с генерации гипотез о сути наблюдаемых проблем. Впоследствии мы пытаемся их проверить с помощью анализа данных. Две трети гипотез обычно оказываются несостоятельными, с остальными работаем плотнее. Сразу после выяснения причин проблемы мы можем выработать достаточно достоверные рекомендации. Затем проводим натурные испытания, где проверяем их «в бою». Если эффект стабилен, то проблема считается решенной.

— Когда фактически были начаты работы и что за это время удалось сделать?

Первый проект был задуман и начат в четвертом квартале 2019 года, и к концу первого квартала 2020 года его удалось завершить. Затем был реализован еще один проект. К сожалению, из-за пандемии все ограничилось этими двумя проектами. Однако мы можем говорить о том, что эффективность наших решений подтверждена последующим мониторингом.

Еще для одного клиента в Европе мы провели предварительную исследовательскую работу. Там нам пришлось столкнуться с устаревшим оборудованием. Мы выдали свои рекомендации, и заказчик начал модернизацию производственной линии, которая должна завершиться в августе нынешнего года. Мы к этому проекту обязательно вернемся.

— Какие эффекты были достигнуты? За счет чего?

Например, у первого клиента были проблемы с браком: происходили частые обрывы пленки. В установку загружается полиэтилен, который от нас приходит в виде гранул, расплавляется, растягивается в тонкую пленку и сматывается в рулон с огромной скоростью. Эта пленка довольно часто рвалась, а в случае обрыва агрегат останавливается и весь рулон бракуется — потери очевидны. Нам удалось снизить обрывность пленки в 8–10 раз. Общий экономический эффект этого проекта составил около 2 млн долл. в год. При этом мы сохранили клиента и увеличили ему поставки сырья.

— Приведите пример рекомендаций, которые могут выдаваться производителю и имеют очевидную ценность для него.

Разумеется, они имеют весьма технический вид. Например: держать дисперсию по температуре в реакторах полимеризации в определенных рамках.

Можно привести любопытный пример из другого проекта. Полимер, подаваемый на вход установки, обладает определенными характеристиками. Одна из них — длина молекул, которая должна находиться в пределах допустимого диапазона. Мы выяснили, что если этот показатель у всей партии сырья близок к одной из границ диапазона, то проблем не наблюдается. Но если смешиваются «длинные» и «короткие» молекулы, то на производстве возникают проблемы. Мы стали за этим более пристально следить и отправляем данному заказчику только те партии, где разброс по длине молекул именно тот, при котором переработка идет наилучшим образом. То есть иногда нам приходится делать персонализированный продукт под конкретного клиента.

Такие истории уникальны для каждого конкретного клиента. По большому счету не важно, почему именно так происходит, — возможны нюансы оборудования или особенности климата. Главное — определить, как избежать проблем, и следовать этим правилам.

— На каких продуктах построена цифровая платформа «Сибура»?

Главной ее частью является инфраструктура озера данных, в которой есть множество инструментов, в том числе data governance и data quality. Это дает нам уверенность в том, что используется только нужная и корректная информация, а не «мусор». Мы внимательно следим за качеством данных. Для сырых данных используется стек Hadoop, в качестве реляционной базы данных — Vertica. В большинстве случаев мы склоняемся к решениям open source, но в определенных ситуациях можем использовать и проприетарные системы.

Следующий слой — ML Framework. Это наша собственная разработка — платформа, позволяющая управлять жизненным циклом моделей машинного обучения. Такой «DevOps для моделей» позволяет радикально сократить процессы разработки и снизить издержки на интеграцию с другими системами и на внедрение в промышленную эксплуатацию. По всем моделям, запущенным в промышленную эксплуатацию, происходит мониторинг метрик качества в режиме реального времени, что позволяет нам доверять результатам работы наших моделей.

Наконец, важно отметить методологическую часть, аккумулирующую накопленный опыт реализации подобных проектов. Несмотря на различие индустрий, производственные проекты схожи друг с другом: сначала идут эксперименты, затем, найдя рациональное зерно, исследователи начинают копать глубже и т. п. Наработанные практики позволяют в начале проекта не раскачиваться слишком долго, а сразу идти по оптимальному маршруту.

В качестве инструмента визуализации и отчетности используем Tableau или, при необходимости более сложного пользовательского инструмента, разрабатываем UI с помощью библиотеки компонент SiburKit — собственной разработки на базе React.

— При анализе данных клиентов каждый раз приходится решать специфические задачи. Как минимизировать время и силы на их решение?

Это тоже часть нашей методологии. Мы используем слегка модифицированный Scrum и сразу создаем команду, в которую включены все необходимые представители заказчика, в том числе со стороны производства. Туда же входят дата-сайентисты, скрам-мастер и владелец продукта. Это позволяет, во-первых, исключить этап, когда все пишут друг для друга технические задания, которые обязательно будут неправильно поняты, а во-вторых, дает возможность двигаться короткими этапами и получать быструю обратную связь. Принцип fail fast позволяет сокращать издержки на погружение в процесс и быстро отбраковывать несостоятельные гипотезы. Участие заказчика в команде позволяет повысить вовлеченность и понизить затраты на коммуникацию.

При этом к концу проекта наши аналитики разбираются в производственных процессах не хуже технологов, несмотря на отсутствие опыта и специального образования. Через данные можно довольно глубоко погрузиться в процессы, а плотное взаимодействие с производственниками позволяет ответить на возникающие в ходе этого вопросы.

— Сейчас среднее время проекта оценивается в полгода. А что в планах? Каковы целевые показатели?

В идеале это три месяца, то есть наш показатель time to market должен сократиться вдвое. Если сейчас из шести месяцев проекта аналитическая работа занимает лишь два, то это вполне достижимо. С опытом у нас, несомненно, появятся лучшие практики по минимизации всех организационных проблем, что позволит значительно «схлопнуть» срок проекта. Разумеется, это не касается случаев, когда заказчику потребуется дополнительно оснащать производственные линии.

— Какова конечная цель этого проекта: возможность продавать более качественную продукцию по более высокой цене или что-то иное?

Скорее, это возможность выйти на высококонкурентные зарубежные рынки и закрепиться на них. Конечно, нас там никто не ждет с распростертыми объятиями. У предприятий уже существуют сложившиеся связи. И когда на рынок выходит новый игрок, ему приходится тяжело. Придется либо демпинговать, что неправильно, либо предлагать более качественный продукт и хороший сервис.

В целом мы фокусируем внимание на клиентоориентированности. Проведена очень большая работа, и мы хотим приблизиться к мировым эталонам в нашей индустрии. Те, кто не соответствует ожиданиям заказчиков, будут вынуждены постепенно уходить с рынка.

— В каком направлении будет развиваться этот проект? Платформой для каких новых сервисов он может стать?

Сейчас мы планируем масштабироваться экстенсивно, расширяя круг клиентов. Ближайший год, видимо, будет посвящен именно этому. Начали с «пленочников», а как только снимут ограничения, перейдем на «трубников» и «шинников». Накопив статистику и лучшие практики, сможем подумать и об интенсивном пути развития.

В будущем, вероятно, речь пойдет о предоставлении сервисов: рекомендательная модель будет работать на инфраструктуре «Сибура», а клиент просто получит к ней доступ и в режиме реального времени будет видеть дашборд со своими метриками и рекомендациями. Этот сервис вполне можно «завернуть» в цифровой продукт нового поколения.

 

 


Теги: Большие данные Машинное обучение CDO Award



На ту же тему: