Файл: сквозной цифровой технологии новые производственные технологии.doc
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 12.12.2023
Просмотров: 114
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
3. Манипуляторы и технологии манипулирования. Драйверами развития использования промышленных роботов являются:
-
Увеличение объема производств в отдельных отраслях промышленности (автопром, производство электроники), где есть высокая конкуренция и массовость производства. -
Государственная политика может быть стимулом для модернизации производств с использованием передовых средств автоматизации, а также преодоления барьера «первого робота». -
Общие просветительские меры, направленные на разъяснение возможностей
и пользы от использования робототехники в производстве. -
Наличие стратегий, программ и национальных приоритетов по развитию промышленной роботизации (Япония, Южная Корея, Тайвань). -
Культурный фактор: например, низкий уровень опасений общества по поводу замещения роботами существующих рабочих мест. -
Проактивная налоговая политика, включая льготы, а также поддержку внедрения передовых технологий (Сингапур). -
КНР реализует собственную стратегию внедрения роботов: выделяются крупные субсидии, реализуется План развития индустрии робототехники КНР (2016-2020). Например, только провинция Гуандун выделила примерно $ 135 млрд для содействия компаниям в «замещении машин». Однако в этой статистике возможны преувеличения: компания BCG отмечает, что объем всех субсидий КНР на роботизацию составил $ 6 млрд30.
Таблица 1 — Перечень рисков и возможных ограничений развития заделов по СЦТ, создания перспективных российских решений на их базе
Направление | Риски | Ограничения |
Законодательные и административные | Принятие нормативных правовых документов, увеличивающих налоговую и иную административную нагрузку | Административные барьеры / дефицит мер поддержки для внедрения субтехнологий СЦТ НПТ |
Увеличение срока принятия новых стандартов и регламентов | Отсутствие стандартов и регламентов, что затрудняет внедрение и масштабирование технологий СЦТ НПТ | |
Сохранение зарегулированности (в части стандартов и требований к новым поставщикам) некоторых отраслей – потенциальных потребителей новых производственных технологий | Низкий спрос на технологии решения СЦТ НПТ со стороны потенциальных потребителей технологий | |
Риски патентного давления при создании и использовании субтехнологий31 | Наличие патентов, ограничивающих развитие решений и функциональных элементов решений в рамках субтехнологий | |
Технологические и инфраструктурные | Недостаточная защищенность чувствительных данных предприятий | Отсутствие нормативно-правовой базы в сфере информационной безопасности для субтехнологий СЦТ НПТ |
Санкционные риски, связанные с возможным запретом использования иностранного ПО и оборудования | Введены санкционные ограничения против ряда ключевых российских организаций | |
Снижение доступности инфраструктуры больших данных, высокопроизводительных вычислений, систем передачи данных и прочее | Недостаток инфраструктуры больших данных, высокопроизводительных вычислений, систем сбора, передачи, хранения передачи данных в промышленности | |
Экономические | Риски нехватки оборотных средств необходимых компании на исследования и разработки и пилотные внедрения | Длительный срок и высокие издержки внедрения новых производственных технологий, а также их окупаемости |
Снижение потенциала и потеря времени на разработку конкурентоспособных решений в условиях динамичной международной конкуренции | Наличие конкурентоспособных продуктов на мировом рынке: сложности вывода новых решений на мировой рынок, а также длительные сроки разработки новых продуктов | |
Риски снижения спроса на новые производственные технологии | Недостаток испытательных полигонов и пилотных площадок внедрения новых производственных технологий, дефицит фактической информации об экономических эффектах от внедрения, небольшое количество успешных практик внедрений, отсутствие мер поддержки, косвенно стимулирующих спрос на новые производственные технологии путем снижения стоимости их внедрения | |
Социальные | Риски снижения квалификации кадров | Дефицит высококвалифицированных кадров, потребность в подготовке и переподготовке специалистов |
Усиление конкуренции за квалифицированные кадры с иностранными исследовательскими центрами и высокотехнологичными компаниями | Конкуренция за квалифицированные кадры с иностранными исследовательскими центрами и высокотехнологичными компаниями | |
Снижение количества поступающих на профильные и востребованные специальности в рамках СЦТ | Высокая потребность рынка в кадрах, при относительно небольшом количестве выпускаемых ежегодно инженеров / дефицит кадров со средней квалификацией и рабочих | |
Рост различий в «онтологии» / понимания сути новых производственных технологий | Недостаток информации о технологиях СЦТ НПТ, различное понимание ключевыми стейкхолдерами сути технологий СЦТ НПТ, что затрудняет формирование общего видения развития профильных технологий | |
Научные и кадровые | Разрывы инновационного цикла (фундаментальные и прикладные исследования – опытно-конструкторские разработки – испытание и внедрение комплексных технических решений) | Длительность инновационного цикла, ограничения, связанные с коммерциализацией и трансфером технологий |
2. Текущее состояние и целевые показатели развития до 2021 и 2024 года (технологические и отдельные экономические)
Таблица 2 — Целевые показатели развития СЦТ НПТ
№ п/п | Субтехнология | Целевое состояние субтехнологии/техническая характеристика | 2019 | 2021 | 2024 | | ||||
1. | Цифровое проектирование, математическое моделирование и управление жизненным циклом изделия или продукции (Smart Design) | Переход от традиционной парадигмы проектирования (доводка продуктов / изделий до требуемых характеристик на основе натурных испытаний, 5 итераций в среднем) к новой парадигме цифрового проектирования и моделирования – технологии разработки и применения цифровых двойников (Digital Twin), обеспечивающей при экспертном сопровождении, как правило, прохождение с первого раза физических и натурных испытаний (1 итерация), определение критических зон и критических характеристик для мониторинга на всех этапах жизненного цикла продукта / изделия Экономические характеристики (Э): Э-1 – количество высокотехнологичных предприятий из приоритетных отраслей промышленности, применяющих технологию разработки цифровых двойников продуктов / изделий и обеспеченных экспертным сопровождением; Э-2 – количество реализованных проектов на высокотехнологичных предприятиях из приоритетных отраслей промышленности, для которых была применена технология разработки цифровых двойников; Технические характеристики (Т): Т-1 – сокращение времени разработки высокотехнологичных продуктов; Т-2, % показателей матрицы целевых показателей и ограничений, обеспечивающих достижение целевых характеристик разрабатываемого изделия или продукции, определяемых и обосновываемых результатами виртуальных испытаний (по отраслям):
T-3 – разработанные и внедренные технологии создания цифровых двойников продуктов / изделий на основе десятков тысяч целевых показателей обеспечивают при экспертном сопровождении прохождение с первого раза физических и натурных испытаний (1 итерация), определение критических зон и характеристик для мониторинга на всем жизненном цикле, количество итераций в приоритетных отраслях промышленности | Э-1 = 3 | Э-1 = 15 | Э-1 = 100 | |||||
Э-2 = 3 | Э-2 = 30 | Э-2 = 250 | ||||||||
Т-1 = 10% | Т-1 = 15% | Т-1 = 25% | ||||||||
Т-2 = 0%-15% | Т-2 = 25%-50% | Т-2 = 50%-100% | ||||||||
T-3 = 5 | Т-3 = 3 | Т-3 = 1 | ||||||||
Разработана отечественная PLM-система «тяжелого» класса (включая CAD / CAM / CAE – подсистемы), поддерживающая все стадии разработки изделий: от создания концепта и проектирования до изготовления, на базе отечественной платформы полного жизненного цикла изделий. PLM система обеспечивает автоматическую оценку технологической реализуемости производства на ранних этапах проектирования изделия или продукции (для УГТ 4-5 изделия). Разработана платформа управления цифровым профилем изделий, обеспечивающая полную прослеживаемость на всем жизненном цикле изделия: начиная от момента проектирования отдельных деталей и узлов, включая контроль на стадии производства, заканчивая эксплуатацией готового изделия. Э-1 – количество высокотехнологичных предприятий из приоритетных отраслей промышленности, использующих разработанную PLM-систему; Э-2 – количество реализованных проектов на высокотехнологичных предприятиях из приоритетных отраслей промышленности, в которых была применена PLM-система; Э-3 – количество активных / сертифицированных пользователей PLM-системы; Э-4 – количество типовых изделий в 5 приоритетных отраслях промышленности, подключенных к системе цифрового профиля изделия; Т-1 – этап разработки изделия или продукции (УГТ), на котором доступна автоматизированная оценка технологичности производства разрабатываемого изделия или продукции; Т-2 – сокращение времени разработки высокотехнологичных продуктов | – | «средне-тяжелый» класс, защищенное исполнение | «тяжелый» класс, защищенное исполнение | |||||||
Т-1: Автоматизированная оценка технологичности только для поздних этапов (УГТ 9 изделия) | – | Т-1: Автоматизиро-ванная оценка технологичности для ранних этапов (УГТ 4-5 изделия) | ||||||||
– | Т-2 = 10% | Т-2 = 15% | ||||||||
Э-1 = 0 Э-2 = 0 Э-3 = 0 Э-4=0 | Э-1 = 5 Э-2 = 10 Э-3 = 500 Э-4=20 | Э-1 = 25 Э-2 = 50 Э-3 = 10 000 Э-4=100 | ||||||||
Разработана для 5 приоритетных отраслей Национальная база математических моделей высокого уровня адекватности Digital Brainware (отличие между результатами моделирования и натурных испытаний в пределах ± 5%) на основе архивов физических и натурных экспериментов, обеспечена преемственность с накопленным научно-технологическим опытом, основанном на дорогостоящих и зачастую уникальных экспериментах. Разработанная Национальная база пополняется математическими моделями высокого уровня адекватности на основе новых серий физических и натурных экспериментов, в том числе направленных на применение новых материалов. Т-1 – % испытательных стендов (по отраслям), входящих в состав Национальной базы математических моделей высокого уровня адекватности, от общего числа испытательных стендов:
| Т-1 = 0% | Т-1 = 10% | Т-1 = 25% | |||||||
Цифровая платформа разработки цифровых двойников, способная учитывать 150 000 целевых показателей и ресурсных ограничений, использующая смежные «сквозные» цифровые технологии искусственного интеллекта, больших данных, распределенных реестров, обеспечивающая управление интеллектуальной собственностью, экспертное сопровождение и прохождение с первого раза физических и натурных испытаний. Цифровая платформа внедрена в 5 приоритетных отраслях, в 50 высокотехнологичных компаниях, сформирована национальная сетецентрическая экосистема из 25 «зеркальных» инжиниринговых центров, объединяющая 2 500 экспертов – сертифицированных пользователей. Т-1 – целевые показатели и ресурсные ограничения, учитываемые матрицей целевых показателей и ограничений Цифровой платформы разработки цифровых двойников; Э-1 – количество пользователей Цифровой платформы разработки цифровых двойников | Т-1 = 40 000 | Т-1 = 70 000 | Т-1 = 150 000 | |||||||
Э-1 = 250 | Э-1 = 1 000 | Э-1 = 2 500 | ||||||||
Платформа цифровой сертификации обеспечивает экспертное сопровождение разработки и применения цифровых моделей и виртуальных испытательных стендов для ускоренной сертификации материалов и изделий: Э-1 – количество материалов и изделий, прошедших ускоренную сертификацию на основании виртуальных испытаний, не менее; Э-2 – количество компаний, использующие платформу для вывода материалов и изделий на рынок, не менее | – | Э-1 = 10 | Э-1 = 50 | |||||||
– | Э-2 = 2 | Э-2 = 10 | ||||||||
Платформенные решения для правовой охраны и управления правами на цифровые модели и объекты обеспечивают охрану в режиме авторского / патентного права (как промышленный образец) / лицензирование: Э-1 – % от общего числа элементов, созданных «цифровых двойников», охрана которых обеспечена в режимах авторского / патентного права (как промышленный образец) / лицензирование; | Э-1 = 15 / 1 / 0 % | Э-1 = 50 / 5/ 10 % | Э-1 = 100 / 25 / 30 % | |||||||
Разработана платформа полного жизненного цикла, обеспечивающая сервисы для разработки специализированного прикладного инженерного ПО на базе отечественной платформы и геометрического ядра: Э-1 – количество прикладных решений, разработанных на платформе полного жизненного цикла; Э-2 – количество сертифицированных специалистов, подготовленных для проектирования инженерного ПО на базе платформы жизненного цикла | – | Э-1 = 10 | Э-1 = 25 | |||||||
– | Э-2 = 50 | Э-2 = 100 | ||||||||
Сервис, обеспечивающий доступ к облачным вычислительным мощностям, функционирующий по модели «on demand» Э-1 – количество активных / сертифицированных пользователей сервиса; | Э-1 = 250 | Э-1 = 1 000 | Э-1 = 2 500 | |||||||
Платформенные решения, реализующие сервисный подход «База доступных технологий» и «База доступных мощностей» Э-1 – количество компаний, использующих базы, не менее; | – | Э-1 = 2 | Э-1 = 10 | |||||||
Разработаны платформенные решения для эксплуатационного мониторинга: постпродажное обслуживание изделий и предиктивная аналитика Э-1 – количество типовых изделий в 5 приоритетных отраслях промышленности, процесс послепродажного обслуживания которых автоматизирован | Э-1 = 0 | Э-1 = 20 | Э-1 = 100 | |||||||
2. | Технологии «умного» производства (Smart Manufacturing) | Разрабатываемые решения обеспечивают подготовку и наладку производства на основе интеграции данных из PLM-системы с минимальным участием человека (сокращение участия человека до 65%); Т-1 – участие человека в подготовке и наладке производства, % от выполняемых операций | Т-1 = 100% | Т-1 = 85% | Т-1 = 65% | |||||
Развитие функциональных элементов на базе отечественных MES-систем, комплементарных с технологиями искусственного интеллекта, больших данных, интернета вещей и оптимизирующих процесс планирования производства с учетом «быстрых» переналадок и партий запуска; Э-1 – MES-система внедрена на высокотехнологичных предприятиях, не менее; Э-2 – количество сертифицированных пользователей MES-системы | – | – | Э-1 = 1000 | |||||||
– | – | Э-2 = 10 000 | ||||||||
– | Модуль оптимизации производст-венных расписаний на уровне холдингов на основе алгоритмов искусственного интеллекта и данных интернета вещей | Модуль децентра-лизованного планирования. Интеграция с системами межзаводской кооперации и управления производственно-технологи-ческим потенциалом крупных холдингов и государственных корпораций | ||||||||
Развитие функциональных элементов, комплементарных с технологиями искусственного интеллекта, больших данных и распределенных реестров, на базе отечественных платформ; разработка решений и функциональных элементов:
Э-1 – решения внедрены на высокотехнологичных предприятиях, не менее32; Э-2 – количество сертифицированных пользователей внедренных решений, не менее; Э-3 – функциональные элементы ERP-системы внедрены на высокотехнологичных предприятиях, не менее 1000 | – | – | Э-1 = 500 | |||||||
– | – | Э-2 = 10 000 | ||||||||
– | – | Э-3 = 10 000 | ||||||||
– | Модуль автоматизации процессов предприятия высокой степени стандартизации (ввод первичных данных, кадровое дело-производство и т. д.) | Модуль доверенных поставок и транзакций среди участников кооперации | ||||||||
Платформенные решения для промышленного интернета функционируют со скоростью более 10 млрд сигналов/с на локальных серверах; применяются технологии искусственного интеллекта; Э-1 – платформенные решения для промышленного интернета внедрены на высокотехнологичных предприятиях, не менее; Э-2 – оснащение системами класса MDC, обеспечивающих получение данных с оборудования в режиме реального времени, в 5 приоритетных отраслях промышленности, %33; Т-1 – скорость функционирования платформ для промышленного интернета, млрд сигналов/с | – | Э-1 = 5 | Э-1 = 15 | |||||||
– | Э-2 = 50% | Э-2 = 70% | ||||||||
Т-1 = 5 млрд сигналов/с с использованием ЦОДов | Т-1 = 7 млрд сигналов/с | Т-1 = 10 млрд сигналов/с на локальных серверах | ||||||||
Разработана и внедрена платформа для сбора и анализа данных производственного оборудования и технологических процессов для целей оптимизации с использованием алгоритмов и методов машинного обучения, Э-1 – количество внедрений на предприятиях, не менее | – | Э-1 = 2 | Э-1 = 5 | |||||||
Технологии гибридных и гибких производственных линий функционируют на основе отечественных систем управления и обеспечивают стабильность повторяемости позиционирования не менее ±0,1 мм (ISO 9283), количество управляемых осей не менее 7; Т-1 – стабильность повторяемости позиционирования гибридных и гибких производственных линий на основе отечественных систем управления, мм | – | – | Т-1 = ±0,1 мм | |||||||
Автоматизация процессов производства на предприятиях: Э-1 – количество средних и крупных предприятий обрабатывающих отраслей промышленности, прошедших оценку уровня цифровой трансформации (получивших «цифровые паспорта») и подключенных к сервисам ГИСП, тыс. предприятий | – | Э-1 = 5,8 | Э-1 = 14,4 | |||||||
Разработано комплексное платформенное решение для обработки, хранения и анализа данных геологоразведки с целью создания Цифрового месторождения; Э1 – платформенное решение внедрено и используется лидерами отрасли, не менее | – | Э-1 = 20 | Э-1 = 60 | |||||||
Разработаны программные решения, автоматизирующие процессы технического обслуживания и ремонта. Э-1– количество высокотехнологичных компаний в 5 приоритетных отраслях промышленности, внедривших программные решения, автоматизирующие процессы технического обслуживания и ремонта, позволяющие в режиме реального времени контролировать и производить ремонт по техническому состоянию | Э-1 = 0 | Э-1 = 20 | Э-1 = 100 | |||||||
3. | Манипуляторы и технологии манипулирования | Разработаны технологии, обеспечивающие высокую точность обработки материалов роботами-манипуляторами; Т-1 – точность обработки материалов роботами-манипуляторами, мкм | Т-1 = 100 мкм; | | Т-1 = 10 мкм; | |||||
| Т-1 = 0,1 м/с | | Т-1 = 1 м/с | |||||||
| Э-1 = 200 | Э-1 = 400 | Э-1 = 1 000 | |||||||
| Э-1 = 8 | Э-1 = 25 | Э-1 = 30 | |||||||
| Э-1 = 5% | Э-1 = 15% | Э-1 = 30% | |||||||
Э-1 – количество роботов, задействованных в производстве, на 10 000 работников | Э-1 = 4 | Э-1 = 20 | Э-1 = 40 | |||||||
Э-1 – соотношение выпускаемых в стране промышленных роботов к потребляемым российским рынком, % | Э-1 = 1% | Э-1 = 20% | Э-1 = 40% | |||||||
Выпуск отечественных манипуляторов для реального сектора экономики Э-1 – соотношение выпускаемых в стране промышленных роботов к потребляемым российским рынком, % | единичные образцы | Э-1 = 15% | Э-1 = 30% | |||||||
Э-2 – годовой объем поставок промышленных роботов в России, шт | Э-2 <1 000 | Э-2 = 1 700 | Э-2 = 4 600 | |||||||
4. | Показатели и индикаторы федерального проекта «Цифровые технологии» | Достигнуты показатели и индикаторы федерального проекта «Цифровые технологии»: Э-1 – увеличение затрат на развитие «сквозных» цифровых технологий; Э-2 – увеличение объема выручки проектов (разработка наукоемких решений, по продвижению продуктов и услуг по заказу бизнеса) на основе внедрения технологий СЦТ «Новые производственные технологии» компаниями, получившими поддержку в рамках федерального проекта «Цифровые технологии»; Э-3 – количество РСТ-заявок по СЦТ «Новые производственные технологии», организациями, получившими поддержку в рамках национального проекта «Цифровая экономика» | Э-1 = 100% | Э-1 = 140% | Э-1 = 300% | |||||
Э-2 = 100% | Э-2 = 150% | Э-2 = 250% | ||||||||
Э-3 = 100% | Э-3 = 140% | Э-3 = 300% |
Цели и показатели ведомственного проекта “Цифровая промышленность” в рамках ДК СЦТ НПТ
| |||||||||||
№ п/п | Наименование показателя | Тип показателя | Базовое значение | Период, год | |||||||
Значение | Дата | 2018 | 2019 | 2020 | 2021 | 2022 | 2023 | 2024 | |||
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 |
1 | Количество сервисов, предоставляемых с использованием ГИСП, шт | Основной показатель | 268 | 31.12.2018 | 268 | 348 | 433 | 449 | 465 | 481 | 497 |
2 | Объем промышленной, торговой кооперации и субконтрактных заказов, осуществляемых с использованием сервисов ГИСП, трлн рублей | Основной показатель | 1,2 | 31.12.2018 | 1,2 | 1,5 | 1,9 | 2,1 | 2,3 | 2,4 | 2,7 |
2 | Количество средних и крупных предприятий обрабатывающих отраслей промышленности, прошедших оценку уровня цифровой трансформации (получивших «цифровые паспорта») и подключенных к сервисам ГИСП, тыс. предприятий | Основной показатель | 0,5 | 31.12.2019 | – | 0,5 | 3,7 | 5,8 | 8,0 | 11,2 | 14,4 |
3 | Увеличение объема выручки проектов на основе внедрения «сквозных» цифровых технологий, % | Основной показатель | 0 | 31.12.2019 | – | 0 | 100 | 120 | 150 | 190 | 220 |
1>