Цифровая трансформация ремонтной функции металлургической компании

Осминкин Ярослав Сергеевич

«СЕВЕРСТАЛЬ»

Руководитель службы мониторинга состояния оборудования, MBA (Информационный менеджмент, 2025 г., РАНХиГС)

Ключевые слова: цифровая трансформация, человеко-центричный подход, цифровой двойник, промышленный интернет вещей

Актуальность цифровой трансформации ремонтной функции в современной металлургической компании определяется тремя ключевыми факторами:
Во-первых, динамичное развитие производства как стратегически значимого элемента промышленного холдинга создаёт императив для модернизации подходов к управлению техническим обслуживанием и ремонтом (ТОиР). Увеличение объёмов выпуска, усложнение технологических цепочек и рост требований к надёжности оборудования делают устаревшие методы управления неэффективными.
Во-вторых, экономическая необходимость. Согласно исследованиям McKinsey1, программы повышения производительности активов, лишённые систем цифрового прогнозирования, сопряжены с ростом эксплуатационных затрат до 20% и снижением коэффициента доступности оборудования на 10-15%. В условиях жёсткой конкуренции и давления на себестоимость такие потери становятся критическими.
В-третьих, новые технологические и организационные реалии объективно требуют перехода от реактивного к проактивному, а в перспективе - к предиктивному и адаптивному управлению надёжностью активов. Это невозможно без создания целостной цифровой экосистемы, основанной на сквозной интеграции данных, ИИ и человеко-центричных интерфейсов.
Таким образом, цифровая трансформация ремонтной функции перестаёт быть опциональной инициативой и становится стратегической необходимостью для обеспечения операционной эффективности, устойчивости и конкурентоспособности металлургического предприятия. При этом её успех зависит не столько от внедрения отдельных технологий, сколько от формирования единой экосистемы, в которой данные и ИИ служат усилению, а не замене человеческой экспертизы - в духе принципов Industry 5.0.
От Industry 4.0 к Industry 5.0: человеко-центричный подход в ТОиР
Эволюция промышленных парадигм от Industry 4.0 к Industry 5.0 знаменует собой фундаментальный сдвиг - от автоматизации процессов к усилению человеческой экспертизы. Если Industry 4.0 делала ставку на киберфизические системы, IoT и Big Data для повышения эффективности, то Industry 5.0 ставит человека в центр цифровой экосистемы, ориентируясь на три ключевых принципа: человеко-центричность, устойчивость и резилиентность.
Для ремонтной функции в металлургии этот переход особенно актуален. В условиях, где значительная часть персонала имеет длительный стаж и скептически воспринимает цифровизацию, технологии должны выступать не как инструмент контроля, а как интеллектуальный ассистент, снижающий когнитивную нагрузку и повышающий качество решений.
Таблица 1:
сравнение Industry 4.0 и Industry 5.0
Аспект Industry 4.0 Industry 5.0
Фокус Технологии, автоматизация Человек + технологии (синергия)
Цель Повышение эффективности Устойчивость, безопасность, этика
Роль сотрудника Оператор систем Эксперт, принимающий решения
Ключевые технологии IoT, Big Data, роботизация AR/VR, ИИ-ассистенты, коллаборативные роботы
Управление ТОиР Реактивное → Предиктивное Проактивное + адаптивное

Практическая ценность для металлургической компании
Переход к Industry 5.0 позволяет решить три системные проблемы, характерные для многих промышленных предприятий:
1. Сопротивление персонала - особенно среди опытных мастеров, которые воспринимают цифровизацию как угрозу;
2. Низкое качество данных - из-за сложных интерфейсов и отсутствия мотивации к корректному вводу информации;
3. Дефицит компетенций - новые сотрудники не владеют ни традиционными, ни цифровыми навыками.
Решение - внедрение человеко-ориентированных интерфейсов:
• голосовой ввод данных (сокращает время оформления на 60-70%);
• AR-инструкции (ускоряют ремонт на 25-40%);
• геймификация и персонализированные рекомендации (повышают вовлечённость).
Таблица 2:
Конкретные преимущества Industry 5.0, Исследование Deloitte (2024)2:
Параметр Industry 4.0 Industry 5.0 Эффект
Вовлеченность персонала 38% 74% Сокращение ошибок ввода данных на 45%
Скорость реагирования 4.2 часа 1.5 часа Уменьшение MTTR на 35%
ROI за 3 года 14% 32% Окупаемость решений за 2 года
Таким образом, Industry 5.0 - не просто технологическая эволюция, а стратегия вовлечения персонала в цифровую трансформацию. Для металлургической компании это означает возможность построить устойчивую, адаптивную и эффективную систему ТОиР, где технологии и люди работают в синергии.
ИТ-ландшафт ремонтной функции: достижения и ограничения

Современная металлургическая компания, как правило, располагает зрелой ИТ-инфраструктурой для управления техническим обслуживанием и ремонтом (ТОиР). Однако системный анализ показывает: даже при наличии передовых решений их эффективность ограничена фрагментацией, недостаточной интеграцией и низким качеством данных.
Рис. 1: концепция комплексного ИТ-решения для ТОиР на примере компании ПАО «Северсталь»

Ключевые компоненты ИТ-ландшафта
1. ERP-система
Является центральным ядром учёта ремонтных работ, ТМЦ, трудозатрат и бюджетирования. Охватывает 100% основного оборудования и обеспечивает сквозную прозрачность затрат.
2. ПО «Надежность»
Платформа для стратегического управления активами на основе методологий RBI и RCM. Охватывает около 70% критического оборудования и позволяет переходить от планово-предупредительного к обслуживанию по состоянию.
3. ПО «Планирование»
Обеспечивает динамическое планирование ремонтов с учётом производственной программы, ресурсов и критичности оборудования. Интегрировано с SAP и ПО «Надежность».
4. Мобильное ТОРО (МТОРО)
Приложение для фиксации работ в реальном времени, доступа к документации и коммуникации. Сокращает время оформления заявок на 70% и повышает точность данных.
5. Системы предиктивной аналитики
Включают:
• ПО «ИСМД» - сбор и обработка данных с датчиков, генерация тревог;
• ПО «СУРС» - управление ремонтными событиями, ранжирование задач, поддержка принятия решений;
• ПО «Математическое моделирование» - построение моделей прогноза отказов, цифровых двойников, остаточного ресурса.
Эти системы формируют замкнутый цикл: от выявления аномалии → прогноза отказа → планирования ремонта → исполнения → обратной связи → переобучения модели.
Системные ограничения
Несмотря на технологическую зрелость, ИТ-ландшафт сталкивается с четырьмя ключевыми проблемами:
Таблица 3:
проблемы, снижающие эффективность цифровых решений в дивизионе СРС
Категория проблем Конкретные проявления Влияние на эффективность
Данные и алгоритмы Высокая вычислительная сложность, отсутствие интерпретируемости прогнозов Снижение оперативности принятия решений на 30-40%
Организационные Низкая дисциплина данных, сопротивление изменениям Увеличение времени внедрения на 50-60%
Технические ограничения Требования к стабильности факторов, склонность к переобучению Ограничение горизонта прогнозирования 5-7 дней
Системная интеграция Разрозненность систем, проблемы синхронизации Потери до 15-20% времени на поиск и верификацию данных

Дополнительно:
• Только 45% интерфейсов между системами работают в режиме реального времени;
• До 40% временных рядов содержат пропуски или артефакты;
• Лишь 35% оборудования имеет достаточную историю отказов для построения точных моделей.
ИТ-ландшафт металлургической компании демонстрирует высокий уровень технологической зрелости, но его потенциал не реализуется в полной мере из-за фрагментации, недостатка данных и организационных барьеров. Успешная цифровая трансформация требует не новых систем, а глубокой интеграции существующих решений, повышения качества данных и вовлечения персонала в цифровые процессы.
Ключевые технологии цифровой трансформации ТОиР
Цифровая трансформация ремонтной функции в металлургической компании опирается на комплекс взаимодополняющих технологий, формирующих основу предиктивной и человеко-центричной экосистемы. Ниже представлены ключевые технологии, их роль и практическая ценность.

Промышленный Интернет вещей (IIoT)
IIoT выступает «цифровой нервной системой» производства, обеспечивая непрерывный мониторинг состояния оборудования через сеть датчиков (вибрация, температура, давление, ультразвук). Это позволяет перейти от планово-предупредительного к обслуживанию по состоянию и предиктивному ТОиР.
Эффект: сокращение незапланированных простоев на 25-40%, снижение затрат на ТОиР на 15-25%.
Вызовы: помехи в цехах, кибербезопасность, интеграция с legacy-оборудованием.

Машинное зрение (Computer Vision)
CV-системы автоматизируют визуальный контроль: выявление трещин, коррозии, перегрева, утечек, распознавание показаний приборов. Особенно ценны в опасных или труднодоступных зонах.

Цифровой двойник
Цифровой двойник - динамическая виртуальная модель оборудования, синхронизированная в реальном времени. На высшем уровне зрелости он прогнозирует остаточный ресурс и оптимизирует ремонтные стратегии.
Применение: доменные печи, прокатные станы, критические агрегаты.
Эффект: снижение OPEX на 15-25% (IDC, 2024).

Облачные вычисления и Big Data
Облачные платформы обеспечивают масштабируемость, гибкость и доступ к современным инструментам аналитики. Big Data позволяет агрегировать разнородные данные (IoT, SAP, документы) в единый Data Lake.
Решение для металлургии: гибридная архитектура — критичные данные в частном облаке, аналитика - в публичном (с соблюдением ФЗ-152).
AR/VR, мобильные решения, RPA
• AR-инструкции сокращают время ремонта на 25-40%, особенно для новых сотрудников.
• Мобильные приложения (аналог МТОРО) снижают административную нагрузку на 70%.
• RPA автоматизирует 50-80% рутинных операций: формирование заказов, отчётов, синхронизация данных.

Машинное обучение (МО)
МО лежит в основе предиктивной аналитики:
• LSTM, ARIMA - прогноз параметров (вибрация, температура);
• Random Forest, XGBoost - классификация неисправностей;
• NLP - анализ текстовых отчётов, генерация рекомендаций.

Голосовые технологии
Голосовой ввод позволяет фиксировать данные «на ходу», особенно в шумных цехах. Это снижает барьеры для опытных мастеров и повышает точность данных.
Эффект: сокращение времени ввода на 60-70%, повышение полноты данных на 40-50%.

Будущие тренды: незримый ИИ и нейроинтерфейсы
• ИИ-агенты будут автоматически фиксировать перемещения персонала, состояние складов, соблюдение техники безопасности.
• Нейроинтерфейсы (к 2030 г.) позволят оценивать концентрацию, передавать экспертизу, адаптировать обучение.
Хотя эти технологии пока находятся на стадии исследований, уже сегодня важно закладывать архитектурный задел для их интеграции.
Таким образом, цифровая трансформация ТОиР невозможна без синергии этих технологий. Их совместное применение формирует сквозной цикл: от сбора данных → анализа → прогноза → планирования → исполнения → обратной связи → переобучения моделей. Это обеспечивает переход от реактивного к предиктивному и адаптивному управлению надёжностью активов.

Мировой опыт: интеллектуальные экосистемы ТОиР
Цифровая трансформация ремонтной функции в передовых промышленных компаниях вышла за рамки внедрения отдельных технологий. Сегодня ключевой тренд - создание интегрированной цифровой экосистемы, где данные, ИИ и человеко-центричные интерфейсы работают в синергии для поддержки принятия решений на всех уровнях - от ремонтника до руководителя.
Принцип «Информация - это основа»
Ведущие компании (Siemens, GE, Shell, SAP) строят свои платформы на фундаментальной идее: информация должна быть полезной, своевременной и персонализированной. Это означает переход от систем учёта к интеллектуальным помощникам, которые:
• снижают когнитивную нагрузку,
• предотвращают ошибки,
• ускоряют обучение новых сотрудников.
Такой подход решает главную проблему цифровизации - сопротивление персонала, превращая технологии из инструмента контроля в источник практической пользы.
Интеллектуальные системы поддержки решений (DSS)
В мировой практике DSS объединяют IoT, ИИ и AR для помощи ремонтному персоналу непосредственно на рабочем месте. Типичный сценарий:
1. Ремонтник сканирует QR-код на оборудовании через планшет или AR-устройство.
2. Система анализирует текущее состояние (данные датчиков), историю отказов и профиль пользователя.
3. Формируется персонализированная рекомендация:
«С вероятностью 92% неисправен сальник. Смотрите видео от эксперта Петрова».
4. После выполнения работы система запрашивает обратную связь для переобучения модели.
Такие решения внедрены в Siemens Energy (AR-очки HoloLens), Shell (обучение безопасности в AR) и GE (VR-симуляции для диагностики). Эффект - сокращение MTTR на 30-50%, снижение ошибок на 40%.
Рекомендательные системы развития компетенций
Компании переходят к управлению персоналом на основе данных. Пример - SAP SuccessFactors4:
• ИИ анализирует выполненные работы, навыки и карьерные цели сотрудника.
• Система предлагает индивидуальную траекторию развития: курсы, внутренние вакансии, стажировки.
• HR-служба получает прогноз готовности сотрудника к ротации.
Для металлургической компании это означает:
• снижение зависимости от внешнего найма,
• ускорение закрытия компетентностных пробелов на 60–70%,
• повышение удержания ключевых специалистов.
Глубокая интеграция с HR и системой наряд-допусков
Передовые решения не ограничиваются технической стороной. Они интегрируют:
• ТОиР-платформу (APM, ERP, IoT),
• HR-модуль (компетенции, обучение),
• Систему наряд-допусков (безопасность, допуски).
Это обеспечивает сквозной контроль: от назначения исполнителя с нужной квалификацией до подтверждения выполнения работ и обновления профиля компетенций.
Для реализации всех вышеуказанных функций необходима единая архитектура, которая объединяет все источники данных:

Рис. 2: Архитектура единой цифровой платформы на примере ИТ-решений компании ПАО «Северсталь»
Таким образом, мировой опыт показывает: максимальная отдача от цифровизации достигается не за счёт отдельных «умных» систем, а через единый человеко-центричный платформенный подход. Для абстрактной металлургической компании это означает необходимость проектировать цифровую трансформацию как интеграцию технологий, процессов и развития персонала с самого начала - а не как последовательное внедрение модулей.
Модель цифровой трансформации ремонтной функции
Цифровая трансформация ремонтной функции - это не набор технологий, а целостная экосистема, объединяющая данные, процессы, технологии и людей. Её цель — переход от реактивного к предиктивному и адаптивному управлению надёжностью, где человек остаётся центральным звеном, а технологии служат его усилению (Industry 5.0).
Архитектура единой цифровой платформы ТОиР
Целевая архитектура строится по пятиуровневой модели, обеспечивающей сквозную интеграцию:
1. Слой данных: единый Data Lake, интеграционная шина (API), модель данных по ISO 14224.
2. Платформенный слой: AI/ML-аналитика, цифровые двойники, MLOps, система управления знаниями.
3. Слой приложений: модули предиктивной аналитики, динамического планирования, управления событиями.
4. Слой пользовательского опыта: мобильное приложение с AR и голосовым вводом, дашборды, DSS.
5. Слой управления: безопасность, качество данных, управление изменениями.

Рис. 3: архитектура единой цифровой платформы ТОиР
Ключевые принципы:
• Интеграция вместо «островков»;
• Человеко-центричность;
• Гибкость (микросервисы, cloud-native);
• Соответствие нормам (включая требования к локализации данных).
Интеграция ключевых модулей (на примере комплексного ИТ-решения компании ПАО «Северсталь)
Все ИТ-системы (ERP, ПО «Надежность», «Планирование», «ИСМД», «СУРС», «Математическое моделирование», МТОРО) объединяются в единый цикл управления надёжностью:
• ПО «Математическое моделирование» - ядро предиктивной аналитики: прогноз остаточного ресурса с точностью 85–90% за 7-14 дней до отказа.
• Цифровой двойник - 3D-модель + динамическая модель износа + симулятор ремонта + интеграция с производством.
• Модуль управления знаниями - NLP-анализ отчётов, рекомендации на основе исторических кейсов.
• ПО «Планирование» - динамическое планирование с учётом состояния оборудования и производственной нагрузки.
• ПО «СУРС» - сквозное управление событиями от аномалии до ремонта, включая анализ ошибок персонала и рекомендации по развитию.
User-Centric процессы: фокус на ремонтнике
Ремонтник перестаёт быть исполнителем и становится аналитиком с цифровым ассистентом:
• Мобильное приложение предоставляет персонализированные наряды, AR-инструкции, голосовой ввод и интеграцию с наряд-допуском.
• Система поддержки решений даёт рекомендации на основе анализа сотен аналогичных случаев.
• Геймификация: баллы за качество, достижения за освоение навыков, интеграция с карьерным ростом.
Этот подход снижает ошибки на 40%, сокращает время ремонта на 25–40% и повышает вовлечённость персонала - особенно среди опытных мастеров, ранее сопротивлявшихся цифровизации.
Синергия модулей: два сквозных процесса
Процесс 1: От аномалии до ремонта
1. ИСМД фиксирует аномалию →
2. Матмоделирование прогнозирует отказ →
3. СУРС создаёт и ранжирует задачу →
4. Планирование распределяет ресурсы →
5. Мобильное приложение направляет наряд с AR-инструкциями →
6. Данные о ремонте используются для переобучения модели.
→ Эффект: сокращение MTTR на 35–50%.
Процесс 2: Оптимизация стратегии ТОиР
1. ПО «Надежность» анализирует эффективность ремонтов →
2. Матмоделирование рассчитывает оптимальные интервалы →
3. Система предлагает изменение стратегии с оценкой экономии →
4. Планирование и СУРС корректируют графики →
5. Результаты фиксируются и анализируются.
→ Эффект: снижение затрат на ТОиР на 15–20%.

Трансформация ролей и компетенций
Таблица 4:
трансформация ключевых ролей в условиях цифровой трансформации
Роль Текущие обязанности Новые обязанн Необходимые компетенции
Слесарь-ремонтник Выполнение ремонтных работ по указанию мастера, ручной учет выполненных работ Анализ данных с датчиков, принятие решений на основе рекомендаций системы, выполнение ремонтов с использованием AR-инструкций и голосового ввода Цифровая грамотность, аналитические навыки, умение работать с мобильными приложениями и AR-технологиями
Мастер ремонтной бригады Учет выполненных работ, контроль сроков Анализ данных с датчиков, принятие решений на основе рекомендаций системы, управление ремонтными сценариями Аналитические навыки, базовое понимание данных, управление цифровыми инструментами
Менеджер по надежности Сбор данных, ручной анализ отказов Управление предиктивными моделями, интерпретация аналитики, оптимизация ремонтных стратегий Data Science, управление AI-моделями, глубокая экспертиза в области надежности
Менеджер по планированию Составление графиков на основе стандартных интервалов Динамическое планирование на основе прогнозов, оптимизация ресурсов с учетом производственной нагрузки Прогнозная аналитика, управление ресурсами в условиях неопределенности

В рамках цифровой трансформации ремонтной функции дивизиона СРС ключевые роли персонала претерпевают фундаментальные изменения: от исполнителей инструкций сотрудники превращаются в экспертов-аналитиков, принимающих решения на основе данных и рекомендаций интеллектуальных систем. Это требует не только пересмотра организационной структуры с созданием новых ролей (например, Data Scientist в ТОиР), но и формирования кросс-функциональных команд и центров компетенций. Успех трансформации на 90% зависит от готовности команды учиться и адаптироваться, что делает развитие человеческого капитала ключевым фактором достижения целевых показателей эффективности.
Ключевые изменения в организационной структуре:
1. Создание цифровых компетенций ТОиР как единого координационного центра, отвечающего за развитие цифровизации ремонтной функции, управление знаниями и внедрение лучших практик;
2. Внедрение роли Data Scientist в ремонтную функцию для работы с предиктивными моделями и интерпретации аналитики;
3. Формирование кросс-функциональных команд для решения комплексных задач, включающих технологический персонал подразделений, ремонтников и IT-специалистов;
4. Создание лаборатории инноваций для тестирования и внедрения новых технологий в ремонтную функцию.
Цифровая трансформация ремонтной функции в металлургической компании - это не просто внедрение технологий, а создание человеко-центричной экосистемы, где данные, ИИ и цифровые интерфейсы служат усилению, а не замене человеческой экспертизы. Переход от Industry 4.0 к Industry 5.0 позволяет решить ключевые вызовы: сопротивление персонала, фрагментацию ИТ-ландшафта и реактивность процессов.
Таким образом, предложенная модель обеспечивает сквозную, человеко-центричную цифровую экосистему, где данные, ИИ и интерфейсы работают на усиление экспертизы персонала. Это позволяет достичь стратегических целей: снижение OPEX, повышение доступности оборудования и устойчивость к внешним вызовам — без потери контроля и доверия со стороны персонала.
Успех трансформации зависит не от технологий самих по себе, а от их синергии с людьми, процессами и корпоративной культурой. Только такой целостный подход позволяет превратить цифровизацию из затратного проекта в стратегический драйвер устойчивой конкурентоспособности.

Список источников
1. Исследование компании McKinsey & Company: программы повышения производительности активов в энергетическом секторе сталкиваются с «серьезными» затратами и проблемами с кадрами https://www.worldoil.com/news/2023/4/12/mckinsey-company-asset-productiv...
2. Отчет Deloitte Manufacturing Industry Outlook 2024: https://www.deloitte.com/us/en/insights/industry/manufacturing/manufactu...
3. Тренды 2025 года от Gartner: незримый ИИ и нейроинтерфейсы https://trends.rbc.ru/trends/industry/672b13649a79472e11999a48?from=copy
4. SAP SuccessFactors Learning с ИИ-аналитикой для персонализированных программ развития и интеграцией корпоративных баз знаний: https://www.sap.com/central-asia-caucasus/products/hcm/corporate-lms/fea...