В условиях санкционного давления на экономику Российской Федерации у специалистов в области конструирования и проектирования возникают объективные трудности с работой на лицензионном программном обеспечении компаний-разработчиков из недружественных стран как при покупке лицензий, так и при сопровождении имеющихся. Существующие российские продукты-аналоги в базовой части реализуют необходимый специалисту функционал, однако не обладают полноценной экосистемой, необходимой для продуктивной работы в области конструирования. В результате производительность труда специалистов недостаточна в существующих условиях ведения бизнеса.

В результате проведенной диагностики производственных систем предприятий в Республике Башкортостан, занимающихся производством блочно-модульных конструкций и технологического оборудования для нефтегазовых месторождений по методологии Федерального центра компетенций в сфере производительности труда [1, 2], был определен общий пул проблем (рис. 1).

Рис. 1. Результаты диагностики деятельности предприятий, занимающихся производством блочно-модульных конструкций и технологического оборудования для нефтегазовых месторождений

Основные выделенные проблемы: неактуальные исходные данные для проектирования предприятия-заказчика (далее – Заказчик) при подготовке технического задания (ТЗ), ошибки в разработке конструкторско-технологической документации (КТД), многократное, длительное согласование КТД с Заказчиком, переделка КТД и продукции, переделка продукции из-за неверных, неуточненных, меняющихся данных предприятия – поставщика комплектующих (далее – Поставщик), большое разнообразие и индивидуальность каждого запроса, ошибки в комплектации и, как следствие, допоставки материально-технических ресурсов и пр.

Основной запрос направлен на сокращение потерь на согласование, доработку КТД (в соответствии со стандартами ЕСКД и ЕСТД и требованиями Заказчика). Видимые решения указанных проблем – визуальные средства дистанционной коллаборации заказчиков, экспертов и поставщиков, а также системы поддержки принятия производственных решений, в частности цифровой сервис – ассистент (помощник) конструктора с применением искусственного интеллекта, являющийся предметом рассмотрения в данной статье.

Проведенный анализ таких решений показал следующее. Такие программы, как «Цифровой помощник сталеплавильного производства» [3], «Помощник сталевара» [4], платформа Timep Digital Assistant (TIMEP-DA) [5, 6], виртуальный оператор [7], цифровой ассистент в телемедицине [8], цифровой ассистент электрика [9] и иные, направлены на решение конкретных узкоспециализированных задач, тогда как потенциальными потребителями цифрового помощника конструктора являются широкой круг предприятий: нефтегазовые – заказчики блочно-модульных конструкций, производители блочно-модульных конструкций, поставщики сырья и материалов для производства блочно-модульных конструкций.

В существующих PDM-системах, например PDM STEP Suite [10], ЛОЦМАН:КБ [11], PTC Windchill PDMLink [12], Solid Works Enterprise PDM [13], T-FLEX DOCs 15 [14] и иных, хранятся только структурированные данные, поиск возможен только по номенклатуре моделей (конструкторским параметрам) [15], что не в полной мере удовлетворяет запросу предприятий.

Целью исследования является разработка программного обеспечения – интеллектуального цифрового сервиса, помогающего предприятию решить проблему длительной разработки и согласования конструкторско-технологической документации: сократить потери на доработку документации, сократить количество согласований документации с заказчиком – за счет поддержки принятия оперативных решений с применением алгоритма обучения с подкреплением на основе накопленных данных.

Основные потребительские сегменты: предприятия – производители блочно-модульных конструкций; нефтегазовые компании – заказчики блочно-модульных конструкций; предприятия – поставщики сырья и материалов для производства блочно-модульных конструкций.

Цель цифрового ассистента на рабочем месте конструктора/проектировщика – усиление продуктивности работника, снижение затрат на рутинные операции и ускорение выполнения интеллектуальных работ, на рабочем месте руководителя конкретного проекта – сокращение потерь на согласование ТЗ и КТД.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

1) обеспечение сбора данных для анализа:

– формирование электронного архива КТД предприятия;

– разметка данных электронного архива;

2) разработка прототипа информационной системы «Цифровой помощник конструктора»:

– реализация алгоритма обучения с подкреплением на основе собранных данных;

– реализация прототипа системы на предприятиях – производителях блочно-модульных конструкций.

Материалы и методы исследования

«Держателем» проблемы на предприятии выступает конструктор/проектировщик, изменение бизнес-процесса которого с помощью цифрового помощника как в вопросах коммуникации, так и при работе с моделями и документами позволяет повысить производительность труда на предприятии в целом [16].

Необходимо отметить, что в предлагаемом решении речь идет не о замещении человека цифровым помощником, а об усилении его деятельности, освобождении от рутинных действий, что дает дополнительные возможности для ускорения поиска и сокращения времени на проектирование, поэтому «держатель проблемы» при построении правильной системы мотивации на предприятии будет заинтересован в результатах проекта. Методологически данное решение продолжает развитие проекта «Цифровой ассистент технолога», реализованного ранее [17].

Для решения поставленных задач применяются алгоритмы поиска по 3D-моделям и обучения с подкреплением (reinforcement learning – RL), позволяющие конструктору на основе накопленных данных конструкторской документации оперативно разрабатывать и вносить необходимые изменения в конструкторскую документацию, синтезировать решение на основе спецификации заказчика, производить реинжиниринг моделей по унаследованной документации; упрощающие разработку цифровых двойников блочно-модульных конструкций для нефтегазовых месторождений.

В предлагаемом решении применяется озеро неструктурированных данных (Data Lake), имеется возможность разметки данных под требования заказчика вместо номенклатуры моделей и интеллектуального поиска по графам (конструкторские и технологические параметры).

Интеграция с существующими решениями осуществляется совместно с одним из ведущих разработчиков ERP и RPA систем с применением ее платформы Lexema [18]. В рамках сокращения количества согласований документации с заказчиком реализуется интеграция с продуктом «VR CONCEPT» [19].

Результаты исследования и их обсуждение

Разработанная система реализована с помощью программных модулей, которые отображены на структурной схеме (рис. 2).

Продукт состоит из трех программных модулей: № 1 – чат-бот для обеспечения коммуникации с пользователем; № 2 – модуль наполнения наборов данных и разметки данных; № 3 – модуль интеллектуального анализа данных.

Модуль № 2 (чат-бот для обеспечения коммуникации с пользователем) был разработан и прошел экспериментальную проверку (тестирование) на ведущих предприятиях, занимающихся производством блочно-модульных конструкций и технологического оборудования для нефтегазовых месторождений Республики Башкортостан. Реализация наполнения наборов данных и разметки данных с применением озера данных была апробирована на Архипелаге 2022. Интерфейс чат-бота приведен на рисунке 3.

Основной модуль № 3 интеллектуального анализа данных решает многокритериальную плохо формализуемую задачу со сложной обратной связью. Он дорабатывается с привлечением экспертов с промышленных предприятий Республики Башкортостан и направлен на поддержку принятия оперативных решений с применением алгоритма обучения с подкреплением на основе накопленных данных.

Рис. 2. Модульная структура программного продукта

Рис. 3. Интерфейс чат-бота

В результате получено новое интеллектуальное решение с применением алгоритмов поиска по 3D-моделям и обучения с подкреплением. Система позволяет конструктору на основе накопленных данных конструкторской документации оперативно разрабатывать и вносить необходимые изменения в конструкторскую документацию; синтезировать решение на основе спецификации заказчика; производить реинжиниринг моделей по унаследованной документации; разрабатывать цифровые двойники блочно-модульных конструкций для нефтегазовых месторождений.

В сравнении с аналогами можно отметить дополнительные возможности цифрового помощника конструктора:

• подключение не только к внутренним сервисам компании;

• быстрый поиск не только общей информации (нормативов и ГОСТов), но и поиск моделей по аналогии;

• использование технологии озера данных,

а также:

• простой процесс активации, возможность активации голосом;

• возможность инструктирования конструкторов-стажеров;

• возможность обращения к ресурсам Интернета и ChatGPT либо аналогам.

Экономический расчет от внедрения программного продукта «Цифровой помощник конструктора» показывает экономию 10% рабочего времени конструктора, 10% времени протекания процесса производства конструкций.

Заключение

Поскольку в рамках данного проекта предлагается концепция повышения производительности труда «от специалиста» (усиление продуктивности работника, снижение затрат на рутинные операции и ускорение выполнения интеллектуальных задач), то разработанный продукт выступает не конкурентом существующим решениям, а служит им обоснованным дополнением.