ENG
Мнение, Технологии

Что может «индустриальный» Интернет вещей

Николай Ситников — директор по развитию продукта «РАМАКС Интернейшнл»

«Потребительский» IoT (Internet of Things, англ. «Интернет вещей») и «индустриальный» IIoT (Industrial Internet of Things, англ. «Промышленный Интернет вещей») — две очень разные вещи, которые объединяет только схожая аббревиатура и немного — пересечение по используемым технологиям. Развиваются эти две концепции параллельно (что нормально, ведь никто из нас не пытается встроить ресторанные плиты/духовые шкафы в столешницу своей кухни, не так ли?), иногда заимствуя друг у друга некоторые схемы.

IoT — концепция, которая предполагает, что мы делаем жизнь потребителя лучше (проще, веселее) за счет того, что вводим некий стандарт, который позволяет бытовым приборам и предметам, окружающим человека, общаться друг с другом, а также с неким «мозгом», расположенным в «облаке» или неподалёку по более-менее унифицированному стандарту — и вступать в такое общение самостоятельно, без вызова «инженера» на дом. Как следствие, человек, выходя из квартиры, не пытается вспомнить: выключил он утюг или нет, а находясь в отпуске, знает, что, если начнётся ураган, его окна будут закрыты, при возгорании квартира обесточится и будет вызвана пожарная команда. Еще раз повторим, цель всего этого — повысить комфортность жизни потребителя. В таком случае себестоимость реализации концепции (и, как следствие, удорожания «IoT-совместимых» вещей) не так критична, если может быть нивелирована реальным (или декларируемым маркетингом) ростом потребительской ценности.

IIoT — это совсем другое. Цель технологии — повысить рентабельность производства, что означает:

  1. повышение производительности (за счёт лучшего планирования и/или адаптации технологического процесса);
  2. снижение себестоимости (уменьшение доли брака, износа оборудования, объёма отходов производства).

Прежде всего, это означает, что стоимость технологии из расчёта на единицу производимого продукта становится критична. И те 500-1000 рублей, которые не остановят потребителя от покупки «умного чайника», могут превратить успешный бизнес в убыточный. Более того, в производстве (там, где это имеет смысл) уже много лет существует телеметрия — датчики, которые позволяют «мозгу» автоматизированно производить те или иные операции и тем самым повышать производительность относительно ручного труда оператора оборудования. Но в большинстве случаев телеметрия — вещь «локальная». Ее задача — обеспечить оптимальную работу конкретного экземпляра оборудования. Собственно, и методики повышения производительности производства концентрируются прежде всего на этом.

Ключевой момент концепции IIoT заключается именно в том, что мы развиваем телеметрию, получая ситуацию, когда все датчики отсылают данные единому «мозгу» (одновременно сохраняя и прежнюю функциональность). Кроме того, мы рассчитываем, что увеличиваем зону приборного контроля — снабжаем метками и датчиками животных в сельском хозяйстве, конкретную партию (или даже единицу товара в партии) при перемещении по производственной цепочке, отслеживаем движение внутри склада, автоматизируем контроль окружающей среды, перемещение сотрудников по производству и т.д. , и т.п. И делаем это — дешево (в расчете на единицу производимых изделий).

Собственно, концепция IIoT на этом и закачивается — проще говоря, мы должны научиться собирать всю информацию о процессе производства (или добычи) чего-либо и делать это непрерывно, без искажений. Между тем, производственное оборудование, в отличие от чайника, каждый год не меняют. Поэтому даже такую задачу быстро и просто решить нельзя. А кроме того, даже решив ее, у нас остаётся более важный вопрос — что же делать с таким объемом информации?

Делать можно многое, но я затрудняюсь определить, считать ли это частью концепции Индустрии 4.0, Больших Данных или IIoT. Предлагаю по существу:

  1. Строить виртуальную модель работы сложного оборудования и выявлять отклонения в работе конкретного экземпляра от эталонного (локальный «мозг» «этого станка» с таким не справится).
  2. Строить виртуальные модели производственного цикла или его фрагмента. Комбинируя данные нескольких источников (самое простое — данные о состоянии окружающей среды и показатели работы оборудования, можно ещё добавить биометрию сотрудника), мы сумеем в режиме реального времени корректировать технологический процесс, уменьшая брак и увеличивая производительность процесса.
  3. Строить виртуальную модель производства в целом (производства нескольких видов продукции) и оптимизировать загрузку оборудования на разных стадиях производственного цикла, выявлять признаки возникновения сбоев и автоматически выбирать сценарий оптимальных действий по устранению сбоя или планировать время проведения регламентного обслуживания.
  4. Можно также добавить данные учетных систем с прогнозами сбыта и размещёнными заказами. В результате появляется возможность строить маршрут конкретного экземпляра конечного продукта по всей цепочке. Для чего? Для снижения остатков на складах, а в некоторых случаях — предложения клиенту больших, по сравнению с конкурентами, возможностей персонализации.

Что же происходит сейчас и почему IIoT — пока больше слова, чем дела? Насколько он применим в разных индустриях и разных странах? Прежде всего, еще раз хочу сказать, что промышленность — не ваша квартира. Нельзя постоянно менять оборудование, как чайники или смартфоны. Сейчас все крупные компании закладывают IIoT в свои программы программ модернизации; в несложных случаях на горизонте 5-10 лет все они будут реализованы. Сложный случай —  когда это не цех, а «чистое поле». Мы ещё далеки от ситуации, когда у нас есть дешевые каналы связи, доступные везде. Поэтому мало снабдить каждую гайку на каждой нефтяной вышке датчиком (да, это преувеличение) или воткнуть в каждую свинью датчик давления и холестерола в крови (тоже преувеличиваю) — важно еще передать данные в «мозг». А это ограничение.

Еще одно ограничение — готовность предприятия к изменениям. Чтобы руководство и менеджмент продуктов компании стратегически видели цель, которую они хотят достичь, чтобы  главный инженер и ведущие технологи были готовы расстаться с хранящимися в голове ключевыми знаниями и отдать часть своей ответственности (и влияния) «роботу», а весь персонал — заставить следовать указаниям этого «робота», которые могут показаться контринтуитивными (а кнопку аварийной остановки/перехода в ручной режим на производственных системах никто никогда не убирал), и быть готовым меняться.

Сейчас IIoT находится в этапе взросления. Идут необходимые изменения как в головах людей, так и в инфраструктуре предприятий. В ближайшие 1-2 года, скорее всего, «выстрелят» (и «выстрелят» громко) лидеры как в мире, так и в РФ, показав конкретные, проверяемые результаты внедрения и став референсными (реперными) точками. После этого нас ждет стампид (stampede, «паническое бегство») тех, кто не захочет потерять свою долю рынка из-за преимуществ более быстрых конкурентов.

Подписывайтесь на канал «Инвест-Форсайта» в «Яндекс.Дзене»
Загрузка...
Предыдущая статьяСледующая статья