Интернет вещей (IoT) меняет привычные представления о взаимодействии людей и машин, сочетая сбор данных через Интернет и аналитику, позволяет по-новому взглянуть на методы повышения эффективности производства и оптимизации бизнес-процессов. В условиях динамичного, постоянно меняющегося рынка внедрение технологий IoT помогает компаниям принимать информированные решения для повышения рентабельности производства, расширения бизнеса и в то же время позволяет минимизировать риски.

Не случайно проекты IoT реализуются либо запланированы к реализации практически всеми ведущими мировыми игроками в широком спектре отраслей. Например, возможность профилактического, упреждающего техобслуживания, реализованная благодаря внедрению IoT, повышает время наработки оборудования на отказ, помогает значительно снизить количество обращений в службу техподдержки.

В конечном счете, IoT дает компаниям более полное представление о текущем состоянии и производительности оборудования, способствует снижению незапланированных простоев производственных мощностей и значительной экономии. Важным достигаемым результатом его внедрения является также возможность изменения всей экономической модели взаимодействия с потребителем.

Типовой результат проекта IoT — кратное повышение эффективности. Технологические системы и оборудование становятся интеллектуальными и объединенными. Промышленные лидеры используют подключенное в сеть, роботизированное оборудование, оснащенное датчиками, отлаживают новые способы управления, анализа и применения получаемых данных, достижения эффективности. IoT выступает необходимым техническим компонентом для реализации проектов в различных отраслях экономики.

Инновационные промышленные технологии и разработки способны усилить все отрасли экономики, которые могут быть модернизированы. В связи с этим для промышленности РФ открываются как новые возможности в преодолении отставания по производительности труда и качеству продукции, в повышении конкурентоспособности на мировом рынке по себестоимости продукции и по скорости исполнения заказов. Это особенно важно для таких ключевых для России отраслей, как горнодобывающая и химическая промышленность, металлургия, машиностроение, нефтегазовый сектор.

Однако в России технологии Интернета вещей пока что не приобрели массовый характер, хотя примеры их внедрения в различных отраслях имеют место. Системные интеграторы занимаются подборкой оптимальных платформ, разработкой новых решений, внедрением технологий на предприятиях. Пилотный проект IoT сроком 1-3 месяца можно оценить в 6-7 млн. рублей, включая аппаратную часть, лицензии на ПО и работу системного интегратора. На крупном заводе внедрение IoT может стоить 1 млрд. долл. и выше.

Пока что большинство российских кейсов внедрения Интернета вещей не закончены или не публичны. Предприниматели заинтересуются IoT тогда, когда увидят конкретные экономические результаты. Сейчас идет становление рынка. Массовое внедрение IoT в России начнется не ранее 2020 года.

Можно рассчитывать, что уже в этом году мы увидим не единичные «истории успеха» новых проектов IoT в России. Анализ результатов внедрения промышленного Интернета показывает, что срок окупаемости таких проектов в большинстве случаев не превышает нескольких месяцев. Развитие Интернета вещей гарантирует также рост смежных рынков. На этом заработают компании, специализирующиеся в области хранения, анализа и защиты данных.

В то время как в России только начинается «бум» IoT, в мире внедрение IoT решений уже перешло из начальной стадии в стадию активного внедрения в самых разных отраслях и проектах.

Появление IoT открывает множество новых возможностей для повышения производительности, надежности и эффективности промышленного оборудования оптимизации операций превентивного обслуживания. Использование получаемых в реальном времени данных с датчиков в сочетании со все более мощной аналитикой и управлением для решения граничных задач идеально подходит для широкого спектра удаленных промышленных приложений в сфере производства, энергетики и водоснабжения, нефтегазовой отрасли, добычи полезных ископаемых, транспорта и логистики, интеллектуальных сетей и «умных» зданий.

Один из примеров использования — повышение точности прогнозирования скорости ветра. Во многих странах федеральные законы предусматривают, что операторы ветроэлектростанций должны обеспечивать постоянную мощность в электрической сети. Анализ данных, собранных с датчиков ветряных турбин в реальном времени, дает необходимую информацию для подготовки модели, которая позволяет прогнозировать генерируемую мощность с высокой степенью точности.

Большинство ветряных электростанций расположены в отдаленных районах, где могут возникать проблемы с пропускной способностью сети и надежностью связи. Поэтому решающее решение имеет локальный анализ данных в режиме реального времени, не требующий постоянной доступности сети

Как и в любых проектах IoT, для успеха важны четко определенные бизнес-цели. Например, ветряная электростанция мощностью 50 МВт·ч может сэкономить до миллиона долларов в год, если ей удастся повысить точность 24-часовых энергетических прогнозов на 10%.

Выбор правильных источников данных — еще один фактор успеха пилотных проектов IoT. Например, при прогнозировании ветровой энергии первый источник — системы управления и сбора данных с каждой из турбин. Обычно они включают такие данные, как скорость и направление ветра, шаг лопасти, генерация энергии, число оборотов ротора и т. д. Далее используются статистические и справочные данные, обычно поступающие из централизованных баз данных, такие как статистика по мощности, местоположению и высоте турбины. Кроме того, ключевую роль в решении играют прогнозы.

Чтобы получить наиболее точные прогнозы, применяют сочетание граничной аналитики и аналитики больших данных. Обработка событий и обнаружение аномалий в реальном времени могут использоваться для оперативного граничного прогнозирования. Облачная аналитика больших данных оптимальна для построения и улучшения высокоточных моделей машинного обучения с целью прогнозирования условий и ветров в конкретном месте.

Это лишь один и примеров. Эксперты прогнозируют, что к 2020 году 25 млрд. устройств будут подключены к Интернету, генерируя огромное количество данных, и эти данные можно с выгодой использовать. Согласно исследованию Aberdeen, передовые компании все чаще применяют IoT и аналитику больших данных для решения операционных задач. Это дает им возможность сократить незапланированные простои до 3,5%, повысить эффективность использования оборудования до 89%, снизить расходы на техническое обслуживание на 13%, увеличить рентабельность активов (ROA) на 24%.

Как отмечено в недавнем отчете IDG/Dell EMC, только 29% предприятий обрабатывающей промышленности в настоящее время вкладывают значительные средства в IoT. Фактически, основным преимуществом, связанным с IoT, на которое ссылаются 53% организаций-респондентов, является улучшение в области бизнес-инноваций. Далее следует снижение стоимости владения, его отметили 50% респондентов.

Между тем IDC прогнозирует, что к 2020 году по меньшей мере 40% расходов на ИТ будут направлены на решения IoT. В обрабатывающей промышленности 75% крупных предприятий будут осуществлять свои операции с помощью IoT и аналитических решений.

Автор статьи — руководитель направления компании Dell EMC по продаже OEM/IoT-решений в России и СНГ.

Версия для печати