Флориан Бейл, управляющий директор компании Industrie Reply, рассказал на портале Information Age о том, как воспользоваться преимуществами промышленного Интернета вещей (IIoT), и о проблемах его внедрения.
IIoT становится областью технологии, которая приносит выгоду за счет ускорения масштабирования и развертывания производственных проектов. Автоматизация задач, повышение прозрачности и улучшение безопасности — все эти преимущества может дать IIoT, и он продолжает расти по мере расширения сценариев применения.
В промышленном секторе, однако, производители часто изо всех сил стараются хотя бы запустить проекты IIoT, до получения выгод им еще далеко. Как выяснилось, технология слишком сложна для понимания и масштабирования, и организации не уверены, какое ПО было бы для них оптимальным.
«Новый API от Azure или AWS может выходить каждые две недели, так что компании все еще разбираются, как построить наилучшее решение», — отметил Бейл.
Кроме того, на фоне появления новых сценариев все сложнее определить, как именно получить выгоду. А для того, чтобы проекты были по-настоящему эффективными в долгосрочной перспективе, необходимо учитывать время и деньги, потраченные на развертывание.
Другой важный аспект, который следует понимать, когда речь заходит об отдаче от IIoT, заключается в том, что, как и любой ИТ-проект, это не одноразовое мероприятие, а непрерывный процесс, который необходимо постоянно совершенствовать. Это может означать закупку компонентов у нескольких поставщиков и обеспечение их совместимости друг с другом.
«Это сложность, к которой многие компании не привыкли, — отметил Бейл. — Экосистемы могут предоставлять возможности от Microsoft, Siemens или ИИ-стартапов, и компаниям необходимо научиться всеми ими управлять».
Упрощение процесса внедрения
Еще одним частым препятствием на пути внедрения IIoT, которое сдерживает промышленные компании, является сложность внутренней организации. «Если крупная промышленная компания хочет управлять проектом IIoT, то, как правило, ей нужно объединить и привести в соответствие требования различных бизнес-подразделений, — пояснил Бейл. — Но каждый отдел в конечном итоге выстраивает свою собственную стратегию. Это одна из самых распространенных проблем».
Реализация любой технологической инициативы может занять некоторое время, даже если все заинтересованные стороны находятся на одной волне и движутся в одном направлении. Однако в проектах, осуществляемых в сегментах, поддерживаемых системами управления данными о продуктах (PDM), таких как автомобилестроение, время выхода на рынок сокращается. По мнению Бейла, сложность IIoT может быть сопоставима со сложностью производства автомобиля, но в IIoT отсутствует стандартизация сценариев применения. Поэтому «производителям нужна надлежащая система управления, чтобы справляться со сложностью, иначе поиск сценариев окажется невыполнимой задачей», — полагает он.
Использование интуитивно понятных технологий, таких как ИИ, наряду с правильными данными, может помочь пользователям определить конкретные сценарии развертывания IIoT в масштабе. Кроме того, система управления для этой области может привнести дополнительную безопасность в операции (еще одна проблемная область).
Оптимизация затрат
При осуществлении нового технологического проекта масштаба предприятия, такого как IIoT, жизненно важно, чтобы там, где это необходимо, расходы были сведены к минимуму, чтобы действительно извлечь выгоду. Но когда компания осваивает незнакомые ей возможности, тут легче сказать, чем сделать. Бейл считает, что тесное сотрудничество с оператором центра затрат и использование его знаний для определения того, где можно оптимизировать затраты, может иметь большое значение.
«Эти эксперты должны иметь возможность и стимулы внести свой вклад в процесс определения подходящего варианта использования IIoT, — пояснил он. — Компаниям необходимо понять, достигается ли экономия, и обеспечить прогностическое техническое обслуживание. Если оно выявит, что сбои происходят только раз в десять лет, то вряд ли здесь удастся оптимизировать расходы. Но если производственная линия останавливается каждый час, и каждая остановка линии обходится в миллион, то IIoT имеет смысл».
По мнению Бейла, это должен быть хорошо структурированный, четко прописанный подход «снизу вверх» под руководством экспертов, а не поставщика или высшего руководства. После того, как бизнес-кейсы будут описаны, необходимо обсудить экономию затрат и целевую стоимость, что позволит лучше оценивать прогресс.
«Выбор варианта использования зависит от компании и ее болевых точек, — сказал Бейл. — Команды экспертов должны иметь возможность вносить свой вклад структурированным образом, на его основе можно будет строить работу, а бизнес-лидеры будут обеспечивать обратную связь». Кроме того, там, где это возможно, руководство может использовать централизованную операционную систему, которая поможет управлять сценариями применения, получать идеи и количественно оценивать экономию. Таким образом, команды можно будет стимулировать на более регулярной основе.
Кроме того, разработка кейсов и стратегий масштабирования внутри компании, в отличие от аутсорсинга IIoT-разработки, может упростить коммуникации и сохранить взаимопонимание в команде.
