Интернет вещей (Internet of Things, IoT) уже не первый год относят к одному из значимых трендов мировой экономики. Новых разработок и внедрения IoT-устройств с нетерпением ждут в самых разных отраслях: в логистике, на транспорте, в торговле. «Умные» датчики должны не просто сделать существующие системы более мощными, они позволят накапливать историю их характеристик, что сделает возможным появление разработок нового класса, которые будут использовать эту накопленную информацию.
Согласно прогнозу Ericsson, количество подключенных устройств, оснащенных «умными» датчиками IoT, уже в 2018 г. достигнет численности мобильных телефонов. Похожие прогнозы дают эксперты Cisco: к 2020 г. в среднем на каждого пользователя будет приходиться по 3,4 подключенных IoT-устройства, а в 2021 г. их количество превысит 28 млрд. штук.
В IDC считают, что широкое распространение IoT будет способствовать развитию сетей передачи данных, выстроенных на базе Wi-Fi и Bluetooth с низким уровнем энергопотребления (BLE) — они станут основным каналом для передачи данных IoT. Будут также развиваться альтернативные механизмы передачи данных — территориальные сети LoRa большого радиуса действия (до 15 км) и узкополосные сотовые сети narrowband IoT (NB-IoT), через которые будут поддерживаться взаимодействия с IoT-устройствами на пониженном уровне мощности с малых расстояний.
Вендоры будут также активно инвестировать средства в разработку и внедрение IoT-решений. По оценкам Business Insider, объем инвестиций крупных компаний уже в 2015 г. достиг 29 млрд. долл., а к 2020 г. вырастет до 70 млрд. долл.
Новые бизнес-модели для IoT
Традиционная модель вывода новых продуктов на рынок предусматривает деление затрат на себестоимость и дополнительную маржу, которую получает производитель из отпускной цены товара.
При переходе к Интернету вещей многое меняется. Важное отличие: себестоимость IoT не является фиксированной. Для «умных» датчиков более подходит скользящая шкала ценообразования. Она позволяет рассчитать цену, учитывая инфраструктуру для их установки. Это — не проявление волюнтаризма, а учет реалий: IoT-датчики представляет собой только часть выстраиваемой экосистемы. В нее также входит создание сети передачи данных, а также сервис-платформы для сбора данных и управления ими.
Затраты на внедрение IoT будут оправданы, только если потребитель получит значимую для него информацию. Она может собираться по-разному, непрерывно или периодически, а выбор будет за потребителем.
Дан Джэмисон (Dan Jamieson), руководитель корпоративного подразделения компании Particle, занимающейся как раз разработкой платформы для IoT, назвал пять основных бизнес-моделей, которые, по его мнению, будут применяться для практического внедрения IoT.
Модель «Нормативный контроль». Многое из того, что встречается вокруг, требует соблюдения определенных отраслевых нормативов, законодательства, требований эксплуатирующих организаций. Самый простой пример — содержание объектов городской инфраструктуры. Поддержание их в рабочем состоянии требуется постоянного контроля, на что выделяются значительные бюджетные средства. Например, в США ежегодные расходы на комплаенс в промышленности оценивается приблизительно в 192 млрд. долл.
Требования, которые предъявляются со стороны контролирующих организаций, отличаются большим разнообразием. Они могут носить экономический характер, касаться соблюдения правил охраны окружающей среды, техники безопасности, пожарной безопасности и др. Соблюдение этих требований является необходимым условием для ведения бизнеса, но прямой экономической выгоды они компаниям не приносят, несмотря на значительные затраты. Поиск путей к их сокращению — одна из важных составляющих развития любого бизнеса.
IoT обладает огромным потенциалом по сокращению издержек в этой области. В качестве примера можно привести нефтегазовую отрасль. Добыча полезных ископаемых является сложным производственным процессом, который ведется под строгим надзором с соблюдением многочисленных требований и стандартов. Однако до сих пор для соблюдения нормативов требуется личное посещение представителя контролирующей организации мест добычи или переработки. IoT позволяет перейти на дистанционный мониторинг с записью контролируемых метрик. Так можно отслеживать утечки сырой нефти или контролировать вредные выбросы в атмосферу.
Внедрение IoT не отменяет прежних «ручных» инспекций на местах, однако позволяет повысить эффективность проводимых проверок и качество работ по устранению выявленных неполадок. В «ручном» режиме проверяющий может инспектировать не чаще, скажем, одного раза в квартал. Внедрение IoT обеспечивает переход на непрерывный мониторинг в реальном времени. В результате компания может, например, снизить штрафы за нарушения.
Так, при выявлении вредных выбросов газа в атмосферу штрафы исчисляются на объем произошедшего выброса. Благодаря своевременности обнаружения скорость реагирования возрастает, сводя штрафные санкции к минимуму и устраняя возникновения побочных вредных последствий, на которые также могут начисляться штрафы.
Модель «Превентивное обслуживание и ремонт». При внедрении IoT можно снимать не только данные, требуемые для соблюдения нормативов, но и собственные характеристики устройства, где установлен «умный» датчик. Эти данные позволяют своевременно выявлять нарастание ситуаций, способных привести к аварийности, или благодаря собранным данным можно повысить время службы оборудования.
Возьмем для примера ту же нефтегазовую отрасль. Традиционные методы контроля используемого там оборудования крайне дорогостоящие и требуют проведения инспекции на местах. График проверки заранее запланирован с учетом среднестатистических отказов оборудования. Но даже если ухудшения в работе техники не приводят к аварии, они часто являются причиной снижения эффективности работы оборудования. Потери могут быть весьма существенными. В случае же катастрофических поломок ущерб может исчисляться миллионами и миллиардами.
Благодаря IoT можно запустить дистанционный мониторинг и следить за работой оборудования онлайн в реальном времени. Так можно отслеживать выдачу продукции, своевременно предупреждать о неполадках. При возникновении рассогласований в работе оборудования или снижении производительности IoT-датчик способен выдавать автоматический сигнал об опасности или инициировать встроенную диагностику. В итоге удается избежать возникновения серьезных проблем на производстве, устранить потери объемов выпуска, добиться значительной экономии, которая раньше была неизбежной из-за непредвиденных сбоев.
Модель «Дистанционная диагностика». Датчики IoT могут также использоваться для диагностики устройств, на которых они установлены.
Покажем на примере сельского хозяйства. Вместо того, чтобы ежедневно объезжать сельхозугодия, фермеры могут установить IoT-датчики на полях и прямо из офиса отслеживать изменения температуры, влажности, освещенности, химический состав почвы, другие важные для вегетации характеристики. После обработки собранных данных в прикладных системах можно делать долгосрочные прогнозы о будущем урожае.
«Умные» датчики позволяют также автоматически реагировать на происходящие изменения. Например, в случае обнаружения снижения влажности почвы они могут автоматически включать систему автополива. В результате растут доходы сельхозпроизводителей и сокращаются их затраты.
Модель «Контроль операций». Наибольшую выгоду от применения IoT должен принести контроль за исполнением технологических операций. В качестве примера можно назвать операции отслеживания цепочки поставок товаров. Выгодоприобретателями в этом случае становятся логистические и транспортные компании, которые могут значительно улучшить показатели своей работы, неся сравнительно небольшие затраты.
Благодаря установке недорогих датчиков с 3G-подключением можно контролировать перемещения любых устройств, заодно автоматически отслеживая их характеристики в реальном времени. Это позволяет избавиться от воровства и неконтролируемых потерь, повысить эффективность работы подконтрольных объектов, где установлены «умные» датчики, добиться предсказуемости их эксплуатации.
Собираемые данные можно сразу же раздавать всем участникам цепочки поставок, повышая прозрачность текущих операций. Это позволяет избавиться от вынужденных простоев, возникающих из-за нарушений графика поставок.
Сегодня уже есть даже прогнозы экономического эффекта, который должны получить логистические компании с приходом IoT. Так, по оценкам DHL и Cisco, эффект от внедрения IoT в области логистики и управления цепочками поставок составит 1,9 млрд. долл.
Модель «Автоматизация операций». На рынке, особенно в консъюмерском сегменте, есть большой круг часто повторяющихся задач, которые можно автоматизировать, но до сих пор этого не удавалось делать. Например, размещение заказов на приобретение расходных материалов, оказание сервисных услуг. До сих пор процесс от возникновения задачи до ее реализации был многоэтапным. Приход IoT позволяет автоматизировать такие часто повторяющиеся операции, повышая эффективность работы, качество досуга, степень удовлетворенности клиентов.
Самый известный пример этой модели — устройства Amazon Dash Button. Они представляют собой компактные брендированные гаджеты, позволяющие размещать заказ на ту или иную услугу или покупку через онлайн-сервис Amazon. Благодаря программируемости и доступу к Wi-Fi при однократном нажатии на такую кнопку удается сразу же разместить заказ без промедления. В бизнес-среде такие IoT-кнопки уже используются, например, для размещения заказов на покупку и доставку новых комплектов офисной бумаги.
Достоинство таких IoT-гаджетов выражается не только в упрощении рутинных операций. Они стимулируют продажи, позволяя автоматизировать привычки. Благодаря открытости эта платформа уже привлекла многочисленных разработчиков, которые тем самым получили возможность работать с облачными сервисами Amazon (AWS IoT, AWS Lambda, Amazon DynamoDB, Amazon SNS и др.) без написания программного кода.
Эффективность этой бизнес-модели уже подтверждена данными статистики. Согласно Amazon, продажи с использованием Dash-технологии возросли за 2016 г. на 400%, а партнерами этой модели продаж стали 60 новых брендов.
