2018/05/21 12:15:56

Промышленный интернет вещей в России. Исследование TAdviser и ГК "Ростех"

Аналитический центр TAdviser совместно с Госкорпорацией Ростех провел исследование рынка промышленного интернета вещей в России. По оценкам TAdviser российский рынок IIoT составил 93 млрд руб. в 2017 г. и по прогнозам вырастет до 270 млрд руб. к 2020 г.

Содержание

Цели и задачи исследования

Целью совместного исследования TAdviser и Госкорпорации Ростех было определить текущий и перспективный объем рынка IIoT в России, включая ключевых игроков, методики и наиболее перспективные способы применения этих технологий на промышленных предприятиях.

Методика проведения исследования

Работы в рамках настоящего исследования проводились TAdviser и Госкорпорацией Ростех в кабинетном и полевом форматах.

В рамках кабинетной части исследования были проанализированы отчеты различных аналитических агентств (IDC, Accenture, Global Market Insights, J`son & Partners и пр.), консалтинговых компаний и вендоров (PwC, IBM, Cisco, SAP и пр.), представляющих свои оценки объема, динамики и тенденций рынка в мире и в России.

В рамках полевой части проводился опрос в формате телефонных интервью, каждое из которых занимало в среднем 20 минут.

При формировании выборки рассматривались производственные предприятия из разных секторов промышленности.

В опросе участвовали следующие представители компаний-респондентов:

  • ИТ-руководители (CIO), их заместители,
  • Руководители департаментов цифровых сервисов/цифровой трансформации, влияющие на принятие решений в области ИТ.

Всего было опрошено 100 компаний, работающих в России.

Обзор рынка IIoT

Промышленный Интернет Вещей (Industrial Internet of Things, IIoT) – или интернет вещей для корпоративного/отраслевого применения - система объединенных компьютерных сетей и подключенных производственных объектов со встроенными датчиками и ПО для сбора и обмена данными, с возможностью удаленного контроля и управления в автоматизированном режиме, без участия человека. Экосистему промышленного IIoT формируют все необходимые для обеспечения его функционирования составляющие и игроки – производители датчиков и других устройств, разработчики прикладного ПО и платформ, системные интеграторы, операторы связи и заказчики (потребители) решений.

Ключевой драйвер реализации концепции IIoT - возможность повышения эффективности производственных и технологических процессов, на фоне сокращения капитальных затрат. Технологии позволяют предприятиям сокращать простои (до 10%), снижать затраты на техническое обслуживание, а также усовершенствовать процедуры прогнозирования и предотвращения отказов оборудования (на 10%). В конечном итоге внедрение IIoT способствует повышению производительности труда и росту ВВП, оказывая существенное влияние на экономику. Компания «Ростелеком» подсчитала, что к 2020-2021гг. эффект от внедрения интернета вещей в реальном секторе экономики может составить до 0,8-1,4 трлн руб., благодаря повышению производительности труда на 10-25% и уменьшению расходов на 10-20%.

Под влиянием IIoT трансформируются, в том числе, все экономические модели построения взаимодействия «поставщик-потребитель». Как результат, могут организовываться эффективные самооптимизирующиеся цепочки от предприятий-поставщиков до компаний-конечных потребителей, запускаться модели совместного использования и пр. Функции управления и принятия решений переходят от человека к интеллектуальным системам, что приводит к смене «парадигмы» технологического развития, называемой также «четвертой промышленной революцией». Интеграция операционных и информационных технологий позволит перейти к новым бизнес- и сервисным моделям – таким, как «цифровые двойники» (Digital Twins), «ремонт по состоянию» и «оборудование как сервис». Параллельно формируется спрос на комплексные решения - на основе IIoT, предиктивной аналитики, облачных вычислений (Cloud Computing) и «граничных вычислений» (Edge Computing).

Мировой рынок IIoT

По данным Global Market Insights мировой рынок IIoT (включая оборудование, сенсоры, датчики, роботизированные системы, платформы, ПО и услуги) в 2017 г. достиг 312,79 млрд долл. (для сравнения, в 2015 г. – 113,71 млрд). В период с 2017 по 2023 гг. будет расти со среднегодовыми темпами (CAGR) в 14,36%. К 2023 г. его объем составит 700,38 млрд долл.

По прогнозам другого агентства, Machina Research, к 2025 г. мировой рынок промышленного интернета вещей (оборудование, в том числе датчики, ПО и платформы, услуги) достигнет 484 млрд евро (для сравнения, общий объем рынка интернета вещей Machina Research оценивает в 4,3 трлн долл. к 2025 г.). Основными отраслями, где будет формироваться выручка, станут транспорт, промышленность, ЖКХ, здравоохранение, а также сегмент умных зданий и умных городов. Наибольшую динамику внедрения IIoT-решений аналитики ожидают в сельском хозяйстве, энергетике, здравоохранении, добыче полезных ископаемых и промышленном производстве.

Со своей стороны аналитики ABI Research отмечают, что основная база установленных соединений IIoT сегодня приходится на фиксированную связь (DSL, кабель, Ethernet). Доля беспроводных соединений в 2017 году составила около 25% новых IIoT-соединений. Однако операторы мобильных сетей продолжают перенос оборудования для оказания IIoT-сервисов в 4G LTE диапазон. Подключения в промышленном производстве увеличивают использование сетей дальнего радиуса действия с низким энергопотреблением (LPWA). На LPWA в ближайшие четыре года придется и наибольшая часть подключений. В 2017 г. общее количество проводных и беспроводных IIoT-соединений оценивалось в 66 млн по всему миру.

По оценке компании Honeywell, ещё один тренд, связанный с развитием экосистем промышленного интернета вещей - это растущее вовлечение лицензиаров и производителей индустриального оборудования в разработку специализированных приложений на базе существующей IIoT-инфраструктуры, которые могут впоследствии публиковаться, например, в application store/маркетплейсах. Такие приложения повысят мобильность и производительность труда персонала предприятия, а также будут способствовать решению узкоспециализированных задач повышения эффективности (например, конкретной установки крекинга или узла и пр.).

По данным опроса Accenture, в котором участвовали 1 400 руководителей бизнеса во всем мире, к 2030 году вклад промышленного интернета вещей в мировую экономику в денежном эквиваленте составит более $14 трлн. При этом внедрение подобных технологий за аналогичный период может привнести до $6 трлн в ВВП США и более $70 млрд - в экономику Германии. Однако исследование Accenture также показывает, что перспективы отдачи и эффекты от промышленного интернета вещей пока неочевидны крупному бизнесу. Отсутствие планов по использованию подобных технологий во многом связано с их сложностью и непониманием возможного дохода.

Объем российского рынка IIoT

По оценкам TAdviser российский рынок IIoT (оборудование, роботизированные системы, датчики, ПО и платформы, инфраструктура и сети, интеграция и другие услуги) составил в 2017 г. 93 млрд руб. и по прогнозам вырастет до 270 млрд к 2020 г. Доля расходов промышленности - около 20% (вырастет до 25% к 2020 г.) Активизация рынка IIoT будет в значительной степени определяться поддержкой государства. Задел здесь уже обозначен – в 2017 г. на правительственном уровне утверждены дорожная карта «Технет» (в рамках проекта НТИ), посвященная внедрению ИТ-систем для управления промышленным производством при создании «фабрик будущего»; и программа «Цифровая экономика РФ», которая предполагает развитие промышленной сенсорики и индустриального интернета. Сдерживать развитие этого направления пока продолжает устаревание производственных активов, отсутствие стандартов и неактуальность нормативных требований. Кроме того, бизнесу сложно инвестировать в долгосрочные высокотехнологичные проекты, ввиду сохраняющихся бюджетных ограничений.

По данным совместного исследования iKS-Consulting и Orange Business Services объем расходов только бизнеса (крупных компаний, без учета госпроектов и СМБ) на IIoT в России в 2017 году составил 20,8 млрд руб. Основную выручку сгенерировала транспортная отрасль, с объемом 13,1 млрд руб. В промышленности показатель достиг 3,6 млрд руб., в недвижимости («умные здания») — 2,1 млрд, в финансовой сфере — 1,16 млрд, в розничной торговле — 0,7 млрд руб. Аутсайдером по внедрению IoT-решений стало сельское хозяйство (0,1 млрд руб.).

Российская база установленных устройств IoT/M2M на конец 2017 г. составила 15,9 млн, по оценкам J’son & Partners Consulting. Именно 2016-2017 гг. считаются периодом становления IIоT в России, в том числе, благодаря предпринятым государством мерам поддержки внедрения инноваций в АПК. В этот же период стартовало значительное количество IIoT-проектов в разных промышленных сегментах – металлургии, машиностроении и химической промышленности. Заказчики начинают просчитывать возможный эффект от полномасштабного внедрения технологии, а также оценивают ее преимущества по сравнению с классическими АСУ ТП. В 2018 году Ассоциация интернета вещей ожидает роста пилотных внедрений интернета вещей на производстве и критичных объектах инфраструктуры с принципиально новым уровнем безопасности.

Степень проникновения промышленного интернета вещей в России во многом зависит от уровня государственной поддержки. Технологические решения пополняют рынок, причем как от международных, так и от российских поставщиков, но заказчикам пока не хватает сценариев использования технологий, дающих ощутимые результаты. Кроме того, сохраняются опасения, касающиеся вопросов безопасности. Агентство Европейского союза по сетям и информационной безопасности (ENISA) отмечает, что инциденты с устройствами интернета вещей входят в тройку угроз с наибольшим финансовым ущербом. По информации «Лаборатории Касперского», одной из главных проблем в сфере кибербезопасности индустриальных IoT-устройств остается отсутствие единых стандартов. С другой стороны, уже формируются требования кибербезопасности решений для IIoT, появляются примеры перехода на доверенную платформу (в том числе, проводятся испытания решений на базе KasperskyOS). Постоянный поиск уязвимостей, сотрудничество промышленных разработчиков и ИТ-компаний, государственное регулирование — три главных способа избежать серьезных потерь при кибератаках на критически важные объекты.

Перспективные способы применения IIoT на промышленных предприятиях

Сегодня промышленность разных стран переживает процессы цифровой трансформации. Необходимым условием является внедрение в производство единого информационного пространства, в рамках которого системы управления предприятием и промышленное оборудование могут своевременно обмениваться данными. По оценкам экспертов Московской школы управления «Сколково», проекты в области цифровизации производства уже сегодня обходятся в 10-100 раз дешевле, чем пять-десять лет назад. Наблюдается экспоненциальное падение стоимости средств производства с цифровой составляющей. Благодаря формирующейся экосистеме к платформе IIoT смогут подключаться любые предприятия-партнеры, готовые предоставить свои мощности для выполнения заказа, а также заказчики, которые в режиме реального времени смогут выбирать, где и в каком объеме заказать товар. По данным компании Cisco, в мире сегодня все большое распространение приобретает продажа не IIoT-продуктов, а услуг в области IIoT. Другими словами, потребители все чаще платят за время эксплуатации оборудования или его ресурса.

Изучение способов применения интернета вещей поможет глобальным организациям предотвращать инциденты и повышать безопасность сотрудников, считают в IBM. Данные, собираемые с датчиков, объединяются с инновационными когнитивными возможностями и показателями, полученными с других внешних источников (например, метеорология).

Анализ мировых практик внедрения IIoT показывает, что основными сферами применения решений являются производства, характеризующиеся наличием одного либо нескольких следующих условий:

  • выпуск широкой номенклатуры продукции, использование значительного перечня комплектующих;
  • потребность в повышении качества выпускаемой продукции и снижении степени брака;
  • потребность в обеспечении эффективного сервисного обслуживания ранее поставленной продукции;
  • потребность в снижении эксплуатационных затрат производства;
  • значительная энергоемкость производства;
  • сложные производственные условия;
  • потребность в оперативной диагностике неисправностей технологического оборудования для снижения незапланированных остановок производства;
  • потребность в обеспечении высокой производительности персонала;
  • потребность в обеспечении безопасности персонала;
  • необходимость системной интеграции широкого спектра.

1. Сквозная автоматизация

Переход на IIoT позволяет оперативнее реализовывать сложные сквозные, полностью автоматизированные, бизнес-процессы. Такие процессы охватывают множество различных АСУ предприятий, а также всевозможных устройств. Такой уровень автоматизации невозможно реализовать, используя традиционные подходы. С помощью IIoT сквозные автоматизированные процессы могут охватить все виды взаимодействий производителей товаров и услуг и их потребителей. Подключенные предприятия из закрытых самодостаточных «черных ящиков» трансформируются в элементы открытых экосистем.

2. Удаленный мониторинг и предикативная диагностика

Применение датчиков контроля работы оборудования с выходом в сеть позволяет производителю вести удаленный мониторинг и своевременно проводить регламентные работы, предсказывать аварии или заранее готовить необходимые детали на замену и т. п. Таким образом, IIoT становится эффективным инструментом управления жизненным циклом продукции. А знание о фактической и планируемой загрузке производственного оборудования, соединенного с сетью, позволяет организовать автоматическую сеть заказов между различными производствами в длинной цепочке от поставщиков материалов до потребителей конечной продукции. Это достигается путем подключения всех производственных площадок к единой программной платформе, причем ее участниками могут являться юридически разные компании. Такая модель кардинально оптимизирует транзакционные издержки.

3. Новые сервисные бизнес-модели

Продажа услуги «по требованию» – ключевая характеристика облачной модели. Интернет вещей выступает в качестве необходимой технической компоненты для ее расширения за рамки ИТ-индустрии, запуская переход от модели продажи устройств, измеряемых количеством поставленного оборудования, к модели продажи функционала оборудования «по требованию». Например, когда компания продает не просто компрессоры, а сжатый воздух с четко определенными и гарантированными параметрами. Таким образом, в наиболее продвинутых случаях речь может идти не просто о новом качестве технической поддержки (с использованием средств телеметрии), но и об иной бизнес-модели эксплуатации, когда оборудование не передается в собственность заказчика, а оплачивается им по факту использования его функций. По такому принципу работают, например, крупнейший поставщик промышленных компрессоров Kaeser (оплата компрессорного оборудования происходит по объему произведенного им сжатого воздуха) или производитель сельскохозяйственной техники John Deere (оплата фактического времени использования сельскохозяйственной техники - тракторов).

В числе публичных кейсов внедрения промышленного интернета в мировой практике можно выделить проект производителя мотоциклов Harley Davidson. Компания слишком медленно реагировала на запросы потребителей в условиях возросшей конкуренции и имела ограниченные возможности кастомизации 5 выпускаемых моделей на стороне дилеров. C 2009 года по 2011 гг. была проведена масштабная реконструкция промышленных площадок, в результате чего была создана единая сборочная площадка, выпускающая любой тип мотоцикла с возможностью кастомизации из более 1300 опций. На протяжении всего производственного процесса используются датчики, управляемые системой класса MES (SAP Connected Manufacturing). Каждый станок и каждая деталь имеют радио-метку, которая однозначно идентифицирует изделие и его производственный цикл. Данные от датчиков передаются в платформу SAP HANA Cloud for IoT, выполняющую функцию интеграционной шины для сбора данных с датчиков и различных информационных систем, как внутренних производственных и бизнес-систем компании Harley Davidson, так и информационных систем контрагентов компании. В результате производственный цикл сократился с 21 дня до 6 часов (каждые 89 секунд с конвейера сходит мотоцикл, полностью настроенный под будущего владельца). Кроме того, реализовано сквозное управление изделием (мотоциклом) на всем его жизненном цикле.

Еще один кейс - итальянская компания Breton, выпускающая станки для резки и обработки камня, которая развернула интеллектуальную систему IIoT, основанную на экосистеме Microsoft. Станки можно подключать к удаленным серверам центра управления, в котором хранятся данные о производстве и инвентарная информация. Станки управляются программируемыми логическими контроллерами (PLC), подключенными к HMI (человеко-машинный интерфейс). HMI с помощью ASEM Ubiquity подключается к PLC компании Breton. Оператор может выйти в сеть с помощью HMI, выбрать необходимую спецификацию, использовать сканер штрих-кодов для сканирования данных. Все данные, требуемые для производства конкретного образца, автоматически загружаются в PLC. Процесс не требует бумажных инструкций, ручных корректировок, ручного запуска станка для резки по камню. Решение позволяет не только управлять и конфигурировать работу станков, но и осуществлять техподдержку в форме чата в режиме реального времени. Breton планирует значительно сократить расходы на поездки своих экспертов за счет удаленного обслуживания: 85% клиентов компании находятся вне Италии. Объем экономии компания оценивает в 400 тыс. евро. В выигрыше оказываются и клиенты. Так, тайваньская компания Lido Stone Works, производитель изделий из камня под заказ установила 3 станка компании Breton и перешла к автоматизированному производству. Решение связало подразделение дизайна с производственным цехом, в результате внедрения новой системы, Lido Stone Works получили рост выручки на 70% и повышение производительности на 30%.

Пример эффективного применения IIoT показал американский производитель газовых турбин General Electric: компания внедрила систему удаленного мониторинга за состоянием оборудования. Контроль ведется в непрерывном режиме по всему миру, чтобы избегать внеплановых остановок и вовремя собирать информацию о предстоящем ремонте. Под эти цели GE разработала систему, которая обрабатывает огромный массив информации с десятков сотен работающих турбин. В итоге совокупный объем выгоды для предприятий, эксплуатирующих оборудование, оценивается в 100 млрд долларов каждый год.

На российском рынке к настоящему моменту заметны три основных направления для применения IIoT:

1. Управление производством – для удаленного анализа состояния производственного оборудования, осуществления контроля и управления производственными операциями, проведения диагностики для предотвращения неполадок.
2. Мониторинг транспорта – для создания интеллектуальных транспортных систем, осуществляющих мониторинг местоположения, маршрутов, условий перевозки грузов в режиме реального времени с помощью беспроводных, спутниковых или других каналов связи, используя технологии радиочастотной идентификации (RFID), GPS, GPRS и географической информационной системы (ГИС).
3. Интеллектуальные энергосистемы (Smart Grid) – для повышения эффективности, безопасности и надежности энергоснабжения, построенные на принципах активного децентрализованного взаимодействия между различными элементами сети в режиме реального времени.

Наибольшее распространение до недавнего времени в России получили активности по направлению транспортной телематики, однако сегодня формируется устойчивый интерес и к системам предиктивной диагностики технического состояния оборудования. Здесь востребованы решения, не требующие разработки моделей, длительного обучения и работы аналитиков.

Одним из самых популярных "умных" компонентов на российских промышленных предприятиях становятся устройства, которые занимаются автоматизированным сбором данных (что является хорошей стартовой площадкой для перехода к IIoT). Здесь важно учитывать и аналитические возможности технологий IIoT – для перехода от простого сбора данных к их обработке, с выводами и рекомендациями. Например, в «Концерне Росэнергоатом» на блоках 1 и 2 Смоленской АЭС за последние два года модернизирована функция эксплуатации оборудования. Была внедрена система eSOMS (производитель – ABB), которая предполагает выдачу сотрудникам терминалов, подсказывающих оптимальные маршруты обхода и позволяющих в режиме реального времени передавать информацию о наблюдениях в центральную информационную систему. Там вся информация объединяется, анализируется и передается операторам станции вместе с рекомендациями, в случае выявления отклонений. Внедрение системы позволило почти в 20 раз сократить время, затрачиваемое на обходы, радикально сократить бумажный документооборот и повысить качество наблюдений. Экономический эффект от сокращения трудозатрат оценивается около 45 млн рублей в год.

Другой пример - завод радиоэлектронной продукции «Технинжиниринг» внедрил беспроводной контроль (разработчик - «СТРИЖ»), установив более 550 датчиков и устройств (электросчетчиков, датчиков протечки, температуры, теплосчетчиков и пр.). За 4 месяца эксплуатации экономия на отоплении (за счет сокращения потерь тепла и более точного учета коммунальных ресурсов) составила 48%.

Большинство промышленных предприятий в России до недавнего времени запускали не столько полноценные IIoT-проекты, сколько отдельные пилоты. Ряд инноваторов начали параллельно создавать лаборатории и центры для апробации и внедрения IIoT. Совместную лабораторию инноваций открыли, например, НЛМК и SAP для разработки сценариев с применением новых технологий, в том числе, IoT. В результате этой работы уже появились первые проекты на производственных площадках НЛМК. В частности, был разработан прототип системы 3D-позиционирования персонала внутри производственных помещений.

Со своей стороны, Siemens открыл научно-исследовательскую лабораторию совместно с подразделением «Промышленные системы искусственного интеллекта» СПбПУ. Концерн инвестировал 21 млн рублей в развитие исследований с целью решения задач для нужд промышленности с использованием Big Data, а также ведения мониторинга и диагностики промышленных систем и аппаратов.

General Electric подписала с «Роснефтью» (ее дочерней структурой – «Сибинтек») соглашение о создании совместного предприятия, ориентированного на внедрение промышленного интернета. Ожидается, что внедрение цифровых решений на основе платформ «Предикс» и «Меридиум» позволит оптимизировать системы сбора, обработки и анализа промышленных данных «от скважины до пистолета на АЗС». Можно будет точнее прогнозировать техническое состояние оборудования предприятий, предотвращать нештатные ситуации и снижать риски незапланированного простоя производственных объектов.

Элементы "умного" производства на базе промышленного интернета применяются и на предприятиях «Ростеха».

Например, на КАМАЗе уже внедрены средства автоматизированного проектирования (CAD) и система имитационного моделирования технологических процессов, активное распространение в последние годы получили роботизированные производственные комплексы, создано корпоративное хранилище данных для формирования описательной аналитики. С целью повышения гибкости производства все ключевые процессы финансово-хозяйственной деятельности охвачены информационными системами, между которыми настроена системная интеграция. В настоящий момент компанией разрабатывается карта проектов для осуществления полноценного цифрового перехода, включающего создание новых бизнес-моделей, которые основываются на технологиях цифрового двойника продукта. Дальнейшее повышение эффективности процессов инжиниринга и производственной деятельности включают в себя виртуализацию испытаний, разворачивание систем управления производственными процессами (MES), широкое внедрение рекомендательных систем, представляющих из себя практическое применение инструментов машинного обучение и искусственного интеллекта.

ОДК-Сатурн, производитель газотрубинных двигателей для авиации и энергетики, работает над цифровизацией непосредственно производственной цепочки. Речь идет о создании цифрового двойника производственного цеха с учетом используемого оборудования, его расположения в цехе, учета особенностей автоматизированных и ручных операций. Такой цифровой двойник обеспечивает возможность контроля планируемых значений (номенклатурный план, пропускная способность, производственный цикл, затраты) фактическому состоянию. Цифровой двойник производства дает возможность моделировать изменения (улучшения) и просчитывать их эффект близко к реальному. При этом количество вариантов для анализа может быть любым, а выбор реализуемого в цехе может быть определен оптимальным сочетанием необходимых целевых значений. Важным является поддержание цифрового двойника производства в актуальном состоянии через реализацию непосредственной связи с оборудованием, производственными постами, переделами, фактами выполнения (или невыполнения). Для решения этой задачи как раз и используется индустриальный интернет вещей, который обеспечивает связь сенсоров, датчиков и другой аппаратуры сбора данных с системами управления производством и цифровым двойником цеха.

Более того, ОДК рассматривает необходимость реального сопровождения жизненного цикла изделия в эксплуатации. Сейчас система автоматизированного управления предоставляет набор информации по эксплуатации в реальных условиях. Однако получение этой информации, которая представляет высокий интерес для разработчиков как обратная связь математической модели двигателя и его реального поведения в реальных условиях, так же является задачей формирования и анализа больших данных (Big Data) формируемых с помощью индустриального интернета. Компания идет к тому, чтобы поставлять цифровые услуги своим эксплуатантам, которые позволяют подбирать более эффективные режимы эксплуатации, а также переходить от обслуживания по регламенту к обслуживанию по состоянию.

В холдинге «Вертолеты России» реализуются проекты по внедрению системы мониторинга загрузки производственного оборудования, что также является одним из примеров применения промышленного интернета вещей. На первом этапе к оснащению системой запланированы станки с ЧПУ по механообработке, далее планируется расширить мониторинг работы оборудования на других видах операций, в том числе и сборке, которую планируют оснащать элементами роботизации.

В целом к началу 2018 г. немногие российские заказчики готовы к разворачиванию комплексных проектов IIoT, предпочитая внедрять интеллектуальные системы точечно. В то же время крупные промышленные и энергетические компании все больше заинтересованы в технологиях, способствующих снижению OPEX. IIoT могут обеспечить здесь необходимую оптимизацию, делая предприятие более предсказуемым, безопасным и эффективным.

IIoT-проекты: подходы к внедрению

Внедрение IIoT требует изменения подходов к созданию и использованию автоматизированных информационных систем управления (АСУ) и общих подходов к управлению предприятиями. Устаревшие производственные линии, которые уже не могут быть автоматизированы, как правило, заменяются на новое, автоматизированное и роботизированное, оборудование. Помимо этого, переход к экосистеме IIoT подразумевает трансформацию предприятий из изолированных систем, внутри которых реализованы все необходимые для производства товара или услуги производственные и бизнес-процессы, в открытые (по горизонтали и вертикали) кросс-индустриальные системы, по модели облачных сервисов.

1. Миграция в облако и построение экосистемы

Для успеха проектов IIoT нужно сформировать работающие экосистемы, которые охватывали бы не только модернизацию или дооснащение оборудования и развертывание новых систем управления, но и оптимизацию производственных процессов, подготовку и обучение персонала, тесную работу с поставщиками предприятия, его заказчиками и другими заинтересованными сторонами.

Для реализации такого подхода требуется, чтобы вся необходимая информация о фактическом состоянии ресурсов (сырье и материалы, электроэнергия, станки и промышленное оборудование, транспортные средства, производство, маркетинг, продажи) была доступна, как внутри одного, так и на разных предприятиях, системам управления разных уровней. Эту связь обеспечивает облако – подключение к нему любых устройств и систем реализуется за счет использования механизма открытых прикладных интерфейсов (Application Programming Interface, API).

2. Управление данными и внедрение искусственного интеллекта

Эффективная стратегия IIoT строится на консолидации данных, поступающих из множества разрозненных систем, в облачном хранилище, с применением аналитики высокого уровня. Решения, принятые на основе прогнозной аналитики, позволяют преобразовать рабочий процесс (например, заменить ручной запуск, который осуществляется по факту возникновения проблем, на автоматический, предупреждающий об опасной ситуации). Такой подход помогает избежать простоев, повышает производительность и безопасность производства. Кроме того, появляется возможность отслеживать, что происходит на производственных площадках даже в самых отдаленных местах.

При реализации IIoT в первую очередь осуществляется централизация данных, затем — интеграция приложений для обработки информации. При этом приложения могут располагаться в облаке, что открывает доступ к дополнительным данным, поступающим с нескольких производственных участков или отдельных производств. После консолидации данных из разных источников компании смогут применять интеллектуальную аналитику для извлечения значимой информации. Благодаря широкому набору данных компании смогут разрабатывать и использовать в облаке все более совершенные аналитические модели.

Рекомендации практиков

Блейк Бурнетт (Blake Burnette), директор подразделения Equipment Research and Development компании Baker Hughes, из выступления на конференции IoT World 2016:

«

Погуглите git hub, Connect the Dots и Windows IOT. Вы попадете на сайт, выполните предложенные шаги, у вас уйдет один вечер, чтобы создать IOT hub на Microsoft Azure, подключить Raspberry Pi. За один вечер вы сможете создать интернет вещей с начала и до конца. Это была самая безболезненная установка от Microsoft в моей жизни. Создавайте события в ваших данных как можно чаще, делайте то, что создает события. Когда дойдете до фазы машинного обучения, вам нужно будет как можно больше вещей, которые машина сможет распознать и использовать. Создайте штрих-коды, чтобы можно было распознать устройства в структуре данных. Мы также говорили о применении датчиков ID и считывателей ID. При создании как можно большего числа событий, необходимо создать базовую точку для проведения аналитики данных. Это окупится.

»

Майкл МакЭнери (Michael McEnery), президент компании McEnery Automation, занимающейся системной интеграцией, рекомендует:

«

Устройства с датчиками и системами мониторинга собирают множество данных. Перед запуском проекта убедитесь, что ваша компания или конечный пользователь взяли на себя обязательство использовать данные. Обработка информации и определение ее стоимости может занять некоторое время. Далее ознакомьтесь с общими принципами применениями IIoT, в числе которых:

  • Профилактическое обслуживание: обеспечение профилактического осмотра оборудования после определенного количества часов/циклов работы;
  • Профилактическое обслуживание: предупреждение пользователей о предполагаемом отказе оборудования;
  • Потребление энергии: обеспечение минимального потребления энергии для создания максимальной энергоэффективности и избегания санкций за перерасход энергоресурсов;
  • Встроенные датчики качества: предоставление данных в режиме реального времени в отдел обеспечения качества для сокращения трудозатрат при отборе проб, что позволит быстро реагировать на проблемы с качеством сырья или готовой продукции;
  • Пакетная оптимизация: предоставление пакетных данных для анализа, который позволит оптимизировать производство продукции;
  • Планирование: предоставление информации об инвентаризации в режиме реального времени для улучшения планирования, доставки и заказа сырья и готовой продукции.

Стабильный и безопасный доступ к сети имеет важное значение для успешной интеграции системы IIoT. Устаревшая сеть может препятствовать росту бизнеса из-за большого количества собираемых данных и увеличения числа пользователей в сети. Для начала сосредоточьтесь на сегментации сети и защите ее границ.

Сосредоточьтесь на разработке базовых систем и внедрении датчиков до начала использования облачных серверов и вычислений.

Тесно сотрудничайте с поставщиками решений для IIoT. Это растущий бизнес, и есть несколько вариантов и методов внедрения технологий, которые могут значительно усложнить процесс принятие решения о внедрении новой системы или технологии.

Программное решение, которое обращается к полевому устройству напрямую и обходит вашу систему автоматического управления, может обеспечить преимущество, если требуется обрабатывать большие объемы данных. Данные могут обрабатываться за пределами вашей системы управления, что позволит уменьшить нагрузку.

Подключение к интернету может подождать. При запуске системы IIoT подключение вашего приложения к интернету не является приоритетом. Многие производители по-прежнему работают в закрытом сетевом окружении, поскольку используют собственные протоколы безопасности. Кроме того, многие производственные приложения не нуждаются в доступе к сети. Сначала сосредоточьтесь на процессе обмена важными данными в своей корпоративной сети. Позже вы найдете наилучшее решение для безопасной передачи данных через интернет.

Сближение информационных и операционных технологий имеет основополагающее значение для систем IIoT. Эта конвергенция обеспечит безопасное и надежное перемещение данных пользователей за пределами завода. Поиск способов корреляции информации из различных бизнес-систем с производственным процессом может оказаться более сложным, чем мониторинг сигнализации, но он способен принести большие выгоды. Например, объединение данных по затратам на сырьевые материалы, помочь более эффективно планировать производство или изменить технологии с максимальной экономией.

Убедитесь, что вы предоставляете пользователям актуальные и точные данные. Кроме того, найдите время, чтобы обучить пользователей тому, как настроить систему для удовлетворения их потребностей на основе информации, которая будет постоянно изменяться в режиме реального времени. Обучение и простота доступа к информации упрощают работу персонала и снижают вероятность ошибок.

Конечной целью любой IIoT-системы является лидирующее положение компании на рынке. Рассчитайте финансовые выгоды и поделитесь этой информацией с теми, кто поддержал первоначальное финансирование вашего проекта – так вы покажете, что первоначальные инвестиции не были потрачены впустую. Это также поможет обеспечить инвестиции для разработки вашей IIoT-системы в будущем.

»

Лидирующие поставщики IIoT-решений на мировом и на российском рынках

В числе лидеров мирового рынка IIoT – такие компании, как AT&T, Cisco, GE, IBM, Intel, Qualcomm, Atos, Bosch, Broadcom, Infosys, Google, Microsoft, SAP, Siemens, Honeywell, Zebra Technologies и ZTE. Все они вносят заметный вклад в развитие и изучение рынка IIoT. General Electric, в том числе, предоставляет интегрированные решения для диагностики здоровья и удаленного мониторинга состояния здоровья пациентов с использованием сенсоров и беспроводных технологий IIoT. Свои платформы под IIoT активно внедряют крупные корпорации - немецкая промгруппа Bosch, шведский Ericsson, японская компания Mitsubishi Electric и др. Заметным игроком на рынке IIoT-платформ стал немецкий концерн Siemens. Один из продуктов компании ― облачная платформа MindSphere. Эта операционная система связывает различные объекты: промышленными установками, инфраструктурой, устройствами и пр., позволяя создавать цифровые сервисы и новые бизнес-модели.

В число основных поставщиков IIoT-платформ входит американский разработчик программного обеспечения PTC. Его продукт ― платформа ThingWorx - включает технологии быстрой разработки приложений Интернета вещей, а также проектов дополненной реальности (AR). Партнеры, сотрудничающие с теми или иными заводами, создают на базе ThingWorx свой набор фокусных сервисов для широкого круга клиентов (по схеме OEM). Например, оптимизация энергопотребления важна и для сети быстрого питания, и для порта, и для промышленного предприятия. ThingWorx используется для быстрой адаптации к каждому конкретному проекту внедрения в плане модели данных, связи с устройствами, пользовательского интерфейса и пр. Второй формат применения платформы ― так называемый SCO (Smart Connected Operations), который используют непосредственно на производстве. Пользователь задействует, помимо самой платформы, предварительно настроенные инструменты ThingWorx Manufacturing Applications, которые предоставляют уже готовые приложения для повышения операционной эффективности предприятия и быстро (за несколько дней) интегрируются с 80-90% оборудования и ИТ-систем предприятий. Сегодня платформа ThingWorx управляет 5 млн устройств, от датчиков до сложных промышленных систем на 75 тыс. промышленных площадках в мире.

Над созданием недорогих IIoT-сетей на основе LPWA работает японская телекоммуникационная корпорация SoftBank. В 2017 году Softbank запустила сеть LoRaWAN. Японская компания Hitachi объявила о создании своего IoT-подразделения (Hitachi Insight Group) и инвестировании в это направление 2,8 млрд долл. IoT уже приносит компании до 6% выручки – за счет проектов в сфере общественной безопасности, «умного города», энергетики, транспортной промышленности, сельском хозяйстве и разработке месторождений. На этом рынке Hitachi сотрудничает с SAP, PTC, AT&T, Ericsson, Eurotech, Intel, Microsoft и др. Совместно с Vodafone Hitachi разработали систему профилактического технического обслуживания поездов, которая собирает данные от многочисленных датчиков.

В России присутствуют не только международные вендоры, но и довольно много локальных производителей, например, устройств дистанционного мониторинга транспорта – Omnicomm, «АвтоГРАФ Система спутникового мониторинга и контроля транспорта», ГалилеоСкай, «Форт», Naviset, «Инкотекс», «Штрих-ТахоRUS», «Гранит Навигатор», M2M Cyber и др. На рынке также много программных продуктов, позволяющих анализировать получаемые данные и оптимизировать затраты и процессы. В 2017 году Mail.Ru Group представила распределенную программную платформу Tarantool IIoT, разработанную для промышленного интернета вещей. Эта платформа позволяет собирать данные с миллионов датчиков, расположенных на производственных площадках, транспорте, сельскохозяйственных полях и пересылать их в дата-центры для онлайн-анализа.

Базу под проекты IIoT в России подготавливают, со своей стороны, телеком-компании. Так, «Мобильные ТелеСистемы» (МТС) в конце 2017 г. открыло первую постоянно действующую в России лабораторию Интернета вещей, совместно с Nokia. На площадке представлены пилотные решения, а также можно познакомиться с коммерческими IoT-сервисами и совместно создавать новые. С 2015 года индустриальный интернет стал одним из стратегических направлений развития компании «Ростелеком». Платформа Restream IIoT, разработанная «дочкой» «Ростелекома», является транспортной платформой с гарантированным SLA и предоставляется клиентам по модели PaaS (платформа как сервис — Platform as a Service). По данным «Ростелеком», разработки в области промышленного интернета занимают 60% российского рынка IoT.

Экосистема поставщиков решений IIoT в России
Направление Компания Задачи
Системная интеграция, ИТ-сервисы, платформыТехносерв, КРОК, Сибинтек, Ай-Теко, Петер Сервис, Revolta Engineering, , Ростелеком, Mail.ru, CTI, Цифра, Станкосервис, Остек-Инжиниринг, Инфотех Груп, Комнэт, Коннективити, Стриж
  • разработка новых решений,
  • разработка платформ (в том числе облачных) для хранения данных,
  • разработка ПО для систем управления,
  • внедрение и интеграция с существующей инфраструктурой.

Транспортные системы/телеметрия, геолокацияТранспортТВ, StarLine, Яндекс, Телематика, Omnicomm, АвтоГРАФ, Межотраслевой центр мониторинга, НИС ГЛОНАСС, Совзонд, GeliosSoft, Смартико, Вавиот, Аура360, T-One Group, ГалилеоСкай, Форт Naviset, «Инкотекс», «Штрих-ТахоRUS», «Гранит Навигатор», M2M Cyber
  • производство беспилотного транспорта,
  • организация систем безопасности,
  • развертывание умной транспортной инфраструктуры,
  • системы геолокации и мониторинга.

ЭлектроникаМикрон, Ангстрем, Т8, Т-Платформы, Пауер Синтез, Позитрон
  • построение платформенных аппаратных решений, сетей и инфраструктуры для IoT,
  • поставка микроэлектронных компонентов и датчиков, компьютеров, сетевого и телекоммуникационного оборудования.

СвязьМТС, МегаФон, Вымпелком, Теле2, МТТ, ЭР-Телеком, Центр 2М, Лартех Телеком
  • развитие услуг М2М

Источник: TAdviser, 2018

Опрос TAdviser: Уровень проникновения технологий IIoT на промышленных предприятиях

Возможность применения технологий IIoT для задач промышленности обсуждается давно, однако реальных примеров применения технологий до последнего времени было немного даже в мировой практике. В настоящий момент проникновение IIoT быстро растет. По данным опроса TAdviser, проведенного в 1 кв. 2018 г., около 60% респондентов, представляющих разные сферы промышленности, подтверждают использование или пилотирование проектов IIoT.

По данным опроса TAdviser, 75% предприятий выделяют на данный момент приоритет задач обеспечения безопасности, 70% - мониторинга и диагностики состояния оборудования.

Уровень готовности промышленных предприятий к реализации проектов IIoT можно оценить как начальный. Датчиками промышленного интернета охвачено менее трети оборудования у более 60% опрошенных. В то же время планы по увеличению этой доли в ближайшие 1-2 года обозначали около трети респондентов.

Предприятия начинают все активнее экспериментировать с решениями IIoT, такие пилоты могут проводиться в ограниченном масштабе, но в любом случае подразумевают наращивание финансирования год к году. Соответственно, почти у половины респондентов инвестиции в инициативы IIoT выросли за последний год. Большинство тех игроков, которые уже начали подобные проекты, планируют увеличить инвестиции в IIoT и в 2018-2019 гг. – как минимум на 15-20%.

Из достаточно широкого спектра возможностей IIoT (от робототехники до «цифровых двойников») российские предприятия в первую очередь ориентируются на оптимизацию затрат. Задача бизнеса сегодня – сократить CAPEX, снизить издержки на эксплуатацию и, желательно, уменьшить стоимость автоматизации процессов. В фокусе – все, что может повысить эффективность (71% опрошенных). Применение на российских заводах разнородного оборудования - от унаследованных советских станков до новейших отечественных и импортных устройств - затрудняет процессы мониторинга и обслуживания. Оснащение приборов датчиками и формирование единой системы контроля надежности позволяет в разы сократить затраты на обслуживание и избежать простоев критически важного оборудования.

Сфер для применения технологий интернета вещей на российских заводов достаточно много. Однако реальные проекты требуют, как правило, индивидуального подхода, с учетом специфики конкретного предприятия. Соответственно, пока что каждый проект IIoT – уникален. Главное ограничение – бюджетное, так как любое масштабное внедрение IIoT требует большого финансирования. 76% респондентов TAdviser отмечают высокую стоимость проектов как основной сдерживающий фактор для расширения проникновения.

Доминирующий подход к реализации проектов IIoT на промышленных предприятиях – это участие смешанных команд, внешних подрядчиков и собственных специалистов (более 80% респондентов). Такая ситуация обусловлена тем, что до настоящего момента лишь присутствие «евангелистов» внутри заказчика позволяет драйвить и запускать такие инициативы. Большинство компаний по этой же причине ориентированы и на выращивание внутренней экспертизы по направлению IIoT, рассчитывая таким образом минимизировать в будущем зависимость от провайдера. В то же время на данный момент такая экспертиза только формируется (49% предприятий), а почти четверть опрошенных отмечают, что в принципе ей пока не владеют.

Помимо незрелости - в среднем по отрасли - заказчиков, опрошенные компании отмечают и невысокий уровень зрелости решений IIoT, предлагаемых промышленным предприятиям в России. Общий уровень незрелости рынка подтверждает и отсутствие нормативной базы, единых требований и стандартов, отмечают респонденты TAdviser. По их словам, сегодня появляется все больше компаний, «продающих» фактически роад-мэпы, но не имеющих конкретного набора решений, уже прошедших апробацию в ходе ряда внедрений. Многие провайдеры ориентированы таким образом привлечь инвестиции для разработки готовых продуктов. Отсутствие достаточного количества промышленных решений смущает заказчиков, которые, в свою очередь, тормозят инвестиции в IIoT.

Большинство опрошенных предприятий затрудняются, в силу недостаточной проработки инициативы IIoT на стратегическом уровне, в определении наиболее перспективных решений с заделом на будущее. Отмечается, что сегодня не хватает телеметрических решений, а также решений для массового объемного контроля ресурсов – например, электричества или тепла. Главное, что выделяют опрошенные игроки – это потребность в полностью автоматизированной цепочке и единой платформе, интегрирующей все решения и элементы IIoT в единую систему предприятия. В этом случае предполагается более очевидный совокупный экономический эффект в результате реализации проекта, который, таким образом, проще будет «защитить» у руководства.

Основные выводы

  • Российский рынок IIoT находится на начальной стадии развития. Его характеризует недостаточно высокий уровень осведомленности бизнес-заказчиков о технологиях, которым также не хватает понимания, как обеспечить экономический эффект от их внедрения.
  • Невысокий уровень проникновения решений IIoT обусловлен, в том числе, значительной стоимостью и длительностью таких инициатив при высокой их ресурсозатратности для заказчика.
  • По мере наращивания базы проектов и повышения зрелости решений ожидается ускорение внедрения промышленного интернета в производственные и управленческие процессы. В России уже сформирована необходимая инфраструктура, накоплена достаточная база для обработки и хранения больших данных, используются технологии межмашинного взаимодействия, а на базе ГЛОНАСС могут развиваться геоинформационные бизнес-сервисы.
  • Производственные компании демонстрируют большую открытость к новым технологиям IIoT на фоне усиления тренда цифровизации экономики страны в целом. Растет интерес к коробочным решениям и решениям российской разработки.
  • В числе преимуществ, ожидаемых от IIoT, опрошенные предприятия указывают возможность повысить эффективность процессов, в том числе за счет обеспечения их прозрачности, а также снизить риски, простои и издержки производств.