Новости

Проект предполагает реализацию комплексной беспилотной системы управления, состоящей из комплекта автоматизации для каждого трактора, диспетчерского центра и ряда вспомогательных систем. Данное решение может быть широко применено для автоматизации работ в сельскохозяйственной или коммунальной сфере, таких как предпосевная обработка почвы, посев, посадка различных культур, уход за посевами, междурядная обработка культур и садов, уборка и чистка территории, транспортные работы.

По замыслу разработчиков, вся электроника, антенны, датчики и вспомогательное оборудование смонтированы и размещены на стеклопластиковом корпусе, который устанавливается вместо привычной кабины на новую или существующую основу трактора. Данная возможность позволяет значительно снизить стоимость внедрения при уже существующем парке техники.

Во время автономной работы «АгроБот» ориентируется благодаря датчикам и сканерам, а за решения отвечает компьютер с искусственным интеллектом, размещенный в задней части трактора. Управление роботом может быть перехвачено диспетчерским центром или оператором, находящимся поблизости, причем один оператор способен контролировать действия одновременно нескольких роботов. Особенностью «АгроБота» является еще и то, что он может работать в любое время суток.

Предполагаемый цикл испытаний направлен на отработку системы в различных условиях как при автоматическом движение по сценариям, так и в режиме ручного управления диспетчером. Целью первого этапа проекта является освоение процесса сбора и обработки урожая, распределения удобрений и полива. В ближайшие месяцы разработчики планируют начать испытания второго «АгроБота», который адаптирован на решение задач в коммунальной сфере. На следующих этапах испытаний предполагается отработка системы в различных погодных условиях, отработку диспетчеризации и возможности кооперативной работы с несколькими аналогичными машинами на одной территории, оптимизацию процесса управления и упрощение интерфейса.

По мнению разработчиков, в дальнейшем такие системы могут полностью автоматизировать как небольшие сельхозпредприятия, так и крупные агрохолдинги.

В настоящее время существует несколько отраслей, задающих тон развитию Интернета вещей в России: производство, транспорт, энергетика — на эти вертикали в совокупности приходится более 50% общего объема рынка IoT. Следующим по объему инвестиций в этом направлении является государственный сектор, движимый инициативами построения «умных городов».

В то время как транспорт и производство лидируют с точки зрения общего объема вложений в IoT, в страховой отрасли уровень инвестиций будет расти вдвое быстрее, чем в целом по рынку. Также почти на 40% увеличатся кросс-отраслевые внедрения, представляющие одинаковые для всех отраслей сценарии использования IoT. Кроме того, пилотные проекты с ощутимыми результатами в сельском хозяйстве, розничной торговле, добывающей промышленности и здравоохранении окажут значительное влияние на распространение технологий Интернета вещей в этих отраслях.

Сценарии использования IoT подразумевают целый набор технологий, созданный для эффективного решения заказчиками определенного спектра задач. Возможности для поставщиков решений заключаются, прежде всего, в помощи заказчикам в поиске и реализации новых конкурентных преимуществ с использованием технологий сейчас и в долгосрочной перспективе.

Сценариями, получившими самый высокий уровень инвестиций в российских организациях на сегодня, являются:

Управление производственными активами – позволяет удаленно отслеживать, контролировать и поддерживать производственное оборудование, включает в себя анализ состояния оборудования в режиме реального времени, диагностику и возможность предотвращения неполадок до их возникновения (Прогнозное обслуживание).

Мониторинг грузоперевозок – позволяет использовать технологии радиочастотной идентификации (RFID), GPS, GPRS и географической информационной системы (ГИС) для создания интеллектуальных транспортных систем, осуществляющих мониторинг местоположения, маршрутов, условий перевозки грузов в режиме реального времени с помощью беспроводных, спутниковых или других каналов связи.

Интеллектуальные энергосистемы (Smart Grid) – системы, построенные на принципах активного децентрализованного взаимодействия между различными элементами сети в режиме реального времени, служат для повышения эффективности, безопасности и надежности энергоснабжения.

Перечисленные сценарии, а также системы для «умного производства» в ближайшие несколько лет будут лидировать по объему вложений. Также ожидается, что в этот период значительными темпами будут расти инвестиции в телематическое страхование, «умное сельское хозяйство», омниканальное обслуживание, беспилотные автомобили.

Как отмечает Елена Семеновская, директор по исследованиям IDC в России, степень проникновения Интернета вещей во многом зависит от уровня государственной поддержки и осознания бизнесом тех преимуществ, которые принесет IoT. Технологические решения на рынке уже присутствуют, причем как международных, так и российских поставщиков, но конечные пользователи пока испытывают нехватку сценариев использования технологий, которые смогут принести ощутимые результаты. Кроме того, у заказчиков имеются серьезные опасения, касающиеся вопросов безопасности. Поставщики должны включать продукты безопасности в свои предложения, и позиционировать их, как базовые элементы комплекса решений IoT. В целом, несмотря на то, что в отдельных отраслях адаптация новейших технологий проходит медленнее, чем в других, видны большие возможности для поставщиков абсолютно во всех хозяйственных сферах.

За последние несколько лет группа «Аэрофлот» приобрела несколько региональных авиалиний, затем вывела на рынок авиакомпанию «Россия». Столь крупные изменения в структуре бизнеса «Аэрофлота» не могут пройти в отрыве от трансформаций в ИТ-решениях и инфраструктуре компании.

Стремительное развитие бизнеса, внедрение и расширение использования новых ИТ-сервисов потребовали существенного увеличения вычислительных мощностей. Исходя из этого, в 2015 году было принято решение об увеличении мощности основного ЦОД путем развертывания нового модульного решения.

До сих пор «Аэрофлот» располагал двумя собственными площадками: основным ЦОД, расположенным в здании офисного комплекса в Мелкисарово, а также резервным модульным ЦОД на территории летного комплекса «Аэрофлот».

Основываясь на положительном опыте создания и эксплуатации резервного ЦОД, авиакомпания вновь остановила свой выбор на варианте развертывания модульного ЦОД, но уже в качестве расширения мощности основной площадки. Исполнителем проекта был выбран уже зарекомендовавший себя тандем — HPE и «Техносерв». Предложенное компаниями решение включало в себя продукт «Техносерв» — модульный ЦОД «ИТ-Экипаж» и ИТ-инфраструктуру, спроектированную на оборудовании HPE под задачи «Аэрофлота».

Незапланированные простои считаются предприятиями основной угрозой для роста доходов, но 42% руководителей признались, что эксплуатируют оборудование с большей нагрузкой, чем следует. На вопрос о том, как часто их компании сталкивались с производственными проблемами за последние годы, 71% ответили, что отказы оборудования у них возникают «время от времени», а 64% сказали то же самое о незапланированных простоях.

Эксплуатация оборудования в более жестких режимах, чем следует, влечет за собой целый ряд проблем, от поломок до угрозы происшествий, связанных с нарушением требований безопасности. Эти проблемы неизбежно приводят к увеличению времени простоев, что, в свою очередь, вызывает потерю доходов. Легко понять, что многие компании таким образом попадают в «порочный круг». Упреждающий анализ, на основе технологий промышленного Интернета вещей (IIoT) способен помочь компаниям вырваться из этого круга.

Анализ данных — это ключевой компонент успешного внедрения технологий IIoT для производителей. Большинство респондентов признают эффективность технологий для анализа данных. Например, руководители согласны с тем, что анализ Больших Данных может привести к сокращению поломок оборудования, незапланированных простоев, внепланового техобслуживания, сбоев в управлении цепочками поставок. Они признают, что анализ данных может помочь быстрее принимать обоснованные решения, уменьшить объем брака и прогнозировать риски простоя.

Понять мотивацию таких оценок несложно — руководители полагают, что анализ данных может помочь им в борьбе с самой большой угрозой для их бизнеса — внеплановыми простоями. Именно поэтому они считают, что есть смысл продолжать инвестировать в это направление.

Однако преимущества очевидны не для всех. 32% сказали, что в настоящее время не планируют вкладывать средства в анализ данных. Из числа тех, кто не инвестирует в анализ данных, 61% считают, что их компании уже располагают системами, способными обеспечить безопасность, доходность и успех бизнеса, 45% заявили, что в их компании наблюдается определенный рост и без анализа данных, а 42% сказали, что не понимают в полной мере преимущества Больших Данных.

Помимо этого, 63% руководителей, которые не планируют инвестировать в анализ данных, признали, что им просто не хватает ресурсов для инвестиций, а 39% сообщили, что не располагают нужными для анализа кадрами.