Интернет вещей

«Радар ммс» реализует проект, заключающийся в создании системы мониторинга состояния средств навигационного оборудования – береговых навигационных знаков и плавучих предостерегательных знаков в акватории реки Енисей, являющейся частью акватории Северного морского пути. О значении этого проекта и роли IoT-платформы SmartUnity 4.0, на которой он реализуется, рассказал Илья Бузинов, директор НПК МАРС АО «НПП «Радар ммс» и номинант на премию Data Award.

— Какие задачи призвана решить платформа SmartUnity в рамках мониторинга состояния средств навигационного оборудования?

Заказчиком этого проекта выступило ФГУП «Гидрографическое предприятие», входящее в состав Росатома. Система мониторинга предназначена для решения множества задач. Среди них – сбор данных посредством спутникового канала связи с сети плавучих и береговых средств навигационного оборудования, расположенных в устье реки Енисей. Кроме того, важен оперативно-диспетчерский контроль и мониторинг текущего состояния средств навигационного оборудования, по таким параметрам, как GPS-координаты знаков, величина и направление их отклонения, контроль состояния и режима работы светооптических аппаратов, контроль уровня заряда и состояния аккумуляторных батарей и т. д. Наконец, требуется предоставление аналитических данных и данных по техническому обслуживанию и ремонту, а также интеграция с серверами спутниковой системы передачи данных Iridium для получения данных от навигационного оборудования и с вышестоящей Единой платформой цифровых сервисов Северного морского пути (ЕПЦС СМП).

— Почему это важно?

Система мониторинга состояния средств навигационного оборудования в акватории устья реки Енисей является частью цифровой экосистемы Северного морского пути. Нарушение режимов работы навигационного оборудования может привести к инцидентам на маршрутах следования судов, в том числе со значительным ущербом – как для субъектов навигации, так и окружающей среде. Кроме того, отсутствие систем подвижной связи на значительных территориях акватории реки Енисей не позволяет установить типовые средства мониторинга на базе GSM технологий, в связи с чем стала актуальной необходимость применения систем спутниковой связи.

— В чем заключается суть проекта?

Оснащение акватории реки Енисей средствами навигационного оборудования с поддержкой спутниковых каналов связи и созданная система мониторинга на базе IoT-платформы SmartUnity 4.0 обеспечивают в совокупности повышение уровня безопасности судоходства за счет автоматизации процесса мониторинга средств навигационного оборудования.

Стоит отметить, что «Радар ммс» в рамках реализации проекта выполнил целый комплекс работ. Береговые навигационные знаки (БНЗ) и плавучие предостерегательные знаки (ППЗ) были оснащены оборудованием автоматизации и связи. На площадке заказчика выполнены работы по настройке серверного оборудования, на котором была установлена и настроена платформа SmartUnity 4.0. Было поставлено мобильное рабочее место и соответствующее ПО для организации оперативного мониторинга работы навигационного оборудования для судоводителей, проведены пуско-наладочные работы системы мониторинга, а также опытная эксплуатация системы и ее ввод в промышленную эксплуатацию.

Сбор данных с ППЗ осуществлялся посредством проприетарной технологии связи на основе mesh-сети: каждый БНЗ является координатором mesh-сети и шлюзом, передающим данные от датчиков с БНЗ и ППЗ на сервер посредством спутникового канала связи. Mesh-сеть работает на основе оборудования связи «Радар ммс» – модемов «Лора», работающих в диапазоне частот 902-928 МГц.

Автоматизация процесса мониторинга позволяет оперативно реагировать на возникающие неисправности в работе средств навигационного оборудования, связанные с выходом их строя светофорной сигнализации береговых и плавучих навигационных знаков, повреждения или значительного изменения местоположения навигационных буев в период весеннего ледохода или вследствие столкновения с судами.

Соответствующая информация передается в ЕПЦС СМП, которая в будущем будет предоставлять оперативные сведения о навигационной обстановке судоводителям в рамках Цифровой экосистемы Северного морского пути.

На текущий момент к IoT-платформе SmartUnity подключено 17 БНЗ и 40 ППЗ, в ближайшие два года планируется увеличение количества объектов мониторинга до 300 шт. с охватом всего морского пути (1 тыс. км). В планы входит и добавление дополнительных функций для плавучих предостерегательных знаков – их оснащение датчиками для комплексного мониторинга гидрометеорологических параметров – давления, температуры, влажности, скорости и направления ветра, типа и количество осадков, контроля температуры воды, скорости течения и других параметров, в том числе датчиков экологического мониторинга воды.

Помимо обеспечения контроля и мониторинга средств навигационного оборудования, платформа SmartUnity предоставляет для ФГУП «Гидрографическое предприятие» журнал событий и аварий и средства настройки аварийных событий, контроль состояния каналов связи, средства управления учетными записями пользователей. Также обеспечиваются средства защиты данных от несанкционированного доступа, аналитические данные о состоянии оборудования, модуль отчетов и среда конфигурирования программной платформы.

Поступающая от системы навигационного оборудования (СНО) информация агрегируется в программной платформе, а затем обрабатывается аналитическими средствами платформы SmartUnity с целью формирования оперативной информации о текущем состоянии оборудования, а также формирования предупреждения о вероятных возникновениях аварийных ситуаций на основе характера изменения GPS-координат, частоты возникновения предупредительных сообщений, состояния аккумуляторных батарей и формирования рекомендаций по срокам проведения ремонтных и восстановительных работ.

Внедрение методов аналитической обработки данных критически важно в связи с необходимостью заблаговременного планирования выполняемых работ по обслуживанию СНО в виду их расположения в удаленной труднодоступной местности. Это требует формирования необходимого набора запасных частей и оборудования.

— Какова история создания решения?

«Радар ммс» и Росатом долгое время поддерживают партнерские взаимоотношения и реализовывают различные совместные проекты. Кроме того, мы имеем большой опыт в разработке гидрометеорологического оборудования и являемся одним из крупнейших производителей метеостанций, гидрологического оборудования, гидрометеорологических буев, а также датчиков и средств автоматизации для них. Именно наши комплексные решения позволили выиграть конкурс на создание системы мониторинга состояния средств навигационного оборудования в акватории реки Енисей.

Стоит отметить, что основная часть проекта была выполнена в кратчайшие сроки – всего за четыре месяца мы подготовили и выполнили монтаж на буи и береговые знаки необходимого оборудования, средств автоматизации и связи и развернули систему их мониторинга. Выполнение проекта в столь сжатые сроки во многом стало возможным за счет применения IoT-платформы SmartUnity – используемые в ней средства позволяют быстро сконфигурировать требуемое решение для создаваемой автоматизированной системы.

— На каких технологиях построена платформа?

В основе IoT-платформы лежит микросервисная архитектура, обеспечивающая возможность масштабирования и увеличения функциональных возможностей платформы без ущерба производительности. В нашем программном продукте мы ориентируемся на максимальное использование решений open source, которые в дальнейшем развиваем и совершенствуем. Здесь все очевидно: необходимо максимально использовать бесплатные решения с подходящими лицензиями, которые позволяют снизить затраты на создание программной платформы и предложить клиентам максимально выгодное по стоимости решение. Вдобавок, данный подход позволил нам без особых трудностей внести IoT-платформу SmartUnity 4.0 в реестр российского ПО.

Платформа предназначена для сбора и обработки большого количества разнородных данных, отличающихся типом и размером, в связи с чем в ней используется нереляционная (NoSQL) база данных MongoDB, обеспечивающая быструю обработку больших массивов данных, возможности горизонтального масштабирования решений по автоматизации. Для обеспечения производительности и кроссплатформенности наших решений и снижения требований к аппаратному обеспечению, SmartUnity разработана в кроссплатформенной среде разработки Node.js с использованием различных фреймворков. Использование Node.js позволило сделать платформу многопоточной с параллельной работой приложений в ее составе. Микросервисы «упакованы» в Docker-контейнеры, что обеспечивает кроссплатформенность, быструю и простую разворачиваемость программного обеспечения, возможность его размещения на локальном или облачном сервере, а также создавать гибридное облако.

SmartUnity имеет клиент-серверную архитектуру с широким использованием веб-технологий. Все вычисления производятся на серверной стороне. Это также обеспечивает кроссплатформенность. Мы не обошли стороной и тенденцию повсеместного использования носимых устройств – смартфонов и планшетов, различных мобильных и онлайн-сервисов. В связи с этим активно применяем технологию Progressive Web App, с помощью которой предоставляем доступ с помощью смартфонов и планшетов. Использование технологии PWA значительно сокращает время на разработку мобильных сервисов и приложений – веб-интерфейс программного обеспечения просто трансформируется в мобильное приложение. Такой подход избавляет не только от необходимости разработки мобильных приложений, но и от необходимости постоянного обновления под новые версии операционных систем iOS и Android.

— Каковы фишки платформы? Чем можно гордиться?

Главное – гибкое сочетание инструментов no-code и low-code, обеспечивающее значительное сокращение временных затрат на создание решений по автоматизации. Для работы с платформой достаточно иметь навыки уровня системного администратора, чтобы начать создавать собственное решение – этому способствует наличие среды администрирования и конфигурирования платформы. Кроме того, продукт обладает всеми компонентами и возможностями, которые определяют его как платформу класса IoT: средствами подключения и нормализации данных, средствами управления устройствами, нереляционной базой данных, средствами обработки и управления действиями, аналитическими средствами, средствами визуализации данных и др. Фактически он стал интеграционной платформой для создания систем управления разнородными технологическими объектами и устройствами.

— А над чем еще предстоит работать?

Мы постоянно работаем над повышением производительности и быстродействия, добавляем новый функционал для отдельных микросервисов, постоянно расширяем список штатно поддерживаемых протоколов связи. Стремимся обеспечить максимальное использование low-code инструментов там, где это возможно, то есть уменьшить объем работ с программным кодом для пользователей. Сейчас мы активно работаем над развитием инструментов аналитики, искусственного интеллекта и обработки действительно больших данных.

— Каких результатов уже удалось достичь?

На сегодняшний день нами реализовано более 500 различных проектов на основе нашего платформенного программного обеспечения и онлайн-сервисов. Проект для Северного морского пути для нас во многом является знаковым – это одно из первых наших крупных решений в области интеллектуальных транспортных систем для водного транспорта.

Помимо этого, в последние годы мы активно работаем по направлению «Умный город» и «Цифровое ЖКХ» – создали систему мониторинга индивидуальных тепловых пунктов в городе Новокуйбышевск Самарской области в рамках реализации энергосервисных контрактов, реализовали ряд проектов по умному освещению, в том числе международных. Активно внедряем решения в области метеомониторинга, продолжаем развивать решения в области комплексной автоматизации зданий, сооружений и жилых комплексов. И это, не учитывая большое количество специализированных проектов с использованием нашей программной платформы.

— Чего можно ожидать в дальнейшем?

Мы активно работаем по направлениям «Безопасный город», «Интеллектуальные транспортные системы», умная энергетика и др. Прорабатываем проекты, подразумевающие сбор и обработку больших данных, в которых требуются мощные аналитические инструменты.

В рамках проектных направлений мы стремимся предложить не просто решение для достижения какой-то одной задачи, а платформенный программный продукт, который поможет решить комплекс взаимоувязанных задач, обеспечит возможности наращивания функционала без необходимости применения большого количества различных программных продуктов и позволит отказаться от нагромождения большого количество отдельных систем и сервисов.

— Удается ли зарабатывать на этом решении?

Потребитель ищет не просто поставщика программного обеспечения, а компанию, готовую предложить комплексное решение, включающее оборудование, передовые программные решения, услуги и сервис. Поэтому для предложения конкурентоспособных решений требуются затраты на постоянную модернизацию оборудования и программного обеспечения, добавление новых функций и сложных инструментов, особенно в части искусственного интеллекта, аналитики больших данных, нейросетевых технологий. Мы успешно справляемся с вызовами рынка.

— Какой вы видите свою роль в развитии рынка?

В 2022 году с российского рынка ушли основные поставщики платформенных решений в области Интернета вещей и Промышленного интернета – Microsoft Azure, Huawei, IBM Watson и другие. На отечественном рынке осталось лишь несколько компаний, предлагающих платформенные программные продукты, удовлетворяющие критериям интернета вещей. В связи с этим мы ожидаем увеличение потребности и активное развитие рынков IoT и IIoT. Сложившаяся ситуация открывает для нас новые возможности. Это затронет практически все отрасли – промышленность, умные города, энергетику, медицину, автомобилестроение и другие.

Профессия руководителя в сфере информационных технологий заметно меняется. Помимо ИТ-директоров, в крупных компаниях появились директора по данным, директора по инновациям и директора по цифровой трансформации. Однако вопросы обучения, обеспечивающего переход специалиста с технологическим бэкграундом в высшую лигу управленцев, остаются неизменно актуальными.

Как меняет карьеру бизнес-образование? Чему и на каком этапе важно учиться? Об этом, а также о направлениях цифровой трансформации крупнейшего транспортного холдинга страны рассказывает Сергей Висленев, первый заместитель генерального директора компании «РЖД-Технологии», которая служит проектным офисом масштабной стратегии цифровой трансформации РЖД.

- Несколько лет назад вы проходили обучение по программе MBA CIO в Высшей школе бизнес-информатики ВШЭ. С какой целью решили получить бизнес-образование?

Особенность карьеры ИТ-руководителей состоит в том, что по большей части они начинают инженерами. У инженерного старта есть свои преимущества: ориентация на технологии и их адаптацию, на постоянное обучение. Но инженерный бэкграунд все же не позволяет развить в полной мере менеджерские навыки, не дает понимания целей управления предприятием, не формирует паттерны бизнес-мышления и умение общаться на бизнес-языке. Поэтому бизнес-руководители считают, что разговаривают с ИТ на разных языках. Прохождение программы MBA — один из базовых способов научиться говорить с собственниками бизнеса и топ-менеджерами на одном языке.

- То есть в первую очередь MBA решает проблему коммуникативную?

Большинство проблем в любой сфере человеческой деятельности — коммуникативные. Да, для руководителей в сфере ИТ это способ научиться говорить на одном языке с бизнесом. Это принципиально важно, поэтому бизнес-образование довольно популярно среди ИТ-менеджмента.

- Почему вы выбрали именно программу MBA ВШБИ ВШЭ?

Из двух основных направлений MBA: общее и специализированное в области цифры — я выбрал специализированное, потому что решил отталкиваться от своей профессии и использовать свои сильные стороны. Такой подход дает максимальный синергетический эффект.

При выборе конкретной программы я анализировал два аспекта: первый — отзывы коллег, которые уже проходили эту программу, и второй — преподавательский состав. В MBA интересны не столько наименование дисциплин, сколько фигуры преподавателей. Для меня было очень важно, что эти люди имеют существенный вес в сообществе ИТ-руководителей и вносят значимый вклад в его развитие. Например, Андрей Коптелов играет существенную роль в развитии сообщества BPM, Роман Журавлев — сообщества ITIL, и этот список можно продолжить. Это лидеры направлений, чье видение мне хотелось понять.

- Какие изменения произошли в вашей карьере благодаря этому обучению?

Трудно ответить на этот вопрос, хотя изменения произошли, и очень существенные. Расскажу о своем карьерном пути чуть подробнее.

Я пришел в 2001 году в петербургский железнодорожный институт «Ленгипротранспуть» инженером технической поддержки, занимался эксплуатацией информационных систем, а впоследствии — цифровизацией проектной деятельности в железнодорожной отрасли на достаточно серьезном уровне. Как раз после окончания курса MBA я возглавил компанию, занимавшуюся разработкой программных продуктов для управления эксплуатацией железнодорожных телекоммуникационных систем, и три года в ней трудился. В 2020 году стал победителем всероссийского управленческого конкурса «Лидеры России» и перешел в цифровой блок РЖД — в компанию «РЖД-Технологии», проектный офис цифровой трансформации РЖД. Я работаю в железнодорожной отрасли с 17 лет. «Цифра» в РЖД — это та сфера, которая меня привлекает и мотивирует.

Роль MBA на этом пути довольно существенна: полученный базис сильно помог мне на позиции руководителя предприятия и помогает сейчас решать задачи уровня холдинга РЖД. Понятно, что MBA не является «билетом в счастье», но это правильный и для многих необходимый шаг, который дает эффект.

- А помимо этого базиса, что еще помогло достичь поставленной цели?

Много компонентов: опыт, стремление, мотивация. Среди важных факторов отмечу формальное, организованное образование, оно меня мотивирует. Постоянное развитие в выбранной области для меня привычно, стараюсь каждый год проходить сертификации по актуальным для меня направлениям. Вообще говоря, я очень ценю формальную сертификацию и считаю, что она лучше всего подтверждает реальное стремление получить знания и быть профессионалом в определенном направлении.

- Какова сегодня сфера ваших профессиональных интересов? Что вас интересует больше всего и почему?

Я занимаюсь проектами цифровой трансформации в РЖД. Холдинг ведет масштабную программу цифровизации, затрагивающую все области производственной и непроизводственной деятельности (от перевозочного процесса и взаимодействия с клиентами до внутренних коммуникаций), внедряет самые актуальные технологии.

Для меня важно иметь видение. Когда занимаешься цифровой трансформацией, ты обязан видеть, что будет дальше, и надо приучить себя постоянно генерировать это видение, опираясь не на фантазии, а на данные, на тренды, а также на видение инфлюэнсеров в профессиональном сообществе, евангелистов определенных направлений. Это то, что приносит ценность цифровой трансформации.

«РЖД Технологии» — цифровой субхолдинг, целый конгломерат предприятий, предоставляющих цифровые сервисы. Помимо проектов цифровой трансформации, я занимаюсь корпоративным управлением и стратегическим развитием, поскольку стоит задача развивать наши дочерние компании, а для этого нужно применять соответствующие инструменты. Это серьезный вызов.

Среди важнейших проектов, которые я курирую, — Интернет вещей и применение возможностей, которые он предоставляет в телеметрии, а значит — в области эксплуатации крупных территориально распределенных инфраструктур. В этой области мы реализуем целую серию проектов, которые особенно важны для РЖД с учетом гигантских пространств Российской Федерации и протяженности железных дорог. Фактически Интернет вещей открывает для РЖД новую телеметрию, «переизобретает» ее, дает возможность построить цифрового двойника инфраструктуры на абсолютно новом уровне: вы не просто опосредованно получаете информацию о проектном и текущем состоянии какого-то участка пути или объекта сети, а имеете данные обо всей сети в режиме онлайн. Раньше это было невозможно сделать в пределах разумной экономической эффективности, потому что классическая телеметрия построена на проводах и требует наличия электропитания. Современные же сети Интернета вещей построены на технологиях, которые позволяют охватывать до ста квадратных километров на одну базовую станцию. Один датчик может работать автономно от 5 до 10 лет. Использование этих простых элементов дает впечатляющий результат — живую инфраструктуру, реально демонстрирующую свое состояние онлайн, причем на всех участках. Особенно важна эта технология на Восточном полигоне.

Второе важнейшее направление, которым мы сейчас активно занимаемся, — новая цифровая среда сотрудников. В начале пандемии компания очень быстро перестроилась: в РЖД за 10 дней перевели на удаленную работу более 100 тыс. сотрудников. Это фантастический результат работы команды.

Но посмотрите, как теперь меняются тренды в экономике в целом. Огромное количество людей уже никогда не выйдут в офис, и очень скоро компании будут нанимать людей, которые никогда не работали в офисе и не собираются это делать. Мир очень сильно трансформируется. Технологии сначала развиваются, а потом создают новую потребность. Я уже не очень хорошо помню, когда последний раз был в магазине, так как покупаю продукты с доставкой. Доставка существовала и несколько лет назад, но массово люди ею не пользовались, так что дело даже не в самой технологии, а в ее принятии. Технологии поменяли образ жизни, и теперь новые модели действий покупателей стали привычными и комфортными. Точно так же технологии поменяли образ действий работников, и сейчас понятно, что любому сотруднику необходимо цифровое рабочее место — целый комплекс технологий, в том числе и видеосвязи. Это означает, что мы должны предоставить максимальному количеству сотрудников удобные средства цифровой коммуникации, групповой кросс-функциональной работы в крупных системах, что сильно трансформирует сам бизнес.

При этом множество возможностей образуется вокруг каждой технологии, которую мы развиваем. Например, в РЖД реализовали массовое внедрение удобного корпоративного средства веб-коммуникаций на базе отечественного решения IVA R, и оно обрастает другими сервисами. Если я могу работать за компьютером удаленно, то почему не могу дистанционно производить другие операции, например инвентаризацию? И мы решаем задачу видеоинвентаризации. А контролировать стройку? И мы решаем задачу видеоконтроля строительства, а еще внедряем технологии телемедицины для предрейсовых осмотров и т. д.

Кроме того, с помощью сервисов веб-коммуникаций можно трансформировать образование, ведь железнодорожная инфраструктура — это пространство постоянного обучения. Сложная инженерная инфраструктура, особенно связанная с безопасностью движения, требует постоянного обучения, инструктажа и проверки знаний, чтобы не допустить нештатных ситуаций, которые повлияли бы на пассажиров или груз.

Все эти возможности, как созвездия, растут вокруг простой идеи: сотрудники должны коммуницировать по-новому. И это именно то, что сейчас трансформирует РЖД и чем мы занимаемся.

- Какие направления и формы обучения вы порекомендуете труженикам цифровой индустрии и в какие моменты карьеры?

Я рекомендую еще до прихода в ИТ-отрасль развивать свои знания, подтверждая их сертификациями. Считаю, что всем специалистам по эксплуатации важно знать концепцию ITIL, а экзамен ITIL Foundation или его аналог требуется сотрудникам уже на уровне Help Desk. Специалисту по эксплуатации важна «продвинутая» сертификация ITIL, в первую очередь по созданию сервисов.

Любому руководителю проектов и тому, кто стремится им стать, я рекомендую знать PMBoK. И это не ограничивается чтением книжки. Формальные знания желательно подтверждать сертификацией, хотя и не обязательно PMI.

Специалисты по разработке ПО (особенно начинающие), по информационной безопасности, тестировщики, cдавайте сертификационные экзамены по своему направлению. Это вам сильно поможет.

Руководителю, ведущему пул крупных ИТ-проектов и планирующему развиваться в области управления проектами, желательно получить диплом MBA по управлению информационными системами. Прохождение программы MBA — это способ влиться в команду топ-менеджмента, возможность ясно понимать происходящее и говорить на одном языке с управленцами. Это отличный инструмент, и руководителям проектных подразделений особенно целесообразно его использовать.

А кроме MBA, рекомендую всем «цифровизаторам» получать формальное образование в той отрасли, где они долго работают (транспорт, нефтегаз, телекоммуникации, госуправление). Эффект будет потрясающим, поверьте.

Интернет вещей (IoT) — это больше, чем просто следующая ступень технического развития. Для многих компаний IoT — ценный источник данных, которые можно использовать, чтобы получить информацию о происходящих в бизнесе процессах, операциях и поведении клиентов. У Интернета вещей есть потенциал обнаруживать и устранять неэффективно работающие компоненты, находить новые источники дохода и многое другое — реальный экономический потенциал для тех, кто способен разработать IoT-решение, реализовать его и обеспечить возврат инвестиций.

Однако важнейшим аспектом для реализации этого потенциала является безопасность. По мере того, как растет сеть и увеличивается вариативность и сложность подключенных к ней устройств, организации сталкиваются с необходимостью защитить эту быстро расширяющуюся и подверженную атакам структуру. Если не взять ситуацию под контроль, компаниям будет проблематично использовать преимущества и возможный рост эффективности, которые делают инвестиции в IoT выгодными.

Конечно, ИТ-команды не первый раз встречаются лицом к лицу с проблемой обеспечения безопасности, связанной с использованием мобильных телефонов, ноутбуков, планшетов — рост популярности концепции BYOD и удаленной работы способствуют подключению огромного числа различных мобильных устройств к корпоративной среде. И решение, которое мы уже использовали, чтобы решить проблему, ровно то же самое, что и сейчас — три простых шага к обеспечению безопасности сети.

Шаг 1. Начните с мониторинга

Если говорить кратко – нельзя защитить то, чего не видно. Прежде чем вы перейдете к другим шагам, чрезвычайно важно точно определить, какие устройства подключены к вашей сети, кто ими управляет, как и почему они подключаются к ней. Помимо контроля за «белыми» устройствами стоит обратить внимание на «теневые» IoT-устройства, которые сотрудники подключают к сети без информирования ИТ-команды или принятия необходимых мер предосторожности, — это тот вопрос, над которым тоже надо подумать.

Традиционно процесс идентификации был достаточно простым и понятным: ИТ-службы работали с небольшой группой устройств, используя хорошо отработанные схемы; затем они выполняли профилирование, чтобы указать права каждого пользователя или устройства в сети, что он имеет право делать, а что — нет. Однако сегодня, когда многие современные устройства созданы на базе типового аппаратного оборудования и ПО или разработаны малоизвестными вендорами, которые не придерживаются общепринятых стандартов, обнаружение, профилирование и идентификация таких устройств становится более и более сложным. Как можно создать надежный профиль и обеспечить бесперебойность операций, если не получается определить, что за устройство перед вами и является ли оно источником угроз?

Ответ — направить силы на изучение контекста и машинное обучение. Если вы не уверены в том, что можете точно определить, какое устройство использует сеть, то вместо этого стоит обратить внимание на его «поведение». Часто совокупный анализ того, какие протоколы использует устройство, а также к каким данным, приложениям или URL-адресам оно запрашивает доступ, является единственным способом обрисовать общую картину, что перед вами за устройство и является ли оно вредоносным.

Шаг 2. Внедрите искусственный интеллект, чтобы обеспечить автоматическое применение политик

Искусственный интеллект также важен на следующем этапе защиты IoT — на этапе применения политик. Современным ИТ-службам необходима комплексная система контроля доступа, чтобы наблюдать за устройством с момента его подключения к сети. Однако учитывая огромное число подключенных устройств, ручное вмешательство уже не применяется на практике: устройства IoT часто функционируют круглосуточно, а некоторые приборы могут подключаться к сети в любое время для выполнения какой-либо задачи перед тем, как вернуться в спящий режим. Если кардиомонитор в больничной палате в три часа утра начнет передавать данные по сети через всю страну, то в реальности, при ручном управлении, шансов вовремя обнаружить передачу, поместить прибор на карантин и отправить его на проверку будет очень мало.

Внедрение искусственного интеллекта, с другой стороны, позволяет ИТ-службам разрабатывать политики, анализирующие контекст — роль пользователя, тип и местоположение устройства, статус сертификата, день недели, и каждый раз с их помощью быстро принимать правильные решения. Когда к сети подключается устройство IoT, которое проявляет подозрительную активность, то, благодаря последовательному применению политики в проводных и беспроводных сетях, его можно изолировать автоматически, отделив и обезопасив поток данных.

С помощью средств машинного обучения можно проанализировать журналы событий и данные устройств IoT по всей сети и определить базовые показатели их нормальной активности, такие, как аутентификация, удаленный доступ, внутренний доступ к особо важным ресурсам и пользованию облачными приложениями.

Шаг 3. Контроль подозрительной активности

Завершив предыдущие этапы и позволив устройству подключиться к вашей сети, нельзя просто оставить его без присмотра. Создать и корректно применить соответствующую политику доступа можно, только ведя непрерывный мониторинг сетевой активности. Мониторинг, профилирование и анализ данных — это то, без чего невозможно обеспечить безопасность сети, аутентифицировать данные, а также обнаружить новые поведенческие шаблоны и уязвимости.

Даже если устройство сейчас выглядит безобидно, в будущем ситуация может измениться. Вот почему стоит отслеживать состояние опознанных устройств на предмет нетипичных активностей или попыток получить доступ к различным сетевым компонентам. Ландшафт угроз меняется постоянно, так что, к сожалению, эта работа не завершится никогда.

На страже революции IoT

Наступление эпохи Интернета вещей может в корне изменить критически важные бизнес-приложения. Не стоит отказываться от предлагаемых ими возможностей из-за сопутствующих рисков — вместо этого нужно планировать, адаптироваться, учиться и строить защиту. Выполнение этих условий необходимо, чтобы реализовать огромный потенциал IoT.

Выстраивая комплексную систему мониторинга с привлечением средств машинного обучения и ИИ, ИТ-службы смогут действовать на опережение и уменьшить растущее число рисков, с которыми сталкивается бизнес. Безопасность должна стать не барьером, а фундаментом в применении Интернета вещей.

Автор — Ека­тери­на Крав­ченко, ру­ково­дитель де­пар­та­мен­та се­тевых про­дук­тов Aruba, Hewlett Packard Enterprise в России

Согласно опросу представителей 500 американских компаний, проведенному Gartner, три четверти организаций, внедряющих Интернет вещей, уже используют технологии блокчейна или планируют начать делать это к концу 2020 года. Полученные данные свидетельствуют о растущей связи между двумя технологиями.

Ожидается, что их интеграция будет играть очень важную роль в процессе цифровой трансформации. При этом стремление к синергии оказалось гораздо больше, чем предполагалось.

«Среди приверженцев блокчейна 86% используют в различных проектах обе технологии», – отметила в своем блоге вице-президент Gartner и автор отчета Авива Литан. Интеграцию с Интернетом вещей она назвала «наилучшим катализатором» для широко разрекламированной технологии распределенного реестра (distributed ledger technology, DLT). Уровень внедрения блокчейна наиболее высок в фармацевтической, медицинской, энергетической и транспортной отраслях.

Среди участников опроса 63% указали, что главным преимуществом объединенных проектов блокчейна и Интернета вещей является повышение уровня безопасности и доверия к совместным многосторонним транзакциям и данным. 56% основным преимуществом считают повышение эффективности бизнеса и снижение затрат. Увеличения объема продаж и расширения возможностей бизнеса ожидают 43%, а о приобретении участниками нового опыта упомянули 37%. (В опросе Gartner принимали участие директора, топ-менеджеры и руководители высшего звена. 92% респондентов представляли ИТ-подразделения; 62% — технические и ИТ-директора.)

Блокчейн выступает в качестве автоматизированного связующего слоя между датчиками Интернета вещей, являясь одновременно хранилищем генерируемых и загружаемых данных. Устройства Интернета вещей в транспортных контейнерах, к примеру, могут отслеживать не только их местоположение, но и температуру, уровень вибрации и нарушения упаковки.

В начале текущего года компания FedEx с помпой представила концепцию «сенсорной логистики» с использованием двух типов датчиков Интернета вещей размером с жевательную резинку. Один из них выступает в роли датчика географического положения, а другой автоматически передает данные в реестр блокчейна.

Gartner – не единственная аналитическая компания, сообщающая о росте активности в сфере Интернета вещей и блокчейна. Так, аналитики Juniper Research выпустили отчет, в котором утверждается, что применение технологий слежения блокчейна и Интернета вещей «совершит революцию» в пищевой отрасли и приведет к сокращению в течение пяти лет объема мошеннических операций на 131 млрд долл.

В настоящее время системы отслеживания продуктов полагаются на бумажные транзакции. Соответствующие операции в цепочках поставок осуществляются вручную. Система работает неэффективно. По словам аналитика Juniper Морган Киммих, она допускает потерю и рассогласование данных. Участники цепочек поставок не могут одновременно обращаться к записям на бумаге, что затрудняет видимость в цепочках поставок.

По иронии судьбы, интеграция датчиков и блокчейна происходит как раз в тот момент, когда технология распределенного реестра в рамках цикла хайпа Gartner выходит на этап «избавления от иллюзий». Интерес к ней ослабевает, поскольку первые проекты не дают желаемых результатов. Поставщики технологий должны либо устранить имеющиеся недостатки и улучшить технологию, либо она тихо отомрет сама собой.

Перспективные проекты с Интернетом вещей, однако, начнут подталкивать блокчейн вверх, дорогой «преодоления недостатков». Примеры того, какую выгоду технология способна принести предприятию, начнут приобретать более четкие очертания и становиться понятнее.

«Сети блокчейна сулят многообещающие инновации благодаря своей способности обеспечивать целостность данных в процессе многостороннего взаимодействия, – указала Литан. – Интернет вещей уменьшает разрыв между ресурсами (или 'вещами') и связанными с ними бизнес-процессами. Интеграция Интернета вещей и блокчейна поддерживает доверительные многосторонние процессы, объединяющие вещи физического мира с цифровыми средами бизнес-процессов».

Сочетание Интернета вещей и корпоративных технологий блокчейна является относительно новым и сталкивается со множеством технических и бизнес-проблем. Относительная нестабильность реализаций блокчейна, в том числе и продолжающиеся изменения в протоколах, могут вызвать дополнительные сложности для устройств Интернета вещей с длительным сроком эксплуатации.

Некоторым реализациям блокчейна недостает масштабируемости, чтобы справляться с транзакциями, генерируемыми большим количеством подключенных вещей.

«В долгосрочной перспективе мы ожидаем, что сочетание Интернета вещей и блокчейна позволит создавать инновационные устройства и бизнес-модели, но процесс эволюции как блокчейна, так и Интернета вещей и вывода их на зрелый уровень займет от пяти до десяти лет», — заявила Литан.

До 2024 года более 80% компаний, внедряющих у себя новые системы, должны будут по крайней мере один-два раза обновить интегрированные решения Интернета вещей и блокчейна, с тем чтобы решить технические вопросы с пропускной способностью, масштабируемостью, безопасностью и устойчивостью.

Одним из важных факторов является стандартизация, позволяющая обмениваться данными между реестрами независимо от их версии. FedEx, например, объединила свои усилия с конкурирующими компаниями DHL Express и UPS для разработки стандартов блокчейна, которые могут быть развернуты по всей отрасли. Все три гиганта индустрии экспресс-доставки входят в Blockchain in Transport Alliance, отраслевую ассоциацию, в которой насчитывается более 500 членов.

ИТ-директор FedEx Роб Картер считает, что для широкого распространения в корпоративной среде то же самое должно произойти и с блокчейном. Когда это случится, блокчейн станет основополагающей технологий в отраслях, переходящих на новые модели ведения бизнеса.

Власти должны оказывать содействие в продвижении платформы блокчейна на основе программного обеспечения с открытым кодом и отраслевых стандартов, которые гарантируют прозрачность процедур и отсутствие технологических преимуществ у одних организаций перед другими.

«Думаю, мы находимся на этапе, когда нужно прежде всего думать о доминирующих технологиях, – заявил Картер в ходе своего выступления на конференции Blockchain Global Revolution Conference. – Мы не настаиваем на усилении регулирования, но бывают периоды, когда принятие определенных норм и правил может оказаться невероятно полезным».

Технологии «умного города» становятся все актуальнее с учетом продолжающейся цифровизации всех аспектов нашей жизни. В GS Group задумались о выводе на рынок таких систем и создали решение на базе собственного инновационного кластера «Технополис GS», расположенного в городе Гусеве Калининградской области. По внутренним оценкам, совокупная экономия средств от внедрения решения составит не менее 40% на горизонте пяти лет. Развертывание решения в «Технополисе GS» в качестве пилотного проекта позволит компании отработать его функциональность и подготовить для вывода на внешний рынок. Об особенностях проекта рассказывает Олег Алешкин, директор по информационным технологиям холдинга GS Group и номинант на премию CDO Award .

— Какова история работы компании с технологиями «умного города»?

GS Group развивает направление «умного города» с 2011 года. Тогда мы выбрали несколько ключевых элементов: ЖКХ, транспорт и безопасность. Акцент решили сделать на ЖКХ: с одной стороны, это наиболее востребованная конечными пользователями сфера, с другой — это инструмент, c которым эксплуатирующие организации работают каждый день.

Когда мы решили строить жилой квартал в «Технополисе GS», то понимали, что нам потребуется большое количество периферийного оборудования — датчиков и приборов учета. А значит, придется работать с большими массивами данных. Поэтому мы задумались о создании собственного ЦОДа. Также было необходимо определиться с мощностями серверного оборудования, на базе которого планировалось развертывание узла «умного города» — Интернета вещей, в том числе промышленного.

Еще одной важной задачей стало создание полноценной транспортной среды передачи данных по территории кластера. Новые линии связи помогли бы нам успешно развивать любые сервисы.

Первые два этапа позволили в полной мере реализовать два из трех уровней инфраструктурной иерархии — ядро и сеть доступа. И мы подошли вплотную к вопросам периферии и информационной безопасности: конфиденциальности, целостности и доступности собираемых данных. На этом этапе мы оценили все возможные риски и пути их минимизации.

— С какого момента «все стало серьезно»?

Наверно, когда мы начали проектировать и строить транспортную сеть и сеть доступа на территории «Технополиса GS». Сложность была связана в первую очередь с историческими особенностями Калининградской области: под землей мы обнаружили разветвленную сеть старинных прусских инженерных систем. Необдуманное разрушение этой сети могло иметь катастрофические последствия. В итоге мы были вынуждены модернизировать старые сети. Как следствие, проект стал существенно дороже, и нам пришлось пересмотреть маркетингово-финансовую модель в части конечных сервисов и перспектив тиражирования. Демонстрация работы технологических решений не в идеальных лабораторных условиях, а в реальной среде является важной частью проекта нашего кластера. Ведь «Технополис GS» — это не только производство и жилая зона, это еще и своего рода полигон, на котором апробируются инновации и где с ними могут познакомиться потенциальные заказчики, инвесторы и представители власти.

К тому же мы коммерческая структура, и на первом месте для нас стоят положительные финансовые результаты. В ходе долгой работы над проектом мы смогли разработать не только инженерное решение, но и выверенную модель, которую можно предлагать заказчикам.

— С какими еще проблемами пришлось столкнуться?

Во-первых, было трудно определиться с выбором необходимых периферийных устройств — из-за их большого многообразия. Но мы выработали критерии совместимости и постепенно отсекали неподходящие варианты. В итоге пришли к единственно верному решению. Во-вторых, мы столкнулись с высокой степенью проприетарности, поэтому пришлось провести большую работу, чтобы повысить степень универсальности нашего ядра по отношению к периферии. И нам это удалось: теперь ядро может принимать данные с любой периферии при условии поддержки промышленных протоколов и наличия драйверов.

— Что было первичным в вашем проекте: потребность компании в технологиях smart city (использование для собственных нужд) или планы по выводу таких решений на рынок ?

Сейчас нас больше интересует вывод «умных технологий» на рынок. Но при этом мы не забываем и о собственных проектах. Поэтому распределение приоритетов идет в примерной пропорции 60 на 40 в пользу коммерциализации решений.

— Что представляет собой созданная платформа?

Платформа, апробированная в «Технополисе GS», автоматизирует процессы мониторинга, диспетчеризации, управления конечными устройствами, а также телеметрического сбора данных с приборов учета. Решение позволяет свести к минимуму ручной труд, тем самым повышая эффективность работы и устраняя проблему человеческого фактора. Также оно дает возможность соответствующим службам более оперативно реагировать при возникновении аварийных ситуаций.

Наша платформа — интеграционная шина, позволяющая объединять в себе решения от различных вендоров. Она может собирать воедино информацию с различных устройств по множеству протоколов, использует различные среды передачи данных, а также способна хранить и обрабатывать полученную информацию.

— Какие решения используются для работы с данными?

Система диспетчеризации ЖКХ — это программно-аппаратный комплекс с трехуровневой иерархической структурой. На первом уровне находятся оконечные устройства. Здесь информация собирается, проходит первичную обработку и передается на верхний уровень. Второй уровень — это каналы связи: локальная сеть GPON, сетевое оборудование, PLC-концентраторы и GSM-модемы. И третий уровень — ядро системы. К нему относятся сервер системы диспетчеризации, сервер сбора и хранения данных, сервер автоматизированной системы учета энергоресурсов и автоматизированные рабочие места.

Мы используем операционные системы на ядре Linux. В сочетании с проектными решениями на базе открытых SCADA-систем это обеспечивает гибкость и универсальность решения.

— Какие источники данных вы используете?

Данные собираются с конечного оборудования системы ЖКХ: датчиков, управляющих устройств, приборов учета энергоресурсов. Далее информация отправляется через контроллеры по различным каналам связи — как проводным, так и беспроводным. Затем она передается в ядро системы, где хранится, обрабатывается и анализируется.

— Есть ли в компании стратегия работы с данными?

В условиях глобальной цифровизации очень остро стоит вопрос сохранности данных. И мы делаем все, для того чтобы собранная нами информации была защищена от утечек или подмены. При необходимости мы готовы предоставлять должным образом защищенные данные партнерам или интегрировать их в корпоративные экосистемы.

— Какие функции реализуются для нужд инновационного кластера? Почему именно они?

Приоритет отдается функционалу диспетчеризации и учета услуг ЖКХ. Он позволяет более эффективно решать вопросы обслуживания клиентов, минимизировать время реакции при аварийных ситуациях, использовать по максимуму возможности энергосбережения и повысить общую энергоэффективность системы.

— Какой эффект ожидается от использования созданной платформы?

После внедрения платформы мы надеемся получить два основных результата: повысить качество жизни в инновационном кластере «Технополис GS» и развернуть современную демонстрационную площадку для будущих партнеров и заказчиков. Максимальный экономический эффект ожидается от вывода на рынок сервисной модели «решение как сервис». Мы готовы предложить понятный функционал, облачные технологии, юридическую чистоту решения и его техническую поддержку.

— Насколько востребованы, по вашим оценкам, подобные решения на рынке? Где именно они могут найти применение?

Направление «умного города» сейчас активно развивается, и соответствующие технологические решения становятся все более востребованными. Поэтому мы считаем эту область перспективной. К нашей платформе могут проявить интерес в первую очередь девелоперы, управляющие компании, а также администрации малых и моногородов.

— В каком направлении будет развиваться платформа?

Нам удалось разработать многофункциональную, гибкую и масштабируемую платформу для развертывания решений «умного города». К ней можно подключить неограниченное количество оконечного оборудования. Так что в перспективе на базе платформы можно реализовывать различные решения: от компактных («умные» дома, жилые зоны, кампусы) до более масштабных («умные» города и регионы). С технологической точки зрения возможна доработка платформы до интеллектуального облачного решения. И сейчас мы обдумываем такую возможность. В дополнение к ЖКХ в первую очередь будем развивать такие модули, как «умный транспорт» (в том числе «умные остановки») и «умное освещение». Большой потенциал мы также видим в развитии на базе нашей платформы разнообразных туристических и информационных сервисов.

В 2018 году компания «Северсталь» создала платформу Промышленного интернета вещей (IIoT) и на ее основе начала работы по оптимизации производственных процессов. Донат Фетисов, начальник отдела архитектуры и разработки Severstal Digital, уже рассказывал о построенной в «Северстали» платформе IIoT и ее задачах. Тогда мы беседовали с ним, анонсируя его выступление в рамках форума «Управление данными — 2019» .

Сегодня мы представляем Доната Фетисова как номинанта на премию CDO Award 2020, и речь пойдет в большей степени о достигнутых результатах и культурных изменениях, происходящих в компании.

— Чем металлурги могут выделиться среди конкурентов? При чем тут данные и как «Северсталь» себя видит в работе на этом направлении?

Начать нужно с того, что главная задача «Северстали» — рост эффективности: стремление иметь не максимальный оборот, а как можно больший показатель EBITDA. Поэтому одним из направлений происходящей сейчас трансформации является активное создание цифровых продуктов, использование данных и алгоритмов машинного обучения. И об этом мы регулярно говорим на встречах с инвесторами. Максимальное использование всех возможностей применения искусственного интеллекта как альтернативы «человеческим» решениям — вот что позволит нам выделиться. Да, для этого необходимы данные, много данных, и мы делаем все, для того чтобы получить как можно больше информации о производственных процессах, причем детальной.

Несколько лет назад мы определились со стратегией развития: выбираем направления, где с помощью технологий можем повысить эффективность процессов. И мы по-прежнему ее придерживаемся. И сейчас видим, что не только внедрение прорывных методов в производство и перестраивание взаимодействия с клиентом может дать результат. Мы можем улучшить показатели на несколько процентов за счет использования нестандартных (пока что) для металлургии средств оптимизации.

— Существует ли специфическая цифровая культура? Что в компании нужно менять и что делаете вы?

Да, культура существует, иначе бы о ней столько не говорили. Наши же действия можно уложить в три пункта.

Сбережение данных — это обязательное, «гигиеническое» правило, которое мы пытаемся продвигать повсеместно. Это не менее важно, чем бережное отношение к электричеству или воде. Мы стараемся сохранять данные, особенно возникающие в производстве на нижнем уровне – сенсоры сами по себе информацию не накопят. А ведь именно здесь зачастую случаются самые интересные открытия. Тщательно собирая данные, мы закладываем фундамент для новых знаний. Может показаться смешным, но даже сам факт признания этого — серьезный сдвиг в мировоззрении людей. Многие относятся спокойно к потере потенциально полезных данных — надеются, что в работе им помогут данные более высокого уровня, однако их не хватает для выявления закономерностей в самом производстве.

Второе направление усилий — повышение общего уровня понимания того, как строится работа с информацией. Именно это позволяет сблизить дата-сайентистов с бизнес-заказчиками и сильно ускоряет процесс, поскольку преодолевается разрыв между ними. Мы создаем внутренние курсы по работе с данными. Например, сотрудник может на примере производства, на котором он работает, понять, что такое потоки данных, какие можно использовать технологии. Осознав это, люди начинают говорить с нами на одном языке, и это формирует здоровую атмосферу для реализации проектов.

Наконец, мы пытаемся вовлекать сотрудников в работу по схеме самообслуживания. Разумеется, многие бизнес-пользователи хотели бы, чтобы им продолжали выгружать данные в привычный Excel. Но поскольку речь идет о больших данных, это, конечно, невозможно. Поэтому мы их обучаем работать именно с данными из «озера». Чтобы они могли их использовать: кто-то через Power BI, кто-то через веб-интерфейс Hadoop.

Эти три шага — важные моменты в продвижении культуры data-driven.

— Но ведь для вовлеченности пользователей мало дать им данные — важно, чтобы они захотели работать по-новому.

В своих проектах мы показываем, как это можно делать. Кроме того, в рамках обучения Data Governance мы займемся описанием данных и сейчас выбираем инструмент для создания каталога данных. Люди не только узнают, что можно делать с данными, но и будут иметь своеобразную «Википедию» по ним. Любые имеющиеся в компании данные должны быть доступны пользователям.

— Как вы пришли к проекту Data Governance?

Все организации проходят определенные стадии зрелости. Первая из них — когда приходит понимание того, что данные нужно централизованно собирать. На этом этапе как раз начинают создавать озеро данных. В этот момент в компании появляется узкая группа специалистов, умеющих это делать, и они жаждут «поиграться» с этими инструментами. Такая ситуация может существовать довольно длительное время. Но рано или поздно все начинают осознавать, что не должен управлять данными лишь этот небольшой коллектив — нужно вовлекать гораздо больше людей. Для реализации полноценного Data Governance необходимо, чтобы владельцы данных участвовали в процессе описания данных и их идентификации. Мы формируем каталог данных, определяем владельцев каждого домена данных и в конечном итоге хотим прийти к ситуации, когда точно известно, какая информация есть в организации, и понятно, с кем можно обсудить объекты и связанные с ними данные.

Нужно не просто научить людей работать с данными и дать им инструменты. Требуется вовлечь их в процесс «культивации» данных — следить за их качеством, доступностью и т. п. Это очень непросто делать, пока люди не воспринимают данные как актив.

— Какие проекты уже удалось реализовать на базе созданной платформы Интернета вещей? За счет чего достигается монетизация?

Финансовые эффекты проявились уже в 2018 году. Но более заметными для внешнего наблюдателя наши проекты стали, когда среди них появились модели управления производством. (Один из таких проектов — регулировка прокатки слябов с помощью алгоритмов машинного обучения. — Прим. ред. )

Монетизация происходит по-разному — не всегда речь идет об управлении агрегатами. У нас есть ряд проектов, направленных на снижение простоев за счет предсказания аварийных ситуаций и планирования ремонтов. Кроме того, хорошие результаты дают проекты, направленные на обнаружение дефектов. Это довольно актуальная тема именно для металлургов: в производстве выполняется много переделов, и на каждом из них есть риски возникновения дефектов, на что клиенты реагируют очень болезненно. Мы создали модель, дополняющую ранее существовавший комплекс и позволяющую немного точнее (а в некоторых случаях и существенно точнее) выявлять дефекты.

Всего мы запустили в эксплуатацию около 15 проектов, касающихся разных аспектов, — прогнозирование необходимости в обслуживании, экономия ресурсов, оптимизация действий, устранения дефектов, ускорение процессов. Все направления, где просматривался очевидный экономический эффект, мы уже охватили. Но у нас еще много площадок для применения новых подходов. Предприятия, вдохновленные нашими результатами, все чаще обращаются к нам.

— Вы пытаетесь оценивать эффективность своих проектов?

Я представляю порядок цифр получаемых результатов. Они не только многократно превышают затраты на работу нашего подразделения, но и заметны в общей прибыли. Надо понимать, что повышение эффективности процессов металлургического комбината даже на несколько процентов может дать финансовый результат, сравнимый с бюджетом средней компании.

— Как происходит отбор и приоритизация проектов? Наверняка кандидатов больше, чем имеющихся ресурсов.

Мы проводим ранжирование в первую очередь по ожидаемому эффекту, так как в деятельности нашего подразделения существует лишь один приоритет — финансовый результат. Именно поэтому приходится все аккуратно считать. Имея перед глазами портфель проектов-кандидатов, напротив каждого из которых стоит число, можно без затруднений решить, на чем сосредоточить силы.

Разумеется, есть и другие факторы, но они скорее относятся к ограничениям: доступность данных, готовность инфраструктуры, наличие времени и ресурсов на площадке у заказчика. Из-за этого некоторые проекты, перспективные с точки зрения ожидаемого эффекта, приходится тормозить, пропуская вперед другие.

Сейчас у нас в очереди не меньше десятка проектов. Причем часто бывает так, что один реализованный проект порождает несколько других. Однако наш коллектив каждый год удваивается, и мы себя чувствуем комфортно.

— Чему вы научились в ходе работы над платформой Интернета вещей? Какие выводы сделали как руководитель?

Основной урок в том, что рост культуры работы с данными напрямую зависит от числа вовлеченных людей. Да, профессионализм коллектива важен, но при плохом раскладе специалисты по работе с данными превратятся в анклав, который будет работать закрыто и к которому остальные не будут даже подходить. Руководитель, начинающий путешествие в мир работы с данными, должен это понимать. Я совершенно четко увидел, что чем больше людей вовлечено, тем быстрее получится добиться результата.

И второе: чтобы количество заказчиков росло, нужно всеми способами менять их сознание, показывая, каких целей можно добиться.

— Что бы вы сделали по-другому, если бы представилась возможность начать заново?

Как известно, история не терпит сослагательного наклонения. Оглядываясь назад, могу сказать, что процесс подготовки инфраструктуры следовало бы начать заранее — это могло бы существенно ускорить многие проекты. Часто задержки возникают вовсе не из-за отсутствия данных, а из-за обидных «мелочей»: недостаточно широкая сеть, нет какого-то помещения, не хватает людей. В некоторых новых проектах по-прежнему приходится решать эти проблемы ситуативно. Однако на первых этапах у нас не было аргументов в пользу таких вложений.

Хочу отметить еще один важный момент: хотелось бы как можно раньше начать накапливать даже не сами данные, а знания о них. Такая задача встает в каждом новом проекте, и внедрение каталога данных на более раннем этапе помогло бы ее решить. Но здесь имеем традиционную дилемму: либо делать продукты по Agile и «приносить быстрое счастье», либо вкладываться в подготовку и откладывать получение результатов на будущее. В современном мире обычно предпочитают первый подход.

Надо сказать, что на первом месте у нас всегда стояло получение эффекта, поэтому все, что мы делали, было довольно последовательно.

— Как вы видите свою роль и роль своего подразделения в развитии «Северстали»?

Я считаю себя евангелистом в двух аспектах: продвижение современных технологий для работы с данными и продвижение самих методик работы с данными. Союз технологий и подходов data science — то, что мы продвигали и будем продвигать.

Вторая важная роль — повышение доступности и прозрачности данных различных подразделений. Да, у нас на первом месте стоит получение финансового эффекта, но на втором — оздоровление ситуации с данными. По мере того как ставки растут, степень готовности данных перестает устраивать компанию. В любых проектах поиск и подготовка данных — это существенная часть работ. Сократив ее, мы сможем в разы повысить скорость реализации проектов.

Ретейлеры открывают для себя все новые возможности использования технологий Интернета вещей в бизнесе, но в 2019 году мы скорее станем свидетелями реализации экспериментальных программ и тестирования в небольших масштабах, нежели увидим глобальные повсеместные сдвиги в этой сфере.

Ликвидация разрыва между электронными покупками и приобретением товаров в физических магазинах, усиление автоматизации и новые способы привлечения клиентов (по большей части за счет показа им рекламы) – все это обладает для розничной торговли большим потенциалом, но соответствующие технологии еще только начинают получать массовое распространение.

Стоит отметить, что некоторые применения Интернета вещей в ретейле не являются специфичными для розничной торговли. Компании используют средства управления ресурсами, интегрированные системы отопления, кондиционирования и вентиляции и другие технологии «умных» зданий точно так же, как и во многих других отраслях, но в последнее время ретейлерам приходится нелегко, и инвестиции в новые технологии очень быстро могут выпасть из списка их приоритетов.

Впрочем, как бы то ни было, Интернет вещей постепенно начинает доминировать в сфере розничной торговли. Неудивительно, что лидирующее положение здесь занимает один из крупнейших игроков в этой области.

Пустой реестр

Гигант розничной торговли Amazon давно использует технологии Интернета вещей – сложные цепочки поставок и логистические функции здесь хорошо документированы и уже успели доказать свою эффективность. Упаковкой товаров на огромных складах занимаются армии роботов, а программное обеспечение осуществляет централизованное планирование, определяя наиболее эффективные способы доставки несметного количества заказов по всему миру.

Вместе с тем, по словам вице-президента Forrester Research Сучариты Кодали, некоторые из самых современных технологий Интернета вещей не вполне подходят для таких операций.

«Интернет вещей очень дорог и используется для мониторинга особо ценных поставок (например, медицинских), для которых зачастую необходимо соблюдение определенного температурного режима, – подчеркнула она. – Для игрушек и малоценных подарков, доставляемых с целью экономии самым дешевым способом, он не годится».

Впрочем, в отношении розничных магазинов Amazon вынашивает еще более амбициозные, чем для электронных продаж. Помимо новой волны традиционных магазинов компания открывает полностью автоматизированные магазины Amazon Go.

Работает это так: при входе в магазин покупатели регистрируются, сканируя свой штрих-код. Затем они берут с полок все, что им понравилось, и уходят, а приложение автоматически выставляет счет за выбранные товары в аккаунте Amazon.

Естественно, в таких магазинах очень многое остается за кадром. По словам вице-президента Gartner Марка Ханга, центральное место в предлагаемой концепции занимает технология интеллектуального зрения – использование камер для отслеживания отдельных покупателей и их физического местоположения в магазине. Но помимо этого есть много чего еще, а компания предпочитает не раскрывать подробности функционирования своей системы.

Конечно, у наблюдателей есть определенные предположения – существенную роль здесь, по мнению Ханга, играют датчики на самих полках.

«В Amazon никогда не раскрывали, как работают магазины Amazon Go, но, поискав немного в Интернете, вы обнаружите, что компания зарегистрировала ряд патентов на технологию 'умных' полок».

Именно так действует стартап Zippin, применяющий похожие автоматизированные средства в розничных магазинах. Датчики веса на полках дополняют технологию интеллектуального зрения, обеспечивая более точное отслеживание происходящего. Основатель Zippin Кришна Мотукури сообщил, что для полного покрытия магазина площадью 90 квадратных метров достаточно всего 15 камер. При этом в одном из магазинов Amazon Go (хотя и большей площади) их установлены сотни.

В настоящее время Zippin управляет флагманским магазином в Сан-Франциско в основном для демонстрации своих технологий. У Amazon Go имеются уже шесть площадок – три в Сиэтле, две в Чикаго и одна в Сан-Франциско, а к 2021 году компания планирует открыть 3 тыс. магазинов.

Помимо новой волны традиционных магазинов компания Amazon открывает полностью автоматизированные магазины Amazon Go.

«Хотите купить [$item]?»

Ритейлеры любят узнавать о своих покупателях побольше, и вряд ли кого-то должно удивлять, что что они используют технологии Интернета вещей для их изучения и трансляции полученных знаний в увеличение потенциальных продаж.

Интернет-магазины уже давно обладают преимуществом в этой области, отслеживая на сайтах продавцов файлы cookie, собирая демографические сведения, информацию о наших предпочтениях и географическом местоположении, а также многое другое. Однако и розничные магазины все чаще используют Интернет вещей для этих же целей.

По словам вице-президента IDC Лесли Хенд, курирующей сектор розничной торговли, его представители важнейшими инновациями считают средства контекстного взаимодействия с клиентами в реальном времени.

«Они обращаются к мобильным телефонам клиентов с учетом их текущего местоположения и предпочтений, пытаясь наладить индивидуальное, контекстное и персонализированное взаимодействие», – указала она.

На практике здесь используется технология маяков. Ретейлеры заинтересованы в долгосрочном применении маяков в качестве средства персонализированного привлечения клиентов, находящихся поблизости (посредством рекламы).

Более 30% представителей сектора розничной торговли сообщили, что вмонтированные в полки датчики веса и умные камеры (подобные тем, о которых говорилось выше, когда речь шла об автоматических магазинах) помогают получить четкую картину наполнения клиентами своих тележек. Идея заключается в том, чтобы адаптировать продажи к особенностям покупателей или, по крайней мере, предлагать им какие-то конкретные товары.

Компания Wal-Mart уже подала заявку на патенты биометрических устройств, закрепленных на тележках и корзинах для покупателей. «Предположительно это делается для того, чтобы клиент мог получить информацию о состоянии своего здоровья, – заметила Хенд. – Но в Wal-Mart хотят знать и местоположение покупателя внутри физического магазина».

Все эти технологии, по словам Ханга, еще подлежат осмыслению, и не факт, что покупатели смогут встретить их в каждом магазине уже в период нынешних рождественских распродаж. Технология маяков, например, получила более широкое распространение на спортивных аренах и в аэропортах. Но, как уже отмечалось ранее, владельцы физических магазинов по-прежнему сталкиваются с серьезными экономическими трудностями, поэтому для рядовых магазинов расходы на внедрение новейших технологий не являются сегодня главным приоритетом.

Jon Gold. Retail IoT is still coming into its own in 2019. Network World. November 19, 2018

Сегодня интеллектуальные цифровые ассистенты «прочесывают» большие данные и выясняют сведения, на основании которых автоматически перестраивается цепочка поставок, увеличивая продажи. Программные роботы автоматизируют повторяющиеся задачи ввода данных, а сотрудники в высвободившееся время имеют возможность заниматься исследовательской и творческой работой. Обнаружив неполадку на промышленном объекте, система прогнозной аналитики заранее инициирует ее устранение, избавляя от необходимости высылать техников на место аварии.

Во всех отраслях цифровые технологии активно меняют принципы выполнения должностных обязанностей. Технологии всегда повышали КПД и продуктивность, но самая новая волна обещает гораздо больше. Разработки в сфере искусственного интеллекта, машинного обучения, Интернета вещей, больших данных, прогнозной аналитики и др. используются компаниями, чтобы менять рабочую среду и создавать новые рабочие места, требующие современных навыков, — близится новая эпоха взаимодействия человека с машиной.

По мере «цифровизации» компаний обязанности сотрудников все более усложняются. И на сегодня задача работодателя — эффективнее обеспечить в новых условиях заинтересованность сотрудников, предоставив им инструменты, которые облегчают выполнение сложных задач.

В центре исследований информационных систем МТИ ввели понятие «рабочие условия» (employee experience) — концепцию, определяемую группой факторов, в том числе уровнем сложности должностных обязанностей и поведенческими нормами, касающимися взаимодействия, творчества и использования вспомогательных средств. Цифровые функции обычно положительно влияют на рабочие условия — повышается КПД процессов и уменьшаются ошибки. Но реальные отличия проявляются, когда цифровые технологии используются для коренного изменения принципов работы — замены людей, дополнения их возможностей или создания новых должностей и функций.

По мере этих изменений растут опасения, что автоматы лишат людей работы. В какой-то степени так и произойдет, но эксперты уверены, что вытеснение будет происходить только с должностей, требующих рутинных и повторяющихся действий, а также с работы, которую машины способны выполнять в большем объеме. Около 74% топ-менеджеров, опрошенных Accenture, сообщили, что планируют использовать искусственный интеллект для автоматизации в крупных и очень крупных масштабах в предстоящие три года, и 97% рассчитывают с помощью ИИ дополнять возможности сотрудников.

Чтобы обеспечить успех преобразований, в организациях должны определить оптимальный для себя баланс числа людей и разумных машин. Из числа участников опроса Accenture 54% считают, что сотрудничество человека и машины важно для достижения приоритетных стратегических целей, 46% уверены, что традиционные должностные обязанности устарели, а 29% уже сильно изменили штатные расписания. Как признаются аналитики, со столь масштабными изменениями они еще не сталкивались: речь идет о новых уровнях возможностей и результатов для клиентов благодаря взаимодействию людей и средств интеллектуальной автоматизации.

Важную роль в совершенствовании рабочей среды будут играть обучение и повышение квалификации сотрудников. В некоторых отношениях придется вернуться к основам, к тому, что ценилось до эпохи автоматизации. Речь идет о диалоге между людьми, способности к обобщению, вынесению суждений, ведению переговоров, контролю затрат и точек интеграции — повышенное внимание снова будет уделяться взаимодействию людей на разных ролях.

Компании, способные предложить сотрудникам лучшие цифровые средства, достигнут большего, чем те, где будет просто обновлен штат, — в первых получат существенную прибавку производительности. Среди компаний, участвовавших в исследовании МТИ, 25% признаны обеспечивающими первоклассные рабочие условия, благодаря чему им удается выпускать новые продукты и предлагать услуги вдвое быстрее конкурентов, а кроме того, такие предприятия сообщают об удвоенных показателях удовлетворенности клиентов и на 25% большей рентабельности.

Дело не в навыках и не в эффективности, отмечают в МТИ. В таких организациях уверены, что для достижения принципиально нового уровня производительности необходима интеллектуальная автоматизация.

Расскажем, как пять лауреатов премии CIO 100 2018 смогли «оседлать» цифровую волну и провести преобразования, направленные на радикальное улучшение рабочих условий.

Дистанционное техническое обслуживание

В компании Applied Materials, которая является одним из основателей электронной отрасли, тратят миллионы долларов на отправку специалистов в разные страны мира, чтобы помогать клиентам устанавливать и ремонтировать оборудование, необходимое для выпуска микросхем и дисплеев с плоским экраном.

Несмотря на строгий контроль бюджетов, в компании сумели пойти навстречу клиентам, все настойчивее требовавшим сокращения сроков выпуска продукции на рынок, и коренным образом изменили многие процессы клиентской поддержки. С помощью дополненной реальности и «умных» очков технические работы на местах были заменены на процедуры дистанционного обслуживания, обеспечивающие существенную экономию командировочных расходов.

В партнерстве с Upskill, разработчиком платформы дополненной реальности Skylight, и Osterhout Group, поставщиком умных очков ODG R7, была разработана защищенная платформа дистанционной поддержки, которая используется для устранения неполадок, контроля качества и обучения персонала. Отныне специалисты компании могут взаимодействовать удаленно в режиме реального времени и быстрее решать проблемы, а простои из-за длительных поездок теперь сведены к минимуму.

«Наша главная цель — ускорение; нам необходимо быстро выполнять все новые требования клиентов в сжатые сроки, — объясняет Джей Керли, вице-президент, ИТ-директор Applied Materials. — У нас клиенты по всему миру, и наша задача — построить единую экосистему из людей, процессов и технологий, чтобы направлять лучших специалистов туда, где они требуются».

Очки дополненной реальности дали возможность реализовать несколько новых рабочих сценариев. Они обеспечивают взаимодействие глобально распределенных групп в режиме видео-конференц-связи: эксперты удаленно наблюдают за работой «глазами» техников, находящихся на объекте, и дают советы. Кроме того, очки помогают проводить обучение и выполнять сложные работы на местах. Система дополненной реальности используется также в ходе аудита и контроля качества: вместо прежних процедур, предусматривавших ручную съемку и каталогизацию, теперь техники автоматически транслируют видео и звук в режиме реального времени. Сегодня работать стало намного удобнее, потому что сообщения, аннотации и вспомогательные файлы, в том числе инструкции и схемы оборудования, автоматически передаются техникам и появляются у них перед глазами.

«Смысл проведенных преобразований в том, чтобы «перенести» экспертов и их знания непосредственно туда, где выполняются работы и устраняются неполадки», — добавил Керли.

Замысел проекта возник в 2015 году благодаря внутрикорпоративному конкурсу Internet of Things Challenge, в рамах которого сотрудники должны были предлагать идеи по применению новых технологий для решения повседневных задач.

Проект помог Applied Materials быстрее устранять проблемы благодаря возможности мгновенно обращаться к экспертам, а не ожидать их прибытия. Кроме того, за один визит удается устранять больше неисправностей, поскольку теперь проблему дистанционно могут изучать сразу несколько экспертов.

Сегодня в компании намерены применять и другие средства визуализации, обработки больших данных и высокопроизводительных вычислений, чтобы и дальше наращивать эффективность рабочих процессов. «Прежние методы сегодня не действенны, — заключает Керли. — Нам, в частности, крайне необходимо ускорить наши циклы исследования и разработки».

Контроль здоровья креветок

В компании Cargill уверены, что залог хорошего урожая креветочной фермы — не траулеры и рыболовные сети, а Интернет вещей, мобильные приложения и аналитика больших данных.

Подразделение Cargill Digital Labs предлагает iQuatic — решение, включающее мобильное приложение и информационную панель, которые обещают новый уровень контроля и продуктивности креветочным фермам.

Решение призвано заменить бумажные блокноты и электронные таблицы, оно реализует функции аналитики и визуализации данных, которые предоставляют фермерам ценные сведения в оперативном режиме, помогая следить за здоровьем креветок и повышать урожаи.

До недавнего времени креветочным фермам приходилось полагаться на везение, говорят в Cargill. Сегодня в компании оцифровывают информацию, которая вручную заносилась в блокноты, и комбинируют данные, чтобы директора ферм могли получать сведения в реальном времени и принимать взвешенные решения.

Назначение цифровой платформы — изменить принципы кормления креветок. На протяжении десятилетий фермеры контролировали состояние водоема, пользуясь блокнотами и электронными таблицами. Такой метод был неудобным, малоэффективным и чреват ошибками, в связи с тем что приходилось отслеживать большой объем данных.

Платформа iQuatic на базе Интернета вещей меняет традиционные методы: автоматически регистрируются температура и минерализация воды, с помощью акустических датчиков отслеживается, в какое время и в каком объеме питаются креветки. Эти данные, комбинируемые с информацией из других источников, позволяют вносить оперативные корректировки в режим кормления. Возможности iQuatic позволяют выяснить естественные закономерности питания креветок, чтобы автоматизировать кормление и высвободить у сотрудников время для других важных задач.

«В прошлом специалисту приходилось постоянно брать пробы воды для контроля температуры и уровня минерализации, — объясняет Тиффани Снайдер, ИТ-директор Cargill. — Мы соединяем различные датчики и аналитические функции, позволяя фермерам получать недоступные прежде знания и автоматизировать процессы, которые раньше осуществлялись вручную».

Cargill помогает не только повышать продуктивность, но и совершенствовать аналитические средства путем увеличения количества доступных наборов данных и внедрения машинного обучения для принятия решений на основе прогнозов, что позволяет повысить число урожаев за сезон и, соответственно, доходы. Креветочные фермы, как и другие сельскохозяйственные предприятия, прежде работали менее эффективно из-за разрозненности систем и невозможности сопоставить информацию, чтобы делать прогнозы и принимать профилактические меры.

Как правило, фермеры лишь могли реагировать на текущие сведения, тогда как система Cargill позволяет перейти на прогнозный режим работы и добиться реального повышения продуктивности.

Автоматизация неэффективных процессов

В Fannie Mae, агентстве доступного ипотечного кредитования с государственным участием, прекрасно знакомы с бюрократическими процессами — ручными и зачастую неэффективными. Поэтому, реализуя проект цифровой трансформации, в Fannie Mae внедряют новейшие технологии, рассчитывая создать штат виртуальных сотрудников, которые будут работать «рука об руку» с людьми.

Стержнем инициативы являются средства роботизированной автоматизации процессов (Robotic Process Automation, RPA), программные роботы, которые воспроизводят действия человека при выполнении повторяющихся заданий. Поскольку основные кандидаты на такую автоматизацию — задачи, требующие входа в несколько систем, ввода большого количества данных, загрузки отсканированных документов и т. д., боты активно внедряются в отделах клиентского обслуживания, обработки медицинских страховых требований, выдачи кредитов, в бухгалтерии и др. Системы RPA — это нечто большее, чем традиционная ИТ-автоматизация, поскольку они способны адаптироваться, самообучаться и исправлять собственные ошибки.

В Fannie Mae проводят масштабное внедрение RPA, так как видят в новшестве платформу, которая обеспечивает слаженное взаимодействие между реальными сотрудниками и роботами. «Нашим специалистам по сопровождению приходилось разрываться между многочисленными задачами, и нам нужны были новые пути, чтобы высвободить им рабочее время, — объясняет Рамон Ричардс, старший вице-президент по технологиям безопасности и обслуживания Fannie Mae. — Поэтому мы активно осваиваем новые технологии, способные повысить эффективность внутренних процессов и предлагать более совершенные решения для клиентов». RPA позволяет Fannie Mae относительно быстро решать задачи автоматизации, обходясь без существенных изменений основных приложений и дорогостоящей интеграции.

Хотя в агентстве приняли меры по избавлению от «бумажных» процессов, из-за специфики его деятельности по-прежнему требовался большой объем ручного контроля. Сотрудники тратили немало времени на извлечение данных из систем, загрузку в электронные таблицы и другие корпоративные приложения, а также на операции согласования. Бизнес-процессы могли включать до 35 этапов и требовали принятия нескольких решений. Несмотря на наличие средств автоматизации, люди по-прежнему оставались главным связующим звеном.

Пилотный проект RPA был проведен весной 2017 года, и сотрудники ИТ-службы и операционного отдела, совместно работавшие над ним, сразу же ощутили преимущества технологии. Была сформирована группа по интеллектуальной автоматизации и роботизации процессов, которая занимается расширением применения RPA, машинного обучения и искусственного интеллекта в организации. Были определены три компонента, на которые группа опирается в своей работе: формализация процесса уточнения круга применений технологии, создание центра управления для контроля развертываний и использование новой модели взаимодействия отдела ИТ и специалистов по эксплуатации. За время, прошедшее после пилота, были автоматизированы 28 внутренних процессов в отделах операций, закупок и финансов.

Теперь сотрудники Fannie Mae могут переключиться на решение более ценных задач. По оценкам исполнителей, за первый год использования RPA высвободилось более 700 человеко-часов, повысились качество и продуктивность работы благодаря уменьшению ошибок оператора.

Сами специалисты по автоматизации могут уделять время новым проектам и заниматься проблемами клиентов. Сегодня, когда фундамент уже есть, идет разработка стратегии дальнейших действий, в том числе использования с RPA средств обработки естественного языка и интеграции с системами управления бизнес-процессами. После быстрого получения первых результатов был выстроен достаточно большой конвейер RPA, и бизнес-пользователи начали активно предлагать новые элементы рабочих процессов для автоматизации. Несмотря на энтузиазм, в проектной группе решили не очень форсировать инициативы, учитывая относительную новизну технологий. Текущая задача — доукомплектовать новый отдел, обучить специалистов и составить стратегический план дальнейшего развития.

Расширение возможностей сотрудников с помощью данных

Тезис о том, что данные — это валюта современного предприятия, весьма популярен, но не все поддерживают его делом. В компании Accenture его реализуют на практике, осуществляя общекорпоративный проект, направленный на «демократизацию» данных и предоставление сотрудникам возможности принимать решения с опорой на аналитику.

С конца 2015 года в глобальной консалтинговой компании строят современную платформу управления данными и аналитики, благодаря которой разрозненные информационные хранилища и статичные процессы отчетности должны уступить место новому образу действий, когда все элементы бизнеса опираются на аналитику и каждый пользователь руководствуется практическими сведениями, полученными в результате обработки данных.

Краеугольный камень инициативы — Enterprise Analytics Platform, платформа управления данными и защищенного руководства, обеспечивающая загрузку, обработку информации, моделирование и визуализацию для превращения в полезные знания. В компании сформирован центр компетенций Enterprise Insight Studio, задача которого — быстрая разработка и ввод в действие аналитических моделей. Участники проекта добиваются устранения барьеров, характерных для прежних нескоординированных методов управления данными, и предоставляют новые возможности пользователям на всех уровнях корпоративной иерархии и во всех структурных подразделениях компании, обеспечивая быстрый рост и диверсификацию бизнеса.

«Данные, уже имеющиеся у предприятия, способны принести пользу всем сотрудникам, — уверен Эндрю Уилсон, ИТ-директор Accenture. — Современным компаниям нужны совершенно новые, основанные на данных способы найма, обучения сотрудников, их информирования и обеспечения инструментами. До начала инициативы мы пребывали в классической ситуации, когда данных слишком много, но их форма, специфика и местонахождение не позволяют задействовать их для повышения эффективности работы».

Раньше в компании формировались статичные отчеты, они требовали большого объема работы аналитиков, к тому же не отражали текущую ситуацию и были доступны не всем. Используя Hadoop и Apache Kafka, а также средства моделирования и визуализации данных, в Accenture создали единую платформу управления, с полноценным набором функций руководства и безопасности. При этом был задействован упрощенный подход, позволивший в полном объеме удовлетворить требования к средствам отчетности и аналитики, он подразумевает разделение платформы на три компонента. Первый — общедоступные витрины данных для бизнес-аналитики — включает динамически обновляемые наборы данных, размещенные на быстрых системах хранения. Второй компонент гарантирует самостоятельный доступ опытных аналитиков к централизованным функциям управления данными, обеспечения безопасности и приватности. Третий — «студия инновации», в которой работают ученые по данным, они ищут и демонстрируют новые применения аналитических средств.

«Enterprise Insight Studio — это что-то вроде креативного рекламного агентства, только занимающегося данными, — поясняет Уилсон. — Нельзя добиться того, чтобы все 450 тыс. сотрудников компании были в курсе последних новшеств. Необходим отдельный центр компетенций, который сможет идти в ногу с развитием современных аналитических систем».

За полтора года со времени запуска новой системы и процессов, в Accenture предоставили 20 тысячам пользователей, занимающих ответственные посты, интерактивные отчеты, обновляемые в режиме реального времени, а объем традиционных статичных отчетов был уменьшен почти вдвое. Отпала необходимость в выполнении 90% повторяющихся операций, традиционно связанных с работой аналитиков, что позволило исследователям данных ежемесячно отвечать на 30–50 вопросов бизнес-руководства и сформировать портфель из 120 с лишним аналитических решений для широкого круга пользователей, от кадровиков до специалистов по продажам и клиентскому обслуживанию.

В дальнейшем в Accenture планируют задействовать искусственный интеллект, чтобы расширить возможности извлечения знаний и по-новому организовать взаимодействие между людьми и машинами. Как подчеркивает Уилсон, цель инициативы — с помощью средств интеллектуальной обработки данных дополнить возможности сотрудников, а не заменить их: «Пользуясь результатами анализа, сотрудники работают успешнее. И у них высвобождается время на выполнение важных обязанностей, таких как взаимодействие с клиентами».

Цифровые ассистенты спешат на помощь

Сегодня попросить Alexa или Siri внести молоко в список покупок или уменьшить температуру на термостате — обычное дело. Цифровые ассистенты стали помогать сотрудникам Лаборатории реактивного движения (Jet Propulsion Library, JPL) НАСА находить ответы на непростые вопросы и выполнять рутинные офисные задачи — благодаря осуществляемой в космическом агентстве инициативе по оптимизации рабочих процессов.

Цифровые ассистенты стали очередным этапом проекта Advanced Digital Research Explorer, в ходе которого создается платформа контекстного анализа, помогающая сотрудникам быстро находить ответы в петабайтах документов, баз знаний, видеозаписей и т. п. Цифровые ассистенты, реагирующие на устные команды, позволяют всем работникам лаборатории, от ученых до администраторов, взаимодействовать с системой более естественным образом, говорит Джеймс Риналди, ИТ-директор организации. «Традиционные интерфейсы взаимодействия с компьютерами уходят в прошлое, — считает он. — Мы придерживаемся принципа «если вы можете пользоваться чем-то дома, то сможете и на работе» — человеку комфортнее взаимодействовать с привычными вещами».

Работа над прототипом была начата в 2017 году. Для быстрого поиска, фильтрации и обобщения информации требовалось создать цифровых ассистентов, которым можно отдавать команды устно, путем набора текста, а также с помощью касаний и жестов. За все годы существования НАСА в лаборатории накопились петабайты документов, видеозаписей, изображений и экспериментальных данных в исходных форматах, разбросанных по многочисленным хранилищам, из-за чего ученым приходилось тратить слишком много времени на поиск необходимого для работы. Цифровые ассистенты призваны помогать сотрудникам быстро получать нужные ответы и тем самым значительно ускорять исследования.

«Уже в прошлом году мы продемонстрировали возможность «найти иголку в стоге сена» с помощью традиционного и голосового пользовательского интерфейсов и автоматизировали массу процедур, — отмечает Риналди. — Сегодня мы хотим, чтобы цифровые ассистенты выполняли больше типовых задач». По его словам, система Acquisition Digital Assistant, общение с которой происходит устно через диалогового бота, выдает ответы по результатам обработки 100 тыс. документов в девять раз быстрее, чем при традиционном поиске с набором запроса.

Новые цифровые ассистенты, способные обращаться как к внешним, так и к внутренним источникам информации, используют облако AWS и интерфейс Alexa, чтобы облегчить сотрудникам выполнение широкого круга заданий. Например, Alexa можно попросить перечислить самые масштабные попытки хакерских вторжений в системы, а ассистент RoomBot найдет конференц-зал, который будет свободен в указанное время.

По признанию Ринальди, этот бот стал настоящим «хитом»: сотрудники лаборатории, а их насчитывается около 6 тыс., тратили более двух часов в неделю на поиск свободных конференц-залов, а потом еще несколько часов — на настройку оборудования перед совещанием. Голосовой ассистент не только помогает найти конференц-зал за считанные секунды, но и по команде сам настраивает системы аудио-, видео- и веб-конференций с помощью технологий Интернета вещей. По подсчетам, благодаря новшествам время простоев конференц-залов сократилось на 30%.

Помимо масштабируемых технологий, проектная группа применяет итеративную скоростную разработку платформы, опираясь на методы agile и на исходящие от самих пользователей идеи новых сценариев применения. Кроме того, в рамках сотрудничества с Amazon в НАСА добились доработки решения Alexa for Business, благодаря которой упростились масштабные развертывания колонок Echo и чатботов.

Проект внедрения цифровых ассистентов в JPL только начался. Риналди убежден, что они будут особенно полезными для новых сотрудников, которые с их помощью смогут получать доступ к нужной информации и сервисам: «Цифровые помощники облегчают работу в многозадачном режиме, да и общаться с ними сотрудникам нравится».

— Beth Stackpole. Redefining work in the digital age.CIO. August 22, 2018

Разработка цифровой стратегии столицы «Умный город – 2030» близка к завершению. Умной Москву призваны сделать не только сквозные технологии и цифровая архитектура, но и новые принципы городского управления. Основные требования к изменению управления городом уже определены.

Стратегия предусматривает шесть основных направлений: человеческий и социальный капитал, городская среда, цифровая мобильность, городская экономика, цифровое правительство, безопасность и экология.

Верхнеуровневыми показателями, которые позволят комплексно оценить развитие Москвы по всем направлениям стратегии, станут качество жизни и качество городской среды. Наборы отраслевых критериев «ума» пока еще продолжают формироваться. Но уже сейчас ясно, что две отрасли будут ключевыми при оценке качества «умной» Москвы: здравоохранение и образование.

По словам главы Департамента информационных технологий Москвы Артема Ермолаева, требуемый для реализации стратегии объем инвестиций в разы превышает возможности московского бюджета, поэтому в правительстве намерены получать кумулятивный результат от цифровизации в кооперации с бизнесом.

Помимо широкого обсуждения цифровой стратегии, стартовавшего в апреле на площадке ict.moscow и охватившего более 20 тыс. экспертов и представителей бизнеса, ДИТ Москвы собрал 27 экспертов на ток-шоу «Умный город: вызовы современности».

В цифровой стратегии выделено восемь ключевых технологий, которые помогут ответить на эти вызовы: беспроводная связь 5G, блокчейн, большие данные, виртуальная и дополненная реальность, Интернет вещей, нейроинтерфейсы, компьютерное 3D-моделирование и 3D-печать.

Основным эффектом от внедрения технологий для горожан участники дискуссии считают экономию времени при различных взаимодействиях с городской средой. «Все технологии, в которых мы видим коммерческий потенциал, связаны с экономией времени», – отметила операционный директор компании «МегаФон» Анна Серебрянникова.

По ее словам, первые сети пятого поколения могут быть развернуты в Москве и городах-миллионниках уже в 2023 году. Самое очевидное применение этой технологии, полагают в «МегаФоне», – телемедицина.

Однако до сих пор крупному бизнесу не удавалось удачно коммерциализировать масштабные проекты в сфере здравоохранения. «Несмотря на то что накопленный объем клинических и генетических данных уже позволяет строить предиктивные модели для медицины, существующей системе обязательного медицинского страхования невыгодно инвестировать в предсказательные подходы, – указал Кирилл Каем, вице-президент “Сколково” по инновациям. – Нет потребителя, готового платить за эти технологии, потому что плечо планирования слишком длинное для плательщика».

Вице-президент НИУ «Высшая школа экономики» Игорь Агамирзян напомнил о важности единых стандартов в различных отраслях для развития «умного города». Он считает, что у Москвы сегодня есть шанс принять непосредственное участие в выработке новых международных стандартов, а не в гармонизации уже существующих. Но для этого нужен человеческий капитал.

По мнению Ольги Свибловой, директора «Мультимедиа арт музея», технологии «умного города» развиваются «отдельными пучками», в отсутствие целостного видения и объединяющей инфраструктуры. Для формирования же такого видения нужны культура и развитие системы дополнительного образования.

Финальную версию цифровой стратегии Москвы, учитывающую принятые авторами проекта замечания, планируется опубликовать в августе 2018 года.

Несмотря на непростое состояние российской энергетики, позитивная динамика в ней все же наблюдается. Постепенная замена устаревшего оборудования на современные решения дает новые возможности для управления сетями. В «МРСК Сибири» создана одна из первых в отечественной энергетической отрасли систем Интернета вещей (Internet of Things, IoT), которая помогает компании в реальном времени вести мониторинг состояния 250 тыс. км электросетей. Дмитрий Дружинин, начальник управления информационных технологий «МРСК Сибири», рассказывает о цифровизации бизнеса компании и о показателях, на которые влияют возможности Интернета вещей.

- Складывается ощущение, что про Интернет вещей больше говорят, чем делают. Рабочие кейсы встречаются пока редко. Какова история IoT у вас?

Для сектора энергетики тема Интернета вещей довольно живая и перспективная. У нас имеется распределенная сеть очень различных объектов. Ими надо как-то управлять, наблюдать за их поведением. На все объекты не наездишься, поэтому удаленный мониторинг крайне важен, и мы уделяем ему большое внимание.

Первое направление связано с контролем счетчиков. Мы электросетевая компания и обязаны бороться с потерями, особенно с коммерческими. Потери из-за незаконных подключений, испорченных счетчиков и прочих махинаций, выливаются в существенную сумму.

Современные счетчики могут передавать данные по различным каналам, обычно используются SIM-карты. Если в показаниях, предоставляемых потребителями, есть «провалы» либо нелогичные профили потребления, то есть возможность получить данные от самих счетчиков. У нас развернуто решение для анализа этой информации – около полутора лет назад было начато внедрение платформы Smart Metering «Пирамида 2.0». Сейчас такая система охватывает около 70% счетчиков.

Это самая весомая часть проекта IoT, потому что связана с «живыми» деньгами. Обвязывая системой управления, датчики целых районов, удается заметно улучшить ситуацию. Кроме того, у нас есть система расчета баланса полезного отпуска, реализованная на платформе SAP. Мы видим, сколько энергии поступило на вход подстанции и сколько собрали денег. При наличии очевидных нестыковок мы начинаем более подробно заниматься подстанцией, направляем туда инспекторов с мобильным решением и выявляем очаги потерь.

Второе важное направление, связанное с Интернетом вещей, – мониторинг оборудования, в первую очередь подстанций различного уровня. Далеко не везде есть хорошие каналы связи, на крупных подстанциях имеется необходимая инфраструктура, а вот в поселках приходится прибегать к услугам сотовых операторов. Собираемые данные загружаются в систему диспетчерского управления, и специалисты видят, в каком состоянии находится оборудование.

Сейчас проводим исследовательские работы по формированию единой интеграционной платформы, которая могла бы одинаково воспринимать протоколы, идущие с систем телеуправления и с систем коммерческого учета электроэнергии. Таким образом, есть возможность улучшить наблюдаемость нашей сети, охватить не только крупные узлы, но и мелкие сегменты. В случае сбоев мы можем оперативно направлять туда бригады, сократив таким образом простои оборудования и повысив полезный отпуск.

- Два совершенно разных случая: живые деньги, получаемые от потребителей, и отслеживание состояния оборудования, скорее связанное с экономией. Что из этого важнее, с чего начали?

С точки зрения энергетики вопросы учета электроэнергии и надежности оборудования всегда были основными и ставились во главу угла. Все остальное – вторично, включая инвестиционную, бухгалтерскую и финансово-хозяйственную деятельность.

Все-таки учет идет первым, он в приоритете, так как, по нашим оценкам, эффект от учета будет больше, чем от экономии на эксплуатации оборудования. Понятно, что для удаленного управления цифровым оборудованием на подстанциях нужен уже не электромонтер, а айтишник, который стоит дороже. Поэтому экономия на эксплуатации выражена не столь явно.

Собрать с потребителей деньги проще – поставил счетчик, настроил систему мониторинга. Экономия на эксплуатации – дело долгое и менее рентабельное, но вопрос надежности имеет стратегически важное значение.

- Каково место Интернета вещей среди других реализуемых проектов и в целом в ИТ-стратегии?

Сейчас важность Интернета вещей заметно повышается в связи с цифровизацией сети. Активно идут реконструкция и строительство новых подстанций, их оснащение цифровыми устройствами сбора данных и управления подстанциями – электронными исполнительными механизмами. В этом случае роль Интернета вещей возрастает многократно, поскольку в условиях «идеальной» цифровизации сеть может саморегулироваться: элементы сети могут общаться между собой и передавать друг другу нагрузку. Однако это в будущем.

Ближе и актуальнее для нас то, что современные устройства ложатся в основу системы поддержки принятия решений для диспетчера, подсказывая ему варианты действий. Например, благодаря электронике можно очень точно регулировать сеть, управляя качеством электроэнергии. Электронная подстанция быстрее реагирует на отклонения и дает возможность принимать предупредительные меры.

- Еще несколько лет назад аналитики говорили о построении в энергетике «умных» сетей, а отечественные компании возражали, утверждая, что пока «не до жиру», поскольку оборудование очень изношено и приходится латать дыры, используя более простые решения, и умная составляющая еще долго будет неактуальной. Действительно ли все так плохо?

Я не могу говорить за главного инженера, отвечающего за эксплуатацию, но действительно имеет место высокий уровень износа оборудования. Тем не менее здесь важно правильно расставить приоритеты. Например, мы инвестируем в полную реконструкцию подстанций, когда устаревшее оборудование заменяется на абсолютно новое. Наши сети становятся все более цифровыми.

- Какие системы являются основными потребителями данных с устройств? И что будет в дальнейшем?

Мы уже много лет занимаемся созданием единого информационного пространства на платформе SAP. Сделаны очень важные шаги в этом направлении: реализован контур ремонтной деятельности, у нас есть полностью паспортизированное и внесенное в нашу систему оборудование, для которого ведется измерение параметров. Данные в учетную систему вносятся частично вручную, частично с применением мобильных устройств. Кроме того, имеется функционал для расчета полезного отпуска и балансов электроэнергии. Сейчас мы будем приступать к созданию платформы, которая позволит многократно повысить собираемость данных, обеспечив нас актуальными данными о большинстве сегментов сети. Таким образом, корпоративные системы претерпят изменения, но основная наша задача – наполнить их качественными и оперативными данными.

- На построение цифровой инфраструктуры, хранение и анализ данных требуются инвестиции. Окупаются ли они? И за счет чего?

Цифры окупаемости пока назвать трудно, проект находится в активной фазе. Но мы занимаемся расчетом эффекта. Для себя видим, что основные финансовые эффекты лежат в учете. Эксплуатационные же эффекты сводятся к снижению недоотпуска электроэнергии и исключению рисков незапланированных ремонтов, связанных с авариями. Электроника реагирует на нештатные ситуации – например, скачки напряжения – быстрее, и зачастую удается избежать выхода из строя крупных узлов. Но еще раз хочу сказать, что снижение затрат на рядовой персонал и сокращение числа выездов нивелируется ростом количества ИТ-специалистов, которые обходятся недешево.

Сейчас мы пытаемся выработать требования к эксплуатации современного оборудования, сформировать подразделение, которое будет этим заниматься. Думаю, такая проблема станет актуальной для многих – подстанции 70-х годов будут уходить в прошлое, и им на смену будут приходить новые решения.

- О чем идет речь в первую очередь: об анализе данных «на лету» для принятия мгновенных решений или о ретроспективном анализе – выявлении каких-либо тенденций?

Мы занимаемся и тем и другим. Во-первых, мы всерьез занялись обновлением SCADA-системы, выбираем, какое именно решение будем развивать. Здесь, действительно, речь идет о данных «на лету», которые в режиме реального времени поступают на пульт диспетчера. Но при этом мы занимаемся и такими вещами, как ретроспективный анализ в части потерь. Мы должны видеть динамику своей сети, происходившие в ней перетоки.

- Где рутинные процессы и большие данные – там машинное обучение и искусственный интеллект, снижающие влияние человеческого фактора. Каковы планы в этом направлении?

Мы видим здесь перспективы в части прогнозирования ремонтов. Разумеется, было бы неплохо применять машинное обучение для прогнозирования ремонтов оборудования. Получая оперативные данные, система на основе их анализа вполне может выдавать рекомендации. Но сейчас это пока на уровне проектной деятельности и формирования требований. Система планирования ремонтов у нас организована так, что мы подчиняемся различным регламентам – Ростехнадзора, Минэнерго и т.п. Пока порядок таков, мы можем у себя проводить различные пилоты, но дальше них дело не пойдет.

- Вы представили в рамках SAP Forum решение на базе дополненной реальности. Каковы основные сценарии использования этой технологии в энергетике?

Нами был реализован концепт-проект на базе Microsoft HoloLens и игрового движка Unity, отражающий возможности технологии дополненной реальности и сферы ее применения. Для себя мы видим ее в качестве помощника в принятии решений для линейных сотрудников и оперативно-выездных бригад. Когда они выезжают на объект, алгоритм дополненной реальности позволяет привязать регламент обслуживания подстанции или действий в ситуации, связанной с ремонтом, к физически стоящему перед людьми оборудованию, поэтапно подсвечивая те элементы, с которыми необходимы манипуляции. Благодаря этому упрощается работа, снижаются требования к выездному персоналу и у нас появляется возможность сосредоточить наиболее опытных специалистов в центрах компетенций, откуда они могут давать советы «через плечо». Как минимум, диспетчер может проанализировать действия сотрудника и подтвердить, что напряжения на клеммах нет и можно проводить дальнейшую работу. К сожалению, когда стояло старое оборудование, на этом этапе иногда бывали несчастные случаи.

Второе направление для применения дополненной реальности – тренажеры. Сейчас молодые специалисты обучаются на физических макетах, и освоение ими материала приходится проверять. Но система дополненной реальности может не только подавать материал в графическом виде, но и сама проверять правильность действий. Главные инженеры очень живо поддержали концепцию тренажеров.

- Какова цель проекта? «Поиграть» с технологией и получить первые наработки или продемонстрировать руководству?

Обе цели были важны. Мы впервые имели дело с дополненной реальностью, и было необходимо понять, каковы ее возможности, как она работает. Но следовало и заинтересовать руководство, показав перспективное направление и побудив обсуждать технологию в своих кругах.

- Каким вы видите дальнейшее развитие информационных систем «МРСК Сибири»? Какова ваша роль в этом процессе?

Мне интересна проектная деятельность, я хотел бы и дальше развивать новые технологии. Отрадно видеть, когда люди начинают использовать то, что удалось создать, осознают реальную пользу инструментов.

Среди наиболее актуальных проектов хотелось бы выделить именно создание единой интеграционной платформы, исследования по которой сейчас ведутся. Там ожидается разносторонний эффект, существует много заинтересованных бизнес-пользователей. Сделать серьезный продукт, который полезен широкому кругу пользователей, – это серьезная мотивация.