Интернет вещей

Компания McLaren перенесла усвоенные в «Формуле-1» уроки в мир автомобилей и электроники, а кроме того, активно применяет накопленный исследовательский, аналитический и конструкторский опыт в промышленности, фармацевтике и в сфере массмедиа. В январе 2015 года McLaren официально сменила название на McLaren Technology Group, что само по себе подчеркивает новый вектор ее развития. В группу входит и учрежденная в 2004 году собственная аналитическая фирма McLaren Applied Technologies. Сначала ее специалисты фокусировались на совершенствовании решений по техническому обслуживанию автомобилей «Формулы-1» и повышению их скоростных характеристик. Но впоследствии этот опыт нашел применение в других областях. Услугами MAT воспользовались крупные британские промышленные и нефтедобывающие компании. Разработанную в McLaren систему предсказывающей аналитики теперь используют клиенты аудиторской фирмы KPMG (между McLaren и KPMG заключен десятилетний контракт).Технологии McLaren нашли свое применение и в медицине: в партнерстве с Оксфордским медицинским колледжем MAT разрабатывает инструменты, позволяющие анализировать действия хирурга в ходе операции, чтобы сделать их более эффективными. О том, как и почему участник престижных автомобильных соревнований трансформируется в крупного поставщика цифровых технологий, лучше других знает ИТ-директор McLaren Technology Group Стюарт Биррелл. Он убежден, что соперничество в гонках «Формулы-1» всегда лежит на стыке технологий, инженерного искусства и спорта.

ИТ-директор McLaren Technology Group Стюарт Биррелл

Амбиции, чтобы побеждать

В знаменитой команде McLaren выступали настоящие легенды автоспорта: Эмерсон Фиттипальди, Джеймс Хант, Никки Лауда, Ален Прост, Айртон Сенна и действующий чемпион мира Льюис Хэмилтон. Однако McLaren – не только команда «Формулы-1», это еще и ведущий мировой разработчик электроники для автомобильной отрасли и автогонок, успешно конкурирующий в последние годы в области спорткаров со своим соперником по гонкам, командой Ferrari, и с лидерами в сфере производства суперкаров Aston Martin и Porsche.

«Все, что мы делаем, связано с технологиями, – подчеркнул генеральный директор компании Рон Деннис. – Это создание самых современных автомобилей, сотрудничество с ведущими мировыми игроками, помогающее им повышать эффективность своей продукции, и разработка самых надежных в мире электронных систем управления. Наше новое название отражает упор на инновации и проектирование передовых технологий, оказывающих далеко идущий позитивный эффект».

Вместе с тем «Формула-1» по-прежнему остается для McLaren основным полем деятельности. Гонки укрепляют дух соперничества, становятся движущей силой инноваций, позволяют привлекать самых лучших инженеров, ученых и аналитиков, а растущая популярность «Формулы-1» способствует формированию уникальной глобальной маркетинговой платформы. Команда существует, чтобы побеждать, и ничто не может помешать ей наращивать свои амбиции.

В таких условиях пост ИТ-директора группы три года назад занял Стюарт Биррелл.

«Мир жесток, когда вы не побеждаете, – заметил Биррелл. – Мы проходим публичные тесты перед лицом 170 млн человек. Гонки «Формулы-1» – очень жесткая среда, которая всегда находится в центре общественного внимания. И вы защищаете в ней свои цвета». В последние годы команду McLaren потеснили на подиуме Brawn, Red Bull, а в 2014 году – и Mercedes. Компания по-прежнему имеет сильные позиции, но на протяжении последних двух сезонов ее воспринимали скорее как покупателя двигателей Mercedes, а не мирового лидера. И это при наличии гонщиков самого высокого класса, таких как Дженсон Баттон.

Но бизнес рос, несмотря на имеющиеся трудности. McLaren поддерживает тесные связи с одним из лидеров фармацевтической отрасли, компанией GSK, у которой в центре McLaren Technology Centre имеются собственные здания. В «Формуле-1» победителей и проигравших разделяют порой ничтожные доли секунды, и данные, характеризующие любую деталь автомобиля, гонки, оборудования или команды, должны тщательно анализироваться с целью поиска возможных улучшений. Этот процесс анализа и самоизучения сближает GSK и McLaren. По словам Биррелла, McLaren сохраняет конкурентоспособность, потому что остается лидером в части выявления проблем, а для таких предприятий, как GSK, это имеет неоценимое значение.

Управляемые данными

«Наша система ERP построена на технологиях SAP HANA и служит для управления финансами, закупками и материалами, – сообщил Биррелл. – Все расчеты прибыли и убытков базируются на HANA. В первом квартале 2015 года автомобильный бизнес находился на подъеме и мы стремились охватить все его аспекты. Существуют разные способы оценок, и наша компания использует несколько вариантов построения отчетов и получения информации, помогающей принимать решения. Изменения происходят на итерационной основе».

Мощь облачных инструментов HANA позволяет McLaren обрабатывать огромные массивы данных и моделировать самые разные параметры, которые могут повлиять на исход гонки.

«Наша победа в гонках зарождается здесь, – заметил Биррелл, указывая на здание McLaren Technology Centre, построенное по проекту знаменитого архитектора Нормана Фостера. – Глубокий анализ помогает нам принимать во время заездов решения в реальном времени. Сценарии планируются заранее, а в ходе гонки мы лишь определяем, какой из них будем использовать. Способность гонщиков, таких как Дженсон Баттон, и поддерживающего их инженерного персонала выполнять множество действий на высочайших скоростях вызывает восхищение. На победу работает вся команда. Анализировать неполную информацию нужно с холодной головой, и делаем мы это в центре управления в графстве Суррей. На жаре в Абу-Даби заниматься этим невозможно. В воскресенье во второй половине дня данные поступают в центр управления. Там на облачной платформе моделируются 350 млн ситуаций, которые могут возникнуть в ходе гонки. Благодаря моделированию результат прогнозируется с учетом множества возможных сценариев и постоянно меняющейся обстановки. На каждом круге регистрируются 3 тыс. параметров. Большие Данные позволяют нам проанализировать историю за последние десять лет. Таким образом, возвращаясь в прошлое, мы прогнозируем будущее».

Если у вас имеются данные о реальной эффективности автомобиля, результаты испытаний в аэродинамической трубе и данные моделирования, то с инженерной точки зрения вы можете предсказать, как поведет себя тот или иной компонент еще до того, как он сделан. Поэтому на все проектирование уходит два часа, а не три недели. Обладая данными, которые собираются из заезда в заезд, можно заранее, еще до начала гонки, выбирать стратегию и принимать решения о пит-стопах.

«Когда я пришел в компанию, меня поразила возможность принимать решения на основе уже рассмотренных сценариев, – вспоминает Биррелл. – В реальном времени принятие решения сводится к выбору одного из готовых сценариев».

Нужно понимать, что на протяжении всего года результаты десяти ведущих автомобилей отличаются на 300 миллисекунд, и выгодная позиция на старте имеет огромное значение для исхода гонки.

«Во многих аспектах обработки и анализа данных мы являемся первопроходцами, – подчеркнул Биррелл. – Вы можете связать данные друг с другом, но что дальше? В «Формуле-1» все чаще находит отражение концепция, которую сегодня называют Интернетом вещей. Информация с датчиков, установленных на различных компонентах автомобиля, поступает в команду. В огромных объемах данных для «Формулы-1» нет ничего нового». Но, как уже успели понять многие руководители ИТ-служб, один лишь факт обладания ими еще не обеспечивает конкурентных преимуществ. И в компании McLaren, являющейся мировым лидером, естественно, задают себе вопрос: зачем объединять их и какие конкурентные преимущества можно извлечь из этого объединения? Методы обработки информации, предложенные McLaren, не только помогли добиться успеха в гонках «Формулы-1», но и стали основой достижений команды Великобритании на Олимпийских играх 2012 года.

«Готовясь к Олимпиаде, мы изучали возможности человека, оценивали физические последствия деформации стопы и старались понять, какую ценность можно извлечь из этой информации, – пояснил Биррелл. – Мы поддерживали тесную связь с командой Великобритании, и опыт оказался весьма успешным. На соревнованиях в Лондоне наши соперники, в частности французы, объясняли огромный успех наших велосипедистов на треке волшебными колесами, которые и обеспечили нам преимущество. Интернет вещей и Большие Данные могут приносить немалый доход, но сами по себе они никакой ценности не представляют. Нужны средства бизнес-анализа, с помощью которых люди могли бы извлекать из этих данных полезную информацию и генерировать ценности для бизнеса». Биррелл и McLaren умело используют развивающиеся технологии Интернета вещей, стоимость которых по мере роста их популярности падает.

«Гонки становятся движущей силой инноваций, позволяют привлекать самых лучших инженеров, ученых и аналитиков»

Торговые агенты

«Все мы нуждаемся в поддержке спонсоров, – отметил Биррелл. – Это отличная возможность изучить тонкости бизнеса, ведь нам постоянно приходится искать новые маркетинговые решения и привлекать новых партнеров. В ходе общения с клиентами я превращаюсь в торгового агента, а когда разработчики приходят к нам продавать свои приложения, мы меняемся местами». В 2015 году главными спонсорами компании стали SAP, Intralinks и топливная компания Mobil.

Перед приходом Биррелла McLaren представляла собой три отдельных бизнес-подразделения, каждое из которых имело собственный гараж и ценило свою независимость. «На упорядочивание бизнес-модели и стандартизацию архитектуры ушло немало времени, но эти усилия окупились многократно, – вспоминает Биррелл о прошедших трех годах. – Я составлял план на год-полтора, причем не только для гоночных, но и для обычных автомобилей, поскольку этот бизнес при нынешних темпах развития технологий рос очень быстро».

Маркетинговое подразделение McLaren хотело получить возможность безопасной совместной работы с реальными деловыми документами. Поскольку для инженерной организации, которой является McLaren, вопросы интеллектуальной собственности очень важны, отношение к инструментам совместной работы здесь сложилось весьма консервативное. Но, чувствуя себя проводником преобразований, Биррелл и здесь выступил в роли активного посредника. Результатом стало внедрение в масштабах всей организации средств Intralinks, создавших условия для безопасной совместной работы.

«Два дня у нас ушло на то, чтобы перейти к стандартному хостингу и согласованному проектированию, и теперь все работает очень-очень хорошо, – отметил Биррелл. – Проведенные мероприятия помогли наладить самообслуживание и показали, что устойчивое взаимодействие организовать не так уж сложно». Сейчас в команде Биррелла работает 70 человек.

«Подбор грамотных специалистов отнимает немало времени, – признался он. – Мы относимся к числу производственных организаций, конкурируя при этом и с представителями лондонского сектора финансовых услуг. Но людям нравится работать здесь».

Побродив по поражающему своей архитектурой McLaren Technology Centre, мы были удивлены тем, насколько спокойно Биррелл и вся команда McLaren относятся к неудачам двух последних сезонов, когда ее пилотам не удалось выиграть ни одного из этапов Гран-при.

«Культура гонок меняется, мир движется вперед, и нужно анализировать, что приносит успех, – указал Биррелл. – А отследить все происходящие изменения непросто». Один из его коллег, демонстрируя аэродинамическую трубу, признал, что важность работ в этой сфере в компании недооценили. Аэродинамика является слабым местом последних моделей McLaren, тогда как конкуренты, включая команду Red Bull, представляющую производителя газированных напитков, в этом весьма преуспели.

«Анализировать неполную информацию нужно с холодной головой, и делаем мы это в центре управления в графстве Суррей»

Выход из тени

«Даже если я не дам разрешения, они все равно найдут способ обойти запреты, ведь здесь работают умные люди, – заметил Биррелл, когда речь зашла о теневых ИТ. – Нужно обучать людей работе с теми продуктами, которые они используют. Инженеры хотят, чтобы все было просто. У меня нет возможности контролировать все технологии. Характер их применения и объединения определяется сегодня самими пользователями, хотя так было не всегда. ИТ развиваются, и люди впитывают в себя все новое, как дети, изучающие окружающий мир. Говорить здесь о теневых ИТ не вполне корректно. Ведь без ИТ не будет инноваций, которые генерируют для бизнеса вполне реальные ценности. Так что мы – скорее инструкторы, а не подразделение, дающее на любые вопросы и предложения отрицательный ответ. Вся ИТ-команда вовлечена в бизнес, выступая в роли консультантов и тренеров. Даже специалисты, которые занимаются инфраструктурой и традиционно не имеют непосредственных контактов с клиентами, начинают сегодня взаимодействовать с широким кругом ученых и инженеров. Все сотрудники технического отдела должны поддерживать связь с представителями бизнеса. Это совершенно иная модель, она отличается от того, к чему я привык».

Следующим культурным вызовом для McLaren должно стать переосмысление рабочих взаимоотношений с Honda и создание команды-победительницы, способной свергнуть с пьедестала нового чемпиона мира Льюиса Хэмилтона и Mercedes (которые, кстати говоря, учились побеждать в альянсе с McLaren).

– Mark Chillingworth | 26 February 2015 | CIO UK. McLaren CIO Stuart Birrell interview – The F1 data race

Интернет вещей стремительно распространяется. Датчики, сетевые чипы и другие технологии, требуемые для объединения самых разных интернет-устройств, начиная от светильников и умных часов и заканчивая промышленным оборудованием, стоят сегодня совсем недорого.

Эти подключенные к Сети устройства передают информацию о самых разных физических характеристиках (температуре, влажности, частоте пульса, уровне освещенности, скорости вращения), а также более сложные данные, касающиеся технической поддержки, фотографии, аудио- и видеозаписи.

Большинство аналитиков согласны с тем, что масштабы Интернета вещей в перспективе станут огромными. По оценкам группы Acquity Group (входящей в состав компании Accenture), к 2019 году оснастить свои дома подключенными технологиями планируют две трети потребителей; почти половина намерена приобретать носимые устройства. Как прогнозируют в Gartner, к 2020 году общее число подключенных потребительских, деловых и промышленных «вещей» достигнет 26 миллиардов. Это в 30 раз больше, чем в 2009 году, когда их насчитывалось около 900 миллионов. (По мнению Gartner, реклама Интернета вещей сегодня достигла своего пика.)

«Для практического применения “вещи”, выполняющие сбор и передачу данных, должны быть подключены к системам автоматизации, — указал аналитик Forrester Джеффри Хэммонд. — Эти программные системы осуществляют интеллектуальное управление “вещами” и сетями, которые те используют, и отвечают за упорядочение и хранение больших объемов собранных данных, а также за их обработку перед выдачей окончательного представления, помогающего решать какие-то полезные задачи».

Проектирование приложений для Интернета вещей

Для разработчиков порядок проектирования очень важен. Каков наилучший способ создания приложений, способных выполнять самые разные функции, от дистанционного управления домашними устройствами и сбора с датчиков метеоданных для формирования прогноза погоды до информирования производителя авиационных двигателей о том, что один из его продуктов нуждается в техническом обслуживании? Какими навыками нужно для этого обладать? С чего следует начать?

Отправной точкой для приложений Интернета вещей являются сами «вещи». У этих устройств обычно нет экрана (хотя бывают и исключения), они оснащены маломощным процессором, работают под управлением встроенной операционной системы и поддерживают связь (как правило, беспроводную) с другим оборудованием посредством одного или нескольких телекоммуникационных протоколов. «Вещи» можно подключать непосредственно к Интернету, к соседним «вещам» или к устройству, выполняющему роль интернет-шлюза, — внешне оно обычно выглядит, как пластиковая коробочка с мигающими лампочками.

На следующем уровне — уровне приема данных — находятся ПО и инфраструктура, развернутые в корпоративном ЦОД или в облаке. Они принимают потоки данных, поступающие от «вещей», и упорядочивают их. ПО, работающее на уровне приема данных, обычно отвечает также за управление «вещами» и обновление при необходимости их прошивки.

Далее располагается уровень аналитики, на котором обрабатываются упорядоченные данные. И в самом конце находится уровень конечных пользователей — программа, с которой эти пользователи взаимодействуют. Это может быть корпоративное ПО, веб-приложение или мобильное приложение.

«При создании приложений Интернета вещей разработчики чаще всего имеют дело с двумя последними уровнями, — отметил главный аналитик компании Forrester Фрэнк Джиллетт. — Маловероятно, что разработчику прикладных программ понадобятся инструменты для управления оконечными устройствами или шлюзами, а также средства, которые будут функционировать на уровне приема данных».

Поэтому имеет смысл заниматься созданием приложений на базе уже готовых платформ Интернета вещей. Эти платформы обычно уже включают в себя уровень приема, на котором осуществляется последовательное архивирование входящих данных, а также уровень аналитики, средства тонкой настройки, функции активации и управления, шину передачи сообщений в реальном времени и API для взаимодействия платформы с построенными на ее базе приложениями.

Сегодня стартапы, например Xively, Mnubo, Bug Labs и ThingWorx, предлагают уже много таких платформ, оснащенных средствами взаимодействия с широким спектром «вещей», выпускаемых большим количеством производителей.

Платформы для Интернета вещей выпускают и крупные производители. Компания Microsoft предлагает решение Intelligent Systems Service, а SAP — Internet of Things Solutions.

В перспективе какие-то поставщики платформ, очевидно, будут приобретены крупными игроками — компанией Oracle и другими известными разработчиками корпоративного программного обеспечения, считают аналитики. При этом многие специализированные платформы будут использоваться в конкретных отраслевых сценариях.

Стоит ли создавать платформу с нуля?

Компания OnFarm использует облачную платформу ThingWorx для разработки собственного веб-приложения. Использование ThingWorx помогло OnFarm существенно сократить объемы программирования и в короткие сроки создать веб-панели, подключаемые к источникам данных через API ThingWorx.

Приложение это получает данные, собираемые множеством подключенных устройств (например, датчиками влажности почвы), и интегрирует их с данными из других источников (в частности, с информацией метеослужб). Обработанные данные предоставляются клиентам — это в первую очередь сельскохозяйственные предприятия — в виде настроенных информационных панелей.

В настоящее время OnFarm считывает данные с более чем пяти тысяч устройств, предоставляя своим клиентам более семи миллионов порций данных в месяц. И этот объем ежегодно увеличивается на 30%. Другим преимуществом выбранной платформы стала ее масштабируемость.

Поначалу генеральный директор OnFarm Ланс Донни подумывал о создании платформы для Интернета вещей с нуля, но такая идея была быстро отвергнута из-за большой конкуренции на рынке. Тогда компания наняла программиста, он написал на JavaScript интерфейс, позволяющий новым датчикам поддерживать взаимодействие с платформой ThingWorx способом, предусмотренным их производителями. Код этот находится непосредственно в ThingWorx. «К нам начали обращаться клиенты, желающие использовать в нашем решении какой-то конкретный датчик, — отметил Донни. — Выполняя их просьбу, мы связались с поставщиком, получили у него API и разработали интерфейс для связи ThingWorx с новыми датчиками».

Компания привлекла также четырех разработчиков, которые занимались созданием пользовательского интерфейса веб-приложения средствами Bootstrap, AngularJS и JavaScript. Интерфейс этот взаимодействует с ThingWorx через API RESTful. «Весь процесс был организован очень рационально, благодаря чему нам удалось сосредоточить основные усилия на вопросах производительности и гибкости при обращении к данным, их использовании и отображении на экране», — подчеркнул Донни.

Приложения для Интернета вещей стали создаваться относительно недавно, и, если Интернет вещей будет развиваться так, как ожидается, поставщикам приложений, в том числе OnFarm, в ближайшие годы придется очень быстро увеличивать масштабы своих приложений.

- Paul Rubens. How to Develop Applications for the Internet of Things. CIO.  Nov 5, 2014

Необязательно ждать, когда на рынке появятся интеллектуальные системы Интернета вещей для вашей отрасли. Если хорошо знаешь свою цель, в ряде случаев «умным» свое оборудование можно разработать самому. Причем такие проекты далеко не всегда требуют больших инвестиций, они окупаются весьма быстро. В этом убедилось руководство расположенного в подмосковном Ногинске Богородского полиграфического комбината, основной объем продукции которого составляют полноцветные газеты и журналы, высококачественные рекламные проспекты и брошюры.

«В принципе ничто не мешает взять не наделенное электронным интеллектом “железо”, установить на него датчики и отслеживать его работу, — делится опытом Михаил Борисов, генеральный директор БПК. — Теперь мы ясно представляем, что для этого нужно».

«Дешевеющие на глазах массовые элементы промавтоматизации позволяют наделить интеллектом купленное 10–15 лет назад оборудование, в реальном времени отслеживать его работу и принимать оптимальные бизнес-решения», Михаил Борисов, генеральный директор Богородского полиграфического комбината

Идея пилотного проекта в области Интернета вещей на БПК, где с помощью цифровых датчиков удалось заметно повысить «интеллект» одной из печатных машин, была сугубо прагматической: обеспечить мониторинг (в том числе удаленный) основных параметров работы машины и получение оперативной информации о ней в реальном времени, чтобы снизить простои и затраты расходных материалов и бумаги, а также электричества и газа. Кроме того, проект был призван автоматизировать, сделав менее затратным, более точным и оперативным, учет рабочего времени и разнесение затрат ресурсов (в том числе трудовых) по отдельным заказам.

По словам Борисова, в типографских машинах, установленных отечественными предприятиями лет 10–15 назад, «умная» электроника, способная передавать цифровые данные о себе или хотя бы формировать файлы отчетов, встречается очень редко — разве что в самых «богатых» комплектациях. На более ранних машинах даже микроконтроллерные системы контроля и управления — редкость, а уж о возможности телеметрии через Интернет или беспроводные сети тогда и речи не шло. Вместе с тем полиграфический ресурс таких машин, в том числе используемой в БПК рулонной офсетной печатной машины Heidelberg Web16, на которой был реализован пилотный проект, к настоящему времени выработан едва ли на четверть — они еще могут успешно работать многие-многие годы. Взять готовое решение для цифровизации машины по разумной цене было просто негде — стоимость «фирменных» продуктов измеряется сотнями тысяч евро, поэтому пришлось разрабатывать его самостоятельно.

Объективной предпосылкой к реализации проекта стала ситуация в отрасли. «Предприятия полиграфии, как и весь бизнес, связанный с издательской деятельностью, сегодня переживают непростые времена — падают тиражи печатаемых книг и журналов, снижаются обороты и прибыль, поэтому приходится оптимизировать производственные и бизнес-процессы, — рассказывает Борисов. — Многие предприятия стремятся снизить затраты на производство. В первую очередь они ищут возможности для уменьшения потерь. Кроме того, чтобы оставаться на плаву, надо быть исключительно гибким, браться за самые нестандартные заказы и при этом быстро и точно рассчитывать их цену — ошибки здесь недопустимы».

Внешний мозг

Инициатором и руководителем проекта выступил сам генеральный директор БПК. В команду проекта вошли также штатный электронщик (он контролирует работу встроенной интеллектуальной «начинки» печатных машин) и один программист-фрилансер, реализовавший прототип основанной на веб-технологиях системы мониторинга.

Как выяснилось, электронных работ в ходе цифровизации производственного оборудования требуется не так много, гораздо больше времени потребовали прокладка защищенных от производственных помех кабелей (длина печатной машины составляет 36 метров) и подключение к ним датчиков.

На печатную машину были установлены массово выпускаемые датчики Arduino, что нетипично для индустриальных применений. Основные их достоинства — ценовая доступность (они на порядок дешевле самых дешевых промышленных датчиков), открытая архитектура (доступна вся техническая документация по ним), наличие простой среды разработчика, основанной на С++ и рассчитанной на популярные операционные платформы, обилие прикладных библиотек для различных нужд и пр. По словам Борисова, работа с этими датчиками проста, какой-то особенно глубокий опыт не требуется — достаточно знаний студента или энтузиаста-электронщика. Данные с датчиков агрегируются и передаются на сервер посредством проводного соединения — было решено использовать именно его, чтобы обеспечить более высокую помехозащищенность системы в целом (впрочем, как показали эксперименты, несложно организовать и беспроводное соединение).

Что важно, цифровые датчики и системы их обработки никак не связаны с базовой автоматикой печатной машины — это сделано для того, чтобы «искусственный интеллект» не мог вмешаться в работу хорошо отлаженного, надежного, безопасного производственного оборудования. С помощью датчиков отслеживаются только «внешние» параметры машины.

«Устанавливая датчики, мы ясно представляли себе, как будем интерпретировать их сигналы. Легко интерпретировать, например, показания датчиков, сообщающих о скорости, поскольку несложно понять, в каком режиме находится машина — продуктивной эксплуатации, приладки (в этом режиме машина работает на 30–40% медленнее), смены форм (это видно по характерному «рисунку» скорости), в плановой остановке или простаивает по каким-то иным причинам, — рассказывает Борисов. — Длительный (час или больше) простой может говорить либо о серьезной поломке машины, либо о чересчур затянувшемся перекуре. Если к параметру скорости добавить мониторинг отдельных кнопок или переключателей, то можно получить дополнительную уточняющую информацию и еще точнее определить, что происходит с машиной».

В общей сложности с помощью цифровых датчиков отслеживается около дюжины показателей работы печатной машины, в том числе ее скорость, обороты, количество листов бумаги, прошедшей через машину, количество запечатанных листов, а также показания аварийных датчиков останова, различных индикаторов, счетчиков расхода краски, электроэнергии и пр. Благодаря интеграции со сканером штрихкодов обеспечивается учет рабочего времени персонала на машине, прохождения конкретных заказов, расхода бумаги, краски и электроэнергии, отнесенных на данный заказ, отслеживаются время его исполнения, средняя выработка за смену, выработка в расчете на одного печатника и пр.

«Сбор данных производственного учета в реальном времени помогает оптимизировать ряд относительно дорогих операций — например, смену печатных форм. Если заказ не очень большой, то смена форм может потребоваться либо из-за ошибок персонала, либо из-за некачественных материалов, либо при возникновении аварийных ситуаций. В крупных заказах смена печатных форм — регулярная операция, ее требуется выполнять по мере износа форм. На основе накопленной статистики можно оценить, сколько листов удастся отпечатать на бумаге данного качества, прежде чем износ печатных форм достигнет критического уровня, и затем своевременно производить замену форм», — продолжает Борисов.

Данные от датчиков стекаются на отдельный Linux-сервер, на нем развернуты веб-сервер, SQL-сервер и приложение, которое реализует систему производственного мониторинга и учета, снабженную веб-интерфейсом. Кроме этого сервера, в БПК имеются серверы для хранения данных заказов, серверы FTP, бухгалтерская и складская системы, а также специализированные полиграфические системы, позволяющие выводить данные заказов на печатные формы.

Система производственного мониторинга сегодня позволяет отслеживать, что происходит с печатной машиной в данный момент: какой заказ выполняется, какая операция производится, какие работы ведутся на отдельных узлах машины. И если она встала, то в большинстве случаев ясно, в чем причина простоя. «Особенно заметно — более чем в три раза — снизились простои в ночную смену, — отмечает Борисов. — Прежде они случались нередко: рабочие пользовались тем, что в ночные часы контроль ослаблен. После того как появилась возможность отслеживать загрузку печатной машины, простои минимизировались. Одного лишь уведомления о внедрении системы мониторинга в реальном времени оказалось достаточно, чтобы ночные смены стали выдавать заметно больше продукции. Кроме того, повысилась оперативность реагирования на нештатные ситуации».

Моментальная окупаемость

Общие затраты на аппаратуру, развернутую в ходе пилотного проекта, составили 27 тыс. руб. в ценах лета 2014 года. Внедрение системы мониторинга потребовало примерно трех-четырех недель работы электронщика и программиста средней квалификации. Общие затраты на проект не превысили 150 тыс. руб. При этом только прямая экономия за три месяца тестовой эксплуатации системы на одной печатной машине составила более 200 тыс. руб. в месяц (с учетом того, что один час немотивированного простоя рулонной печатной машины оценивается в 15 тыс. руб.). Значительный экономический эффект удалось получить не только за счет уменьшения простоев машины, но и благодаря более точной оценке себестоимости заказов, повышению трудовой дисциплины, оптимизации сервисного обслуживания оборудования и ряду других факторов.

Система мониторинга существенно упростила учет трудозатрат: появилась возможность отслеживать количество сотрудников, которые трудились в ту или иную смену на данной печатной машине, выполняя конкретный заказ. «После того как системой учета будут охвачены все машины, мы сможем в реальном времени оценивать текущие потребности в персонале на различных участках и более корректно тарифицировать труд тех работников, которые могут выполнять на производстве по несколько ролей», — отмечает Борисов.

Руководство БПК планирует подключить к системе мониторинга и учета все производственное оборудование, имеющееся в типографии. Ведется разработка интегрирующей программной оболочки, которая обеспечит сквозной контроль производственных процессов. Также планируется реализовать анализ производительности и мониторинг безопасности оборудования, оптимизировать расход материалов и трудовых ресурсов.

На очереди интеграция с системой бухгалтерского и складского учета — будет создана надстройка к базе данных, она позволит получать выборки для анализа. В частности, удастся точно оценивать фактическую себестоимость отдельных заказов — это позволит сделать ценообразование более гибким и конкурентоспособным.

«Со временем система мониторинга производства на базе технологий Интернета вещей может стать для нашего бизнеса критически важной, — резюмирует Борисов. — Но пока мы не удостоверимся в ее корректной работе, устойчивости и надежности, информация системы будет иметь для нас, скорее, справочный характер».