Интернет вещей и искусственный интеллект — ожидание и реальность

— Каковы глобальные финансовые показатели рынка IoT и AI?

— Согласно данным компании Marketsandmarkets, объем рынка Интернета вещей в 2017 году составил $170,57 млрд. Рынок постоянно растет, и к 2022 году его объем может достигнуть $561,04 млрд. Прежде всего, речь идет о корпоративном секторе, где Интернет вещей используется активнее всего. Что касается искусственного интеллекта, то, если в 2016 году объем рынка составил $641,9 млн, то, согласно прогнозу аналитического агентства Grand View Research, к 2025 году этот показатель может увеличиться до отметки в $35,87 млрд.

— Какие проблемы стоят на пути дальнейшего продвижения этих технологий?

— Несмотря на то, что Интернет вещей уже знаком практически всем на бытовом уровне (он активно задействован в сфере коммунальных услуг, в подключенных автомобилях и популярных голосовых помощниках), в бизнесе у ряда руководителей все еще сохраняются сомнения, вызванные затруднениями в оценке эффективности внедрения технологии при порой значительных стартовых инвестициях. Для этого сейчас крупные интеграторы, включая нас, предлагают ограниченные пилотные внедрения, на которые заказчики идут активно во всем мире. В целом же, согласно нашему совместному исследованию с iKS-Consulting среднегодовой рост корпоративного рынка Интернета вещей в России составляет 12%.

Все также сильно зависит от конкретной отрасли. К примеру, компании оптово-розничной торговли являются одним из лидеров по внедению IoT-решений, так как технологии помогают им искать способы увеличения лояльности покупателей и повышения операционной эффективности. Если говорить о промышленности, то для нее среди препятствий к развертыванию решений Интернета вещей мы выделяем устаревшие требования по стандартизации, а также моральное устаревание производственной инфраструктуры. Тем не менее, важными факторами роста мы считаем конкуренцию в отдельных отраслях промышленности с зарубежными компаниями, активно внедряющими решения концепции «Индустрия 4.0», а также достаточно высокий уровень автоматизации производственных процессов и наличие современных ERP-систем на многих предприятиях.

— Какие проблемы помогают решать Интернет вещей и искусственный интеллект в промышленности?

— Понятие «Интернет вещей» включает в себя сбор, передачу и хранение большого количества данных самого разного характера, а также их обработку с помощью технологий искусственного интеллекта. В работе это способствует повышению скорости и точности принимаемых производственных и бизнес-решений. Это может быть информация о состоянии здоровья сотрудника или же о температуре и составе стали, режиме работы двигателя внутреннего сгорания или данных о работе станков с ЧПУ.

Приведем в пример мониторинг процесса строительства промышленного здания. Предположим, что подрядчик пообещал за 3 года построить объект с использованием 2 строительных кранов и 100 рабочих. Понятно, что тех, кто инвестировал в строительство, будет интересовать мониторинг процесса постройки. Инвестор хочет знать, используются ли средства должным образом и не отстает ли стройка от плана. Ежедневно лично проверять ход выполнения работ невозможно, но использование датчиков Интернета вещей, камер, сенсоров и других систем позволяет максимально проконтролировать ход стройки и скорость выполнения работ. Аналогичные кейсы применимы к металлургической, нефтегазовой и другим областям промышленности.

Еще одна важная проблема — непрерывность производственного процесса. В рамках очевидного тренда к укрупнению предприятий, он может целиком — от добычи ресурсов и до продажи товара — проводиться в пределах одной компании вне зависимости от области деятельности: если нефть не добыта в необходимом объеме, то не будет произведено достаточно бензина; нет бетона — не будет построено в срок здание; отсутствует кокс или руда — не выплавят норму чугуна или стали в доменной печи. Проблему представляет не только возможный выход из строя одного сегмента из цепочки, но и, как следствие, вынужденная остановка всего процесса.

В связи с тем, что эффективность производства постоянно растет, с каждым годом остановка процесса производства обходится предприятию все дороже. И, разумеется, чем крупнее компания, тем выше возможные потери. Решить эту проблему помогает искусственный интеллект — помимо очевидных критериев, которые может отследить и обычный человек, система способна учесть даже неблагоприятные погодные условия на пути следования транспорта с сырьем и заранее сообщить о проблеме, не допустив, таким образом, остановки производственного цикла.

Стоит упомянуть и проблему безопасности труда на промышленных предприятиях. Интернет вещей значительно снижает число несчастных случаев на заводе или фабрике, нефтяном месторождении или карьере. Специализированная аппаратно-программная платформа под управлением оператора отслеживает все важные элементы инфраструктуры, чтобы дать сигнал о недопустимом сближении сотрудника и опасного агрегата, сообщить о неожиданном включении механизмов и т.п. Сотрудник зашел в опасную зону в неположенное время? Станок останавливается, пока сотрудник не уйдет. Режим работы станка далек от оптимального? Бригада ремонтников сразу выдвигается к объекту.

Один из наших клиентов — компания, предоставляющая в аренду строительные краны и другую технику, оснастила их подключенными датчиками, передающими телеметрические данные для анализа в режиме реального времени. Раньше в случае поломки крана на его диагностику и ремонт обычно уходило два дня, в то же время простой крана в течение суток обходится в среднем в несколько миллионов рублей. Новые технологии позволяют предсказать возможную аварию, оценить потенциальные сбои и минимизировать возможный простой, сэкономив немалые ресурсы.

— Интернет вещей сейчас используется повсеместно. Но, говорят, устройства, входящие в сеть, легко взломать. Как решается проблема информационной безопасности?

— Как и любая новая технология, Интернет вещей имеет свои уязвимости. Последние крупнейшие атаки, как в случае с ботнетом Mirai, были организованы за счет заражения подключенных систем видеонаблюдения. Проблема заключалась в том, что многие производители подобных устройств зачастую не защищают их должным образом и практически не обновляют их для закрытия обнаруженных уязвимостей.

Поэтому, если мы говорим о критически важных объектах, которые имеют отношение к АСУ ТП, то закон предъявляет особенные требования к информационной безопасности при их подключение к интернету — например, ограничение числа лиц, допущенных к управлению устройством, а также внедрение определенных протоколов безопасности. В любом случае при внедрении технологий Интернета вещей мы рекомендуем уделить особое внимание построению информационной безопасности на всех уровнях: защищать не только датчики, но и платформу, сеть передачи данных и конечные устройства.

— А что обычно ожидают представители крупного бизнеса от ИИ и IoT?

— От решений Интернета вещей заказчики из крупных компаний ожидают в первую очередь повышения эффективности своей работы и сокращение операционных издержек. Если же говорить конкретно о промышленности, то здесь к списку ожиданий добавляется контроль качества выпускаемой продукции. Как я уже говорила, предиктивный анализ позволяет обнаружить проблемы еще до их явного проявления.

На металлургическом комбинате при помощи IoT и ИИ можно оценивать качество металлических сплавов. Обычно его проверяют вручную, изучая тестовый образец в лаборатории. Это не столь длительный процесс, но все же он пока не автоматизирован. Мы работали на крупном алюминиевом производстве над возможностью определения состава алюминия прямо в процессе его выработки за счет применения IoT. Для этого был установлен газоспектральный анализатор, измеряющий состав газовых выбросов — система сравнивала поступающие значения с эталонными параметрами. В результате, предприятие получило возможность следить за качеством получаемого алюминия в режиме реального времени.

— Дорого ли обходится внедрение IoT-решений, а также ИИ в производственный процесс?

— Затраты на внедрение зависят от масштабов задачи, стоящей перед организацией, и профиля ее деятельности. За последние годы значительно снизилась себестоимость процесса сбора и хранения данных. Большое количество современного оборудования уже с фабрики оснащено самыми разными сенсорами и датчиками, передающими разнообразную информацию — остается лишь объединить их в единую сеть. При этом объем информации, получаемой с датчиков, растет лавинообразными темпами, и сейчас обработать его без использования ИИ практически невозможно. Стоимость внедрения технологий ИИ может сильно варьироваться, но специфика многих видов промышленности требует построения очень сложной математической модели процесса производства, которая является самой затратной частью подобных решений.

— Используете ли вы сами преимущества ИИ и IoT? Где, как и для чего?

— Наш кампус Orange Gardens в Париже представляет собой умный офис, где сформировано единое цифровое пространство для сотрудников и гостей: каждый посетитель может использовать свой мобильный гаджет практически для любого действия — от открытия дверей до оплаты кофе в столовой или бронирования переговорных комнат и рабочего места в системе hot desk. Часть этих технологий также реализована в других наших офисах, включая московский.

Помимо этого, мы внедряем проекты по отслеживанию параметров используемых компанией автомобилей, что помогает водителям эффективнее расходовать топливо, а нам в экстренных случаях знать, где находится каждая из машин. С точки зрения бизнеса данное нововведение способствует снижению операционных расходов транспортного департамента.

— Пока крупный бизнес интересуется этими темами, их активно финансируют. Проводятся исследования, делаются открытия. Какова вероятность, что бизнес разочаруется в IoT или ИИ и финансирование этой сферы сократится или вовсе прекратится?

У любых инвесторов есть опасения по поводу рискованности своих вложений, но я уверена, что вероятность разочарования бизнеса в IoT и ИИ в обозримом будущем равна нулю. Как сейчас невозможно представить работу организаций без подключения к интернету, так и уже в ближайшем будущем бизнес не сможет быть конкурентоспособным без внедрения IoT-решений. Рост применения технологий IoT и ИИ уже вызвал резкий всплеск спроса на профильных специалистов, и уже можно говорить о сильном дефиците кадров в этом направлении. Одновременно появляется все больше успешных кейсов с применением технологий Интернета вещей в производственном цикле, где они успешно помогают сохранить непрерывность производства, повысить безопасности труда и отследить экономию топлива.

— Каковы будут результаты развития IoT и ИИ в промышленности через 5-10 лет?

— Мы считаем, что через 5-10 лет датчиками будет оснащено практически любое устройство, выполняющее хоть сколь-либо значимую роль в производственном цикле. Текущий уровень развития IoT и ИИ можно сравнить с уровнем развития интернета и мобильной связи в 90-х годах прошлого века. Сравните его с возможностями современного мобильного интернета и вы увидите разницу.

Что касается ИИ, то его можно представить, как усилитель интеллектуальных способностей человека. Возможно, что пока с его помощью не удастся автоматизировать каждый процесс, но он как минимум станет мощным инструментом, открывающим новые возможности для производства и других областей бизнеса.