Елена Новикова — основатель и руководитель группы компаний Polymedia. Кандидат химических наук, закончила МИТХТ имени М. В. Ломоносова, РАГС при президенте РФ. Эксперт в области AV-решений, член европейского комитета ассоциации Infocomm International, автор научных работ в области проектирования центров управления.
В 2012 году Елена Новикова основала компанию Visiology (российский разработчик программного обеспечения). Основной продукт — одноименная аналитическая платформа, отличающаяся многомерной базой данных in-memory, возможностью интеграции со стеком технологий big data и data science и продвинутой системой визуализации.
Поиск пути развития в индустрии 4.0
— Как сейчас развивается предиктивная аналитика, особенно в промышленности, которая считается консервативной отраслью?
— С трудом. Причем, как предиктивная аналитика, так и просто аналитика. Конечно, промышленность — довольно консервативная отрасль. Но на фоне активного обсуждения возможностей цифровой трансформации зарубежными экспертами все наши промышленные компании чувствуют, что надо встраиваться в эту тенденцию, так как существует реальная угроза потерять возможную выгоду и серьезно отстать от конкурентов. Поэтому все чаще на форумах и конференциях в России ведутся разговоры о больших данных, об интернете вещей и об аналитике.
Пути практического применения пока не четко очерчены, поэтому на данный момент берутся тестовые кейсы и проверяется их эффективность в применении к конкретным ситуациям. В продвинутых компаниях создается должность CDO, создаются экспертные советы, участники которых думают, на каком процессе можно опробовать возможности использования новых технологий.
— Компании из каких промышленных областей сейчас кажутся Вам наиболее заинтересованными в использовании новейших технологий для цифровой трансформации?
— Сейчас больше работаем с химией, нефтехимией, производством удобрений.
— С точки зрения системной интеграции компания Polymedia создает комплексные решения для центров управления, ситуационных центров и диспетчерских залов в энергетике и промышленности. При этом мы располагаем возможностью использовать в этих проектах собственный продукт — аналитическую платформу Visiology. Это полностью российский продукт, входящий в Единый реестр российских программ. Платформа позволяет быстро и эффективно решать задачи сбора больших объемов разнородных данных, обработки их с применением математических методов анализа и визуализации на любых дисплеях. Кроме того, у нас есть команда специалистов data science, реализующая проекты по предиктивной аналитике и машинному обучению.
— Эти специалисты тоже ваши, а не заказчиков?
— Да, наши. Все разработчики и права на платформу находятся в России. Это позволяет клиентам не зависеть от курсовых рисков, а также привлекать разработчиков платформы для доработки специфической функциональности в сложных проектах. Проекты все-таки под каждого заказчика индивидуальные. Что касается инженерных решений, они подстраиваются под задачи, конкретный состав участников, диспетчеров.
Цифровой двойник на производстве позволяет выявить оптимальные параметры, при которых производительность будет максимально эффективна, не подвергая риску текущие процессы и не останавливая их.
Александр Абугалиев, Visiology
— Насколько это затратно для компании и как быстро окупается?
— На этот вопрос невозможно дать однозначный ответ. Потому что фактически уже на базе АСДП (автоматизированная система диагностики пути — «Хайтек») и других нематематических методов можно частично оптимизировать производство. Одно можно сказать точно: если есть возможность включить в производственный процесс данную технологию, то для наилучшей окупаемости следует выбирать ту часть производства, где положительный экономический эффект даже от незначительного улучшения будет максимальным. Например, это может быть процесс, где при помощи работы с цифровым двойником появится возможность экономить расход дорогостоящего катализатора.
— Ваша команда специалистов data science может работать с любыми данными?
— В принципе, с любыми. Не обязательно источником данных является промышленность. Может быть и торговля, и расчет валютных пар. Подобные кейсы на уровне моделей нами уже создавались.
— Предиктивная аналитика довольно долго используется в банковской сфере, в рекламе, но в промышленности она только начинает свое развитие. В чем отличия?
— В промышленности есть своя специфика. Например, данные уж точно не такие чистые, как в сфере рекламы. Множество факторов влияют на особенности сбора и обработки данных в промышленности — это и непрерывное производство, и необходимость постоянного контроля условий размещения всех датчиков, и экстренные остановки на ремонт, и изменяющиеся объемы выхода готового продукта, и множество других причин.
— Как, по вашим оценкам, будет развиваться рынок предиктивной аналитики в России в ближайшие годы?
— Чуть медленнее, чем в большинстве развитых стран. За рубежом специалисты data science — одни из самых востребованных на рынке труда, в России мы только подходим к этому. Но дефицит кадров уже начинает ощущаться.
— Вы сейчас работаете с российскими компаниями. Есть планы выходить на мировой рынок?
— Да, планируем выход в ряд стран, прощупываем возможности открытия офисов в Азии и, возможно, в Латинской Америке.
— Насколько сейчас большая конкуренция на рынке в России?
— Я бы не сказала, что большая. Мы знаем несколько компаний, которые работают в этой области. Скорее всего, их будет становиться все больше, они появляются активно, но пока что ниша есть для всех. Спрос на данный момент гораздо выше предложения. Другое дело, что не все заказчики на данный момент осознают возможности аналитических платформ и не могут реально оценить свои потребности.
Очень много проектов по предиктивной аналитике находятся на исследовательском уровне. Мы ищем возможности максимально эффективного использования платформы в каждом конкретном случае, — и после исследования начинается работа.