Как усилить производство c помощью IoT, предиктивной аналитики и цифровых двойников

Крупные предприятия стремятся сделать производство более эффективным: оптимизировать процессы, сократить затраты и внедрить инновации, которые помогут обойти конкурентов.

Это не так просто: объем данных постоянно растет, появляется множество новых технологических решений. Чтобы вырваться вперед, нужно постоянно развивать и совершенствовать IT-системы компании.

Один из вариантов — использовать комплексные IoT-решения, позволяющие посмотреть на производственные процессы как на единое целое. Разберемся, какие IoT-технологии усилят производство и помогут эффективно использовать весь объем данных, который собирают на любом крупном предприятии.

Почему важен комплексный подход к производственным процессам и данным компании

Крупные предприятия собирают данные с множества различных источников: датчики IoT-оборудования, ERP- и CRM-системы, базы данных, камеры видеонаблюдения и так далее. Эти данные полезны, но разнородны: они обрабатываются и анализируются в разных системах, которые не связаны между собой, а потом используются в разных бизнес-процессах.

Из-за разрозненности систем работы с данными не получается создать единое цифровое поле, где собрана вся информация, а значит — невозможно целиком увидеть производственные и бизнес-процессы, посмотреть на них со стороны. Так как данные хранятся и обрабатываются в разных системах, не видно зависимости одних фактов от других, нет возможности находить инсайты для оптимизации производства.

Если для принятия решения нужно получить суммарный отчет, специалистам по данным приходится искать и сводить эти данные. Они определяют, в каких системах искать нужную информацию, затем выгружают и сводят ее, проводят анализ. Если нужен другой отчет — всё начинается сначала: поиск, выгрузка, сведение, аналитика.

Такая система не подходит для оперативного принятия решений и ограничивает возможность строить прогнозы. Усилиями человека нельзя справиться с объемом данных, которым компания оперирует за счет консолидации из разных источников, интеграции новых данных реального времени, подключения видеоаналитики. Тут нужны новые инструменты принятия решений, позволяющие обрабатывать массивы данных с высокой скоростью.

Мы наблюдаем такую тенденцию: компании уже не просто внедряют типовые технологии, а создают свои внутренние уникальные системы, беря за основу подходящую технологию. Тем более, что сейчас есть решения, которые легко внедрить и кастомизировать под процессы компании, не ломая и не перестраивая полностью существующие IT-системы.

Как усилить производство и полностью раскрыть потенциал данных с помощью современных IoT-решений

Проще всего оптимизировать производственные процессы, снизить издержки и улучшить качество продукции, если использовать комплексные решения, включающие набор разных технологических инструментов на единой интегрированной базе. Их проще подстроить под процессы компании и меняющиеся реалии, выбирая только нужные инструменты.

IoT-решения в облаке тесно интегрированы с PaaS-сервисами для работы с большими данными и машинным обучением, хранилищами данных неограниченного объема и другими инструментами для сбора, обработки и анализа информации.

Из набора инструментов таких платформ можно выбрать «кирпичики» и собрать нужную систему. Ее конструирование из готовых блоков ускоряет внедрение, помогает быстрее получить результат и окупить затраты на интеграцию в короткие сроки.

Итак, что позволяют делать облачные IoT-платформы?

Выстраивать конвейеры данных. Можно собирать и консолидировать данные из различных источников, чтобы потом использовать для прогнозирования или принятия решений в реальном времени.

Как это работает? Например, с помощью платформы данные собираются с IoT-устройств, из SCADA-систем предприятия и его баз данных, интегрируются с MES-уровня, затем сливаются в Data Lake, выравниваются и обогащаются. После этого на них применяют методы машинного обучения, чтобы принимать решения в реальном времени или искать инсайты для принятия решений в долгосрочной перспективе.

Отдельный источник данных — видеоаналитика. Можно собирать данные из любых источников видео и изображений, обрабатывать с помощью систем распознавания и компьютерного зрения, консолидировать с другими данными — и получить дополнительный источник достоверной информации для работы аналитиков.

Такие конвейеры можно построить под любое производство.

Внедрять предиктивную аналитику. Предиктивная аналитика позволяет делать достоверные прогнозы на основе информации из различных источников, то есть предсказывать сбои, обнаруживать аномалии, вовремя менять бизнес-процессы.

Предиктивная аналитика поможет предсказать сроки техобслуживания, в которые надо планово отремонтировать технику, на время выведя ее из работы без простоев и аварийных ситуаций. Кроме этого, можно предсказать изменение качества продукции при изменении производственных процессов или анализировать спрос и предложение на рынке.

На основе современных IoT-платформ можно создавать такие источники данных, которые с помощью машинного обучения позволяют строить предиктивные модели, тестировать их и быстро внедрять наиболее эффективные.

Моделировать активы и создавать цифровых двойников. Цифровой двойник IT-актива, производственного процесса или оборудования создается на основе данных из разных источников. Чем больше данных есть и чем они достовернее, тем детальнее и точнее будет цифровая копия производства.

Например, можно создать цифровой двойник цеха. В программе моделирования производства менять различные параметры и смотреть, как они повлияют на весь процесс или отдельные его части: скорость работы, качество продукции, объем затрачиваемого сырья и так далее.

Моделирование цеха через цифровых двойников

Создать единую цифровую среду и внутрикорпоративный маркетплейс IT-решений. Разрозненные приложения и системы компании объединятся в единую цифровую среду с едиными принципами обмена данными. Это позволит избежать дублирования данных из разных источников, их загрязнения. А также поможет быстрее обрабатывать информацию и делать достоверные выводы.

Кроме того, единая цифровая среда, построенная по общим принципам, поможет быстрее внедрять и обновлять IT-решения в филиалах компании или новых подразделениях. Типизированные внутренние процессы и готовые внутренние сервисы работы с IoT и данными, подстроенные под процессы предприятия, можно сразу использовать в других цехах.

Современные облачные IoT-решения внедрить проще, чем классические системы

На больших предприятиях выстроены собственные процессы, созданы некие технологические экосистемы. Преимущество облачных решений для крупных компаний в том, что для внедрения не нужно полностью заменять существующие IT-системы. Можно выстроить гибридную инфраструктуру, в которой облачная платформа внедряется поверх существующих решений.

Точно так же можно интегрировать с платформой классические базы данных компании и другие технологические решения. Кроме того, облачные IoT-решения доступны не только в публичном облаке, но и в частной инсталляции внутри инфраструктуры предприятия.

Компании малого и среднего бизнеса также могут разворачивать IoT-проекты с помощью облачных технологий. Раньше для внедрения интернета вещей надо было закупать большое количество оборудования для хранения и обработки данных, выстраивать сложную и дорогую инфраструктуру. Сейчас можно быстро получить нужные инструменты в облаке, подключить к ним свои датчики и другие источники данных, сразу же развернуть систему и протестировать бизнес-модель.

IoT — это уже не дорогое решение только для корпораций, а прикладной инструмент для любого бизнеса. Современные платформы в облаке помогают любому предприятию гарантированно получить или увеличить пользу от решений интернета вещей за счет дополнительных опций, предсказуемости результата и возможности просчитать экономику внедрения.