Rambler's Top100
 
 
Статьи ИКС № 01-02 2017
Александр ГЕРАСИМОВ  09 марта 2017

Что есть интернет вещей и чему служат его облачные платформы

Внедрение платформ IoT заставит изменить подходы к созданию и использованию АСУ и управлению предприятиями в целом.

IoT или системы телеметрии?

Александр ГЕРАСИМОВ

В России и мире наиболее распространено определение интернета вещей (Internet of Things, IoT) с точки зрения технологий: он рассматривается как система объединенных компьютерных сетей и подключенных физических объектов (вещей) со встроенными датчиками и программным обеспечением для сбора и обмена данными, с возможностью удаленного контроля и управления в автоматизированном режиме, без участия человека. Если подключение датчиков телеметрии осуществляется с использованием сетей сотовой связи, то такие системы еще называют системами межмашинных коммуникаций (M2M).

Однако такое определение не позволяет разделить существующие уже многие десятилетия распределенные системы телеметрии/телеуправления и возникающие в настоящее время экосистемы интернета вещей (см. таблицу), а главное – показать, какими изменениями в экономике и бизнесе эти технологические сдвиги вызваны.

Поэтому имеет смысл сформулировать определение интернета вещей с точки зрения бизнеса как технологической основы для перехода к экономике совместного использования (shared eco­nomy) средств про­изводства и предметов конечного потребления. Такая организация производства и потребления товаров и услуг возникает в ходе так называемой четвертой индустриальной революции, которая состоит в появлении возможности формировать полностью автоматические (цифровые) цепочки создания добавленной стоимости, выходящие за границы одного предприятия, с перспективой объединения в глобальную промышленную сеть вещей и услуг.

Экономика совместного использования базируется на принципе объединения различных устройств (станков и промышленного оборудования, транспортных средств, инженерных систем) в программно управляемые пулы и предоставления пользователю не самих устройств, а результатов их работы, по сути их функций. IoT тесно связан с концепцией программно определяемых вещей (soft­ware-defined things, smart things), которая постулирует, что функционал умного устройства (вещи), в отличие от обычной вещи с элементами компьютерного управления, в большей степени определяется программно, причем независимо от его аппаратной реализации. Устройство (объект IoT) одновременно существует в двух взаимосвязанных ипостасях: как физический объект и как его точная и актуальная математическая (программная) модель, т.е. как киберфизическая система.

Объединение устройств в виртуальные пулы и предоставление пользователю их функций позволяет многократно повысить эффективность таких устройств по сравнению с традиционной моделью информационно изолированного использования. Это дает возможность реализовать принципиально новые бизнес-модели, например, контракт жизненного цикла на промышленное оборудование, контрактное производство как сервис, транспорт как сервис, безопасность как сервис и др.

Для воплощения подобного подхода в жизнь нужно, чтобы информация о фактическом состоянии каждого из объединяемых в пул устройств была доступна автоматизированной системе управления, а процессы получения данных о состоянии объекта и исполнении команд управления протекали с допустимым для системы управления уровнем неопределенности.

Облако управления – платформа IoT

Технологической основой для таких изменений служат платформы IoT. Они являются ключевым звеном всей экосистемы интернета вещей, играя роль посредника: устройства и компоненты решения могут передавать данные в широком диапазоне форматов, используя различные протоколы связи (рис. 1). А механизм абстракции дает возможность использовать полученные данные в другом месте цепочки создания ценности (аналитика, бизнес-логика, интеграция с корпоративными системами, разработка приложений).

Платформа IoT представляет собой совокупность взаимодействующих между собой облачных сервисов (облако управления), которая обеспечивает непосредственное, без участия человека и промежуточных АСУ управление подключаемыми объектами. Это облако управления обладает всем необходимым функционалом (программными алгоритмами обработки данных и управления) как низовых систем управления, так и систем управления уровня предприятия. То есть IoT-платформа одновременно выполняет функции универсального средства интеграции и реализует сколь угодно сложные и разнообразные алгоритмы управления.

Механизм открытых прикладных интерфейсов программирования (API) позволяет подключать к облаку управления любые устройства и любые АСУ, не внося в них изменений, а также обрабатывать поставляемые в облако управления данные с использованием готовых шаблонов, а при их отсутствии – с использованием встроенных средств разработки программных приложений. Накопление в платформах IoT исторических данных, поступающих от широкой номенклатуры устройств и АСУ, и применение технологий машинного обучения дают возможность автоматизировать процессы совершенствования алгоритмов, исполняемых облаком управления, что в принципе невозможно в информационно изолированных АСУ.

Таким образом, переход к IoT не требует внесения серь­езных изменений в подключаемые устройства и, как следствие, значительных капитальных затрат на их модернизацию или полную замену. Однако необ­ходимо будет кардинально изменить подходы к использованию подключаемых устройств, трансформировать методы и средства сбора, хранения и обработки данных о состоянии устройств и роль человека в процессах сбора данных и управлении устройствами. Внедрение платформ IoT заставит изменить подходы к созданию и использованию АСУ и общие взгляды на управление предприятиями и организациями.

Согласно классификации аналитиков Berg Insight и First Analysis, большую часть IoT-платформ можно отнести к одной или сразу к нескольким категориям:

  • платформы управления коммуникациями (Connectivity Management Platforms, CMP);
  • платформы управления сетями/данными/абонентами (Network/Data/Subscriber Management, NM/DM/SM);
  • платформы управления устройствами (Device Management Platforms, DMP);
  • платформы для обеспечения работы приложений (Application Enablement Platforms, AEP);
  • платформы для разработки приложений (App­lica­tion Development Platforms, ADP).

Ключевыми международными производителями IoT-платформ являются компании PTC, SAP, Microsoft и Telit.

Есть ли IoT-платформы в России?

Возможно, такое утверждение звучит излишне резко, но автор считает, что в России нет интернета вещей и, соответственно, облачных IoT-платформ. А что есть? Есть распределенные системы телеметрии с крайне ограниченной функциональностью проприетарного ПО и неприемлемо высоким соотношением «стоимость/экономические результаты применения». Как следствие, масштаб использования даже этих примитивных систем телеметрии, измеряемый количеством подключенных к ним устройств, в России крайне невелик – около 20,5 млн штук (рис. 2), что во много раз меньше, чем количество имеющих выход в интернет пользовательских устройств, а должно быть наоборот.

Общие черты всех российских рынков распределенных систем телеметрии: 

  • Проприетарность и изолированность создаваемых аппаратно-зависимых решений в сочетании с малой тиражностью, что отражается на их качестве и стоимости.
  • Крайне ограниченный функционал – только мониторинг, причем с минимальным уровнем автоматизации обработки телеметрических данных.
  • Большое количество мелких игроков, не способных развивать свои продукты/решения.
  • С недавних пор – неготовность заказчиков оплачивать неэффективность этих решений.

На развитие отраслевых рынков (сфер применения) распределенных систем телеметрии влияют разные факторы, но всюду прослеживается одна общая тенденция. Это тенденция перехода от проприетарных изолированных систем мониторинга, осуществляемого со значительным участием персонала (фактически традиционных диспетчерских систем), к открытым экосистемам сервисов, ориентированных на телеметрию с аналитикой реального времени и телеуправление с взаимной оптимизацией работы различных систем и ресурсов.

Развитие отраслевых рынков систем телеметрии в России в этом направлении, очевидно, приведет к формированию открытых экосистем разработчиков. В такие экосистемы будут входить как разработчики сенсоров и исполнительных устройств IoT/M2M, способных взаимодействовать с различными системами/приложениями, так и разработчики приложений, которые создаются в формате облачных сервисов и способны через механизм открытых API взаимодействовать с сенсорами и исполнительными устройствами вне зависимости от того, кто является их владельцем.

Зачем переходить в интернет вещей?

Создание и развитие интернета вещей в России – объективная необходимость, поскольку только с его помощью можно решить чрезвычайно остро стоящую задачу одновременного повышения качества и снижения издержек по всей цепочке формирования добавленной стоимости. Традиционные АСУТП и распределенные системы телеметрии, как уже отмечалось, дают крайне ограниченный экономический эффект.

Что мешает? Мешает главным образом то, что переход к IoT – это трансформация принципов управления предприятием, к которой никто в России не готов. Не готовы даже ИТ-отделы, сторона, казалось бы, больше всех заинтересованная в увеличении значимости ИТ внутри организаций, которое обеспечит внедрение IoT.

Для обоснования этой моральной неготовности приводится множество аргументов против. У них есть одна общая черта – они не имеют ничего общего с реальностью.

Вот несколько типичных таких возражений, по сути – предубеждений против облаков:

1. Передача технологических данных в облако? Чтобы наше промышленное оборудование сломали хакеры? У нас и так все замечательно, а вы тянете нас в какую-то авантюру!

В России более 250 тыс. не подключенных к IoT-платформам контроллеров АСУТП «видны» через публичный интернет и никак не защищены – это яркая иллюстрация того, насколько сейчас «все замечательно» с точки зрения безопасности. На самом деле в IoT-платформах есть мощные механизмы защиты подключенных устройств и передаваемых данных. То есть подключение устройств телеметрии и телеуправления к IoT-платформе – это, пожалуй, единственный из существующих сегодня экономически обоснованных способов обеспечить информационную безопасность таких устройств в противовес попыткам возложить функции инфобезопасности на сами устройства.

2. Все решения всегда будет принимать человек, никакой искусственный интеллект его не заменит. Незачем в облаке анализировать данные технологических систем, они «живут» десятые доли секунды. Пускай первичный ввод данных в АСУП ведется вручную. Не надо брать их из АСУТП, это низкоуровневые системы и они совсем для другого. Производственные процессы осуществляются по жестким алгоритмам, и не надо лезть туда с оптимизацией и Big Data!

Более 70% чрезвычайных происшествий техно­генного характера (в частности, катастрофа на Чер­нобыльской АЭС) происходят из-за неправильных управленческих решений, принимаемых в условиях жесткого дефицита информации и времени. При­менение платформ IoT позволяет перейти на «плоские» системы предиктивного управления с единым гибким высокоавтоматизированным контуром «мониторинг – оптимизационное планирование – управление», минимизирующим негативное влияние человеческого фактора.

3. Хорошо, будем анализировать технологические данные с помощью Big Data и искусственного интеллекта. Но данные свои мы никому не отдадим и для их анализа развернем собственную платформу (частное облако).

На деле результаты машинного обучения тем лучше, чем больше объем анализируемых данных, поэтому любая информационно изолированная система, сколько бы не было в нее вложено денег, всегда будет хуже, чем открытая. Кроме того, специалисты по искусственному интеллекту и Big Data сегодня в жесточайшем дефиците, причем не только в России, но и в мире. А платформы IoT предлагают не только развитый инструментарий для создания аналитических приложений, но и готовые специализированные приложения для решения типовых задач.

4. Зачем нам сквозные автоматические процессы обмена данными между нами, нашими поставщиками и нашими потребителями? Мы отлично справляемся, общаясь с поставщиками и потребителями по телефону и электронной почте. Почему мы должны данные с наших производственных систем передавать другим компаниям, да еще в автоматическом режиме?

Оптимизация процессов внешнего взаимодействия дает огромный рост производительности и снижения издержек. Широко известный пример: переход на сквозные автоматические процессы позволил Harley Davidson сократить производственный цикл с 21 дня до 6 часов и сегодня каждые 89 секунд с конвейера сходит мотоцикл, полностью настроенный под своего будущего владельца.

Рынок всех рассудит

В России продолжается беспрецедентное по длительности снижение реальных доходов населения, начавшееся еще в ноябре 2014 г. По данным экспертов Центра экономических и политических реформ, российским семьям приходится тратить бульшую часть своего дохода – в среднем 70–80% – на самое необходимое. Таким образом, любимое отечественное бизнес-развлечение – перекладывание производителем своих постоянно растущих из-за инфляции и общей низкой эффективности бизнеса издержек на потребителя становится крайне затруднительным, во всяком случае в конкурентных отраслях экономики, ввиду отсутствия денег у конечных потребителей. Эти трудности распространяются на взаимоотношения поставщиков и потребителей в B2B-цепочках.

Значит, необходимо оптимизировать издержки по всей B2B2C-цепочке создания добавленной стоимости. Именно эту задачу и решает интернет вещей, реализуя сквозные автоматизированные бизнес-процессы, причем без значительных капитальных затрат.  

Поделиться:
Заметили неточность или опечатку в тексте? Выделите её мышкой и нажмите: Ctrl + Enter. Спасибо!