Интернет вещей. Новая технологическая революция - Мачей Кранц

Интернет вещей позволяет с выгодой перейти на модель услуг с помощью оцифровки сферы производства. Цифровая модель существенным образом содействует модели услуг, принося огромные результаты. Согласно тому же исследованию Cisco, экономический анализ средней производственной компании с годовым оборотом в 20 миллиардов долларов, проводящей цифровизацию среды производства, показывает повышение прибыли на 12,8 % за три года и на 19 % за 10 лет (рис. 4.2).

Рисунок 4.2. Результаты исследования Cisco

Опрошенных в ходе этого исследования нельзя упрекнуть в наивности. Они прекрасно понимают приближение цифровой революции. Когда их спрашивают, какие технологии сильнее всего изменят управление производством в грядущие три года, они чаще всего называют облачные вычисления (37 %), интернет вещей (32 %) и аналитику больших данных (32 %). В этой книге мы обсудим все три эти технологии в контексте IoT.

Прекрасным примером подобной трансформации служит компания Dundee Precious Metals. В стремлении повысить качество и продуктивность производства, а также безопасность шахтеров, минимизировав при этом расходы, компания внедрила IoT-решение для отслеживания местоположения шахтеров и транспортных средств, мониторинга состояния оборудования и автоматизации удаленного контроля. Результаты оказались поразительными:

• Объем производства увеличился в четыре раза с 0,5 миллиона до 2 миллионов тонн в год (изначально была цель добиться 30 %-ного роста).

• За два года компания сэкономила 2,5 миллиона долларов на международной и междугородной связи.

• Безопасность шахтеров повысилась после подключения системы инициирования взрывов к системе определения местоположения.

У руководства появилась возможность в реальном времени наблюдать за происходящим в шахте. В частности, диспетчеры получили возможность видеть, как происходят пересменки, где именно находятся шахтеры, сколько вагонеток наполнено и отправлено и каково состояние оборудования. Диспетчеры даже получили возможность посылать шоферам мгновенные сообщения, чтобы те меняли маршрут и забирали больше руды. Как вам такие результаты? Раньше машины компании простаивали большую часть времени, а теперь она смогла добиться почти 100 %-ного коэффициента их использования^[26].

Примеры PepsiCo и Dundee показывают лишь два способа извлечения выгоды из решений на базе IoT. Зачастую результаты не заставляют себя ждать и появляются сразу после внедрения интернета вещей. Порой для этого достаточно лишь проанализировать данные, собранные посредством удаленного мониторинга. Используя IoT, компании могут оценивать свои операции со стороны. Они могут максимизировать использование оборудования, чтобы исключить простои. Но это далеко не все. В конце концов, благодаря цифровизации, IoT и аналитике компании получают возможность произвести полную перестройку собственного бизнеса.

Обоснование расходов на IoT

Как мы уже упоминали, в различных отраслях IoT используют по-разному – и в лидерах идут производство, перевозки, коммунальные службы, сервисы умного города и некоторые другие сегменты рынка. В разных отраслях и при различных сценариях использования IoT приносит разные результаты.

Рисунок 4.3. Выгоды от использования IoT

В своей презентации на форуме «Перспективы автоматизации – 2015» президент Rockwell Automation Кит Носбуш привел следующие примеры специфичных для отрасли выгод (рис. 4.3):

• Пивовар на 25 % повысил мощность производства и на 50 % сократил цикл варки, а также добился экономии в других областях.

• Производитель прохладительных напитков на 90 % сократил время на устранение неполадок и полностью устранил капитальные расходы на ИТ (на 100 %).

• Автозавод получил возможность в реальном времени управлять более чем 2 миллионами вариаций производственного цикла.

• Производитель продуктов питания повысил продуктивность на 3 % и сократил количество занятых на 7 %.

• Горнодобывающая компания стала экономить по 2 миллиона долларов на поломке грузовика ежедневно, внедрив предиктивно-превентивное техническое обслуживание.

• Нефтегазовая компания на 11 % повысила чистую выручку – затраты сократились на три четверти, а прибыль возросла на четверть.

Сегодня в сфере IoT не существует волшебного числа или простого правила, которое может сказать, что ваш бизнес сэкономит X процентов капитала, привлечет Y новых клиентов или прибавит Z к своей выручке. Вам необходимо составить обоснование расходов по-старому, используя имеющиеся точные цифры, специфичные для вашей организации, и другие данные, которые можно получить из ряда разрозненных источников. Цель не в том, чтобы создать идеальную модель окупаемости инвестиций или идеальное обоснование расходов. Вам необходимо собрать авторитетные данные, чтобы использовать их при создании убедительного обоснования расходов для решения конкретной проблемы при помощи IoT.

Начните с определения проблемы, которую вы хотите решить. Как бы вам того ни хотелось, не стоит сразу замахиваться на огромную задачу, стоящую перед компанией. Ею можно будет заняться позднее. Пока же сосредоточьтесь на конкретной проблеме, которую точно можно решить при помощи IoT. Возьмите, к примеру, проблему PepsiCo: неэффективную и сложную технологическую инфраструктуру, которая требовала больших затрат и мешала повышению продуктивности. Компания выбрала одну из самых сложных и развитых категорий решений на базе IoT – дистанционное управление. Внедрив систему и подключив все необходимые умные устройства, чтобы позволить удаленным экспертам наблюдать за происходящим и устранять любые проблемы по сети. Дистанционное управление можно внедрить почти в любую организацию, а его выгоды не заставят себя ждать.

В КАКОЙ БЫ ОТРАСЛИ ВЫ НИ РАБОТАЛИ, ВЫ ОКАЖЕТЕСЬ В ЦЕНТРЕ КОНКУРЕНТНОЙ БОРЬБЫ ЗА ТАЛАНТЛИВЫЕ КАДРЫ.

Далее вам надо собрать все необходимые данные. Найдите показатели, определяющие масштабы проблемы, объем ресурсов, которые в настоящее время тратятся на ее решение, уходящее на нее время и любые другие характеристики, способные дать объективное представление о проблеме и ее следствиях. Скорее всего, большая часть этой информации доступна в ряде систем вашей организации. Возможно, вам придется покопаться в данных или связаться с нужными людьми.

После этого посмотрите, какие данные вам удастся собрать в промышленных ассоциациях, профессиональных группах, на семинарах и мероприятиях, посвященных IoT. Эти данные не будут относиться конкретно к вашей компании и ситуации, а порой и вовсе будут проистекать из других отраслей, но они помогут понять средние значения и определить, в какую именно сторону двигаются ваши конкуренты. Вам необходимо изучить универсальные закономерности, средние показатели по отрасли и опубликованные данные. Некоторые из этих данных можно узнать на отраслевых конференциях, просто разговаривая с присутствующими.