Василий Чуранов, руководитель дивизиона "Машиностроение и металлообработка" группы компаний "Цифра"
Василий
Чуранов

руководитель дивизиона "Машиностроение и металлообработка" группы компаний "Цифра"
© ComNews
18.04.2024

Цифровизация промышленности и стратегии управления данными

Вычислительная техника и средства телекоммуникации, системы управления базами данных, различные программные и аппаратные средства общего и специального назначения – широкомасштабное и все более углубленное внедрение в промышленность этих технологий позволило говорить о "цифровой трансформации", или "цифровизации" экономики. Этот процесс и изменяющиеся условия работы управленческого и профессионально ориентированного персонала предприятий обусловливают и все более значительную роль цифровых данных. А именно – первичных "сырых" данных, которые регистрируются на физических объектах промышленности, вторичных (производных) данных, которые получают после обработки в целях специального категорирования, классификации и анализа, архивных данных, которые хранят для оперативного, ретроспективного или прогностического использования. При этом все чаще на первый план выходит вопрос, как рационально и корректно организовать данные. Растут объемы и ширится разнообразие промышленной, управленческой, финансово-экономической информации по отраслям, корпорациям, отдельным предприятиям, вместе с этим все более реальным и даже самодостаточным фактором являются данные как таковые.

Все чаще на правительственном уровне принимаются решения, связанные с цифровой трансформацией предприятий. Это происходит, поскольку осознается важность наблюдаемых изменений. Среди задач, поставленных на уровне национальных проектов, есть как задачи общего характера (цифровая поддержка реализации проектов), так и целевые программы.

Национальные проекты: стратегии, цели, программа "Цифровая экономика"

Какие условия непременно необходимы для успешного осуществления программы "Цифровая экономика", а также других программ цифровизации в промышленности? Прежде всего, стратегически проработанные в целевом и содержательном смыслах, обеспеченные в ресурсном отношении, выведенные на уровень эксплуатационной готовности сегменты:

  • Локальные и, как правило (с учетом соответствующих мер защиты информации), глобальные высокоскоростные телекоммуникационные инфраструктуры;
  • Достаточно мощные инфраструктуры для вычисления и хранения производственных данных, как первичных, так и обработанных в целях анализа и принятия решений, данных локального, территориально распределенного и отраслевого характера, в том числе на основе облачных сервисов;
  • Управленческие платформы на отраслевом, региональном и федеральном уровнях, поддержанные юридически значимыми и обязывающими нормативно-регламентными актами, реализованные с достаточным уровнем унификации и интеграционной согласованности по форматам, процедурам и мерам разграничения доступа, с контролируемой и развиваемой "открытостью" в плане целевого, в том числе, коммерческого использования.

Кроме того, в цифровой инфраструктуре национальной экономики естественно ожидать действенного применения искусственного интеллекта – этого принципиально нового и многообещающего технологического средства.

Особенности современного этапа развития России выдвигают на первый план условия надежной и производительной деятельности предприятий: обеспеченность ИТ-средствами, независимыми от импортных поставок. Речь идет о системных и прикладных программах, компьютерах для серверного, офисного, цехового и мобильного применения, телекоммуникационном оборудовании, а также устойчивых и оперативно адаптируемых к угрозам системах кибербезопасности.

Разумеется, все проекты и решения, способствующие исполнению программы "Цифровая экономика", должны быть подкреплены адекватным научным и общетехническим уровнями развития отраслей, корпораций и конкретных предприятий. Также значимую роль играет соответствующий приток квалифицированных кадров, компетенция которых адекватна современным вызовам.

Среди критериев успешности цифровой трансформации уместно выделить конкурентоспособность как самих предприятий, так и их продукции. Конкурентоспособность в данном случае понимается в традиционно рыночном и государственно значимом смыслах.

Если говорить об экономическом аспекте цифровизации промышленности, обнаруживается - в результате успешного проведения цифровой трансформации – ряд специальных эффектов. Рассмотрим некоторые из них.

Накопительный эффект цифровизации и BIG DATA

Оперативность производственных процессов повышается, бумажный документооборот минимизируется, достоверность и объективность производственных данных растут – эти и многие другие достоинства цифровизованного производства имеют и дополнительные следствия. Всесторонне интересным является эффект формирования больших данных. Их особая ценность –как в многообразии информации что обеспечивается за счет развитой системы первичного мониторинга и регистрации событий, так и в хронологически и форматно упорядоченном объеме производных данных, получаемых после соответствующей обработки. Именно Big Data – большие по "ширине" и "длине" условного обобщенного массива данные являются хорошей входной "пищей" для систем BI, AI, ML. Естественно, эти большие данные могут быть востребованы и для специальных задач отраслевого, территориального, научного и другого характера.

Яркий пример использования больших данных – система сервисов ЯндексТакси, завоевавшая большую популярность, и ее вариации. Служит на благо, с одной стороны, бизнес-компании, с другой, частных предпринимателей разного калибра деятельности и непосредственных потребителей услуг. В данном случае процессы искусственного интеллекта оперативно принимают управленческие решения, опираясь на базы больших данных. Причем происходит это в условиях непрерывно меняющейся обстановки на различных территориях, дорогах, в потоках динамики спроса и предложения. Другой пример – услуги онлайн- и мобильных банков, быстро, почти незаметно и весьма эффективно вошедшие в нашу жизнь, охватывающие уже десятки миллионов клиентов и готовые практически мгновенно выдавать справки, осуществлять транзакции денежных средств и даже управлять накоплением денежных средств, кредитованием, инвестированием.

Умные и коммерчески востребованные промышленные данные

Развитые средства аналитики дают углубленную ретроспективную и прогностическую картину по общим и специальным экономическим, технологическим, управленческим и иным процессам. Создают принципиально новую сущность – "экосреду умных данных". Этому способствует и достаточная мощность вычислительных и коммуникационных систем. Потребность в умных данных, заранее обсчитанных и вариативно предоставляемых в соответствии со спецификой и нуждами потребителей– органов государственной власти, отраслевых и рыночных институтов, среднего и малого бизнеса, научно-образовательных кругов, – обусловливает формирование обширного рынка информационных услуг. И одним из бесспорных достоинств такого рынка является возможность быстро получать требуемые данные. То есть, речь – о беспрецедентной оперативности информационного обслуживания.

Потребители сводной аналитики, оценившие все выгоды от получения результатов экспертной обработки данных, используют широкий ассортимент ценных сведений, которые в значительной степени влияют на эффективность деятельности и освобождают от забот содержать тяжеловесное и не всегда достаточно компетентное структурное подразделение аналитической направленности. Ассортимент сведений может включать в себя как профессионально классифицированные нормативно-справочные данные, стандарты и регламенты, так и экспертные базы по лучшим практикам, внутри- и межотраслевой кооперации.

Здесь уместно подчеркнуть принципиальную возможность выдачи "умных" сведений не только топ-менеджменту предприятий, но и собственникам, линейным руководителям цехов и служб, инженерно-техническому, финансово-экономическому и иному персоналу.

Из сказанного очевидно, что потребители явно выигрывают от использования готовой продукции "информационной фабрики". Но это, при традиционной технологии обработки информации, не освобождает предприятия и организации от бремени поддерживать действенную ИТ-инфраструктуру. И здесь на помощь приходит менее привычный, а для кого-то и вовсе революционный вариант дистанционной работы с данными. Он имеет весьма внушительный потенциал экономии затрат.

Эффект облачных технологий

Появление территориально удаленных центров обработки данных с мощными и развитыми вычислительными сервисами (вплоть до виртуального АРМ-работника) значительно поменяло ландшафт возможностей в ИТ-инфраструктуре. Теперь предприятия могут получить существенные экономические выгоды от передачи части функций по обработке информации в облако. Гарантированная надежность облачной обработки, многообразие унифицированных сервисов дополняются возможностями экономить на электроэнергии, занимаемых ИТ-структурами площадях, обслуживающем персонале соответствующей компетентности и квалификации. Соизмеримые или даже превосходящие выгоды могут быть добавлены и за счет разумно применяемых высокоразвитых сервисов (SaaS и др.), которые предоставляются клиентским предприятиям наряду с чисто структурными услугами провайдеров облачных услуг (оперативная и дисковая память, ядра процессоров, пропускная способность и т.п.). Пример такого сервиса – ведение бухгалтерского учета по технологии аутсорсинга. Если же говорить о более приближенных к производственной деятельности процессах, то на облачные сервисы постепенно могут быть переложены некоторые важные заботы предприятий: подготовка и запуск изготовления продукции по типовым сценариям, планирование и контроль выпуска продукции, аналитическая обработка и профессионально качественная подготовка отчетов.

Эффект искусственного интеллекта

Получение вторичных (производных) данных путем обычных приемов статистической обработки и анализа достаточно хорошо очевидно и понятно человеку. Менее очевидны и более трудоемки в реализации алгоритмы, основанные на применении сложных математических методов. Еще более существенный прирост информационной ценности и эффективности обработки данных может быть достигнут применением средств искусственного интеллекта. В первую очередь, следует иметь в виду технологии машинного обучения. Построение нейронных сетей для обработки потоков данных, постоянное совершенствование таких сетей и практики их обучения вносят все более значимый вклад в создание дополнительной информационной ценности на базе как первичных, так и производных данных.

Вышесказанное означает осознание бизнесом и органами власти все более заметного влияния этого бурно растущего и в количественном отношении, и в качественном явления – океана экономически значимых данных. Соответственно, экономический взгляд на это явление требуетответа на вопрос: чем именно ценна информация и насколько рентабельно управление ею.

Доход от использования промышленных данных

Рассмотренные выше свойства и следствия цифровой трансформации промышленности дают достаточно оснований, чтобы сделать вывод о появлении на предприятиях дополнительной ценности в виде упорядоченной и аналитически обработанной информации, представляющей интерес не только для самого предприятия.

Говоря о промышленных данных как ценности, необходимо оценить позитивное следствие от владения такими данными. Более конкретно – насколько реально превращение промышленной информации в интеллектуальный и даже коммерчески ликвидный товар.

Самодостаточная ценность данных

Роль данных, формируемых и обрабатываемых на этапах создания и реализации продукции, в том числе, при создании нематериальных ценностей, неуклонно возрастает. Традиционно под такими данными понимается конструкторская, технологическая, программная, маркетинговая информация. Однако не только эти креативные, визуализируемые и мотивирующие к потреблению виды информации все чаще воспринимаются в качестве ценности, обладающей потенциалом товара. Потребности в анализе данных, которые характеризуют производственные или иные процессы и являются основной "пищей" управленческих уровней, становятся все менее стихийными или эпизодическими. Возрастающая роль аналитических материалов, в том числе оперативно-динамических, фактически обусловила устойчивый спрос на такую информационную "продукцию", и уже можно говорить о возникновении своеобразного "рынка данных".

При этом формы коммерциализации такой продукции могут адаптироваться к конкретным условиям: данные можно передавать на условиях временной лицензии, разовой продажи информационного пакета, оказания консалтинговых услуг, предоставления информационной поддержки на условиях подписки.

Например, товаром на рынке данных могут быть:

  • Накопленная база данных, структурированная и оснащенная пользовательскими интерфейсами для внутреннего и внешнего использования;
  • Обработанные данные (отфильтрованные, агрегированные по времени, месту возникновения и иным критериям);
  • Целевые и заказные аналитические отчеты.

Товарным потенциалом обладают и услуги на основе данных:

  • Предоставление регламентированного и контролируемого (избирательного) доступа к "сырым" данным;
  • Подписка на регулярные отчеты (обзоры);
  • Подготовка заказных аналитических отчетов.

Ценность гибридных данных

Важный и перспективный фактор повышения эффективности предприятий –комплексное использование реальных производственных данных, как первичных, так и специально обработанных, наряду с искусственно (программным способом) создаваемыми данными. Концепция имитационного и прочих видов компьютерного моделирования может, при условии грамотной реализации, существенно обогатить информационный ландшафт предприятия. Этого можно достичь за счет внедрения цифровых двойников оборудования, создания виртуальных представлений физических активов и предметов труда (сырья, материалов, ДСЕ). Предварительный, параллельный с реальными процессами или комбинированный расчет моделей технологических, логистических и иных важных процессов позволит добиться роста производственной эффективности, включая ее качественные составляющие. Также это создаст условия для лучшего управления предприятием и прогнозирования вариантов его деятельности в поисках оптимальной бизнес-тактики и стратегии.

Тенденции рынка данных

Фактическое превращение данных в информационный товар, вне зависимости от того, поставляется ли он безвозмездно или в коммерческом плане, позволяет делать первые выводы о структуре, динамике формирования и развития рынка данных. Итак, чем на данный момент интересен этот рынок?

Во-первых, уже состоялся и в достаточной степени развит сегмент данных на уровне органов государственной власти, министерств и ведомств, регионов. На платформе разработки облачных информационных систем "Гостех" находятся в разной степени зрелости несколько сотен федеральных и несколько тысяч региональных систем.

Во-вторых, активно развивается сеть индустриальных центров компетенций. Примечательно также устойчивое увеличение в промышленности количества систем, построенных на базе технологий интернета вещей, в первую очередь, для оборудования и услуг. Именно здесь кроется для предприятий, владельцев или потребителей ценной информации потенциал выхода на рынок данных.

И наконец, нельзя не отметить быстрое развитие совокупного объема информационно рынка. По итогам 2023 года, рынок оценивается в несколько сотен миллиардов рублей, с перспективой роста в несколько раз за предстоящее десятилетие.

Складывающаяся картина и тем более перспективы ее развития открывают для промышленных предприятий возможности не только поднять свою эффективность и конкурентоспособность за счет грамотно проводимой цифровой трансформации, но и найти дополнительные преимущества, стимулы и прямые источники выгоды.

Готовы ли предприятия извлекать доход от своих данных?

Для промышленных предприятий соответствующая корректировка своей бизнес-стратегии, а именно переход к ориентации на данные, представляет собой как возможности, так и вызовы. Усилия по превращению данных в ценный бизнес-актив включают не только обеспечение сбора данных, но и эффективное управление ими, анализ и целенаправленное использование информации. Все – с целью улучшить различные аспекты бизнес-операций. Многие предприятия уже сейчас используют промышленные данные для повышения эффективности, оптимизации режимов работы, разработки новых бизнес-процессов. Например, удаленный мониторинг работы оборудования минимизирует простои.

Однако расширение горизонтов применимости данных ради получения дополнительной выгоды еще не стало очевидным приоритетом для большинства предприятий. Фактически речь идет о выходе предприятия на новый для себя рынок с новым видом продукта, а именно с хорошо поданной и упакованной информацией, с новым видом услуг. Для этого необходимо обеспечить новые критерии качества, такие как оперативность, готовность на уровне "24/7", надежность, актуальность. Понятно, что все эти свойства достижимы только при должных инвестировании и поддержке. Но не только этим ограничиваются вызовы для предприятия, выходящего на рынок данных.

Помнить о рисках

При всей своей привлекательности экономика данных не лишена сложностей. Стоит начать с того, что ценность данных часто субъективна, особенно за рамками отраслей и конкретных предприятий. Тем более ценность одной и той же информации значительно варьируется в разных контекстах и для разных потребителей.

И в любом случае промышленные предприятия – владельцы информационных ценностей –должны преодолевать неизбежные проблемы управления данными. Не секрет, что инвестиции в развитие умных данных, доходность от коммерческого использования информации и достигаемая в результате экономическая выгода идут нога в ногу с опасностями. Имеются в виду риски, проистекающие как от самой ценности данных, так и от негативных последствий их нецелевого использования: утечки, порчи, разглашения. Чем более ценными данными, в том числе в товарном смысле, располагает предприятие, тем важнее для него не жалеть средств на информационную безопасность. Вопросы защиты данных, конфиденциальности и соответствия нормативным требованиям, особенно при работе с личными данными, требуют баланса между экономической пользой и юридическими, а также этическими соображениями.

Концепция "Датаномики"

Взрывной рост значимости данных в "общем котле" экономических субъектов: отраслей, корпораций, предприятий, – заслуженно отразился в концепции "Датаномики". Она построена на специальном обособлении факторов, влияющих на данные и производных от их объемно-качественных характеристик.

Для начала пришло осознание, что данные стоит рассматривать на протяжении всего их жизненного цикла. Тем самым признается важность того, как данные производятся, потребляются, циркулируют в цифровых предприятиях и за их периметром.

Постепенно становится общим местом откровенное признание того, что в результате цифровизации данные превращаются в важнейшее звено бизнеса. Соответственно, данные, как сырые, так и умные, требуют новых стратегий для их хранения, управления и использования. Поэтому важная задача для предприятий, желающих организовать управление на основе данных, – создать соответствующую инфраструктуру для сбора и хранения информации, а также построить системы управления на базе данных. В России многие предприятия уже не только пилотируют данную технологию, но запустили такие проекты в промышленную эксплантацию. Для сбора данных с промышленного оборудования применяются системы мониторинга от российских компаний. Лидером в этом технологическом направлении является ГК "Цифра" с продуктом "Диспетчер". Такие проекты сегодня в приоритете у промышленников, поскольку позволяют достигать значимых экономических эффектов. Они являются мостом для перехода предприятий в новую экономику и способствуют существенному росту эффективности промышленности в целом. В конечном итоге экономика данных открывает перед промышленными предприятиями новый горизонт возможностей. Они должны не только реагировать на текущие тренды, но и быть готовыми предвидеть будущие изменения, активно участвуя в формировании этого быстро развивающегося цифрового мира. Успешное внедрение и использование экономики данных может значительно усилить позиции предприятий, корпораций и целых отраслей на рынке, обеспечивая устойчивое развитие и инновационный рост в долгосрочной перспективе.