Аналитика: тренд становится необходимостью

Цифровая эра диктует свои правила. В результате развития Интернета вещей решения, построенные вокруг Big Data, изменили устоявшиеся бизнес-модели, которые порядком устарели. Крупные промышленные предприятия просто обязаны использовать новые технологические разработки, чтобы стать конкурентоспособными на рынке.

Данные и производные от них всегда были важной составляющей технологического развития, но внимание к технологиям больших данных в производстве возросло лишь недавно, что обусловлено необходимостью перехода к связанному, интегрированному — Единому Предприятию. 

В настоящее время все больше и больше организаций:

  • используют Big Data, чтобы инициировать переход к новой цифровой структуре в своих коммуникациях при принятии решений, оценке ситуации и для поддержки бизнес-процессов.

  • осознают преимущества, которые дает их качественный анализ, дающий глубокое понимание заказчиков и их потребностей, производственных операций, рынке, и отражающий уровень функционирования предприятия в целом. Аналитика работает на всех – начиная с рабочего и заканчивая владельцем предприятия.

До недавнего времени все усилия сводились к простым функциям аналитики, что не раскрывало весь ее потенциал для предприятия. И до сих пор большая часть решений построена вокруг описательной аналитики: исторических данных, составлении отчетов, диаграмм, трендов, являющихся, как правило, «зеркалом заднего вида» системы, которые говорят вам, что произошло.  Следующий уровень — диагностический тип аналитики, цель которого добраться до основной причины, почему проблемы произошли.  

Современным компаниям, вставшим на путь цифровизации, необходимы функции прогнозирования. Ценность аналитики состоит в том, чтобы помогать клиентам принимать решения на основе имеющихся данных на уровне устройства, системы и предприятия в целом, что является неотъемлемой составляющей цифрового завода. Имея уже достаточный объём накопленных данных различных форматов и представлений, предприятие «способно» к прогнозированию будущих событий.

Расширенная аналитика предполагает прогностическую и предписывающую функции — именно в этом аспекте система начинает делать еще больше работы для клиента.  В случае прогностической аналитики, система говорит клиенту, что произойдет — используются передовые методы машинного обучения для просмотра исторических данных (отслеживание простоев и обработка), чтобы затем предсказать будущие сбои. Предписывающая аналитика — один из самых передовых аналитических методов, где система может пойти так далеко, чтобы помочь определить, что клиент должен на самом деле сделать (и даже сделать это за него).  

К этому стремятся современные предприятия —смена фокуса от событий, которые уже произошли на те, которые произойдут в будущем.

Проблема современного предприятия заключается не в отсутствии данных, а в отсутствии связи между этими данными. Прежде чем получать информацию и анализировать ее, необходимо обеспечить соответствующую инфраструктуру. Большинство предприятий все еще использует устаревшее оборудование, не всегда оснащенное сетевыми подключениями, и одним из решений может быть установка на этом оборудовании датчиков, которые предоставят в наше распоряжение все необходимые данные.

Что это дает? Мы можем быстро подключать пользователей к потоку данных, передаваемых оборудованием и системами производства.  Мы можем узнать все о состоянии этих объектов из единого источника данных. Две различные системы различного производства могут быть сведены к единой платформе.  Данные из двух источников будут отображаться в средах с единым интерфейсом.

Развивая тему современного решения и возможностей таких платформ нельзя не добавить, что специально разработанные пользовательские приложения призваны облегчить работу операторов и пользователей, их можно адаптировать к пожеланиям конкретного сотрудника и к форм-фактору устройства. Наушники, экран HMI или наручные часы – все для удобства. Разработка приложений на единой платформе интуитивно понятна операторам: для этого больше не требуются усилия десятка специалистов-аналитиков.

Одной из важнейших новых функций стала дополненная реальность — цифровое отображение физического объекта. К примеру, у вас есть машина и ее цифровой двойник. Среди самых распространенных применений дополненной реальности сегодня — профилактическое обслуживание и контроль общей эффективности оборудования, учет потребления электроэнергии в режиме реального времени.

Интеграция больших данных в производство имеет стратегическое значение, и их использование на заводах никогда не было таким важным, как сейчас. Аналитика — это больше, чем тренд, она является фундаментальной основой бизнес- и ИТ-стратегии современного предприятия.

Геннадий Былов, 

генеральный директор Rockwell Automation

Поделитесь хорошей новостью