Умные вещи
Телевизор, который подсказывает планы на день, или холодильник, который сам закупает продукты, — уже не фантастика. Все, что может быть подключено к интернету, начнет приносить пользу. Бизнесу самое время задуматься, какую выгоду он тут может извлечь для себя?
Интернет вещей начинает работать на глазах. Подключенных к сети устройств с каждым днем становится все больше. Их количество уже превысило население планеты. Множество датчиков постоянно собирают самые разные данные и обмениваются ими между собой. Их анализирует интеллектуальная система и принимает те или иные решения. Совершенно самостоятельно. В этом смысл — машины должны разгрузить человека от рутины. Или от того, с чем могут справиться лучше и быстрее.

Например, «умный» автомобиль может лучше ориентироваться на дорогах и быстрее доезжать в пункт назначения, избегая пробок и вовремя заправляясь. Компьютерная система сама прокладывает маршрут и одновременно «работает» водителем.
На предприятиях датчики отслеживают состояние оборудования, чтобы предотвращать неполадки и лучше планировать ремонты, помогают лучше понимать процессы, чтобы оптимизировать их. Вообще все, что связано с эффективностью и сокращением издержек, — главная цель применения интернета вещей с точки зрения бизнеса. Нужно только научиться использовать преимущества технологии в практике.

Магия датчиков
Интернет вещей без оговорок применим в самых разных видах деятельности — на производстве, в логистике, торговле, телекоме или банках. Как без него обходились раньше? Так же, как без интернета. До какого-то момента, конечно, справлялись с переменным успехом. Но как только мир массово оказался онлайн, все коммуникации упростились и ускорились. Точно так же могут теперь упроститься процессы и ускориться бизнес.
Эксперты McKinsey Global Institute выделяют 150 разных способов применения IoT. Зачастую такие проекты ведут к изменениям бизнес-моделей, а в перспективе трансформируют некоторые отрасли целиком. Например, датчики и анализ поступающих с них данных создают рынок страховой телематики. Если раньше при оценке страховых рисков учитывалась история водителя, демографические и возрастные критерии, то с интернетом вещей и Big data КАСКО начинают продавать исходя из реального стиля вождения. А в будущем же, возможно, стоимость медицинского страхования будут рассчитывать исходя из информации о состоянии здоровья человека, поступающей с датчиков.
В самых разных сферах интеллектуальные системы помогают исключить воровство. В логистике IoT — это новые возможности для повышения эффективности перевозок. В Pony Express, например, планируют оборудовать машины приборами, которые позволят в реальном времени узнавать и контролировать все, что с ними происходит: местонахождение, количество остановок, маршруты и т.д. «Благодаря этой информации мы сможем оптимизировать маршруты, сократить расход топлива и пр.», — комментирует Георгий Аликошвили, генеральный директор Pony Express.
Интернет вещей меняет даже консервативное сельское хозяйство. Например, Fujitsu разработала сервис, который помогает стимулировать повышение поголовья стада, отслеживая с помощью датчиков оптимальный период для осеменения животных.
«Главное в интернете вещей — правильно выбрать, где должны стоять те датчики и сенсоры, которые могли бы дать информацию для создания новой ценности, — поясняет Юрий Шеховцов, директор по ИТ „Северсталь“. — У нас уже используется очень много датчиков, но при этом остаются области, где их нужно будет поставить. Например в ремонтах. Один из эффектов от интернета вещей в нашем случае — возможность повысить качество продукции, исключая ошибки и точнее отсортировывая брак».

Сценарии улучшения
- Энергетика — с помощью датчиков можно отслеживать состояние оборудования, анализировать его работоспособность, чтобы лучше планировать нагрузку и оптимизировать ремонтные программы. Своевременная диагностика существенно продлевает ресурс эксплуатации, например, газовых турбин. А лучше понимая изменение потребностей, можно меньше тратить на поддержание резервов мощностей.
- Транспорт — датчики помогают отслеживать загруженность дорог и транспортных потоков. С учетом этих данных можно правильнее спланировать новую развязку, изменить маршрут городского транспорта, обеспечить больше парковок в нужных местах, снизить аварийность и количество вредных выбросов.
- Промышленность — производственные процессы можно сделать более контролируемыми и безопасными. Системы мониторинга выявляют проблемные участки еще до того, как они выйдут из строя. Если заранее зафиксировать отклонения от нормы и оперативно на них реагировать, можно сократить риски инцидентов.
- Нефтегаз — с помощью интернета вещей можно строить «умные» скважины, которые, используя данные о динамике давления, о температуре и химическом составе, помогают инженерам увеличить добычу и снизить риски аварий.
- Здравоохранение — подключенные медицинские устройства круглосуточно отслеживают жизненные показатели пациентов: пульс, давление, уровень сахара, температуру и пр. Врачи лучше понимают динамику состояния и могут точнее принимать решения по лечению.
- Сельское хозяйство — «умные» датчики повышают урожайность, помогая управлять поливом. Они собирают информацию о составе и температуре почвы, а также позволяют выявлять оптимальные настройки техники, повышая ее производительность в зависимости от условий работы.
Gartner: в 2016 году технологии интернета вещей использовали 43% компаний.
Анализируя это
Проекты IoT пока только начинают разбег в России и станут действительно массовыми к 2020 году. «Интернет вещей на предприятиях по сути уже присутствует, но вопрос его эффективности сводится к отсутствию единой платформы. Ее появление станет настоящим прорывом в развитии этой технологии», — считает Артем Натрусов, вице-президент по ИТ «Евраз».
Главное, без чего интернет вещей немыслим, — это аналитика. Данные, которые собирают и передают датчики, нужно правильно и быстро обработать. Суть ведь не в том, чтобы просто собрать интересную информацию, а в том, чтобы получить с ее помощью полезные рекомендации, позволяющие достигнуть интересные для бизнеса результаты. В конечном счете ценность IoT — это решения, которые принимаются на основе «умного» анализа.
Например, в Rolls-Royce собирают огромный объем информации с датчиков, установленных в самолетах. Проанализировав ее, рекомендуют более эффективные способы использования двигателей, помогают предотвращать поломки, а также снижать потребление топлива.
О новых возможностях аналитики, сервисов машинного обучения и искусственного интеллекта — в следующей статье.

Мегамозг для цифровой экономики
Технологии машинного обучения все глубже проникают в бизнес-процессы компаний самых разных отраслей.
подробнее