Кто в лес, кто по дрова: как решить проблему разных данных в промышленности

Почему информация на предприятиях хранится разрозненно, и что с этим делать?

На мировой промышленный сектор приходится существенная часть экономики — около 10 трлн долларов США доходов в год по всему миру. В России промышленность — самая крупная отрасль по вкладу в ВВП (около 30%). Выше только Китай с 40%.

Предприятия в нашей стране и не только вкладывают много средств в оборудование и программное обеспечение, но часто пренебрегают созданием единого представления данных. Как показывает исследование Seagate «Управление данными на малых и средних предприятиях», по большинству параметров: от особенностей хранения данных до способов их защиты, промышленные предприятия — уверенный середняк.

Если копнуть чуть глубже, производственные компании часто собирают данные, но никак их не используют, и находятся в списке отстающих по целому ряду показателей. Согласно новому отчету Rethink Data от Seagate Technology, в промышленности самые низкие уровни автоматизации задач управления данными и полной интеграции на единой платформе, медленнее других внедряются многооблачные среды, да и уровень удовлетворенности подходом к управлению информацией ниже среднего. Почему так получается, что с этим делать — давайте разбираться.

Почти при любом производстве создается огромный объем данных. Согласно опросу IDC о взаимодействии операционных и информационных технологий (2018 IT/OT Convergence Survey), почти 80% производственного оборудования и процессов так или иначе связаны с цифровым пространством.

На промышленных предприятиях используется все больше устройств интернета вещей, а значит создается все больше информации. Устройства находятся на периферии, поэтому передавать данные по старым корпоративным сетям — обычно дорого и медленно.

Мы уже рассказывали о том, что всего 32% от всех получаемых данных используются в компаниях, и собирать оставшиеся 68% совершенно бессмысленно, если непонятны их цель и структура хранения. Поэтому первое, что стоит сделать компании — определиться, чем поможет получаемая информация, какую выгоду принесет. Когда понятна выгода, тогда и передавать большие данные с периферии не так дорого и долго.

Один из примеров: использование датчиков на трубопроводах и дронов в труднодоступных местах. Например, на «Магнитогорском металлургическом комбинате» контроль выгрузки лома теперь производят именно они. При наличии мусора в поставках, информация и фото с коптера поступает в личный кабинет поставщика, а комбинат этот мусор (который ранее бы не заметили из-за сложности работы человека в таких условиях) не оплачивает. С мая по сентябрь прошлого года такого лома было обнаружено на сумму более ста миллионов рублей. В мае экономия составила 34,56 млн рублей, в июне – 22,3 млн рублей, в июле – 47,7 млн рублей.

Производственные технологии меняются быстро, и предприятиям сложно поддерживать совместимость системы управления данными с многочисленными датчиками на оборудовании. Часто бывает так, что совершенно новый станок ставят рядом с динозавром из советского прошлого. Даже чтобы подключить оборудование и управлять им вместе, часто приходится импровизировать. Понятно, что в такой ситуации унифицировать и вывести какие-то общие параметры для датчиков почти невозможно. В каждом отделе и цехе своё собственное оборудование: оно передаёт локальные данные, которое несовместимы с информацией из других источников.

Что с этим делать? Для изначально несовместимого оборудования можно пойти обходными путями. Например, если есть задача собрать визуальную информацию о скорости работы оборудования, синхронизировать его циклы, оптимизировать пути перемещения роботов, людей и погрузчиков или поработать над эргономикой рабочего места, чтобы защитить сотрудников от потенциальных травм, можно оборудовать производство умными камерами, независимыми от упомянутых станков.

Здесь мы рассказывали о совместном кейсе Seagate и Genetec по созданию централизованного решения для управления видеонаблюдением. Объединенные программным обеспечением Genetec три сотни камер записывали потоковое видео размером 1 Мб/сек и одновременно передавали информацию на систему Seagate Exos X 5U84, оснащенную жесткими дисками корпоративного класса для систем видеонаблюдения SkyHawk. Пропускной способности платформы с экономичными с точки зрения соотношения «цена-качество» жесткими дисками (по сравнению с твердотельными накопителями) хватало, чтобы обеспечить бесперебойную работу без потери кадров. Подобных вариантов множество.

Разнородное оборудование нередко накладывается на устаревающую инфраструктуру, которая не поспевает за большим количеством новой цифровой техники. Наши исследования показывают, что в промышленном секторе локальные корпоративные центры обработки данных занимают самые большие площади по сравнению со всеми остальными отраслями. Такую локальную инфраструктуру сложнее масштабировать по ёмкости, чем гибкую облачную инфраструктуру.

Хорошо видно проблему при сравнении подходов к организации управления данными по маркорегионам. Например, китайским предприятиям не приходится заботиться об обновлении традиционных приложений, спроектированных и разработанных в клиент-серверную эпоху, которые обычно работают локально и с одним клиентом (оборудование на электростанциях, промышленные станки под управлением компьютеров MS-DOS или устаревшие финансовые системы), что характерно для Европы. В результате они располагают свободным бюджетом для инвестиций в перемещение данных (в облако и периферийную среду) и могут быстрее раскрывать потенциал данных.

Нам в Европе бросать существующую локальную инфраструктуру и бежать вслед за Китаем в облако не выглядит разумным, тем более что сегодня можно обеспечить гибкость внутренних сред и по-другому, используя системы NAS. Так деятельность предприятия не будет парализована в случае каких-либо проблем на стороне провайдера облака, а налоговая, персональная и другая важная информация будет храниться внутри предприятия.

Если использовать для этого современные корпоративные платформы Seagate, то защиту от потери данных обеспечит технология Seagate ADAPT, позволяющая очень быстро восстановить работу жестких дисков и сократить время простоя, а вся информация будет зашифрована интеллектуальной микропрограммой с функциями кибербезопасности Seagate Secure™. Каждый год на конференции по информационной безопасности RSA обсуждается важность защиты данных от посторонних лиц и злоумышленников, которые могут нарушить работу предприятия, так что этот вопрос совсем не праздный.

При этом важно не зацикливаться на локальных мощностях, а использовать гибридную инфраструктуру, когда всё самое важное и ценное хранится внутри организации, а под пиковые нагрузки подключаются внешние облака. Так удастся обеспечить гибкость, не уходя далеко от привычных нам способов хранения.

Если квалифицированные кадры определяют будущее промышленного сектора в развивающихся экономиках, недостаток навыков становится одной из главных преград для развития. Средний возраст сотрудников растет, и предприятиям сложно искать молодых талантов, готовых работать на заводе.

Как сказано в отчете Brookings, промышленные предприятия должны использовать расширенную аналитику, машинное обучение и искусственный интеллект, чтобы «в корне изменить весь процесс производства — от проектирования до поставки товаров». Для всего этого нужны кадры, которые настроят систему и смогут правильно интерпретировать получаемую информацию по пути производственных улучшений. Причем работа с данными — не удел только машин, IT-специалистов и аналитиков. Руководители должны поощрять обмен опытом по использованию разных типов данных в компаниях. Залог успешной работы тут — вовсе не технологии, а обсуждение и эффективный анализ с целью собрать воедино всю информацию, представляющую большую ценность для бизнеса. Для этого к данным нужен доступ.

Согласно исследованиям IDC, многие сложности в управлении информацией могут быть решены путем внедрения DataOps — развивающейся дисциплины, которая связывает потребителей данных с их создателями. DataOps используется для сопоставления информации из разрозненных источников, а также обеспечивает измеримость роста бизнес-результатов: повышения лояльности клиентов, увеличения доходов и прибыли и так далее. В среднем лишь 3% российских организаций, по словам их представителей, уже внедрили DataOps полностью. Большинство респондентов исследования Rethink Data считают методологию DataOps «очень» или «чрезвычайно» важной. Поскольку для многих это пока труднореализуемо, те организации, которые в состоянии освоить и применить дисциплину, могут получить ощутимое конкурентное преимущество.

Одна из таких компаний, использующих преимущества анализа данных, производитель крупной строительной и сельскохозяйственной техники Caterpillar из Чикаго, штат Иллинойс, США. Caterpillar использует прогнозную аналитику на основе объединенных данных со своих заводов, чтобы повысить уровень обслуживания клиентов и улучшить результаты для бизнеса.

С другой стороны, единая система хранения и использования данных позволяет не только говорить о стратегических изменениях на будущее, но и получать ощутимую пользу здесь и сейчас. Пример Robert Bosch GmBH — немецкого производителя автомобильных компонентов показателен. На смарт-заводе Bosch в Хомбурге, где производятся гидроклапаны для грузовых автомобилей и тракторов, используется беспроводная сеть и RFID-метки для рабочих, оборудования и деталей. Результат — более эффективный производственный процесс. Компания расширила возможности линии сборки, где теперь производят 200 различных вариантов гидроклапанов, и при этом сократила расходы и потребление электроэнергии.

Ещё один пример — использование умных очков, которые вовсю применяют в промышленности. Они освобождают руки и автоматически сканируют, например, штрихкоды, повышая скорость и точность работы оператора. Такая технология используется на заводах Coca-Cola HBC.

На ряде предприятий с помощью смарт очков удаленный оператор может осуществлять поддержку специалиста — необходимая информация подгружается из локальной базы предприятия и выводится на экран, например, при работе со сложными механизмами и при ремонте оборудования. Так организация единой системы хранения данных вместе с правильно подобранным софтом позволяет расширить возможности сотрудников и преодолеть барьеры в виде их недостаточной компетентности в тех или иных вопросах.