×
Андрей Биветски, SAP Labs: за счет индустриального ноу-хау мы помогаем компаниям-заказчикам и партнерам-разработчикам создать решение и придумать бизнес-модель - например, переход к сервисам и услугам с помощью IoT

JSON.TV публикует полную расшифровку интервью с Андреем Биветски, генеральным директором SAP Labs. Об отличиях Промышленного Интернета, программе Industry 4.0, платформе HANA Cloud Platform и бизнес-кейсах SAP в области IIoT, а также возможностях Промышленного интернета для России.

 

См. видео интервью Андрея Биветски на JSON.TV

 

Компания J`son & Partners Consulting также выпустила отдельное исследование, посвященное теме IIoT. С его Содержанием можете ознакомиться здесь: «Мировой опыт и перспективы развития Индустриального (Промышленного) Интернета Вещей в России».

 

Полная расшифровка интервью:

 

Михаил Шеховцов: Здравствуйте! У нас в студии сегодня Андрей Биветски, генеральный директор SAP Labs. Расскажите вкратце о своей компании. Чем она занимается?

 

Андрей Биветски: Компания SAP Labs в СНГ занимается разработкой продуктов и технологий компании SAP как для глобального рынка, так и для локализации стандартных продуктов для нужд стран СНГ.

 

Михаил Шеховцов: Насколько я понимаю, основные цели и задачи вашей компании или одна из основных целей  развития продуктов в России – это предоставление продуктов и услуг Интернета Вещей. Как вы видите: что такое Интернет Вещей и для кого эта услуга предназначена?

 

Андрей Биветски: Во-первых, наша задача – развивать продукты и технологии Интернета Вещей. Кроме того – взаимодействовать с экосистемой клиентов, партнеров, компаний-разработчиков, консорциумов и организаций, которые заняты продвижением технологии на рынке, вопросами стандартизации.

 

Михаил Шеховцов: Если, скажем так, в упрощенной форме: что такое Интернет Вещей? Чем он отличается от обычных услуг, которые предоставляет компания SAP – это продукты автоматизации промышленности, оптимизации управленческой отчетности и другие продукты? Чем отличается сам Интернет Вещей от обычных услуг Интернета? Где пролегает граница между Интернетом и Интернетом Вещей?

 

Андрей Биветски: Очень хороший вопрос. Исторически компания SAP в мире была занята, как вы правильно сказали, производством, продажей и установкой продуктов ERP, то есть продуктов программного обеспечения для управления производством, в том числе управления складами, финансовой отчетностью, кадрами, аналитикой и т. д. В последние годы нам удалось расширить свою продуктовую линейку в сторону не только новых продуктов и индустриальных решений, но и технологических платформ – скажем, real-time база данных, – и платформ, которые работают в облаках – это так называемая HANA Cloud Platform. Именно HANA Cloud Platform для нас – центральная платформа для развития решений и сценариев в Интернете Вещей. В чем мы видим разницу между обычным Интернетом, или так называемым домашним Интернетом – и промышленным Интернетом? Во-первых, для классического домашнего Интернета самое главное для пользователя – это удобство работы с Интернетом, как то: через мобильные приложения, через смартфоны, планшеты или компьютеры, то есть простые, узнаваемые пользовательские интерфейсы, а также низкая цена как самой интернет-связи, так и услуг, которые получаются из Интернета. Поэтому классические приложения – это, например, покупка товаров или услуг через Интернет, заказ такси через Яндекс.Такси, заказ отелей, путешествий через Booking.com и т. д. То есть дешевизна, удобство использования, легкий интерфейс.

 

С точки зрения промышленного Интернета, вступают в силу несколько другие показатели. Во-первых, промышленный Интернет должен работать с огромным количеством данных, получать эти данные с датчиков, закладывать в базу данных, которая, желательно, работает в системе реального времени. Поэтому промышленный Интернет, прежде всего, отличается безопасностью доступа к данным и использования данных... Можем потом поговорить о примерах – в чем заключается безопасность промышленного Интернета Вещей и что происходит, если она недостаточно сильно устроена.

 

Во-вторых, производительность. Потому что одно дело создать бизнес-сценарий или архитектуру, которая собирает данные с десяти датчиков – если мы говорим о промышленном производстве, например, металлургии или каком-нибудь крупном транспортном предприятии, то речь идет о сборе и обработке информации с 10 000 датчиков.

 

 Кроме безопасности, производительности, масштабируемости – вступает в силу вопрос непрерывности. Допустим, если вы в домашнем Интернете не можете получить какой-то сервис, скачать фильм или сделать какой-то заказ, вы можете вернуться к этой активности через час-два или на следующий день. Если же вы используете Интернет Вещей в рамках модели непрерывного производства – например, литье, металлургия, добыча нефтегаза, ­– то непрерывность процесса должна быть круглосуточная: 24 часа, 7 дней в неделю.

 

 

Михаил Шеховцов: Понятно. Скажите – уточняющий вопрос: Интернет используется в промышленности для того, чтобы через датчики и используя сеть Интернет управлять машинами, объектами внутри сети промышленного производства. Правильно, да?

 

Андрей Биветски: Да: машинами, объектами, а также, если мы говорим об идеологии Индустрии 4.0, или Четвертой индустриальной революции, то там уже речь идет о взаимодействии станков, производственных линий между собой посредством Интернета. И далее – о взаимодействии между, скажем, деталью, которая идет по производственной линии, и обрабатывающим ее устройством. То есть уже с помощью Интернета Вещей на деталь приходит информация о том, как она должна быть обработана другими станками, машинами. Деталь едет по производственной цепочке и сообщает станку: здесь надо просверлить, здесь надо поточить, здесь нужно прикрутить...

 

Михаил Шеховцов: А зачем это делается? Для того, чтобы максимально автоматизировать процесс? Или есть еще какие-то другие задачи, может быть – создание новых продуктов, удешевление себестоимости? Для чего это выгодно? Зачем, скажем, российским предприятиям внедрять продукты Интернета Вещей вашей компании на своих предприятиях?

 

Андрей Биветски: Очень хороший вопрос. Во-первых, конечно, для повышения экономической эффективности, для улучшения контроля качества и для прозрачности всего производства. Для более легкого планирования как ресурсов, на которых работают станки, так и дозакупки материалов. Но самое главное – именно в Индустрии 4.0, в той модели, о которой я рассказал – когда деталь сообщает станкам, что с ней нужно делать, – это возможность очень быстро производить индивидуальные товары. Например, есть реализация подобной концепции на заводе Harley Davidson, где в течение шести часов производится абсолютно индивидуальный мотоцикл. И тут как раз идея в том, что если мы управляем не станками, которые производят одну и ту же модель с одними и теми же деталями, красками и т. д. несколько часов, дней, недель подряд, а мы сообщаем индивидуально на деталь, что должно с ней произойти, – получается, практически за то же время, когда производится сто одинаковых мотобайков, можно произвести почти такое же количество абсолютно индивидуальных, индивидуализированных байков под заказ. То есть это уже новая модель, новый подход к оказанию услуг и сервисов конечному потребителю.

 

Михаил Шеховцов: То же изменение собой и технологии, и бизнес-модели развития производства. То есть если ERP-система управляла информационными потоками и людьми, то Интернет Вещей позволяет уже самоорганизовываться оборудованию – фактически на уровне киберфизических систем, роботизации, когда процесс уже автоматизируется и самоорганизуется с помощью Интернета Вещей.

 

Андрей Биветски: Да, роботизация, безусловно – ключевое слово. С помощью Индустрии 4.0, которая использует технологии и концепции Интернета Вещей, станки и машины начинают взаимодействовать между собой, мы говорим о роботизации и межмашинном взаимодействии. Тут важно подчеркнуть, что, как я уже сказал, мы не только производим платформы, сценарии и продукты Интернета Вещей, но одна из задач SAP Labs и нашего IoT-центра, так называемого Центра Интернета Вещей при лаборатории SAP СНГ в Москве – это регулярно общаться с производителями оборудования, немного миссионировать эту идею. Мы говорим о  thoughtleadership и объясняем, что на сегодняшний день новое оборудование должно уметь подключаться к Интернету.

 

Михаил Шеховцов: Понятно. Скажите, если разбить экосистему Интернета Вещей на блоки, какие ключевые блоки в этой экосистеме присутствуют и какое место продукты SAP занимают в этой экосистеме Интернета Вещей? Может, всю экосистему, или…

 

Андрей Биветски: Основные части или игроки этой экосистемы – прежде всего, производители датчиков и сенсоров, потому что без этих вещей невозможно собрать информацию с объектов. В следующую очередь, это провайдеры интернет-связи: «Ростелеком», «МегаФон» и т. д. Потом – производители специального программного обеспечения, протоколы и так называемые стандарты Интернета Вещей, на которых уже датчики могут общаться как между собой, так и с некоей базой данных, которая в данном случае стоит или в каком-нибудь вычислительном центре или, как наша платформа, в облаке. После этого идут как раз производители технологических платформ, которые собирают и обрабатывают данные с датчиков. Это должны быть технологические платформы, которые работают в режиме реального времени, иначе вся идея Интернета Вещей теряет смысл; которые могут работать с большими массивами данных и имеют достаточную степень защищенности. Тут как раз вступаем в игру мы. Мы производители технологической платформы, которая обрабатывает данные, а также производит аналитику и позволяет принимать решения о том, что же делать с этими данными, что должны делать станки и т. п. вещи, соединенные друг с другом, в режиме реального времени. Кроме того, очень важные участники экосистемы – это независимые разработчики: стартапы, большие или небольшие компании, которые придумывают как раз сценарии Интернета Вещей для конкретных заказчиков.

 

Михаил Шеховцов: Или для конкретных сервисов, конкретных услуг, продуктов…

 

Андрей Биветски: Да.

 

Михаил Шеховцов: Насколько я правильно понял – ваша платформа находится в центре этой экосистемы либо сверху этой экосистемы, в которую интегрируется все эти информационные потоки, другие подплатформы, сервисы, датчики. Я вас правильно понял, да?

 

Андрей Биветски: Да. Мы видим себя и наши продукты в разрезе Интернета Вещей, скорее, в центре. Потому что в центре всего ландшафта, который соединяет датчики, вещи, аналитику и того, кто производит какие-то действия, находится все-таки технологическая платформа. И мы позиционируем SAP HANA Cloud Platform, или HCP, в качестве такой платформы. Это ядро. Оно получает данные, обрабатывает, дает аналитику, дает сигналы дальше. Вокруг – периферия, то есть датчики, машины и всевозможные приборы, которые взаимосвязаны. Дальше идет инфраструктура, протоколы, провайдеры интернет-связи и т. д. Плюс сами дата-центры, в которых стоят такие облачные решения. И, конечно, те, кто уже «допиливает», доделывает эти решения для индустрии заказчиков – это производители непосредственно решений.

 

Михаил Шеховцов: Понятно. Скажите, а ваша платформа, платформа Интернета Вещей, внутри предприятий дальше интегрирована в ERP-систему компании, или она существует как-то отдельно?

 

Андрей Биветски: В идеальном случае или в случае, максимально приближенном к идеальному, она должна быть, конечно, интегрирована с бэкэндом по управлению. Простейший пример: если говорить о так называемом digitalfarming, или цифровом сельском хозяйстве, есть сценарий, благодаря которому с датчиков собирается информация о степени «зелености» полей, о достаточности удобрений и т. д. Датчик собирает эту информацию с помощью технологии LoRaили с помощью дронов или других сценариев. Каким-то образом информация с этих датчиков поступает в «центр управления полетом» на HANA Cloud Platform, обрабатывается там и принимается решение, что в такой-то квадрат поля необходимо завести такие-то удобрения, произвести там орошение или какие-то другие действия. Если такой сценарий интегрировать с системой ERP, с управлением складами или дозакупкой, то дальше включается момент: есть ли у нас в системе ERP информация о том, что такие-то мешки с удобрениями есть на складах, есть ли подключенная система transportation management, которая запустит движение грузовика, который поедет на склад, заберет эти удобрения и поедет в такой-то квадрат поля? То есть это уже полная интеграция с Интернетом Вещей поля, с бэкэндом, дозакупка каких-то предметов, планирование транспортировки, выезд на место. Соответственно, в системе по управлению складами эти мешки должны быть списаны, в бухгалтерии тоже должны произойти какие-то действия.

 

Михаил Шеховцов: То есть в идеале это должно быть полностью интегрировано в процесс «от и до», но в принципе, теоретически, если нет такой возможности или на начальном этапе можно просто автоматизировать с помощью Интернета Вещей отдельные задачи и решать их локально. Да?

 

Андрей Биветски: Решать локально или соединять с имеющейся системой ERP, которая может быть не настолько прозрачна, как, скажем, система SAP. Потому что в чем смысл наших проприетарных продуктов — ERP, управление складами, кадрами, бухгалтерией и т. д.: они позволяют не только автоматизировать какую-то ручную работу, уйти от большого количества, скажем, бумажных документов. Прежде всего, они делают производство прозрачным. Тогда получается, с одной стороны, что производство прозрачно и, с другой стороны, из поля идет сигнал через Интернет Вещей. Они соединяются, обмениваются информацией и т. д. Есть еще один похожий сценарий. В двух словах, это производственная медицина. У нас совместно с крупным металлургическим комбинатом разработан прототип, который позволяет делать на беспилотных медицинских терминалах – врачебных креслах – предсменный осмотр рабочих, сотрудников, которые идут...

 

Михаил Шеховцов: На производстве.

 

Андрей Биветски: В производстве на работу. По большому счету, можно этот сценарий делать без сильной интеграции в бэкэнд в ERP. Тогда будет на таком медицинском кресле очень быстро, в автоматизированном режиме собираться информация, какой у работника пульс, температура, уровень кислорода и другие показатели, которые позволяют принять решение о том, выпускать его на смену, или нет. Эта информация поступает в облако, где или все-таки врач, один на несколько сотен человек, принимает эти решения и дает, скажем, справку, исходя из данных, полученных по такому сценарию Интернета Вещей; или информация идет прямо на турникет, и рабочий выходит на смену. С другой стороны, можно интегрировать этот сценарий с классической системой ERP, например, с управлением кадрами, и получать информацию с медицинского кресла о том, какой работник вышел на смену, как часто в течение месяца он не выходил, то есть сколько дней пропущено, сколько дней ушло по болезни — эту информацию уже интегрировать с выплатой зарплаты, больничного и т. д.

 

Михаил Шеховцов: Спасибо, стало более понятно. Такой вопрос: у вас, во-первых, есть в России реализованные проекты Интернета Вещей или находящиеся в стадии реализации?

 

Андрей Биветски: У нас есть несколько проектов, которые в стадии прототипирования, и мы надеемся, что в ближайшее время из прототипов они пойдут в реализацию.

 

Михаил Шеховцов: Пойдут как проекты. А с точки зрения того решения, которое вы собираетесь предоставлять на российском рынке, кроме вашей платформы, туда входят поставщики сторонних компонентов — блоков, сервисов? Как вы взаимодействуете с другими игроками? Насколько тот продукт, который вы предоставите, — это совместный ресурс с другими игроками на рынке: поставщиками сенсоров и датчиков, каких-то более узких приложений, узких решений для обработки данных? В чем структура вашего продукта на российском... ну, собственно, и на международных рынках?

 

Андрей Биветски: Тут нет большой разницы между российским и международным рынком. Может быть разница только в том, что уже в мире есть несколько референциальных примеров реализации решений с помощью Интернета Вещей. И мы сейчас занимаемся тем, как, во-первых, «приземлить» вот эти глобальные лучшие практики на российском рынке для реалий российской промышленности, для тех отраслей, которые здесь более сильно развиты. Но, возвращаясь к вопросу, где все-таки наша часть решения — поскольку мы не производим датчиков, не являемся владельцами сетей и даже не производим протоколы и стандарты по Интернету Вещей, мы видим себя скорее частью этого решения. Но не только с точки зрения того, что мы предоставляем платформу и облачные решения, предоставляем экспертизу о том, какие решения Интернета Вещей уже применены в мире. Кроме того, у нас есть многолетняя экспертиза, в том числе, и около 25 лет опыта работы в СНГ — компания SAP СНГ. То есть у нас есть так называемые доменные знания: определенные знания и опыт работы в индустриях, которые позволяют нам не только продавать и предоставлять платформу и уже встроенные в нее сценарии Интернета Вещей. Потому что мы продаем не только платформу, но и уже «прикрученные», встроенные, готовые сценарии, готовые подходы и лучшие практики реализации. Но также за счет своего индустриального ноу-хау и опыта работы на этом рынке мы помогаем как компаниям-конечным заказчикам, так и стартапам, и партнерам-разработчикам придумать и создать саму схему, создать само решение: то есть придумать именно бизнес-модель — например, переход к сервисам и услугам с помощью Интернета Вещей — и закладываем при этом платформу.

 

Михаил Шеховцов: Кто собирает вот эту бизнес-модель и вот этот «конструктор» из поставщиков различных решений, в центре которой находится платформа SAP? Это вы собираете, или кто-то? Или системный интегратор? Или вы сначала консультируете компанию, какое решение может быть выбрано, и делается какая-то рабочая команда из различных поставщиков решений? Как это происходит?

 

Андрей Биветски: Большие проекты — безусловно, последний вариант. Потому что, во-первых, у крупного заказчика наверняка есть своя собственная ИТ-команда, которую нужно вовлекать уже во внедрение и потом все это сопровождать. Часто есть партнеры-системные интеграторы, которые владеют глубоким знанием бизнес-процессов конкретного предприятия или индустрии. Мы взаимодействуем на стадии прототипирования и пилотирования со всеми игроками. В последних примерах, которые сейчас у нас происходят для сельского хозяйства, для металлургии и для производственной медицины, мы приходим с идеей, выясняем потребность у конкретного заказчика и сами ищем, например, производителей сенсоров на рынке. Или спрашиваем у заказчика, есть ли у него какие-то свои, скажем, prefer-производители. Если какое-нибудь крупное производство — может быть, они работают с теми же Philips, Siemens или Samsung по датчикам. А сейчас на сценарии, который мы делаем в агросекторе, мы предложили самим поискать на российском рынке и нашли в Москве очень интересный стартап Unwired Devices, который предлагает различные сенсоры и позиционирует себя  как стартап «вещи для Интернета Вещей». Они предлагают things for the Internet of Things.

 

Михаил Шеховцов: Скажите, вот когда вы предлагаете эти продукты, то, наверное, рассматриваете какие-то типовые бизнес-модели: что можно изменить в бизнес-процессах, как можно перейти, там, от данной модели продажи продукции и предоставления услуг к другой модели продажи продукции и предоставления услуг. Какие типовые модели в основном используются с точки зрения вашего мирового опыта, которые могут быть полезны, могут использоваться в России?

 

Андрей Биветски: Очень интересный вопрос. На примере Kaeser Kompressoren я показал классический путь, когда компания, которая продавала, производила оборудование и получала свою выручку за счет капитальных инвестиций своих конечных заказчиков, перешла к предоставлению им услуг. И теперь эти компрессоры остаются в собственности Kaeser Kompressoren и даже не сдаются напрокат, а действительно продается только конечная услуга: сколько...

 

Михаил Шеховцов: И это благодаря Интернету Вещей?

 

Андрей Биветски: Да.

 

Михаил Шеховцов: То есть раньше эти компрессоры... чем занимаются? То есть они...

 

Андрей Биветски: Крупный воздушный компрессор — это, грубо говоря, насос, с помощью которого можно какую-то жидкость, например, нефть, выкачивать откуда-то. И изначально бизнес-модель была — классическое производство.

 

Михаил Шеховцов: Продать компрессор, потом — сломалось — ремонтировать его или заменить, поставить новый...

 

Андрей Биветски: Да.

 

Михаил Шеховцов: И потом, наверное, у покупателя своя внутренняя техническая служба, и между ними могут быть проблемы взаимодействия, по крайней мере, временной разрыв взаимодействия. А здесь всё находится в экосистеме продавца, который, собственно, получает KPI от заказчика и полностью контролирует сеть, качество, технические характеристики — всё это может быть с помощью Интернета Вещей.

 

Андрей Биветски: Да, абсолютно правильно. То есть с заказчика снята вся головная боль по обслуживанию, замене, вызову ремонтников. Но что здесь более важно: заказчику не нужно производить investment в вещь.

 

Михаил Шеховцов: Да, то есть сокращаются инвестиции, переходят уже на текущие издержки.

 

Андрей Биветски: Сокращаются инвестиции, заказчик платит только за тот объем жидкости, которая выкачана. То есть для заказчика это тоже очень выгодно. У заказчика прогнозируемый cash flow, заказчик понимает, сколько он денег потратит, потому что он потратит только то количество денег, которое соответствует объему выкачанной жидкости.

 

Михаил Шеховцов: Да, когда снимает с себя непрофильную ответственность за то технологическое оборудование, которое ему продали и, собственно, сокращает и контролирует издержки на его использование. Интересная бизнес-модель. А какие другие бизнес-модели могут быть в Интернете Вещей — как примеры можно рассмотреть?

 

 

Андрей Биветски: Есть интересный пример из металлургии, из непрерывного производства. Например, производится металлические слябы. Когда они выходят из печи, они покрыты толстым слоем шлака. И большие деньги у производителя уходят на то, чтобы произвести контроль качества и понять, какой сляб высшего сорта, в каком есть какие-то недостатки и, скажем, рассортировать их по разным направлениям, продать по разной цене и т. д. В классическом варианте на сегодняшний день, чтобы понять качество сляба, который вышел из печи, нужно выжигать слой шлака, смотреть вручную, что под ним остается — и на основании этих данных определять качество: первый, второй и т. д. сорт. Мы сейчас работаем над пилотом сценария Интернета Вещей, в котором качество сляба прогнозируется на основании данных от сенсоров, которые помещены на разных стадиях производства этого сляба. И, как оказалось, это другая бизнес-модель. Вместо того, чтобы выжигать слой шлака и смотреть, что под ним, на каждом слябе, можно получить данные от сенсоров на разных стадиях, станциях производства и создать предиктивную аналитику, прогнозирование качества сляба до того, как он выйдет из печи.

 

Михаил Шеховцов: Качество сляба до того, как он получился, вышел на конвейер. Интересно. То есть и сокращается время, и, собственно, упрощается процесс. И, наконец, заранее известен примерный результат, то есть не постфактум проверять, возвращать процесс назад, когда можно заранее решать. Тоже интересный пример. 

 

Андрей Биветски: Это большая экономия денег. То есть для крупной производственной линии это сотни миллионов рублей на одну линию в год.

 

Михаил Шеховцов: Скажите, а с точки зрения отраслевого применения SAP работает только в промышленности, или, может быть... Промышленность — это основная специализация для SAP, или, скажем, специализация SAP, бизнес-кейсы, которыми вы занимаетесь в мире, покрывают другие отрасли — скажем, вы упомянули сельское хозяйство, есть еще транспорт, энергетика. Как вы рассматриваете бизнес-кейсы в других отраслях? Насколько они перспективны на российском рынке?

 

Андрей Биветски: На российском рынке, в первую очередь, мы смотрим, какие отрасли уже сильно развиты и в каких отраслях действительно производятся большие данные, что является источником информации для Интернета Вещей, и какие отрасли, может быть, еще не настолько развиты, но быстро растут. Конечно, в нефтегазовой промышленности есть сценарии: я упомянул один про компрессоры, есть сценарии, которые связаны с нефтехимией. Есть несколько сценариев для металлургии: я говорил о predictive quality, прогнозировании качества. Есть интересные сценарии про прогнозирование обслуживания, так называемые predictive maintenance, как в металлургии, так и в транспорте. Известнейший пример на сегодняшний день по predictive maintenance — это уже реализованный проект Интернета Вещей SAP в Италии, на Trenitalia. Это железнодорожная компания, в которой сначала ставились датчики на всех кондиционерах, чтобы в жару летом в Италии не выходили из строя кондиционеры. Потом сценарий распространился на другие части сопровождения, в том числе износ вагонов, износ каких-то составных частей на железной дороге. Кроме транспорта, металлургии и нефтехимии, уже сказали, есть в агросекторе, в сельском хозяйстве как сценарии, связанные с обработкой полей — это digital farming, — так и очень интересные сценарии по работе с крупным рогатым скотом, со свободным выпасом. Может, в двух словах...

 

Михаил Шеховцов: Да-да...

 

Андрей Биветски: В крупных агрохолдингах может быть несколько сотен тысяч коров, которые находятся на свободном выпасе в полях, скажем, с одну-две приграничные области: это сотни кв. км. Чтобы обеспечить свободный выпас, нужно понять, какие сценарии использовались раньше, с пастухами. Один из прототипов, над которым мы работаем сейчас, — это собрать с помощью сенсоров у животных информацию об их температуре, чтобы понять, здорово животное или нет, или даже, скажем, смерть животного....

 

Михаил Шеховцов: Или оно потерялось, отбилось от стада, в том числе...

 

Андрей Биветски: Да, по GPS-сигналу — потерялась, отбилась от стада или, что более актуально — если появились дикие животные, например, волки, то корова может покинуть свой периметр; а если их несколько, то по GPS-сигналам с датчиков от нескольких животных можно установить, что на данной территории появились дикие животные, поэтому сбита ограда и коровы убегают.

 

Михаил Шеховцов: Интересная возможность применения.

 

Андрей Биветски: Есть такой сценарий. Единственная проблема — где взять Интернет в поле, на 100 кв. км?

 

Михаил Шеховцов: Вот я и хотел про это у вас спросить: чем определяется готовность рынка, в данном случае российского рынка, к внедрению технологий Интернета Вещей? Насколько я понял, это, в первую очередь, наличие датчиков — но датчики же можно новые поставить... Вот вы сказали: наличие Интернета, наверное, наличие широкополосного Интернета — насколько его возможности для передачи данных готовы? Можете выделить основные характеристики готовности в принципе для внедрения Интернета Вещей и, в частности, на российском рынке?

 

Андрей Биветски: В принципе, как вы уже сказали, во-первых, должны быть датчики и сенсоры, и понятно, что они разные в зависимости от того, какую я хочу собирать информацию. Если я ее беру в какой-то печи — скажем, в сталеплавильной печи, — то это должны быть датчики, которые могут выдерживать всевозможные температуры. Если это работает рядом с компрессором, наверное, они должны выдерживать какое-то давление. Если это датчики и сенсоры для производственной медицины, то они должны быть безвредны для человеческого организма, сделаны из каких-то веществ и т. д. В случае со сценарием для крупного рогатого скота возникает вопрос: куда же прицепить такой датчик? Например, для коровы единственное место, куда можно прицепить такой датчик, — это ухо. Но не каждый датчик с проводками, не каждого размера и веса можно прицепить к уху, нужна соответствующая форма. То есть тут вступает в игру промышленный дизайн и т. д. То есть уже с датчиками мы видим целый ряд проблем. Ни, видимо, более легко решаемые: стоимость датчиков падает с каждым днем. Более сложное — это, конечно, наличие сетей, наличие Интернета. Если мы говорим о свободном выпасе на огромных территориях, то понятно, что там Интернета нет. И тут как раз включаются в игру лучшие мировые практики или крупные поставщики — такие, как SAP, — у которых есть возможность поработать с другими технологиями. Например, чтобы собрать информацию с датчиков как о степени «зелености» полей, так и, например, о температуре животного, мы вместе со студентами, с интернами, которые проходили производственную летнюю практику у нас в лаборатории, разработали сценарии сбора информации с датчиков с помощью дронов. И потом уже эти дроны отправляют эту информацию туда, где есть Интернет, на нашу платформу. Оказалось, что с дронами не всегда удобно, не всегда практично, по разным причинам. Следующая технология — так называемая LoRa, — это датчики с низким током. Такие датчики могут работать на одной батарейке до двух лет и передавать информацию в определенных частотах и режимах, вплоть до, скажем, 10-15 км в поле, и 5-10 км на местности. Тогда собрать такую информацию мы можем, запустив автомобиль, который будет ехать по полю и собирать информацию. То есть даже там, где Интернета нет, есть технологические возможности. Что, скорее, усложняет задачу, в том числе и на российском рынке, но это также сейчас проблема и в Евросоюзе, где мы активно работаем: это раздробленность рынка из-за того, что еще не созрел рынок, не созрели государства для установления малого числа стандартов.

 

Михаил Шеховцов: Стандарты.

 

Андрей Биветски: Стандарты, да. То есть пока этот рынок недостаточно регулируем, и слишком много стандартов по протоколам, по моделям, технологиям передачи данных от датчика платформам. Получается, что крупным производителям, таким, как мы, нужно тратить, во-первых, гораздо больше денег, чтобы делать платформы открытыми для всех стандартов — потому что непонятно, какой из них выиграет и останется. И с другой стороны, как я уже сказал, это приводит к раздробленности рынка. И заказчику не совсем понятно, у кого из поставщиков покупать и на каком стандарте работать.

 

Михаил Шеховцов: То есть правильно я понимаю, если мы говорим о стандартах, что нет определенной среды, то есть нет какого-то унифицированного, согласованного решения на уровне ассоциации и государства: по каким стандартам, по каким по каким правилам будет развиваться отрасль. И поэтому компания SAP и другие игроки вынуждены просто развивать все стандарты  и готовиться к любым изменениям на рынке, к любым ситуациям. Я правильно понимаю вас?

 

Андрей Биветски: Да, абсолютно правильно. И именно из-за этого проблема, которая стала понятна на высшем уровне, на уровне Правительства, уже решается. То есть в начале этого года Президент Российской Федерации дал поручение разработать маршрутную карту развития Промышленного Интернета. Есть в Российской Федерации ФРИИ – это Фонд развития Индустриального Интернета. Есть другие ассоциации, в том числе НАПИ, Национальное агентство Промышленного Интернета. Мы с ними активно работаем.

 

Михаил Шеховцов: ФРИИ – это Фонд развития интернет-инициатив.

 

Андрей Биветски: Да, интернет-инициатив.

 

Михаил Шеховцов: И НАПИ – Национальная ассоциация участников Промышленного Интернета. Скажите, есть еще какие-то другие ограничения, препятствия для развития рынка, кроме стандартизации? Что-то еще?

 

Андрей Биветски: Стандартизация, регулирование, наличие сетей, наличие технологий. И другой момент связан, скорее, с классическим ERP-управлением. Есть много производств, которые, к сожалению, еще не дозрели до цифровизации своей экономики. Им нужно сначала «опрозрачнить» свое производство, автоматизировать управление предприятием с помощью классических ERP-систем, и только тогда у них дойдут руки до того, чтобы менять вот эти «опрозрачненные» бизнес-модели и уходить в Интернет Вещей.

 

Михаил Шеховцов: Насколько я понимаю, в классическом варианте… То есть вы входите на рынок, если есть датчики. Если нет датчиков, их можно установить. Нужна сеть для передачи информации с датчиков. И, собственно, здесь уже можно обрабатывать данные, да? Вопрос о готовности предприятий… И, собственно, можно ставить платформу. Потом следующий вопрос: куда ее интегрировать. Если есть ERP-система в компании, то ее можно интегрировать в ERP-систему. Если нет ERP-системы…

 

Андрей Биветски: Сынтегрировать с ней. Мы не должны ее встраивать в Интернет Вещей, мы должны платформу, на которой идет работа с Интернетом Вещей, интегрировать с бэкэндом, с ERP-системой, чтобы они обменивались информацией.

 

Михаил Шеховцов: Но если нет такой ERP-системы, то это блочное решение будет работать? Оно может работать отдельно?

 

Андрей Биветски: Блочное решение будет работать, как я уже сказал, например, в сценарии с предсменным обслуживанием. Не будет интеграции с системами управления…

 

Михаил Шеховцов: Предприятием.

 

Андрей Биветски: …персоналом, выплатой зарплат и т. д. Но…

 

Михаил Шеховцов: Но локальные задачи оно может решать.

 

Андрей Биветски: Рабочие могут идти на турникет, как только медицинское кресло сообщит, что показатели нормальные.

 

Михаил Шеховцов: Какую конкуренцию вы видите на российском рынке? Ключевые игроки? Может быть, есть российские компании, которые предоставляют решения для Интернета Вещей? Или это только нишевые решения для рынка?

 

Андрей Биветски: Это нишевые решения, это также индустриальные решения. На самом деле, мы смотрим на конкуренцию очень позитивно, потому что, как поставщик программного обеспечения, платформы и сценариев, мы заинтересованы в том, чтобы было много стартапов, много партнеров, которые будут уже дорабатывать свои решения для нашей платформы.

 

Михаил Шеховцов: Дорабатывать – и будут интегрироваться в вашу экосистему.

 

Андрей Биветски: Да.

 

Михаил Шеховцов: Отлично. Спасибо вам большое за интервью!

 

Андрей Биветски: Спасибо вам за интересные вопросы!

 

См. видео интервью Андрея Биветски на JSON.TV