×
IoT World 2016. Джек Домм (Jack Domme), Hitachi Americas: у всего мира есть возможность оптимизировать заводы, повысить их производительность на 10-40%, снижая издержки

Давайте немного углубимся и посмотрим, каково влияние IoT на текущем этапе... Начнем с очень крупной сети на улице. Огромное спортивное мероприятие, которое проходило пару месяцев назад. Огромное количество фанатов, одно из крупнейших спортивных событий в мире. Два города играют друг против друга, и, разумеется, я не могу называть имена, но полагаю, что вы быстро поняли, о чем я. Если вы настоящий фанат Денвера, то вы были очень рады под конец дня, поэтому, чтобы дать вам идею… Подобные мероприятия представляют собой особую сложность в плане обеспечения безопасности, и, конечно, просто кошмар в плане материально-технического обеспечения. Можете представить себе напряжение всех структур в агломерации Сан-Франциско из-за этого события.

 

JSON.TV продолжает серию публикаций по итогам посещения конференции Internet of Things World 2016, организованной Informa Group 10-12 мая в Кремниевой долине. Благодарим Организатора - Informa Group за приглашение команды JSON.TV.

 

Предлагаем Вашему вниманию расшифровку и перевод выступления Джека Домма (Jack Domme), CEO Hitachi Americas, который поделился практическим опытом внедрения технологий IoT на заводах Hitachi, а также у партнеров и клиентов, работающих в различных отраслях.

 

 

См. также видеозапись выступления Джека Домма на языке оригинала

 

Представьте сотни тысяч людей, которые участвуют в нем в эти дни. Вы попали внутрь мероприятия, у вас семьсот пятьдесят камер. Распознание лиц, сенсоры, видеоаналитика, сканирующая очереди, различный софт для обнаружения дронов, их управления, поиска лица, управляющего ими, за считанные минуты – у вас всё это есть. Теперь у вас есть уровни решений для общественной безопасности, которые сближаются с огромным числом агентств по общественной безопасности, которые вместе организуют проведение безопасного мероприятия. Это реально, оно основано на IoT, на глубинном машинном обучении, большом количестве софта, чтобы коррелировать уровни систем общественной безопасности. В дело идут данные потокового видео. Представьте, как одна камера в рамках одного распознавания лица получает данные: «Это плохой объект, это плохое лицо». Где этот человек был? Давайте обратимся к платформе данных. Давайте возьмем в дело отслеживание этого лица. Где они были? С кем они были? Давайте посмотрим на их твиттер. Это уже настоящее, это то, что происходит. И сейчас вы наблюдаете внедрение IoT в нашем реальном мире, и мы даже не знали и доли того, что происходило, и к счастью. И сейчас вы периодически получаете все эти данные множества уровней различных систем, которые сближаются, чтобы создать действенный объект на основе события. И результат: никакого события, никаких крупных инцидентов и весьма счастливые фанаты Денвера. И всё население Санта-Клары, в котором проходило это замечательной событие. И это лишь одно такое событие.

 

 

 

Слайд из презентации Джека Домма, Hitachi Americas. IoT World 2016 by Informa Group, Santa Clara, CA

 

Продолжим. Давайте поговорим о машинном обучении вне самих сенсоров. Давайте затронем тему управления автомобилями с помощью GPS, как вы управляете транспортом? Глубинное обучение, машинное обучение, специалисты по анализу данных, большой объем исследований и разработок … И теперь возьмите базовые GPS-сенсоры, и вы можете создать модель вождения, которая будет более уникальной, чем ваши отпечатки пальцев. Это впечатляюще, это поднимает IoT на новый уровень, к новой бизнес-модели. Мы видим, где Uber хочет работать с  машинами нескольких водителей по модели car sharing. Теперь мы можем опознать человека в автомобиле, основываясь всего лишь на данных GPS, которые более уникальны, чем ваши отпечатки пальцев. Мы видим, где мы можем опознавать людей, которые управляют автомобилем, быть может, предотвращая странное поведение на дороге до того, как оно начнется. Или распознавать дорогу. Так что вы можете увидеть возможности бизнес-моделей, воздействие на общество от этих простых приложений, построенных вокруг IoT.

 

 

  

Слайд из презентации Джека Домма, Hitachi Americas

 

Возьмем возведение более умной системы транспорты. Очевидно, всё это в Японии, они используют поезда повсюду. Вы можете представить миллионы милей железной дороги повсюду, сотни, если не тысячи поездов, которые функционируют на этих путях. Сотни вокзалов, миллионы и миллионы пассажиров каждый день, которые ездят на различных поездах в разные части страны. И тут наступает … землетрясение в 9 баллов. Мы не можем делать прогноз землетрясений, но мы можем предсказать их появление и продумать план мероприятий на случай, когда это произойдет. Это не значит, что я могу предсказать конкретный день, но мы можем предсказать действия после того, как это произойдет. И теперь вы можете представить себе страну, где вся система транспорта функционирует с учетом возможных землетрясений. Практически повсюду установлены геопространственные датчики, датчики путей, тензодатчики, датчики станций, датчик погодных условий… все эти датчики, миллионы и миллионы введенных данных от этих датчиков, объединяемые внутри систем, через разные системы, выходные данные систем создают незамедлительный ответ прямо на ходу. Вы можете себе такое представить? Япония - по-настоящему умная страна вместе с интеллектуальным транспортом. И в том случае были задействованы сотни движущихся поездов, дюжины сверхскоростных поездов, которые остановились за считанные секунды на основе координации IoT, которая спасла тысячи жизней. Это реально. Ничто из этого не было бы возможным без IoT, без логики корреляции, которые объединяли бы нас в поиске внутри данных.

 

 

  

Слайд из презентации Джека Домма, Hitachi Americas

 

Давайте приведем еще один пример, он мне очень нравится. Оптимизируя цепь поставок фермерских продуктов «с огорода на стол» (from farm to fork), мы знаем это популярное выражение, не так ли? Так мы видим, что всей этой цепочке создания стоимости необходимо работать сообща.

 

Мне нравятся рекламные ролики по телевидению, где у фермера есть iPad. Тут у него дрон, а там – большой трактор. Он сажает семена в сантиметрах друг от друга, чтобы оптимизировать растениеводческую продукцию. У него есть почва, вода, всё, что нужно, и это здорово. Мы увидели рост производительности ферм благодаря IoT на 30%. И это лишь начало…

 

 

  

Слайд из презентации Джека Домма, Hitachi Americas

 

Возьмем к примеру, непрерывную цепь хранения и транспортировки продуктов в холоде (cold chain), которая реально сохраняет пищу, произведенную на ферме. Сейчас у нас есть контейнеры с искусственным климатом и телеметрическими датчиками, RFID-датчиками. Теперь мы можем отследить даже отдельное куриное яйцо. Установите RFID-датчик на яичной скорлупе, и у нас получится отследить его с точки зрения температуры, начиная со дня, когда оно было собрано, до момента, когда его употребили в пищу. И вся эта холодильная цепь использует профилактическое обслуживание, чтобы грузовики работали, чтобы они были оптимизированы, чтобы можно было посмотреть прогноз погоды, доносить всю эту информацию, множество уровней информации, коррелированных, оптимизированных – всё с целью доставить продукт к рынку более свежим. Можете представить бизнес-модели, модели подписки, которые можно создать на этой базе.

 

 

  

Слайд из презентации Джека Домма, Hitachi Americas

 

Каждый год около 1,3 млрд тонн собранного урожая, ценой свыше $1 трлн портится так и не успев попасть к потребителю. Снижение потерь на 25% накормит 870 млн человек по всему миру – именно столько сегодня страдает от недоедания и голода. IoT же может сократить этот показатель на 50%. Плюс, по данным Hitachi, IoT дает рост производительности сельскохозяйственных ферм еще на 30%.

 

Но по-настоящему захватывающее начинается здесь. Каждый год около 1,3 миллиарда тонн урожая ценой свыше триллиона долларов портятся либо теряются в цепочке поставок. 1,3 миллиарда тонн. С помощью IoT мы получает рост производительности ферм на 30%. Вдобавок к этому IoT может уменьшить потери «от фермы до стола» до 50%. Это окажет существенное влияние в мировом масштабе, позволив накормить всех недоедающих людей сегодня, а это около 870 млн человек! Этот пример показывает, что если мы это сделаем, мы сохраним достаточно пищи, чтобы накормить весь мир, решить проблему мирового голода.

 

 

  

Слайд из презентации Джека Домма, Hitachi Americas

 

Давайте поговорим немного о… вы можете назвать это скучным. Иногда мы называем это темным и грязным… Окей, это заводы. Это не очень интригующе, но здесь можно заработать много денег в виде снижения издержек и повышения эффективности и оптимизации наших фабрик. Операционные технологии на протяжении десятков лет управляли нашими фабриками, объектами и прочими. Теперь у нас есть также оцифровка, RFID-датчики, сенсоры, телеметрия, анализ видеоизображения не только для целей обеспечения безопасности, но и анализа продуктов, которые проходят через наших посредников и поставщиков, чтобы мы могли понять процесс, расчет времени и эффективность фабрики. У всего мира есть удивительная возможность оптимизировать заводы. Темные и грязные, большие и скучные, но очень эффективные. Установка сенсоров это простая часть, не так ли? Настоящие сложности начинаются тогда, когда нам надо взять все потоки данных, коррелировать их, осмыслить их, создавать их них схемы, осуществлять глубинное обучение и оптимизировать фабрики.

 

На заводах Hitachi с помощью IoT нам удалось повысить производительность на 10-40% и перевести это в сокращение затрат. Это уже реально, и работает сегодня. Мы достигли это ценой большого объема работы и понимания процессов. В целом, по оценкам McKinsey объем сэкономленных средств в промышленном сегменте может составить $ 1-3 трлн в 2025 г. Это просто потрясающе.

 

И, разумеется, нам нужны облачные IoT-платформы, нам нужны платформы обработки данных, способность анализировать это, нам нужно делать это в реальном времени, чтобы можно было настраивать фабрики по ходу работы, без их остановки. И оптимизация издержек за счет такого движения к  IoT, будут объектом нашего внимания на следующие 5-10 лет. От одного до трех триллионов долларов по оценкам McKinsey, может составить объем сэкономленных средств в 2025 году. На заводах Hitachi мы видели, что удается повысить производительность на 10-40%, параллельно снижая издержки. Это реально, и сегодня это у нас есть. Но ценой большого объема проведенной работы и понимания.

 

Установка сенсоров это самая простая часть на пути к IoT. Настоящие сложности начинаются тогда, когда нам надо сагрегировать потоки данных, осмыслить их, включить в бизнес-процессы, запустить процесс глубинного машинного обучения и, наконец, оптимизировать фабрики на основе полученного материала.

 

Пойдем дальше, - Интернет медицины или IoM. Давайте посмотрим, какова среда в процессе открытия новых лекарств, обмена данными, и вы начнете видеть, как это выглядит в экосистеме. Вы можете начать видеть ввод всех ваших объединенных медицинских записей, записи других людей без персональных данных, которые используются в исследованиях. Все это поступает в замкнутую систему ввода данных, обнаружения данных, поиска данных, их анализа, глубинного машинного обучения, параллельных вычислений – все это объединяется с тем, чтобы доставить результаты работы, открытия. И затем вновь эти достижения становятся вводными данными для кого-то другого, который осуществляет свое исследование, чтобы еще больше расширить сферу изучения и достижений в нашем медицинском сообществе. Я могу высказываться в поддержку этого, так как некоторые результаты такой работы, в наиболее популярной области изучения рака связаны с терапией протонного облучения. Это один из наиболее эффективных способов убить раковые клетки, и он требует множества вводных данных, корреляции, изучения, повторения, проб и ошибок для того, чтобы можно было спасти тысячи жизней. И эти результаты, основанные на выходных данных, основанных на результатах работы, отправляются обратно в систему, и мы повторяем это, и с каждым разом становится лучше. И преимущество по всему миру будет выражаться в человеке, проживающем за городом, который может получить тот же медицинский анализ, как и человек в Mayo Clinic.

 

Теперь вы видите, где IoT создает возможности IoM, Интернета медицины, и, к слову, все оборудование протонной лучевой терапии имеет профилактическое техобслуживание, все они оснащены датчиками, телеметрией, поскольку долговечность этих машин очень важна при спасении жизни людей. Они стоят по нескольку сотен миллионов долларов за штуку, поэтому они очень важны.

 

Экосистема медицины и всего иного меняет бизнес-модели. Мы и иные докладчики говорили о том, что «бизнес-модели меняются». Все превращается услуги. Мы можем говорить о перевозках как услуге. Думаю, завтра мы будем продавать «все как услугу», когда мы начнем объединять возможности IoT, то можно начать видеть контракты на тридцать лет, по которым перевозки как услуга будут продаваться на основе SLA (соглашений по объему продаж или лицензионных соглашений) с учетом удовлетворенности клиентов, долговечности, эффективности, системы отслеживания ошибок. Все становится услугой. И если вы подумаете, бизнес-модели… мы можем не понимать их все, но мы знаем, что улучшение эффективности, Интернет вещей, телеметрия, данные, корреляция, глубинное обучение  - все это поможет нам улучшить наши бизнес-модели, наши услуги для людей из всех слоев общества. По мере того, как мы объединяемся на основе партнерства, мы можем реализовать эти решения, решить проблемы по всему миру, такие как голод. Возможно, в этом помещении мы и IoT уже создаем лучшее будущее для грядущих поколений. Может быть, лучшее будущее для детей наших детей. И это действительно очень волнующе для нас и, надеюсь, для всех в этом помещении.

 

Благодарю вас за уделенное время!