×

 

 

 

 

J’son & Partners Consulting представляет краткие результаты исследования Индустриального (Промышленного) Интернета Вещей. Рассмотрены мировой опыт и перспективы развития в России. Произведена оценка его влияния на качество жизни граждан и экономическое развитие.

 

Цели и задачи исследования

 

В настоящем исследовании проведен анализ мировых тенденций перехода различных отраслей экономики на использование модели Интернета Вещей, рассмотрена организационно-технологическая трансформация производства, сопутствующая процессу миграции на Интернет вещей, произведена оценка перспектив развития Индустриального (Промышленного) Интернета Вещей в России и его влияния на экономику страны и благосостояние граждан.

 

На основе представленного исследования оценены перспективы развития технологий и рынков Интернета Вещей в мире; долгосрочные задачи и механизмы развития Интернета Вещей в различных странах на государственном уровне; выгоды для развития этих технологий в России и механизмы их внедрения в отдельных отраслях экономики и социальной инфраструктуры, в частности в промышленности, жилищно-коммунальном хозяйстве и энергетике, транспорте, развитии услуг умного дома.

 

Проведенное исследование было сфокусировано на четырех основных разделах, имеющих важное значение для российского рынка:

-        обзор основных направлений развития рынка потребительских устройств для Интернета Вещей, анализ основных технические характеристики и инноваций в данной сфере;

-        анализ развития распределенных систем телеметрии и перспективе их трансформации в рынок Индустриального Интернета Вещей;

-        состояние и перспективы применения Интернета Вещей на транспорте, включая как собственно транспортные средства, так и сами дороги;

-        анализ рынка интеллектуальных счетчиков в сфере распределения ресурсов и жилищно-коммунальном хозяйстве, включая счетчики электроэнергии, тепла, воды и газа.

 

Ключевым критерием успеха внедрения новых подходов является эффективность их применения по сравнению с существующей практикой. В связи с этим важно изучить уже имеющийся зарубежный опыт применения концепции Интернета Вещей и выделить наиболее перспективные направления ее использования в нашей стране.

 

 

Данные направления детально рассмотрены ниже в соответствие с Содержанием:

Полная информация по данному исследованию содержится в конце документа

 

 

1. Интернет Вещей как технологическая основа для роста производительности труда, повышения эффективности управления, улучшения благосостояния и качества жизни общества

 

Определения: Интернет Вещей, Промышленный Интернет и Индустрия 4.0

1.1. Феномен Интернета вещей

1.2. Значение развития Интернета Вещей для бизнеса и государства

1.3. Место Интернета Вещей в экономике России

1.4. Оценки глобального рынка Интернета Вещей

1.5. Перспективы глобального рынка Интернет вещей в отраслевом разрезе

 

2. Перспективы Индустриального (Промышленного интернета) в России

2.1. Промышленность как основа экономического роста

2.2. Организационно-технологическая трансформация промышленности под воздействием Интернета вещей

2.3. Преимущества перехода на модель Интернета вещей

2.4. Интернет вещей и показатели эффективности

2.5. Примеры (кейсы) внедрения Промышленного Интернета

2.6. Сдерживающие факторы и требования к реализации проектов IoT в России

2.7. Российский рынок распределенных систем и сервисов телеметрии в 2015 году, перспективы его трансформации в рынок промышленного Интернета вещей к 2020 г.

2.8. Российские технологии Интернета Вещей

 

3. Основные тенденции развития потребительских устройств для Интернета вещей (персональные девайсы, умный дом, носимые устройства, устройства для автомобилей)

3.1. Потребительские устройства управления приборами для Интернета вещей

3.2. Потребительские устройства для экосистемы «Умный дом»

3.2.1. Потенциал развития рынка умных устройств для умного дома, основные тренды

3.2.2. Основные барьеры развития рынка устройств для умного дома

3.3. Экосистема высокотехнологичных носимых устройств

3.4. Потребительские устройства для личного транспорта

 

4. Перспективы Интернета Вещей в транспортной отрасли

4.1. Интеллектуальная транспортная система

4.2. «Подключенный» автомобиль (Connected Car)

 

 

5. Перспективы рынка интеллектуальных счетчиков в отраслях распределения ресурсов – электроэнергии, тепла, воды и газа

5.1. Smart Grid ("интеллектуальные сети электроснабжения")

5.2. Основные глобальные тенденции развития технологий Smart Grid и смарт-учета энергоресурсов

5.3. Основные интерфейсы передачи данных для систем интеллектуального учета энергоресурсов

5.4. Ключевые задачи, решаемые участниками рынка при внедрении систем интеллектуального учета энергоресурсов

5.5. Международные отраслевые примеры эффективности применения интеллектуальных систем учета

5.6. Предпосылки для внедрения интеллектуальных систем учета энергоресурсов в России

5.7. Перспективы внедрения систем интеллектуального учета энергоресурсов в России

 

6. Заключение

 

Список Таблиц

Табл. 1. Смена технологических укладов с последующим резким скачком производительности и ростом экономики (промышленные / индустриальные революции)

Табл. 2. ТОП-5 технологий по степени важности для глобальной конкурентоспособности

Табл. 3. Участники и направления развития рынка Интернета вещей в России

Табл. 4. Перечень некоторых показателей эффективности по рассмотренным кейсам в разрезе основных отраслей

Табл. 5. Сегментирование потребительских устройств Интернета Вещей

Табл. 6. Прогнозные индикаторы развития систем смарт-учета электроэнергии в странах ЕС

Табл. 7. Интерфейсы связи «электросчетчик – концентратор» в странах ЕС

Табл. 8. Оценка затрат и выгод от внедрения систем смарт-учета электроэнергии в странах ЕС

Табл. 9. Оценка затрат и выгод от внедрения систем смарт-учета природного газа в странах ЕС

 

Список Рисунков

Рис. 1. Сравнение оценок перспектив Интернета вещей по числу соединенных устройств в мире, млрд шт.

Рис. 2. Число соединенных устройств по основным отраслям экономики в мире в 2019 году, млн шт.

Рис. 3. Доходы рынка Интернет вещей по основным отраслям экономики в мире в 2025 году, млрд евро

Рис. 4. Горизонтальная интеграция и сквозной инжиниринг

Рис. 5. Концепция «Интернет Вещей» и сете-центрического (облачного) управления – это не просто подключение различных «не-ИТ» устройств к сети связи, а объединение устройств в пулы ресурсов и виртуализация функций управления ими

Рис. 6. Эволюция продуктов и решений Интернета Вещей

Рис. 7. Глобальная оценка менеджментом компаний уровня влияния различных факторов на развитие компаний в горизонте 3-5- лет

Рис. 8. Рис. 8. Общее количество подключенных устройств в распределенных системах телеметрии России, млн. штук, факт за 2010-2015 гг., прогноз на 2016-2020 гг

Рис. 9. Ключевые бренды потребительских устройств для различных экосистем Интернета Вещей

Рис. 10. Наличный парк потребительских устройств управления приборами для Интернета Вещей в России в 2015 году, млн штук

Рис. 11. Интерес пользователей к использованию разных компонентов умного дома, процент ответов

Рис. 12. Приложение Remoto

Рис. 13. Общее количество подключенных устройств в России в сегменте ИТС в 2010 – 2020 гг., тыс. шт.

Рис. 14. Общее количество подключенных устройств в России в транспортной отрасли в 2010 – 2020 гг., млн шт.

Рис. 15. Тенденции мирового рынка решений Smart Grid

Рис. 16. Уровень конкуренции в различных сегментах рынка приборов учета в России

 

 

Раздел 1. Интернет Вещей как технологическая основа для роста производительности труда, повышения эффективности управления, улучшения благосостояния и качества жизни общества

 

1.1. Определения: Интернет Вещей, Промышленный Интернет и Индустрия 4.0

 

«Интернет Вещей» эволюционировал в развитии от «Интернета для людей». Поэтому рассмотрим основные определения, используемые в исследовании, начиная с термина «Интернет».

 

«Интернет — глобальная система объединённых компьютерных сетей для хранения и передачи информации. Это сеть сетей – частных, публичных, образовательных, бизнес и государственных сетей, локального и глобального масштаба, объединенных через Интернет-протокол TCP/IP с широким спектром электронных, беспроводных, оптических сетевых технологий. Часто упоминается как Всемирная сеть и Глобальная сеть, а также просто Сеть» (определение с сайта: https://ru.m.wikipedia.org/wiki/Интернет).

 

С появлением и ростом количества подключенных к сети устройств, внедрением облачных сервисов и бизнес-приложений стало возможным объединять в единую коммуникационную сеть оборудование, информационные системы и системы управления. Как оценивают зарубежные идеологи данной концепции, Интернет для Вещей способен революционизировать наше общение с физическим миром, аналогично тому, как Интернет изменил личное общение.

 

«Представьте себе Facebook для устройств, и что каждое устройство имеет страницу на Facebook, и может разместить на своей стене информацию, которую могут прочитать другие устройства».

 

Из выступления представителя Baker Hughes на конференции IoT World 2016, США

 

Blake Burnette - Director, Equipment Research and Development

 

Интернет Вещей (IoT, Internet of Things) – система объединенных компьютерных сетей и подключенных физических объектов (Вещей) со встроенными датчиками и ПО для сбора и обмена данными, с возможностью удаленного контроля и управления в автоматизированном режиме, без участия человека.

 

Индустриальный (часто Промышленный) Интернет Вещей (Industrial Internet of Things, IIoT) – Интернет Вещей для корпоративного / отраслевого применения - система объединенных компьютерных сетей и подключенных промышленных (производственных) объектов со встроенными датчиками и ПО для сбора и обмена данными, с возможностью удаленного контроля и управления в автоматизированном режиме, без участия человека.

 

В промышленном применении используется термин «Промышленный интернет». Далее по тексту для упрощения восприятия вместо написания Индустриальный Интернет Вещей будет использоваться термин «Интернет Вещей» в данном контексте.

 

Внедрение сетевого взаимодействия между машинами, оборудованием, зданиями и информационными системами, возможность осуществлять мониторинг и анализ окружающей среды, процесса производства и собственного состояния в режиме реального времени, передача функции управления и принятия решений интеллектуальным системам приводят к смене «парадигмы» технологического развития, называемой также Четвертой промышленной революцией.

 

Четвертая индустриальная революция (Индустрия 4.0) - переход на полностью автоматизированное цифровое производство, управляемое интеллектуальными системами в режиме реального времени в постоянном взаимодействии с внешней средой, выходящее за границы одного предприятия, с перспективой объединения в глобальную промышленную сеть Вещей и услуг.

 

В узком смысле Индустрия 4.0 (Industrie 4.0) – это название одного из 10 проектов государственной Hi-Tech Стратегии Германии до 2020 года, описывающего концепцию умного производства (Smart Manufacturing) на базе глобальной промышленной сети Интернета Вещей и услуг (Internet of Things and Services).

 

В широком смысле, Индустрия 4.0 характеризует текущий тренд развития автоматизации и обмена данными, который включает в себя киберфизические системы, Интернет Вещей и облачные вычисления. Представляет собой новый уровень организации производства и управления цепочкой создания стоимости на протяжении всего жизненного цикла выпускаемой продукции.

 

Табл. 1. Смена технологических укладов с последующим резким скачком производительности и ростом экономики (промышленные / индустриальные революции)

 

Первая промышленная революция (конец XVIII – начало XIX вв.) обусловлена переходом от аграрной экономики к промышленному производству за счет изобретения паровой энергии, механических устройств, развития металлургии.

 

Вторая промышленная революция (вторая половина XIX в. – начало XX в.) – изобретение электрической энергии, последовавшее поточное производство и разделение труда.

 

Третья промышленная революция (с 1970 г.) - применение в производстве электронных и информационных систем, обеспечивших интенсивную автоматизацию и роботизацию производственных процессов.

 

Четвертая промышленная революция (термин введен в 2011 г., в рамках немецкой инициативы - Индустрии 4.0).

 

Несмотря на активное внедрение различных видов инфокоммуникационных технологий (ИКТ), электроники и промышленной робототехники в производственные процессы, автоматизация промышленности, начавшаяся в конце XX века, носила преимущественно локальный характер, когда каждое предприятие или подразделения внутри одного предприятия использовали собственную (проприетарную) систему управления (или их сочетание), которые были несовместимы с другими системами.

 

Развитие Интернета, инфокоммуникационных технологий (ИКТ), устойчивых каналов связи, облачных технологий и цифровых платформ, а также информационный «взрыв» вырвавшихся из разных каналов данных, обеспечили появление открытых информационных систем и глобальных промышленных сетей, выходящих за границы отдельного предприятия и взаимодействующих между собой. Такие системы и сети оказывают преобразующее воздействие на все сектора современной экономики и бизнеса за пределами самого сектора ИКТ, и переводят промышленную автоматизацию на новую четвертую ступень индустриализации.

 

В рамках настоящего исследования J’son & Partners Consulting сформулировано определение Интернета Вещей, идущее со стороны бизнеса, а не технологий:

 

Интернет Вещей, для коммерческих применений (для бизнеса) называемый Индустриальным Интернетом Вещей  – это технологическая основа для более высокого уровня автоматизации бизнес-процессов по цепочке от поставки комплектующих до поставки продукции конечному потребителю. В будущем – это основа и для перехода к экономике совместного использования средств производства и предметов конечного потребления (shared economy), также называемой четвертой индустриальной революцией. Эта революция состоит в переходе на полностью автоматизированное цифровое производство, управляемое интеллектуальными системами в режиме реального времени в постоянном взаимодействии с внешней средой, выходящее за границы одного предприятия, с перспективой объединения в глобальную промышленную сеть Вещей и услуг.

 

 

1.2. Феномен Интернета вещей

 

Зарубежные эксперты признают Интернет вещей (Internet of Things, IoT) разрушительной (disruptive) технологией, которая вносит необратимую трансформацию в организацию современных производственных и бизнес-процессов.

 

Интернет Вещей и интернет-технологии в целом оказывают значительное влияние на различные отрасли народного хозяйства и на экономику в целом. Само понятие IoT возникло как феномен массового подключения различных устройств и оборудования в сеть Интернет, роста их функциональности и автономности использования.

 

Если до последнего времени цифровизация экономики за счет технологий Интернета происходила в основном в секторе B2C, то сегодня интернет-технологии активно проникают в сегмент бизнеса. Отдельные технологии и решения интернет-автоматизации бизнеса существовали и раньше, но сегодня наколенное количество технологий, сервисов и подключенных устройств переходит в новое качество.

 

В настоящее время Интернет вещей развивается по двум взаимосвязанным направлениям: частный (B2C) и бизнес (B2B, он же индустриальный или промышленный) и объединяет различные рынки, технологии и тенденции, которые ранее развивались отдельно и сами по себе, а в настоящее время создают новое качество за счет объединения их интернет-технологиями в единое информационное и бизнес пространство.

 

К ним можно отнести: M2M-решения,  кибер-физические системы, робототехнику, большие данные и облачные технологии; сквозные бизнес-процессы в производственно-сбытовой цепочке создания продукта (от проектирования продуктов, электронных систем закупок, логистики, АСУ ТП, CRM к электронному заказу кастомизированной продукции или массовому сбыту через сайты электронной коммерции); открытые системы взаимодействия внутренних технологических платформ с внешним миром – поставщиками, заказчиками, партнёрами и контрагентами; в целом процессы комплексной или нишевой «интернетизации» различных отраслей экономики, ранее не затронутых или не глубоко затронутых интернет-технологиями.

 

Отраслевое применение IoT является очень широким: от автоматизации сельского хозяйства, транспорта и сырьевой промышленности до цифровизации и автоматизации уже развитого промышленного производства, ЖКХ, энергетики, медицины.

 

 

1.3. Значение развития Интернета Вещей для бизнеса и государства

 

Основным измеримым результатом внедрения технологий IoT является рост производительности труда, вызванный повышением уровня утилизации ресурсов предприятий и организаций (основных фондов, запасов, финансовых и кадровых ресурсов) и снижением себестоимости выполняемых предприятиями транзакций (реакций на внешние и внутренние изменения). Этот результат достигается для всех участников цепочки создания добавленной стоимости, которая в модели IoT называется «экосистема IoT» именно по причине взаимовыгодных отношений участников экосистемы.

 

Для публичных компаний следствием повышения производительности труда, уровня утилизации ресурсов и снижения себестоимости транзакций является рост их акционерной стоимости.

 

Второй задачей, которую решает развитие технологий IoT в стране - это создание сильных отечественных производителей  высокотехнологичной продукции высокого передела. Новые рынки и технологические тенденции позволяют российским компаниям разрабатывать новые продукты и решения, не оборачиваясь назад на старые рынки и технологии, а сразу ориентируясь на новые возможности, образующиеся на российском и международных рынках.

 

Третьей задачей развития IoT-технологий является повышение добавленной стоимости производства. Ключевым инструментом роста добавленной стоимости в современной экономике является уровень развития технологий.

 

Высокопроизводительный труд всегда являлся основным источником благосостояния и высокого качества жизни общества. Процесс поиска наиболее перспективных технологий производства не останавливается. В 2016 году компания Deloitte провела опрос более 500 руководителей крупных компаний, работающих в разных регионах мира, с целью выявить ключевые перспективные технологии, которые существенно повлияют на глобальную конкурентоспособность в будущем.

 

Таблица 2. ТОП-5 технологий по степени важности для глобальной конкурентоспособности

 

Как видно, Интернет вещей серьезно рассматривается глобальным бизнес-сообществом как составная часть технологий будущего, причем сразу по двум направлениям:

  • умные потребительские устройства и сенсоры, способные соединяться через сеть связи с внешним миром;
  • умное производство – Индустриальный Интернет Вещей, создающий умные заводы с автоматизацией всех компонентов производственного цикла, а не только его отдельных операций.

 

Хотя технологии IoT напрямую не влияют на востребованность продукта на рынке, они могут косвенным образом, повышая эффективность бизнеса, качество его управленческих, производственных, закупочных, сбытовых и логистических процессов, улучшить положение компании на рынке. Кроме этого, IoT может быть каналом, через который в сектор будут проникать новые технологии и решения, которые будут напрямую влиять на качество продукции.

 

Приращение капитала (добавленной стоимости) также неразрывно связано с технологиями и экспертизой по их использованию, что смещает производственный фокус в область научно-технических услуг (научно-исследовательская и опытно-конструкторская деятельность - НИОКР или R & D – Research & Development).

 

Четвертой задачей развития IoT является создание рынков новых продуктов и услуг (робототехника, электромобили и беспилотный транспорт, др.) и значительная трансформация промышленного сектора экономики, подобно тому, как это сейчас происходит в секторах цифровых медиа и торговли за счёт внедрения технологий Интернет (Интернет-ТВ и Электронная коммерция).

 

Развитие IoT в российской экономике – это многофакторный процесс. На уровне бизнеса он подразделяется на внедрение компаниями-потребителями Интернет-технологий и решений в различных секторах экономики, процесс, который также можно назвать «интернитизацией» экономики, которая должна повлечь за собой рост эффективности различных отраслей экономики, изменение бизнес-процессов и трансформацию их деятельности; со стороны провайдеров этих услуг – это развитие сильного отечественного производства технологий и решений IoT, которое в том числе повлечет за собой создание новых рынков и российских технологических бизнес-чемпионов, компаний-лидеров конкурентоспособных на российском и международных рынках.

 

На уровне государства это должно привести к росту экономики, появлению новых рабочих мест, росту доходов бюджета, которые можно направить далее как на социальный сектор, так и на дальнейшую модернизацию и развитие экономики.

 

Технологии и решения Интернета Вещей дают новые возможности для развития социально-значимой инфраструктуры и услуг на ее основе в интересах всех граждан страны путем:

  • автоматизации процессов в жилищно-коммунальном хозяйстве и на городском транспорте и как следствие снижение трудозатрат и рост эффективности в этой сфере;
  • развития новых цифровых сервисов «умного дома» и «умного транспорта», которые повышают удобство и легкость использования услуг городской и жилищной инфраструктуры, ведут к повышению качества жизни граждан;
  • создания высокопроизводительных и высокооплачиваемых рабочих мест в различных отраслях экономики, росту использования интеллектуального потенциала людей, повышению общего благосостояния страны и ее граждан.

 

 

1.4. Место Интернета Вещей в экономике России

 

Экономическая стратегия, направленная на повышение конкурентоспособности российских компаний, рост российской продукции на внутреннем и внешних рынках, рост их доходов и, в конечном итоге, рост ВВП страны, может опираться на инициативы в области развития Интернета вещей, как на инструменты роста конкурентоспособности существующего бизнеса, повышения эффективности управления городским хозяйством и государственными объектами, создания новых продуктов и решений в области Интернет-технологий и смежных отраслей бизнеса, а также создания новых рынков и продукции на основе этих решений. 

 

При формировании стратегических инициатив, касающихся развития технологий и продуктов Интернета вещей, необходимо учитывать, что для повышения эффективности и создания технологической основы стандартизации и автоматизации новых рынков, они должны горизонтально пересекать все вертикальные отраслевые рынки России, новые перспективные рыночные сегменты и технологические стратегии.

 

Программы развития новых рынков и технологий прорабатываются в различных развитых странах на уровне государства и частных компаний. Кроме этого, на государственном уровне и на уровне отраслевых ассоциации разрабатываются различные отраслевые стратегии на краткосрочную и среднесрочную перспективы: промышленности, электроники, информационных технологий и другие, которые будет тесно связаны с развитием технологий Интернета вещей. 

 

Формированием стратегии развития Интернета вещей в России занимаются различные общественные и государственные организации. В частности, в рамках Минпромторга России разработана дорожная карта развития Интернета Вещей при участии «Фонда развития интернет-инициатив» (ФРИИ), компании «Ростелеком» и других игроков рынка; при участии «Ростелеком» создана «Национальная ассоциация участников рынка промышленного интернета (НАПИ)», по инициативе ФРИИ создана «Ассоциация интернета вещей»,  в рамках фонда «Сколково» работает «Российская ассоциация интернета вещей».

 

Программы развития Интернета вещей в различных странах мира (Индустрия 4.0. в Германии, Интернет+ и Made in China в Китае, Advanced Manufacturing в США, Factory 2050 в Великобритании) отвечают на специфические потребности развития отдельных отраслей экономики этих стран, места и роли этих стран в мировом разделении труда, потребностей роста конкурентоспособности и эффективности их деятельности и ключевых задач развития экономики этих стран в целом. 

 

Стратегия развития Интернета вещей в России также должна решать конкретные задачи развития российской экономики, используя сильные конкурентные преимущества российского бизнеса и рыночные возможности, которые могут быть использованы российскими игроками при развития технологий Интернета вещей.

 

В таблице 3 описаны основные направления развития и фокус поддержки со стороны государства и игроков рынка IoT в части развития отдельных отраслей экономики, отечественной продукции с высокой степенью добавленной стоимости и экономики в целом.

 

Табл. 3. Участники и направления развития рынка Интернета вещей в России

 

Для развивающих концепцию IoT государств результат состоит в усилении их позиций в глобальной системе разделения труда и, как следствие, росте количества качественных рабочих мест и общем росте качества жизни в этих странах (но при этом валовый внутренний продукт в номинальном выражении может даже снижаться).

 

Россия отстает по производительности труда от развитых стран (США, Германии и Японии), это отставание можно сократить, в том числе за счет внедрения технологий IoT. Пока же в развитии этих технологий имеется существенное отставание. Так, формируя около 1,5% мирового валового продукта, по количеству подключенных к распределенными системам телеметрии объектам Россия в 2015 году занимала с 16,2 млн таких устройств 0,3% от общего их количества в мире. Это соответствует пятикратному отставанию в производительности труда от ведущих промышленных стран, причем из них подключены к платформам Интернета Вещей лишь несколько сот объектов (стоянки велосипедов сервиса байк-шеринга в Москве). За счет различных темпов роста подключенных объектов в России и мире в 2018 году эта доля может снизиться еще в три раза – до 0,1% от общего количества подключенных к распределенным системам телеметрии и телеуправления объектов, при росте количества подключенных устройств в России в два раза – до 32 млн.

 

Столь значительное отставание в развитии IoT может привести к дальнейшему нарастанию отставания России по показателю производительности труда не только от США, Германии и Японии, но и от включившегося в эту гонку Китая, и, как следствие, к дальнейшему снижению общего уровня качества жизни в стране, причем с нарастанием скорости этого снижения.

 

Для российских компаний, работающих в сфере информационно-коммуникационных технологий, существуют следующие возможности, связанные с развитием в России экосистем IoT:

  • Для операторов связи и провайдеров услуг дата-центров - в локализации платформ IoT в дата-центрах на территории России;
  • Для системных интеграторов и разработчиков программных приложений - в реализации функционала отечественных систем телеметрии и телеуправления в виде приложений для глобальных платформ IoT;

 

Для разработчиков и производителей электронной аппаратуры - в разработке и локализации производства устройств для подключения объектов телеметрии и телеуправления к платформам IoT. Основные направления развития IoT

 

Технологии и решения Интернета Вещей дают новые возможности для развития передового производства, городской инфраструктуры и социально-значимых услуг для граждан. Наиболее восприимчивыми к новациям в области IoT в России являются предприятия из отраслей:

  • умный транспорт (электромобили и общественный электротранспорт, умная транспортная инфраструктура, беспилотный транспорт);
  • умная энергетика (системы перераспределения энергопотоков м/у новой и старой энергетикой, системы хранения электроэнергии, умное потребление, возобновляемая энергетика);
  • умная промышленность (автоматизация производства, включая роботизацию, системы управления, промышленная электроника, системы сквозного планирования всей цепочки сбыта и производства продукции и закупки комплектующих);
  • умное сельское хозяйство (системы электронного планирования, мониторинга, контроля  и управления с/х работами, умное агропромышленное производство);
  • умное ЖКХ (системы автоматизированного учета и управления ЖКХ, умные сети водо, газо и электроснабжения);
  • облачные вычисления (дата центры, большие данные, искусственный интеллект);
  • умная клиентская электроника и сервисы (смарт-устройства (смартфоны, смартТВ), умный дом, умные сервисы, интегрированные с сервисами  электронной коммерции, ЖКХ, цифровыми медиа и банковскими услугами);
  • телемедицина;
  • онлайн-образование;
  • клиентская и промышленная робототехника;
  • умный ритейл и системы доставки (1) автоматизация сбытовых процессов, 2) сквозные системы электронных закупок, дистрибуции и логистики);
  • цифровой банкинг и электронные деньги.

 

 

1.5. Оценки глобального рынка Интернета Вещей

 

В 2011 году количество подключенных физических объектов в мире превысило количество подключенных людей. С этого времени принято исчислять стремительное развитие эпохи Интернета вещей.

 

Большинство международных аналитических агентств предсказывают, что число соединенных устройств в мире достигнет от сотен миллионов до десятков миллиардов к 2020 году,  также на порядки различаются оценки по доходам рынка Интернета вещей.

 

Участники рынка дают высокие оценки росту числа соединенных устройств в мире, причем эти оценки серьезно отличаются в зависимости от выбранной методологии.

 

 

Оценки разных источников отличаются на порядок. По мнению аналитиков Gartner, число соединенных устройств достигнет 21 млрд шт. в 2020 году, в то время как Intel дает цифру в 200 млрд шт.

 

Несмотря на существенное отличие оценок, можно констатировать высокие темпы роста рынка Интернета вещей, что вызывает серьезный интерес к этому сегменту со стороны промышленных компаний, крупных поставщиков устройств, разработчиков платформ и приложений, исследовательских агентств и национальных государственных органов.

 

 

1.6. Перспективы глобального рынка Интернет вещей в отраслевом разрезе

 

Несмотря на различия в методологии оценок различных международных аналитических агентств, можно констатировать, что применения новой концепции будут связаны в первую очередь с широким использованием Интернета вещей в отраслях экономики.

 

Примеры таких оценок по числу соединенных устройств и доходам в разбивке по отраслям экономики приведены ниже.

 

 

Так, компания Ovum прогнозирует, что общий объем соединенных устройств в мире достигнет около 530 млн шт. в 2019 году, при этом наибольшее число таких устройств будет в сфере энергетики и ЖКХ, на транспорте, в промышленности, здравоохранении и торговле. Ключевым драйвером роста станет продолжающееся снижение стоимости сенсоров и оборудования, услуг связи, обработки данных и системной интеграции. По мнению Machina Research и компании Nokia, доходы глобального рынка промышленного Интернета вещей достигнут 484 млрд евро в 2025 году, а основными отраслями станут транспорт, промышленность, ЖКХ, здравоохранение и применения для «Умного дома». При этом основной доход придется на приложения, аналитику и сервисы для конечных пользователей. При этом, общие оценки рынка Интернета вещей (пользовательского и корпоративного) в мире Machina Research и Cisco оценивает до 4,3 трлн долл. в 2025 году.

 

 

 

РАЗДЕЛ 2. Перспективы Индустриального (Промышленного интернета) в России

 

2.1. Промышленность как основа экономического роста

 

Промышленный сектор является основой экономического роста и повышения производительности труда в любой стране. Развитие промышленности сопровождается ростом научной и исследовательской деятельности, способствует формированию базы новых знаний и новых индустрий, появлению инноваций и изобретений внутри страны. Появление интеллектуалоемких продуктов мирового уровня, раннее тестирование и апробирование разработок, их быстрая коммерциализация и внедрение способны обеспечить создание конкурентоспособных национальных продуктов, а с учетом экспортного потенциала - мировое лидерство данных продуктов.

 

В достижение своего превосходства в производственной сфере и технологиях, наукоемких отраслях, инновациях и НИОКР крупнейшие экономики мира инвестируют значительные средства.

 

Мировая промышленность сегодня стоит на пороге четвертой технологической революции, с которой связывают возможности кардинальной модернизации производства и экономики, а также появление таких явлений, как: цифровое производство, экономика «совместного использования» (shared economy), коллективное потребление, «уберизация» экономики, модель облачных вычислений, распределенные сети, сете-центрическая модель управления, децентрализация управления и т.д. Технологической основой для перехода к новой экономической парадигме является Интернет Вещей.

 

В связи с этим для отечественной промышленности открываются как новые возможности, так и угрозы: к кратному отставанию по производительности труда и качеству производимой продукции может добавиться  отставание в переходе на новые принципы взаимодействия в цепочке «поставщик-потребитель». Это может привести к принципиальной невозможности конкурировать с ведущими международными промышленными концернами, как по себестоимости продукции, так и  скорости исполнении заказов.

 

 

2.2. Организационно-технологическая трансформация промышленности под воздействием Интернета вещей

 

Зарубежные эксперты признают Интернет вещей разрушительной технологией, которая вносит необратимую трансформацию в организацию современных производственных и бизнес-процессов.

 

Проведенный консультантами J`son & Partners Consulting анализ опыта внедрения Интернета Вещей в мире показывает, что переход на концепцию IIoT происходит за счет формирования кросс-индустриальных открытых (по горизонтали и вертикали) производственно-сервисных экосистем, объединяющих множество различных информационных систем управления разных предприятий и задействующих множество различных устройств.

 

Такой подход позволяет реализовать в виртуальном пространстве сколь угодно сложные сквозные бизнес-процессы, которые способны в автоматическом режиме осуществлять оптимизационное управление (сквозной инжиниринг) различного рода ресурсами через всю цепочку поставок и создания стоимости продукции - от разработки идеи, дизайна, проектирования до производства, эксплуатации и утилизации.

 

Для реализации такого подхода требуется, чтобы вся необходимая информация о фактическом состоянии ресурсов (сырье и материалы, электроэнергия, станки и промышленное оборудование, транспортные средства, производство, маркетинг, продажи) как внутри одного, так и на разных предприятиях, была доступна автоматизированным системам управления разных уровней (приводы и сенсоры, контроль, управление производством, реализацией и планированием).

 

Таким образом, можно сказать, что Индустриальный Интернет вещей представляет собой организационно-технологическую трансформацию производства, базирующуюся на принципах «цифровой экономики», позволяющую на уровне управления объединять реальные производственные, транспортные, человеческие, инженерные и иные ресурсы в практически неограниченно масштабируемые программно-управляемые виртуальные пулы ресурсов (shared economy) и предоставлять пользователю не сами устройста, а результаты их использования (функции устройств) за счет реализации сквозных производственных и бизнес-процессов (сквозного инжиниринга).

 

Отличием экосистемы IoT от традиционных рынков является трансформация предприятий из изолированных самодостаточных систем, внутри которых реализованы все необходимые для производства товара или услуги производственные и бизнес-процессы, в открытые системы интегрированных высокоавтоматизированных процессов. Такие открытые системы реализованы по модели облачных сервисов, в которых различные участники рынка объединены в единую платформу предоставления услуг конечному потребителю, для создания которой основными средствами производства выступает не персонал, а облачные сервисы, автоматически управляющие объединенными в пулы программно-определяемыми устройствами (Рис. 4).

 

Другими словами, для традиционных предприятий и их систем (рынков) базовым ресурсом, необходимым для непосредственного управления всеми остальными видами ресурсов, является персонал, и, как следствие, основным видом информационного обмена в таких системах является обмен голосовой информацией и данными между людьми. А для экосистем IoT, которые не используют ручной труд непосредственно при исполнении производственных процессов, и система управления которых автоматически обращается напрямую к необходимым исполнительным устройствам и сенсорам, базовым ресурсом является информация и автоматические средства ее обработки.

 

 

Внедрение Интернета вещей (IoT) требует изменения подходов к созданию и использованию автоматизированных информационных систем управления (АСУ) и общих подходов к управлению предприятиями и организациями. Устаревшие производственные линии, которые по разным причинам не могут быть автоматизированы с помощью IoT, могут быть заменены на новое автоматизированное и роботизированное оборудование в будущем. Другим препятствием, ограничивающим развитие IoT, является отсутствие или недостаточно высокое развитие традиционных корпоративных информационных систем управления (ERP), тогда решения IoT будут локальными и решать нишевые функции и задачи.

 

IoT может последовательно эволюционировать от подключения отдельных продуктов и объектов с целью их диагностики и контроля до объединения различных продуктов и более сложных технологических объектов управления в сети IoT, а сети IoT - в более сложные сетевые платформы и комплексные производственные решения (Рис. 5).

 

 

В части технологий управления и обработки информации эти изменения состоят в следующем:

  • реализация программной логики АСУ как взаимодействующих между собой облачных сервисов («облако управления», «платформа IoT»);
  • переход от жестко иерархически выстроенных информационно изолированных АСУ  на непосредственное, без участия человека и промежуточных АСУ, подключение объектов управления в «облако управления».

 

При этом «облако управления» исполняет весь необходимый функционал (программные алгоритмы обработки данных и управления) как низовых систем управления, так и систем управления уровня предприятия и выше. Другими словами, «облако управления» одновременно выполняет функции универсального средства интеграции и функции исполнения сколь угодно сложных и разнообразных алгоритмов управления. За счет использования механизма открытых прикладных интерфейсов программирования (Application Programming Interface, API) реализуется возможность подключения к «облаку управления» любых устройств и любых АСУ без необходимости внесения изменений в подключаемые устройства и системы, и возможность реализации логики обработки поставляемых в «облако управления» данных с использованием готовых шаблонов и, при их отсутствии, с использованием встроенных средств разработки программных приложений.

 

Эффект «Больших Данных», накапливаемых в таких платформах IoT, и применение технологий машинного обучения позволяет автоматизировать процессы совершенствования программно исполняемых «облаком управления» алгоритмов, то есть оптимизировать алгоритмы управления по мере накопления исторических данных, поступающих от широкой номенклатуры устройств и АСУ, что в принципе невозможно в информационно изолированных АСУ.

 

Накопленный в мире опыт внедрения IoT показывает, что переход на концепцию IoT позволяет оперативно реализовывать сколь угодно сложные сквозные полностью автоматизированные бизнес-процессы. Такие процессы охватывают множество различных АСУ различных предприятий и организаций и задействуют множество различных устройств, что при использовании традиционного подхода к автоматизации в большинстве случаев невозможно реализовать в разумные сроки и за экономически обоснованный бюджет.

 

Если в настоящее время таких процессов реализовано единицы (например, это бизнес-процесс осуществления мгновенных платежей), то при переходе на принципы IoT сквозные полностью автоматизированные процессы могут охватить все виды взаимодействий производителей товаров и услуг и их потребителей. Это, например, управление дорожным движением и транспортной инфраструктурой, управление коммунальной инфраструктурой, процессы промышленного производства и эксплуатации изделий, обеспечение безопасности и многое другое.

 

Такая трансформация предприятий из закрытых самодостаточных «черных ящиков» в элементы открытых экосистем, в свою очередь, требует кардинального пересмотра бизнес-моделей предприятий и организаций всех отраслей экономики, особенно в части изменения характера взаимодействия в цепочке «поставщик-потребитель», что, собственно и происходит в последние годы в мировой экономике (Рис. 6).

 

 

Технологический фактор, отмечаемый менеджментом компаний на протяжении уже четырех лет как оказывающий наибольшее влияние на изменение предприятий, – это изменение технологий управления, а не технологий производства. Именно стек технологий управления и автоматизации управления, в отличие от предыдущих технологических (промышленных) революций, определяет переход к новому технологическому укладу – четвертой промышленной революции.

 

С точки зрения макроэкономики рост эффективности процессов в цепочке «поставщик-потребитель» означает переход от инфляционного развития, состоящего в перекладывании растущих издержек (рост выручки поставщика – это рост издержек потребителя) на «следующего в цепочке», а от конечного потребителя - назад к производителям (работодателям) через требования о росте зарплат, - к дефляционному. Дефляционное развитие базируется на росте эффективности всех участников экосистемы IoT, включая конечных потребителей, что является беспрецедентным для истории развития мировой экономики. Когда ресурсы экстенсивного роста экономики за счет наращивания производства новых товаров и услуг на предыдущем цикле технологического развития замедляются (это происходит сейчас в большинстве развитых экономик), ключевым фокусом развития становится рост эффективности производственно-сбытовых процессов. Этим, прежде всего, и характеризуется эпоха активного развития интернет-сервисов и внедрения ИТ-технологий. Отдельным сегментом роста национальных экономик являются не потребители интернет-услуг, а сами производители и провайдеры интернет-сервисов, продуктов и решений, которые захватывают традиционные отраслевые ниши и переформатирывают их на основе облачных технологий. Типичными примерами являются интернет-медиа, электронная коммерция и онлайн-заказ такси.

 

 

2.3. Преимущества перехода на модель Интернета вещей

 

По мнению J’son & Partners Consulting, за количественным ростом Интернета вещей и организационно-технологической трансформацией производства стоят важные качественные изменения в экономике:

  • данные, которые раньше были не доступны, с ростом проникновения встроенных устройств представляют собой ценную информацию о характере использования продукта и оборудования для всех участников производственного цикла, являются основной формирования новых бизнес-моделей и обеспечивают дополнительный доход от предложения новых услуг, таких как, например: контракт жизненного цикла на промышленное оборудование, контрактное производство как сервис, транспорт как сервис, безопасность как сервис и другие;
  • виртуализация производственных функций сопровождается формированием «экономики совместного использования» (shared economy), характеризующейся существенно более высокой эффективностью и производительностью за счет повышения использования имеющихся ресурсов, изменения функционала устройств без внесения изменений в физические объекты, путем изменения технологий управления ими;
  • моделирование технологических процессов, сквозное проектирование и, как результат, оптимизация цепочки создания стоимости на всех этапах жизненного цикла продукта в режиме реального времени, позволяют производить штучный или мелкосерийный продукт по минимальной цене для Заказчика и с прибылью для производителя, что в традиционном производстве возможно только при массовом производстве;
  • эталонная архитектура, стандартизированные сети и модель аренды вместо оплаты полной стоимости владения, делают совместную производственную инфраструктуру доступной для среднего и малого бизнеса, что облегчает их усилия по управлению производством, позволяет ускорить реагирование на изменяющиеся требования рынка и сокращение жизненного цикла продукции, и влечет за собой разработку и появление новых приложений и сервисов;
  • анализ данных о пользователе, его производственных объектах (машинах, зданиях, оборудовании) и характере потребления открывают возможности для поставщика услуги по улучшению клиентского опыта, созданию большего удобства пользования, лучшего решения и сокращению затрат клиента, что ведет к повышению удовлетворенности и лояльности от работы с данным поставщиком;
  • функционирование различных отраслей экономики будет непрерывно усложняться под воздействием развития технологий и все больше осуществляться за счет автоматического принятия решений самими машинами на основе анализа большого объема данных с подключенных устройств, что приведет к постепенному снижению роли производственного персонала, в том числе квалифицированного. Потребуется качественное профессиональное образование, включая инженерное, специальные обучающие программы для работников и тренинги.

 

 

2.4. Интернет вещей и показатели эффективности

 

В конечном счете, внедрение любых средств автоматизации, в том числе и согласно концепции Интернета вещей, будет оправдано, если это дает экономический эффект по сравнению с принятыми формами производства и бизнес-процессов. В связи с этим, консультанты J'son & Partners Consulting провели анализ кейсов по применению Интернета вещей в различных отраслях в мире и проанализировали численные значения показателей эффективности (доступы в платной версии Исследования).

 

Таблица 4. Перечень некоторых показателей эффективности по рассмотренным кейсам в разрезе основных отраслей

 

 

2.5. Примеры (кейсы) внедрения Промышленного Интернета

 

Кейс 1. Ярким примером применения концепции Интернета вещей в промышленности является проект компании Harley Davidson, которая производит мотоциклы. Основной проблемой, с которой столкнулась компания, была медленная реакция на запросы потребителей в условиях возросшей конкуренции и ограниченная возможность кастомизации 5 выпускаемых моделей на стороне дилеров. C 2009 года по 2011 гг. компания провела масштабную реконструкцию своих промышленных площадок, в результате чего была создана единая сборочная площадка, выпускающая любой тип мотоцикла с возможностью кастомизации из более, чем 1300 опций.

 

На протяжении всего производственного процесса используются датчики, управляемые системой класса MES (SAP Connected Manufacturing). Каждый станок, каждая деталь имеет радио-метку, которая однозначно идентифицирует изделие и его производственный цикл. Данные от датчиков передаются в платформу SAP HANA Cloud for IoT, выполняющую функцию интеграционной шины для сбора данных с датчиков и различных информационных систем, как внутренних производственных и бизнес-систем компании Harley Davidson, так и информационных систем контрагентов компании.

 

Компания Harley Davidson достигла фантастических результатов:

  • Сокращение производственного цикла с 21 дня до 6 часов (каждые 89 секунд с конвейера сходит мотоцикл, полностью настроенный под своего будущего владельца).
  • Акционерная стоимость компании выросли более чем в 7 раз с уровня 10 долларов в 2009 году до 70 долларов в 2015 году

 

Кроме того, реализовано сквозное управление изделием (мотоциклом) на всем его жизненном цикле.

 

 

Кейс 2. Еще одним примером внедрения Промышленного Интернета является итальянская компания Brexton - производитель станков для обработки камня, которая развернула интеллектуальную систему, основанную на экосистеме Microsoft, в результате чего станки стало возможным подключать к удаленным серверам центра управления, в котором хранятся данные о производстве и инвентарная информация. Сами станки для резки и обработки камня управляются программируемыми логическими контроллерами (PLC), подключенными к HMI (человеко-машинный интерфейс). HMI с помощью ASEM Ubiquity подключается к PLC компании Breton. Оператор может выйти в сеть с помощью HMI, выбрать необходимую спецификацию, использовать сканер штрих-кодов для сканирования данных. Все данные, требуемые для производства конкретного образца, автоматически загружаются в PLC. Процесс не требует использования бумажных инструкций, ручных корректировок, ручного запуска станка для резки по камню.

 

Решение позволяет не только управлять и конфигурировать работу станков, но и осуществлять техподдержку в форме чата в режиме реального времени. Breton планирует значительно сократить расходы на поездки своих экспертов за счет удаленного обслуживания: 85% клиентов компании находятся вне Италии. Объем экономии компания оценивает в 400 тыс. евро.

 

В выигрыше оказываются и клиенты. Так, тайваньская компания Lido Stone Works, производитель изделий из камня под заказ установила 3 станка компании Breton и перешла к автоматизированному производству. Решение связало подразделение дизайна с производственным цехом, в результате внедрения новой системы, Lido Stone Works получили следующие показатели:

  • Рост выручки на 70%,
  • Производительности на 30%.

 

 

2.6. Сдерживающие факторы и требования к реализации проектов IoT в России

 

Экосистема и Партнеры. Для реализации проектов в сфере Интернета Вещей необходимо формирование целой экосистемы, включающей:

  • доступность в России IoT-платформы для сбора, хранения и обработки данных, как глобальных, так и национальных;
  • наличие обширного пула разработчиков приложений для платформ IoT;
  • достаточное количество и номенклатура устройств, способных взаимодействовать с платформами, так называемых «подключенных устройств»;
  • предприятия, бизнес- и организационная модель которых позволяет проведение трансформации и так далее.

 

Если IoT-платформы уже доступны в России, то с разработкой прикладных сервисов и, самое главное, организационной готовностью потенциальных Заказчиков пока связаны основные сложности. В то же время отсутствие хотя бы одной из указанных составляющих, делает переход на технологии Интернета вещей невозможным.

 

Государственная поддержка. Внедрение проектов Интернета Вещей в мире активно поддерживается государством в виде:

  • прямого государственного финансирования;
  • государственно-частного финансирования совместно с крупнейшими игроками;
  • формируются рабочие и проектные группы из представителей отрасли, научно-исследовательских учреждений;
  • организовываются тестовые зоны и предоставляется инфраструктура для совместного использования;
  • организуются конкурсы и хакатоны по созданию приложений и разработок;
  • поддерживаются пилотные проекты;
  • финансируются исследования и разработки по различным направлениям внедрения (искусственный интеллект, информационные системы управления, безопасность, сетевое взаимодействие и тд);
  • поддерживается экспорт разработок;
  • в большинстве крупных стран утверждены долгосрочные государственные Программы в поддержку Интернета вещей.

 

 

К примеру, проект Industrie 4.0 признается важной мерой в укреплении немецкого технологического лидерства в машиностроении, на его развитие предполагается прямое государственное финансирование в размере 200 млн. долл.

 

Дополнительно, для реализации программы предусмотрено финансирование инновационных исследований в сфере ИКТ по линии Министерства образования на изучение:

  • интеллекта встроенных устройств,
  • имитационных моделей сетевых приложений,
  • взаимодействия человека и машин, языкового и медиа управления, сервисов робототехники.

 

Обязательным условием исследований в рамках немецкого проекта Индустрии 4.0 должны быть ориентация на бизнес и сотрудничество с университетами или исследовательскими организациями.

 

Законодательство и безопасность. Новые опережающие рынок технологические внедрения неизбежно сталкиваются с ограничениями действующей нормативно-правовой базы во всем мире. Возникают ситуации неопределенности в отношении законности новой технологии, извлечения данных, защиты информации и т.д. При этом влияние новых технологий и бизнес-моделей оказываются настолько велико, что становится практически невозможно соблюдать действующее законодательство и возникает «дефицит правоприменения».

 

В интересах развития инновационного потенциала внутри страны от законодательных органов требуется значительная гибкость и быстрая реакция на возникающие технологические и рыночные изменения, разработка критериев, чтобы новинки соответствовали требованиям законодательства, и разработка нормативно-правовой базы таким образом, чтобы она не препятствовала, а способствовала появлению новых технологий.

 

Интернет вещей является неизведанной территорией и привносит особенно сложные вопросы взаимодействия различных участников экосистемы между собой, совместного использования ресурсов и информации; сложность вызывают договорные отношения между партнерами, вопросы идентификации, прав на интеллектуальную собственность и пиратства в области технологий, вопросы защиты критической инфраструктуры, данных, кибербезопасности, а также вопросы таможенного регулирования в рамках формирования глобальных промышленных сетей.

 

Стандарты. В реализации проектов Интернета вещей важна координация всех участников экосистемы для согласования единых стандартов и требований к продукту, безопасности, бизнес-процессам. Вопросы стандартизации и безопасности должны быть частью всего производственного цикла, начиная от исследований и разработки дизайна, до производства и эксплуатации. Чтобы гарантировать возможность применения продукции в различных компаниях и отраслях и совместимость  с различными IT системами. В противном случае переоборудование и модификация изделий или доработка ПО в случае несоответствия утвержденным стандартам или обнаружения ошибок в обеспечении безопасности может значительно увеличить стоимость и замедлить внедрение новых услуг.

 

Вопросы стандартизации важны также тем, что производство продукции на отдельном заводе, с соблюдением принятых международных стандартов, обеспечивает возможность выхода продукции на рынки других стран – локальное может стать глобальным, что увеличивает рынок и доходы компании и повышает экспортный потенциал.

 

 

2.7. Российский рынок распределенных систем и сервисов телеметрии в 2015 году, перспективы его трансформации в рынок промышленного Интернета вещей к 2020 г.

 

По данным J’son & Partners Consulting, на конец 2015 года общее число IoT-устройств в России составило более 16 млн шт., включая устройства, соединенные посредством сотовых, фиксированных, Wi-Fi сетей и других технологий ближнего действия (short range communications). Это составляет 0,35% от общего числа подключенных устройств в мире - 4,6 млрд шт. (оценка компании Ericsson).

 

Прогноз по объему и динамике рынка распределенных систем и сервисов телеметрии в России на период до 2018 года в количественном выражении (подключенные устройства) представлен на рис. 8.

 

Согласно представленному прогнозу, в рассматриваемом горизонте рынок будет демонстрировать устойчивый рост, несмотря на кризисные явления в экономике, и в 2018 году достигнет уровня в 32 млн подключенных устройств, а в 2020 году – почти 50 млн. При этом доля устройств, подключенных в промышленные IoT-платформы, превысит в 2020 году 50 % от общего количества устройств в распределенных системах телеметрии. Более того, можно ожидать, что уже в 2018 году появятся первые реализации функций телеуправления с использованием соответствующего функционала промышленных IoT-платформ.

 

 

Основными драйверами роста количества установленных и подключенных в распределенные системы телеметрии устройств в России 2010–2013 годах были обязательные к исполнению государственные программы.

 

Это системы мониторинга грузового и пассажирского автотранспорта, программы по оснащению жилищно-коммунального хозяйства счетчиками потребления ресурсов (электроэнергии, тепла, воды, газа), а также развитие территориально-распределенных систем видеонаблюдения.  Единственным формировавшимся в этот период под влиянием рыночных факторов крупным сегментом рассматриваемого рынка выступал сегмент подключенных к платежным системам кассовых аппаратов (POS-терминалов) и платежных терминалов.

 

В 2014 году имел место единственный за всю историю развития рынка IoT/M2M в России спад в динамике роста подключенных устройств. Основная причина – в снижении влияния обязательных к исполнению государственных программ.

 

Тем не менее уже в 2015 году рост количества подключенных в распределенные системы телеметрии устройств не только возобновился, но и полностью компенсировал спад динамики 2014 года, по темпам роста достигнув уровня 2013 года. Драйверами выступили внедрение системы «Платон» на транспорте, активизация M2M-программ в ЖКХ и начало действия программы по подключению кассовых аппаратов к ЕГАИС.

 

Высокую динамику роста подключенных устройств в 2015–2018 гг. будет определять сочетание как обязательных к исполнению государственных программ, так и рыночные механизмы.

 

Так, в части обязательных к исполнению государственных программ драйверами будут программы подключения кассовых аппаратов к ЕГАИС и системе фискального учета, а также развитие программ IoT/M2M в ЖКХ.

 

Наряду с этими программами можно ожидать и появления рыночных стимулов в виде умного автострахования, доступных сервисов «умного дома», включая сервисы интеллектуальной охраны и сервисы для подключенной бытовой техники.

 

При этом ожидать развития сегмента IoT в промышленности можно только в более отдаленной перспективе, с 2018 года, когда на смену проприетарным АСУТП и MES будут приходить системы и сервисы промышленной автоматизации, построенные на принципах IoT.

 

В разрезе технологий сетевых подключений устройств IoT/M2M российский рынок имеет выраженную специфику. Так, в отличие от мирового, где, по данным Ericsson, из 4,6 млрд подключенных M2M-устройств лишь 9 % (0,4 млрд) имеют подключение через сотовую сеть, в структуре подключенных устройств в России на технологию сотовой связи приходится значительно более высокая доля, причем в большей части устройств с сотовым подключением используется технология GPRS и передача данных в формате СМС, а также модемы поверх беспроводного голосового канала.

 

Одним из следствий такой структуры WAN-подключений устройств распределенных систем телеметрии в России, где преобладает подключение через технологически устаревшие сети сотовой связи, в сочетании с отсутствием в России Wi-Fi-сетей операторского класса, является невозможность ни для разработчика решения, ни для провайдера услуг связи предоставить пользователю телеметрической системы SLA по ее доступности, безопасности и другим ключевым качественным характеристикам. Так, например, в системах охранной и пожарной сигнализации наряду с обязательным проводным подключением имеются, как правило, два модуля SIM, куда устанавливаются SIM-карты разных операторов сетей сотовой связи. Но даже это не позволяет провайдеру сервиса пультовой (телеметрической) охраны предоставить своим клиентам SLA хотя бы по уровню доступности системы.

 

В значительной степени именно поэтому все развернутые в настоящий момент в России распределенные системы реализуют лишь функцию мониторинга (телеметрии), причем без компоненты анализа данных в режиме реального времени, и не реализуют функцию управления. Таковая пока реализована только в изолированных проприетарных системах АСУТП и BMS (Building Management Systems), не имеющих выхода во внешнюю (публичную) сеть. Причем это управление осуществляется преимущественно вручную персоналом диспетчерской службы и не является оптимизационным.

 

Это, в свою очередь, определяет относительно невысокий экономический эффект от внедрения/использования таких систем, в сочетании с высокими затратами на внедрение.

 

Тем не менее качественные изменения российского рынка распределенных систем телеметрии неизбежны. Экономическая ситуация будет способствовать ускоренному переходу разработчиков систем телеметрии и провайдеров услуг от проприетарных систем на использование промышленных IoT-платформ, что, в свою очередь, будет способствовать росту количества подключенных устройств IoT/M2M в России.

 

В части анализа качественных изменений рынка следует отметить, что именно под влиянием кризисных явлений в российской экономике в уже обозримой перспективе можно будет говорить о формировании полноценных экосистем IoT, включающих в себя следующие базовые компоненты:

  • cенсоры и исполнительные устройства, имеющие подключение в публичную сеть Интернет и способные взаимодействовать с различными специализированными облачными сервисами IoT;
  • открытые аналитические платформы IoT и специализированные сервисы IoT на их основе;
  • библиотеки открытых API, позволяющих интегрировать специализированные сервисы IoT с другими облачными сервисами.

 

 

2.8. Российские технологии Интернета Вещей

 

Развитие рынка Интернета Вещей может служить как связующим звеном, так и драйвером роста различных отраслей экономики России, связанных с развитием высокотехнологичной продукции и услуг, внедрением технологий IoT и развитием новых технологических рынков, связанных с развитием технологий IoT.   К отраслям, которые напрямую будут участвовать в развитии IoT и создавать новые продукты и услуги на этом рынке относятся:

  1. Телекоммуникации, сетевые и телеметрические уcлуги, в том числе на основе технологий сотовой, спутниковой, проводной и других видов связи.
  2. Телекоммуникационное и сетевое оборудование, устройства связи и доступа.
  3. Электроника, в том числе промышленная, персональная и прикладная.
  4. Клиентские и корпоративные программные и программно-аппаратные решения, продукты, платформы и ИТ-сервисы.
  5. Интернет решения, платформы и сервисы.

 

Среди российских компаний, которые уже активно включились в работу на рынке Интернета Вещей можно выделить игроков всех вышеперечисленных секторов экономики.

 

1. Системные интеграторы и ИТ-сервисы

 

Очевидно первым в цепочке внедрения технологий Интернета вещей в России будут системные интеграторы, которые смогут оценить выгоды от внедрения отдельных продуктовых решений и технологий для российским компаний, подобрать оптимальные российские или иностранные платформы, решения и продукты, или разработать новые решения на основе существующих блоков и нишевых продуктов и внедрить их на российских предприятиях. Среди компаний которые уже работают на рынке Интернета вещей можно назвать «Техносевр», «Сибинтек», «Айтеко» и другие компании, которые уже располагают отдельными технологиями и решениями, а также имеют линейку продуктов и потенциальных клиентов для внедрения проектов Интернета вещей. Активным игроком на рынке ИВ является компания Revolta Engineering, которая располагает собственными технологиями и решения для реализации различных проектов Промышленного Интернета.

 

2. Системы информационной безопасности

 

Среди технологических сегментов Интернета вещей, где российские компании имеют сильные позиции и высокий уровень конкурентоспособности на международных рынках, является безопасность. «Лаборатория Касперского» уже имеет разработки для обеспечения безопасности в решениях и продуктах Интернета вещей как для промышленных нужд, так и для частных потребителей.

 

3. ИТ-сервисы и Интернет-платформы для транспорта

 

На этом рынке существуют множество российских компаний, которые поставляют различные продукты и сервисы для умного транспорта. К ним в частности можно отнести:  «ТранспортТВ» (информационно-медийные услуги на общественном транспорте), StarLine (система безопасности для автотранспорта) и другие компании.

 

В 2016 году Яндекс заключил соглашение с компанией КАМАЗ  по разработке беспилотного автомобиля. Партнеры планируют вывести в следующем году пилотную версию транспортного средства для тестирования. Планируется производство беспилотных миниавтобусов для использования в рамках умной городской инфраструктуры. Партнерами Яндекса и КАМАЗа в этом проекте являются немецкий DAIMLER и российский исследовательский институт НАМИ.

 

Разработкой решений для беспилотного автомобиля и умной транспортной инфраструктуры в России занимаются и другие компании. 

 

4. ИТ-решения в энергетике и ЖКХ

 

В России множество поставщиков измерительного оборудования, датчиков, различных решений для сферы энергетики и ЖКХ.  Среди компаний которые занимаются перспективными разработками и комплексными решениями в этом направлении можно выделить «Перспективные линейные технологии» и «Стриж Телематика».

 

5. ИТ-решения для сельского хозяйство

 

На российском рынке уже работают компании, которые внедряют продукты Интернета вещей в сельском хозяйстве, к ним  в частности относится российская компания Neoflex, компания Revolta Engenneering также располагает реализованными проектами в данной отрасли.

 

6. ИТ-системы и устройства для Умного дома

 

Существуют различные разработки для Умного дома, которые ведутся российскими компаниями. В частности компания GS Group разрабатывает комплексные решения для Умного дома на основе своей приставки для платного ТВ (продается компанией «ТриколорТВ»). Компания “Аквасторож” разрабатывает расширенные продукты для Умного дома на основе и в развитие своего устройства по автоматическому контролю протечек воды в доме, которое может быть интегрирована в комплексное решение Умного дома. В этом сегменте бизнеса ведутся разработки и другими компаниями.

 

7. Платформы и облачные решения для Интернета Вещей

 

На российском рынке работает несколько сильных игроков, которые разрабатывают крупные платформенные решения по автоматизации бизнес процессов и облачные платформы для хранения данных. В частности к таким компаниям можно отнести «Яндекс», “1C” и другие. Эти компании активно развиваются и будут поставлять решения и для Интернета вещей. Компания «Ростелеком» занимается разработкой национальной платформы Интернета вещей для российского рынка.  Tibbo Systemы, российский разработчик программного обеспечения для систем управления и мониторинга (платформа Tibbo AggreGate), предоставляет услуги по развитию ИТ-инфраструктурам, АСУ ТП и автоматизации зданий, системам физической безопасности и другим областям Интернета вещей.  На рынке также представлена универсальная доверенная платформа Интернета вещей «Тайзен».

 

8. Электроника

 

На российском рынке существует множество компаний, чьи продукты, технологии и разработки будут использоваться для построения платформенных аппаратных решений, сетей и инфраструктуры для Интернета вещей, в том числе в части микроэлектронных компонентов и датчиков, компьютеров, сетевого и телекоммуникационного оборудования. К российским компаниям, которые работают на этом рынке можно отнести:  «Микрон», «Ангстрем», Т8, «Т-Платформы» и других игроков. Более подробно об этом сегменте будет изложено в разделе 8.

 

9. Связь

 

Телекоммуникационные операторы также будут играть важную роль при развитии внедрении технологий Интернета вещей.  Уже сейчас многие телекоммуникационные операторы развивают услуги M2M,  которые являются начальным этапом для формирования более продвинутых и комплексных решений Интернета вещей.  К поставщикам таких услуг относятся  все сотовые операторы («МТС», «МегаФон», «Билайн», «Теле2») и другие компании. В настоящее время основными заказчиками сервисов ИВ у телекоммуникационных компаний являются транспортный и финансовый сектора экономики, но уже появляются проекты в сельском хозяйстве, отдельные решения для «умного города» и ЖКХ, в дургих отраслях экономики. Телекоммуникационные операторы стратегически заинтересованы в развитии этого бизнеса и могут играть активную роль не только как провайдеры нишевых услуг и телекоммуникационной инфраструктуры, но и разработчики технологий и комплексных решений ИВ. Отдельную позицию на рынке Интернета вещей занимает компания  «Ростелеком», которая с одной стороны является вместе «Лабораторией Касперского» со-учредителем Национальной ассоциации участников российского рынка Промышленного интернета (НАПИ), а с другой стороны  занимается разработкой национальной платформы Интернета вещей (о чем было уже сказано выше).

 

10. Интернет сервисы и приложения

 

В данном сегменте Интернета вещей уже работает множество игроков а в дальнейшем будет работать еще больше компаний.  Российские компании традиционно сильны в разработке конечных решений для российского потребителя, хорошо знают российский рынок и клиента, располагают значительной экспертизой в технологиях.

 

11. Робототехника

 

В России также есть разработки в сегменте робототехники как для частного потребления, так и промышленного использования. Это направление Интернета Вещей требует отдельного исследования и анализа.

 

Вышеприведённый перечень российских программных продуктов, технологий, сервисов и решений для ИВ не является исчерпывающим. Некоторые российские компании идут в фарватере мирового технологического развития и конкурентоспособны по сравнению с международными налогами.  Многие российские компании отстают в технологическом развитии и требуют как системной поддержки на уровне государства и системных стратегий развития отрасли, так и значительных инвестиций, чтобы конкурировать на равных с мировыми грандами.

 

 

РАЗДЕЛ 3. Основные тенденции развития потребительских устройств для Интернета вещей (персональные девайсы, умный дом, носимые устройства, устройства для автомобилей)

 

Рынок умных технологий стремительно развивается. Анализируя рынок Smart-Home, компания Gartner прогнозирует, что к 2020 году:

  • совокупные ежегодные темпы роста мирового рынка «Интернета вещей» будут находиться на уровне 16,9%;
  • будет существовать более 25 млрд. подключенных к сети устройств;
  • у каждого человека будет минимум пять устройств, подключенных к сети;
  • более половины всех новых бизнес-процессов и систем будут включать в себя элементы «Интернета вещей»;
  • 47% устройств будут обладать необходимым интеллектом для того, чтобы самим запрашивать поддержку в случае необходимости;
  • подключенный к Интернету рынок здравоохранения вырастет до $117 млрд

 

Консультанты J’son & Partners Consulting проанализировали четыре основных направления развития потребительских устройств для Интернета вещей:

  • Группа устройств «Управление приборами для Интернета Вещей» фактически является интерфейсом взаимодействия человека и удаленных устройств из других категорий. Сюда относятся: смартфоны, планшетные ПК, Smart-TV, STB приставки для IPTV, настольные ПК и ноутбуки.
  • Устройства для умного дома, в том числе измерительные приборы для сферы ЖКХ, мультимедийные системы и Смарт ТВ, системы управления климатом и безопасностью;
  • Носимые устройства, в первую очередь для фитнеса, контроля здоровья и медицины:
  • Устройства для автомобилей такие, как автотрекеры, сигнализация, навигаторы, транспондеры для оплаты проезда, а также устройства, расширяющие функциональные возможности встроенных информационно-развлекательных систем.

 

Неотъемлемым атрибутом сегмента потребительских устройств является наличие соответствующих приложений и возможность их соединения с коммуникативными устройствами – смартфонами, планшетами и ПК.

 

Рынок потребительских устройств для Интернета вещей характеризуется огромным разнообразием устройств и широким спектром изготовителей. J’son & Partners Consulting рассмотрела около 1500 производителей (брендов), предлагающих свои устройства в потребительском сегменте по всему миру. Рассматриваемый сегмент открывает огромные возможности, как для состоявшихся производителей потребительской электроники, так и для инновационных компаний и новых игроков в области производства самих устройств, а также для разработчиков приложений.

 

Среди всего многообразия потребительских устройств, которые имеют возможность выхода в Интернет, компания J’son & Partners выделяет 4 крупные экосистемы, предназначенных для решения людьми своих повседневных задач.

 

Таблица 5. Сегментирование потребительских устройств Интернета Вещей

 

 

Устройства Интернет Вещей обеспечивают повышение эффективности жизнедеятельности людей, усиление их безопасности, улучшение окружающей среды или успешное достижение личных целей, например, таких как поддержание здорового образа жизни.

 

Ниже подробно рассмотрены экосистемы потребительских устройств Интернета Вещей.

 

 

3.1. Потребительские устройства управления приборами для Интернета вещей

 

Интернет Вещей позволяет подключать различные приборы повседневного спроса к сети Интернет, собирать с них информацию, удаленно управлять этими приборами через программные приложения широкого круга потребительских устройств таких, как персональный компьютер, ноутбук, планшет, смартфон, Смарт ТВ, STB приставки для IPTV, высокотехнологичные носимые устройства. Рынок потребительских таких устройств стремительно развивается, оказывая весомое влияние на многие смежные индустрии и направления, такие как потребительская техника и электроника, развлекательные сервисы, системы ЖКХ и безопасность, здравоохранение, спорт и фитнес.

 

По оценкам J'son & Partners Consulting, по состоянию на конец 2015 года наличный парк потребительских устройств управления приборами для Интернета Вещей в России составила 193 миллионов устройств. Следует отметить, что в рассматриваемом сегменте российские производители наибольшую активность пока проявляют лишь в сегменте цифровых ТВ приставок.

 

 

Расширение спектра потребительских устройств с возможностью выхода в Интернет и  развитие услуг фиксированного и мобильного доступа в Интернет дали толчок к развитию огромного числа умных устройств, которыми можно удаленно управлять через сеть Интернет. Это закладывает фундамент для дальнейшего внедрения умных устройств в нашу повседневную жизнь.

 

 

3.2. Потребительские устройства для экосистемы «Умный дом»

 

Умный дом — термин, который обозначает две отдельные концепции автоматизации жилья: домашнюю автоматизацию (smart home, home automation) иавтоматизациюжилогоздания (smart house, building automation).

 

В США и Европе, где такие технологии появились и наиболее бурно развиваются, smart home и building automation — во многом независимые понятия, которые могут сильно различаться из-за разницы в масштабах между автоматизацией отдельной квартиры и автоматизацией целого здания. Однако в русском языке, где слово «дом» обозначает и здание, и личное жилье, для обеих концепций закрепился общий термин «умный дом».

 

Под термином «Умный дом» (smart home, также home automation) понимается система домашних устройств, способных выполнять действия и решать определенные задачи без участия человека. Наиболее распространенные примеры таких действий — автоматическое включение и выключение света, автоматическая коррекция работы отопительной системы или кондиционера и автоматическое уведомление о вторжении, возгорании или утечке воды. Следует, однако, различать две отдельные концепции автоматизации жилья: домашнюю автоматизацию самого жилища и автоматизацию жилого здания в целом.

 

Домашняя автоматизация в современных условиях — чрезвычайно гибкая система, которую пользователь конструирует и настраивает самостоятельно в зависимости от собственных потребностей. Это предполагает, что каждый человек самостоятельно определяет, какие устройства установить и какие задачи они будут выполнять.

 

Умный дом (smart house, также building automation и intelligent building, АСУЗ) в этом контексте — жилой дом современного типа, организованный для проживания людей при помощи автоматизации и высокотехнологичных устройств. Под «умным» домом следует понимать систему, которая обеспечивает безопасность и ресурсосбережение (в том числе и комфорт) для всех пользователей. В простейшем случае она должна уметь распознавать конкретные ситуации, происходящие в доме, и соответствующим образом на них реагировать: одна из систем может управлять поведением других по заранее выработанным алгоритмам.

 

От автоматизации нескольких подсистем обеспечивается синергетический эффект для всего комплекса. Это проще понять, если представить, например, что система отопления никогда не сможет работать против системы кондиционирования. А отопление осуществляется не только по погоде, но и с учётом целого ряда других факторов: от силы ветра или от времени суток (ночью комфортная температура меньше).

 

Можно считать, что это наиболее прогрессивная концепция взаимодействия человека (пользователей) с жилым пространством — когда в автоматизированном режиме в соответствии с внешними и внутренними условиями задаются и отслеживаются режимы работы всех инженерных систем и электроприборов.

 

В этом случае исключается необходимость использования несколькими пультами при просмотре телевизора, десятками выключателей при управлении освещением, отдельными блоками при управлении вентиляционными и отопительными системами, системами видеонаблюдения и охранной сигнализацией, моторизированными воротами и прочим.

 

Уже сейчас на рынке есть огромный выбор товаров для умного дома, который растёт с каждым днем, но, условно, все устройства для умного дома можно разделить на на три типа:

  • контроллер (хаб) — управляющее устройство, соединяющее все элементы системы друг с другом и связывающее ее с внешним миром;
  • датчики (сенсоры) — устройства, получающие информацию о внешних условиях;
  • актуаторы — исполнительные устройства, непосредственно исполняющие команды. Это самая многочисленная группа, в которую входят умные (автоматические) выключатели, умные розетки, умные клапаны для труб, сирены, климат-контроллеры и т.д.

 

 

3.2.1. Потенциал развития рынка умных устройств для умного дома, основные тренды

 

Технологии интеллектуального управления жилищем постепенно приходят на массовый рынок. Согласно опросу компании Icontrol Networks, потребители находят в умном доме большие преимущества. В первую очередь это связано с усилением личной и семейной безопасности. Так, 90% людей видят в этом основную причину для покупки умной системы сигнализации.

 

Другое очевидное преимущество - возможность контроля над энергоснабжением в домашних условиях. Почти половина потребителей заинтересована в том, чтобы помогать окружающей среде за счет экономии энергии. Другая половина стремится сократить свои расходы.

 

Развлечения также стали мощным толчком в выборе умных технологий. Многие потребители хотят управлять и контролировать удаленно свою телевизионную и звуковую системы. Спрос на эти девайсы вырос на 55% в 2015 году по сравнению с 2014.

 

 

На российском рынке технологии умного дома стали входить в повседневный обиход сравнительно недавно, тем не менее, многие отечественные разработки высокотехнологичных систем и интеллектуальных приборов вполне конкурентоспособны  по цене и надежности. Они учитывают запросы потребителя и предлагают решения в области систем безопасности, освещения и климата.

 

 

3.2.2. Основные барьеры развития рынка устройств для умного дома

 

Идеальное устройство для потребителя - это то, которое работает само по себе, используя данные, аналитику и сенсоры в доме, и которое не требует подтверждения действия от пользователя.

 

Однако, существуют некоторые ожидаемые сложности с выходом умных технологий на широкий потребительский рынок. Конкуренция на рынке smart технологий — это не главная причина низкого потребительского внимания. Проблема, скорее, в отсутствии образования и понимания функционирования товара, а также в сложности его использования.

 

Потребители предпочитают самостоятельно устанавливать устройства, но сложность умных технологий заставляет их серьезно рассмотреть профессиональные услуги по установке и обслуживанию, что ведет к дополнительным дорогостоящим затратам, помимо покупки самых smart продуктов, многие из которых тоже не из дешевых.

 

Одной из самых больших проблем для интернета вещей, не только для сегмента умного дома, является большое количество стандартов коммуникации. Часто стандарты полностью несовместимы друг с другом. Производители устройств для умного дома, создающие и использующие проприетарные стандарты, рискуют развязать войну форматов, где устройства от разных производителей не смогут «понять» друг друга, так как используют разные коммуникационные протоколы и программное обеспечение. Это не идёт на руку как самим производителям, потому что их устройства становятся ограниченным так и рынку в целом. Поэтому наблюдается постепенный отказ от закрытых решений в сторону открытых.

 

В то же время, несмотря на то, что разные компании, рабочие группы и альянсы работают над созданием открытых и универсальных решений в этой области, полностью универсальных решений на момент написания отчёта не существует. Пользователю приходится или держаться в рамках одной экосистемы и тщательно подбирать под неё устройства, или использовать несколько разных приложений и решений.

 

При этом потребители озабочены утечкой информации о своих персональных данных, что вызывает сомнение из-за постоянного мониторинга.

 

 

3.3. Экосистема высокотехнологичных носимых устройств

 

Высокотехнологичные носимые устройства являются хорошим примером использования Интернета Вещей в повседневной жизни, ), поскольку они являются частью сети физических объектов со встроенной электроникой, программным обеспечением, сенсорами и средствами связи, что позволяет им обмениваться данными с другими подключенными устройствами без необходимости человеческого вмешательства.

 

В настоящее время подобные носимые технологии уже нашли применение в различных сферах человеческой жизни. Широкое распространение получили смарт-часы и фитнес-трекеры.

 

 На рынке носимых медицинских смарт-устройств присутствует большое количество игроков и ещё большее количество разноплановых устройств. Наиболее популярными категориями являются глюкометры, устройства для ЭЭГ, устройства для реабилитации, термометры, тонометры и электрокардиографы.

 

Мировой рынок смарт-очков для частного сектора находится на ранней стадии развития. В 2015 году лишь 3% от общего количества проданных очков использовались частными лицами, корпоративный сектор является превалирующим.

 

С появлением новых различных миниатюрных датчиков и сенсоров, в сочетании с разработкой различных методов их прикладного применения, потенциал развития носимых подключенных устройств является крайне обширным.

 

Развиваются также и другие виды носимых устройств, постепенно находя всё больше областей применения.

 

Драйверами для развития рынка высокотехнологичных носимых устройств на ближайшие годы будут являться потребительские предпочтения к использованию сложных устройств, увеличивающаяся популярность умных часов и браслетов, медицинских приборов и других устройств, а также растущая популярность Интернета вещей в целом.

 

Так, российский рынок умных часов представлен 160 моделями от 39 брендов, а сегмент фитнес-браслетов представлен 56 устройствами от 33 производителей. Российские компании только начинают осваивать сегмент высокотехнологичных носимых устройств. Пока это идет на уровне разработки программного обеспечения, характеристик и дизайна устройства, без непосредственного производства изделия. Сегмент высокотехнологичных умных устройств относительно новый для России, но несмотря на это уже сейчас в продаже можно найти устройства российской разработки, например фитнес-браслеты.

 

Среди новых тенденций следует отметить, что в последнее время наблюдается повышение спроса потребителей на средства геопозиционирования и распознавания речи, жестов и текста в компактных переносимых вариантах. В дополнение к этому появляются и развиваются новые разработки в прикладных направлениях (дополненная реальность, миниатюризация чипов и сенсоров и пр.), что будет способствовать дальнейшему развитию экосистемы высокотехнологичных носимых устройств.

 

 

3.4. Потребительские устройства для личного транспорта

 

Аналитики J’son & Partners Consulting отмечают, что в России в транспортной сфере наблюдается положительные предпосылки к формированию объемной экосистемы Интернета Вещей. Немаловажную роль в этом играет государство, реализующее проекты и программы по развитию связи вдоль дорог в нашей стране, проекты развития спутниковой связи и платных дорожных участков. Все это относится к дорожной части транспортной сферы.

 

Сами транспортные средства также двигаются в направлении развития коммуникаций и Интернета вещей. Сегодня в автомобили встраиваются GSM-модули, умные автосигнализации с блоками дистанционного управления параметрами автомобиля, трекеры страховой телематики, видеорегистраторы и прочие устройства с телематическими возможностями. При этом устройства могут устанавливаться как авторизованными дилерами (например, трекеры автострахования), так и приобретаться автовладельцами лично.

 

Кроме того, начали появляться инновационные решения, предлагающие пользователям интеграцию сервисов со смартфонами, что также делает автомобиль «умнее». Многие автопроизводители заявляли о том, что к 2020 г. большая часть выпускаемых ими автомобилей будет поставляться со встроенными системами подключения к сети. Тем не менее, значительная часть транспортных средств должна будет поддерживать интеграцию со смартфонами, которые будут использоваться для подключения к Интернет. ABI Research ожидает, что в период 2015 - 2020 гг. в поставках телематических систем, доля систем, поддерживающих такую интеграцию, будет расти со среднегодовыми темпами 60%.

 

В качестве примера можно привести российский стартап «Bright Box», разработавший платформу «Remoto» для автомобилей «Kia», «Hyundai» и «Nissan». Устройство «Remoto» устанавливается официальным дилером и использует GSM- и  GPS-антенны. Данные о местоположении, стиле вождения и кодах ошибок поступают на единую платформу «Azure» и через Web-приложение становятся доступны для производителей автомобилей, дилеров и страховых компаний.

 

 

Для владельцев машин разработано мобильное приложение, которое позволяет:

  • осуществлять удаленный запуск двигателя и охлаждение салона;
  • определять местоположение автомобиля;
  • удаленно блокировать двери;
  • автоматически уведомлять владельца об эвакуации, взломе или ударе;
  • вызывать помощь на дороге;
  • получать специальные предложения от дилера (2 раза в квартал );
  • собирать статистику о резких ускорениях и торможениях.

 

В целом, в сегменте автоэлектроники позиции российских разработчиков автосигнализаций и видеорегистраторов очень сильны. По оценкам «Автоиндустрии», на отечественном рынке присутствует более двух десятков компаний, предлагающих сотни автомобильных охранных систем. При этом на протяжении многих лет на рынке доминируют такие компании, как Pandora (производитель - Калужский завод опытного приборостроения), StarLine, Scher-Khan, Sheriff, Magnum, с совокупной долей более 70%. Однако, как и в случае с носимыми устройствами, в России в основном осуществляется разработка, конструирование, сборка, контроль качества и тестирование устройств.

 

По оценкам J’son & Partners Consulting, транспортный сегмент рынка умных устройств продолжает расти быстрее общего российского рынка Интернета Вещей. В ближайшие пять лет количество подключенных устройств на транспорте вырастет более, чем в 3 раза. Однако сдерживающими факторами для транспортной экосистемы в целом остаются общая стагнация автомобильного рынка в результате экономическая ситуация в России, фрагментарность применения рассматриваемых решений как в территориальном аспекте, так и по используемым системам.

 

 

 

РАЗДЕЛ 4. Перспективы Интернета Вещей в транспортной отрасли

 

Транспортная отрасль России является одним из лидеров среди отраслей отечественной экономики по степени использования «подключенных» объектов, что связано такими факторами как:

  • высокий спрос на услуги по мониторингу коммерческого автотранспорта и расходованием топлива с целью снижения необоснованных расходов;
  • национальные проекты по развитию социальных и коммерческих услуг на базе российской спутниковой группировки «Глонасс» (проект «ЭРА ГЛОНАСС»);
  • создание системы сбора платежей с большегрузных автомобилей (проект «Платон»);
  • развитие концепций - интеллектуальная транспортная система, беспилотный автомобиль и др.

 

Структурно J’son & Partners Consulting выделяет два основных сегмента в транспортной области в зависимости от местонахождения «подключенной вещи»:

  • непосредственно на транспортном средстве;
  • вне транспортного средства – на отдельных элементах дорожной инфраструктуры.

 

В первом случае, речь идет о концепции «подключенного автомобиля» (Connected Car), во втором – об интеллектуальной транспортной системе (ИТС) или «умной» дороге. При этом отдельные элементы внутригородских ИТС (например, дорожные камеры видеонаблюдения, системы управления освещением и пр.) могут одновременно относиться к концепции «Умный Город».

 

 

4.1. Интеллектуальная транспортная система

 

Интеллектуальная транспортная система – система, состоящая из сервисов и служб, интегрированных в единое информационное пространство и направленных на обеспечение планирования, организации и обслуживания транспортных процессов, организационное управление которой осуществляется с использованием современных телематических технологий. Сегодня ИТС становится одним из самых значимых элементов Интернета Вещей в плане обеспечения безопасности дорожного движения, управления автомобильным трафиком и повышения качества сервиса для пользователей автодорог, а также обеспечения сбора средств на развитие дорожной инфраструктуры.

 

В состав физической архитектуры ИТС включают несколько комплексных подсистем:

  • управление транспортными потоками (директивное и косвенное управление транспортными потоками);
  • систему взимания платы;
  • системы контроля соблюдения Правил дорожного движения (ПДД) и установленных норм;
  • пользовательские услуги и сервисы;
  • управление состоянием дорог;
  • контрольно-диагностическую систему.

 

Применительно к России в экосистему «умных дорог» J'son & Partners Consulting включает решения для сбора и обработки данных о транспортных средствах и дорожной инфраструктуре с целью принятия решений, включая:

  • детекторы транспортного потока;
  • адаптивные (умные) светофоры;
  • средства автоматической фиксации нарушений ПДД;
  • электронные средства безостановочной оплаты проезда (транспондеры);
  • паркоматы;
  • подключенные информационные табло;
  • системы автоматизированного управления освещением;
  • другие подключенные объекты (например, автоматические дорожные метеостанции, дорожные контроллеры, автоматические шлагбаумы и пр.).

 

Данные периферийные устройства входят в состав автоматизированных систем управления дорожным движением (АСУДД), которые на данном этапе развития рынка являются основой для создания полноценных ИТС. Всего, по оценкам J'son & Partners Consulting, к середине 2016 г. в России было введено в эксплуатацию около 150 АСУДД, из них порядка 50 – это системы с управляющим центром.

 

Каждая из подсистем ИТС/АСУДД включает определенные подключенные устройства Интернета Вещей. Например, основу подсистемы управление транспортными потоками составляют детекторы транспортного потока (датчики дорожного движения), а подсистемы контроля соблюдения ПДД и установленных норм - автоматические комплексы фото- и видео-фиксации нарушений ПДД. Такие элементы ИТС, по оценке J’son & Partners Consulting, занимали доминирующее положение в общей структуре российского рынка ИТС по итогам 2015 г.

 

По прогнозам J’son & Partners Consulting, общее количество подключенных объектов ИТС в России увеличится с 29,4 тыс. в 2015 г. до 42,9 тыс. в 2020 г., т.е. на 46%. При этом первое место займут комплексы фото- и видео-фиксации, опередив по количеству подключений детекторы транспорта.

 

 

Следует отметить, что в результате процесса импортозамещения российские поставщики в сегменте ИТС/АСУДД укрепляют свои позиции на отечественном рынке. Например, в Санкт-Петербурге российская компания «РИПАС СПБ» занимает наибольшую долю рынка (около 87%) по количеству подключенных к собственной системе АСУДД светофорных объектов. В Казани наряду с зарубежными системами использованы системы от российских компаний «Комсигнал», «РИПАС» и «СТ-Технолоджи» («СпейсТим Холдинг»). В других регионах, кроме перечисленных выше, также представлены отечественные решения от НПО «Интротест», «ПрофИнженерАвтоматика», «ЭкоДорСнаб», «Еврознак», «Каунтгрупп», «Технологии распознавания», «Тензор», «Дисплейные Системы», «Вокорд», «Навигатор», «Оливия», НТЦ «Протей» и других российских производителей и разработчиков.

 

 

4.2. «Подключенный» автомобиль (Connected Car)

 

Начальным этапом развития рынка межмашинных коммуникаций (M2M) на транспорте и концепции «Подключенный автомобиль» можно считать появление первых подключенных устройств для навигации и оптимизации маршрута – автомобильных навигаторов с возможностью подключения по каналам сотовой связи, а также спутниковых трекеров для мониторинга и управления автопарком (Fleet Management, FM) и пр.

 

Впоследствии рынок существенно трансформировался. Например, с быстрым ростом продаж смартфонов и планшетных ПК с загруженными навигационными приложениями спрос на персональные навигаторы (PND), включая автомобильные с SIM-картой, существенно снизился. Кроме того, в последнее время растет доля GSM-автосигнализаций, позволяющих удаленно наблюдать за автомобилем и управлять им по каналу мобильной связи через мобильное приложение на смартфоне/планшете (отслеживание местоположения, запуск и блокировка двигателя, диагностика основных систем и пр.).

 

На российском рынке представлен довольно широкий модельный ряд автосигнализаций с GSM-модулем от различных производителей, включая российские компании Alarm-Trade, «УльтраСтар», SOBR и другие.

 

Важной тенденцией стало появление и развитие облачных сервисов для мониторинга транспорта и подвижных объектов по схеме SaaS (Software as a Service, программное обеспечение как услуга). Сервис позволяет пользователям осуществлять мониторинг транспорта и подвижных объектов из любой точки мира и через любое устройство, имеющее доступ к интернету. SaaS обладает всеми возможностями современных систем мониторинга транспорта и при этом не требует установки на ПК.

 

По мнению J’son & Partners Consulting, основными сегментами рынка российского рынка Интернета Вещей на транспорте в ближайшей перспективе станут:

  • системы мониторинга коммерческого автотранспорта;
  • подключенные охранно-поисковые системы и системы видеонаблюдения и регистрации;
  • автоматизированные системы взимания платы с автомобилей;
  • подключенные информационно-развлекательные системы;
  • умное страхование;
  • системы автоматического реагирования экстренных служб при дорожно-транспортном происшествии («ЭРА-ГЛОНАСС»).

 

При этом рынок систем мониторинга коммерческого автотранспорта (Fleet Management) является самым крупным сегментом IoT/M2M, на который приходится подавляющее число соединений на транспорте. По данным J’son & Partners Consulting, на конец 2015 г. уровень проникновения «умных» систем такого класса в коммерческий автопарк в России близок к 50%. При этом у крупных автоперевозчиков доля подключенных автомобилей достигает 100%. В этом сегменте следует выделить таких отечественных разработчиков и производителей как SpaceTeam, Omnicomm, «АТОЛ ДРАЙВ», «СКАУТ» и другие. АО «Центрсвязьинформ» является производителем бортовых устройств для системы взимания оплаты «Платон».

 

Другими крупными сегментами являются охранные системы с подключением через сотовую сеть, контроль большегрузных автомобилей с помощью бортовых устройств и информационно-развлекательные медиа-системы (infotainment). Остальные сегменты вместе составляют менее 100 тыс. подключенных устройств.

 

В России рынок услуг спутниковой навигации и мониторинга зародился и развивается с отставанием в несколько лет по отношению к экономически развитым странам. По данным МТС, в России у оператора в конце 2015 г. насчитывалось 3,6 млн SIM-карт, используемых для предоставления мобильных М2М-сервисов, из которых 1,6 млн (44%) было задействовано в транспортной сфере – в основном, в таких сегментах как мониторинг движения и состояния автомобиля (Fleet Management), общественного транспорта и системы сигнализации.

 

Стоит также отметить, что сегмент «подключенных» автомобилей стал расширяться за счет появления различных потребительских устройств. Во-первых, частью рассматриваемого рынка являются специализированные приложения для транспортной отрасли. Так, по оценкам компании Navitech, в 2016 г. в России используется около 4,4 млн смартфонов с навигационными приложениями и 2,5 млн автомобильных навигаторов. Это указывает на достаточно высокий потенциал рынка приложений, так как проникновение смартфонов продолжает активно расти и они активно используются как устройство для соединения автомобиля.

 

Во-вторых, одной из важных тенденций последних лет стало появление «подключенных» видео-регистраторов, оснащенных технологиями GPS/Глонасс, Wi-Fi и др. По данным «Яндекс Маркет», на конец августа 2016 г. всего на рынке представлено более 1,5 тысяч моделей видео-регистраторов, из них:

  • 156 моделей поддерживают подключение по Wi-Fi;
  • 426 моделей обеспечено поддержкой GPS;
  • 58 моделей ГЛОНАСС.

 

С другой стороны, появились достаточно «продвинутые» специализированные приложения для смартфонов, конкурирующие с классическими видео-регистраторами.

 

В третьих, растет число встроенных в автомобиль подключенных развлекательных медиа-систем, хотя  их доля в общем автопарке легковых автомобилей в России пока не велика. По оценкам J’son & Partners Consulting, на конец 2015 г. она составляла не более 1% (без учета подключения через внешний терминал – смартфон, Wi-Fi-роутер и пр.). Однако, в ближайшей перспективе доля таких систем будет быстро расти и к 2020 г. достигнет 3%.

 

В будущем, одним из значимых драйверов развития рынка «подключенных» автомобилей в России станет создание беспилотных транспортных средств. В этом сегменте наиболее заметными игроками являются крупный разработчик ПО – компания Cognitive Technologies (ЗАО «Когнитив») и «Яндекс».

 

 

Предполагается, что развитие концепции Интернета Вещей на транспорте даст не только большой экономический, но и социальный эффект. В первую очередь, речь идет о таких положительных последствиях, как:

  • снижение количества ДТП и количества пострадавших;
  • улучшения качества и сохранности автомобильных дорог общего пользования;
  • повышение комфорта пользования общественным транспортом, включая и новые подходы в этой сфере, например, каршеринг.

 

Стоит также отметить на начальном этапе развития рынка имеют место и ряд негативных факторов:

  • отсутствие возможности установки сертифицированного оборудования «ЭРА-ГЛОНАСС» на подержанные автомобили (предположительно, в первую очередь, из-за отсутствия сертифицированных установочных центров);
  • рост социальной напряженности на начальном этапе внедрения проектов «Платон», «Яндекс.Такси» и т.п.

 

К основным драйверам развития ИТС в России относятся:

  • увеличение степени покрытия автодорог мобильной связью;
  • рост протяженности платных автодорог и автодорог общего пользования;
  • рост проникновения автотранспорта;
  • рост популярности геоинформационных сервисов;
  • государственные инициативы и проекты («ЭРА-Глонасс», «Платон», подготовка инфраструктуры к крупным спортивным мероприятиям и пр.).

 

Вместе с тем, существуют такие сдерживающие факторы развития ИТС в России как:

  • Сложная экономическая ситуация и, как следствие, сокращение запланированных ранее бюджетов на развитие дорожной инфраструктуры. С другой стороны, некоторые решения в области ИТС могут использоваться для наполнения бюджета – например, комплексы фото- и видео-фиксации.
  • Серьезным сдерживающим фактором является фактическое отсутствие стандартов в области ИТС. Тем не менее, работа по стандартизации уже началась. Так, в конце 2015 г. экспертный совет по ИТС при Министерстве транспорта РФ анонсировал планы по подготовке проекта перечня национальных стандартов в области ИТС.

 

В целом, по оценкам J’son & Partners Consulting, рынок на транспорте продолжает расти быстрее общего российского рынка Интернета Вещей.  В ближайшие 5 лет количество подключенных устройств на транспорте вырастет более чем в 4 раза – с 3,9 млн в 2015 г. до 16,4 млн в 2020 г.

 

Развитие концепции Интернета Вещей на транспорте даст не только большой экономический, но и социальный эффект – снижение числа ДТП, повышение комфорта пользованием общественным транспортом, улучшения качества и сохранности автомобильных дорог.

 

 

РАЗДЕЛ 5. Перспективы рынка интеллектуальных счетчиков в отраслях распределения ресурсов – электроэнергии, тепла, воды и газа

 

Одной из основных задач, стоящих перед энергетическим комплексом всего мира, является разработка принципиально новых подходов к модернизации и инновационному развитию отрасли, направленных на повышение надежности и качества снабжения, создание возможностей для активного взаимодействия между генерацией и потребителями энергии, расширению возможностей по управлению потреблением, а также массовому внедрению экологически безопасных энергетических технологий.

 

Указанные подходы нашли отражение в виде концепции «Интеллектуальных сетей» (Smart Grid), важным компонентом которой является интеллектуальный учет энергоресурсов.

 

 

5.1. Smart Grid ("интеллектуальные сети электроснабжения") — это модернизированные сети электроснабжения, которые используют информационные и коммуникационные сети и технологии для сбора информации об энергопроизводстве и энергопотреблении, позволяющей автоматически повышать эффективность, надёжность, экономическую выгоду, а также устойчивость производства и распределения электроэнергии.

 

Технологические решения Smart Grid могут быть разделены на пять ключевых областей:

  • измерительные приборы и устройства, включающие, в первую очередь, smart-счетчики и smart-датчики;
  • усовершенствованные методы управления;
  • усовершенствованные технологии и компоненты электрической сети: гибкие системы передачи переменного тока FACTS, сверхпроводящие кабели, полупроводниковая, силовая электроника, накопители;
  • интегрированные интерфейсы и методы поддержки принятия решений, технологии управление спросом на энергию, распределенные системы мониторинга и контроля, распределенные системы текущего контроля за генерацией, автоматические системы измерения протекающих процессов, а также новые методы планирования и проектирования как развития, так и функционирования энергосистемы и ее элементов;
  • интегрированные средства коммуникации.

 

Смарт-счетчики (интеллектуальные счетчики) энергоресурсов - разновидность усовершенствованных приборов учета, снабжённых коммуникационными средствами для передачи накопленной информации посредством сетевых технологий с целью мониторинга и осуществления расчётов за коммунальные услуги.

 

Термин "интеллектуальный счётчик", как правило, относился к счётчикам электроэнергии, однако в последнее время также применяется к средствам измерения других потребляемых ресурсов: природного газа, тепла и воды.

 

5.2. Основные глобальные тенденции развития технологий Smart Grid и смарт-учета энергоресурсов

 

Анализ передовых мировых практик, проведенный J’son & Partners Consulting, позволяет сделать вывод о том, что успешное развитие современных технологий учета энергоресурсов позволяет:

  • вывести на принципиально новый уровень качество сбора и анализа данных об энергопотреблении потребителей;
  • повышает эффективность оперативного управления энергоактивами;
  • способствует активному вовлечению потребителей энергии в процессы регулирования собственного энергопотребления.

 

А также является важным инструментом для повышения общей энергоэффективности экономики.

 

Рынок технологий Smart Grid в мире находятся на этапе становления. При этом непрерывно продолжающееся развитие и модернизация энергетической инфраструктуры в каждом регионе имеет свои особенности и подходы.

 

В последние годы к осуществлению программ и проектов в направлении Smart Grid, охватывающих широкий спектр проблем и задач, приступило подавляющее большинство индустриально развитых государств, а также многие развивающиеся страны.

 

Наиболее масштабные программы и проекты в этом направлении разработаны и осуществляются в США, Канаде и странах Евросоюза, а также Китае, Южной Корее и Японии. Принято решение о реализации аналогичных программ и проектов  в ряде других крупных государств (Индия, Бразилия, Мексика).

 

 

Рис. 15. Тенденции мирового рынка решений SmartGrid

 

В частности, к 2020 г. Китай предполагает достичь уровня оснащенности современными системами учета энергоресурсов в 90-95%, США - 50-60%. В период после 2020 года 100%-е оснащение смарт-счетчиками планируется в США, Китае, Бразилии, Японии, большинстве стран ЕС.

 

Например, в качестве одной из основных задач энергетической политики стран ЕС, определенных в "Директиве по электроэнергии", является оснащение к 2020 году не менее 80% потребителей "интеллектуальными" измерительными системами.

 

Обязательства стран-участников по определению плана внедрения "умных" счетчиков создают необходимый импульс по развертыванию программ развития Smart-систем в Европейском Союзе. В частности:

  • Франция: издание директивы по интеллектуальным счетчикам в сентябре 2010 г., которая поручает установку 95% интеллектуальных счетчиков к 2016 году;
  • Германия: закон от января 2010 г., который ставит условием установку Smart-счетчиков в новые здания, реконструируемые, или по требованию потребителя;
  • Великобритания: правительство поручило осуществить внедрение интеллектуальных счетчиков между 2012 и 2020 гг.;
  • Испания: Королевский декрет 1110/2007 и Приказ министра 2860/2007 обязывает к 31 декабря 2018 г. заменить все электромагнитные счетчики электроэнергии на интеллектуальные.

 

 

Таким образом, прогнозируется, что мировой рынок систем смарт-учета энергоресурсов как важного компонента технологий Smart Grid в среднесрочной перспективе продолжит демонстрировать устойчивый рост. При этом ключевыми факторами, способствующими глобальному росту спроса на системы смарт-учета энергоресурсов, будут являться высокие темпы роста этого рынка в странах ЕС, Китае и США.

 

 

5.3. Основные интерфейсы передачи данных для систем интеллектуального учета энергоресурсов

 

Наряду с самими датчиками IP-сети являются ключевым элементом информационных систем интеллектуального учета. К их преимуществам следует отнести широкую распространенность данной технологии, наличие значительного числа уже разработанных отраслевых стандартов, значительное число соответствующих программных продуктов, а также масштабируемость решений, что позволяет включать в информационную систему значительное число элементов сети.

 

В странах ЕС наибольшее распространение получили интерфейсы передачи данных при помощи GSM/GPRS каналов, PLC- и радиоканалов. Ниже приведены ключевые интерфейсы связи, используемые в системах смарт-учета энергоресурсов в странах ЕС.

 

Таблица 7. Интерфейсы связи «электросчетчик – концентратор» в странах ЕС

 

Несмотря на активное развитие технологий интеллектуальных сетей в последние годы, рассматриваемая концепция продолжает сталкиваться с рядом существенных барьеров, ключевыми из них являются:

  • Вопросы стандартизации и сертификации;
  • Высокая стоимость решений интеллектуальных сетей при относительно небольшой доле в стоимости непосредственно приборов учета;
  • Относительно длительные сроки окупаемости при действующих тарифах на энергоресурсы и текущих инвестиционных затратах;
  • Потребность в разработке инновационных механизмов обеспечения привлечения инвестиций в технологии интеллектуальных сетей;
  • Кибер-безопасности и необходимость повышения защиты энергетической инфраструктуры от кибератак.

 

По мнению J’son & Partners Consulting, важную роль в ликвидации данных барьеров должны играть национальные программы поддержки НИОКР в указанной сфере, реализация пилотных проектов с апробацией различных технологий с учетом национальной специфики.

 

 

5.4. Ключевые задачи, решаемые участниками рынка при внедрении систем интеллектуального учета энергоресурсов

 

Реализация национальных стратегий в сфере развития технологий Smart Grid и смарт-учета в различных странах мира преследует достижение ряда ключевых целей.

 

Для энергокомпаний ключевыми преследуемыми целями развития технологий Smart Grid являются:

  • снижение потерь энергоресурсов;
  • повышение своевременности и полноты оплаты за потребляемые энергоресурсы;
  • управление неравномерностью графика электрической нагрузки;
  • повышение эффективности управления активами энергокомпаний;
  • повышение качества интеграции объектов возобновляемой генерации и распределенной генерации в энергосистему;
  • повышение надежности функционирования энергосистемы в случае возникновения аварийных ситуаций;
  • повышение визуализации работы объектов энергетической инфраструктуры.

 

Ключевыми решаемыми задачами потребителей энергоресурсов при внедрении технологий Smart Grid являются:

  • улучшение доступа потребителей к энергетической инфраструктуре;
  • повышение надежности энергоснабжения всех категорий потребителей;
  • повышение качества энергоресурсов;
  • создание современного интерфейса взаимодействия потребителей энергии с ее поставщиками;
  • возможность для потребителя выступать в качестве полноправного участника энергетического рынка;
  • расширенные возможности для потребителей по управлению энергопотреблением и снижению уровня платежей за потребленные энергоресурсы.

 

Правительства и регуляторы энергетической отрасли путем развития технологий Smart Grid стремятся достичь следующих целей:

  • повышение уровня удовлетворенности потребителей энергии качеством и стоимостью энергоснабжения;
  • обеспечение устойчивого экономического положения предприятий энергетической отрасли;
  • обеспечение модернизации основных фондов энергетической отрасли без существенного повышения тарифов.

 

 

5.5. Международные отраслевые примеры эффективности применения интеллектуальных систем учета

 

Экономическая эффективность реализации проектов в сфере систем интеллектуального учета подтверждена значительным количеством реализованных проектов в этой сфере.

 

Их анализ, проведенный консультантами J’son & Partners Consulting, применительно к странам ЕС, и сопоставление затрат и выгод от внедрения систем интеллектуального учета на примере электроэнергии позволяет сделать следующие выводы:

  • удельные затраты на оснащение 1 точки учета существенно варьируются в разрезе стран ЕС и составляют от 94 до 766 Евро/точку учета (за время службы прибора);
  • удельные выгоды от оснащения 1 точки учета также существенно варьируются в разрезе стран ЕС и составляют от 77 до 654 Евро/точку учета (за время службы прибора);
  • для большинства проанализированных стран совокупные выгоды от внедрения смарт-учета электроэнергии превышают совокупные затраты.

 

Табл. 8. Оценка затрат и выгод от внедрения систем смарт-учета электроэнергии в странах ЕС

 

 

В сегменте смарт-учета природного газа оцениваемое снижение его потребления за счет реализации указанных проектов составляет 0-7%.

 

Наибольшие совокупные выгоды от реализации проектов в сфере смарт-учета природного газа прогнозируются в Австрии (1400 млн Евро) и Испании (1050 млн Евро).

 

Табл. 9. Оценка затрат и выгод от внедрения систем смарт-учета природного газа в странах ЕС

 

Реализация проектов по совместному внедрению смарт-учета природного газа и электроэнергии запланирована в таких странах ЕС, как Ирландия, Нидерланды, Великобритания.

 

Совокупные выгоды от внедрения таких систем смарт-учета для указанных стран оцениваются до 27 млрд Евро, снижение потребления энергии в зависимости от страны оценивается в 2,2-3,2%, а снижение пиковой нагрузки в энергосистеме - в 0,5-9,9%.

 

 

5.6. Предпосылки для внедрения интеллектуальных систем учета энергоресурсов в России

 

Проблема повышения энергоэффективности российской экономики является одной из наиболее актуальных задач. Реализуемая в Российской Федерации политика, направленная на повышение энергетической эффективности национальной экономики, предусматривает комплексную модернизацию электроэнергетической инфраструктуры страны. В связи с этим важную роль играют процессы оснащения всех категорий потребителей современными решениями в сфере учета энергоресурсов.

 

Принятие Правительством ряда последовательных решений и, в частности, в жилищно-коммунальном хозяйстве, способствовали существенному росту рынка приборов учета за последние годы.

 

В России сформированы хорошие предпосылки для развития интеллектуальных систем учета энергоресурсов. Однако указанные проекты, за исключением сегмента учета электроэнергии, пока что не получили массового распространения.

 

В наибольшей степени современные системы внедряются в РФ в сегменте учета электроэнергии.

 

По состоянию на июнь 2016 г. в РФ внедрено 6099 систем АИИС КУЭ.

 

В стоимостном выражении российский рынок АИИС КУЭ в 2011-2015 гг. демонстрировал достаточно устойчивый рост. Если в 2011 г. совокупные продажи подобных решений в целом по стране оценивались в 1,3 млрд. руб., то по итогам 2015 г. объем рынка оценочно составил 1,9 млрд. руб.

 

Отраслевая структура реализации проектов в сфере внедрения АИИС КУЭ характеризуется доминированием объектов электросетевого комплекса в структуре продаж.

 

В сегменте учета тепловой энергии возможность дистанционного снятия показаний приборов учета имеется примерно у половины эксплуатируемого в РФ парка счетчиков.

 

В то же время в сфере интеллектуального учета природного газа и воды в последние годы реализовано относительно небольшое число проектов.

 

 

5.7. Перспективы внедрения систем интеллектуального учета энергоресурсов в России

 

Одним из ключевых направлений повышения эффективности использования энергии является оснащение потребителей современными системами учета электроэнергии. Начиная с 2005 г., в России отмечался устойчивый рост производства и потребления электросчетчиков. Ключевыми категориями объектов-потребителей приборов учета электроэнергии являются:

  • индивидуальные жилые дома и квартиры;
  • многоквартирные жилые дома;
  • объекты электроэнергетической инфраструктуры;
  • объекты коммерческой недвижимости;
  • объекты промышленности;
  • объекты бюджетной сферы.

 

Другим важным направлением являются системы учета тепла. Россия обладает развитой системой централизованного теплоснабжения. В стране эксплуатируется свыше 52 тыс. изолированных систем теплоснабжения. Кроме крупных ТЭЦ общего пользования, в стране эксплуатируется большое число ТЭЦ промышленного назначения, тысячи котельных и миллионы индивидуальных теплогенераторов (индивидуальных бытовых котлов, печей).

 

Среднесрочные перспективы российского рынка водосчетчиков в значительной мере будут определяться мерами государственной поддержки проектов в сфере развития приборного учета энергоресурсов. И хотя на сегодняшний день проблема оснащения приборами учета воды в сфере жилищно-коммунального хозяйства в значительной мере снята, но до сих пор остается проблема внедрения интеллектуальных систем автоматического учета в потребительском сегменте.

 

Оснащение потребителей приборами учета природного газа является важным направлением повышения эффективности использования энергии в сфере ЖКХ, промышленности, коммерческом секторе. Несмотря на высокую долю природного газа в топливно-энергетическом балансе страны, указанный сегмент рынка характеризуется значительным потенциалом роста, в первую очередь ввиду недостаточной степени оснащения газосчетчиками объектов жилищно-коммунального сектора. По данным Росстата, удельный вес жилой площади жилого фонда, оборудованного природным газом, в стране составляет около 70%, что открывает огромный потенциал для развития интеллектуальных систем учета.

 

Перспективы развития российского рынка решений для интеллектуального учета энергоресурсов определяются достаточно широким спектром факторов, среди которых следует выделить:

  • текущий уровень внедрения приборов учета современных типов, позволяющих использовать их в многоуровневых системах диспетчеризации;
  • темпы дооснащения потребителей общедомовыми приборами учета энергоресурсов в соответствии с требованиями ФЗ-261;
  • динамика финансирования региональных программ энергосбережения;
  • динамика объемов нового жилищного и коммерческого строительства;
  • динамика объемов капитального ремонта многоквартирного жилого фонда;
  • стоимость технологических решений в сфере смарт-учета, предлагаемых на рынке РФ;
  • уровень тарифов на энергоресурсы;
  • разработка и реализация целевых программ, пилотных проектов в сфере внедрения решений смарт-учета;
  • адаптация существующих технических отраслевых стандартов к внедрению интеллектуальных систем учета энергоресурсов.

 

Для оценки среднесрочных перспектив развития российского рынка технологий смарт-учета компанией J’son & Partners Consulting были сформулированы три возможности развития рынка: базовый, оптимистический и пессимистический сценарии.

 

В основе сценарных допущений рассматриваются следующие факторы:

  • прогнозируемые сроки завершения оснащения всех многоквартирных домов общедомовыми приборами учета;
  • степень проникновения смарт-учета на рынок в различных сегментах учета рынка энергоресурсов;
  • темпы роста жилищного строительства в РФ и некоторые другие.

 

С учетом принятых в исследовании J`son & Partners Consulting сценарных допущений предполагается, что степень проникновения современных интеллектуальных средств учета электроэнергии на российском рынке к 2020 г. может составить, в зависимости от сценария, от 10% до 40%. При этом ключевой потенциал роста рынка заключается в использовании решений АИИС КУЭ на объектах жилого фонда.

 

К 2020 г. спрос на интеллектуальные приборы учета электроэнергии в рамках рассматриваемых сценариев развития рынка может составить от 0,7 до 3,0 млн. шт.

 

В сегменте учета тепловой энергии степень проникновения современных интеллектуальных средств учета на рынке РФ к 2020 г. может составить в зависимости от сценария от 60% до 100%. Наиболее перспективным направлением будет являться внедрение многоуровневых систем диспетчеризации показаний общедомовых приборов учета тепловой энергии на многоквартирном жилом фонде, а также решения в сфере диспетчеризации теплосчетчиков, установленных на локальных теплоснабжающих объектах. Прогнозируемый спрос на интеллектуальные приборы учета тепловой энергии к 2020 г. в рамках рассматриваемых сценариев развития рынка может составить от 238 до 510 тыс. шт.

 

Темпы развития современных средств учета воды в России в период до 2020 г. в рамках выполненных сценарных допущений будут менее значительными по сравнению с сегментами учета электрической и тепловой энергии. Ключевыми сдерживающими факторами для развития указанного рынка будут являться длительные сроки окупаемости подобных проектов, а также распространение на рынке более дешевых товаров-заменителей - традиционных крыльчатых счетчиков.

 

Прогнозируемая степень проникновения современных интеллектуальных средств учета воды на рынке РФ к 2020 г. может составить в зависимости от сценария от 15% до 40%. Наиболее перспективным направлением будет являться внедрение многоуровневых систем диспетчеризации показаний общедомовых приборов учета воды на многоквартирном жилом фонде, а также у крупных промышленных потребителей.

 

Оцениваемый в рамках рассматриваемых сценариев спрос на интеллектуальные счетчики воды к 2020 г. может составить от 2,2 до 6,0 млн. шт.

 

Основным перспективным направлением внедрения средств интеллектуального учета природного газа в РФ до 2020 г. будет являться внедрение систем АСКУГ у различных категорий потребителей, в первую очередь на объектах многоквартирного жилого фонда.

 

Степень проникновения современных счетчиков природного газа на рынке РФ к 2020 г. может составить в зависимости от сценария от 9% до 25%, а спрос на интеллектуальные приборы учета газа (интегрированные в системы АСКУГ) к 2020 г. может варьироваться в пределах от 202 до 593 тыс. шт. в год.

 

Следует отметить, что российские производители счетчиков для учета ресурсов удерживают прочные позиции на отечественном рынке. При этом для удержания рыночных позиций некоторые зарубежные компании успешно локализовали производство своих датчиков в стране.

 

 

Ключевыми российскими производителями различных типов счетчиков являются компании "Концерн "Энергомера", ООО "Инкотекс-СК", ОАО "Каскад", ННПО имени М.В. Фрунзе, ЗАО "Московский завод электроизмерительных приборов", ЗАО "НПФ Теплоком", ЗАО "Взлет", ЗАО "НПФ Логика", дочернее предприятие Danfoss (Московская область), ООО ПКФ "Бетар", ОАО "Арзамасский приборостроительный завод", ООО "Эльстер Газэлектроника", ЗАО "Газдевайс", ООО ЭПО "Сигнал", ОАО "ВПО "Точмаш".

 

К крупнейшим системным интеграторам решений в сфере диспетчеризации показаний приборов учета являются ЗАО "Росэнергосервис", ООО "Электротехнические системы", ЗАО ИТФ "Системы и технологии", ОАО "Сетевая компания", ООО "РУСЭНЕРГОСБЫТ", ООО "ЭнергоСнабСтройСервис", Энергоаудитконтроль, Айсибиком, ООО "ПКФ "Тенинтер", ООО "Центр энергоэффективности ИНТЕР РАО ЕЭС", ООО "ЭнергоСнабСтройПроект", ООО "Корпорация "ЭнергоСнабСтройСервис", ЗАО "НПФ Теплоком", ЗАО "Взлет", ЗАО "НПФ Логика", ООО "Данфосс", АО "Газдевайс", ООО "Эльстер Газэлектроника", ЗАО "НПФ Логика", ООО "Завод Водоприбор", ООО ПКФ "Бетар" и другие. Как видно из перечня предприятий, многие производители одновременно успешно оказывают и сервисные услуги по инсталляции своих решений.

 

Анализ перспектив внедрения интеллектуальных счетчиков и систем учета, проведенный J’son & Partners Consulting, показал, что для российских изготовителей и разработчиков систем сфера распределения энергоресурсов и ЖКХ открывает огромные возможности по развитию широкого спектра ИТ услуг и массовых сервисов для конечных потребителей по контролю и экономному использованию электроэнергии, тепла, воды и газа. Согласно базовому сценарию J’son & Partners Consulting, общий объем продаж интеллектуальных счетчиков в отраслях распределения ресурсов в ближайшие 5 лет вырастет более, чем в 3 раза и достигнет уровня около 6 млн.

 

 


 

РАЗДЕЛ 6. Заключение

 

Технологические системы и оборудование промышленно развитых стран становятся интеллектуальными и объединенными. Предприятия интегрируются в глобальные промышленные сети для объединения сети производственных ресурсов и глобальных приложений.

 

Эту модель также называют «shared economy». Она строится на постулате о том, что в любой изолированной системе «эксклюзивное» использование ресурсов/устройств неэффективно, вне зависимости от того, насколько эти устройства/ресурсы технологически «продвинуты». И чем меньше такая изолированная система, тем менее эффективно используются в ней ресурсы, вне зависимости от того, насколько они технологически совершенны.

 

Поэтому задачей IoT является не просто подключение различных устройств (станков и промышленного оборудования, транспортных средств, инженерных систем) к сети связи, а объединение устройств в программно-управляемые пулы и предоставления пользователю не самих устройств, а результатов их использования (функций устройств).

 

Это позволяет кратно повысить производительность и эффективность использования объединяемых в пулы устройств относительно традиционной модели информационно изолированного их использования и реализовать принципиально новые бизнес-модели, такие как, например, контракт жизненного цикла на промышленное оборудование, контрактное производство как сервис, транспорт как сервис, безопасность как сервис и другие.

 

Достигается такая возможность за счет реализации модели облачных вычислений, применительно к физическим объектам (устройствам, ресурсам, оснащенным встроенными интеллектуальными системами).  В отличие от проприетарных (закрытых) систем автоматизации, к IoT-платформе, используя открытые API, может быть подключено неограниченное количество и номенклатура устройств и любых других источников данных, а эффект «больших данных» позволяет совершенствовать алгоритмы анализа данных с использованием технологий машинного обучения.

 

То есть Интернет вещей – это не особенные высокотехнологичные устройства, а иная модель использования уже имеющихся устройств (ресурсов), переход от продажи устройств к продаж их функций. В модели IoT, используя ограниченную номенклатуру уже установленных устройств, можно реализовывать практически неограниченный функционал устройств без необходимости внесения изменений (или с минимумом таковых) в сами устройства, и таким образом добиваться максимальной утилизации этих устройств. В принципе, достижение 100%-й эффективности в таких системах ограничено лишь несовершенством алгоритмов автоматического управления ресурсами. Для сравнения, утилизация устройств в традиционных изолированных системах находится, как правило, на уровне 4-6%.

 

Таким образом, можно сказать, что внедрение Интернета вещей не требует внесения значительных изменений в сами подключаемые устройства, и, как следствие, капитальных затрат на их модернизацию, но предполагает необходимость кардинального изменения подходов к их использованию, состоящих в трансформации методов и средств сбора, хранения и обработки данных о состоянии устройств и роли человека в процессах сбора данных и управлении устройствами. То есть внедрение Интернета Вещей требует изменения подходов к созданию и использованию автоматизированных информационных систем управления (АСУ) и общих подходов к управлению предприятиями и организациями.

 

Основным вызовом в среднесрочной перспективе для России является угроза утраты конкурентоспособности на мировой арене по причине отставания в переходе на экономику совместного использования, технологической основой которой является модель Интернета Вещей, что выразится в увеличении разрыва по показателю производительности труда от США, с четырехкратного в 2015 году до более, чем десятикратного в 2023 г.

 

А в долгосрочной перспективе, в случае непринятия адекватных мер, - возникновение практически непреодолимого технологического барьера между Россией и ведущими технологическими державами, делающими ставку на внедрение высокоэффективных технологий и сервисных моделей развертывания, эксплуатацию информационно-коммуникационной инфраструктуры и программных приложений, таких как виртуализация сетевых функций и автоматическое программное управление ими. Это может привести к сокращению объема потребления ИКТ в России в денежном выражении более, чем в два раза в 2023 году по отношению к 2015 году и технологической деградации развернутой в стране ИКТ-инфраструктуры, а также к изоляции российских разработчиков ИКТ от участия в активно развивающихся в настоящее время глобальных экосистемах разработки и тестовых средах.

 

В оптимистичном сценарии, появление и ускоренное внедрение принципиально новых бизнес- и сервисных моделей в идеологии IoT с учетом государственной поддержки и в сопровождении НИОКР, а также возможность создания открытой конкурентной экономики техническими средствами, опирающимися на принципиальное изменение роли ИКТ в управлении производственными предприятиями, будет являться ключевой точкой роста промышленности и экономики России на ближайшие три и последующие годы.

 

Если учесть, что по показателю производительности труда, то есть по интегральному показателю эффективности использования ресурсов, Россия отстает в 4-5 раз от США и Германии, то потенциал роста для нашей страны кратно выше, чем у так называемых развитых стран. И этот потенциал необходимо использовать, благодаря совместным, хорошо скоординированным усилиям государства, бизнеса, игроков, научных и исследовательских организаций.

 

Очевидно, экономический кризис будет подталкивать российский бизнес к реализации проектов повышения эффективности. Если учесть, что переход на использование IoT-модели позволяет повысить ее в разы, а не на доли процентов, причем практически без капитальных вложений в модернизацию основных фондов, то можно рассчитывать на то, что уже в этом году мы увидим не единичные «истории успеха» новых IoT-проектов в России.

 

 

Более подробную информацию по исследованиям в области Интернета Вещей, а также другим направлениям развития инноваций  можно найти на сайте J’son & Partners Consulting: http://json.tv

 

 

Список отчетов по тематике промышленного интернета вещей:

«Основные тенденции развития потребительских устройств для Интернета Вещей (персональные девайсы, умный дом, носимые устройства, устройства для автомобилей)»

 

Содержание

 

1. Рынок потребительских устройств управления приборами для Интернета вещей в России в 2010–2020 гг.

1.1. Наличный парк потребительских устройств управления приборами для Интернета вещей в России

1.2. Наличный парк ПК (десктопов и ноутбуков)

1.3. Наличный парк планшетных ПК

1.4. Наличный парк смартфонов

1.5. Наличный парк устройств для IPTV

1.5.1. Наличный парк устройств SmartTV

1.5.2. Наличный парк STB

1.6. Наличный парк высокотехнологичных носимых устройств

 

2. Обзор потребительских устройств для умного дома и основных направлений использования в России и мире

2.1. Интеллектуальные метрики (контрольно-измерительные метрики потребления электричества, тепла, воды и газа)

2.1.1. Обзор представленных на рынке решений

2.1.2. Участники рынка, инноваторы, стартапы

2.2. Умные устройства для поддержания безопасности дома

2.2.1. Обзор представленных на рынке решений

2.2.2. Участники рынка, инновации, стартапы

2.3. Интеллектуальная бытовая техника

2.3.1. Обзор представленных на рынке решений

2.3.2. Участники рынка, инноваторы, стартапы

2.4. Высокотехнологичные мультимедийные, акустические системы для умного дома

2.4.1. Обзор представленных на рынке решений

2.4.2. Участники рынка, инноваторы, стартапы.

2.5. Смарт-системы управления освещением

2.5.1. Обзор представленных на рынке решений

2.5.2. Участники рынка, инноваторы, стартапы.

2.6. Высокотехнологичные потребительские устройства для управления климатической системой умного дома

2.6.1. Обзор представленных на рынке решений

2.6.2. Участники рынка, инноваторы, стартапы

2.7. Другие решения для умного дома

2.7.1. Смарт-хабы и центры умного дома

2.7.1.1. Обзор представленных на рынке решений

2.7.1.2. Участники рынка, инноваторы, стартапы

2.7.2. Платформы и интерфейсы для управления умным домом

2.7.2.1. Обзор представленных на рынке решений

2.7.2.2. Участники рынка, инноваторы, стартапы

2.7.3. Протоколы и технологии связи для умного дома

2.7.3.1. Обзор представленных на рынке стандартов связи

2.7.4. Другие решения для умного дома

2.8. Потенциал развития рынка, основные тренды

2.9. Основные барьеры развития рынка устройств для умного дома

 

3. Обзор высокотехнологичных носимых устройств и основных направлений использования в России и мире

3.1. Медицинские смарт-девайсы

3.1.1. Обзор представленных на рынке решений

3.1.2. Технологический анализ устройств

3.1.3. Участники рынка, инноваторы, стартапы

3.2. Смарт-часы

3.2.1. Обзор представленных на рынке решений

3.2.2. Технологический анализ устройств

3.2.3. Участники рынка, инноваторы, стартапы

3.3. Спортивные фитнес-девайсы

3.3.1. Обзор представленных на рынке решений

3.3.2. Технологический анализ устройств

3.3.3. Участники рынка, инноваторы, стартапы

3.4. Смарт-очки

3.4.1. Обзор представленных на рынке решений

3.4.2. Технологический анализ устройств

3.4.3. Участники рынка, инноваторы, стартапы

3.5. Обзор других высокотехнологичных носимых устройств, последних мобильных технологий и их применения

3.5.1. Смарт-одежда

3.5.2. Носимые камеры

3.5.3. Носимые 3D-трекеры

3.5.4. Носимые устройства для детей

3.5.5. Прочие носимые устройства

3.6. Потенциал развития рынка высокотехнологичных носимых устройств, основные тренды

3.7. Основные барьеры развития рынка высокотехнологичных носимых устройств

 

4. Обзор рынка потребительских устройств для ConnectedCars

4.1. Обзор решений для потребительского рынка

4.1.1. Автосигнализации

4.1.2. Устройства страховой телематики

4.1.3. Информационно-развлекательные системы

4.1.4. Навигаторы

4.1.5. Видеорегистраторы

4.1.6. Транспондеры для бесконтактной оплаты проезда

4.2. Участники рынка, инноваторы, стартапы

4.2.1. Автосервисы

4.2.2. Производители систем и устройств

4.2.2.1. Автосигнализации

4.2.2.2. Устройства страховой телематики

4.2.2.3. Навигаторы

4.2.2.4. Видеорегистраторы

4.2.2.5. Транспондеры

4.2.3. Страховые компании

4.2.4. Операторы автотрасс

4.2.5. Инноваторы и стартапы

4.2.5.1. BrightBox

4.2.5.2. Apple

4.2.5.3. AndroidAuto

4.3. Потенциал развития рынка, основные тренды

4.3.1. Автосигнализации

4.3.2. Устройства страховой телематики

4.3.3. Информационно-развлекательные системы

4.3.4. Навигаторы

4.3.5. Видеорегистраторы

4.3.6. Транспондеры

4.4. Основные барьеры развития рынка

4.4.1. Автосигнализации

4.4.2. Устройства страховой телематики

4.4.3. Информационно-развлекательные системы

4.4.4. Навигаторы

4.4.5. Видеорегистраторы

4.4.6. Транспондеры

 

5. Основные выводы

 

Список рисунков

Рис. 1. Наличный парк потребительских устройств управления приборами для Интернета вещей в России, млн штук, 2010–2020 гг.

Рис. 2. Наличный парк персональных компьютеров в России в сегменте частных пользователей, млн штук, 2010–2020 гг.

Рис. 3. Наличный парк планшетных ПК в России, млн штук, 2010–2020 гг.

Рис. 4. Наличный парк смартфонов в России, млн штук, 2010–2020 гг.

Рис. 5. Наличный парк устройств SmartTV в России, млн штук, 2010–2020 гг.

Рис. 6. Наличный парк STB-приставок для IPTV в России, млн штук, 2010–2020 гг.

Рис. 7. Наличный парк высокотехнологичных носимых устройств в России, млн штук, 2010–2020 гг.

Рис. 8. Распределение рынка умных счетчиков по производителям [n=1500]

Рис. 9. Структура модельного ряда умных счетчиков на мировом рынке по основным потребительским характеристикам [n = 1500]

Рис. 10. Распределение рынка умных умных систем безопасности по производителям [n=150]

Рис. 11. Структура модельного ряда умных систем безопасности на мировом рынке по основным потребительским характеристикам [n = 150]

Рис. 12. Распределение рынка мультирумов по производителям [n=40]

Рис. 13. Наличный парк устройств SmartTV в России, млн штук, 2010–2020 гг.

Рис. 14. Наличный парк STB-приставок для IPTV в России, млн штук, 2010–2020 гг.

Рис. 15. Распределение мирового рынка умных систем освещения по производителям [n=800]

Рис. 16. Структура модельного ряда умных систем освещения на мировом рынке по основным потребительским характеристикам [n = 800]

Рис. 17. Распределение мирового умных климатических систем по производителям [n=250]

Рис. 18. Структура модельного ряда умных климатических систем на мировом рынке по основным потребительским характеристикам [n = 250]

Рис. 19. Распределение рынка смарт-хабов по производителям [n=250]

Рис. 34. Внешний вид одноразового пульсометра Oxiomm

Рис. 20. Структура модельного ряда смарт-часов на мировом рынке по основным потребительским характеристикам [n = 20 000]

Рис. 21. Структура модельного ряда смарт-часов на мировом рынке в зависимости от поддерживаемой операционной системы сопрягаемого носимого устройства [n = 20 000]

Рис. 22. Распределение моделей смарт-часов на российском рынке по производителям [n = 160]

Рис. 23. Структура модельного ряда смарт-часов по поддерживаемым способам беспроводной связи [n = 20 000]

Рис. 24. Распределение мирового рынка смарт-часов по ключевым игрокам в натуральном выражении, 2 кв. 2016 г.

Рис. 25. Доля поддерживаемых фитнес-браслетами видов физической активности среди моделей на мировом рынке [n = 138]

Рис. 26. Структура модельного ряда фитнес-браслетов на мировом рынке по основным потребительским характеристикам [n = 138]

Рис. 27. Структура модельного ряда фитнес-браслетов на мировом рынке в зависимости от поддерживаемой операционной системы сопрягаемого носимого устройства [n=138]

Рис. 28. Распределение моделей фитнес-браслетов на российском рынке по производителям [n = 56]

Рис. 29. Лидеры мирового рынка фитнес-браслетов по количеству отгруженных единиц, 1 кв. 2016

Рис. 30. Внешний вид инновационного фитнес-устройства Cliiiimb

Рис. 31. Внешний вид инновативного фитнес-устройства Vivalnk

Рис. 32. Внешний вид кольца-пульсометра

Рис. 33. Внешний вид спортивного электрокардиографа Quardio

Рис. 35. Распределение модельного ряда мирового рынка смарт-очков для применения в частном секторе в зависимости от способа вывода изображения [n = 14]

Рис. 36. Рекламный пример возможностей смарт-очков с AR

Рис. 37. Рекламный пример возможностей смарт-очков с HUD

Рис. 38. Внешний вид смарт-футболок Hexoskin

Рис. 39. Внешний вид смарт-украшений (слева-направо: Ouraring, Miragii, Ear-o-smart)

Рис. 40. Внешний вид умных кроссовок Shiftwear

Рис. 41. Внешний вид носимой камеры DriftStealth 2

Рис. 42. Внешний вид носимой камеры SonyX1000VR

Рис. 43. Внешний вид трекеров для бокса Hykso

Рис. 44. Внешний вид умного комбинезона Hedokko

Рис. 45. Внешний вид умного носка Owlet

Рис. 46. Внешний вид умного комбинезона Mimo

Рис. 47. Внешний вид умной чашки Vessyl

Рис. 48. Внешний вид умного устройства для медитации Muse

Рис. 49. Примеры внешнего вида телематических устройств

Рис. 50. Доли используемых типов телематических устройств в мире, 2015 г.

Рис. 51. Примеры транспондеров, используемых на российских платных дорогах

Рис. 52. Приложение Remoto

Рис. 53. Приложение CarPlay

Рис. 54. Приложение AndroidAuto

Рис. 55. Установленные и подключенные устройства IoT/M2M на транспорте, штук, факт за 2010–2014 гг., прогноз на 2015–2018 гг.

Рис. 56. Продажи противоугонных систем в разбивке по категориям, 2010 г.

Рис. 57. Доля пользователей геоинформационных сервисов среди имеющих соответствующие приложения на своих устройствах с ОС Android, 2015 гг.

 

Список таблиц

Табл. 1. Описание КИП ItermaticDT620

Табл. 2. Описание TS/R-2A для газового котла от SkytechSystems

Табл. 3. Описание LevitonVRI06

Табл. 4. Описание Belkin Wemo Insight Switch

Табл. 5. Описание FGWPF-101 от Fiabaro

Табл. 6. Описание камеры Canary

Табл. 7. Описание камеры NestCam от Nest

Табл. 8. Описание замка KwiksetKevo

Табл. 9. Описание NestProtect от Nest

Табл. 10. Описание SmokeSensorFGSS-001 от Fiabro

Табл. 11. Описание датчика протечек «Аквасторож»

Табл. 12. Описание TovalaSmartOven

Табл. 13. Описание LG Door-in-Door Refrigerator

Табл. 14. Описание пылесоса IrobotRoomba

Табл. 15. Описание мультиварки PolarisEVOEPMC0125

Табл. 16. Характеристики NvidiaShield

Табл. 17. Описание INSTEON Remote Control Dual-Band Dimmer

Табл. 18. Описание PhilipsHue

Табл. 19. Описание Nest Smart Thermostat

Табл. 20. Характеристики The Wink Hub

Табл. 21. Описание Fibaro Home Center 2

Табл. 22. Описание умного брелока

Табл. 30. Характеристики глюкометра iHealth

Табл. 31. Характеристики глюкометра GmateSmart

Табл. 32. Характеристики носимого устройства для ЭЭГ ImecEEGHeadset

Табл. 33. Характеристики носимого устройства для ЭЭГ EMOTIVInsight

Табл. 34. Характеристики носимого устройства для реабилитации RapaelSmartGlove

Табл. 35. Характеристики носимого устройства для реабилитации SmartKnee

Табл. 36. Характеристики термометра WhithingsThermo

Табл. 37. Характеристики термометра VivalinkFeverscout

Табл. 38. Характеристики тонометра Pressuretel

Табл. 39. Характеристики тонометра WithingsBloodPressureMonitor

Табл. 40. Характеристики электрокардиографа BodyGuardian

Табл. 41. Характеристики электрокардиографа CustoKybe

Табл. 23. Характеристики смарт-часов SamsungGearSSmartwatch

Табл. 24. Характеристики смарт-часов HuaweiWatchClassic

Табл. 25. Характеристики смарт-часов AppleWatch 38 mm

Табл. 26. Характеристики фитнес-браслета MisfitShine 2

Табл. 27. Характеристики фитнес-браслета FitbitChargeHR

Табл. 28. Характеристики фитнес-браслета SamsungGearFit 2

Табл. 29.Характеристики фитнес-браслета SonySmartBand 2

Табл. 42. Характеристики смарт-очков MoverioBT-200

Табл. 43. Характеристики смарт-очков ReconJet

Табл. 44. Характеристики смарт-очков MicrosoftHololens

Табл. 45. Классификация, назначение и функционал автомобильных противоугонных систем

 

 

«Перспективы российского рынка М2М/IoT в транспортной отрасли до 2020 года»

 

Оглавление

 

РЕЗЮМЕ

1. «ПОДКЛЮЧЕННЫЕ АВТОМОБИЛИ» (CONNECTED CARS) И АВТОМОБИЛЬНЫЙ M2M-БИЗНЕС

1.1. СТРУКТУРА РЫНКА АВТОМОБИЛЬНОЙ ТЕЛЕМАТИКИ

1.1.1. Потребительский сектор

1.1.1.1. Информационно-развлекательные системы в автомобиле

1.1.1.2. Страховая телематика

1.1.1.3. Восстановление украденного автомобиля

1.1.2. Коммерческая телематика

1.1.2.1. Отслеживание транспортных средств и грузов

1.1.2.2. Управление водителями

1.1.2.3. Инженерные услуги и управление

1.1.3. Системы для связи автомобилей с дорожной инфраструктурой (Vehicle-to-infrastructure, V2X)

1.1.3.1. Испытания

1.1.3.2. Выделенная связь малой дальности (DSRC)

1.1.3.3. Беспилотные автомобили

1.1.4. Прогнозы рынка Connected Cars в разбивке по сегментам

1.1.4.1. Количество подключенных автомобилей

1.1.4.2. Темпы роста сегмента Connected Car в сравнении с другими сегментами IoT

1.1.4.3. Объем и структура рынка Connected Car в денежном выражении

1.1.4.4. Системы мониторинга и управления автопарком (Fleet Management) в Европе

1.1.4.5. Рынок беспилотного транспорта

1.2. ОСНОВНЫЕ ТРЕНДЫ, ДРАЙВЕРЫ И ОГРАНИЧЕНИЯ

1.2.1. Тренды

1.2.1.1. «Зеленые» инициативы

1.2.1.2. Развитие мобильного интернета и приложений для смартфонов

1.2.1.3. Собственные телематические сервисы от крупных автопроизводителей

1.2.2. Драйверы

1.2.2.1. Хорошая осведомленность и знание телематических услуг

1.2.2.2. Регулирование и поручения правительства

1.2.2.3. Новые стандарты и передовые технологии

1.2.2.4. Наличие функционала Connected Car как важного критерия при покупке нового автомобиля

1.2.3. Ограничения и барьеры

1.2.3.1. Ожидания высокоспециализированных сервисов по низким ценам

1.2.3.2. Длительные сроки развертывания

1.2.3.3. Фрагментированность рынка

1.2.3.4. Информационная безопасность

1.2.3.5. Недостаточная осведомленность о наличии функционала Connected Cars

1.2.3.6. Неготовность нормативно-правовой базы

1.3. ОБЗОР НАЦИОНАЛЬНЫХ (ГОСУДАРСТВЕННЫХ) ПРОГРАММ ВЕДУЩИХ ЗАРУБЕЖНЫХ СТРАН В ОБЛАСТИ «УМНОГО» АВТОТРАНСПОРТА И БЕСПИЛОТНЫХ АВТОМОБИЛЕЙ

1.3.1. Швейцария

1.3.2. Сингапур

1.3.3. США

1.3.4. Германия

1.3.5. Нидерланды

1.3.6. Япония

1.3.7. Гонконг

1.3.8. Финляндия

1.3.9. Швеция

1.3.10. Великобритания

1.3.11. Китай

1.3.12. Россия

1.3.12.1. Повышение безопасности дорожного движения

1.3.12.2. Автодор

1.3.12.3. Беспилотные автомобили

 

2. ОСНОВНЫЕ ИГРОКИ, БИЗНЕС-МОДЕЛИ И ПОДХОДЫ

2.1. СТРУКТУРА РЫНКА

2.1.1. Восприятие ценности

2.1.1.1. Мобильные приложения для автомобилей и Big Data

2.1.1.2. Значение тетеринга

2.1.2. Подходы и стратегии

2.1.2.1. OEM и телематика вторичного рынка

2.1.2.2. Предпочтения в области телематики

2.2. ГРУППЫ ВЛИЯНИЯ

2.2.1. Производители автомобилей

2.2.1.1. AudiConnect

2.2.1.2. BMW

2.2.1.3. Cadillac

2.2.1.4. FordSync

2.2.1.5. Hyundai

2.2.1.6. Lexus

2.2.1.7. Mercedesmbrace

2.2.1.8. ToyotaEntune

2.2.1.9. Прочие производители

2.2.1.9.1. Tesla

2.2.1.9.2. Volvo

2.2.1.9.3. Scania

2.2.1.9.4. Jaguar

2.2.1.9.5. FiatChrysler

2.2.1.9.6. Volkswagen

2.2.2. Производители микросхем и модулей

2.2.2.1. Intel

2.2.2.2. NXP

2.2.2.3. Nvidia

2.2.2.4. Qualcomm

2.2.3. Операторы связи

2.2.4. ИТ-корпорации

2.2.4.1. Microsoft

2.2.4.2. Google

2.2.4.3. Apple

2.2.5. Крупнейшие поставщики решений коммерческой телематики

2.2.5.1. Trimble Navigations

2.2.5.2. Fleetmatics

2.2.5.3. Tom Tom Telematics

2.2.6. Другие

2.3. К СТАНДАРТИЗАЦИИ ПОДХОДОВ

2.3.1. Отраслевые и другие инициативы, поддерживающие ПО с открытым исходным кодом

2.3.1.1. Tizen

2.3.1.2. CarConnectivityConsortium

2.3.1.3. GENIVI

 

3. РОССИЙСКИЙ РЫНОК M2M/IOT НА ТРАНСПОРТЕ

3.1. ОБЪЕМ И СТРУКТУРА РЫНКА

3.1.1. Спутниковая навигация и мониторинг

3.1.2. «Умное» страхование

3.1.3. Поисково-охранные системы

3.1.4. Системы видеорегистрации и мониторинга

3.1.5. Информационно-развлекательные системы (Infotainment)

3.1.6. Другие сегменты

3.2. ОСНОВНЫЕ УЧАСТНИКИ РОССИЙСКОГО РЫНКА M2M/IOT НА ТРАНСПОРТЕ

3.2.1. Операторы связи

3.2.1.1. МТС

3.2.1.2. «МегаФон»

3.2.1.3. «ВымпелКом»

3.2.1.4. Другие операторы

3.2.2. Производители оборудования

3.2.2.1. Мониторинг транспорта и управление автопарком

3.2.2.1.1. SpaceTeam

3.2.2.1.2. Omnicomm

3.2.2.1.3. «Авантерн»

3.2.2.1.4. «АТОЛ ДРАЙВ»

3.2.2.1.5. «СКАУТ»

3.2.2.1.6. MAYKOR

3.2.2.1.7. Bright Box (Remoto)

3.2.2.2. Беспилотные автомобили

3.2.2.3. GSM-сигнализации

3.2.2.4. Бортовые устройства для оплаты проезда по платным дорогам

3.2.3. Системные интеграторы и дистрибуторы

3.2.3.1. НПП ИТЭЛМА

3.2.3.2. Raxel Telematics

3.2.3.3. SpaceTeam

3.2.3.4. T-ONE

3.2.3.5. 3S-Telematica

3.2.4. Автопроизводители

3.2.4.1. АвтоВАЗ

3.2.4.2. КамАЗ

3.2.4.3. «Соллерс»

3.2.4.4. Другие

3.2.5. Транспортные компании

3.2.5.1. «Деловые Линии»

3.2.5.2. «Делко»

3.2.5.3. «Лорри»

3.2.6. Государственные компании

3.2.6.1. ГКУ ЦОДД

3.2.6.2. ГУ ДОДД

3.2.7. Страховые компании

3.2.7.1. АльфаСтрахование

3.2.7.2. «Независимость»

3.2.7.3. Ингосстрах

3.2.7.4. «Либерти страхование»

3.2.7.5. «Уралсиб Страхование»

3.2.7.6. «Южурал-АСКО»

3.2.7.7. Intouch

3.2.8. Другие участники

3.3. ОСНОВНЫЕ ПРОЕКТЫ

3.3.1. «ЭРА-ГЛОНАСС»

3.3.2. «Платон»

3.3.3. Другие проекты

3.4. ОСНОВНЫЕ ДРАЙВЕРЫ И СДЕРЖИВАЮЩИЕ ФАКТОРЫ

3.4.1. Драйверы

3.4.1.1. Рост степени покрытия автодорог мобильной связью

3.4.1.2. Рост популярности геоинформационных сервисов

3.4.1.3. Государственные инициативы

3.4.1.1. Необходимость в повышении эффективности грузоперевозок

3.4.2. Сдерживающие факторы

3.4.2.1. Экономическая и политическая ситуация

3.4.2.2. Стагнация на автомобильном рынке в России

3.4.2.3. Недостаточная нормативно-правовая база

3.5. ПРОГНОЗЫ РЫНКА M2M/IOT НА ТРАНСПОРТЕ, 2015–2020 ГГ.

 

ВЫВОДЫ

 

ПРИЛОЖЕНИЕ. СПИСОК УПОМИНАЕМЫХ КОМПАНИЙ

 

 

Список рисунков

Рис. 1. Оценка доходов от информационно-развлекательных систем лидеров сегмента в 2015 г., млн долл.

Рис. 2. Информационно-развлекательная система Entune компании Toyota

Рис. 3. Активные полисы «умного» страхования в Европе и Северной Америке, млн полисов, 2015-2020 гг.

Рис. 4. Количество и доля (проникновение) коммерческих транспортных средств, подключенных к системам Fleet Management в разных регионах мира, 2015 г.

Рис. 5. Рост подключенных систем управления мобильными ресурсами в США в разбивке по сегментам, штук, 2015-2019 гг.

Рис. 6. Поставки подключенных автомобилей в мире (2015–2021 гг.)

Рис. 7. Ежегодные поставки подключенных автомобилей в мире, млн шт., 2014–2025 гг.

Рис. 8. Количество подключенных автомобилей в мире (2015–2022 гг.)

Рис. 9. Доли различной степени «подключенности» автомобиля в мире:

Рис. 10. Рост M2M/IoT соединений в разбивке по вертикалям (2015–2020 гг.)

Рис. 11. Структура мирового рынка «подключенных» автомобилей,

Рис. 12. Прогноз рынка «подключенных» автомобильных информационно-развлекательных систем, $млрд, 2016 г. 2021 г.

Рис. 13. Прогноз мирового рынка беспилотного транспорта, $ млрд, 2020-2035 гг.

Рис. 14. Использование автопилота в автотранспорте, млрд мин, 2025-2035 гг.

Рис. 15. Доля полностью автономных транспортных средств в мире, 2020-2040 гг.

Рис. 16. Прогноз доли LTE во встроенных телематических системах в разбивке по регионам*, 2014-2022 гг.

Рис. 17. Прогноз числа автомобилей, поддерживающих интерфейсы Connected Car

Рис. 18. Влияние наличия функционала Connected Car на принятие решения при покупке нового автомобиля*

Рис. 19. Осведомленность водителей Connected Car о наличии такого функционала

Рис. 20. Степень информирования покупателей Connected Car в дилерских центрах:

Рис. 21. Рейтинг автопроизводителей по критерию оснащенности системами помощи водителю*

Рис. 22. Рейтинг автопроизводителей по критерию инновационности в области информационно-развлекательных услуг (вверху) и безопасности (внизу), 2009-2015 гг.

Рис. 23. Поставки автомобилей с модулями ADAS, млн, 2012 г. и 2020 г.

Рис. 24. Ожидаемый набор технологий, решений и сервисов на базе специализированных версий чипсета Qualcomm Snapdragon

Рис. 25. Доходы американских операторов от Connected Cars, млрд долл., 2014-2018 гг.

Рис. 26. Новые подключения автомобилей AT&T, штук, 3 кв. 2014 г. – 3 кв. 2015 г.

Рис. 27. Новые подключения AT&T по типам подключений, 2 кв. 2015 г.

Рис. 28. Крупнейшие поставщики решений для коммерческой телематики в мире по объему выручки,  млн USD, 1 кв 2015 г.–1 кв. 2016 г.

Рис. 29. Число абонентов (оборудованных транспортных средств) TomTom Telematics, тыс., 2012-2015 гг.

Рис. 30. Структура российского рынка M2M/IoT на транспорте по количеству подключений, штук, 2015 г.

Рис. 31. Прогноз динамики проникновения «умного» автострахования каско на российском рынке, %, 2015-2021 гг.

Рис. 32. Рынок «умного» автострахования КАСКО в России в натуральном выражении, тыс. полисов, 2012-2021 гг.

Рис. 33. Рынок КАСКО в России в натуральном выражении с выделением Москвы и Санкт-Петербурга, тыс. полисов, 2014 – 2020 гг..

Рис. 34. Рынок «умного» автострахования КАСКО в России в денежном выражении, млрд руб., 2012-2021 гг.

Рис. 35. Продажи противоугонных систем в разбивке по категориям, 2010г.

Рис. 36. Рыночные доли операторов мобильной связи по количеству M2M-подключений в сегменте B2B (тыс.) в 2015 г.

Рис. 37. Области применения M2M SIM-карт на сети МТС, %

Рис. 38. Структура,  направления деятельности и продуктовый портфель вертикально-интегрированного холдинга SpaceTeam

Рис. 39. Новый модуль мониторинга «МТ-700 STD ATOL SMART», интегрированный с тахографом «АТОЛ ДРАЙВ»

Рис. 40. Приложение Remoto

Рис. 41. Телематическая платформа LADA Connect

Рис. 42. Структура рынка автомобильных перевозок в России в натуральном выражении, млн тонн 2014-2015 гг.

Рис. 43. Динамика изменения количества РЭС основных стандартов сотовой связи,

Рис. 44. Доля пользователей геонформационных сервисов среди имеющих соответствующие приложения на своих устройствах с ОС Android, 2015 гг.

Рис. 45. Емкость рынка новых легковых автомобилей в России, млрд руб, млрд $, 2009-2016 гг.

Рис. 46. Сравнение динамики рынка новых автомобилей и рынка автомобилей с пробегом в России, 2009-2015 гг.

Рис. 47. Установленные и подключенные устройства IoT/M2M на транспорте, штук, факт за 2010-2014 гг., прогноз на 2015-2018 гг.

 

Список таблиц

Табл. 1. Классификация, назначение и функционал автомобильных противоугонных систем

Табл. 2.  Создание добавочной стоимости Connected Cars различными участниками рынка

Табл. 3.  Сравнение DSRC/WAVE с возможностями других беспроводных технологий

Табл. 4.  Уровни автоматизации управления автомобилем

Табл. 5.  Текущее законодательство в некоторых регионах мира в отношении автономных транспортных средств (АТС), 3 кв. 2016 г.

Табл. 6.  Основные параметры национальных (государственных) программ Швейцарии в области ИТС и беспилотных автомобилей

Табл. 7.  Основные параметры национальных (государственных) программ Сингапура в области ИТС и беспилотных автомобилей

Табл. 8.  Основные параметры национальных (государственных) программ США в области ИТС и беспилотных автомобилей

Табл. 9.  Основные параметры национальных (государственных) программ Германии в области ИТС и беспилотных автомобилей

Табл. 10.  Основные параметры национальных (государственных) программ Нидерландов в области ИТС и беспилотных автомобилей

Табл. 11.  Основные параметры национальных (государственных) программ  Японии в области ИТС и беспилотных автомобилей

Табл. 12.  Основные параметры национальных (государственных) программ  Гонконга в области ИТС и беспилотных автомобилей

Табл. 13.  Основные параметры национальных (государственных) программ Финляндии в области ИТС и беспилотных автомобилей

Табл. 14.  Основные параметры национальных (государственных) программ Швеции в области ИТС и беспилотных автомобилей

Табл. 15.  Основные параметры национальных (государственных) программ Великобритании в области ИТС и беспилотных автомобилей

Табл. 16.  Основные параметры национальных (государственных) программ Китая в области ИТС и беспилотных автомобилей

Табл. 17. Объем финансирования, выделяемого на оснащение системами автоматического контроля и выявления нарушений ПДД, млн руб. в ценах соответствующих лет

Табл. 18. Предполагаемые экономические эффекты от реализации «дорожной карты»

Табл. 19. Обзор вызовов и возможностей, стоящих перед автопроизводителями

Табл. 20.  Активность автопроизводителей в области Connected Car в США

Табл. 21. Тарифы на услугу «Контроль Автопарка» ПАО «МегаФон»

Табл. 22. Тарифы на услугу «М2М-Мониторинг» ПАО «МегаФон» в режиме «Лайт»

Табл. 23. Тарифы на услугу «М2М-Мониторинг» ПАО «МегаФон» в полном режиме

Табл. 24. Технические характеристики оборудования Omnicomm

Табл. 25.  Число подключенных транспортных средств к системе «ЭРА-ГЛОНАСС» в разбивке по производителям, 2016 г.

Табл. 26. Рост основных показателей социально-экономического развития России в 2011‑2015 гг. (в % к предыдущему году)

 

 

«Умные дороги» — российский рынок M2M/IoT в области дорожной инфраструктуры

 

Содержание

 

Резюме

1. Мировой рынок интеллектуальных транспортных систем

1.1. Мировой рынок ИТС в денежном выражении

1.2. Анализ проектов в области Smart Road (примеры)

1.2.1. Камеры

1.2.1.1. Швеция

1.2.1.2. Великобритания (данные о трафике)

1.2.1.3. Другие

1.2.2. Адаптивные системы управления трафиком (подключенные светофоры)

1.2.2.1. Дания (кейс города Аалборг)

1.2.2.2. Другие

1.2.3. Информационные табло

1.2.3.1. Бельгия (Гент), несколько типов информационных табло со сменной информацией

1.2.3.2. Другие

1.2.3.2.1. Германия (Кайзерслаутерн)

1.2.3.2.2. Шотландия

1.2.4. Паркоматы

1.2.4.1. Амстердам

1.2.4.2. Бостон

1.2.4.3. Редвуд-Сити, Калифорния (отказ от GSM)

1.2.4.4. Другие проекты

1.2.4.4.1. Муниципальная транспортная ассоциация Сан-Франциско (США): городская парковка

1.2.4.4.2. Муниципалитет г. Ницца (Франция): городская парковка и другие службы

 

2. Драйверы развития интеллектуальных транспортных систем в России

2.1. Основные тренды, драйверы и ограничения

2.1.1. Основные тенденции

2.1.2. Драйверы

2.1.2.1. Покрытие беспроводной связи

2.1.2.2. Протяженность основных магистралей

2.1.2.3. Проникновение автотранспорта

2.1.2.4. Проникновение геоинформационных сервисов («Яндекс», 2ГИС)

2.1.2.5. Государственные инициативы

2.1.2.5.1. Подготовка инфраструктуры к массовым спортивным мероприятиям

2.1.2.5.2. Повышение безопасности дорожного движения

2.1.2.5.3. ЭРА-ГЛОНАСС

2.1.2.5.4. Автодор

2.1.3. Ограничения и барьеры

2.1.3.1. Экономическая и политическая ситуация

2.1.3.2. Стандартизация и интероперабельность

2.1.3.3. Другие сдерживающие факторы

2.2. Типы ключевых систем и основные вендоры

2.2.1. Системы управления трафиком (АСУДД)

2.2.1.1. Определение и виды АСУДД

2.2.1.2. Оценка рынка АСУДД

2.2.1.3. Развитие АСУДД в городах России и на автодорогах  федерального значения

2.2.1.3.1. Москва

2.2.1.3.2. Санкт-Петербург

2.2.1.3.3. Сочи

2.2.1.3.4. Казань

2.2.1.3.5. Нижний Новгород

2.2.1.3.6. Екатеринбург

2.2.1.3.7. Пермь

2.2.1.3.8. Челябинск

2.2.1.3.9. Самара

2.2.1.3.10. Новосибирск

2.2.1.3.11. Уфа

2.2.1.3.12. Кольцевая автомобильная дорога (КАД) Санкт-Петербурга

2.2.1.3.13. Западный скоростной диаметр (ЗСД)

2.2.1.3.14. Автомобильная дорога M-10/A-181  «Скандинавия»

2.2.1.3.15. Автомобильная дорога М-11/A-180 «Нарва»

2.2.1.3.16. Автомобильная дорога А-121 «Сортавала»

2.2.1.3.17. Автомобильная дорога Р-21 «Кола»

2.2.1.3.18. Автомобильная дорога Р-23 «Псков»

2.2.1.3.19. Автомобильная дорога A-216 и А-229 (Калининградская обл.)

2.2.1.3.20. Платный участок автодороги М-1 «Беларусь»

2.2.1.3.21. Участок автодороги M-4 «Дон»

2.2.1.4. Основные поставщики

2.2.1.4.1. «НПО «Автоматика-Д»

2.2.1.4.2. «Автоматика-Д»

2.2.1.4.3. «РИПАССПБ»

2.2.1.4.4. CROSS

2.2.1.4.5. SWARCO

2.2.1.4.6. Telegra

2.2.1.4.7. SpaceTeam

2.2.1.4.8. «Комсигнал»

2.2.1.4.9. ГК «Спецтехника»

2.2.1.4.10. «Взгляд»

2.2.2. Системы информирования

2.2.3. Системы взимания платы

2.2.3.1. С пользователей платных автодорог

2.2.3.2. Проект «Платон»

2.2.4. Удаленное управление и мониторинг

2.2.5. Потребительская электроника

2.2.6. Другие приложения

 

3. Прогноз рынка интеллектуальных транспортных систем в количественном выражении в 2015-2020 гг.

3.1. Общий рынок

3.2. Структура рынка по основным компонентам

3.2.1. Датчики (детекторы)

3.2.2. Контроллеры

3.2.3. Камеры

3.2.4. Подключенные светофоры

3.2.5. Другое

3.2.5.1. Паркоматы

3.2.5.2. Информационные табло и дорожные знаки

3.2.5.3. Система автоматизированного управления освещением

3.2.5.4. Автоматические дорожные метеостанции (АДМС)

3.2.5.5. Системы автоматического обнаружения инцидентов на дороге

3.2.5.6. Система управления состоянием дорог и подсистема контроля технико-эксплуатационного состояния искусственных сооружений

3.2.5.7. Системы оценочного весового контроля

3.3. Прогнозы до 2020 г.

 

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

 

ПРИЛОЖЕНИЯ

Приложение 1. Уровень покрытия магистральных автодорог России крупнейшими операторами мобильной связи, 1 кв. 2016 г.

Приложение 2. Основные проекты по внедрению АСУДД в России

Приложение. Список упоминаемых компаний

 

Список рисунков

Рис. 1. Объем рынка ИТС в США в разбивке по типу приложений, 2012 -2022 гг., млрд долл.

Рис. 2. Перекрестки, покрытые САУТ (слева) и пересечения с автобусными маршрутами (справа)

Рис. 3.  Приложение ParkBoston для оплаты «умной» парковки в Бостоне (США)

Рис. 4. Динамика изменения количества РЭС основных стандартов сотовой связи, 2014-2015 гг.

Рис. 5. Динамика изменения проникновения автотранспорта в расчете на население, 2008-2015 гг.

Рис. 6. Доля пользователей геонформационных сервисов среди имеющих соответствующие приложения на своих устройствах с ОС Android, 2015 гг.

Рис. 7. Основные периферийные устройства в составе АСУДД

Рис. 8. АСУДД в Санкт-Петербурге до 2000 г.

Рис. 9. Развитие АСУДД в Санкт-Петербурге в период 2000 - 2011 гг.

Рис. 10. Развитие АСУДД в Санкт-Петербурге в период 2011 - 2015 гг.

Рис. 11. Количество светофорных объектов, подключенных к различным АСУДД в Санкт-Петербурге, май 2016 г.

Рис. 12. Видеофиксаторы нарушений ПДД - программно-технические измерительные комплексы (ПТИК) «Одиссей»

Рис. 13. Схема Западного скоростного диаметра (ЗСД)

Рис. 14. Схема прохождения автомобильной дороги «Новый выход на МКАД с федеральной автомобильной дороги М-1 «Беларусь»

Рис. 15. Интегрированный интерфейс АСУДД topXView с ГИС IndorRoad

Рис. 16. Дорожный контроллер ДК-А компании «Автоматика-Д»

Рис. 17. Схема построения АСУДД «Спектр»

Рис. 18. Схема работы системы «АСУДД-Приоритет»

Рис. 19. Примеры транспондеров, используемых на российских платных дорогах

Рис. 20. Пример антенны, используемой в пунктах взимания платы на дорогах России

Рис. 21. Система навигации на ПВП с возможностью переключения полос оплаты в реверсном режиме

Рис. 22. Дорожная инфраструктура системы «Платон» - рамки системы контроля и автомобили мобильного контроля

Рис. 23. Структура рынка ИТС в России по количеству подключенных устройств, шт. 2015 г.

Рис. 24. Детекторы транспортного потока

Рис. 25. Дорожные контроллеры

Рис. 26. Количество комплексов для автоматической фиксации нарушений ПДД (за исключением превышения скорости) в России в разбивке по типам нарушений, 2014-2015 гг.

Рис. 27. Комплекс автоматической фиксации нарушения ПДД «Непредоставление преимущества в движении пешеходам или иным участникам движения» на нерегулируемых пешеходных переходах

Рис. 28. Автономный мобильный транспортный светофор

Рис. 29. Примеры различных типов информационных табло

Рис. 30. Система автоматизированного управления освещением

Рис. 31. Автоматическая дорожная метеостанция (АДМС)

Рис. 32. Датчики состояния дорожного покрытия

Рис. 33. Количество подключенных объектов Smart Road в России, штук, 2010-2020 гг.

 

Список таблиц

Табл. 1. Протяженность путей сообщения в РФ в разбивке по категориям, тыс. км, 2000-2015 гг.

Табл. 2. Объем финансирования, выделяемого на оснащение системами автоматического контроля и выявления нарушений ПДД, млн руб. в ценах соответствующих лет

Табл. 3. Основные показатели социально-экономического развития России в 2011‑2015 гг. (в % к предыдущему году)

Табл. 4. Основные особенности, преимущества и недостатки различных методов управления, которые реализуют АСУДД

Табл. 5. Периферийное оборудование АСУДД КАД

Табл. 6. Периферийное оборудование АСУДД ЗСД (Южный участок)

Табл. 7. Периферийное оборудование АСУДД ЗСД (Северный участок)

Табл. 8. Периферийное оборудование АСУДД ЗСД (Центральный участок)

Табл. 9. Периферийное оборудование АСУДД на участке автодороги А-180 «Нарва»

Табл. 10. Периферийное оборудование АСУДД на участке автодороги А-121 «Сортавала», км 9 – км 36

Табл. 11. Периферийное оборудование АСУДД на участке автодороги А-121 «Сортавала», км 36 – км 37

Табл. 12. Периферийное оборудование АСУДД на участке автодороги Р-21 «Кола»

Табл. 13. Периферийное оборудование АСУДД на участке автодороги Р-23 «Псков»

Табл. 14. Периферийное оборудование АСУДД на участке автодороги А-216

Табл. 15. Периферийное оборудование АСУДД на участке автодороги А-229

Табл. 16. Периферийное оборудование АСУДД автомобильной дороги М-1 «Беларусь» на участке в обход г. Одинцово

Табл. 17. Периферийное оборудование АСУДД автомобильной дороги М-4 «Дон» на участке км 21 – км 225

Табл. 18. Периферийное оборудование АСУДД автомобильной дороги М-4 «Дон» на участке км 225 – км 633

Табл. 19. Действующие системы, построенные на базе АСУДД «МИКРО» (на май 2014 г.)

Табл. 20. Оборудование, используемое в проектах на базе платформы topXview (Telegra) в России в 2009-2014 гг.

 

 

 

«Российский рынок интеллектуальных счетчиков в отраслях распределения ресурсов – электроэнергии, тепла, воды и газа – до 2020 года»

 

Содержание

 

РЕЗЮМЕ

 

ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ И ОПРЕДЕЛЕНИЯ

 

ВВЕДЕНИЕ

 

1. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ УЧЕТА В СФЕРЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ РЕСУРСОВ

1.1. КОНЦЕПЦИЯ УМНЫХ СЕТЕЙ (SMART GRID)

1.1.1. Самовосстановление при аварийных возмущениях

1.1.2. Мотивация активного вовлечения конечного потребителя электроэнергии в процессы функционирования энергосистемы

1.1.3. Предотвращение негативных влияний внешних факторов и развитию аварийных ситуаций

1.1.4. Обеспечение надежности и качества электроэнергии путем перехода от системно-ориентированного подхода к обеспечению этих свойств к клиентоориентированному и поддержанию различных уровней надежности и качества энергии в различных ценовых сегментах

1.1.5. Многообразие типов электростанций и систем аккумулирования электроэнергии (распределенная генерация)

1.1.6. Расширение рынков мощности и энергии до конечного потребителя

1.1.7. Оптимизация управления активами

1.1.8. Основные технологии Smart Grid и их функции

1.2. ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ДАТЧИКИ И ПУНКТЫ УЧЕТА РАСХОДА РЕСУРСОВ

1.3. АВТОМАТИЗИРОВАННЫЕ СИСТЕМЫ УЧЕТА РЕСУРСОВ

1.3.1. Технический внутрикорпоративный учет

1.3.1.1. Электрическая энергия

1.3.1.2. Природный газ

1.3.2. Коммерческий учет конечных потребителей

1.3.2.1. Электрическая энергия

1.3.2.2. Тепловая энергия

1.3.2.3. Вода

1.4. УНИВЕРСАЛЬНЫЕ ПЛАТФОРМЫ ДЛЯ АНАЛИЗА ДАННЫХ И УПРАВЛЕНИЯ ПРОЦЕССАМИ

1.5. ОСНОВНЫЕ ДРАЙВЕРЫ И БАРЬЕРЫ ДЛЯ ВНЕДРЕНИЯ УМНЫХ СЕТЕЙ

1.5.1. Драйверы для внедрения умных сетей

1.5.2. Барьеры для внедрения умных сетей

 

2. МИРОВОЙ РЫНОК ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СЧЕТЧИКОВ В СФЕРЕ УЧЕТА И РАСПРЕДЕЛЕНИЯ РЕСУРСОВ

2.1. РОЛЬ МЕЖДУНАРОДНЫХ И НАЦИОНАЛЬНЫХ ПРОГРАММ В ФОРМИРОВАНИИ РЫНКА

2.1.1. Ключевые региональные рынки по внедрению смарт-систем учета энергоресурсов

2.1.2. США

2.1.3. Китай

2.1.4. Южная Корея

2.1.5. Европейский союз

2.2. ПРОГНОЗЫ РАЗВИТИЯ МИРОВОГО РЫНКА ДО 2020 ГОДА

2.3. МЕЖДУНАРОДНЫЕ ОТРАСЛЕВЫЕ ПРИМЕРЫ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ УЧЕТА

 

3. СТАНОВЛЕНИЕ РОССИЙСКОГО РЫНКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СЧЕТЧИКОВ В СФЕРЕ УЧЕТА И РАСПРЕДЕЛЕНИЯ РЕСУРСОВ

3.1. ГОСУДАРСТВЕННЫЕ ПРОГРАММЫ, ОСНОВНЫЕ ИНСТИТУТЫ РАЗВИТИЯ И ИХ РОЛЬ В ФОРМИРОВАНИИ РЫНКА

3.1.1. Общие предпосылки для развития рынка интеллектуальных счетчиков в России

3.1.2. Состояние учета электрической энергии

3.1.3. Состояние учета тепловой энергии

3.1.4. Состояние учета воды

3.1.5. Состояние учета природного газа

3.2. ОБЩИЙ ПРОГНОЗ РАЗВИТИЯ РЫНКА И ЕГО ОСНОВНЫХ СЕГМЕНТОВ ДО 2020 ГОДА

3.2.1. Сценарные условия развития российского рынка приборного учета

3.2.2. Прогнозы развития рынка интеллектуального учета электрической энергии

3.2.3. Прогнозы развития рынка интеллектуального учета тепловой энергии

3.2.4. Прогнозы развития рынка интеллектуального учета воды

3.2.5. Прогнозы развития рынка интеллектуального учета природного газа

3.3. ОСНОВНЫЕ ДРАЙВЕРЫ И БАРЬЕРЫ ДЛЯ ВНЕДРЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СЧЕТЧИКОВ В СФЕРЕ УЧЕТА И РАСПРЕДЕЛЕНИЯ РЕСУРСОВ В РОССИИ

 

4. РОССИЙСКИЙ РЫНОК ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СЧЕТЧИКОВ В СФЕРЕ УЧЕТА И РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ В 2010–2020 ГГ.

4.1. ОСНОВНЫЕ ПРОЕКТЫ ПО ВНЕДРЕНИЮ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ (2010–2015 ГГ.)

4.1.1. Проекты на распределительном уровне

4.1.2. Проекты на сбытовом уровне

4.2. КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ РАЗВИТИЯ РЫНКА ПО УСТАНОВЛЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫМ ПРИБОРАМ УЧЕТА ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ В 2010–2020 ГГ.

4.2.1. Рынок в целом

4.2.2. Распределительные сети

4.2.3. Конечное потребление

4.3. ПРОФИЛИ ОСНОВНЫХ ИГРОКОВ В СФЕРЕ ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКИ

4.3.1. Изготовители интеллектуальных приборов учета

4.3.2. Поставщики решений и системные интеграторы по автоматизированным системам учета

4.3.3. Крупные компании-дистрибуторы приборов

4.4. ПРИМЕРЫ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ УЧЕТА В ЭЛЕКТРОЭНЕРГЕТИКЕ

 

5. РОССИЙСКИЙ РЫНОК ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СЧЕТЧИКОВ В СФЕРЕ УЧЕТА И РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ТЕПЛА В 2010–2020 ГГ.

5.1. ОСНОВНЫЕ ПРОЕКТЫ ПО ВНЕДРЕНИЮ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ (2010–2015 ГГ.)

5.1.1. Проекты на распределительном уровне

5.1.2. Проекты на сбытовом уровне

5.2. КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ РАЗВИТИЯ РЫНКА ПО УСТАНОВЛЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫМ ПРИБОРАМ УЧЕТА ТЕПЛА В 2010–2020 ГГ.

5.2.1. Рынок в целом

5.2.2. Распределительные сети

5.2.3. Конечное потребление

5.3. ПРОФИЛИ ОСНОВНЫХ ИГРОКОВ В СФЕРЕ ТЕПЛОСНАБЖЕНИЯ

5.3.1. Изготовители интеллектуальных приборов учета

5.3.2. Поставщики решений и системные интеграторы по автоматизированным системам учета

5.3.3. Крупные компании-дистрибуторы приборов

5.4. ПРИМЕРЫ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ УЧЕТА В ТЕПЛОСНАБЖЕНИИ

 

6. РОССИЙСКИЙ РЫНОК ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СЧЕТЧИКОВ В СФЕРЕ УЧЕТА И РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ВОДЫ В 2010–2020 ГГ.

6.1. ОСНОВНЫЕ ПРОЕКТЫ ПО ВНЕДРЕНИЮ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ (2010–2015 ГГ.)

6.1.1. Проекты на распределительном уровне

6.1.2. Проекты на сбытовом уровне

6.2. КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ РАЗВИТИЯ РЫНКА ПО УСТАНОВЛЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫМ ПРИБОРАМ УЧЕТА ВОДЫ В 2010–2020 ГГ.

6.2.1. Рынок в целом

6.2.2. Распределительные сети

6.2.3. Конечное потребление

6.3. ПРОФИЛИ ОСНОВНЫХ ИГРОКОВ В СФЕРЕ ВОДОСНАБЖЕНИЯ

6.3.1. Изготовители интеллектуальных приборов учета

6.3.2. Поставщики решений и системные интеграторы по автоматизированным системам учета

6.3.3. Крупные компании-дистрибуторы приборов

6.4. ПРИМЕРЫ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ УЧЕТА В ВОДОСНАБЖЕНИИ

 

7. РОССИЙСКИЙ РЫНОК ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СЧЕТЧИКОВ В СФЕРЕ УЧЕТА И РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ГАЗА В 2010–2020 ГГ.

7.1. ОСНОВНЫЕ ПРОЕКТЫ ПО ВНЕДРЕНИЮ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ИЗМЕРИТЕЛЬНЫХ СИСТЕМ (2010–2015 ГГ.)

7.1.1. Проекты на распределительном уровне

7.1.2. Проекты на сбытовом уровне

7.2. КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ РАЗВИТИЯ РЫНКА ПО УСТАНОВЛЕННЫМ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫМ ПРИБОРАМ УЧЕТА ГАЗА В 2010–2020 ГГ.

7.2.1. Рынок в целом

7.2.2. Распределительные сети

7.2.3. Конечное потребление

7.3. ПРОФИЛИ ОСНОВНЫХ ИГРОКОВ В СФЕРЕ ГАЗОСНАБЖЕНИЯ

7.3.1. Изготовители интеллектуальных приборов учета

7.3.2. Поставщики решений и системные интеграторы по автоматизированным системам учета

7.3.3. Крупные компании-дистрибуторы приборов

7.4. ПРИМЕРЫ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ УЧЕТА В ГАЗОСНАБЖЕНИИ

 

ВЫВОДЫ

 

 

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ИНДИКАТОРЫ РЕГИОНАЛЬНЫХ ПРОГРАММ ЭНЕРГОСБЕРЕЖЕНИЯ В ЧАСТИ ВНЕДРЕНИЯ ПРИБОРОВ УЧЕТА

ПРИЛОЖЕНИЕ 2. ОСНАЩЕННОСТЬ ПРИБОРАМИ УЧЕТА ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ РОССИЙСКИХ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ В 2015 ГОДУ В РАЗРЕЗЕ РЕГИОНОВ, ШТ.

ПРИЛОЖЕНИЕ 3. ОСНАЩЕННОСТЬ ПРИБОРАМИ УЧЕТА ЭЛЕКТРОЭНЕРГИИ РОССИЙСКИХ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ В 2015 ГОДУ В РАЗРЕЗЕ ОТРАСЛЕЙ, ШТ.

ПРИЛОЖЕНИЕ 4. ОСНАЩЕННОСТЬ ПРИБОРАМИ УЧЕТА ТЕПЛОВОЙ ЭНЕРГИИ РОССИЙСКИХ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ В 2015 ГОДУ В РАЗРЕЗЕ РЕГИОНОВ, ШТ.

ПРИЛОЖЕНИЕ 5. ОСНАЩЕННОСТЬ ПРИБОРАМИ УЧЕТА ТЕПЛОВОЙ ЭНЕРГИИ РОССИЙСКИХ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ В 2015 ГОДУ В РАЗРЕЗЕ ОТРАСЛЕЙ, ШТ.

ПРИЛОЖЕНИЕ 6. ОСНАЩЕННОСТЬ ПРИБОРАМИ УЧЕТА ГОРЯЧЕЙ ВОДЫ РОССИЙСКИХ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ В 2015 ГОДУ В РАЗРЕЗЕ РЕГИОНОВ, ШТ.

ПРИЛОЖЕНИЕ 7. ОСНАЩЕННОСТЬ ПРИБОРАМИ УЧЕТА ГОРЯЧЕЙ ВОДЫ РОССИЙСКИХ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ В 2015 ГОДУ В РАЗРЕЗЕ ОТРАСЛЕЙ, ШТ.

ПРИЛОЖЕНИЕ 8. ОСНАЩЕННОСТЬ ПРИБОРАМИ УЧЕТА ХОЛОДНОЙ ВОДЫ РОССИЙСКИХ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ В 2015 ГОДУ В РАЗРЕЗЕ РЕГИОНОВ, ШТ.

ПРИЛОЖЕНИЕ 9. ОСНАЩЕННОСТЬ ПРИБОРАМИ УЧЕТА ХОЛОДНОЙ ВОДЫ РОССИЙСКИХ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ В 2015 ГОДУ В РАЗРЕЗЕ ОТРАСЛЕЙ, ШТ.

ПРИЛОЖЕНИЕ 10. ОСНАЩЕННОСТЬ ПРИБОРАМИ УЧЕТА ГАЗА РОССИЙСКИХ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ В 2015 ГОДУ В РАЗРЕЗЕ РЕГИОНОВ, ШТ.

ПРИЛОЖЕНИЕ 11. ОСНАЩЕННОСТЬ ПРИБОРАМИ УЧЕТА ГАЗА РОССИЙСКИХ ПОТРЕБИТЕЛЕЙ В 2015 ГОДУ В РАЗРЕЗЕ ОТРАСЛЕЙ, ШТ.

ПРИЛОЖЕНИЕ 12. ПЕРЕЧЕНЬ СЧЕТЧИКОВ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ ЭНЕРГИИ, ВНЕСЕННЫХ В ГОСУДАРСТВЕННЫЙ РЕЕСТР СРЕДСТВ ИЗМЕРЕНИЙ РОССИИ

ПРИЛОЖЕНИЕ 13. ПЕРЕЧЕНЬ СЧЕТЧИКОВ ТЕПЛОВОЙ ЭНЕРГИИ, ВНЕСЕННЫХ В ГОСУДАРСТВЕННЫЙ РЕЕСТР СРЕДСТВ ИЗМЕРЕНИЙ РОССИИ

ПРИЛОЖЕНИЕ 14. ПЕРЕЧЕНЬ СЧЕТЧИКОВ ВОДЫ, ВНЕСЕННЫХ В ГОСУДАРСТВЕННЫЙ РЕЕСТР СРЕДСТВ ИЗМЕРЕНИЙ РОССИИ

ПРИЛОЖЕНИЕ 15. ПЕРЕЧЕНЬ СЧЕТЧИКОВ ПРИРОДНОГО ГАЗА, ВНЕСЕННЫХ В ГОСУДАРСТВЕННЫЙ РЕЕСТР СРЕДСТВ ИЗМЕРЕНИЙ РОССИИ

ПРИЛОЖЕНИЕ 16. ПЕРЕЧЕНЬ МЕЖДУНАРОДНЫХ СТАНДАРТОВ В СФЕРЕ МЭК, ЗАТРАГИВАЮЩИХ СФЕРУ СМАРТ-УЧЕТА ЭНЕРГОРЕСУРСОВ

 

Список рисунков

Рис. 1. Принципиальная схема АСКУЭ энергоснабжающей организации

Рис. 2. Структура системы сбора данных в региональной газовой компании

Рис. 3. Структурная схема АСКУЭ коммунального потребителя (управляющие компании, ТСЖ)

Рис. 4. Структурная схема АСКУЭ промышленных предприятий

Рис. 5. Структурная схема АСКУЭ - быт

Рис. 6. Каналы связи при построении системы АСКУЭ - быт

Рис. 7. Схема построения АИИС КУЭ ОАО "Нижегородское НПО им. М.В.Фрунзе"

Рис. 8. Схема диспетчеризации показаний счетчиков воды компании "Тепловодомер"

Рис. 9. Общая архитектура автоматизированной беспроводной системы "Водоприбор учет"

Рис. 10. Прогнозируемый темп роста жилищного строительства в РФ, %

Рис. 11. Степень проникновения smart-приборов на рынке счетчиков электроэнергии в России

Рис. 12. Степень проникновения smart-приборов на рынке счетчиков тепловой энергии в России

Рис. 13. Степень проникновения smart-приборов на рынке счетчиков воды в России

Рис. 14. Степень проникновения smart-приборов на рынке счетчиков газа в России

Рис. 15. Количество внедренных в РФ АИИС КУЭ в натуральном выражении

Рис. 16. Объем рынка АИИС КУЭ в РФ в стоимостном выражении

Рис. 17. Структура рынка АИИС КУЭ в РФ в разрезе категорий объектов внедрения

Рис. 18. Рынок электросчетчиков в РФ в 2010-2015 гг.

Рис. 19. Рынок общедомовых электросчетчиков в РФ в 2011-2015 гг.

Рис. 20. Рынок квартирных электросчетчиков в РФ в 2011-2015 гг.

Рис. 21. Производство электросчетчиков в РФ в 2010-2015 гг.

Рис. 22. Импорт электросчетчиков в РФ в 2010-2015 гг.

Рис. 23. Рынок счетчиков тепловой энергии в РФ в 2010-2015 гг.

Рис. 24. Установка смарт-счетчиков тепловой энергии в РФ в 2011-2015 гг.

Рис. 25. Рынок общедомовых счетчиков тепловой энергии в РФ в 2011-2015 гг.

Рис. 26. Рынок квартирных счетчиков тепловой энергии в РФ в 2011-2015 гг.

Рис. 27. Производство счетчиков тепловой энергии в РФ в 2010-2015 гг.

Рис. 28. Импорт счетчиков тепловой энергии в РФ в 2010-2015 гг.

Рис. 29. Рынок счетчиков воды в РФ в 2010-2015 гг.

Рис. 30. Установка смарт-счетчиков воды в РФ в 2011-2015 гг.

Рис. 31. Рынок общедомовых счетчиков воды в РФ в 2011-2015 гг.

Рис. 32. Рынок квартирных счетчиков воды в РФ в 2011-2015 гг.

Рис. 33. Производство счетчиков воды в РФ в 2010-2015 гг.

Рис. 34. Импорт счетчиков воды в РФ в 2010-2015 гг.

Рис. 35. Рынок счетчиков газа в РФ в 2010-2015 гг.

Рис. 36. Установка смарт-счетчиков газа в РФ в 2011-2015 гг.

Рис. 37. Рынок общедомовых счетчиков газа в РФ в 2011-2015 гг.

Рис. 38. Рынок квартирных счетчиков газа в РФ в 2011-2015 гг.

Рис. 39. Производство счетчиков газа в РФ в 2010-2015 гг.

Рис. 40. Импорт счетчиков газа в РФ в 2010-2015 гг.

 

Список таблиц

Табл. 1. Типовые интерфейсы связи счетчиков электроэнергии, применяемых в АИИС КУЭ на базе комплекса "Микрон"

Табл. 2. Распространение ключевых интерфейсов связи, используемых в системах смарт-учета энергоресурсов в странах ЕС

Табл. 3. Ключевые драйверы развития технологий Smart Grid за рубежом

Табл. 4. Структура затрат на внедрение систем смарт-учета энергоресурсов в странах ЕС

Табл. 5. Прогнозные индикаторы развития систем смарт-учета электроэнергии в странах ЕС

Табл. 6. Прогнозные индикаторы развития систем смарт-учета природного газа в странах ЕС

Табл. 7. Прогнозные индикаторы развития систем смарт-учета электроэнергии в ключевых регионах мира

Табл. 8. Примеры прямых и косвенных выгод от внедрения технологий Smart Grid за рубежом

Табл. 9. Оценка затрат и выгод от внедрения систем смарт-учета электроэнергии в странах ЕС

Табл. 10. Оценка затрат и выгод от внедрения систем смарт-учета природного газа в странах ЕС

Табл. 11. Оценка затрат и выгод от внедрения систем смарт-учета электроэнергии и природного газа в странах ЕС

Табл. 12. Основные индикаторы оснащенности жилых домов приборами учета электроэнергии в 2013 г.

Табл. 13. Основные индикаторы оснащенности потребителей приборами учета электроэнергии в 2014-2015 гг.

Табл. 14. Целевые индикаторы оснащенности объектов приборами учета тепловой энергии в рамках реализации программы энергосбережения в России в период до 2020 года

Табл. 15. Основные индикаторы оснащенности жилых домов приборами учета тепловой энергии в 2013 г.

Табл. 16. Основные индикаторы оснащенности потребителей приборами учета тепловой энергии в 2014-2015 гг.

Табл. 17. Основные индикаторы оснащенности жилых домов приборами учета холодной и горячей воды в 2013 г.

Табл. 18. Основные индикаторы оснащенности потребителей приборами учета холодной и горячей воды в 2014-2015 гг.

Табл. 19. Основные индикаторы оснащенности жилых домов приборами учета природного газа в 2013 г.

Табл. 20. Основные индикаторы оснащенности потребителей приборами учета природного газа в 2014-2015 гг.

Табл. 21. Доля современных приборов учета с возможностью дистанционной передачи данных в различных сегментах рынка средств учета энергоресурсов РФ

Табл. 22. Основные сценарные допущения по развитию Smart-учета в России

Табл. 23. Прогноз продаж счетчиков электроэнергии до 2020 г., тыс. шт.

Табл. 24. Прогноз продаж счетчиков тепловой энергии до 2020 г., тыс. шт.

Табл. 25. Прогноз продаж счетчиков воды до 2020 г., тыс. шт.

Табл. 26. Прогноз продаж счетчиков газа до 2020 г., тыс. шт.

Табл. 27. Расходы на приобретение энергетических ресурсов в России в 2014-2015 гг., млрд руб.

Табл. 28. Средняя стоимость приборов учета, применяемых в России

Табл. 29. Структура объектов внедрения АИИС КУЭ в России в 2014-6 мес. 2016 гг. в сфере генерации и распределения электроэнергии

Табл. 30. Структура объектов внедрения АИИС КУЭ в России в 2014-2016 гг. на уровне потребителей электроэнергии

Табл. 31. Количество российских и зарубежных производителей счетчиков электроэнергии и число моделей приборов учета, внесенных в Реестр средств измерений РФ

Табл. 32. Объем производства счетчиков электроэнергии ключевыми производителями РФ

Табл. 33. Финансовые показатели деятельности ключевых производителей счетчиков электроэнергии в РФ

Табл. 34. Объем импорта счетчиков электроэнергии на рынок РФ ключевыми зарубежными производителями в 2014-2015 гг.

Табл. 35. Ключевые системные интеграторы в сфере интеллектуального учета электроэнергии в РФ и объемы их инсталляций АИИС КУЭ в 2014-6 мес.2016 гг.

Табл. 36. Ключевые компании-дистрибуторы решений в сфере учета электроэнергии и поставляемые ими бренды счетчиков

Табл. 37. Оцениваемые сроки окупаемости некоторых типовых проектов в сфере Smart Grid

Табл. 38. Примеры реализации проектов по внедрению интеллектуальных систем учета тепловой энергии в России на распределительном уровне

Табл. 39. Примеры реализации проектов по внедрению интеллектуальных систем учета тепловой энергии в России на сбытовом уровне

Табл. 40. Количество российских и зарубежных производителей счетчиков тепловой энергии и число моделей приборов учета, внесенных в Реестр средств измерений РФ

Табл. 41. Объем производства счетчиков тепловой энергии ключевыми производителями РФ (максимальный годовой объем за 2010-2015 гг.)

Табл. 42. Финансовые показатели деятельности ключевых производителей счетчиков тепловой энергии в РФ

Табл. 43. Объем импорта счетчиков тепловой энергии на рынок РФ ключевыми зарубежными производителями в 2014-2015 гг.

Табл. 44. Ключевые компании-дистрибуторы решений в сфере учета тепловой энергии и поставляемые ими бренды счетчиков

Табл. 45. Примеры реализации проектов по внедрению интеллектуальных систем учета воды в России на сбытовом уровне

Табл. 46. Количество российских и зарубежных производителей счетчиков воды и число моделей приборов учета, внесенных в Реестр средств измерений РФ

Табл. 47. Объем производства счетчиков воды ключевыми производителями РФ

Табл. 48. Финансовые показатели деятельности ключевых производителей счетчиков воды в РФ

Табл. 49. Объем импорта счетчиков воды на рынок РФ ключевыми зарубежными производителями в 2014-2015 гг.

Табл. 50. Ключевые компании-дистрибуторы решений в сфере учета воды и поставляемые ими бренды счетчиков

Табл. 51. Примеры реализации проектов по внедрению интеллектуальных систем учета природного газа в России на распределительном уровне

Табл. 52. Примеры реализации проектов по внедрению интеллектуальных систем учета природного газа в России на сбытовом уровне

Табл. 53. Количество российских и зарубежных производителей счетчиков природного газа и число моделей приборов учета, внесенных в Реестр средств измерений РФ

Табл. 54. Объем производства счетчиков природного газа ключевыми производителями РФ

Табл. 55. Финансовые показатели деятельности ключевых производителей счетчиков природного газа в РФ

Табл. 56. Объем импорта счетчиков природного газа на рынок РФ ключевыми зарубежными производителями в 2014-2015 гг.

Табл. 57. Ключевые компании-дистрибуторы решений в сфере учета газа и поставляемые ими бренды счетчиков

 

 

«Российский рынок распределенных систем и сервисов телеметрии в 2015 году, перспективы его трансформации в рынок промышленного Интернета Вещей»

 

Содержание

 

Резюме

 

1. Определение Интернета Вещей и Промышленного Интернета

 

2. Описание текущего состояния экосистемы Интернета Вещей в мире

 

3. Определение основных сфер и отраслей применения в мире

3.1. Общая структура и тенденции

3.2. Цели и последствия внедрения Интернета Вещей

3.3. Использование в отдельных отраслях

3.3.1. Промышленный интернет (Connected Industry)

3.3.2. Умный город (Smart City)

3.3.3. Умная энергетика (Smart Energy)

3.3.4. Умные автомобили (Connected Cars)

3.3.5. Другие отраслевые направления

 

4. Рынок распределенных телеметрических систем в России: текущая ситуация и анализ тенденций развития, включая анализ возможности его трансформации в IoT-экосистему

4.1. Объем, динамика и структура рынка распределенных телеметрических систем в России

4.2. Общее описание тенденций развития, анализ перспектив для трансформации рынка распределенных телеметрических систем в IoT-экосистемы в России (ТЭО для IoT)

4.3. Описание использования распределенных систем телеметрии в автомобильном транспорте и логистике

4.4. Описание использования распределенных систем телеметрии для «умных домов» и «Интеллектуальных зданий»

4.5. Описание использования распределенных систем телеметрии в области финансов и торговли

 

5. Описание ролей ключевых игроков рынка (вендоров, операторов связи, системных интеграторов и дистрибьюторов) и их стратегии в IoT

5.1. Вендоры

5.1.1. Ключевые международные производители IoT-платформ, их положение и стратегии в России

5.1.1.1. SAP HANA Cloud Platform for IoT

5.1.1.2. PTC ThingWorx

5.1.1.3. Microsoft Azure IoT Suite

5.1.1.4. Telit IoT Portal

5.1.1.5. IBM Foundation/IBM Bluemix

5.1.1.6. Oracle IoT Cloud Service

5.1.2. Ключевые международные производители датчиков и электронных компонентов, их положение и стратегии в России

5.2. Операторы связи

5.2.1. Роль операторов связи на рынке распределенных телеметрических систем в России

5.2.1.1. Операторы связи как поставщики подключений

5.2.1.2. Операторы связи как системные интеграторы

5.2.1.3. Продажа операторами IoT-решений сторонних компаний

5.2.1.4. Продажа операторами собственных IoT-решений

5.2.1.5. Комбинированная модель

5.2.2. Возможная роль операторов связи как части IoT-экосистемы в России

5.2.2.1. Бизнес-модель управляемых подключений

5.2.2.2. Бизнес-модель поставщика IoT-услуг

5.3. Системные интеграторы и дистрибьюторы

5.3.1. Роль системных интеграторов и дистрибьюторов на рынке распределенных телеметрических систем в России

5.3.2. Возможная роль системных интеграторов и дистрибьюторов как части IoT-экосистемы в России

 

6. Ключевые российские и зарубежные технологии, решения и сервисы, доступные на отечественном рынке

 

7. Возможности отечественных производителей и поставщиков решений по реализации различных компонент для рассматриваемых проектов Интернета Вещей и Промышленного интернета

 

8. Выводы и рекомендации

 

9. Программы развития Интернета Вещей в различных странах мира и подход к разработке программы развития Интернета Вещей в России

9.1. США

9.1.1. Название программ и ключевые документы

9.1.2. Государственные расходы на Интернет Вещей

9.1.3. Advanced Manufacturing

9.1.3.1. Партнеры и институты

9.1.3.2. Финансирование

9.1.4. Smart America

9.1.5. Industrial Internet Consortium

9.1.6. Networking and Information Technology Research and Development

9.1.7. The Information Technology Industry Council

9.1.8. National Science Foundation

9.1.9. Big Data Research and Development Initiative

9.2. Германия

9.2.1. Индустрия 4.0

9.2.1.1. Дата запуска

9.2.1.2. Ссылка на программу

9.2.1.3. Цели

9.2.1.4. Сроки

9.2.1.5. Проблематика

9.2.1.6. Индустрия

9.2.1.7. Партнеры

9.2.1.8. Финансирование

9.2.1.9. Консорциумы

9.2.1.10. Дорожная карта

9.2.1.11. Механизм реализации

9.2.1.12. Малый и средний бизнес

9.2.1.13. IoT-платформа

9.2.1.14. Программа «умная фабрика»

9.2.1.15. High-Tech Strategy

9.2.1.16. Рабочая группа, авторы и технические эксперты INDUSTRIE 4.0

9.2.1.17. Семь будущих сценариев развития индустрии с помощью INDUSTRIE 4.0

9.2.1.18. Разделение сфер исследования в рамках INDUSTRIE 4.0

9.2.1.19. Проекты

9.2.1.20. Сопутствующие государственные программы

9.2.1.21. Сотрудничество с другими странами

9.2.1.22. Детализация целей Германии

9.3. Великобритания

9.3.1. Internet of Things Ecosystem Demonstrator

9.3.1.1. Механизм реализации

9.3.1.2. Проекты

9.3.1.3. Финансирование проектов

9.3.1.4. Приоритетные сферы применения технологий Интернета вещей

9.3.2. Стратегия развития

9.3.3. Барьеры

9.3.4. Factory 2050

9.3.5. Инвестиционные категории и проекты

9.3.6. Малый и средний бизнес

9.3.7. Программа «Умный город»

9.3.8. Программа «Умные улицы» (консорциум)

9.3.9. Digital Catapult Centre

9.4. Китай

9.4.1. Дата запуска

9.4.2. Цели и задачи

9.4.3. Сроки

9.4.4. Показатели

9.4.5. Дорожная карта

9.4.6. Ответственные государственные органы и органы управления

9.4.7. Направления деятельности и реализуемые проекты

9.4.8. Ожидаемые эффекты

9.4.9. Подпрограммы

9.4.10. Финансирование

9.4.11. Основные принципы, цели, задачи, способы и меры «Made in China 2025»

9.4.12. Планы развития (Roadmap)

9.4.13. Главные показатели

9.5. Южная Корея

9.5.1. Master Plan for Building the Internet of Things (IoT)

9.5.2. Korea IoT Association (KIoT)

9.5.2.1. Кооперация

9.5.3. Пилотный проект

9.6. Сингапур

9.6.1. Smart Nation

9.6.1.1. Забота о жителях

9.6.1.2. Транспорт

9.6.1.3. Энергетика устойчивого развития

9.6.1.4. Стартапы

9.6.1.5. Партнерства

9.6.1.6. Платформа Smart Nation Platform

9.6.1.7. Средние и малые предприятия

 

10. Перспективы развития Интернета Вещей в России

10.1. Место Интернета Вещей в экономике России

10.2. Направления развития Интернета Вещей в России

10.3. Структура российской экономики и потребности во внедрении Интернета Вещей

10.4. Потенциальные цели и задачи развития Интернета Вещей в России на уровне государства и бизнеса

 

11. Комментарии участников рынка Интернета Вещей

11.1. ВымпелКом

11.2. МегаФон

11.3. МГТС

11.4. МТС

11.5. НАПИ

11.6. Ростелеком

11.7. Техносерв

11.8. Microsoft

11.9. PTC

11.10. Revolta Engineering

11.11. Tibbo Systems

11.12. Tizen

 

ПРИЛОЖЕНИЕ 1. Основные дистрибуторы на рынке M2M/IoT

ПРИЛОЖЕНИЕ 2. Проекты в области M2M/IoT в госсекторе* с участием системных интеграторов

 

Список рисунков

Рис. 1. Эволюция продуктов и решений Интернета Вещей

Рис. 2. Концепция «Интернет Вещей» и сете-центрического (облачного) управления – это не просто подключение различных «не-ИТ» устройств к сети связи, а объединение устройств в пулы ресурсов и виртуализация функций управления ими

Рис. 3. Оценка уровня принятия экономики совместного использования в США

Рис. 4. Глобальная оценка менеджментом компаний уровня влияния различных факторов на развитие компаний в горизонте 3-5- лет

Рис. 5. Десятикратная разница в уровне утилизации вычислительных ресурсов в дата-центрах традиционных предприятий (вверху) и дата-центрах Google (внизу)

Рис. 6. Разница в себестоимости полностью цифровой банковской транзакции и транзакции с использованием ручного труда, влияние на производительность

Рис. 7. Оценка количества подключенных устройств (включая устройства IoT) в мире в 2015 году и прогноз на 2021 год

Рис. 8. Сопоставление различных прогнозов количества устройств IoT в мире, млрд шт.

Рис. 9. Число устройств IoT по сферам применения (слева) и выручка соответствующих экосистем IoT (справа)

Рис. 10. Причины низкой производительности труда в России

Рис. 11. Корреляция уровня производительности труда, степени автоматизации бизнес-процессов и обеспеченности качественным жильем, Россия и США, 2015 год

Рис. 12. Динамика аварийности коммерческих пассажирских авиаперевозок в Северной Америке и мире, 1960-2010 гг. и укрупненно 1992-2011 гг.

Рис. 13. Распределение публичных  IoT-проектов в корпоративном секторе по отраслям и регионам мира, 3 кв. 2016 г.

Рис. 14. Трансформация цепочки «поставщик-потребитель» на примере B2B-рынка услуг связи

Рис. 15. Доля компаний различных отраслей, входящих в рейтинг Fortune 100 и развивающих те или иные компоненты взаимодействия со своими потребителями и поставщиками в формате облачных сервисов

Рис. 16. Трансформация облика выпускаемой продукции

Рис. 17. Трансформация роли информационно-аналитических систем в организациях

Рис. 18. Динамика капитализации AT&T

Рис. 19. Динамика капитализации Harley-Davidson

Рис. 20. Установленные подключенные устройства (датчики) IoT/M2M в России, количество и динамика, тысяч штук, факт за 2010-2014 гг., прогноз на 2015-2018 гг.

Рис. 21. Установленные подключенные устройства (датчики) IoT/M2M в России: структура по сферам использования, тысяч штук, факт за 2010-2014 гг., прогноз на 2015-2018 гг.

Рис. 22. Установленные подключенные устройства (датчики) IoT/M2M в России: cтруктура по типу подключения, факт начало 2015, в сравнении с общемировой структурой

Рис. 23. Установленные подключенные устройства (датчики) IoT/M2M в России: cтруктура по типу подключения, прогноз на 2021 г., в сравнении с общемировой структурой

Рис. 24. Типовая структура стоимости крупного проекта по развертыванию распределенной системы телеметрии в России

Рис. 25. Возможность интеграции ОТТ-сервисов и сервисов оператора с формированием новой добавленной стоимости на примере сервиса интеллектуального видеонаблюдения

Рис. 26. Интеллектуальный сервис охраны

Рис. 27. Место IoT-платформ в экосистеме IoT/M2M

Рис. 28. Функциональная архитектура платформы SAP IoT

Рис. 29. Функционал платформы PTC ThingWorx

Рис. 30. Функционал Microsoft Azure IoT Suite

Рис. 31. Функционал платформы Telit IoT Portal

Рис. 32. IoT Foundation иоблако Bluemix

Рис. 33. Функционал Oracle IoT Cloud Service

Рис. 34. Ключевые международные вендоры IoT-платформ, по числу реализованных проектов и по сферам применения, 2015 год

Рис. 35. Оценка структуры рынка IoT/M2M в России по вендорам коммуникационных беспроводных модулей, 2015 год

Рис. 36. Оценка структуры рынка IoT/M2M в России по вендорам процессоров, 2015 год

Рис. 37. Объем и динамика потребления процессорных/коммуникационных модулей для устройств IoT/M2M в России в натуральном выражении (тыс. модулей), факт за 2012-2014 гг., прогноз на 2015-2018 гг.

Рис. 38. Объем и динамика потребления процессорных/коммуникационных модулей для устройств IoT/M2M в России в устройств IoT/M2M в России в денежном выражении (млн. долл), факт за 2012-2014 гг., прогноз на 2015-2018 гг.

Рис. 39. Основные модели партнерства операторов, поставщиков IoT-устройств и отраслевых приложений

Рис. 40. Схема модели взаимодействия, при которой операторы продают услуги связи своим партнерам

Рис. 41. Рынок М2М-связи в России: рыночные доли операторов связи по SIM-картам, тыс., 2015 г.

Рис. 42. Рынок М2М-связи в России: рыночные доли операторов связи по доходам, 2015 г.

Рис. 43. Схема модели взаимодействия, при которой операторы продают и обслуживают IoT-решения сторонних компаний-партнеров под собственным брендом

Рис. 44. Схема модели взаимодействия, при которой операторы продают собственные IoT-решения

Рис. 45. Схема комбинированной модели взаимодействия, при которой операторы предлагают широкий спектр M2M/IoT-сервисов («меню сервисов») в различных комбинациях

Рис. 46. Основные проекты ПАО «МегаФон» в области Промышленного Интернета Вещей

Рис. 47. Роль оператора сети связи в экосистеме IoT/M2M

Рис. 48. Базовый и прикладной функционал платформ IoT/M2M

Рис. 49. Планируемые партнерства ПАО «МегаФон» с производителями устройств и разработчиками приложений

Рис. 50. Технологические уровни цепочки создания ценности сервисов IoT/M2M

Рис. 51. Анкерный датчик деформации для мониторинга напряженно-деформированного состоянии швов металлических конструкций производства «Инверсия-Сенсор»

Рис. 52. Счетчик воды «Стриж-Телематика»

Рис. 53. Схема работы сервиса на основе технологий СТРИЖ

Рис. 54.  Пользовательский интерфейс системы управления SIM-картами для IoT/M2M

Рис. 55. Экосистема беспилотного автомобиля

Рис. 56. Возможная схема взаимодействия участников цепочки производства устройств, используемых для подключения объектов телеметрии к платформам IoT

Рис. 57. Барьеры развития IoT в Великобритании

Рис. 58. Международное сотрудничество Южной Кореи в IoT

Рис. 59. Плотность населения Сингапура по сравнению с другими странами

Рис. 60. Потребление энергии в Сингапуре, 2005 г., 2015 г., 2050 г.

Рис. 61. Ключевыепонятия Smart Nation Platform

Рис. 62. Перспективные рынки и технологии в рамках НТИ

Рис. 63. Крупнейшие компании мира по капитализации

Рис. 64. Кластерная технологическая структура мировой экономики

Рис. 65. Отраслевые технологические приоритеты развития России

 

Список таблиц

Табл. 1. Смена технологических укладов с последующим резким скачком производительности и ростом экономики (промышленные / индустриальные революции)

Табл. 2. Государственные программы развития экосистем IoT в ведущих странах мира

Табл. 3. Перечень некоторых показателей эффективности по рассмотренным кейсам в разрезе основных отраслей

Табл. 4. Описания наиболее характерных проектов в сфере промышленного Интернета Вещей и их результатов

Табл. 5 Подключенные датчики (устройства IoT/M2M), установленные в транспортном секторе, штук, факт за 2010-2014 гг., прогноз на 2015-2018 гг.

Табл. 6. Подключенные датчики (устройства IoT/M2M) установленные в зданиях (на стационарных объектах), штук, факт за 2010-2014 гг., прогноз на 2015-2018 гг.

Табл. 7. Подключенные банкоматы, POS-терминалы и вендинговые автоматы, штук, факт за 2010-2014 гг., прогноз на 2015-2018 гг.

Табл. 8. Функционал платформ IoT разных типов

Табл. 9. Профиль IoT-платформы HANA компании SAP

Табл. 10. Профиль IoT-платформы PTC ThingWorx

Табл. 11. Профиль платформы Microsoft Azure IoT Suite

Табл. 12. Профиль платформы Telit IoT Portal

Табл. 13. Профиль IoT-платформы Internet of Things Foundation компании IBM

Табл. 14. Профильплатформы Oracle IoT Cloud Service

Табл. 15. Рынок М2М-связи в России: выручка, ARPU и число подключенных устройств, 2013-2020 гг.

Табл. 16. Рынок М2М-связи в России: тарифы (МТС, «ВымпелКом», «МегаФон»)

Табл. 17. Основные системные интеграторы и дистрибуторы на рынке Интернета Вещей в России

Табл. 18. «Закрытость сегментов» для западных технологий

Табл. 19. Возможности перспективных сотовых технологий для IoT

Табл. 20. Сравнительные характеристики технологий LPWAN

Табл. 21. Проекты Интернета вещей в фонде «Сколково»

Табл. 22. Перспективные рынки и технологии на стыке информационных технологий с отраслью электроники

Табл. 23. Перспективные рынки и технологии в области силовой электроники на стыке с отраслью информационных технологий

Табл. 24. Основные разработчики и производители электронной аппаратуры в России

Табл. 25. Основные KPI INDUSTRIE 4.0

Табл. 26. Основные показатели в промышленности, 2013-2025 гг.

Табл. 27. Изменения в политике инвестирования в СМП Сингапура, 2016 г.

Табл. 28. Участники и направления развития рынка Интернета Вещей в России

 

 

 

Обращаем Ваше внимание, что полные версии исследований являются платными. Заказать любой из Отчетов Вы можете, обратившись по адресу: news@json.tv или по телефону: +7-926-011-43-17

  1. Состояние и перспективы использования радиотехнологий LPWA для рынка Интернета вещей (IoT)
  2. Промышленный IoT . Российский рынок распределенных систем и сервисов телеметрии в 2015 году, перспективы его трансформации в рынок промышленного Интернета Вещей
  3. Развитие рынка вендинговых автоматов в России. Итоги 2015 г. и перспективы до 2020 г.
  4. Анализ российского рынка автоматизированных почтовых станций (почтоматов)
  5. Транспорт. «Умные дороги» — российский рынок M2M/IoT в области дорожной инфраструктуры
  6. Анализ российского рынка терминалов кассового самообслуживания
  7. ЖКХ (смартметеринг). Российский рынок интеллектуальных счетчиков в отраслях распределения ресурсов – электроэнергии, тепла, воды и газа – до 2020 года
  8. Российский рынок IoT и анализ технологических IoT-платформ для перспективных рынков
  9. Потребительские устройства. Основные тенденции развития потребительских устройств для Интернета вещей
  10. Транспорт. Перспективы российского рынка М2М/IoT в транспортной отрасли до 2020 года
  11. Исследование рынка «умного» страхования
  12. Анализ мировых кейсов реализации проектов Индустриального Интернета Вещей и Промышленного Интернета:
  13. Мировой опыт и перспективы развития Индустриального (Промышленного) Интернета Вещей в России

 

 

Авторское право © 2016, J’son & Partners Consulting. СМИ могут использовать текст, графики и данные, содержащиеся в данном обзоре рынка, только с использованием ссылки на источник информации – J’son & PartnersConsulting или с активной ссылкой на портал JSON.TV

™ J’son & Partners [зарегистрированная торговая марка]                         

 

 

Информационный бюллетень подготовлен компанией J'son & Partners Consulting. Мы прилагаем все усилия, чтобы предоставлять фактические и прогнозные данные, полностью отражающие ситуацию и имеющиеся в распоряжении на момент выхода материала. J'son & Partners Consulting оставляет за собой право пересматривать данные после публикации отдельными игроками новой официальной информации.