×

 

 

В настоящем исследовании консультанты J’son & Partners Consulting проанализировали и систематизировали примеры реализации индустриального Интернета вещей крупнейшими промышленными компаниями мира в различных отраслях экономики.

 

Команда ведущих аналитиков J’son & Partners Consulting собрала данные по успешным кейсам внедрения технологий Интернета вещей в промышленности (около 60 примеров) и в других отраслях экономики (более 30 примеров).

 

 

Ключевые факторы, оказывающие влияние на развитие индустриального (промышленного) Интернета вещей

 

В ведущих странах мира как одно из главных направлений стратегического развития экономики рассматривается диджитализация всех сфер, в том числе и сферы промышленного производства.

 

Развитие инфокоммуникационных технологий нового поколения в последнее десятилетие представляет для промышленных предприятий беспрецедентные возможности по переходу на качественно новый уровень эффективности осуществления производственных процессов.

 

Внедрение современных инфокоммуникационных технологий в производственные процессы способствует практическому решению таких важнейших задач, как:

  • рост рентабельности производства;
  • повышение производительности оборудования;
  • снижение материальных и энергетических затрат;
  • оптимизация трудозатрат персонала;
  • улучшение условий труда персонала;
  • повышение качества выпускаемой продукции;
  • рост конкурентоспособности на глобальном рынке.

 

Практически всеми ведущими игроками мирового рынка в сфере автоматизации, интеллектуального управления и Hi-Tech ведутся разработки и практическая апробация пилотных и коммерческих проектов в промышленности, основанных на применении современных технологий построения масштабных компьютерных сетей, применении новых методов и продуктов обработки больших массивов данных, развитии облачных решений.

 

 

Важную роль в развитии этого перспективного направления играют такие глобальные компании, как:

  • Cisco;
  • ABB;
  • GE;
  • Emerson;
  • Siemens;
  • Bosch;
  • Rockwell Automation;
  • Dell;
  • Mitsubishi Electric и другие.

 

В связи с этим большую ценность представляет анализ передовых практик в сфере реализации проектов промышленного Интернета, выявление ключевых направлений развития этой технологической области, а также идентификация наиболее востребованных на рынке продуктов и сервисов.

 

 

Мировые тенденции перехода различных отраслей экономики на использование модели Интернета вещей

 

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, сетецентрическая модель управления, децентрализация управления и т. д.

 

Индустрия 4.0, технологической основой которой является Интернет вещей (IoT, Internet of Things), – это совершенно новая форма организации труда и бизнес-моделей оказания услуг. В наиболее прогрессивном сценарии реализации – это полностью оцифрованное и автоматизированное производство, которое управляется интеллектуальными системами в режиме реального времени, без участия человека, выходящее за границы одного предприятия, с перспективой объединения в глобальную промышленную сеть вещей и услуг.

 

Фактически создается облачная модель завода, где в виртуальном пространстве воссоздается весь производственный процесс и жизненный цикл продукции – от разработки идеи, проектирования, дизайна до производства, поставки конечному заказчику, эксплуатации, обслуживания и утилизации.

 

Цифровая копия завода позволяет еще до начала производства выстроить оптимальную производственную, логистическую, ресурсную цепочку, просчитать ее стоимость, провести оптимизацию: подобрать оптимального по стоимости и срокам поставщика, транспортную компанию, выбрать оптимальные материалы. Становится возможным оперативно внести изменения в производственный процесс на любом этапе, переоснастить оборудование, провести гибкую переналадку, изменить функционал производимой продукции. В случае же объединения нескольких предприятий в единую сеть эффективность и потенциал производства многократно возрастают.

 

В случае облачной модели организации производства и оказания услуг становится возможным не продавать человеку машину или трактор, а продать (по подписке) только функцию от нее, когда покупатель платит только за километраж или площадь вспаханного поля. При этом обслуживание, ремонт, заправку и другие эксплуатационные задачи производитель берет на себя. Тем самым достигается кардинальное удешевление стоимости владения для покупателя и максимальная утилизация продукции и средств производства для производителя (подробнее в Исследовании).

 

Индустриальный Интернет вещей кардинально изменяет всю экономическую модель взаимодействия «поставщик – потребитель», что позволяет:

  • автоматизировать процесс мониторинга и управления жизненным циклом оборудования;
  • организовать эффективные самооптимизирующиеся цепочки от предприятий – поставщиков до компаний – конечных потребителей;
  • перейти к моделям «экономики совместного использования» и многое другое.

 

В наиболее продвинутых случаях индустриальный Интернет вещей позволяет не только повысить качество технической поддержки оборудования с использованием развитых средств телеметрии, но и обеспечить переход к новой бизнес-модели его эксплуатации, когда оборудование оплачивается заказчиком по факту использования его функций.

 

 

Перспективы глобального рынка Интернета вещей в отраслевом разрезе

 

Аналитики многих международных аналитических агентств прогнозируют широкое применение концепции Интернета вещей в различных отраслях экономики.

 

Компания Ovum прогнозирует, что общий объем соединенных устройств, применяемых в различных сегментах мировой экономики, достигнет около 530 млн штук 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, с одной стороны, и снижение издержек и повышение выручки предприятий, которые внедряют инновационные решения, с другой стороны (см. интервью Александра Ануфриенко: «Промышленный Интернет в России»).

 

По мнению Machina Research и компании Nokia, доходы глобального рынка индустриального Интернета вещей достигнут 484 млрд евро в 2025 году, а основными отраслями станут транспорт, промышленность, ЖКХ, здравоохранение и применения для умного дома. При этом общие оценки рынка Интернета вещей (пользовательского и корпоративного) в мире Machina Research и Cisco оценивают до 4,3 трлн долларов в 2025 году.

 

 

Типовые результаты проектов IIoT

 

Обобщение результатов, проанализированных в ходе настоящего исследования проектов Интернета вещей, показывает, что важным достигаемым результатом его внедрения является возможность кардинального изменения всей экономической модели взаимодействия «поставщик – потребитель».

 

Во-первых, применение датчиков контроля работы оборудования с выходом в Сеть позволяет производителю оборудования удаленно контролировать его работу, своевременно проводить регламентные работы, предсказывать аварии и проводить планово-предупредительный ремонт или заранее подготовить необходимые детали на замену и т. п. Таким образом, мы говорим о том, что Интернет вещей является эффективным инструментом управления жизненным циклом продукции.

 

Во-вторых, знание о фактической и планируемой загрузке производственного оборудования, соединенного с Сетью, позволяет организовать автоматическую сеть заказов между различными производствами в длинной цепочке от поставщиков материалов до потребителей конечной продукции. Это достигается путем подключения всех производственных площадок к единой программной платформе, причем ее участниками могут являться юридически разные компании. Такая модель кардинально оптимизирует транзакционные издержки в кооперационных цепочках, которые приобретают качество самооптимизирующихся. Другими словами, применение концепции Интернета вещей позволяет максимально оптимизировать кооперационные связи для всей цепочки предприятий-участников с целью достижения наиболее экономически эффективного результата для конечного потребителя.

 

В-третьих, это касается перехода от модели продажи устройств и оборудования, измеряемых количеством поставленного оборудования, к модели продажи функционала (результатов использования) устройств и оборудования «по требованию». Например, когда компания продает не просто компрессоры, а сжатый воздух с четко определенными и гарантированными параметрами. Таким образом, в наиболее продвинутых случаях речь может идти не просто о новом качестве технической поддержки оборудования (с использованием развитых средств телеметрии), но и об иной бизнес-модели его эксплуатации, когда оборудование вообще не передается в собственность заказчика, а оплачивается им по факту использования его функций. По такому принципу работают, например:

  • крупнейший поставщик промышленных компрессоров Kaeser – оплата компрессорного оборудования происходит по объему произведенного им сжатого воздуха;
  • производитель сельскохозяйственной техники John Deere – оплата фактического времени использования сельскохозяйственной техники (тракторов);
  • многие другие ведущие производители промышленного оборудования и потребительской техники, описанные в отчете.

 

Важно отметить, что продажа «по требованию» – это ключевая характеристика облачного сервиса. Интернет вещей выступает в качестве необходимой технической компоненты для расширения облачной модели за рамки информационно-коммуникационной индустрии. В тех отраслях экономики, где ИКТ-оборудование не является конечным продуктом, а вычислительные и коммуникационные системы применяются как вспомогательные (для компьютеризации управления другими видами оборудования и устройств, так называемые встроенные системы), модель облачных вычислений приобретает формат контракта жизненного цикла, то есть новой модели взаимоотношений в цепочке «поставщик – потребитель».

 

 

Типовой результат проекта IoT – кратное повышение эффективности всех участников экосистемы IoT не только в сфере ИКТ и финансов, где продукт может быть создан и потреблен в полностью цифровом виде, но и в отраслях материального производства. Причем по мере роста масштаба этих экосистем их эффективность растет, а не снижается, в отличие от построенных по традиционному принципу кооперационных цепочек, где рост издержек пропорционален квадрату роста численности персонала взаимодействующих предприятий.

 

Следствием такого типового результата проектов IoT является рост конкурентоспособности участников экосистем IoT в глобальной системе разделения труда и рост их акционерной стоимости, когда претерпевающая IoT-трансформацию «традиционная» компания, достигая сравнимой с «технологическими» компаниями эффективности, начинает оцениваться инвесторами по коэффициентам облачных/технологических компаний, таких как Google, Amazon и других аналогичных.

 

Именно динамика акционерной стоимости является основным финансовым результатом перехода на бизнес-модель, базирующуюся на принципах IoT.

 

 

Приоритетные отрасли внедрения решений промышленного Интернета

 

В отчете рассмотрены практические результаты реализации проектов в сфере промышленного Интернета за рубежом.

 

Исследование включает в себя примеры успешных реализованных проектов в сфере промышленного Интернета, охватывающие такие ключевые отрасли, как:

  • горнодобывающая промышленность;
  • нефтегазовая промышленность;
  • химическая промышленность;
  • металлургическая промышленность;
  • целлюлозно-бумажная промышленность;
  • пищевая промышленность;
  • мебельная промышленность;
  • фармацевтическая промышленность;
  • микроэлектронная промышленность;
  • промышленность строительных материалов;
  • автомобилестроение;
  • машиностроение.

 

Анализ лучших мировых практик показывает, что основными сферами применения решений в сфере промышленного Интернета являются производства, характеризующиеся наличием одного либо нескольких следующих важных условий:

  • выпуск широкой номенклатуры продукции, использование значительного перечня комплектующих;
  • потребность в повышении качества выпускаемой продукции и снижении степени брака;
  • потребность в обеспечении эффективного сервисного обслуживания ранее поставленной продукции;
  • потребность в снижении эксплуатационных затрат производства;
  • значительная энергоемкость производства;
  • сложные производственные условия;
  • потребность в оперативной диагностике неисправностей технологического оборудования для снижения незапланированных остановок производства;
  • потребность в обеспечении высокой производительности персонала;
  • потребность в обеспечении безопасности персонала;
  • необходимость системной интеграции широкого спектра различного технологического оборудования различных производителей в единый производственный комплекс.

 

Особое внимание в исследовании уделено анализу практических результатов реализации проектов в сфере промышленного Интернета, полученных на предприятиях крупнейших транснациональных компаний. В частности, подробно рассмотрены результаты внедрения указанных технологий на предприятиях таких глобальных корпораций, как:

  • Akzo Nobel;
  • BASF;
  • Boliden;
  • Bosch;
  • British Petroleum;
  • Coca-Cola;
  • Daimler;
  • General Electric;
  • Goldcorp;
  • Honda;
  • Intel;
  • Konecranes;
  • Nestle;
  • Osram;
  • Potash Corporation;
  • Pirelli;
  • SKF;
  • SEAT;
  • Siemens;
  • The Anglo Platinum Group идругие.

 

 

Применение мировой практики в реализации IoT-проектов в России

 

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.

 

Современные промышленные лидеры за рубежом уже сейчас имеют оцифрованное, подключенное в сеть, роботизированное оборудование, оснащенное датчиками и IT-системами. На протяжении последних 10–20 лет в условиях трансформации производственного процесса компании отлаживают новые способы управления, анализа и применения получаемых данных (BigData), достижения эффективности. В настоящее время мировые производители движутся в сторону масштабирования и внедрения искусственного интеллекта в производство, что способно полностью исключить человека из рутинных процессов. Использование новых цифровых моделей управления выходит далеко за рамки информационно-коммуникационной индустрии, а IoT выступает необходимой технической компонентой для реализации IoT-проектов в различных отраслях экономики.

 

Государственные инновационные и промышленные программы развития других стран основываются на понимании, что инновационные промышленные технологии и разработки способны усилить все отрасли экономики, которые могут быть модернизированы.

 

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 по скорости исполнения заказов.

 

Основным вызовом в среднесрочной перспективе в случае непринятия адекватных мер для России является угроза утраты конкурентоспособности на мировой арене и увеличение разрыва по показателю производительности труда от США, с четырехкратного в 2015 году до более чем десятикратного в 2023 году; в долгосрочной перспективе – возникновение практически непреодолимого технологического барьера между Россией и ведущими технологическими державами, делающими ставку на внедрение высокоэффективных технологий и сервисных моделей развертывания, совместную эксплуатацию ИКТ-инфраструктуры и программных приложений, таких как виртуализация сетевых функций и автоматическое программное управление ими. Это может привести к технологической изоляции и деградации.

 

В оптимистичном сценарии появление и ускоренное внедрение принципиально новых бизнес- и сервисных моделей в идеологии IoT с учетом государственной поддержки (сквозного включения проектов в государственные приоритеты и программы) 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.

 

 Большое значение приобретают совместные формы работы государства, науки и бизнеса (производственные компании, в частности) для обмена знаниями, технологиями, идеями и совместной реализации проектов в условиях комплексных экосистем и необходимости привлечения партнеров с разной специализацией.

 

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.

 

Анализ результатов внедрения наиболее успешных практик в сфере промышленного Интернета показывает, что срок окупаемости таких проектов в большинстве случаев не превышает нескольких месяцев.

 

Проекты IIoT реализуются либо запланированы к реализации практически всеми ведущими мировыми игроками в широком спектре отраслей. При этом особое внимание внедрению указанных технологий уделяется в таких ключевых для России отраслях, как горнодобывающая и химическая промышленность, металлургия, машиностроение, нефтегазовый сектор.

 

Таким образом, для отечественных предприятий особую важность представляет адаптация и внедрение наиболее успешных мировых практик в сфере промышленного Интернета как одного из важных условий достижения конкурентоспособности на внутреннем и внешнем рынках.

 

 

Примеры (кейсы) внедрения проектов Индустриального (Промышленного) Интернета Вещей

 

Кейс 1: Компания Akzo Nobel

Название компании, страна реализации проекта

AkzoNobel

Предприятия по выпуску химической продукции в различных странах мира

Цели проекта

Повышение эффективности работы предприятий AkzoNobel

Предпосылки к реализации проекта

Компания AkzoNobel является одним из крупнейших мировых производителей широкой номенклатуры химической продукции.

Предприятие насчитывает свыше 200 производственных площадок в более чем 80 странах мира, общая численность персонала составляет около 50 тысяч человек.

В связи с широкой географией присутствия компании важную роль играет оптимизация распределения трудовых ресурсов, а также обеспечение эффективного взаимодействия между подразделениями компании в различных странах.

Суть проекта, описание реализованного функционала

Для повышения эффективности функционирования бизнеса компании внедрены облачные технологии сбора, хранения и анализа данных.

Описание примененных технологий и решений

На предприятиях AkzoNobel использованы интеллектуальные платформы компании GE и ее программное обеспечение Proficy, а также ряд продуктов таких вендоров, как Accenture и SAP для разработки корпоративной Программы управления информационными процессами предприятия (EPI – EnterpriseProcessInformationConnectedProgram).

Реализация указанной программы позволяет размещать все данные на одном центральном облачном сервере, расположенном в Амстердаме, вместо использования 4–5 серверов на каждом предприятии.

В частности, Программа EPI используется AkzoNobel для удаленного управления из Швеции предприятием по выпуску пероксида водорода, расположенным в Норвегии.

Применяемые технологии позволили частично отказаться от постоянного присутствия на предприятии производственного персонала. Завод работает в непрерывном режиме 24/7 и в будние дни управляется дистанционно из офиса в Швеции на расстоянии 500 км. Производственный персонал работает непосредственно на предприятии только в выходные дни.

Количество подключенных устройств Интернета вещей, объем генерируемых ими данных

Программа EPI была реализована на более чем 100 предприятиях компании AkzoNobel.

Общее количество подключенных к программе пользователей превышает 2000, а ежедневное число транзакций передачи данных составляет несколько миллиардов.

Достигнутые результаты проекта, экономический эффект

В ходе реализации проекта были достигнуты следующие результаты:

  • значительно сокращены затраты на оплату труда производственного персонала за счет снижения его числа;
  • существенно снижены затраты на функционирование информационной инфраструктуры компании за счет перехода на облачные технологии и отказа от использования значительного числа локальных серверов на предприятиях;
  • оптимизированы технологические процессы.

Планы по развитию проекта

Облачные решения внедрены на 30 производственных площадках компании AkzoNobel.

В ближайшее время эти технологии могут быть внедрены еще на 10 предприятиях компании.

Источник: GE

 

 

Кейс 2: Компания General Electric

 

Название компании, страна реализации проекта

GeneralElectric, Атланта, США

Центр по удаленному мониторингу и анализу данных компании GE

Цели проекта

Осуществление непрерывного мониторинга газовых турбин, расположенных по всему миру, в непрерывном режиме

Предпосылки к реализации проекта

Одной из ключевых задач при эксплуатации сложного технического оборудования является недопущение его внеплановых остановок, а также получение своевременных данных о его техническом состоянии в режиме реального времени.

Это требует привлечения дорогостоящих программных продуктов, технологий сбора и обработки данных, а также наличия высококвалифицированных специалистов.

Суть проекта, описание реализованного функционала

Для снижения затрат клиентов, эксплуатирующих газовые турбины по всему миру, компанией GE внедрена и апробирована на практике система удаленного мониторинга состояния турбин.

Описание примененных технологий и решений

Для сбора и анализа данных по техническому состоянию турбин используется система theEnterpriseHistorianSystem разработки компании GE.

Получаемые данные о работе турбин поступают в центр обработки данных компании GE, где команда из более чем 20 специалистов осуществляет мониторинг данных о техническом состоянии турбин и принимает оперативные решения в случае возникновения потребности в их обслуживании или ремонте.

Заложенные в системе theEnterpriseHistorianSystem решения защищены 15 патентами.

Количество подключенных устройств Интернета вещей, объем генерируемых ими данных

Общее количество газовых турбин, показатели работы которых непрерывно мониторятся, составляет 1600 ед.

Общий обрабатываемый с применением технологий BigData массив информации включает в себя параметры по более чем 100 млн ч наработки турбин.

Достигнутые результаты проекта, экономический эффект

В ходе реализации проекта были достигнуты следующие результаты:

  • осуществлен переход от пакетной к непрерывной передаче данных по состоянию турбин;
  • значительно снижены трудозатраты на сбор и анализ данных по состоянию турбины;
  • требуемая емкость серверов для хранения данных сокращена в 10 раз;
  • стоимость разработки и эксплуатации баз данных снижена в четыре раза;
  • затраты на выгрузку и использование данных снижены в 10 раз;
  • повышена гибкость и эффективность использования трудовых ресурсов персонала. Совокупная экономия средств на оплату труда персонала оценивается в 9 млн USD в год;
  • затраты на разработку программного обеспечения сторонними разработчиками снижены на 3 млн USD;
  • совокупные выгоды для эксплуатирующих турбины предприятий оцениваются в 100 млн USD в год.

Планы по развитию проекта

Указанная система может быть успешно масштабирована на значительно большее количество турбин, выпущенных GE и эксплуатируемых во всем мире.

Источник: GE

 

Кейс 3: Компания Sierra Gorda

 

Название компании, страна реализации проекта

SierraGorda, Чили

Шахта по добыче медной и молибденовой руд

Цели проекта

Повышение производительности месторождения, повышение безопасности условий труда персонала, снижение трудозатрат

Предпосылки к реализации проекта

Проект SierraGorda является совместным предприятиемKGHMInternationalLtd., SumitomoMetalMining и SumitomoCorp.

Совокупные инвестиции в разработку месторождения составили 3,9 млрд USD, численность персонала предприятия – свыше 2000 человек.

Важным условием работы предприятия является обеспечение бесперебойной работы беспроводной сети. С учетом того факта, что эксплуатация месторождения осуществляется в сложных условиях (высокая температура, вибрации, запыление), построение единой высокоэффективной корпоративной сети предприятия являлось сложной задачей.

Суть проекта, описание реализованного функционала

Компанией SierraGorda совместно с Cisco реализован проект по построению единой информационной инфраструктуры введенного в эксплуатацию месторождения с переходом на принципы функционирования IoT.

Описание примененных технологий и решений

На предприятии были внедрены следующие продукты Cisco:

  • платформа Cisco® Connected Mining;
  • точки беспроводного доступа Cisco Aironet Серии 1500;
  • контроллеры беспроводной сети Cisco 5508 Series Wireless LAN;
  • свитчи серий CiscoCatalyst 3750X и 3560X.

Продукты Cisco позволили решить следующие важные задачи предприятия:

  • обеспечена эффективная коммуникация со всеми сотрудниками, находящимися на месторождении, путем использования ими переносных мобильных устройств;
  • использование платформы Cisco® Connected Mining позволило интегрировать все информационные потоки в единую надежную мультисервисную IP-сеть с обеспечением бесперебойного доступа к ней с любого рабочего устройства в каждый период времени;
  • реализована надежная коммуникация по каналам связи человек – человек, человек – машина, машина – машина.

Количество подключенных устройств Интернета вещей, объем генерируемых ими данных

Общее количество подключенных сотрудников предприятия составляет 2000.

Также осуществляется мониторинг функционирования нескольких десятков единиц горного оборудования.

Достигнутые результаты проекта, экономический эффект

В ходе реализации проекта были достигнуты следующие результаты:

  • ежемесячная экономия трудозатрат за счет оптимизации использования трудовых ресурсов одной бригады численностью в 20 человек составляет около 720 человеко-часов;
  • обеспечена надежная коммуникация со всеми сотрудниками;
  • реализован сбор и анализ оперативной информации о производственных процессах месторождения;
  • повышена операционная эффективность.

Планы по развитию проекта

Аналогичные решения могут успешно применяться на других предприятиях горнодобывающего сектора.

Источник: Cisco

 

 

Комментарии участников рынка

 

24 ноября 2016 года Фонд развития интернет-инициатив провел форум перспективных технологий «Как Интернет вещей и большие данные создают новые рынки». Предлагаем вашему вниманию мнения его участников:

 

Мне бы хотелось обратить внимание на такое понятие, как индустриальный Интернет. Именно он, в особенности производственный Интернет вещей, будет являться массовым и сможет создать достаточно большой новый рынок. Если мы посмотрим на отрасль микроэлектроники в мировом ее масштабе, то мы увидим, что прогнозы аналитиков говорят, что следующий рост выручки всех микроэлектронных компаний в мире будет основан именно на разработках, связанных с Интернетом вещей, – это больше 100 млрд $ в следующем пятилетнем прогнозе. Если сравнить с предыдущими двумя революциями: с появлением мобильных телефонов и с появлением смартфонов и планшетов, то вы видите, что этот рост коррелирует с такими же значениями предыдущих двух эпох.

 

В Интернете вещей нет проектов чисто по микроэлектронике, это также и аналитика больших данных, коммуникационная инфраструктура, интеграция с корпоративными системами, ERP и т. д. То есть это более сложные решения. Поэтому нужно искать способ продавать вертикальные решения и закрывать весь проект сразу. Мы не сможем реализовать проект IoT, являясь лишь одним элементом экосистемы. Сложность рынка Интернета вещей как раз заключается в том, что большому числу различных участников нужно объединить усилия для продажи единого конечного продукта.

 

Интернет вещей – это не про подключенные устройства, и это не про датчики, не про сенсоры, это не про сети операторов, виды связи или технологии связи. На самом деле Интернет вещей – это про информацию и аналитику. Неважно, в облаке она или не в облаке, в локальном хранилище либо в публичном, важно понимать, какую бизнес-задачу мы хотим решить.

 

Например, проблема города Амстердама заключается в том, чтобы меньшим количеством мусоровозов собирать большее количество мусора и сделать так, чтобы это было наименее заметно для жителей города – не создавать заторы на улицах. Для этого нужна информация о текущем состоянии мусорных баков, и, исходя из этих требований, технический директор города Амстердама ищет оптимальные датчики, сенсоры, технологии связи, системы анализа информации – то есть делает выбор технического решения и партнера, который будет предоставлять городу требуемую информацию и аналитику. Эта информация направляется компаниям, которые занимаются вывозом мусора, – тем самым Амстердам оптимизирует свои затраты как город, на то, чтобы вывозить из города мусор.

 

В этом контексте есть определенное понимание бизнес-экосистемы: производители устройств, сетевые компании (в том числе такие, как «МегаФон»), анализ данных, вертикальные решения. Ключевая компетенция оператора – быть интегратором сетей связи и компанией, которая создает инфраструктуру. Вряд ли мы станем интернет-разработчиком или будем конкурировать с компаниями, которые специализируются на решении конкретных вертикальных бизнес-задач. Мы смотрим на несколько горизонтальных слоев IoT:

  1. Технологии связи. Мы компетентны в понимании того, в чем принципиальные отличия между LPWAN-сетями, спутниковыми сетями, сетями GSM и остальными. Мы разбираемся в том, как их строить наиболее эффективно, как подбирать правильный набор для конкретного use-case. В каком-то случае это будет спутниковая связь (для контейнерных перевозок, например), для другого применения актуальна будет, например, LoRa.
  2. Управление SIM-картами, подключенными устройствами и так далее. Совместно с «Петер-Сервис» «МегаФон» несколько лет развивает М2М-платформу, сейчас она переводится на новый уровень.
  3. Аналитика. Любой оператор обладает большим объемом информации. Не все умеют с ней работать, операторская компетенция – проанализировать информацию с датчиков и сенсоров и доставить готовый аналитический материал для клиентов.
  4. Центр экосистемы партнеров. Партнерами могут выступать как производители оборудования, так и IoT-компании (такие как Siemens, например). В частности, в 2016 г. «МегаФон» ускорил интеграцию биллинга партнеров с нескольких месяцев до нескольких дней.

 

Часть крупных компаний уже использует Интернет вещей. Это началось 5–7 лет назад, когда поставщики технологического оборудования уже встраивали датчики, которые собирали информацию. Сейчас это все объединяется в единую сеть. Технологической революции пока не происходит, на мой взгляд. Я думаю, что она случится года через три, когда у нас появятся серьезные аналитические решения и вся эта информация будет превращаться в готовый продукт. Для этого мы сейчас создаем внутри банка понимание тех платформ, которые мы должны будем построить к этому моменту, чтобы мы могли воспользоваться этими системами и, может быть, даже стать лидерами в этом направлении.

 

Иногда есть недопонимание, есть разные языки: технический и экономический. Как банкир я привык всегда исходить из спроса, из потребностей, из проблем, из того, на чем можно заработать в конечном итоге. И когда я общаюсь с людьми из технической сферы, они начинают идти от технологий: вот у нас есть замечательная технология, очень долго и пространно рассказывают, употребляют очень сложные термины. А где деньги? И вот здесь возникает разрыв шаблона: люди не знают, сколько они могут на этой технологии заработать, какой рынок, какие конкуренты, как ее можно модернизировать, чтобы заработать еще больше. Поэтому, если эти два мира (технический и экономический) начнут сейчас взаимодействовать более системно, мы перейдем на качественно новый уровень бизнеса и бизнес-моделей, которые позволят совершенно по-другому взглянуть на те модели, которые есть в экономике.

 

Есть такой тезис Германа Грефа о том, что нефть будущего – это информация. Мы сейчас это очень хорошо понимаем, и как только мы научимся правильно работать с информацией, те доходы, которые мы сейчас имеем, мультиплицируются в гораздо большие доходы. Сейчас крупнейшие банки мира работают над этой задачей. И кто первый решит эту задачу на новом уровне, тот станет лидером процесса. Если коротко, банк будущего – это цифровой банк.

 

 

С полными выступлениями этих и других участников форума можно ознакомиться на сайте JSON.TV:

 

Гульнара Хакимова, ПАО «Микрон»

http://json.tv/ict_video_watch/frii-gulnara_hasyanova-mikron-20161129032335

 

Александр Башмаков, ПАО «МегаФон»

http://json.tv/ict_video_watch/frii-aleksandr_bashmakov-megafon-20161129031947

 

Сергей Поликанов, Sberbank CIB

http://json.tv/ict_video_watch/frii-sergey_polikanov-sberbank_cib-20161129033135

 

 

Детальные результаты исследования представлены в полной версии отчета:

«Мировой опыт внедрения проектов в сфере Индустриального (Промышленного) Интернета вещей. Примеры успешно реализованных кейсов»

 

Формат документа

PDF

Стр.

130

Автор

J'son & Partners Consulting

Артикул

0012

Способ предоставления

В электронном виде

 

Актуальность данных: Отчет подготовлен в конце 2016 г.

 

С вопросами обращайтесь: news@json.tv

 

 

1. Горнодобывающая промышленность

1.1. Goldcorp, шахта Eleonore, провинция Ванкувер, Канада

Шахта по добыче концентрата золота.

1.2. Dundee precious metals, Челопек, Болгария

Шахта по добыче концентрата золота, меди и серебра.

1.3. Sierragorda, Чили

Шахта по добыче медной и молибденовой руд

1.4. The Anglo Platinum Group, ЮАР

Предприятие по производству драгоценных металлов.

1.5. PotashCorporation, Аврора, Севераня Каролина; Уайт Спрингс, Флорида.

1.6. Boliden, Гарпенберг, Швеция.

Шахта по добыче руд свина, серебра и цинка.

1.7. AkaraResources, Чатри, Таиланд.

Шахта по добыче золотосодержащего концентрата.

1.8. CMDIC, Кольяхуаси, Чили.

Шахта по добыче медной руды.

1.9. Шахта по добыче железной руды

1.10. Joy Global

 

2. Нефтегазовая промышленность

2.1. British Petroleum , Великобритания.

Глобальная нефтегазовая компания.

2.2. ErgonRefining, Уиксбург, США.

Нефтеперерабатывающий завод.

2.3. RasGas, Рас Лаффан, Катар.

Предприятие по выпуску сжиженного природного газа (СПГ).

 

3. Металлургия

3.1. KarlCasper, Германия.

Металлургический завод.

3.2. Bharat Forge , Пун, Индия.

Металулргический завод по производству поковок.

 

4. Химическая промышленность

4.1. BASF , Людвигсхафен, Германия

Предприятие по выпуску полимеров

4.2. Akzo Nobel

Предприятия по выпуску химической продукции в различных странах мира.

4.3. Pirelli , Бройберг, Оденвальд, Германия.

Предприятие по выпуску шин.

4.4. Blaser Swisslube , Эмменталь, Швейцария

Предприятие по выпуску смазочно-охдаждающих жидкостей

 

5. Машиностроение

5.1. GeneralElectric, Атланта, США.

Центр по удаленному мониторингу и анализу данных компании GE.

5.2. SKF, Швайнфурт, Германия.

Предприятие по выпуску подшипников.

5.3. Bosch (Кейс 1) , Хомбург, Германия.

Предприятие по выпуску дросселей.

5.4. Bosch (Кейс 2) , Сучжоу, Китай.

Предприятие по выпуску автомобильной электроники.

5.5. Konecranes, Финляндия.

Предприятие по выпуску подъемного оборудования.

5.6. Lordan, Израиль.

Предприятие по выпуску отопительного и холодильного оборудования.

5.7. Servomax, Хайдарабад, Индия.

Предприятие по выпуску электротехнического оборудования.

5.8. Производитель насосного оборудования

Транснациональный производитель насосного оборудования

5.9. ThyssenKrupp Elevator

Производитель лифтов ThyssenKrupp Elevator

5.10. FESTO (прототип)

Автоматизированная сборочная производственная линия, созданная по концепции «Индустрия 4.0».

5.11. Rolls-Royce

Снижение количества срывов авиарейсов

 

6. Автомобилестроение

6.1. Honda, Токио, Иории, Япония.

Новое предприятие по выпуску легковых автомобилей.

6.2. Daimler (Кейс 1) , Раштатт, Германия.

Предприятие по выпуску легковых автомобилей Mercedes-Benz.

6.3. Daimler (Кейс 2) , Кассель, Германия.

Предприятие по выпуску осей для коммерческих автомобилей Mercedes-Benz.

6.4. SEAT (Кейс 1) , Марторелл, Испания.

Предприятие по выпуску легковых автомобилей SEAT и Audi.

6.5. SEAT (Кейс 2) , Марторелл, Испания.

Предприятие по выпуску легковых автомобилей SEAT и Audi.

6.6. KukaSystems, штат Огайо, США.

Предприятие по выпуску автокомпонентов.

6.7. Harley Davidson

Реализация модели индивидуализированного массового производства.

6.8. Производитель автокомпонентов

 

7. Пищевая промышленность

7.1. Coca-Cola

70 предприятий по выпуску безалкогольных напитков всему миру.

7.2. Nestle, предприятия в ЮАР.

Пищевая промышленность.

7.3. HobsonsBrewery, Великобритания.

Микро-пивоварня по выпуску крафтового пива

7.4. DanishCrowm, Дания.

Предприятие по забою свиней.

7.5. King'sHawaiian, США.

Предприятие по выпечке хлебобулочных изделий.

7.6. PremierFoods, Великобритания.

Предприятие по выпуску продуктов питания.

7.7. HillshireBrands, США.

Предприятие по выпуску колбасных изделий.

 

8. Фармацевтическая промышленность

8.1. Chengdu Rongsheng Pharmaceutical , Ченду, Китай.

Предприятие по выпуску препаратов плазмы крови.

 

9. Микроэлектроника

9.1. Intel (Кейс 1) , Пенанг, Малайзия.

Предприятие по выпуску микрочипов.

9.2. Intel (Кейс 2)

Предприятие по выпуску полупроводниковых изделий.

9.3. Siemens, Амберг, Германия.

Предприятие по выпуску изделий микроэлектроники.

9.4. Osram, Германия.

Производство светотехники и светодиодов.

9.5. Amara Raja Batteries, Читтур, Индия.

Предприятия по выпуску батарей.

 

10. Промышленность строительных материалов

10.1. Lehigh Cement Company , Мэриленд, США.

Предпприятие по выпуску цемента.

10.2. Spenner Zement , Германия.

Предприятие по выпуску цемента

 

11. Производство упаковки

11.1. Polibol, Испания.

Предприятие по выпуску гибкой упаковки.

 

12. Целлюлозно-бумажная промышленность

12.1. SCA , г. Остранд, Швеция.

Предприятие по производству отбеленной целлюлозы.

 

13. Мебельная промышленность

13.1. Steelcase , США.

Предприятие по производству мебели.

13.2. Lido Stone Works

Производитель изделий из камня под заказ

 

14. ЖКХ и безопасность

14.1. Sogedo: контроль ресурсов на водоканалах

14.2. Городская администрация Сан-Диего: уличное освещение

14.3. Городская администрация Сан-Хосе: уличное освещение

14.4. Городская администрация Осло: умное освещение

14.5. Городская администрация Роттердама: умное освещение

14.6. Компании, занимающиеся переработкой мусора (множество заказчиков): логистика

14.7. Администрация города Сеул (Южная Корея): оптимизация сбора мусора

14.8. Крупная сеть супермаркетов (Великобритания): безопасность

14.9. Городская администрация Буэнос-Айреса

Снижение затрат на освещение улиц города.

14.10. ComEd

Снижение затрат на освещение улиц города.

14.11. ADT-Corporation

Удержание клиентской базы на фоне растущей конкуренции со стороны новых игроков рынка

 

15. Транспорт и логистика

15.1. Hitachi Rail в Великобритании

15.2. Royal Caribbean: обслуживание пассажиров

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

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

15.5. Smoove: городской прокат велосипедов в Москве и других городах

15.6. Tesla: подключенные автомобили, обновление OTA

15.7. Boyaca: доставка газет и журналов

15.8. Kia: подключенные автомобили

15.9. Trenitalia: подключенные поезда

15.10. Порт Гамбурга

15.11. ARI (Automotive Resources International) – глобальная компания, предоставляющая услуги грузовых перевозок автотранспортом

Снижение затрат на эксплуатацию автотранспорта, снижение себестоимости взаимодействия с клиентами и партнерами при одновременном повышения качества оказываемых услуг.

 

16. Торговля и финансы

16.1. Diebold: обслуживание банкоматов

16.2. СГ «Уралсиб»: автострахование

16.3. Unicum: подключенные торговые автоматы

16.4. Whole Foods/Giant Eagle, розничная торговая сеть

Снижение до нуля упущенной выгоды от отсутствия в наличии необходимых покупателю товаров

 

17. Сельское хозяйство

17.1. ООО «АПК-Черноземье»: мониторинг работы сельскохозяйственной техники

17.2. Животноводческие фермы Южной Кореи (множество заказчиков)

17.3. Правительство США: подключенные метеорологические станции

17.4. Холдинг «АК Барс»: «электронное стадо»

17.5. Колхоз «Заветы Ильича»: шагомеры

17.6. Винодельни/Множество заказчиков: сбор данных о климатических условиях

17.7. Правительство Перу: отслеживание климатических изменений

17.8. Агрохолдинг «Кубань»

17.9. Ферма округа Фресно (Калифорния, США)

 

 

 

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 & Partners Consulting 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.