×

28 Ноября 2017 17:51
871
0

Слушайте подкаст программы:

 

«Выживание не является обязанностью». Готовы, не готовы - это вопрос открытый. Среда меняется, жить в ней надо и, в принципе, хочется, соответственно, чтобы жить в новой среде нужно к ней адаптироваться. Тоже вариантов особо нет.

 

У Yandex Data Factory маленькая история, мы три года этим занимаемся. И первые полтора года это было ужасно, мы занимались тем, что объясняли, что да, оно будет, что машинным обучением и искусственным интеллектом придётся заниматься.

 

Нам говорили: да-да, наверное, потом как-нибудь. Сейчас уже объяснять не надо. Чуть меньше года, когда мы наблюдаем, что практически все крупные компании, а мы полтора года работаем исключительно на промышленность, по факту начали движение.

 

Причём эта несчастная история, все хотят быть вторыми, никто не хочет быть первыми. Не получилось, потому что не нашлось такого лидера, у которого можно было бы заимствовать систему целиком. Много всяких теоретических штук, а вот так, чтобы сказать, что есть компания X, мы будем как они – пока не вышло. Поэтому сейчас такая очень интересная штука, что все движутся, причём все – это реально.

 

Все крупные производственные компании, с которыми мы говорим, у них в этом году активное движение и большие планы на следующий год, и все занимаются экспериментами, потому что попытка найти образец пока не удалось. Совершенно очевидно, что не все эксперименты будут удачными. По нашему опыту и по опыту наших партнёров, заказчиков, есть некоторые идеи, не то чтобы очень оригинальные, о том, как попасть в хорошую компанию тех, кто выживет, и будет жить хорошо.

 

Это, во-первых, активно набирать экспертизу и опыт, потому что если сейчас сидеть и ждать, пока кто-то все придумает до нас, то мы точно опоздаем в силу того, что динамика процесса очень велика.

 

Дальше, опять-таки, коллега рассказывал про одну систему, я готов сходу перечислить десяток брендов и наименований, каждый из которых так или иначе стремится приложить руку к этому процессу. От мировых – Siemens, General Electric – до локальных, пожалуйста, на выбор.

 

Моё мнение, что никакой отдельно взятый поставщик, отдельно взятое решение не решит даже существенную часть проблем, не говоря уже о всей проблеме. То, что говорили про открытую архитектуру и прочее – оно так или иначе происходит, и это очень сложно.

 

Потому что сейчас нужно для повышения шансов на успех тестировать разных подрядчиков, мелких, крупных. Это вообще для крупного предприятия тяжелая проблема - работать с мелкими командами. У нас не было такой традиции. Выбора особого нет, потому что очень много интересного происходит на уровне мелких команд. Ждать, пока они куда-то вольются – это терять год.

 

Ну и ещё один момент, это то, что как любой пузырь, а вся эта история сначала про большие данные, потом про машинное обучение, теперь про Индустрию 4.0… Я все жду, когда будет 4.1 хотя бы, сколько уже можно, 4.0, 4.0… Очень много пены и воздуха, поэтому для того, чтобы понять, что происходит реально, и получить опыт, который полезен и применим, нужно выбирать правильные задачи с измеримым эффектом, когда есть чёткий критерий «получилось – не получилось», что получилось. Вообще в конце концов должны получиться деньги.

 

Да, у нас производство – это очень много разного высококлассного железа, технологии, наука, техника, химия, все там... Но надо понимать, что в конце концов должны получаться деньги. Поэтому когда мы приходим к измеримому эффекту, мы всегда стараемся туда докопаться, чего и вам советую.

 

Уже говорить о применимости технологий, о том, готовы, не готовы - натурально, поздно, грипп уже с нами. Надо думать немножко вперёд. Мне кажется, что это будет правильно.

 

На близком горизонте вопросы комплексных решений и их сложных сочетаний. Уже сейчас любое крупное производственное предприятие имеет опыт точечных решений, которые относятся к интеллектуализации производства, искусственному интеллекту, цифровым двойникам так далее.

 

Очень хороший вопрос, как это все будет срастаться в комплекс.

 

Это метафора, которая говорит о том, что у нас будет некая платформа, и мы будем загружать приложения, то, что часто используют…

 

Это прекрасная метафора, которая совершенно не отвечает на вопросы, а как это сделать. Это как в анекдоте про мышей и филина, который дал им совет, чтобы они стали ёжиком, и на вопрос – как? - сказал, что это уже мелочи, мы занимаемся стратегическими вопросами.

 

К сожалению или к счастью всем участникам этого процесса предстоит в ближайшей перспективе, год – два, опытным путём выяснить, как мыши должны трансформироваться в ёжиков. Это будет интересный опыт и на горизонте маячит новая проблематика, которая выходит даже за этот вопрос. Как из кучи точечных решений разных поставщиков сделать жизнеспособную и эффективную систему управления?

 

Встаёт новая проблематика, как менять подходы к управлению, потому что, только что об этом упоминалось, чёрные ящики, которые мы понимаем – не понимаем…

 

Ситуация гораздо хуже, потому что хорошо заниматься реверс-инжинирингом чёрного ящика, который кто-то придумал. Тут накоплен огромный опыт. Когда мы берём технологии машинного обучения, то автор модели, разработчик не очень понимает, как она работает внутри, в отдельных случаях, например, в случаях нейронных сетей, вообще не понимает. Будем честны. Здесь реверс-инжиниринг несколько затруднен.

 

В результате возникает вопрос: как работать, как опираться в повседневной деятельности, принимая ответственные решения, частично опираясь на неинтерпретируемые модели, набор чёрных ящиков, как их правильно собрать вместе, чтобы они давали какое-то адекватное решение?

 

Прекрасный вопрос про ответственность. Кто отвечает за результат работы этого творческого коллектива роботов? Сам по себе робот ответственность нести не может, вопрос, кто? Наблюдается, уже пошло такое движение в области регулирования, как это будет регулироваться. Как-то будет, я думаю, это неизбежно. Очень трудно понять, как именно будет происходить регуляция, и как с этим жить.

 

Отдельный вопрос – это вопрос безопасности всего этого хозяйства, потому что с появлением таких интеллектуальных систем и решений вопрос безопасности их применения встаёт ребром.

 

Пока мы говорим о рекомендательных системах, о подсказчиках всяких, где финальное решение принимает человек. Здесь мы можем оставаться в привычной парадигме. Когда мы переходим к использованию этих технологий в полной мере, то придётся пересматривать вопросы, в том числе, промышленной безопасности, что, на мой взгляд, является одним из очень больших вызовов, больших проблем, потому что это консервативная и правильно консервативная область, и тоже придётся адаптироваться под существенные изменения.

 

Спасибо за внимание, и я хочу пожелать всем присутствующим, не исключая себя, удачи в этой замечательной трансформации, к которой мы готовы или нет, но забег придётся проводить.


16-17 ноября 2017 года в Москве прошла Конференция «Эффективное производство 4.0», организованная инновационным центром «Сколково» в партнерстве с ООО «Твинс технологии».

Сколково. Эффективное производство 4.0. Павел Растопшин, компания «ЦИФРА»: Данные в производстве приобретают абсолютно иное фундаментальное значение
Сколково. Эффективное производство 4.0. Андрей Тихонов, «Лаборатория Касперского»: Разработчики IoT-систем, АСУТП и т.д. стабильно откладывают безопасность «на потом»
Сколково. Эффективное производство 4.0. Алексей Кислов, 1С: ERP-решения для автоматизации производства и планирования на всех уровнях
Сколково. Эффективное производство 4.0. Борис Менелевский, SAP: Переход от экономики товаров к экономике услуг
Сколково. Эффективное производство 4.0. Андрей Шаверин, OMRON: Откуда в производственном цехе берутся большие данные
Сколково. Эффективное производство 4.0. Дмитрий Курлов, СОЛВЕР: Важность человека при автоматизации и перехода к цифровому планированию в машиностроении
Сколково. Эффективное производство 4.0. Александр Усов, SKF: Сбор данных с динамического оборудования до сих пор является актуальной задачей, которая в полной мере не решена
Сколково. Эффективное производство 4.0. Игорь Сергеев, SIEMENS: Станки с ЧПУ, которые привязаны к облаку, имеют цифровой двойник - приезжайте, посмотрите