×

IIoT, цифровая экономика и цифровая промышленность в России и мире

Январь 2020 года

Аналитический Отчет (полная версия)

Запросить стоимость полной версии исследования: news@json.tv

Аналитический Отчет (полная версия)

IIoT, цифровая экономика и цифровая промышленность в России и мире
IIoT, цифровая экономика и цифровая промышленность в России и мире
Январь 2020

IIoT, цифровая экономика и цифровая промышленность в России и мире

Январь 2020 года

Зарегистрируйтесь или войдите, чтобы скачать PDF-версию Информационного бюллетеня

Скачать

+7 926 561 09 80; news@json.tv

Пишите, звоните, если есть вопросы

Статья для журнала: «Промышленная автоматизация».

 

Автор: Александр Герасимов, Директор департамента ИТ, ПО и облачных услуг J’son & Partners Consulting, 2019 г.

 

1. Немного теории: что такое IIoT и цифровая промышленность и какова ее роль в цифровой экономике

 

Экономика, согласно классическому определению, – это система взаимоотношений, возникающих в процессе создания, распределения и потребления продуктов (товаров) и услуг, то есть система взаимоотношений на каждом из этапов жизненного цикла продуктов и услуг. «Сердцевиной» экономики является производство (промышленность), если понимать под промышленностью любой процесс, приводящий к созданию добавленной стоимости (в процессе производства готового продукта, товара, средств производства). Как бы ни совершенствовались технологии производства и производимые продукты, всю предыдущую историю существования человечества отношения между людьми (на разных технологических переделах) оставались единственным видом отношений в экономике. Средства производства и производимая продукция сами по себе отношения между собой не выстраивали.

 

Применительно к цифровой экономике определение процесса создания добавленной стоимости можно сформулировать следующим образом: это использование все более автономных от непосредственного участия человека производственных и бизнес-процессов, имеющих свойство адаптивности (самооптимизации), основанное на применении математических моделей, описывающих взаимосвязи метрик этих процессов, с преимущественно прямым получением первичных данных в местах их возникновения от устройств и датчиков IoT, что позволяет достичь высокого качества данных (актуальность, релевантность, точность и полнота). То есть основой цифрового производства являются математические модели сквозных процессов производства и сбыта продукции («Интегрированная модель» на Рис. 1), позволяющие оптимизировать производство и сбыт по параметрам прибыльности, устойчивости бизнеса и минимизации негативного воздействия на окружающую среду.

 

В цифровой экономике основным объектом производственных и социально-экономических отношений являются интегрированные продукты-сервисы, так называемые продуктово-сервисные системы (Product-Service Systems, PSS) – см. Рис. 1, существующие одновременно в виде материальных элементов, и взаимодействующих между собой математических/программных моделей этих элементов, то есть в виде кибер-физических систем («умных» PSS). Основной бизнес-моделью для умных PSS является предоставление системе-потребителю «по требованию» функций системы-поставщика в том объеме и с тем качеством которые к конкретный момент времени необходимы потребителю, без перехода права собственности на физические компоненты системы. То есть кибер-физические системы способны самостоятельно выстраивать отношения (взаимодействовать) между собой, без непосредственного участия человека в этих процессах.

 

Таким образом, цифровая экономика образуется путем автономного, без непосредственного участия человека, взаимодействия цифровых (кибер-физических) систем, ее составляющих, с целью их взаимной оптимизации на основе автоматически исполняемых алгоритмов оптимизации. Главное условие установления взаимодействия – экономический эффект от взаимодействия систем должен превышать затраты на это взаимодействие. Человек участвует в этом процессе опосредованно, определяя правила (автоматически исполняемые алгоритмы или правила формирования алгоритмов) и выступая бенефициаром результатов взаимодействия.

 

Теперь более подробно об IIoT и его главном компоненте – IIoT-платформах, как основе цифровизации. Дело в том, что потребность в сквозной оптимизации обуславливает необходимость развития экосистем индустриальных (отраслевых) IoT-платформ и приложений (IIoT-платформ), содержащих интегрированные цифровые модели и/или инструментарий для их создания, и агрегирующих необходимые для их наполнения данные (Рис. 1). Для реализации этих функций IIoT-платформы должны обладать следующими возможностями:

 

- Платформа должна безопасно и с требуемым уровнем доступности осуществлять функции WAN-подключения и сбора данных с физических компонент продукта-сервиса, как самостоятельно, так и с использованием внешних специализированных интеграционных платформ.

 

- Для анализа/интерпретации данных телеметрии платформа должна иметь в своем составе цифровые двойники подключенных объектов, причем это относится как к производственной инфраструктуре, так и к производимым физическим компонентам продуктов-сервисов, для чего платформа должна иметь в своем составе или быть интегрированной с приложениями класса PLM/SLM как источниками цифровых моделей.

 

- Платформа должна выступать средством автоматизации производственных, и бизнес-процессов, то есть иметь в своем составе или быть интегрированной с приложениями реального времени для автоматизации производственных процессов (АСУТП/MES) и бизнес-процессов (BI, ERP), включая процессы разработки, производства и эксплуатации физических компонент (PLM).

 

 

Основной бизнес-моделью для экосистем IIoT-платформ и приложений выступает облачная модель, при этом в качестве источников данных облачные IIoT-платформы и приложения используют в том числе и «традиционные» информационно-изолированные локальные средства автоматизации.

 

Сферами применения IIoT-платформ является не только собственно промышленность, но и любая другая отрасль, где используется сложное дорогостоящее оборудование («индустриальные объекты»). Фактически, объем потребления функций облачных  платформ и приложений является показателем уровня цифровизации отрасли.

 

В настоящее время облачные IIoT-платформы и приложения для промышленности уже представляют из себя сложную экосистему, продолжающую свое бурное развитие (см. Рис. 2). Степень их влияния на бизнес промышленных предприятий определяется реализуемой функциональностью и уровнем проникновения. Развитие происходит по обоим направлениям: растет проникновение и расширяется функциональность от простых учетных и информационных функций до сквозного оптимизационного планирования всей цепочки создания добавленной стоимости с учетом всего многообразия факторов.

 

Экосистема облачных IIoT-платформ и приложений быстро расширяется как за счет появления изначально облачных платформ и сервисов, так и за счет перехода на облачную модель разработчиков on-premise приложений, причем не только приложений для автоматизации бизнес-процессов (АСУП), но и аппаратно-программных комплексов для автоматизации производственных процессов (АСУТП).

 

Экосистему промышленных облачных платформ и сервисов можно разделить на три вида платформ (Рис. 2):

 

- базовые платформы, то есть платформы накапливающие и анализирующие данные, но не используемые непосредственно для автоматизации производственных и бизнес-процессов за исключением процессов мониторинга состояния оборудования,

- два вида прикладных платформ:

        - облачные транзакционно-аналитические приложения, реализующие логику планирования бизнес- и производственных процессов,

        - отдельный вид облачных приложений, трансформирующийся в платформенные – приложения для автоматизации процессов управления жизненным циклом продукта (PLM/SLM).

 

 

Базовые платформы, имея широкую номенклатуру шлюзов и API к IoT-устройствам, включая технологические системы (АУТП) и внешним приложениям, являются поставщиками данных для прикладных, где основной упор сделан на аналитический функционал и планирование. Обработка данных ведется в платформах обеих видов, а функции автоматизации планирования производственных и бизнес-процессов промышленных предприятий с использованием этих данных реализуются только в прикладных платформах и сервисах.

 

Базовые IIoT-платформы, ориентированные на использование в промышленности, предназначены для автоматического сбора данных о состоянии продуктов промышленности (физических объектов), что является основой формирования кибер-физической продуктово-сервисной системы (Рис. 1), и имеют встроенный функционал для создания систем мониторинга промышленного оборудования. Наличие встроенного функционала для мониторинга, оптимизации использования и предиктивного обслуживания дорогостоящего оборудования коммерческого (B2B) назначения (industrial assets), является основным отличием базовых IIoT-платформ предназначенных именно для использования промышленности – базовые IIoT-платформы для других сфер применения не имеют цифровых двойников в своем составе.

 

Важно отметить, что IIoT-платформы для промышленности покрывают все этапы жизненного цикла кибер-физических систем,  физическими компонентами которых выступают различные виды промышленной продукции. То есть такие платформы применяются как для телеметрии установленного на промышленных предприятиях оборудования (телеметрии средств производства), так и для телеметрии промышленной продукции, используемой в других отраслях, не относящихся к промышленности: на транспорте, в ЖКХ, в сельском хозяйстве, медицине, финансовой сфере и пр. Таким образом, использование базовых промышленных платформ телеметрии выходит далеко за пределы собственно промышленности, и охватывает все сферы применения промышленной продукции, то есть все сферы экономики. Это свойство базовых IIoT-платформ для промышленности обуславливает их центральную роль в кросс-индустриальных экосистемах базовых IIoT-платформ: специализированные базовые IIoT-платформы в других отраслях используют промышленные IIoT-платформы как источник данных и цифровых моделей подключенных объектов.

 

Накопление широкой номенклатуры данных за длительный исторический период привело к появлению специализированных платформ и приложений для анализа этих данных. Такие платформы близки к базовым IIoT-платформам, однако ключевой особенностью аналитических IIoT-платформ является наличие сложных имитационных моделей (а не просто цифровых двойников, как в базовых), реализованных с использованием технологий машинного обучения. Интеграция со всеми видами источников данных, как на уровне автоматизации производственных (АСУТП/MES), так и бизнес-процессов (ERP/BI/PLM) позволяет формировать сложную интегрированную систему моделей, оцифровывающих взаимосвязи производственных и бизнес-KPI, что, в свою очередь, дает возможность реализовать сквозное оптимизационное интегрированное планирование и управление, построенное на имитационном моделировании. Аналитические платформы по своему функциональному наполнению близки к базовым, но отличаясь ориентацией на имитационное моделирование имеют ограниченные возможности (номенклатуру API-коннекторов) для подключения устройств IoT, поэтому аналитические платформы используют интеграцию с базовыми IIoT-платформами, используя их в качестве интеграционных. 

 

Наряду с IIoT-платформами, изначально разрабатываемыми как облачные IoT-платформы для мониторинга промышленного и инженерного оборудования, существуют мигрировавшие в облачные платформы отраслевые приложения класса Enterprise Resource Planning (ERP), так называемые IoT ERP или ERP поколения Индустрии 4.0. Такая миграция имеет место за счет интеграции функционала ERP с АСУТП и MES, что позволяет  рассматривать IoT ERP как разновидность IIoT-платформ, и перехода разработчиков таких ERP с модели on-premise развертывания на модель SaaS, что дает возможность провайдеру накапливать большое количество данных от компаний-пользователей приложения. Аналогичные процессы трансформации наблюдаются и со стороны разработчиков конструкторских приложений (Product Lifecycle Management Systems, PLM), обогащаемых функционалом управления производственными процессами и эксплуатацией промышленных продуктов, и которые по аналогии с IoT ERP можно именовать IoT PLM.

 

Анализ направлений развития IIoT-платформ показывает, что их разнообразие в перспективе сведется к двум видам платформ – базовым (интеграция, накопление и анализ данных) и прикладным (планирование и исполнение процессов конкретного производства), как за счет расширения функционала внутри платформ, так и за счет очень тесной интеграции платформ между собой. При этом все виды промышленных приложений и сервисов в своем развитии стремятся в одну точку – максимального охвата и максимальной эффективности использования.

 

Ключевая проблема применения облачных IIoT в промышленности состоит в том, что в до недавнего времени в мире были наиболее распространены попытки применения IIoT-платформ и приложений для оптимизации производственных процессов в рамках существующей промышленной парадигмы, сложившейся в результате третьей промышленной революции, в основном в части оптимизации эксплуатации и ремонта дорогостоящего оборудования, то есть как дополнение к традиционным локальным средствам автоматизации. Столь консервативный подход значительно замедлил процессы цифровой трансформации промышленных отраслей мировой экономики относительно таких бурно развивающихся в направлении цифровизации отраслей, как, например, сельское хозяйство.

 

Следствием этого является структура рынка облачных IIoT-платформ и приложений, основным сегментом которого выступают облачные платформы телеметрии промышленного оборудования (базовые и аналитические AEP на Рис. 2). Тем не менее, значительную долю рынка уже сейчас занимают более сложные приложения - облачные ERP и PLM поколения IoT, то есть полнофункциональные платформы для управления всеми аспектами деятельности промышленного предприятия, интегрированные с производственными системами MES/АСУТП.

 

Облачные ERP поколения IoT, а также развивающиеся в аналогичном направлении приложения PLM/SLM, являются не просто средством повышения эффективности промышленных предприятий в рамках парадигмы Индустрии 3.0, а выступают технологической основой (энейблером) для реализации бизнес-моделей цифровой экономики. И буквально в последние два года, то есть одновременно с формированием коммерческого рынка облачных IIoT, в промышленности наконец стало формироваться понимание этой более сложной трансформационной роли промышленных IoT-платформ, состоящей в том, что облачные IIoT-платформы и приложения являются технологической основой четвертой промышленной революции и перехода от производства и продажи продуктов и сопутствующих сервисов к созданию кибер-физических продуктово-сервисных систем и управлению ими на всем их жизненном цикле.

 

В различных отраслях промышленности процессы цифровизации имеют свои названия, но по сути они идентичны. Это Industrie 4.0 (массовое производство индивидуальной «умной» продукции) и Cloud Manufacturing в машиностроении, Digital Oilfield в добыче нефти и газа, Smart Grid в электроэнергетике. Такое изменение восприятия IIoT менеджментом промышленных предприятий в настоящее время выступает ключевым драйвером бурного роста рынка облачных IIoT-платформ и приложений, который, по оценкам J’son & Partners Consulting, в период 2017-2022 годов будет расти темпами 64% CARG, и, таким образом, станет самым быстрорастущим сегментом глобального рынка облачных услуг. Что, собственно, и является количественным измерением скорости процессов цифровизации глобальной экономики.

 

Машинные данные – это не новая нефть

 

В России в последние годы все более распространенным заблуждением становится расхожая фраза о том, что данные – это «новая нефть». Мол, раз есть «большие данные», то способ их монетизировать как-нибудь придумаем. И второе убеждение, что мы живем в «информационном обществе», где главное не средства производства, а информация.

 

На самом деле «большие данные», и в первую очередь машинные данные - это не новая нефть в том смысле, что рентный образ жизни на самом факте наличия этих данных в цифровой экономике не построить. Рента, какая бы она ни была, – это вообще не про цифровизацию.

 

Во-первых, эти машинные данные существуют не сами по себе, ключевую роль здесь играют цифровые двойники подключенных объектов. Только они позволяют интерпретировать эти данные, в том числе строить корректно работающие прогностические модели и, таким образом, обеспечивать значительный экономический эффект от сбора машинных данных. Интернет Вещей (подключенные физические объекты) без цифровых двойников и интегрированных моделей - это всего лишь дорогая и модная, но зачастую бесполезная игрушка для взрослых.

 

Во-вторых, это роль материального производства. На самом деле никакого «информационного общества», играющего первичную роль по отношению к материальному производству, не существует и никогда не существовало. Все ровно наоборот, особенно сейчас. Цифровизация – это резкое усиление роли производства в экономике, потому что производство в цифровой экономике – это взаимодействие кибер-физических систем, включающих как материальные объекты, так и их цифровые двойники (математические модели), наличие которых позволяет использовать материальные объекты наиболее оптимальным образом. Таким образом, машинные данные стекаются туда, где от них наибольшая польза, то есть к создателям цифровых моделей, которые одновременно являются и создателями соответствующих физических объектов.

 

При этом, как мы знаем от Митио Каку, роль посредников – перекупщиков материальных объектов, в цифровой экономике будет сокращаться, вплоть до полного их исчезновения. Отсюда следует, что доля торговли и сферы услуг, которая в российской экономике составляет до 60% ВВП, а в экономике крупных городов до 80% ВРП, в части торгово-посреднической деятельности будет сокращаться вплоть до ее обнуления, а сфера услуг окажется под жестким контролем производителей физических объектов (товаров, продуктов, средств производства), ввиду того что бизнес-модель цифровой экономики – это предоставление функций продукта, а не самого продукта, то есть продукт как услуга. Никакой «отдельно стоящей» сферы услуг в цифровой экономике не предусмотрено за счет цифровизации производственных отношений участников экосистемы в цепочке создания стоимости продукта.

 

В России есть многое из мира IoT, связанное с эксплуатацией произведенной вне России продукции машиностроения. Но нет практически ничего, связанного с его производством. Это означает, что пока ситуация не изменится, мы будем лишь нести расходы, связанные со сбором и хранением данных, а зарабатывать на этой «новой нефти» будут глобальные компании – производители. Что, собственно, и наблюдается сейчас. Поэтому рост объемов IoT-рынка в России – это лишь рост затрат, не дающий прироста эффективности.

 

России нужна программа интенсивной индустриализации, фактически создания машиностроения с нуля, уже на принципах цифровой экономики. Иначе – полная потеря перспектив и веса в глобальной экономике. И это будет даже не роль «сырьевого придатка» - ввиду кардинального снижения роли сырья и его первичной переработки в цифровой экономике, ориентированной на концепцию «нулевых отходов» (замкнутая экономика) и максимально возможной эффективности использования первичных ресурсов, особенно невозобновляемых, что снижает потребность в их добыче.

 

Ситуация с IIoT в России

 

Рынок IoT/M2M в России – это набор практически не связанных между собой видов проприетарных распределенных систем телеметрии, большая часть которых существует уже более 10 лет, а некоторые, например, пультовая охрана – более 50 лет. И практически никакого отношения к процессам создания добавленной стоимости эти виды систем телеметрии не имеют.

 

При этом кол-во IoT/M2M подключений к WAN в России кардинально меньше находящегося «на слуху» количества устройств IoT/M2M, а по количеству подключенных к WAN объектов лидирует транспорт, что определяет высокую долю сотовых подключений.

 

Высокая доля затрат на связь определяется в первую очередь неразвитостью  «аналитической надстройки» которая должна формировать основную добавленную стоимость – в России превалируют мониторинговые системы, а не аналитические и тем более не управляющие. В мире аналитика - это основной драйвер роста рынка IoT/M2M, в России он практически отсутствует. Данные не аккумулируются в облачных IoT-платформах (большинство систем – информационно изолированные проприетарные комплексы), аналитику просто не на чем строить.

 

Как самостоятельный коммерческий рынок потребление функций облачных IIoT-платформ и приложений в России практически отсутствует, имеет место лишь использование функций таких платформ глобальными производителями промышленного оборудования, установленного на территории России, для выполнения ими своих обязательств перед российскими клиентами по технической поддержке и контрактам жизненного цикла.

 

При этом в России распространено использование инсталлированных внутри локальных сетей предприятий систем мониторинга промышленного оборудования, а число отечественных компаний-разработчиков таких систем приближается к десятку. Несмотря на классификацию таких систем разработчиками как «промышленных платформ Интернета Вещей», по идеологии построения и функционалу они кардинально отличаются от глобальных базовых IIoT-платформ, также в качестве базового функционала реализующих мониторинг фактического состояния оборудования. Принципиальное идеологическое различие состоит в том, что российские системы ориентированы на решение задачи оптимизации использования наиболее дорогостоящего оборудования отдельного предприятия или даже отдельного цеха, то есть решения локальных задач в рамках существующей производственной и бизнес-парадигмы. Успешные глобальные IIoT-платформы позиционируются как энейблеры бизнес-моделей цифровой экономики и новых принципов и технологий производства, таких как CloudManufacturing, массовое индивидуализированное производство и аддитивные технологии (3D-печать). Следствием этого является полноценное использование глобальными вендорами IIoT-платформ облачной модели предоставления функций платформ, развитые аналитические возможности, ориентация на сквозную оптимизацию всей цепочки создания добавленной стоимости, ставка на открытость и формирование обширных экосистем разработчиков приложений на базе IIoT-платформ.

 

Препятствиями для успешной разработки и внедрения таких приложений и платформ в России являются:

 

- Превалирование самодостаточных вертикально-интегрированных структур при слабых горизонтальных кооперационных связях, информационная закрытость предприятий, неспособность к открытой конкуренции и недоверие к внешнему окружению, как следствие – организационная неготовность к реализации модели распределенного производства (cloudmanufacturing) и сквозной автоматизации всей цепочки создания и потребления добавленной стоимости.

 

- Анормально высокая доля морально и физически изношенного производственного оборудования.

 

- Дополнительной проблемой выступают крайне ограниченные финансовые возможности российских промышленных предприятий, даже крупных.

 

Таким образом, именно неготовность российских промышленных предприятий к кардинальной цифровой трансформации, а также крайне незначительная роль производства в общей структуре экономической активности в нашей стране является основным сдерживающим фактором для развития экосистем IIoT-платформ и приложений в России.

 

Для российских промышленных предприятий и государственных органов управления промышленностью в России важно понимать, что  цифровизация не является лишь вспомогательным процессом информатизации отрасли, а имеет определяющее значение для развития промышленности в стране.  Отсутствие энергичных действий в направлении цифровизации будет означать полную потерю конкурентоспособности отечественного промышленного сектора и его необратимую деградацию ввиду невозможности конкурировать с продукцией нового поколения от ведущих мировых производителей.

 

ПРИЛОЖЕНИЕ:

 

В качестве дополнительного комментария к статье J’son & Partners, будет уместно поразмышлять о цифровизации в контексте освоения уровней технологических переделов и связанного с этим экономического потенциала страны. Тогда становится понятным финальный value цифровизации. Хорошая статья на эту тему: «Специфика технологического производства», январь, 2018 год

 

Краткие выдержки из статьи:

 

«Чем выше технологический передел – тем большее количество подрядчиков вовлечено в производство готовых изделий, и тем самым выше мультипликативный эффект в экономике. В мире нет примеров, чтобы развитая, богатая, успешная и относительно крупная страна не имела технологического производства.

 

Допустим, для сбора зерна, кукурузы или картошки у вас минимальное количество контрагентов и подрядчиков, а для производства космического аппарата создаются целые индустрии, замыкая на себе едва ли не бесконечное множество контрагентов. Когда Сталин и Берия создавали атомный и космический проект, то под них фактически работала вся экономика, развивая смежные, сопряженные отрасли. Т.е. технологическое производство повышает сложность и глубину взаимодействия контрагентов в экономике, тем самым приводя к развитию страны.

 

Так часто упоминаемый термин «технологический передел» что из себя представляет? Проще говоря – это степень обработки продукции и ее производственная емкость (мера сопряжения в готовую продукцию спектра сторонних комплектующих и сырья).

 

Условно переделы можно разделить в следующей градации: нулевой, низший, низкий, средний, высокий, высший технологический передел.

 

Например, срубленное дерево, которое может поставляться в виде необработанного бруса – это нулевой передел в виду того, что над продукцией не производились никакие (или минимальные) технологические операции. Фанера или вагонка – это продукция низшего технологического передела из-за предельно простого технологического процесса и производственных операций. Однако второй производной от изначально срубленного дерева является деревянная мебель (низкий тех.передел), где производственный процесс уже несколько сложнее, требует существенного больше операций, затраченных ресурсов и умений (технологий производства).

 

Необработанное мясо – нулевой передел, аккуратно нарезанное и упакованное в вакуумные лотки мясо – низший передел, а мясопродукты – низкий передел.

 

Собранные овощи, фрукты с грядок и плантаций – нулевой передел, а готовая продукция в виде блюд – низший передел. Тоже самое и с зерном. Само зерно – нулевой передел, а, например, хлебобулочная продукция низший или низкий передел в зависимости от сложности и качества продукции.

 

Хлопок, лен – нулевой передел, рулон хлопковой ткани – низший передел, а штаны или трусы – низкий передел. Однако, в сегменте одежды продукция может быть среднего и высокого передела. Например, сложный деловой костюм, свадебное платье или продвинутая куртка – средний передел, а высокотехнологический водолазный, космический, авиационный костюм, военное снаряжение или специализированный спортивный костюм – высокий передел. Но последние включают в себя массу синтетических элементов, тогда как из натуральных компонентов максимум средний передел.

 

Нефть, газ, уголь – нулевой передел, мазут – низший передел, а бензин, дизель, керосин – низкий передел, точно также, как и примитивная нефтехимическая продукция (бензол, этилен, пропилен, ацетон, фенолы, синтетический каучук и так далее). Но производные от нефтехимической продукции в виде пластмассы, резины и так далее могут относиться, как к низкому, так и высокому переделу. Какие-нибудь двухдолларовые резиновые тапочки или примитивная пломба, заглушка – низкий передел, а гоночные шины – высокий передел.

 

Думаю, логика понятна? Понятно, что микропроцессоры, космические аппараты, атомные реакторы, турбины, самолеты, вертолеты или автопром – это все продукция высших переделов или высоких переделов. Смотря, какой автопром. Современный Mercedes S класса имеет бесконечный технологический разрыв с какими-нибудь бюджетными автомобилями низшей категории».

 

Полный текст статьи: https://spydell.livejournal.com/650951.html

Статья для журнала: «Промышленная автоматизация».

Автор: Александр Герасимов, Директор департамента ИТ, ПО и облачных услуг J’son & Partners Consulting, 2019 г.