УДК 338.3 DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10069 Применение открытой OC MINDSPHERE в цифровой трансформации высокотехнологичных предприятий Application of the open OS MINDSPHERE in the digital transformation of high-tech enterprises Милованов Павел Дмитриевич, кандидат экономических наук, доцент, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет) «МАИ», г. Москва Milovanov Pavel D. kaf507@mai.ru Пантелеева Раиса Анатольевна, старший преподаватель, Московский авиационный институт (национальный […]
УДК 332.14 DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10068 КАДАСТРОВЫЕ РАБОТЫ В ОТНОШЕНИИ НАЦИОНАЛЬНЫХ ПАРКОВ И ГОСУДАРСТВЕННЫХ ПРИРОДНЫХ ЗАПОВЕДНИКОВ CADASTRAL WORKS IN RELATION TO NATIONAL PARKS AND STATE NATURE RESERVES Гальченко Светлана Альбертовна, доктор экономических наук, профессор, заведующий кафедрой землепользования и кадастров ФГБОУ ВО «Государственный университет по землеустройству» (105064 Россия, г. Москва, ул. Казакова, д. 15), ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1464-9877 Антропов Дмитрий […]
Зерновой форум состоится 24-26 февраля при поддержке Министерства сельского хозяйства Российской Федерации Генеральные спонсоры конференции: Корпорация «Севкавэлеваторспецстрой» https://skess.ru/ru/Торговый Дом «АлтайАгроСектор» https://agrosector22.ru/Компания «Csort» https://csort.ru/ Первый заместитель Министра сельского хозяйства Российской Федерации Хатуов Джамбулат Хизирович откроет 14-ю Зимнюю зерновую конференцию в Белокурихе.Также от минсельхоза на ведущем зерновой форуме Сибири выступит Роман Некрасов, директор департамента растениеводства, химизации и защиты растений, с докладом «Стратегические задачи […]
Ростсельмаш открыл свои двери и для зарубежных гостей. Представительная делегация белорусских аграриев, впервые после пандемии, посетила компанию в рамках проекта «Один день на Ростсельмаш». У фермеров регулярно возникает потребность в обновлении сельхозтехники. Во время визита белорусские гости смогли посетить ключевые производственные участки, ознакомиться с историческими экспонатами и современной техникой, напрямую задать вопросы по эксплуатации […]
DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10067 МОНИТОРИНГ ЗАБОЛОЧЕННЫХ АГРОЛАНДШАФТОВ ЦЕНТРАЛЬНОГО ПРЕДКАВКАЗЬЯ MONITORING OF WETLAND AGRICULTURAL LANDSCAPES THE CENTRAL CISCAUCASIA Лошаков Александр Викторович, кандидат сельскохозяйственных наук, доцент, заведующий кафедрой землеустройства и кадастра, ФГБОУ ВО Ставропольский государственный аграрный университет, г. Ставрополь Loshakov A.V., alexandrloshakov@mail.ru Аннотация. В статье приводятся актуальные результаты мониторинга агроландшафтов подверженных заболачиванию в разрезе административных районов и агроклиматических зон Ставропольского […]
DOI 10.24412/2413-046Х-2021-10066 Основные проблемы и перспективы развития сельского хозяйства Российской Федерации Main problems and prospects of agricultural development in the Russian Federation Хасанов Мирджума Мирзомуродович, аспирант, Федеральное государственное образовательное бюджетное учреждение высшего образования «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации» (Финансовый университет), Департамент корпоративных финансов и корпоративного управления Артемов Никита Николаевич, аспирант, Федеральное государственное образовательное бюджетное […]
Hilti Россия и Ростсельмаш внедрили инновационную систему в процесс сборки комбайнов, увеличив эффективность отдельных операций более чем в 2.5 раза. При помощи аккумуляторного гайковерта Hilti в комплексе с модулем регулировки крутящего момента и специально разработанной инновационной системы QR-кодов Hilti время затяжки одного болтокрепежа сократилось с 40 до15 секунд. При этом качество операции соответствует заданным требованиям благодаря автоматическому контролю системы.В 2020г. Ростсельмаш […]
Аграрии Кабардино-Балкарской республики посетили компанию Ростсельмаш, впервые за несколько лет, как отдельная делегация. В ходе визита в рамках программы «Один день на Ростсельмаш» гости узнали об истории компании, сегодняшнем дне и ближайших перспективах. С большим интересом делегация ознакомилась с широким спектром моделей и модификаций сельхозтехники Ростсельмаш, с производством и процессом сборки тракторов, комбайнов […]
Аграрии Республики Башкортостан собрали свыше 4 млн тонн зерна в 2020 году. Этому способствовало, в том числе активное обновление парка сельхозтехники региона. Башкортостан остается в числе лидеров по закупкам техники Ростсельмаш. Премьер-министр Правительства РБ – министр сельского хозяйства Ильшат Фазрахманов высоко оценил уровень продукции компании Ростсельмаш: «В последнее время в хозяйствах региона становится все […]
«XIV Зимняя зерновая конференция» состоится 24-26 февраля при поддержке Министерства сельского хозяйства Российской Федерации Генеральные спонсоры конференции: Корпорация «Севкавэлеваторспецстрой» https://skess.ru/ru/ Торговый Дом «АлтайАгроСектор» https://agrosector22.ru/ Компания «Csort» https://csort.ru/ «Зимняя зерновая конференция» 2021 года, 14 по счёту, пройдет традиционно в последние дни февраля в курортном городе Белокурихе Алтайского края. Особые условия Зерновой форум 2021 года будет проходить […]
Применение открытой OC MINDSPHERE в цифровой трансформации высокотехнологичных предприятий
Application of the open OS MINDSPHERE in the digital transformation of high-tech enterprises
Милованов Павел Дмитриевич, кандидат экономических наук, доцент, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет) «МАИ», г. Москва
Milovanov Pavel D. kaf507@mai.ru
Пантелеева Раиса Анатольевна, старший преподаватель, Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет) «МАИ», г. Москва
Panteleeva Raisa A. k501@mail.ru
Аннотация. Статья посвящена особенностям применения открытой операционной системы MindSphere в цифровой трансформации высокотехнологичных предприятий. В теоретической части статьи отмечается, что в настоящее время цифровая трансформация уже оказывает огромное влияние на различные аспекты бизнеса, такие как стратегия, управление партнерами, производство, ценообразование, продажи, продвижение и оргструктура. Определена основная задача платформы MindSphere, которая заключается в обеспечении быстрого и экономически эффективного подключение парка оборудования, сбора и анализа данных с целью получения значимых для производства и бизнеса результатов. Платформа MindSphere объединяет все источники данных: управление жизненным циклом продукта (PLM), планирование ресурсов предприятия (ERP), системы управления производством (MES), системы управления качеством (QMS), управление взаимоотношениями с клиентами (CRM) и IOT в один аналитический центр. В ходе проведенного анализа авторами было установлено, что операционная система MindSphere позволяет эффективным образом осуществлять унификацию, поиск, фильтрацию и анализ данных с учетом контекста, что дает значительный синергетический эффект и обеспечивает базу для интеллектуального принятия решений и следовательно значительно снижает затраты и время на поиск источников проблем, позволяет сосредоточиться на оптимизации изделий, производства и обслуживания с учетом создания стоимости и повышения удовлетворенности клиентов. Авторы отмечают, что внедрение решений IOT открывает владельцам бизнеса новое измерение во взгляде на их компанию, основанную на данных, а для самой компании обеспечивает недоступную ранее скорость операционной деятельности, прозрачность процессов и их оптимизацию, также на новый уровень поднимается безопасность труда и другие аспекты деятельности. В заключение статьи авторы приходят к выводам, что платформа MindSphere имеет все необходимые качества, чтобы быть в числе лидеров индустриального интернета вещей (IIOT), обеспечить возможность заказчикам качественным образом трансформировать IOT-данные в полезные бизнес-результаты.
Summary. The article is devoted to the peculiarities of using the open operating system MindSphere in the digital transformation of high-tech enterprises. The theoretical part of the article notes that digital transformation is already having a huge impact on various aspects of business, such as strategy, partner management, manufacturing, pricing, sales, promotion and organizational structure. The main task of the MindSphere platform has been identified, which is to provide a quick and cost-effective connection of a fleet of equipment, collection and analysis of data in order to obtain significant results for production and business. The MindSphere platform brings together all data sources: Product Lifecycle Management (PLM), Enterprise Resource Planning (ERP), Manufacturing Execution Systems (MES), Quality Management Systems (QMS), Customer Relationship Management (CRM) and IOT into one analytical center. In the course of the analysis carried out by the authors, it was found that the MindSphere operating system allows for efficient unification, search, filtering and analysis of data in a context-sensitive manner, which gives a significant synergistic effect and provides a basis for intelligent decision-making and therefore significantly reduces the cost and time for finding sources. problems, allows you to focus on optimizing products, production and services for value creation and increased customer satisfaction. The authors note that the implementation of IOT solutions opens up a new dimension to business owners in looking at their company based on data, and for the company itself it provides the previously unavailable speed of operating activities, transparency of processes and their optimization, and also raising labor safety and other aspects of activities to a new level. … In conclusion, the authors conclude that the MindSphere platform has all the necessary qualities to be among the leaders of the industrial Internet of Things (IIOT), to provide customers with the ability to qualitatively transform IOT data into useful business results.
Key words: digital transformation of production, industrial Internet, digital platforms, advanced IT solutions, improvement of business processes.
Введение
Поддержание конкурентоспособности в современном производстве требует от компаний не только выпуска продукции самого высокого качества, но и максимизации операционной эффективности в глобальных цепочках создания стоимости. Одним из основных факторов, оказывающих давление на рентабельность в различных отраслях промышленности, являются незапланированные простои и отказы оборудования, ведущие к остановке критических сегментов производства. Чаще всего эти проблемы связаны с отсутствием прозрачности в производительности и режимах работы машин и станков, которые не позволяют прогнозировать и предотвращать сбои систем. Согласно последним исследованиям, только 5% всех доступных промышленных данных используются предприятиями для повышения операционной эффективности. Цифровая трансформация уже оказывает огромное влияние на различные аспекты бизнеса, такие как стратегия, управление партнерами, производство, ценообразование, продажи, продвижение и оргструктура. Координация в проектировании и производстве, аналитика данных о продукте и производстве, улучшение сервисов послепродажного обслуживания в дальнейшем должны стать постоянными – как залог устойчивости и эффективности бизнеса.
Для извлечения максимума из всего богатства данных, генерируемых «умной» техникой, необходим «цифровой двойник» цепочки создания продукта – виртуальная копия его жизненного цикла. Необходимо собирать в режиме реального времени и анализировать достоверные данные от уже установленного парка производственного оборудования, систем управления технологическими процессами, логистических и PLM, ERP, MES, MOM-систем. Извлечение, сбор и интеллектуальный анализ этих данных в целях своевременной выработки и принятия оптимальных управляющих решений являются критическим фактором успеха трансформации к гибкой, цифровой модели производства.
Теоретическая основа
В производственных и сервисных подразделениях концерна Siemens уже много лет разрабатывались подходы, технологии, методы сбора и анализа производственных данных для оптимизации затрат, повышения гибкости и роботизации производства, улучшения проектирования и обслуживания изделий. Были созданы различные математические модели предиктивной аналитики работы оборудования, базы промышленных знаний, алгоритмы анализа поставок и сбыта, управления и оптимизации производственными цепочками, которые применялись на различных «цифровых» предприятиях [6].
Операционная система (ОС) MindSphere призвана поддержать более широкий спектр промышленных предприятий на пути цифровой трансформации, предложив им платформу для разработки и интеграции в эту платформу собственных приложений и сервисов, что будет способствовать дальнейшему развитию инноваций в области IOT. Software AG внедрила в ОС MindSphere масштабируемые компоненты своей цифровой бизнес-платформы, чтобы обеспечить клиентам возможности гибкого управления сетями, состоящими из миллионов конечных устройств. Открытая ОС MindSphere, предоставляемая по принципу «платформа как услуга» (PaaS), позволяет развить обширную экосистему партнеров и организовать доставку новых приложений, на основе которых разрабатываются новые бизнес-модели, например, в областях профилактического технического обслуживания, управления данными об энергопотреблении и оптимизации ресурсов. Простой доступ к операционной системе особенно важен, поскольку он дает возможность использовать открытые интерфейсы (API) для разработки OEM-продуктов и приложений по заказу клиентов, а также открытых стандартов подключения (например, OPC UA). Таким образом, ОС MindSphere образует фундамент для новых бизнес-моделей [2].
Основная задача платформы MindSphere – обеспечить быстрое и экономически эффективное подключение парка оборудования, сбор и анализ данных с целью получения значимых для производства и бизнеса результатов. Компании могут использовать MindSphere для создания замкнутого цикла производства, для бесшовной интеграции операционных данных по всей цепочке создания стоимости. Архитектура MindSphere имеет несколько уровней [8]. Сама облачная платформа занимает в ней центральное место, обеспечивая все сервисы и интерфейсы, необходимые для работы слоя приложений, разрабатываемых партнерами, заказчиками и компаниями концерна Siemens. Слой сбора данных позволяет подключать различные источники данных – от двигателей и промышленных контроллеров до различных ИТ-систем предприятия и внешних облачных сервисов. Все эти слои «нанизаны» на систему идентификации и защиты, в частности, все передаваемые в платформу данные защищены SSL/TLS-шифрованием с длиной ключа 256 бит. В слое платформы MindSphere предусмотрено защищенное хранилище данных и единый шлюз аутентификации и доступа к данным MindSphere Gateway. В целом, вопросам информационной безопасности на всех уровнях MindSphere уделяется приоритетное внимание, а решения по обеспечению кибербезопасности, используемые в MindSphere, основаны на международных стандартах ISO 27001, IEC 62443 и др., что обеспечивает высочайший уровень защиты [5].
Важной особенностью слоя платформы, основанного на решении с открытым исходным кодом Cloud Foundry, является возможность работы в различных облачных средах и инфраструктурах виртуализации ресурсов. В настоящее время платформа MindSphere доступна в IaaS-облаке Amazon Web Services, в самых ближайших планах производителя – обеспечить работу MindSphere в Microsoft Azure и далее и в других облачных средах. Слой сбора данных MindConnect призван обеспечить быструю и бесшовную интеграцию с существующими источниками данных, ИТ-системами и устройствами как от Siemens (например, ПЛК Simatic S7–1500 или системы ЧПУ Sinumerik 840D sl), так и от других производителей. Для этого могут быть использованы готовые аппаратные шлюзы MindConnect Nano и MindConnect IoT2040, поддерживающие открытые протоколы S7 и OPC UA. Для подключения устройств может быть использована библиотека с открытым исходным кодом MindConnect Lib, которая позволяет встраивать программные агенты передачи данных в платформу MindSphere практически в любое оборудование, оснащенное микропроцессором и аппаратным интерфейсом сопряжения [1].
Производственное оборудование, машины и станки могут создавать большие потоки данных и сигналы, генерируемые с высокой частотой. Анализ этих сигналов позволяет контролировать и прогнозировать работу оборудования, сравнивая данные реально функционирующей системы с ее цифровой моделью, выявлять аномалии и отклонения. Во многих случаях полностью передавать «сырые», необработанные исходные данные в облачную IoT-платформу неэффективно и дорого с точки зрения пропускной способности каналов связи. Для решения задач обработки сигналов и потоковых данных платформа MindSphere предлагает дополнительные инструменты мониторинга и анализа состояния оборудования «на месте», то есть на производственной площадке. Подсистема CMS X‑Tools – это система мониторинга состояния (Condition Monitoring System, CMS) от Siemens, которая включает библиотеки и инструменты анализа сигналов. Интеграция CMS X‑Tools может обогатить решение на основе MindSphere эффективными возможностями спектрального и вибрационного анализа сигналов частотой до 192 кГц, динамической корреляции потоков данных, поиска аномалий и выявления трендов [4].
Предварительно обработанные и сжатые данные затем передаются на облачную платформу MindSphere для последующего анализа, например, в контексте смежного оборудования и истории его работы. Программные компоненты CMS X‑Tools не нуждаются в специализированном оборудовании и могут быть установлены как на промышленные компьютеры производства компании Siemens, так и на любой стандартный компьютер или сервер под управлением ОС Windows. Решение поддерживает широкий набор быстро подключаемых устройств, которые не требуют дополнительных модулей интеграции с платформой MindSphere [2].
Методология
В качестве методов исследования используется аналитическая оценка прогнозов развития технологий построения и развития цифровых предприятий представленной экспертами компании Siemens PLM Software. Исследование строится на всестороннем анализе и последующей оценке основных результатов реализации процессов технологической трансформации промышленности, с последующим определением ее ключевых областей и направлений. Анализ основан на материалах отечественных и зарубежных ученых, данных представленных ведущими высокотехнологичными предприятиями. Рассмотрим составные компоненты платформы MindSphere [7]:
Исследование и визуализация:
инструменты исследования, аналитики и визуализации данных на основе Tableau;
поиск проблемных точек;
анализ трендов и поиск оптимальных решений.
Создание процессов:
создание процессов обработки, обогащения данных, реагирования на события на основе Node-RED;
процессы запускаются вручную, на основе временных событий (или порогов) или через RESTful API.
Анализ потоков:
быстро настраиваемое приложение для анализа потоков/серий от устройств;
быстрый анализ и отображение данных для эффективного понимания работы инсталлированного парка;
передача результатов клиентам и партнерам.
Построение отчетов:
на основе решения TIBCO Jaspersoft, создание индивидуальных отчетов и панелей отображения данных;
комбинация различных источников данных, поиск зависимостей и связей в данных;
Моделирование:
построение предиктивных моделей, включая машинное обучение;
различные алгоритмы, и библиотеки, включая. TensorFlow, Spark MLlib, NumPy, Scikit Learn, Keras, SciPy, Matplotlib, Pandas, Theano Hi Pengcheng.
Платформа MindSphere объединяет все источники данных: управление жизненным циклом продукта (PLM), планирование ресурсов предприятия (ERP), системы управления производством (MES), системы управления качеством (QMS), управление взаимоотношениями с клиентами (CRM) и IOT в один аналитический центр. ОС MindSphere позволяет [5]:
осуществлять поиск и анализ данных от поставщиков, производителей и клиентов в течение нескольких секунд;
показывает полную картину всей цепочки создания стоимости;
дает возможность замыкать цепочки между проектированием, производством и эксплуатацией продукта;
предоставляет инструменты быстрого контекстного поиска, анализа качества данных, анализа производительности и визуализации.
Следовательно ОС MindSphere позволяет эффективным образом осуществлять унификацию, поиск, фильтрацию и анализ данных с учетом контекста, что дает значительный синергетический эффект и обеспечивает базу для интеллектуального принятия решений. Это значительно снижает затраты и время на поиск источников проблем, позволяет сосредоточиться на оптимизации изделий, производства и обслуживания с учетом создания стоимости и повышения удовлетворенности клиентов [2].
Используя веб-инструменты графического конфигурирования связей, можно в контексте MindSphere создать гибкую интеграцию, объединяющую корпоративные системы, как в облаке, так и локально.
MindConnectAPI. Интерфейс программирования приложения, позволяющий заказчику как программировать, так и использовать специальные коннекторы взаимодействующие со стандартным API MindSphere.
MindConnectIntegration. Опция подключения нескольких систем управления данными к MindSphere, включая системы планирование ресурсов (ERP), управления производством (MES) и диспетчерского управления и сбора данных (SCADA).
MindAccessDeveloperPlan. План разработчика, обеспечивает создание надежных «IOT»-приложений, используя глубокую аналитику и сервисы, включая управление данными, интеллектуальное обучение и визуализацию, чтобы ускорить процесс разработки. Разработчики могут легко разрабатывать, регистрировать и проверять свои приложения, а также получать доступ к постоянно расширяющемуся списку API и сервисов.
MindAccessOperatorPlan. План оператора, который обеспечивает выделенную среду для запуска производственных приложений. Системные администраторы могут беспрепятственно управлять, запускать, отслеживать и публиковать приложения для клиентов и партнеров, используя MindSphere Store.
Цифровизация производства предполагает изменения на всех уровнях [3].
Уровень бизнеса:
новое конструкторское мышление, фокус на клиентов;
активная экосистема (открытые инновации, расширенное предприятие, обмен данными);
модульная структура продуктов и сервисов;
инновационная культура, гибкость и ориентированность на риск.
Операционный уровень:
преобразования в проектировании, производстве, маркетинге, продажах, сервисе;
новые компетенции и роли (продажа новых ценностей, аналитика данных, новые услуги);
изменения в оргструктуре (новые знания, новая культура, опыт клиента, общая ответственность).
Технологический уровень:
фокус на масштабируемость, модульность и повторное использование;
аналитика данных жизненного цикла;
инфраструктура данных, защита информации;
гибкость операционной деятельности и минимизация операционных рисков.
Ни один проект IOT (Интернета Вещей) не может быть оторван от специфики бизнеса компании клиента, именно поэтому ни одно из технических или организационных решений не может быть принято без обоюдной подготовительной работы. Итогом такой работы является бизнес-план внедрения IOT–решения. Бизнес-план является лишь гипотезой о том, насколько эффективным окажется решение в действительности, и эта гипотеза проверяется на обязательном этапе пилотного внедрения на малых объемах (короткий срок, малое количество физических объектов и т.п.). Как правило, стоимость такого «пилота» значительно ниже полномасштабного внедрения и будущей выгоды и оправдывает его проведение. Общий подход к решению задач с помощью IOT включает в себя [1].
Сбор, накопление и анализ данных. Этот этап может быть сокращен, если уже есть накопленные данные и опыт в предметной области.
Создание и увязывание моделей. Включает верификацию моделей и определение основных граничных условий их функционирования.
Определение общих правил и автоматизация. Правила реагирования, включая автоматизацию процессов принятия решений.
Внедрение решений IOT открывает владельцам бизнеса новое измерение во взгляде на их компанию, основанную на данных. Для самой компании обеспечивает недоступную ранее скорость операционной деятельности, прозрачность процессов и их оптимизацию. Также на новый уровень поднимается безопасность труда и другие аспекты деятельности. На этапе технической реализации специалисты выполняют [8]:
разработку сетевой и программной архитектуры решения;
подготовку ИТ-инфраструктуры, если это необходимо, работа может осуществляться как с мощностями клиента, так и в облачном или гибридном размещении;
разработку кода клиентских и серверных приложений, а также встроенного программного обеспечения;
функциональное, интеграционное и нагрузочное тестирование;
разработку документации.
Рассмотрим ценность цифровой трансформации существующей на предприятии ИТ-инфраструктуры с помощью ОС MindSphere.
Производительоборудования:
повышение эффективности/снижение затрат на гарантийную поддержку;
визуализация и контроль установленного парка;
автоматическое оповещение о сбоях и авариях;
новые бизнес модели и услуги;
направленное обеспечение гарантированного уровня надежности;
улучшение продуктов через обратную связь и анализ работы;
использование эксплуатационных данных для проверки, оптимизации моделей и инжиниринга.
Оператор оборудования:
повышение продуктивности/времени работы оборудования;
предсказание сбоев для превентивного обслуживания, снижение времени простоев или незапланированных остановок работы;
оптимизация парка;
оптимальная конфигурация и максимальная загрузка оборудования, анализ пиков, потребление энергии и т.п.;
повышение эффективности обслуживания оборудования;
удлинение циклов обслуживания за счет оптимальной работы.
Результаты
Задачи оптимизации производства, конечно, не ограничиваются только мониторингом и диагностикой промышленного оборудования. Нужно оперативно учитывать состояние склада, информацию от поставщиков и заказчиков, параметры качества сырья и продукции и т.п. Приложение MindSphere Product Intelligence включает все необходимые интерфейсы и инструменты для сбора и анализа данных из различных источников (поставщиков, производителей и клиентов) в комбинации с промышленными данными. Решение позволяет осуществлять унификацию, поиск, фильтрацию и анализ данных с учетом контекста (например, партии продукта, поставки комплектующих, условий производства, условий эксплуатации). Это обеспечивает возможность интеллектуального принятия решений, снижения затрат и времени на поиск источников проблем [8].
Вне зависимости от своего назначения ключевыми характеристиками IIoT-платформ и приложений, принципиально отличающих их от «традиционных» средств автоматизации, к которым можно отнести и практически все отечественные разработки «IIoT-платформ», являются [5].
Облачная (публичная, гибридная) модель предоставления функций приложений, что, в отличие от модели продажи лицензий для on-premise инсталляций позволяет провайдеру/разработчику накапливать и анализировать данные всех подключенных пользователей приложения. Массив данных и модели их анализа – основной актив любого разработчика таких приложений, на который ориентируются стратегические инвесторы при оценке стоимости разработчика.
Открытость – платформы и сервисы осуществляют интенсивный двусторонний информационный обмен с большим разнообразием внешних систем. Обязательна API-интеграция с ERP и учетными приложениями, с приложениями PLM/SLM, системами поставщиков и покупателей с реализацией сквозной прослеживаемости.
Полнофункциональность – за счет формирования экосистем, состоящих из «базовых» и аналитических IIOT-платформ, приложений IOT ERP и IoT PLM, суммарный функционал таких IIOT-экосистем охватывает бизнес-процессы учета и планирования верхнего уровня (ERP, BI), так и производственные процессы исполнения планов (АСУТП), а также процессы управления продуктами и сервисами на всем их жизненном цикле (PLM/SLM).
Многие предприятия концерна Siemens уже провели глубокую интеграцию аналитики MindSphere в сквозные процессы производства и проектирования изделий. Завод промышленных контроллеров семейства Simatic с помощью аналитики и обмена данными между облачной платформой MindSphere, MES-системой Simatic IT, PLM-системой Teamcenter и ERP-системой SAP смог достичь 75-процентной автоматизации процессов производства для более чем 1 тыс. вариантов изделий. В зависимости от размещенных клиентами заказов завод перестраивает производственные линии в автоматическом режиме до 350 раз в день [6]. Оптимизация загрузки оборудования и процессов позволила увеличить объем продукции в девять раз с начала производства на тех же площадях и притом же количестве персонала. Благодаря адаптивному контролю качества технологических процессов и комплектующих выход годных изделий достигает 99,85%.
Выводы/результаты
Благодаря быстрому развитию информационных и коммуникационных технологий, а также устойчиво формирующемуся спросу на IOT-решения на рынок ежегодно выходят десятки IOT-платформ. При этом предыдущий опыт развития платформ в таких областях, как социальные сети, транспорт, гостиничный бизнес, и других сегментах показывает, что в результате конкурентного отбора и последующей консолидации на финишную прямую доминирования в своей области выходят три-пять платформ, как обладающих техническими преимуществами, так и предлагающих выгодные и эффективные бизнес-модели. Платформа MindSphere глобальная партнерская экосистема, которая обеспечивает устойчивое предложение IOT решений и гибкие сервисы для соответствия требованиям клиентов. MindSphere предоставляет партнерам беспрецедентную возможность участвовать в цифровом преобразовании компаний независимо от отрасли или размера. Заказчики могут оптимизировать всю цепочку создания стоимости, от проектирования и производства до производительности.
Неготовность российских промышленных предприятий к кардинальной цифровой трансформации является основным сдерживающим фактором для развития экосистем IIOT-платформ и приложений в России. В этой связи российским разработчикам IIOT-платформ и приложений важно понимать, что формирующаяся в настоящее время глобальная экосистема облачных IIoT-приложений и приложений, каждое из которых выполняет свою роль и взаимодействует с другими, пока открыта для новых игроков.
Используя веб-инструменты графического конфигурирования связей, можно в контексте MindSphere создать гибкую интеграцию, объединяющую корпоративные системы, как в облаке, так и локально, а значит, платформа MindSphere имеет все необходимые качества, чтобы быть в числе лидеров индустриального интернета вещей (IIOT), обеспечивающих возможность заказчикам трансформировать IOT-данные в полезные бизнес-результаты. При этом платформа стимулирует развитие широкой экосистемы партнеров, строящих бизнес на инновационных цифровых сервисах. Доступная в России, платформа MindSphere теперь открывает новые возможности цифровой эры также и для российских заказчиков и партнеров.
Список использованной литературы
Исайченкова В.В. Обеспечение повышения конкурентоспособности промышленного предприятия в условиях цифровой экономики // Электронный научный журнал «Век качества». 2019. №2. С.91–105. [Электронный ресурс] − Режим доступа: http://www.agequal.ru/pdf/2019/219007.pdf (дата обращения: 09.02.2021 г.).
Абдикеев Н.М., Богачев Ю.С., Бекулова С.Р. Институциональные механизмы обеспечения научно-технологического прорыва в экономике России // Управленческие науки. 2019. Т. 9. № 1. С. 6–
Шамаева Н.П. Повышение роли инноваций как фактор устойчивого экономического роста // Вестник Удмуртского университета. Серия Экономика и право. 2018. Т. 28. № 6. С.785–
MindSphere – облачная, открытая операционная система для интернета вещей, способствующая цифровой трансформации бизнеса // CAD/CAM/CAE Observer. 2017. №6. [Электронный ресурс] − Режим доступа: http://www.cadcamcae.lv/N114/68-76.pdf (дата обращения: 09.02.2021 г.).
Ananyin V.I., Zimin K.V., Lugachev M.I, Gimranov R.D., Skriprin K.G. (2018) Digital organization: Transformation into the new reality // Business Informatics, No. 2 (44), pp.45–54. DOI: 10.17323/1998-0663.2018.2.45.54.
Snowden D. Complex acts of knowing: Paradox and descriptive self-awareness // Journal of Knowledge Management. Vol. 6. No. 2. P.100–111.
Skripkin K.G. (2017). How environment influences on organizational design of educational institution: analytical instruments // Modern Information Technologies and IT Education. Vol. 12, no. 3, pp.225–236.
Kurtz C.F., Snowden D.J. The new dynamics of strategy: Sense-making in a complex and complicated world // IBM Systems Journal. 2003. Vol. 42. No. 3. P.462–483.
