На смену сформировавшейся в первой половине XX века модели удовлетворения массового покупательского спроса путем масштабного выпуска какого-либо продукта (массовое производство) приходят новые формы. Прежде всего это ориентация на индивидуальный спрос, предусматривающая штучное производство продуктов, конфигурируемых в соответствии с запросами конкретного потребителя. При этом производитель финального продукта все чаще выступает как интегратор, задача которого — не только разработать архитектуру нового продукта, но и создать сеть партнеров, наиболее подходящих для проектирования и производства компонентов будущего изделия. Главным условием здесь является тесная связь производства с потребителем, которому надо предоставить возможность найти и заказать нужный продукт или услугу, а производитель, анализируя поведение потребителей, может предлагать продукты, опережающие спрос. Применяемые при этом механизмы взаимодействия опираются на поисковые сервисы и социальные сети, позволяющие потребителям взаимодействовать, например при совместном использовании различного имущества (недвижимости, автомобилей и т. д.). Появление такой модели использования продуктов имеет два следствия: во-первых, повышаются требования к их долговечности и надежности; во-вторых, из отношений между потребителями исключается посредник в виде фирмы, организующей предоставление услуг. Основой бизнес-модели производителя становится создание платформы для взаимодействия потребителей. Модель, когда важнейшим производственным ресурсом становятся не труд и капитал, а знания (о нуждах потребителей, о последних достижениях науки, о том, как реализовать их в продуктах и услугах, о компетенциях партнеров), получила название экономики знаний.

Ориентация на индивидуальные потребности заказчика предусматривает радикальную перестройку процессов разработки, производства и логистики. Цикл проектирования новых продуктов должен сокращаться — необходимо осуществлять быструю разработку на заказ изделий с высокой степенью кастомизации. Одновременно должна происходить демократизация средств производства — здесь основные надежды связывают с аддитивными технологиями (3D-печать и т. п.). Кроме того, появляется возможность приблизить производство к потребителю, что сокращает логистические затраты — информация между заказчиком, разработчиком и изготовителем передается исключительно в цифровом виде.

Для такой модели у небольших предприятий мало ресурсов, чтобы реализовать полный цикл услуг (проектирование, производство, послепродажное обслуживание), а современные корпорации слишком неповоротливы и не обладают достаточной гибкостью, чтобы своевременно реагировать на вызовы рынка.

Модель облачного производства

В условиях высокой изменчивости спроса и непрерывного изменения модельного ряда производимых продуктов наиболее адекватной организационной формой является облачное производство (cloud manufacturing), концепция которого была предложена в 2010 году исследовательской группой профессора Ли Боху [1] и сегодня является активно развивающейся областью исследований. (Справедливости ради надо отметить, что в начале 1990-х годов были сформулированы во многом аналогичные идеи по созданию модели «производство как сервис», которые не были реализованы из-за недостаточного развития ИТ на тот момент.) Согласно модели облачного производства потребитель получает доступ к разделяемому набору диверсифицированных распределенных ресурсов, из которых формируется реконфигурируемая производственная линия для выполнения конкретного заказа. Появлению этой модели во многом способствовало развитие технологии облаков, где под ресурсами понимаются не только компьютерное оборудование и ПО (CAD/CAM/CAE), но и различные производственные мощности, которые могут быть представлены внешнему потребителю в виде сервисов.

Ключевыми характеристиками облачного производства [2] являются: сервисная парадигма; аренда виртуальных пулов ресурсов; масштабируемость и эластичность; оплата за фактически используемые ресурсы; кастомизация и учет опыта заказчика. Облачное производство предполагает, что взаимодействие поставщиков реальных производственных ресурсов и их потребителей будет строиться на основе платформ, обеспечивающих необходимые сервисы. Поставщики ресурсов публикуют описание предоставляемых реальных ресурсов и связанных с ними компетенций и ноу-хау, которые в системе интегрируются в виртуальные сервисы, предназначенные для выполнения производственных процессов. Потребитель публикует описание производственного задания, система подбирает набор подходящих виртуальных сервисов, которые затем отображаются на реальные ресурсы, после чего выбирается оптимальный план выполнения работ. Если стоимость, сроки и другие параметры удовлетворяют потребителя, то план выполняется. Платформа должна обеспечивать передачу информации между всеми участниками взаимодействия, а также предоставлять средства мониторинга и контроля выполнения планов. Важным аспектом является то, что потребитель при этом оплачивает только фактическое время использования ресурса, то есть система должна обеспечивать необходимый учет, а также проведение финансовых расчетов между поставщиками ресурсов и потребителями.

Таким образом, в сети облачного производства можно выделить три ключевые роли:

  • заказчик, удовлетворяющий свои потребности в производственных ресурсах и услугах;
  • поставщик ресурсов и услуг, предоставляемых в виде сервисов;
  • оператор системы, ответственный за непрерывность предоставления всех необходимых функций.

На рис. 1 представлена обобщенная модель облачного производства. В такой среде можно выделить четыре компонента, реализующих различные известные сценарии предоставления услуг [3]:

  • оборудование как сервис (Hardware as a Service, HaaS) — станки, установки, другое производственное оборудование, датчики, промышленные сети (Интернет вещей);
  • программа как сервис (Software as s Service, SaaS) — системы CAD/CAM/CAE и другое ПО, необходимое для организации производственного процесса;
  • инфраструктура как сервис (Infrastructure as a Service, IaaS) — вычислительные ресурсы, обеспечивающие функционирование программной платформы, выполнение сервисов, сбор и анализ данных (Большие Данные) и т. д.;
  • платформа как сервис (Platform as a Service, PaaS) — социальная сеть для потребителей и поставщиков услуг облачного производства.
Рис. 1. Модель облачного производства
Рис. 1. Модель облачного производства

 

Модель облачного производства выгодна малым и средним предприятиям, поскольку открывает доступ к прежде недоступным сервисам и устраняет экономические барьеры при входе на высокотехнологичные рынки, поскольку оплата осуществляется только за фактическое использование ресурсов [4]. Для корпораций модель открывает путь к оптимизации управления, переходу от централизованного иерархического планирования к самоорганизующимся структурам.

Производство как социальная сеть

Модель облачного производства можно рассматривать как первый шаг к социальной производственной сети, каждый участник которой сможет внести свой вклад в процессы разработки, производства, сборки, испытаний, доставки, маркетинга и менеджмента, что позволит создавать с небольшими затратами продукты с высокой степенью персонализации на основе гибкого использования ресурсов. На рис. 2 представлена модель социального производства на основе краудсорсинга [2].

 

Рис. 2. Социальное производство
Рис. 2. Социальное производство

 

Один из возможных сценариев организации социального производства выглядит так. Участник сети, у которого возникла идея концептуального продукта, публикует ее для обсуждения. Если идея находит поддержку членов сообщества, то запускается интерактивный процесс выбора наиболее подходящего способа ее реализации с привлечением реальных ресурсов под управлением платформы облачного производства. Такая самоорганизация потребителей на основе сетевых платформ ведет к снижению роли компаний как механизмов минимизации транзакционных издержек. Под транзакциями здесь понимаются атомарные операции обмена имущественными правами, знаниями и другими активами между различными экономическими агентами. В традиционной экономике компании обеспечивают снижение транзакционных издержек за счет формирования правил, диктующих определенный способ действий в различных ситуациях и исключающих затраты на принятие решений. Вполне вероятно, что появление сетевых платформ, поддерживающих самоорганизацию потребителей при обмене активами, а в перспективе — социальных производственных сетей, станет эффективным механизмом удешевления транзакций и сможет радикально изменить существующие формы организации экономики.

Еще одним стимулом для развития в сторону социализации всех процессов станет использование криптовалют, способных повлиять на роль государства в экономике знаний, поскольку управление национальной денежной системой является сейчас именно функцией государства.

Что делать?

Итак, платформа облачного производства должна: обеспечивать публикацию описаний ресурсов, услуг и компетенций, а также описаний потребностей; осуществлять интеллектуальное отображение заданий на виртуальные сервисы и мониторинг выполнения заданий; гарантировать эффективные коммуникации между членами сети и расчет справедливой стоимости использования ресурсов путем выставления счета за их фактическое потребление. На основании этого списка можно определить актуальные направления исследований, которые должны быть выполнены для создания полнофункциональной системы облачного производства. Во-первых, это разработка онтологии и языка описания производственных ресурсов, услуг на их базе и компетенций по проектированию, инженерному анализу, моделированию, испытаниям, сертификации и т. д. Очевидно, что для производственных ресурсов должны быть описаны как их функциональные возможности (например, сверление отверстий, обработка уступа и т. п.), так и динамические характеристики (скорость обработки, пропускная способность, график доступности и др.). Аналогичные описания должны иметь и все прочие сервисы. Этот же язык должен позволять описывать задания потребителей. Наличие единого языка позволит решать задачи отображения задания на виртуальные сервисы, в частности, поиск ресурсов, объединение их в виртуальные производственные линии, комбинирование ресурсов для обеспечения масштабируемости сервиса. Проблема формирования, хранения и поиска описаний ресурсов, компетенций, сервисов и заданий является подзадачей более широкой области исследований — управления знаниями, поэтому платформа облачного производства может быть построена на основе базы знаний.

Второе важное направление — составление и оптимизация расписаний и планов выполнения заданий. Существующие методы производственного планирования, опирающиеся на методологию MRP II (Manufacturing Resource Planning), предполагают наличие заранее заданного плана выпуска, например в виде главного графика производства MPS (Master Product Schedule). Однако назначение ресурсов в MRP II производится статически, путем прямого указания рабочего центра, выполняющего данную операцию, а в облачном производстве необходимо обрабатывать стохастический поток заказов с динамическим подбором и формированием виртуальных сервисов. Подобные задачи решаются в оптимизирующих методах класса APS (Advanced Planning and Scheduling), но все они связаны с большим объемом вычислений, поэтому применяются сейчас только для отдельных производственных участков и небольших цехов. Кроме того, большинство методов APS могут оптимизировать только статичное множество заказов, упорядоченных по приоритету. Следует отметить, что сегодня уже предложено значительное число методов распределения ресурсов облачного производства, базирующихся на различных оптимизационных техниках: генетические алгоритмы, метод роя частиц, моделирование на основе агентов и т. д. Однако большая часть из них ограничена последовательной оптимизацией выделения ресурсов отдельно для каждого вновь поступившего заказа, при этом весь поток заказов с его вероятностными характеристиками не рассматривается, что не позволяет строить прогнозы, а также не учитываются фактическая загрузка ресурсов и ожидаемое время их освобождения.

Мониторинг выполнения заданий будет опираться на технологии Интернета вещей и должен объединять сигналы от интеллектуальных датчиков, встроенных систем управления оборудованием, RFID-меток, данные систем глобального позиционирования. Задачи интеграции этих данных также полностью еще не решены.

С точки зрения поддержки финансовых взаимоотношений между участниками сети облачного производства большой интерес представляет разработка моделей формирования цены на основе времени использования ресурса, распределения прибыли между его владельцами, объединенных в один виртуальный сервис, а также создание методов оценки репутации и компетенции поставщиков и потребителей.

Все перечисленные направления сейчас активно развиваются за рубежом, причем количество соответствующих публикаций с 2010 года увеличивается экспоненциально. По данным [4], авторами 62% всех научных публикаций по проблематике облачного производства являются исследователи из Китая, 20% — из Европы, 12% — из США. Известны также несколько практических проектов, в рамках которых создаются действующие прототипы облачных производственных систем CMfg (Пекинский университет), CBDM (Институт технологий штата Джорджия, США), ManuCloud (Австрия, Германия, Венгрия и Великобритания), GetCM (Пекинский институт технологий, Китай).

До создания полноценной системы облачного производства еще далеко, но уже предприняты попытки построения таких сред в рамках крупных корпораций и промышленных конгломератов.

***

Экономика знаний предъявляет новые требования к организации процессов взаимоотношений с потребителями, разработки продуктов и услуг, их производства и обеспечивающей логистики. Все эти виды деятельности будут основаны на сетевом взаимодействии участников процессов, причем сетевые платформы должны обеспечивать решение задач оптимизации выстраиваемых цепочек за время, близкое к реальному.

Особую важность исследования такого рода могут иметь для России — попытки копирования западных методов управления производством (MRP II и др.) практически повсеместно проваливаются на крупных постсоветских предприятиях. Причина этого — устаревшая производственная база, ограничивающая технические возможности. В результате конечное изделие состоит из большего числа деталей, которые изготавливаются за большее число операций, чем это могло бы быть при использовании самого современного оборудования. Это ведет к информационной неэффективности, объем информации для управления производством на отечественном предприятии на порядок выше, чем на аналогичном зарубежном. Отсюда ошибки в исходных данных для планирования и учета, которые не позволяют полностью перенести эти процессы в компьютерные системы, значительной остается доля ручного управления. Инвестиции в новое промышленное оборудование недостаточны и не приводят к сокращению объема информации, поскольку почти нигде они не позволили заметно обновить производственные мощности. Кроме того, многие предприятия самостоятельно развивают одни и те же компетенции, дублируя друг друга. Модель облачного производства способна повысить эффективность использования таких центров компетенций в общих интересах, она увеличит прозрачность, позволит сформировать объективную оценку возможностей и ограничений промышленности в целом.

Литература

  1. Li B. H. et al. Cloud manufacturing: a new service-oriented networked manufacturing model // Computer Integrated Manufacturing Systems. 2010. — Vol. 16 — N 1. — P. 1–7.
  2. Ren L., Zhang L., Wang L. et al. Cloud manufacturing: key characteristics and applications // International Journal of Computer Integrated Manufacturing. — 2014. — Ahead-of-print — P. 1–15.
  3. Wu D., Schaefer D., Rosen D.W. Cloud-Based Design and Manufacturing Systems: A Social Network Analysis // International Conference on Engineering Design (ICED13), Seoul. — 2013. — P. 19–22.
  4. Adamson G. et al. Cloud manufacturing — a critical review of recent development and future trends // International Journal of Computer Integrated Manufacturing. — 2015. — Ahead-of-print. — P. 1–34.

Юрий Зеленков (yuri.zelenkov@gmail.com) — заведующий кафедрой прикладной информатики, Финансовый университет при Правительстве РФ (Москва).

Купить номер с этой статьей в PDF