Еще совсем недавно многие специалисты из различных отраслей промышленности скептически относились к Интернету вещей (IoT). Однако сегодня большинство из них рассматривают IoT как неотъемлемую часть будущего своей компании. И все же многие инициативы Промышленного IoT не развиваются дальше этапа обоснования концепции. Исследование ряда компаний, проведенное Cisco в 2017 году (http://www.ioti.com/strategy/what-s-killing-iot-initiatives), показало, что 26% компаний считают проекты, связанные с Интернетом вещей, успешными. Наше собственное исследование (https://hub.ioti.com/iot-implementation-practices-report-learning-from-the-success-stories/#second) указывает на довольно высокий уровень разочарования среди специалистов из сферы промышленности: 21% респондентов заявили, что их IoT-проекты не дотягивают до ожиданий, а 55% признали, что выполнение проектов Промышленного IoT заняло больше времени, чем ожидалось.

В следующем руководстве, которое будет со временем дополняться, приводятся рекомендации, как успешно внедрять инициативы Промышленного IoT, и описываются подходы, способные все разрушить: (https://www.ioti.com/industrial-iot-iiot/top-20-industrial-iot-applications).

Заручитесь поддержкой руководства

В 2017 году Internet of Things Institute опубликовал исследование результатов внедрения IoT (https://hub.ioti.com/iot-implementation-practices-report-learning-from-the-success-stories/#first). Помимо прочего, в нем рассматривалось, какие участники вовлекались в проекты IoT. Среди респондентов, сообщивших об отличных результатах, 60% пользовались поддержкой руководителей высшего звена. Среди менее успешных респондентов уровень поддержки со стороны руководителей компаний составил 35%.

«Поддержка «сверху» — важнейший фактор для корпоративных и IoT-проектов, — полагает Сайед Заим Хусейн, технический директор компании Aeris. — Сторонник из руководства может дать очень многое, от помощи в получении одобрений и бюджета до защитного буфера в случае, если проект столкнется с трудностями».

В первую очередь — результаты в бизнесе

Проекты Промышленного IoT могут быть чрезвычайно сложными и связанными с сочетанием новейших и унаследованных технологий и закрытых протоколов. В таких условиях легко упустить из виду бизнес-цели, которые должны служить обоснованием для промышленного IoT-проекта. Акцент на успешность в бизнесе поможет направлять эволюцию развертываний Промышленного IoT. «Существует четыре основных способа повысить экономический эффект IoT, — рассказывает Брюс Синклер, автор и консультант, специализирующийся на Интернете вещей, — улучшить существующие продукты, повысить эксплуатационную эффективность, лучше поддерживать продукты (яркий пример — профилактическое обслуживание) и создавать новые продукты на основе IoT, то есть поддерживать изобретательство. Пока слишком многие проекты Промышленного IoT ориентированы на постепенное повышение эксплуатационной эффективности. Но стимулируемые Интернетом вещей, ориентированные на результат изобретения обеспечивают потенциально более ощутимую выгоду, как полагает Синклер.

«Повышение эксплуатационной эффективности может принести значительную экономию в таких отраслях, как горнодобывающая», — считает Роман Арутюнов, соучредитель и вице-президент по продуктам компании Xage Security, который в прошлом занимал пост вице-президента по разработке глобальных продуктов в ABB. Роман рассказал, что ему известны примеры горнодобывающих компаний, которые повысили показатель использования основного капитала с 40 до 80% благодаря внедрению систем управления парком машин на основе IoT. Горнодобывающие компании, использующие автономные технологии вождения, стремятся довести этот показатель до 90-95%.

Выбирайте ясные цели для Промышленного IoT

Корпоративные и промышленные IoT-проекты могут генерировать огромное количество данных. Неудивительно, что перегрузка по данным может стать проблемой для многих компаний. Например, в отчете McKinsey за 2015 год было отмечено, что операторы морских нефтяных платформ используют менее 1% собранных данных. С такими же трудностями сталкиваются и компании во многих других отраслях. Это не означает, что компаниям следует стремиться использовать все собранные данные. «Не думаю, что кто-то порекомендует вам собирать 100% информации, — отмечает Дейв Маккарти, старший директор по продуктам в компании Bsquare. — Оптимальный показатель — более 1% и менее 100. Важно правильно определять бизнес-цели для данных IoT-устройств и иметь ясное представление о решениях, которые вам придется применять».

Правильно подбирайте команду для работы с Промышленным IoT

Инициативы Промышленного IoT потенциально могут трансформировать всю компанию, открывая такие возможности, как внедрение новых бизнес-моделей и новые формы внешнего сотрудничества. Как результат, для Промышленного IoT требуется беспримерный уровень взаимодействия разнофункциональных групп, ориентированных на экономический успех. Руководители таких групп должны понимать уникальные проблемы как информационных, так и производственных технологий, и обеспечивать согласование интересов. В процессе реализации проектов Промышленного IoT возникают специфические вопросы управления данными, в том числе конфиденциальными корпоративными данными, поэтому необходимо привлечь юридическое подразделение. «Кроме того, команде необходима поддержка руководства для преодоления политических барьеров и распределения бюджета», — подчеркнул Маккарти.

«У каждой группы свои мотивы и выгода от участия в проекте Промыш­ленного IoT. Иногда они пересекаются, а иногда конфликтуют, — отмечает Маккарти. — Необходим структурированный способ учета всех требований и устранения разногласий. В противном случае проект может быть парализован».

И все же многие промышленные компании с трудом находят в своем штате компетентного лидера, способного согласовать нужды ИТ и эксплуатационных подразделений и одновременно убедить сотрудников участвовать в фундаментальных изменениях методов работы. «По этой причине чаще приходится видеть промышленные компании, обращающиеся к консультантам со стороны за помощью в разработке стратегии для цифровой трансформации», — говорит Маккарти.

Оцените реальный уровень затрат

Специалистам, работающим в области промышленности, легко ошибиться в определении полной стоимости инициатив Промыш­ленного IoT, если не учтены затраты на оборудование, месячные расходы на оплату связи, электроэнергию, программные лицензии, тарифы на использование «облачных» платформ и т. д. «Вы удивитесь, как много компаний не отдают себе отчета в этом и поражаются реальному уровню затрат», — замечает Рик Буллотта, управляющий партнер Next Big Thing LLC, ранее занимавший пост технического директора ThingWorx, ныне подразделения компании PTC.

Продумайте способы обучения участников проекта Промышленного IoT

Для рынка Промышленного IoT характерны фрагментированная стандартизация, барьеры в сфере безопасности и беспримерные требования к межфункциональному взаимодействию. В силу этих особенностей обучение приобретает особую важность. «Рекомендуется заранее продумать, как обучить сотрудников, входящих в организацию или группу, которые будут участвовать в принятии общих решений и реализовывать IoT-проект, — полагает Стив Брумер, партнер в компании 151 Advisors (http://151advisors.com/). — В промышленности работа по обучению поставщиков, внутренних групп поддержки и клиентов ведется просто ужасно».

Решите головоломку системной интеграции

«Если не продумать способа построения полной программы системной интеграции, согласованной по всем пунктам и обеспечивающей функциональный проект, выходящий за рамки проверки концепции до полной и развернутой программы, то ошибки неизбежны», — убежден Брумер.

Непрерывно совершенствуйте проект

Первый план для приложения Промышленного IoT редко бывает удачным. Поэтому чрезвычайно важно возвращаться и заново пересматривать проекты IoT. «Выбирайте технологии, инструменты и методологии реализации, которые позволяют экспериментировать и вносить изменения, особенно на первых этапах проектов и пилотных разработок IoT», — советует Буллотта.

Закладывайте в проект меры безопасности

Один из наиболее важных уроков в сфере безопасности, которые можно извлечь из истории Интернета, заключается в том, что очень неудачными бывают попытки пристроить средства безопасности к обширной сети с потенциально непроверенными конечными точками. Работая над новыми IoT-проектами, есть возможность уже на ранних стадиях сосредоточиться на безопасности. «Группы, привлеченные к IoT-проекту, должны понимать, каким образом поражение устройств, транспортной сети или серверов данных может повлиять на реализацию, — отмечает Хусейн. — Следует четко разграничить ответственность, указав, кто должен собирать данные, кому разрешен доступ, кто должен регулярно защищать информацию и когда следует удалять старые данные с учетом качества и требований приложения к устареванию».

Продуманно подходите к построению системы безопасности Промышленного IoT

Безопасность необходимо учитывать с самых первых шагов разработки приложений Промыш­ленного IoT. «Если у вас нет плана безопасности, вы не знаете, какими будут затраты и как безопасность будет масштабироваться по мере развития проекта, то вы навлекаете на себя дополнительные задержки», — заявил Брумер.

«Тема стоимости системы безопасности может оказаться сложной», — признает Зульфикар Рамзан, технический директор RSA. Он рекомендует компаниям Промышленного IoT научиться количественно оценивать отдачу от затрат на безопасность. «Поспешное развертывание Промышленного IoT, опережающее возможности мониторинга безопасности, может привести к эффекту «мультипликатора силы», открывая пути для разрушительных и опасных атак, — предупреждает Питер Тран, вице-президент и руководитель глобальной стратегии киберзащиты и безопасности компании Worldpay. — Даже безобидные на первый взгляд аномалии в среде Промышленного IoT могут свидетельствовать о серьезных проблемах. Микронарушение — первый признак того, что кибер­взломщик овладел площадкой для атаки на более крупную сеть». Тран советует зонировать сеть датчиков Промышленного IoT, так как поражение одного датчика может нанести катастрофический ущерб многим.

Сравните возможности обработки данных на периферии и базовой платформе

В последние несколько лет периферийные вычисления превратились из подсобного средства в необходимый инструмент для многих проектов промышленного IoT. Периферийные вычисления помогают сократить расходы, связанные с «облачными» данными, но перспектива использования как периферийных вычислений, так и «облака», заставляет задуматься о том, как достичь оптимального сочетания этих двух компонентов для конкретного приложения промышленного IoT. «Решая, какие данные обрабатывать на периферии, а какие на базовой платформе, мы балансировали между двумя ограничениями: недостаточные ресурсы на периферии и неполноценная сеть, — рассказал Дейв Шуман, руководитель по IoT и производству компании Cloudera. — Имеет смысл обрабатывать данные на базовой платформе, когда на периферии не хватает вычислительной мощности, объема памяти или контекста для выполнения действий. И наоборот, полезная идея — обрабатывать данные на периферии, когда полоса пропускания недостаточна для потоковой передачи данных, стоимость передачи высока или задержка между событием и решением слишком велика».

Кроме того, промышленным компаниям следует в первую очередь сосредоточиться на подготовке данных к обработке при обеспечении точности и достоверности, не торопясь анализировать данные, которые, возможно, уже были собраны. «Например, если имеется машина, выполняющая 60 рабочих циклов в минуту и каждый цикл составляет событие, то можно сжать информацию минуты до одной точки данных, содержащей основные статистические показатели, в частности минимальное, максимальное, среднее значения и количество», — поясняет Шуман. Не все данные равноценны, поэтому следует обдуманно выбрать, какие типы данных использовать, а какие игнорировать. «Примером может быть пересылка по сети только данных при смене показаний датчика», — отмечает он.

Не следует сразу выбирать определенную технологию

Логично было бы обратиться к платформам Промышленного IoT как к фундаменту проектов Промышленного IoT, но сами по себе платформы не предназначены для решения конкретных задач. «Вы же не хотите, чтобы платформа определяла конструктивные решения, — предупреждает Синклер. — Выбрать платформу промышленного IoT, прежде чем сформулировано ценностное предложение, определены необходимые данные и потенциальная пользовательская аудитория — это все равно что поставить телегу впереди лошади». Тот же принцип применим к аналогичным решениям по другим технологиям и услугам на основе технологий. «Не обязательно начинать с выбора платформы, поставщика беспроводной связи, датчика, модема и т. д., — считает Брумер. — Все эти вещи не имеют значения на начальном этапе. Лучше уяснить, какую задачу вы хотите решить с помощью Промышленного IoT, в том числе определить необходимые данные и что нужно с ними делать».

Не приписывайте чудесные свойства искусственному интеллекту

В новых условиях значение данных может быть огромным, но легко ошибиться, определяя, что требуется для формирования оптимальных данных для конкретного проекта и подбирая технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, пригодные для анализа данных. «На большинстве аналитических платформ IoT требуется значительный объем вычислений для подготовки данных, объединения потоков данных, конструирования и проверки модели, оценки выходных данных и преобразования полученных в результате моделей в процедуры», — отмечает Буллотта.

Не путайте Промышленный IoT с традиционным управлением устройствами на предприятии

Зачастую с проектами Промыш­ленного IoT работают как с обычными ИТ-проектами. Однако к проектам Промышленного IoT предъявляются особые требования. «В случае Промышленного IoT нередко приходится иметь дело с устройствами со скудными ресурсами, будь то вычислительная мощность, память или полоса пропускания, — поясняет Маккарти. — В результате требуется иная архитектура решений. Кроме того, масштабы Промышленного IoT гораздо больше и часто требуют сочетания шлюза и периферийных устройств».

Не возлагайте всю работу на операторов

Автоматизация широко распространена в производственной среде, но автоматизированные процедуры для управления устройствами Промышленного IoT, администрирования сети и оркестровки безопасности встречаются реже. Автоматизация необходима, чтобы масштабировать проекты Промышленного IoT от начальных стадий до крупномасштабных развертываний. Такие технологии, как программно-определяемые сети, операции на основе машинного обучения и кибербезопасности будут необходимы для зрелого развертывания Промышленного IoT. Одна из многообещающих сторон Промышленного IoT — сбор эксплуатационных данных и их использование промышленными компаниями для повышения эффективности и внедрения новых бизнес-моделей. Выдающийся инженер Microsoft Джеймс Уиттакер сказал на недавнем мероприятии, посвященном Интернету вещей, в Сан-Франциско: «Если свести задачу к данным, то машины работают лучше людей».

Не игнорируйте вызовы масштаба

«То, что работает в пилотном проекте, может стать неуправляемым, когда количество устройств увеличивается в 10, 100 или 1 000 000 раз, — предупреждает Буллотта. — Поэтому важно учитывать проблему масштабирования на ранних этапах проектирования. Это относится не только к техническим характеристикам (проектирование масштабируемого программного обеспечения и архитектуры), но и к человеческим ресурсам (для установки и настройки, эксплуатации и обслуживания) и процессам (управление устройствами, обновление программного обеспечения, поддержка клиентов и т. д.)».

Помните о завершении жизненного цикла

Все имеет свой конец, в том числе и IoT-проекты. «Лучше заранее подумать о том, что надо сделать для вывода устройств и данных из эксплуатации, — считает Хусейн. — Нет ничего хуже, чем забытые устройства, которые продолжают передавать данные, или данные, которые не были своевременно удалены или защищены».