По подсчетам IDC, к 2022 году мировые корпорации инвестируют больше $1 млрд в Интернет вещей. При этом, самым привлекательным сектором для вложений считается промышленный IoT («Internet of Things» или Интернет вещей), а именно дискретное* и непрерывное производство**, перевозки и коммунальные предприятия. В материале поговорим о том, какие тренды доминируют в промышленном Интернете вещей в 2020 году.

Индустрия 4.0: как защитить Интернет вещей?

В 1968 году Дик Морли изобрел программируемый логический контроллер (ПЛК), используемый General Motors для автоматизации технологических процессов. Это был первый индустриальный цифровой компьютер. ПЛК был выведен на рынок, и это стало зарождением промышленной компьютеризации, а в науке появилось понятие Индустрия 4.0. Ученые заговорили о том, что необходимо инвестировать в робототехнику и передовые цифровые технологии.

Отражением Индустрии 4.0 стало развитие таких сфер, как большие данные, «облачные» серверы, роботы, виртуальная и дополненная реальность. Эти области активно взаимодействуют между собой. Так, промышленный Интернет вещей представляет собой набор приборов, подключенных к Интернету, в единую сеть. Каждый гаджет собирает информацию и передаёт её в точку доступа для анализа, а затем рекомендации из «облака» поступают назад, в девайс. Так автоматизируется производство. А все собранные сведения получают название big data (большие данные).

Вместе с изобретениями появляются новые проблемы — большие данные невозможно обработать быстро. В то же время, работа на огромном предприятии требует незамедлительной реакции. Так появляется анализ данных. Теперь все компьютерные системы «заточены» под мгновенный сбор, анализ данных и принятие решений в режиме реального времени.

Вопрос обработки был решен, но возникли новые трудности. Выяснилось, что Интернет вещей не так защищен, как хотелось бы. Чтобы получить доступ, например, к корпоративному счёту, хакеру достаточно взломать один прибор и вся информация, стекающаяся в единый сервер, оказывалась в руках у мошенника. Один из таких случаев произошёл в 2015 году с телекоммуникационной компанией Juniper Networks. Их IoT оказался довольно уязвим, и в течение долгого времени корпоративные сведения утекали к британскому агентству GCQH, занимавшемуся шпионажем. Взломав один девайс, шпионы подключились к централизованной системе и использовали информацию для продажи конкурентам.

Тогда заговорили о том, как можно защитить Интернет вещей от хакеров, принялись обучать сотрудников основам кибербезопасности, объяснили, почему важно использовать лицензионное программное обеспечение и включать VPN, используя защищенное соединение.

С технологической стороны, дабы предотвратить подобные ситуации, изобрели edge computing — граничные вычисления. В основе этого метода лежит принцип обработки информации внутри самого устройства или недалеко от него. Edge computing опирается на данные Интернета вещей, которые собираются с удаленных датчиков гаджета. После сбора эти сведения подвергаются анализу, и результаты мониторинга поступают к персоналу, находящемуся на местах. Получается, что теперь, если киберпреступники взломают гаджет, ущерб будет несравнимо меньше, чем если они получат контроль над целым промышленным Интернетом вещей.

Что касается виртуальной реальности, она также подвержена хакерским атакам. По крайней мере, так заявил в прошлом году профессор Ибрагим Аби Баггили, признанный эксперт в области цифровой безопасности, основатель Университета New Haven Cyber Forensics Research and Education Group, также известный своими работами в защиту детской конфиденциальности во время работы в Интернете.

Таким образом, если до 2019 года Интернет вещей активно внедрял новые технологии, в этом году главным трендом становится внедрение принципов кибербезопасности в работе предприятий.

Индустрия 5.0: новый взгляд на роботов и людей

Появляется новый концепт — Индустрия 5.0, идея которой заключается в эффективной коммуникации между компьютерами (или роботами) и людьми. При этом, не все в восторге от нововведений. Возникают опасения насчёт того, что порабощение людей роботами звучит не так нереально, как хотелось бы.

Во время бизнес-форума OLEROM FORUM 1, состоявшегося в Киеве в 2017 году, мне удалось спросить у создателя Siri (виртуального облачного персонального помощника и вопросно-ответной системы, работающей на мобильных устройствах) о дальнейших планах его компании. Адам Чейер ответил, что вместе с разработчиками-единомышленниками делает все возможное, чтобы роботы вместе с сотрудниками вошли на предприятия. Предполагается, что роботы будут выполнять рутинную работу, а люди сконцентрируются на творческих процессах. Также Чейер сказал, что считает невозможной идею о том, что когда-нибудь роботы вытеснят людей с их рабочих мест. Но, конечно, привычные специальности будут вынуждены претерпеть изменения.

Одним из первых идеи Индустрии 5.0 оформил Кристин Манганелло. В статье «Станет ли Индустрия 5.0 революционной?» автор заявляет: роль Индустрии 5.0 — стать катализатором развития машин и девайсов будущего. Так, осуществляется эволюция уже существующих трендов. Если в рамках Индустрии 4.0 мы говорили о роботехнике, теперь появляются так называемые «коботы», или коллаборативные роботы, которых уже начали использовать на некоторых заводах и цехах. Особенность коботов состоит в том, что они могут выполнять довольно сложную работу, например, поднимать блок двигателя, чтобы работники могли взять его под правильным углом и установить детали. Коботы также способны транспортировать тяжёлые объекты или материалы, и применяются на производстве в решении задач, которые нельзя полностью автоматизировать. При этом, разумеется, за ними наблюдает человек — супервизор.

На производстве также внедряют искусственные нейронные сети, которые теперь выполняют работу консультантов, маркетологов, социологов и даже супервизоров. Нейронные сети основаны на принципах машинного обучения: то есть машину настраивают не на решение конкретной проблемы, а обучают, как справиться со всеми задачами такого рода. Это происходит по методике «от примера к теоретическому осмыслению». Например, компания, занимающаяся транспортировкой груза, не хочет направлять человеческие ресурсы на такую рутинную работу как подсчёт: сколько коробок с грузом разбито. Тогда разработчики обучают нейронные сети, демонстрируя пригодный товар, который необходимо доставить по адресу, и бракованный, нуждающийся в отделении от остальной партии товара. После этого нейронные сети довольно быстро отфильтровывают брак. Это экономит как время, так и ресурсы.

Так, возможностями нейронных сетей воспользовались руководители онлайн-супермаркета Ocado, внедрившие «умное» производство в повседневную деятельность. Теперь роботы, обладающие нейронными сетями, выполняют всю работу: от управления запасами продукции до формирования заказа покупателя. Искусственный интеллект помогает Ocado успешно доставлять 260 тысяч заказов в неделю.

Другой пример — компания, у которой упали продажи, устанавливает в магазинах нейронные сети. Они отслеживают поведение потребителя, а именно, какие товары потенциальный клиент достаёт с полок, какие его интересуют, а какие нет. На основании собранных сведений нейронные сети формируют портрет покупателя, отправляют данные в единую точку доступа для анализа, big data обрабатывается, и владелец бизнеса получает готовый план действий и дальнейшую стратегию развития.

Именно по такому пути пошла компания Starbucks, которая использует нейронные сети для корректировки маркетинговой стратегии и вовлечения покупателей. Искусственный интеллект разбивает покупателей на сегменты по возрасту и предпочтениям. Это позволяет создать исключительно персонализированный подход к потребителям. Результат не заставил себя ждать: за последний год прибыль Starbucks достигла $2,56 млрд.

Еще одна новинка, которая в считанные дни обрела популярность среди представительниц прекрасного пола по всему миру — приложение Lifelog от компании Sony. Нейронные сети, на которых основана работа Lifelog, определяет калорийность блюда по фотографии. Таким образом, отправившись в ресторан, дамы осведомлены, сколько калорий они потребляют за ужин.

Заключение

По статистике Techjury, к концу 2020 года 5,8 млрд гаджетов автоматизированного производства и предприятий будет подключено к сети, а значит, станет частью промышленного Интернета вещей. Это означает, что IoT изменит правила игры, по которым живут рынки, инвесторы и создатели технологий.

Начиная с 2021 года в тренде будут следующие профессии, которые опираются на научно-технические достижения:

  • в сфере здравоохранения — биомедицинская инженерия (лечение при помощи возможностей искусственного интеллекта, распечатка органов на 3D-принтере, клонирование);
  • в области маркетинга и финансов — бизнес-аналитика (специализация — работа с большими данными), комьюнити-менеджмент;
  • торговля — успешное управление поведением потребителей (особенно в электронной коммерции);
  • масс-медиа — цифровые инфлюэнсеры (digital-модели, поведение которых в социальных сетях задаёт тон моде и тенденциям);
  • образование — преподаватели онлайн, коучи, и так далее.

Нам остаётся не только наблюдать, а и активно внедрять инновации в свою жизнь и/или деятельность предприятий.

*Дискретное производство представляет собой такую разновидность производства, при котором сырье, во время переработки в конечную продукцию, переделывается больше одного раза, а технологический процесс прерывается.

**Непрерывное производство, в свою очередь, подразумевает изготовление продукта, изменение которого не требует прерывания.

‌‌