Аналитика больших данных – использование передовых вычислительных технологий на массивных объемах данных для выявления важных корреляций, закономерностей, тенденций и предпочтений, позволяющих компаниям принимать более обоснованные решения – играет роль в нескольких областях в Индустрии 4.0, в том числе на умных предприятиях, где данные датчиков производственного оборудования анализируются, чтобы предсказать, когда потребуются операции по техническому обслуживанию и ремонту.

Применяя такой подход, производители оценивают эффективность производства, анализируют свои данные в реальном времени с помощью систем самообслуживания, оптимизации профилактического обслуживания и автоматизации управления производством. Компании используют аналитику больших данных для улучшения бизнес-решений, понимая закономерности и отслеживая тенденции на основе огромных объемов данных о клиентах.

Переход к Индустрии 4.0 и аналитика больших данных

Чтобы оценить текущую стадию готовности крупных предприятий к Индустрии 4.0 и роли аналитики больших данных в этом процессе, группа компаний SmartGoPro опросила 165 руководителей и ИТ-лидеров российских предприятий промышленного сектора (среди которых крупные компании нефтегазовой и химической отраслей, секторов электроэнергетики, машиностроения и транспорта, металлургии, сельского хозяйства). Согласно результатам опроса, промышленные предприятия находятся в активной стадии перехода к Индустрии 4.0 и в первую очередь оцифровывают производство, бизнес-модели, существующие продукты и услуги. Более половины респондентов (54%) видят перспективы внедрения проектов аналитики больших данных на предприятиях, которые, по их мнению, положительно повлияют на структуру будущих доходов в следующие пять лет. Кроме дополнительного дохода, за счет оцифровывания бизнеса и производства 79% лидеров рассчитывают улучшить операционные процессы, а 69% респондентов среди выгод цифровизации видят снижение затрат на производство.

Производители используют аналитику больших данных так же, как и большинство других коммерческих организаций, за исключением более узкой направленности. Согласно исследованию SmartGoPro, в высокой степени предприятия сегодня полагаются на данные при принятии решений (66%), в первую очередь касательно производственных процессов (61%), разработки продуктов (54%), при управлении технологическими проектами (54%) и операционной деятельностью (50%).

Предприятия собирают огромные объемы данных с интеллектуальных датчиков с помощью облачных вычислений и платформ промышленного интернета вещей (IIoT), которые позволяют им выявлять закономерности, повысить эффективность управления цепочкой поставок. Аналитика больших данных может помочь обнаружить скрытые переменные, вызывающие узкие места в производстве. После определения источника проблемы производители используют целевую аналитику данных, чтобы лучше понять основную причину возникновения узких мест. Это помогает производителям повышать производительность при одновременном снижении затрат и устранении отходов. Например, аналитика больших данных сокращает поломки и внеплановые простои примерно на 25%.

Как аналитика больших данных используется в Индустрии 4.0?

Аналитика больших данных имеет решающее значение для производительности в реальном времени, оптимизации цепочки поставок, оптимизации цен, прогнозирования неисправностей, разработки продуктов и интеллектуального проектирования предприятий.

Аналитика больших данных используется для профилактического обслуживания. Инженеры используют результаты аналитики больших данных, генерируемые системой, для принятия решений. Обладая этой информацией, они определяют приоритетность изменений и действий, которые необходимо предпринять, чтобы избежать незапланированных простоев или неисправности оборудования.

Аналитика больших данных через системы самообслуживания. Внедрение аналитики самообслуживания в инжиниринге может помочь консолидировать массивы больших данных с производственных предприятий. На крупных предприятиях, при вводе интеллектуального производственного оборудования, которое отправляет данные в режиме реального времени в систему анализа больших данных, система самообслуживания способна анализировать данные автоматически и находить закономерности, обнаруживать неисправности и создавать визуализацию для ключевых лиц, принимающих решения.

Автоматизация управления производством с помощью аналитики больших данных. Производители также используют аналитику больших данных для автоматизации управления производством. Это подразумевает сокращение количества человеческих ресурсов и действий, необходимых на производственном предприятии. Оно работает, анализируя исторические данные производственного процесса, связывая их с информацией об этом конкретном производственном процессе в реальном времени и автоматизируя физические изменения оборудования с помощью исполнительных механизмов и передовой робототехники, подключенных к управляющему программному обеспечению. Управляющее программное обеспечение принимает выводы, сделанные на основе анализа больших данных, и отправляет целевые команды этим исполнительным механизмам и роботам, которые физически изменяют настройки оборудования и механизмов без какого-либо вмешательства человека.

Масштабы применения аналитики больших данных

Сегодня в организациях преобладают пилотные проекты. В промышленную эксплуатацию и производство вводят проекты больших данных 11% и 21% опрошенных SmartGoPro экспертов соответственно. Инициативы по большим данным охватывают масштабы всего предприятия только 39% компаний респондентов, а реализация на уровне отдельных проектов характерна для половины. На уровне отдельных ведомств и продуктовых линий аналитику больших данных используют предприятия 25% респондентов, на уровне отдельных регионов – 14%.

Организации всех отраслей продолжают инвестировать в цифру и по ожиданиям половины опрошенных экспертов, срок окупаемости цифровых инвестиций составит от 2 до 5 лет. Более длительного периода окупаемости вложений ожидают 29% респондентов, а возврат инвестиций в течение 2 лет настроены получить 21% опрошенных руководителей.

За последние годы все отрасли претерпели существенные преобразования в управлении своими данными. Согласно исследованию True Global Intelligence Research, две трети опрошенных ими организаций сказали, что количество их данных увеличится почти в 5 раз к 2025 году, и только 14% ИТ-менеджеров и руководителей бизнесов считают, что их организации готовы к увеличению потока новой информации.

С такой тенденцией место аналитики больших данных начинает занимать значительные позиции в организационной структуре промышленных предприятий: выделенный отдел аналитики данных с расширенным функционалом существует на предприятиях половины опрошенных экспертов, а для трети (32%) аналитика данных встроена в функции и определенные бизнес-процессы. В то же время не имеют выделенных ресурсов для аналитики данных подразделения 43%, принявших в опросе респондентов; услугами аналитики больших данных на аутсорсинге пользуются 4%.