MENU

IoT i Big Data muszą mieć odniesienie w biznesie
EVP

24 maja 2017Artykuł z magazynu ITwiz, CIO, Executive ViewPoint, Polecane tematy

Executive ViewPoint
O potencjale internetu rzeczy oraz analityki Big Data w wybranych branżach, istocie warstwy biznesowej tego typu projektów, korzyściach oczekiwanych po takich inwestycjach, roli chmury obliczeniowej i analityki biznesowej w ramach projektów IoT, a także o seriach rozwiązań SAP Leonardo i SAP Clea rozmawiamy z Markiem Głazowskim, dyrektorem ds. kluczowych klientów i działalności operacyjnej w SAP Polska, oraz z Tomaszem Niebylskim, dyrektorem ds. wsparcia sprzedaży w SAP w Polsce i regionie Europy Środkowo-Wschodniej.

Jeśli zastanowić się nad czysto techniczną stroną IoT, to tak naprawdę nic nowego. Znam przykłady wykorzystania infrastruktury zbliżonej koncepcyjnie do założeń internetu rzeczy, która istniała kilkanaście lat temu. Istota IoT tkwi w kontekście biznesowym. Krytycznego znaczenia nabiera ekstrakcja informacji nietrywialnej, ukrytej w dostępnych danych. Chodzi o to, aby zbierając z różnych źródeł ogromne ilości danych, być w stanie błyskawicznie wyciągnąć z nich informację, która da możliwość podjęcia odpowiedniego działania biznesowego. Właśnie w tym obszarze tkwi największa dziś trudność.
Tomasz Niebylski, dyrektor ds. wparcia sprzedaży w SAP w Polsce i regionie Europy Środkowo-Wschodniej

Czy w Polsce są już realizowane projekty IoT?

Tomasz Niebylski: Od kilku miesięcy obserwujemy skokowy wzrost zainteresowania tematami IoT na polskim rynku. W tym czasie przeprowadziliśmy kilka projektów typu Proof-of-Concept u naszych klientów, kilka innych czeka na realizację. Nie ma wątpliwości, że jest to temat znajdujący się na mocnej krzywej wzrostowej, zarówno jeśli chodzi o potencjał, jak i zainteresowanie klientów. To, co jest warte podkreślenia, to wysoki poziom świadomości polskich organizacji w aspekcie precyzyjnego określenia potrzeb biznesowych. Firmy rozumieją, że internet rzeczy może stać się dla nich źródłem bardzo wymiernych korzyści.

Marek Głazowski: Korzyści, które będą wprost przekładać się na policzalne wartości biznesowe związane ze wzrostem efektywności działania lub wykorzystania posiadanych zasobów, a także zmniejszeniem kosztów stałych. Duże znaczenie ma też możliwość przełożenia danych biznesowych, również tych pochodzących z internetu rzeczy, na nowe modele biznesowe. Wciąż jednak widać na polskim rynku pewną ostrożność w planowaniu projektów IoT.

Skąd wynika dystans do inwestycji w IoT?

T.N.: Jedną z barier jest obawa przed nowością. Firmy w Polsce niekoniecznie chcą być pionierami w inwestycjach związanych z IoT. Istotna jest też kwestia wolumenu pochodzących z IoT danych, który trzeba w jakiś sposób zaadresować. Nie jest to jednak kwestia składowania danych, lecz przepustowości i możliwości efektywnego ich przetworzenia.

M.G.: Praktyczne wykorzystanie internetu rzeczy nie istnieje bez implementacji założeń Big Data. Informacje zbierane na coraz to nowsze sposoby muszą być przetworzone, aby stały się źródłem oczekiwanych korzyści. Tymczasem są to nierzadko gigantyczne ilości danych.

T.N.: Operacje na danych Big Data można wy¬korzystać w powiązaniu z analityką predykcyjną oraz elementami sztucznej inteligencji. Wykorzystuje się je na potrzeby bardzo złożonych przedsięwzięć wymagających dynamicznego dostosowania sposobu działania systemów lub przebiegu procesów biznesowych do zmian obserwowanych w otoczeniu firmy.

Które branże wyróżniają się w działaniach mających na celu wykorzystanie koncepcji internetu rzeczy?

M.G.: Wśród branż, które podchodzą do projektów IoT najbardziej dojrzale – również od strony systemów back office czy bardziej specjalistycznych rozwiązań – wskazałbym w szczególności sektor utilities, w tym energetykę. Ale także przemysł chemiczny i firmy telekomunikacyjne. Co ciekawe, operatorzy zbierają duże ilości danych od dawna, ale obecnie stawiają na nowe projekty zmierzające do ich monetyzacji.

Tym, co różni ofertę SAP od usług firm, które być może są w stanie zbudować sieć czujników i technicznie zgromadzić dane, jest warstwa biznesowa. Zebrane dane należy przecież odnieść do konkretnych procesów biznesowych. SAP – mając wieloletnie doświadczenie w rozwiązaniach wspierających procesy biznesowe – może podejść do tej kwestii w kompleksowy sposób.
Marek Głazowski, dyrektor ds. kluczowych klientów i działalności operacyjnej w SAP Polska

Które z sektorów mogą osiągnąć największe korzyści z realizacji projektów IoT?

T.N.: Eksperci McKinsey wykazali, że choć IoT mocno kojarzy się z branżami modowymi czy dóbr konsumpcyjnych, to wartości wynikające z implementacji IoT będą największe w branżach dalekich od rynku konsumenckiego. Dobrym przykładem jest tu przemysł wydobywczy, zwłaszcza wydobycie ropy naftowej. Okazuje się, że jeśli w pełni wykorzystać dane z czujników zamontowanych w wiertle na platformie i na podstawie odchyleń parametrów pracy tego urządzenia przewidzieć możliwą awarię, to potencjalne korzyści z możliwości dokonania naprawy zanim wystąpi awaria – zamiast po jej wystąpieniu – są ogromne. Realizacja wartości dodanej wynikającej z implementacji scenariuszy IoT skoncentrowana będzie na branżach ciężkich, tj. przemysł wydobywczy, energetyka, produkcja procesowa i dyskretna.

M.G.: Skala korzyści jest tu pochodną wartości maszyn i złożoności procesów produkcyjnych. Korzyści wynikające z możliwości przewidywania awarii i oszacowania najlepszego momentu podjęcia działań naprawczych – w celu uniknięcia nieplanowanego przestoju – są też łatwo przeliczalne na pieniądze. Cenny jest również inny, także policzalny aspekt – analiza występowania pików zużycia energii, maszyn i innych zasobów jako sposób na przemyślaną optymalizację procesów.

T.N.: Nie zapominajmy o branży transportowej i logistycznej. Widać tu ogromny potencjał wy¬korzystania internetu rzeczy. Począwszy od optymalizacji samego transportu i jego kosztów, poprzez precyzyjne śledzenie ładunków i warunków, w jakim są one transportowane, kończąc na nowych modelach biznesowych, zbudowanych chociażby na koncepcji inteligentnego samochodu – m.in. możliwość indywidualnego kształtowania stawek ubezpieczenia w zależności od stylu jazdy kierowcy, jego temperamentu za kierownicą i szacunku dla przepisów ruchu drogowego.

M.G.: Inny przykład wykorzystania założeń IoT w transporcie pochodzi z Japonii. Dotyczy on monitorowania funkcjonowania organizmów kierowców. Kierowców autobusów miejskich w rejonie miasta Fukui wyposażono w specjalne kamizelki, które mierzą ich parametry życiowe. Dzięki temu istnieje możliwość oceny, czy kierowca nie jest przemęczony i czy nie występuje okoliczność, która może narazić pasażerów na niebezpieczeństwo.

T.N.: Najbardziej jednak spektakularnym przykładem zastosowania IoT i Big Data na potrze¬by optymalizacji operacji transportowych jest Port of Hamburg. To olbrzymi organizm, który ze względu na ograniczenia przestrzeni (mocno obudowany tkanką miejską), nie ma się już gdzie rozrastać.

M.G.: Jednocześnie zaś, aby zachować konkurencyjność, musi zwiększać liczbę obsługiwanych statków i optymalizować koszty.

T.N.: W takich warunkach, by zwiększyć przepustowość portu, gdy nie da się wybudować kolejnych nabrzeży czy terminali, jedyną możliwością jest lepsze zarządzanie operacjami portowymi. Wdrożono więc złożony system, który nie tylko steruje kolejnością załadunku i rozładunku statków i monitorowaniem kolejności napływających jednostek, ale też ruchem ciężarówek i kolei, które te towary do portu dostarczają i odbierają. Chodzi o to, aby nie blokowały miasta z jednej strony, a z drugiej, aby jak najszybciej odbierały przywieziony na statkach towar. Ich kierowcy po otrzymaniu powiadomienia, przyjeżdżają w konkretne miejsce i odbierają przygotowany na odpowiednią godzinę kontener. Wysokie, bardzo mierzalne korzyści udało im się osiągnąć głównie dlatego, że osoby zarządzające portem mają ścisły monitoring całej infrastruktury – suwnic, statków, kontenerów, pojazdów szynowych…

Wokół jakich aspektów koncentrują się projekty koncepcyjne w zakresie wdrożeń IoT?

T.N.: Głównie chodzi o monitoring infrastruktury technicznej i automatyzację procesów utrzymania infrastruktury. Można powiedzieć, że związane są z inteligentnym zarządzaniem majątkiem przedsiębiorstwa. Takie potrzeby da się odnieść do wszystkich branż – niezależnie od tego, czy mówimy o sektorze użyteczności publicznej, telekomunikacyjnym, przemyśle czy handlu detalicznym.

M.G.: Internet rzeczy staje się interesujący wszędzie tam, gdzie da się precyzyjnie przełożyć informacje o infrastrukturze i dane zbierane ze źródeł zewnętrznych na określone wartości biznesowe. Najczęściej sprowadzają się one do efektów finansowych. Obszar, o którym warto wspomnieć, to inteligentne miasta, gdzie istot¬ne stają się rozwiązania przekładające się na pieniądze lub wygodę mieszkańców.

Czyli internet rzeczy powinien być traktowany jako sposób na uzyskanie nieosiągalnych inaczej danych, których wykorzysta¬nie otwiera drogę do nowych zastosowań, także na podstawie wcześniejszych informacji?

M.G.: Tak. Tu pojawia się jednak drugi, bardzo istotny element IoT związany z tym, jak dostępne dane wykorzystywać, jak je analizować. To jest dziś kluczowy warunek oferty firm IT dostarczających rozwiązania biznesowe powiązane z IoT i Big Data.

T.N.: Jeśli zastanowić się nad czysto techniczną stroną IoT, to tak naprawdę nic nowego. Znam przykłady wykorzystania infrastruktury zbliżonej koncepcyjnie do założeń internetu rzeczy, która istniała kilkanaście lat temu. Istota IoT tkwi w kontekście biznesowym. Krytycznego znaczenia nabiera ekstrakcja informacji nietrywialnej, ukrytej w dostępnych danych. Chodzi o to, aby zbierając z różnych źródeł ogromne ilości danych, być w stanie błyskawicznie wyciągnąć z nich informację, która da możliwość podjęcia odpowiedniego działania biznesowego. Właśnie w tym obszarze tkwi największa dziś trudność.

Wydobycie wiedzy biznesowej z dostępnych danych nie jest tylko kwestią prostej korelacji różnych zbiorów. Często niezbędne są skomplikowane algorytmy oparte na predykcji, sztucznej inteligencji, gdzie dane historyczne wykorzystywane są do uczenia i trenowania modeli. Bezcenny jest tu know-how pozwalający wybrać właściwe podejście.

M.G.: Tym, co różni ofertę SAP od usług firm, które być może są w stanie zbudować sieć czujników i technicznie zgromadzić dane, jest właśnie warstwa biznesowa. Zebrane dane na¬leży przecież odnieść do konkretnych procesów biznesowych. SAP – mając wieloletnie doświadczenie w rozwiązaniach wspierających procesy biznesowe – może podejść do tej kwestii w kompleksowy sposób. Jesteśmy w stanie dane zebrać, wiemy po co je zbieramy i jesteśmy też w stanie wzbogacić istniejące procesy o nowe elementy, albo stworzyć nowe modele biznesowe na bazie pojawiającego się potencjału danych IoT.

O jakich rozwiązaniach SAP warto wspomnieć w kontekście IoT, Big Data czy operacjonalizacji analityki?

T.N.: Aby IoT miało sens, to w firmie musi istnieć system, który w jakiś sposób obsługuje biznes od strony procesowej. W przypadku naszej oferty rolę taką pełni SAP S/4HANA. Jest to – zbudowane od podstaw – nowoczesne rozwiązanie dedykowane potrzebom dzisiejszego cyfrowego biznesu. Wokół fundamentu zbudowanego z wykorzystaniem nowoczesnego systemu ERP musi istnieć platforma, która pozwala zbierać i przetwarzać dane IoT oraz odpowiednio je zintegrować. W ofercie SAP rolę taką pełni platforma SAP Leonardo, która łączy świat rzeczy ze światem procesów. Ponadto do¬starcza ona oprócz możliwości technicznych, również stale rozbudowywany katalog dedykowanych specjalistycznych aplikacji. Najważniejszym jednak komponentem jest SAP HANA, która stanowi fundament wszystkich digitalowych rozwiązań SAP i jest absolutnym ich wyróżnikiem. HANA poza tym, że jest komponentem technologicznym, może być katalizatorem transformacji cyfrowej przedsiębiorstw.

Jakie narzędzia składają się na platformę SAP Leonardo?

T.N.: SAP Leonardo to oferta rozwiązań biznesowych i technologicznych, umożliwiających podejście do zagadnienia innowacji cyfrowej w sposób holistyczny. To połączenie SAP Cloud Platform, Big Data, Analityki, Machine Learning i IoT. Składa się ona zasadniczo z 3 głównych elementów: platformy IoT, szyny integracyjnej oraz aplikacji. Lista aplikacji, która jest stale rozbudowywana, adresuje konkretne zagadnienia biznesowe w różnych branżach.

Jaką rolę w kontekście projektów związanych z biznesowym wykorzystaniem zbiorów Big Data i IoT – jako dodatkowego źródła danych – pełni model chmury obliczeniowej?

M.G.: Przekonujemy klientów do usług chmurowych, ponieważ model cloud ułatwia skon¬centrowanie projektów wdrożeniowych wokół konkretnych potrzeb biznesowych. Zamiast zajmowania się coraz bardziej złożoną infrastrukturą i rozwojem aplikacji. Korzyścią – wynikającą z wykorzystania rozwiązań SAP w modelu cloud – jest dostęp do biblioteki aplikacji, które zostały stworzone z myślą o potrzebach innych klientów. Chmura obliczeniowa daje też dużo większą elastyczność niż rozwiązania on-premise. Jest to istotny argument w rozproszonych geograficznie organizacjach. Cloud w naturalny sposób zapewnia jedno środowisko, które może objąć wszystkie elementy IT danej firmy. Model chmury zmniejsza też bariery wejścia w nowe projekty.

Jak, w przypadku chmury, wygląda kwestia pozyskiwania danych?

M.G.: W ramach usług chmurowych SAP, my – jako dostawca usługi – przejmujemy odpowiedzialność za kwestię obsłużenia wybranych źródeł danych, połączenia z nimi, pozyskania danych, wprowadzenia ich do systemu i udostępnienia na potrzeby dalszych działań. Warstwa komunikacyjna dostosowana do specyfiki IoT jest częścią platformy SAP Leonardo.

Z jakimi firmami SAP współpracuje w zakresie rozwoju oferty narzędzi adresujących potrzeby związane z internetem rzeczy?

M.G.: Naszymi partnerami w obszarze rozwiązań związanych z internetem rzeczy są m.in. firmy oferujące własne, sprawdzone rozwiązania dla przemysłu. W obszarze IoT jest to m.in. Siemens, OSIsoft czy Esri.

T.N.: Rozszerzamy też grono partnerów, którzy – na podstawie naszych technologii – będą tworzyć dodatkową, unikalną wartość biznesową dla klientów.

Jakie jest dziś miejsce rozwiązań analityki biznesowej w ofercie SAP?

T.N.: Analityka biznesowa odgrywa istotną rolę w kontekście internetu rzeczy – i szerzej, dzisiejszych potrzeb biznesu. Dlatego systematycznie rozwijamy funkcjonalność SAP Business Objects. Oferta sprawdzonych narzędzi analitycznych została też przeniesiona do chmury w ramach platformy SAP Business Objects Cloud. Znaczenie analityki biznesowej jest ogromne także w kontekście innych produktów SAP. Analityka biznesowa nie powinna być traktowana w roli narzędzia. Jest to dziś podstawowa warstwa konsumpcji treści, która – w zależności od branży, działu biznesowego czy roli użytkowników – ma kontekstowo inny zakres.

M.G.: W Kontekście analityki i zbiorów Big Data warto wskazać na możliwości platformy SAP Hybris w zakresie wsparcia działań handlowych, identyfikacji zachowań klientów oraz wielokanałowej ich obsługi. W Polsce – głównie w branży telekomunikacyjnej i w sektorze handlu detalicznego – prowadzimy już pierwsze tego typu projekty.

Podobne tematy:

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany. Pola, których wypełnienie jest wymagane, są oznaczone symbolem *

« »