CIOPolecane tematy

W jaki sposób IoT zmienia przemysł?

Na całym świecie brakuje osób, które potrafią zrozumieć biznes i zrealizować to, czego oczekują klienci. Nawet w największych firmach za sukcesem stoi konkretna osoba. Bazują one na pojedynczych osobach lub grupach ludzi, którzy wymyślają rozwiązania doprowadzające do przełomu. Jednocześnie duże firmy desperacko szukają czegoś, co ich wyróżni na rynku, co da im przewagę nad konkurencją i wygeneruje nowy strumień przychodów. Dziś wielką szansę upatrują one w rozwiązaniach z zakresu internetu rzeczy – IoT (Internet of Things) i sztucznej inteligencji (Artificial Intelligence).

Przez ponad 15 lat – pracując w EY – doradzałem firmom w zakresie IT, a teraz IoT. Z perspektywy tych lat, widzę ogromną przepaść między tym, jakie projekty realizują polskie firmy oraz tym, co dzieje się na świecie. Być może wynika to z kultury byc może ze stopnia rozwoju? Międzynarodowe firmy, które wykorzystują technologie do budowania nowych produktów inwestują w realizację tych idei miliardy dolarów. Część z tych inwestycji dotyczy wykorzystania Internetu rzeczy.

Dane budują asymetrię w konkurencji między firmami

Tymczasem w Polsce mamy do czynienia z pojedynczymi, testowymi wdrożeniami rozwiązań IoT (Proof of Concept). Polskie firmy analizują to, czy w ogóle jest im potrzebne. Wdrażają pojedyncze elementy tego typu rozwiązań. Ewentualnie inwestycje tego typu są wymuszane przez regulatorów, jak w przypadku wdrożenia inteligentnych liczników elektrycznych. Ale nie jest to prawdziwa rewolucja. Z pewnością nie jest nią zdalny odczyt. Tymczasem na świecie są firmy – nawet tak „niszowe”, jak te zajmujące się hodowlą kwiatów – które w oparciu o Internet rzeczy zautomatyzowały 100% procesu „produkcji”.

Polecamy nową książkę dr Aleksandra Poniewierskiego, „SPEED no limits in the digital era”. Poświęconą temu w jaki sposób dzisiejsza rewolucja technologiczna zmienia zmienia absolutnie wszystko wokół nas: naszą pracę, nasze życie, relacje z innymi, nasze zachowania i szybkość, z jaką się uczymy, zmieniając nasze spojrzenie na świat i nas samych.

Niedawno Mark Zuckerberg, założyciel i prezes Facebooka tłumaczył przed amerykańską komisją senacką to, w jaki sposób działa jego firma. Facebook będzie zawsze bezpłatny dla użytkowników indywidualnych, bo zarabia na monetyzacji pozyskiwanych od nich danych. Jeśli ktoś potrzebuje dostępu do informacji i potrafi reagować na wskazane potrzeby klientów w czasie rzeczywistym może na tym wygrać. Gdy dane budują asymetrię, zwiększa się marża firmy, która je posiada. Tak właśnie będzie w firmach, które na dużą skalę wykorzystają urządzenia IoT wsparte rozwiązaniami z zakresu sztucznej inteligencji.

Konieczna konwersja i przyspieszenie procesu decyzyjnego

Celem tego typu projektów jest konwersja obecnego procesu decyzyjnego i sposobu odpowiadania na potrzeby klienta. Dotychczasowy, tradycyjny jest po prostu zbyt wolny. Dobrym przykładem, ilustrującym różnice może być porównanie tradycyjnych polis ubezpieczeniowych i tych oferowanych w modelu Pay-Per-Use. EY zrealizował niedawno projekt wykorzystujący rejestr rozproszony – Blockchain – w procesie ubezpieczenia statków i ich ładunków. Partnerami w projekcie były firmy: Guardtime, A.P. Møller-Maersk, Microsoft oraz towarzystwa ubezpieczeniowe Willis Towers Watson, XL Catlin, MS Amlin i ACORD.

EY zrealizował niedawno projekt wykorzystujący rejestr rozproszony – Blockchain – w procesie ubezpieczenia statków i ich ładunków. Partnerami w projekcie były firmy: Guardtime, A.P. Møller-Maersk, Microsoft oraz towarzystwa ubezpieczeniowe Willis Towers Watson, XL Catlin, MS Amlin i ACORD. W stworzonym przez nas systemie mamy informację o każdym statku i jego ładunku wraz z szacunkową jego wartością. Co 10-15 minut statek podaje aktualną pozycję. Dane zapisywane są w rejestrze rozproszonym, co daje gwarancję ich autentyczności. Dla każdej pozycji wyceniana jest aktualna stawka ubezpieczenia ładunku. Im bardziej „spokojne wody”, tym jest ona niższa. Wzrasta jednak, gdy jednostka danego armatora wpływa w rejony niebezpieczne, np. miejsca, gdzie piraci atakują przepływające statki. W każdym z takich mikromomentów następuje licytacja.

W stworzonym przez nas systemie mamy informację o każdym statku i jego ładunku wraz z szacunkową jego wartością. Co 10-15 minut statek podaje aktualną pozycję. Dane zapisywane są w rejestrze rozproszonym, co daje gwarancję ich autentyczności. Dla każdej pozycji wyceniana jest aktualna stawka ubezpieczenia ładunku. Im bardziej „spokojne wody”, tym jest ona niższa. Wzrasta jednak, gdy jednostka danego armatora wpływa w rejony niebezpieczne, np. miejsca, gdzie piraci atakują przepływające statki. W każdym z takich mikromomentów następuje licytacja. Armator zaś ma możliwość wybrania najniższej kwoty ubezpieczenia w ramach organizowanych aukcji. Kwota uzależniona jest od aktualnej pozycji statku i wartości przewożonego ładunku. Wszystko zaś odbywa się w czasie rzeczywistym. Wcześniej armatorzy deklarowali jaką trasą będzie płynął dany statek i kupowało się ubezpieczenie z góry na cały rejs. Niekiedy jednak okazywało się, że wybierali oni później trasę krótszą, za to bardziej niebezpieczną.

Big Data źródłem dodatkowych przychodów

Innym przykładem wykorzystania IoT są rozwiązania stosowane w kolarstwie szosowym, w którym dużym problemem jest brak możliwości sprzedaży biletów. Wyjątkiem są miejsca, gdzie odbywa się start lub koniec wyścigu. Tymczasem to na tym – poza sponsoringiem – zarabiają właściciele zespołów lub organizatorzy imprez sportowych w innych dyscyplinach. W kolarstwie pozostawała dotąd wyłącznie sprzedaż reklam i praw do transmisji.

Australijskie konsorcjum drużyn kolarskich – Velon – zwróciło się do nas z prośbą o pomoc. Zastanawiali się w jaki sposób mogą wykorzystać – i tak już zbierane – dane z tysięcy sensorów „podczepionych” zarówno do zawodników, jak i rowerów. Zbierane informacje wykorzystywane były dotąd do analiz Big Data w celu poprawy wyników ich drużyny. Jej właściciele zastanawiali się czy danych tych nie da się zmonetyzować w innym sposób. Wraz z partnerem, operatorem Vodafone, zbudowaliśmy platformę, która w czasie rzeczywistym prezentowała wszelkie dane o wybranej drużynie lub zawodniku, w tym np. aktualnym jego miejscu w peletonie. Aby uatrakcyjnić sposób prezentacji danych wykorzystaliśmy technologię rozszerzonej rzeczywistości (Augmented Reality). Wszystkie informacje prezentowane są w bezpłatnej aplikacji, za pośrednictwem której kupuje się dostęp do informacji interesujących danego użytkownika. Jest to swego rodzaju e-bilet na wyścig kolarski. Po sukcesie tego projektu, inne drużyny zaczęły kupować stworzoną przez nas platformę. Dziś tego typu rozwiązania stosowane są już nie tylko podczas wyścigów kolarskich w Australii, ale także w Europie – podczas Tour de France, Giro d’Italia czy La Vuelta a España. Można powiedzieć, że IoT i analizy Big Data całkowicie zmieniły ten sport.

IoT zmienia całe gałęzie przemysłu, zmienia ofertę firm, które działają w tych branżach. Przykładowo polski oddział firmy Suez – kiedyś kojarzącej się głównie z odbiorem i utylizacją śmieci – oferuje dziś usługi typu Resource Management. Wykorzystując rozwiązania IoT zbiera dane na temat rodzaju i ilości śmieci w poszczególnych lokalizacjach. Mając te informacje przedstawiciele firmy wiedzą: kiedy, gdzie i jaką ciężarówkę wysłać. Dzięki temu też zbierają informacje o tym, jak zmienia się dany rejon miasta, czy jest to miejsce wypoczynku, dzielnica białych kołnierzyków, czy tzw. sypialnia. Dane te można wykorzystać w projektach Smart City i np. przemodelować sieć oddziałów Policji i Straży Pożarnej. Wiadomo bowiem na jakie problemy i zagrożenia można natknąć się w danej okolicy.

Niedawno Mark Zuckerberg, założyciel i prezes Facebooka tłumaczył przed amerykańską komisją senacką to, w jaki sposób działa jego firma. Facebook będzie zawsze bezpłatny dla użytkowników indywidualnych, bo zarabia na monetyzacji pozyskiwanych danych. Jeśli ktoś potrzebuje dostępu do informacji i potrafi reagować na wskazane potrzeby klientów w czasie rzeczywistym może na tym wygrać. Gdy dane budują asymetrię, zwiększa się marża firmy, która je posiada. Tak właśnie będzie w firmach, które na dużą skalę wykorzystają urządzenia IoT wsparte rozwiązaniami z zakresu sztucznej inteligencji.

W przypadku firmy Suez zbieranie danych z czujników IoT nie tylko zwiększyło jej produktywność, ale także pozwoliło na zaoferowanie dodatkowych usług. EY zrealizował także projekt Smart City dla Dubaiu. Objął on zarówno tamtejsze lotnisko, jak i samo miasto. Wdrożono tam rozwiązania związane z inteligentnym transportem, oświetleniem i parkowaniem. W ramach tego projektu prowadziliśmy dyskusje o modelach danych. Stworzyliśmy schemat – narastających kaskadowo – grup zbieranych informacji oraz ponad 60 scenariuszy ich monetyzacji.

IoT jako element składowy inteligentnej fabryki

Poza Smart City, jednym z głównych zastosowań są projekty związane z trendem Industry 4.0, zwłaszcza w zakresie predykcji awarii (Predictive Maintenance). Są to rozwiązania dedykowane zarówno dla tradycyjnych zakładów produkcyjnych i, również hut i kopalń. Trzeba pamiętać, że w przypadku Predictive Maintenance nie zapobiegamy jedynie awarii pojedynczej maszyny, której koszt wyceniany jest przez nas np. na 1. W całym łańcuchu dostaw wartość ta się bowiem multiplikuje. Przykładowo, na początku dnia zakładamy, że nasz zakład wyprodukuje 10 000 worków cementu. Na koniec dnia wynajmujemy 10 ciężarówek do przewiezienia ich do portu i załadowania na 10 statków. W portach docelowych czeka 10, wynajętych dźwigów portowych, które mają załadować cement na 10 ciężarówek, te zaś dostarczą go na 10 placów budowy. Co się stanie, jeśli jedna z 10 linii produkcyjnych ulegnie awarii? Nie będą potrzebne: 1 ciężarówka, 1 statek, 1 dźwig i kolejna ciężarówka. Wstrzymana zostanie także praca na jednym z 10 placów budowy. Jak policzyć koszt niewykorzystanych zasobów i ewentualną karę za brak dostawy? Z pewnością jest wyższy niż koszt naprawy maszyny w zakładzie produkcyjnym.

Czujniki IoT mogą wesprzeć coraz bardziej skomplikowany proces zarządzania łańcuchem dostaw. Zbierane informacje można wykorzystać np. do synchronizacji danych. Przyspiesza to proces podejmowania decyzji. W przypadku wspomnianych worków cementu, gdy jedna partia zostanie wycofana, można np. zamówić brakujące worki gdzie indziej. Decyzję taką podejmą systemy zarządzania łańcuchem dostaw, które w odpowiedni sposób zareagują na awarię jednej z linii produkcyjnych. Szacujemy, że w takim przypadku dodatkowy zysk może zwiększyć się nawet o 25%. Jednak np. w przypadku produktów spożywczych zysk z zastosowania rozwiązań IoT i systemów wspierających automatyzację pewnych procesów w zarządzaniu zintegrowanym łańcuchem dostaw jest znacznie wyższy. A to oznacza, że firma, która stosuje te narzędzia zyskuje znaczącą przewagę nad konkurencją. Amazon wygrywa z innymi firmami w sektorze e-commerce, bo praktycznie wyeliminował człowieka z całego procesu logistycznego. Automatyzacja oznacza, że zamówiony towar Amazon jest w stanie dostarczyć niemalże z dnia na dzień.

Digital Twin jako odpowiednik fizycznego systemu

Bardzo ciekawe projekty związane z zastosowaniem czujników IoT realizujemy w rolnictwie i naukach przyrodniczych (Life Science). Dzięki internetowi rzeczy zmienia się diagnostyka i badania kliniczne. W tego typu zastosowaniach powszechnie zaczyna być wykorzystywana koncepcja Digital Twin – Cyfrowego Bliźniaka. Jest on dokładną kopią fizycznego systemu – urządzenia, maszyny, dowolnego procesu przemysłowego. Digital Twin posiada wszystkie cechy swojego fizycznego odpowiednika i – tak samo jak on – reaguje na symulację różnych, zewnętrznych czynników. Umożliwia to zrozumienie pewnych procesów, przewidywanie zdarzeń związanych z użytkowaniem systemu, a następnie optymalizację naszych działań.

Wszystkie zmiany, jakie będą zachodzić w prawdziwym urządzeniu, maszynie czy systemie, zostaną odzwierciedlone w Cyfrowym Bliźniaku. Dodając np. do „fizycznego” silnika czujniki IoT mogę stworzyć idealną jego wirtualną replikę, a następnie dokonywać dowolnych symulacji i analizować ich skutki. Dzięki internetowi rzeczy możemy symulować zarówno zachowanie samego przedmiotu, jak i jego otoczenia. Znikają tym samym ograniczenia jakie mieliśmy przy testach dokonywanych w świecie „rzeczywistym”.

Bardzo ciekawe projekty związane z zastosowaniem czujników IoT realizujemy w rolnictwie i naukach przyrodniczych (Life Science). Dzięki internetowi rzeczy zmienia się diagnostyka i badania kliniczne. W tego typu zastosowaniach powszechnie zaczyna być wykorzystywana koncepcja Digital Twin – Cyfrowego Bliźniaka. Jest on dokładną kopią fizycznego systemu – urządzenia, maszyny, dowolnego procesu przemysłowego. Digital Twin posiada wszystkie cechy swojego fizycznego odpowiednika i – tak samo jak on – reaguje na symulację różnych, zewnętrznych czynników. Umożliwia to zrozumienie pewnych procesów, przewidywanie zdarzeń związanych z użytkowaniem systemu, a następnie optymalizację naszych działań.

Firmy farmaceutyczne wykorzystują Digital Twin w pracach nad nowymi lekami. Tworzą na potrzeby badań cyfrowe odpowiedniki reprezentatywnych grup ludzi. Sprawdzają jak konkretny lek działa w symulowanym środowisku. Dodatkowo mogą „przyspieszyć czas”, aby przekonać się jakie będą skutki jego zastosowania. To skraca czas badań nad nowym lekiem nawet 5-krotnie.

Cyfrowa farma i inwestycje w prewencję

Z kolei w rolnictwie zastosowanie IoT pozwala nam zbierać informacje o wysianych uprawach, a także warunkach – glebowych i atmosferycznych, np. wielkość opadów – na konkretnym polu. Czujniki analizują też zmiany klimatyczne, wpływ zanieczyszczenia środowiska, a nawet zagrożenie związane ze szkodnikami. Aby stworzyć Cyfrowego Bliźniaka wstawia się tzw. kiosk IoT. Przez rok zbiera on i analizuje dane. Następnie prognozuje co posiać i w jaki sposób daną uprawę nawozić. Dzięki Digital Twin można sprawdzić jaki będzie prognozowany plon na konkretnym polu i w danych warunkach.

W Australii i Nowej Zelandii powstały już projekty wdrożenia idei Digital Farm. Przy tak ogromnych powierzchniach upraw – niektóre farmy mają 10 000 kilometrów kwadratowych – nie da się ich ogrodzić. Podobnie jest z wypasem zwierząt, których nie da się kontrolować w tradycyjny sposób. De facto jednak np. 90-95% stada krów i tak przyjdzie, aby je farmerzy wydoili. Zwierzęta pojawiają się także u wodopoju. Wystarczy więc śledzić przemieszczanie się ich, aby odnaleźć ewentualne 5-10% zagubionych osobników. W jednej z koncepcji wykorzystywane są do tego właśnie rozwiązania IoT.

Dodatkowo czujniki zbierają informacje o zdrowiu poszczególnych osobników. W czasie dojenia lub karmienia dane są pobierane, a w razie wykrycia choroby automatycznie dosypywany jest – np. do wody – odpowiedni antybiotyk. W przypadku groźnej choroby stosowny alert wysyłany jest do wypasających stado kowbojów, aby można było odseparować chore osobniki. Firmy farmaceutyczne podpisują z tak dużymi klientami umowy na efekt, czyli konkretny odsetek zwierząt żywych w stosunku do martwych. Muszą więc brać pod uwagę, że z czasem antybiotyk przestaje być skuteczny. Jak się okazuje, mniej więcej co kwartał musi być wymieniany. To wymaga kolejnych nakładów na badania i rozwój, a tym samym obniża marżę firmy farmaceutycznej. Dlatego też firmy farmaceutyczne zaczynają teraz inwestować w prewencję, a nie w kolejne generacje leków.

Coraz więcej konsumentów zwraca jednocześnie uwagę na to, co jedzą, w tym, czy zwierzęta nie były masowo karmione antybiotykami lub sterydami. Tymczasem w przypadku większości hodowli ryb, pływają one w wypełnionej tego typu środkami „biomasie”. W odpowiedzi na oczekiwania konsumentów, w nowoczesnych hodowlach stosuje się więc alternatywne rozwiązania. Oparte są one o czujniki IoT, kamery internetowe i masową analizę obrazów. Co jakiś czas ryby przepływają przez specjalnie przygotowane grodzie. W każdej mieści się po ok. 60 ryb. Za każdym razem robi się im zdjęcie. Algorytmy Machine Learning analizują zdjęcia wyłapując ryby chore lub zaatakowane przez pasożyty. Dzieje się to w czasie rzeczywistym. Gdy system wykryje zagrożenie, chore osobniki są oddzielane. Przekierowuje się je do innego zbiornika na kwarantannę. Tym samym nie stosuje się antybiotyków, a potencjalne zagrożenie rozpoznaje się na bardzo wczesnym etapie. W tego typu zastosowaniach analizę danych – ze względu na czas reakcji – należy jednak przeprowadzać jak „najbliżej” źródła danych. Pozwala to na dodatkowe przyspieszenie reakcji. W tego typu przypadkach stosuje się rozwiązania Edge Computing.

Autonomiczne samochody i Connected Home czekają na 5G

Innym zastosowanie IoT jest sektor transportowo-logistyczny. Choć tu pewne inwestycje wstrzymywane są do czasu powstania sieci 5G. W tego typu rozwiązaniach – np. autonomicznych samochodach – chodzi bowiem nie tylko o prędkość transmisji, ale także jej opóźnienie. Dzięki dostępowi do sieci piątej generacji zniknie problem związany z tym, że autonomiczny samochód nie zdąży zareagować na to, że ktoś nagle „wejdzie” pod jego koła.

Trzeba pamiętać, że w przypadku Predictive Maintenance nie zapobiegamy jedynie awarii pojedynczej maszyny, której koszt wyceniany jest przez nas np. na 1. W całym łańcuchu dostaw wartość ta się bowiem multiplikuje.Przykładowo, na początku dnia zakładamy, że nasz zakład wyprodukuje 10 000 worków cementu. Na koniec dnia wynajmujemy 10 ciężarówek do przewiezienia ich do portu i załadowania na 10 statków. W portach docelowych czeka 10, wynajętych dźwigów portowych, które mają załadować cement na 10 ciężarówek, te zaś dostarczą go na 10 placów budowy. Co się stanie, jeśli jedna z 10 linii produkcyjnych ulegnie awarii? Nie będą potrzebne: 1 ciężarówka, 1 statek, 1 dźwig i kolejna ciężarówka. Wstrzymana zostanie także praca na jednym z 10 placów budowy.

Z sieciami 5G wiąże się także – promowana m.in. przez Samsunga – idea Connected Home. Usługi z tym związane mogą zaoferować rzeczywistą wartość zarówno dla użytkownika końcowego, jak i producenta urządzeń domowych. Obecnie – gdy zgłaszamy naprawę pralki – często zdarza się, że monter pojawia się kilka razy, bo nie wie de facto co się zepsuło. Nie wie więc na jakiego typu awarię się przygotować. Jeśli jednak pralka zostanie wyposażona w czujniki IoT, nie dość, że mechanik przyjedzie od razu z właściwą częścią, którą należy wymienić, ale dodatkowo jej producent będzie mógł przewidywać, że w ciągu najbliższych tygodni się ona zepsuje. Dzięki temu będzie mógł wymienić wadliwą część zanim dojdzie do awarii i np. do zalania wodą całego mieszkania.

Connected Home to także biurowce. Producenci instalacji dla tego typu budynków – np. klimatyzacji – także inwestują w IoT. Dzięki temu możemy np. utrzymywać stałą temperaturę w pomieszczeniach, identyczną z tą, jaką mamy w domu czy samochodzie. To zaś wpływa korzystnie na zmniejszenie się liczby zachorowań. Z kolei firmy nadzorujące instalacje wodociągowe mogą eliminować tzw. szarą wodę, niezdrową, bo zbyt długo zalegającą w jakiejś części instalacji. Straty z tego tytułu wynoszą nawet do 20% całej, dostarczanej wody. Dzięki IoT i zdalnie sterowanym urządzeniom, które „wydmuchują” stojącą wodę, straty te można ograniczyć do 5%.

Newralgiczne aspekty związane z projektami IoT

Producenci rozwiązań IoT oczywiście myślą także w jaki sposób zasilać produkowane przez siebie czujniki. Zużycie energii w sensorach to obecnie bardzo duży problem. Popularność zyskuje więc np. koncepcja Battery-Less. Wodomierze wyposażane są w wiatraki, którymi porusza przepływająca woda jednocześnie ładując akumulator znajdujący się w urządzeniu.

Innym problem z IoT to jakość zbieranych danych. Przykładem mogą być np. inteligentne parkingi. Wiele z nich zatraca swoją funkcjonalność, bo okazuje się, że przestają działać czujniki informujące o wolnych miejscach. Trzeba je bowiem regularnie czyścić, a to często okazuje się kosztem znacząco przekraczającym potencjalne zyski z tego typu udogodnień.

W rolnictwie zastosowanie IoT pozwala nam zbierać informacje o wysianych uprawach, a także warunkach – glebowych i atmosferycznych, np. wielkość opadów – na konkretnym polu. Czujniki analizują też zmiany klimatyczne, wpływ zanieczyszczenia środowiska, a nawet zagrożenie związane ze szkodnikami. Aby stworzyć Cyfrowego Bliźniaka wstawia się tzw. kiosk IoT. Przez rok zbiera on i analizuje dane. Następnie prognozuje co posiać i w jaki sposób daną uprawę nawozić. Dzięki Digital Twin można sprawdzić jaki będzie prognozowany plon na konkretnym polu i w danych warunkach.

Warto podkreślić, że wielkim problemem w projektach wykorzystujących IoT jest też bezpieczeństwo. Jeśli coś bowiem jest podłączone do sieci, to zawsze może zostać zaatakowane. Dlatego tak ważne – przy tego typu projektach – jest myślenie o architekturze bezpieczeństwa całego rozwiązania.

Na świecie prowadzi się bardzo wiele projektów związanych z IoT – dużych i mały, mniej lub bardziej poważnych. Niestety nie biorą w tym udziału polskie firmy. Wybijają się za to tacy producenci, jak: Cisco, Google, Intel, Microsoft czy Nokia, a także operatorzy. Dla nich rozwiązania IoT/M2M to obecnie jedyny sposób na to, aby zwiększać przychody…

dr Aleksander Poniewierski, Partner / Global IoT Leader, EY

Tagi

Podobne

Dodaj komentarz

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