Интернет вещей : сегодняшние лидеры

Интернет вещей – составная часть стратегии цифровизации многих компаний в различных отраслях. Однако далеко не все отрасли одинаково быстро внедряют IoT – как всегда, есть те, кто уже выбился в лидеры. Причин для этого может быть множество. Во-первых, это большое количество накопившихся со временем проблем, грозящих взорваться, как бомба, и потому требующих максимально быстрого решения.

Во-вторых, заставить обратиться к цифровизации может необходимость поддержания конкурентоспособности. Не секрет, что многие российские предприятия весьма амбициозны и хотят не только отвоевать долю рынка внутри страны, но и произвести фурор за границей. И тут цифровизация становится необходимой — ведь многие зарубежные компании-лидеры получили свое место именно благодаря цифровой трансформации.

В-третьих, в бизнесе многое решают деньги. Если отрасль низкомаржинальная, то любой инструмент, позволяющий оптимизировать затраты и увеличить прибыли, будет актуален. Интернет вещей это умеет — и очень неплохо.

Разумеется, это далеко не все причины стремления компаний и целых индустрий освоить интернет вещей, к тому же часто отправной точкой является целый комплекс причин. Но в любом случае: в России уже наметились IoT-лидеры . Не последние среди них — транспортная отрасль, ЖКХ и промышленное производство.

Как известно, в России две беды. И если с первой вряд ли можно что-то сделать, то со второй справиться в стране пытаются — в том числе с помощью интернета вещей. Причем работа идет во всех направлениях: умнее становятся сами дороги, не отстают от них и транспортные средства.

Обольщаться не стоит: интернет вещей не позволит сохранить дорожное покрытие от колейности, да и новая дорога по мановению волшебной IoT-палочки в городе не появится. Но зато благодаря умным светофорам — тем самым подключенным вещам — вполне можно оптимизировать потоки движения. Датчики позволяют собирать информацию о загруженности дороги, передавать ее в центр управления дорожным движением, где могут изменить время переключения светофоров. Последнее, кстати, можно не делать в ручном режиме: искусственный интеллект, обучающийся на основе собранных датчиками IoT данных, может взять эту функцию на себя. В результате уменьшатся и пробки, и количество аварий, которые из-за них возникают.

Отдельное направление — мониторинг транспорта на основе интернета вещей. Подобные решения уже достаточно широко распространены. Отслеживание движения пассажирского транспорта снимает необходимость стоять под дождем в ожидании автобуса или догонять последний с криками «Подождите»: достаточно посмотреть в приложении, насколько далеко нужный транспорт и подойти к остановке вовремя.

Еще больше от мониторинга транспорта и грузов выигрывает бизнес. Например, один из ведущих трейдеров полимерной продукции в России и СНГ «Картли» использует решение для контроля доставки собственных грузов логистическими компаниями. С помощью интернета вещей компания отслеживает 70% поставок, оптимизировала взаимодействие менеджеров по продажам, логистов, водителей, клиентов и поставщиков. Результат — значительное сокращение времени на организацию и отслеживание доставки и повышение лояльности клиентов. Вкупе с оптимизацией маршрутов и повышением контроля над грузоперевозками все это снижает и нагрузку на всю транспортную систему, делает движение по дорогам комфортнее и безопаснее.

Важной составляющей современной транспортной инфраструктуры любого города являются шеринговые сервисы. Они в принципе не могут существовать без IoT, и касается это не только каршеринга, но и, к примеру, краткосрочной аренды самокатов. Так, МТС осенью этого года подключила к сети NB-IoT более 700 электросамокатов шерингового сервиса Eleven в Санкт-Петербурге и Краснодаре. Подключенные самокаты по сети NB-IoT в режиме реального времени передают информацию о местоположении, статусе поездки и техническом состоянии, например, уровне заряда аккумулятора или переходе в режим ожидания. SIM-карта NB-IoT встроена в самокаты уже на этапе заводской сборки. Это позволяет защитить самокаты от угона и получать точные данные о состоянии каждого конкретного устройства.

Все больше обсуждений вокруг самоуправляемого транспорта. Именно его появления на дорогах общего пользования ждут все — и пассажиры, и автомобилисты, и представители транспортной отрасли. И проекты в этом направлении ведутся достаточно активно. Например, в 2019 году МТС при поддержке Департамента информационных технологий Москвы протестировала в сети 5G на территории ВДНХ инновационные решения, которые способны повысить безопасность дорожного движения в городах. МТС продемонстрировала три сценария использования технологий интернета вещей: «Умный обгон», «Умный перекресток» и «Безопасный пешеход». В основе сценариев лежало взаимодействии участников движения друг с другом и с городской инфраструктурой через сеть 5G.

А еще ранее, в 2018 году МТС и КамАЗ подписали соглашение о сотрудничестве в области создания сетей связи для беспилотного автотранспорта, а также в сегменте разработки, внедрения промышленного интернета вещей и автоматизации производителя грузовых автомобилей. И хотя большого количества полностью беспилотных автомобилей на дорогах придется подождать еще пару десятков лет, без интернета вещей это не произошло бы вовсе.

Жилищно-коммунальное хозяйство, пожалуй, стало одной из первых отраслей, где интернет вещей поселился всерьез и надолго. Настолько всерьез, что жители городов зачастую уже даже не замечают того, как используют IoT-решения. Самый простой пример — счетчики воды и электричества, которые сами, без участия человека, передают данные о потреблении в управляющую или энергосетевую компанию. Это выгодно обеим сторонам процесса: жильцы не забывают вовремя сдать показания, а поставщик ресурсов увеличивает контроль за потреблением, собираемость платежей и сокращает затраты не проверку счетчиков. Например, в МТС уверены, что IoT-счетчики воды , производство которых в этом году запущено в партнерстве с компанией «Бетар», снизят расходы на общедомовые нужды в среднем на 10%.

Реальные проекты уже есть. Междуреченский водоканал в сотрудничестве с МТС установил в подвалах жилых домов города промышленные модемы, которые будут собирать данные с приборов учета и позволят контролировать потребление воды. Такое решение исключит человеческий фактор и сделает процесс полностью прозрачным и безошибочным. Кроме того, сотрудники предприятия смогут вести дистанционный контроль за работой технологически сложного оборудования, управлять им в режиме реального времени и получать данные об отклонениях в параметрах водосчетчика. Таким образом, решение станет инструментом снижения издержек на эксплуатацию и сбор данных.

Кроме счетчиков есть и много других направлений для использования IoT. Например, установленные на мусорные контейнеры датчики могут сообщать в ответственную за вывоз мусора компании об их заполнении. Таким образом, предприятие сможет оптимизировать затраты на сбор мусора и отправлять машины не по расписанию, а по необходимости. К тому же это сделает дворы чище: переполняться контейнеры не будут, так что и стихийные свалки рядом с ними не появятся.

Концепция цифровизации управления вывозом ТКО

МТС при поддержке Российского экологического общества в ноябре этого года запустила федеральную программу цифровизации работы с отходами — она уже заработала в Орловской и Сахалинской областях. До конца года МТС намерена запустить систему ещё в двух регионах России и пилотные проекты в семи регионах. В ее основе – ERP-система по управлению вывозом твердых коммунальных отходов: ее модули составляют график вывоза мусора на основе данных о наполненности контейнеров, контролируют своевременность и качество уборки территории, автоматизируют процесс формирования счетов, заключения договоров и расчетов с подрядчиками.

Программное обеспечение и приложение для водителей и инспекторов можно быстро развернуть на уже существующей инфраструктуре, а облачная платформа позволяет организовать удаленную работу и круглосуточный доступ к системе, где отражен жизненный цикл отходов от точки сбора до отгрузки на месте переработки.

По словам председателя Российского экологического общества Рашида Исмаилова, цифровизация работы с отходами помогает улучшить экологическую обстановку и создает основу для построения эффективной системы переработки мусора. Он отмечает, что решение МТС работает в двух направлениях: прямо сейчас оно позволяет не допускать образование несанкционированных свалок, а в перспективе дает возможность прогнозировать нагрузку на полигоны и мусороперерабатывающие заводы.

Интернет вещей в транспортной индустрии. В чем смысл?

Сегодня к интернету во всем мире подключено около 15 миллиардов вещей. Это роутеры, камеры наблюдения, различные датчики и даже чайники с онлайн-управлением. По прогнозам аналитиков агентства MarketsandMarkets, в ближайшие пять лет устройств станет на четверть больше, а рынок IoT решений достигнет $640 млрд. в год.

Одним из драйверов роста станет транспортная отрасль. Она получает от подключенных устройств снижение стоимости и времени перевозок через поиск «бутылочных горлышек» в процессах и их устранение.

Практически любой элемент техпроцесса может давать ценную информацию, если добавить датчик. Умный поддон, например, расскажет, где находится конкретный товар, когда и куда он перемещался, в каких условиях хранится и насколько бережно с ним обращались.

Новые контейнеры от стартапа SkyCell позволяют перевозить чувствительные к условиям внешней среды грузы. Медикаменты, дорогие продукты питания и многое другое удобно разместить в герметичных контейнерах с кучей датчиков. Каждый из контейнеров управляется удаленно поодиночке. Можно перевозить рядом грузы с разными температурными требованиями, контролировать их состояние и менять параметры при необходимости. Стартап предоставляет свои контейнеры в аренду: просто погрузи в него товар и будь уверен.

Стеллажи поумнеют

Кроме удаленного контроля за грузом, здесь и сейчас умные устройства считывают данные для анализа. До секунд можно восстановить и проанализировать все, что происходило с грузом. Так находят места с наибольшим риском сбоев в цепи поставок или возможности для оптимизации.

Например, складской комплекс в немецком городе Аален-Эбнат обзавелся умными стеллажами. На этом складе поддоны и коробки на стеллажах имеют разные размеры. Их приходится при каждой погрузке измерять и взвешивать. Ручной труд на этом участке заменили машиной. Теперь компьютер сам замеряет параметры каждой коробки и находит ей подходящее место. Тяжелые — вниз, легкие — наверх и так далее. В результате внедрения этой системы удалось разместить на 8% больше товаров на той же площади и на 6% снизить затраты энергии на погрузку.

Компания ID Logistics внедрила систему помощи при комплектации заказов под названием dcStreamMobile. С помощью камер высокого разрешения она распознает то, что находится на вилах погрузчика и сравнивает это с заказом. Информация позволяет избежать ошибок при отправке и сэкономить на живом контролере.

Весь отснятый камерами материал сохраняется в облачном сервисе вместе с дополнительной информацией о номере заказа, поддона, имени клиента. В случае ошибки можно быстро найти запись процесса неправильной погрузки и все перепроверить. Также информация помогает оптимизировать расположение товаров на складе и операционные процессы.

Лидером в автоматизации складов стала компания Amazon, которая идет к полному отказу от людей в процессах. Тут решения интернета вещей помогают роботам ориентироваться между стеллажами и находить нужные объекты среди тысяч других. Потом специальные роботы берут и везут товар в точку отгрузки.

Аналогичный проект реализуют российские разработчики из компании Tibbo совместно с тайваньским оператором Axis. На его складе вместо живых водителей погрузчиков работают автоматические устройства, которые везут товар из грузовика к месту хранения. Его выбирает система на основе данных о спросе: востребованные товары автоматически отправляются на более доступные полки.

Еще больше устройств

Как утверждают аналитики GT Nexus и Campegini, уже больше 70% торговых компаний со своей службой логистики применяют IoT решения в своих процессах. И это число будет расти, потому что появляются все новые способы получить конкурентное преимущество с помощью техники.

Вот только один пример: компании DHL и Amazon сейчас тестируют доставку товаров прямо в багажник автомобиля клиента. Максимально удобно: даже в пункт выдачи ходить не надо. Сервис удалось реализовать с помощью автопроизводителей Volvo и Audi.

Их новые автомобили тоже стали частью интернета вещей. Они умеют открывать багажник по специальному цифровому ключу, который действует один раз в определенное время. Этот ключ получает курьер, который доставляет посылку.

Аналогичную услугу предоставляет крупнейшая сеть супермаркетов Walmart. Теперь в нескольких городах США можно заказать доставку продуктов прямо в холодильник. Для этого достаточно иметь умный замок на своей двери. Курьер получит одноразовый ключ и сможет зайти в дом в отсутствие хозяев. Они же могут контролировать его через камеры наблюдения, рассказывает Fleetguru.

Эти сервисы используют огромные возможности интернета вещей для повышения скорости, качества своей работы и лояльности клиентов.

Аналогичный подход нужен каждой компании, чтобы выжить на быстро меняющемся рынке.

Ведь все этапы рабочего процесса можно проанализировать с помощью умных устройств, найти слабые места и новые возможности.

Дорогами будущего: как меняется рынок транспорта и логистики прямо сейчас

Внедрение ИИ-алгоритмов сокращает расходы на логистику, беспилотники открывают новые возможности пассажирских перевозок, а умные платформы повышают безопасность. Но готова ли к такой трансформации Россия?

Об эксперте: Сергей Плуготаренко, директор Российской ассоциации электронных коммуникаций, руководитель проектного офиса хакатона «Цифровой прорыв» — проекта президентской платформы «Россия — страна возможностей»

• городскую мобильность;
• курьерские услуги;
• железнодорожные перевозки.

Отстающее направление:

• грузоперевозки, особенно водные.

ИИ — новая эра в трансформации транспорта и логистики

Технологическое развитие логистических компаний, использование даже небольших цифровых решений привело к тому, что постепенно накопился большой объем данных: о клиентах, цепочках поставок, автопарке и водителях. Новые технологии открывают широкий спектр направлений для развития отраслей:

• улучшение логистики на основе данных;
• создание безопасной и регулируемой транспортной среды;
• автоматический анализ и прогнозирование технического состояния автомобилей;
• оптимизация цепочек поставок.

Исследовательская компания Prescient & Strategic Intelligence прогнозирует рост рынка ИИ в мировой транспортной отрасли и логистике до $3,5 млрд к 2023 году, а Statista — до $10,3 млрд к 2030 году. По оценке экспертов Accenture, 65% компаний в логистике и перевозках уже используют в работе или испытывают решения на базе ИИ.

• Один из наиболее ярких примеров использования ИИ в сфере логистики — системы предикативной аналитики

Традиционный подход к планированию маршрутов базируется на ограниченном количестве факторов, которые в большой степени статичны и не учитывают актуальных изменений (длина маршрута и средняя скорость движения, например). С использованием ИИ в модель можно включить данные о трафике, погоде, времени ожидания, скорости погрузки и разгрузки в конкретных точках и у определенных поставщиков, влияние конкретного персонала компании и заказчика на скорость доставки. Ориентируясь на данные, поступающие в режиме реального времени, такая модель сможет с гораздо более высокой точностью построить оптимальный маршрут и рассчитать идеальное время доставки. А значит, одновременно сократить затраты и сроки доставки и повысить удовлетворенность клиентов качественным сервисом.

Такие системы сегодня доступны не только гигантам перевозок — DHL или Deutsche Post, но и сравнительно небольшим региональным игрокам. Например, компания Hardie’s Fresh Food, которая занимается поставками продуктов в штате Техас, владеет всего 160 грузовиками. Но даже для нее внедрение предикативной аналитики маршрутов движения на основе реальных данных сократило время планирования маршрутов в восемь раз, пробег автопарка на 20%, а затраты на водителей на 12% (при одновременном увеличении объема поставок на 14%).

Фото: Hardie’s Fresh Food

• Еще одна возможность для оптимизации — использование данных и аналитики для прогнозирования технического обслуживания транспортных средств

Сбор в автоматическом режиме данных о состоянии машины сокращает непредвиденные издержки. А сведения о ее фактической эксплуатации (маршруты, состояние дорог, вид и вес груза) используются для своевременного планирования технического обслуживания, прогнозирования затрат на комплектующие и поддержки достаточного количества рабочих машин в автопарке.

Например, использование технологий интернета вещей обеспечивает мониторинг состояния товаров при морских контейнерных перевозках. До настоящего времени отслеживать перемещение товаров по морю можно было только на ограниченных участках: при погрузке в порту и после доставки груза получателю. Во время морской перевозки случались поломки пломб и контейнеров и даже кражи грузов.

Чтобы обеспечить гарантированную и качественную доставку, компания Maersk закупила 50 тыс. «умных» контейнеров от Traxens. Датчики, установленные в контейнерах, предоставляют в режиме реального времени информацию о точном местонахождении груза, внешних ударах, состоянии дверей, температуре, давлении и многих других факторах, влияющих на сохранность товара. Кроме того, смарт-контракты на основе блокчейна содержат комплексную информацию о грузе для таможенных органов, что значительно сокращает скорость проверки. Тот же контейнер может быть погружен на железнодорожный состав или автомобиль, а значит, отслеживание груза не прерывается после прибытия в порт, обеспечивая доступ ко всей актуальной информации.

Контейнеры Maersk (Фото: Noel Broda / Unsplash)

Автономный транспорт, «умный» город и «умный» порт

Одно из самых революционных применений искусственного интеллекта — автономные автомобили. На протяжении многих лет в разных странах ведутся эксперименты по использованию беспилотных автомобилей на улицах города. Пока еще в большинстве экспериментов для работы беспилотного транспорта требуется обязательное присутствие в салоне инженера, который сможет взять на себя управление в случае непредвиденной ситуации. Однако есть уже примеры фактической работы роботакси. В Аризоне жители и путешественники могут воспользоваться сервисами беспилотного такси от Waymo (дочернее предприятие Google), в деловом и торговом центре Пекина любой пользователь может вызвать автономное такси от компании Baidu, а в пригороде Шенженя — Auto X.

При подготовке материала использовались источники:
https://spbspecials.rbc.ru/iot-leading-industries
https://news.transinfo.by/tehnologii/6186-internet-veschey-v-transportnoy-industrii-v-chem-smysl.html
https://trends.rbc.ru/trends/industry/60eff42e9a79478d357c6566