RD
 

Александр Логинов, Siemens: «Используем опыт российских профессионалов в анализе данных на глобальном уровне»

31.01.2018 > 18:28
Александр Логинов Александр Логинов
Руководитель департамента «Корпоративные технологии» Siemens в России
Руководитель департамента «Корпоративные технологии» Siemens в России Александр Логинов рассказал «ПРО IoT» об использовании решений концерна в области промышленного Интернета вещей (IIoT), больших данных и искусственного интеллекта на отечественных производствах и о разработке таких решений.
Известно, что IIoT-решения Siemens используются «Водоканалом» в Санкт-Петербурге, заводом «Сименс Технологии Газовых Турбин» в поселке Горелово в Ленобласти. Есть ли еще примеры использования IIoT-технологий Siemens российскими компаниями?

В Москве совместно с РЖД создан центр аналитики данных. Это совместная структура, предназначенная для того, чтобы на основе данных с поездов анализировать поломки, прогнозировать их наступление и таким образом своевременно отправлять поезда в ремонт. То есть можно не дожидаться, когда наступит поломка, а по некоторым признакам понимать, что она может случиться через определенное время, и, таким образом, превентивно планировать ремонты - не в режиме цейтнота меняя поезда на линии, а делая все заблаговременно. Изначально целью было использование технологий анализа данных для обслуживания подвижного состава, произведенного с участием Siemens, в том числе поездов «Ласточка», но потом активно обсуждалось использование этих технологий для другого подвижного состава.

Бывает и иные ситуации: поломка уже произошла, но из-за большого объема данных она не зафиксирована. Для их детектирования также возможно использовать подобные технологии. Такие проекты уже есть у Siemens в Германии. Там Siemens заключает эксклюзивные контракты, не связанные с обслуживанием механических частей, но на основе анализа данных.

Замечаете ли вы рост интереса российских промышленных заказчиков к внедрению таких решений?
В Минпромторге есть инициативы по созданию «производства будущего», где технологии Интернета вещей, облака, edge computing, искусственный интеллект, большие данные могли бы работать в связке для разных отраслей промышленности.
Возможно ли сотрудничество Siemens как глобального вендора с локальными российскими компаниями, разрабатывающими свои решения промышленного Интернета вещей?

В промышленном Интернете вещей, анализе промышленных данных очень много значит производственная специфика. Опыт показывает, что кавалерийский наскок - «дайте нам данные, мы применим ряд технологий и на выходе получим чудо» - никогда не работает. Часто результаты оказываются неадекватными или по крайней мере не лучше, чем при обычном усреднении данных по выборке. Для того, чтобы из данных что-то действительно вытащить, надо понимать глубинные процессы: как работает производственная система, как взаимодействуют разные компоненты механических, электрических, информационных систем. И на основе этого понимания эксперт способен определить, где именно необходимо применить машинное обучение, искусственный интеллект, каким образом достичь успеха. На сталелитейном заводе надо учитывать 600-1000 параметров, если просто на них «набросить» нейронную сеть, ничего не получится. Какие бы мощные ни были суперкомпьютеры, все равно от реального производства получатся низкокачественные данные - информационный шум. Нужен эксперт, который понимает, как растет зерно в металлах, как оно трансформируется при охлаждении и так далее. Уже исходя из физики процесса нужно строить нейронную сеть, которая способна прогнозировать эти процессы.

Почему мы в Siemens об этом говорим? Потому что мы давно этим занимаемся, производим множество видов оборудования. Если другие компании работают в области информационных технологий, то Siemens готов с ними сотрудничать, чтобы учитывать в том числе российскую специфику, часто есть вопросы локализации, безопасности. Если мы будем себя позиционировать «мы западая компания, а все остальные — за бортом», мы никогда не достигнем успеха. Поэтому единственный возможный путь — достигать синергетического эффекта. Сильные стороны есть как у Siemens, так и у других компаний, необходима определенная открытость, чтобы добиться совместных результатов.

Есть ли у вас отраслевые решения, или речь идет об использовании универсальной платформы, которую можно использовать в различных отраслях?
У Siemens есть операционная система MindSphere, это облачное решение. Чем оно отличается от других облачных систем, например, от Amazon или Azure? Тем, что оно предназначено для промышленности. В его составе развернуто много сервисов, способных принимать данные, обрабатывать, управлять ими, хранить. С помощью заранее заготовленных сервисов можно решать типичные задачи в промышленности, которые часто встречаются на производствах. Уже в ближайшее время будет новый релиз системы, он будет доступен в РФ, уже в следующем финансовом году. Для российского рынка будут сделаны изменения, чтобы удовлетворять требованиям российского законодательства по локализации данных. Какая бы отрасль промышленности ни была, какие бы протоколы ни использовались, прием данных будет очень похожим. Ввод, сохранение данных, проверка их на качество, могут отличаться от промышленности к промышленности, но очень часто они, по сути, стандартны. Огромное количество времени у разработчиков уходит на решение подобных рутинных прикладных задач. Плохо, если для заказчика из другой отрасли приходится программировать «под него», потому что универсальное решение сходу создать очень тяжело. Платформенные решения даются очень непросто, гораздо проще сделать проект для конкретного заказчика, расширять его на платформу — тяжелый труд. Но у Siemens очень много ресурсов, я слышал, что у нас больше программистов, чем у Microsoft. Мы обобщаем наш опыт в разных областях и создаем общую платформу для различных отраслей — нефтегаз, газовые турбины, поезда и т.д.
Расскажите о департаменте, который вы возглавляете.
В нашем департаменте порядка 100 человек. Наши разработки используются на глобальном уровне. Мы находимся здесь, в России, но мы не аутсорсинговое подразделение. У многих крупных IT-компаний есть в России R&D, но это по сути аутсорсинг, потому что здесь дешевле программирование. У нас же собственный профиль, собственные исследования. Есть определенная область, связанная с анализом данных, с большими данными, искусственным интеллектом, машинным обучением. Это направление работы Siemens я и возглавляю в России.
То есть опыт российских профессионалов в анализе промышленных данных используется Siemens в глобальном масштабе?
Это совершенно точно. Потому что ряд решений, разработанных нами здесь, используется глобальным Siemens в очень многих областях промышленных систем.


Все Интервью

Комментарии
Авторизоваться