Новая нефть

Новая нефть

Большие данные превратились в ценный актив
Данные стали важным активом, они представляют немалую ценность сами по себе. При правильном подходе к определению владельца и внимательном построении доступа к ним они могут приносить прибыль всем участникам перевозочного процесса. Но могут стать и яблоком раздора.
«Данные превратились в актив. Данные сегодня – это золото и нефть XXI века. Тот, кто быстрее с ними научится работать, обрабатывать, кластеризировать, делать из них продукты, которые повышают добавленную стоимость, тот и будет впереди», – убеждал своих слушателей Михаил Мишустин, глава Федеральной налоговой службы, на сессии «Цифровая трансформация и качество жизни. Взгляд из регионов», прошедшей в рамках Российского инвестиционного форума в Сочи. Он ведёт речь о так называемых больших данных – и кому как не главе ФНС, где собраны данные о доходах и имуществе миллионов россиян, понимать всю их ценность? Но на самом деле чиновник лишь повторил фразу, которую сейчас можно услышать на сотнях форумов по всему миру от руководителей тысяч компаний, в том числе глобальных. И первый же вопрос, который возникает: раз большие данные стали ценным активом, значит, должны появиться правила, которые опишут, как с ними обращаться, кто ими владеет, можно ли и по какой цене эти данные купить?


ТРИ КИТА

Технология больших данных подразумевает наличие трёх элементов: огромных массивов данных, вычислительных мощностей для очень быстрой обработки этих данных и специальных математических моделей, позволяющих сравнивать заранее определённые параметры, доступ к которым раньше был запрещён. Это позволяет выявлять новые, очень часто неочевидные связи и закономерности и уже на основе их принимать управленческие решения и извлекать прибыль (или как вариант – решать общественно важные задачи).

Для того чтобы извлекать из больших данных пользу, должны были дозреть технологии. Совсем недавно в распоряжении компаний появились вычислительные мощности и алгоритмы, которые в состоянии быстро обрабатывать огромные массивы данных в режиме реального времени, дата-центры, где эти данные можно хранить, развивается так называемый Интернет вещей, который позволяет в режиме реального времени получать данные от оборудования и различных устройств, улучшаются характеристики и падает цена датчиков, которые используются для сбора данных.

Алексей Федосеев, руководитель департамента сервисной поддержки заказчиков «Сименс Мобильность», так определяет границу, с которой данные могут считаться большими: «1 млн измерений, так называемых дата-пойнтов. С этого момента мы можем реализовывать аналитические модели, которые основываются на подходе Big Data».

Пионерами стали авиастроители. Ценность больших данных, на основе которых можно предсказывать неисправности и отказы оборудования, в этой отрасли особенно велика. Например, сейчас Boeing 737 с двумя двигателями за шесть часов полёта передаёт 240 тыс. терабайт данных (объём данных на бумажных носителях в Ленинской библиотеке больше, но ненамного – примерно в 84 раза). Речь идёт о снятии за полёт нескольких сотен тысяч параметров, хотя предыдущие поколения самолётов собирали их всего несколько сотен.

В прошлом году глава горнодобывающей компании Tinto (в её парке данные снимаются с беспилотных самосвалов, буровых на карьерах, локомотивов и в порту) рассказал, что Центральный пункт управления в городе Перт получает 2,4 терабайта данных каждую минуту (приблизительно 3,5 тыс. терабайт в сутки).

Андрей Бородин, главный инженер проекта в ПКТБ ЦКИ ОАО «РЖД», говорит, что, с точки зрения профессионалов, данные бывают горячие (то есть попадающие в обработку сразу, в режиме реального времени), тёплые и холодные (неиспользуемые, но оставленные для хранения). «И даже сырые данные небезосновательно рассматриваются многими компаниями как актив, способный приносить ценность, даже если компании сейчас не могут ими воспользоваться, – сделать предиктивные модели или системы реагирования в режиме реального времени», – говорит Олег Пятаков, руководитель направления по инвестиционному анализу компании «2050. digital». Он уверен, что генерировать данные ради данных контрпродуктивно как минимум в ближайшей перспективе: «Нужна возможность связать данные между собой (идентификаторы устройств/пользователей, временные метки), хотя бы минимальная значимость данных для тех целевых параметров, которые пытаемся оптимизировать, умение выработать управляющее воздействие. Ведь в традиционных (старых) управленческих системах нормой была ситуация, когда более 95% собираемых данных в силу разных причин не использовались для принятия решения».


ЛЕЖАТ НА ДОРОГАХ

РЖД стали одной из первых компаний России, начавших процесс цифровой трансформации. И с технологией больших данных холдинг, конечно, тоже работает. Естественно, первая область для применения их очевидна – регулярный сбор данных с подвижного состава и инфраструктуры при помощи Интернета вещей.

В «Сименс Мобильность», который является стратегическим партнёром РЖД в этой области, проводится чёткое различение двух понятий – данных и информации. Данные, которые генерируются подвижным составом, инфраструктурой, по словам Алексея Федосеева, принадлежат эксплуатирующей организации: «Как только мы поставили технические системы компании Deutsche Bahn или РЖД, данные принадлежат им».

Затем в рамках сервисных контрактов, в рамках отдельных контрактов на обработку этих данных они преобразовываются в полезную информацию. Например, поезда «Ласточка», которые эксплуатируются на МЦК, генерируют диагностические сообщения о техническом состоянии отдельных подсистем электропоезда. Эти данные агрегируются и по защищённому каналу передаются на сервер на территории РФ. И только потом, говорит Алексей Федосеев, в Центре анализа и обработки данных, созданном совместно РЖД и «Сименс» в феврале 2017 года, эти агрегированные данные преобразуются в полезную информацию.

Сотрудники центра используют аналитические модели, которые на базе полученных технических параметров позволяют реализовать концепцию предиктивного техобслуживания, прогнозировать отказы критически важных узлов подвижного состава, рассказывает эксперт. Пример – обработка данных, полученных с системы тягового привода. Но не только. Контролируется, например, и система пассажирских дверей. При движении в режиме городской электрички работа пассажирской двери может влиять на время нахождения поезда на станции, сбои и отказы в их работе могут влиять на нарушение графиков движения. К этой информации через компьютеризированную систему технического обслуживания Cormap имеют доступ сотрудники отдела ремонта Дирекции скоростного сообщения ОАО «РЖД». Система открыта, на её основе принимаются решения о выдаче поездов на линию.

Модели предиктивной аналитики по эксплуатации высокоскоростных поездов, поставляемых «Сименс» для немецких, испанских, российских, турецких железных дорог, а также компании Eurostar, совершенствуются на протяжении последних трёх-четырёх лет. Чем больше данных обработано, тем точнее модели функционируют. Результатом становится повышение технической готовности поездов. Например, работа Центра удалённого мониторинга компании «Сименс» по поездам Velaro в Испании началась немного раньше, чем с «Сапсанами» в России. Модели позволяют прогнозировать отказы тяговых двигателей за пять–семь дней, что привело к практически полному исключению возможности нарушения графика движения по причине снижения тяги. В результате компания RENFE продемонстрировала готовность компенсировать 100% стоимости билета пассажирам при опоздании поезда более чем на 15 минут на линии Мадрид – Барселона. Реакция пассажиров не заставила себя долго ждать: доля железнодорожных перевозок в пассажирообороте на данном направлении выросла с 20 до 61%, а авиаперевозок снизилась с 80 до 39%.

Если брать российский опыт по внедрению аналогичных моделей предиктивной диагностики поездов «Сапсан», то, по словам Алексея Федосеева, положительные эффекты очевидны: на линии Москва – Санкт-Петербург парк поездов «Сапсан» прошёл уже более 7 млн км без опозданий по причине технических отказов, которые превышают 5 минут (это один из параметров, его компания использует, чтобы оценить уровень надёжности).

Важной частью работы с большими данными стало создание так называемой доверенной среды – она предназначена для безопасного использования данных, исключения неправомерного доступа к ней. Например, «Доверенная среда локомотивного комплекса» строится для доступа к данным, которые будут генерироваться локомотивами, потребителями этих данных – сотрудниками холдинга «РЖД», сервисных компаний, производителями подвижного состава и производителями компонентов.


MAERSK И СОПРОТИВЛЕНИЕ

Не всегда взаимоотношения основаны на партнёрской основе. В этом случае возможно противостояние сторон, участвующих в предоставлении и обработке данных. Как это может происходить, демонстрирует история, которая прямо сейчас развивается с датской компанией Maersk, лидером океанских перевозок. Ещё в 2014 году компания решила, что будет цифровать свой бизнес океанских перевозок. Maersk тогда сообщила, что простая отправка морем охлаждённых фруктов из Восточной Африки в Европу проходит по цепочке из 30 людей и организаций и требует около 200 актов взаимодействия (передача документов, общение) между ними, а 20% затрат на доставку партии товара приходится на обработку, передачу документов и администрирование процесса. Maersk собиралась радикально снизить затраты в этой сфере, где серьёзных изменений не происходило уже 60 лет.

В 2016 году она определилась с технологией и партнёром, начала сотрудничество с компаний IBM как носителем продвинутых знаний в блокчейне. Блокчейн-систему умных контрактов, получившую название TradeLens, начали тестировать в 2017 году. В январе 2018 года Maersk и IBM объявили о создании совместного предприятия. Работали с партнёрами, чтобы понять, как ускорить передачу информации и снизить количество ошибок. Было объявлено, что к концу 2018 года будет запущена полноценная коммерческая версия TradeLens. Уже к середине 2018 года система содержала данные о 154 млн событий (даты прибытия судов, отчёты об отправке и прибытии контейнеров, таможенные разрешения, коммерческие счета и коносаменты, то есть документы о принятии груза перевозчиком от грузоотправителя), их количество прирастало на 1 млн каждый день – в общем, TradeLens была готова к полноценной эксплуатации.

На тестовой стадии к системе присоединились 92 участника: судовладельцы, океанские перевозчики, грузоотправители, порты (например, очень крупный порт Роттердама, через который проходит до 2/3 океанских грузов для Европы) и таможни. Но в то же время, как заканчивалось тестирование, стало известно, что другие океанские перевозчики категорически отказались подключаться к TradeLens. А без информации этих игроков исключено полноценное использование системы.

Похоже, для Maersk такое сопротивление стало неожиданностью. В середине ноябре датская компания приняла предложение конкурентов по первой шестёрке (MSC, CMA CGM, Hapag-Lloydand и Ocean Network Express) войти в некоммерческое объединение, которое займётся разработкой новых стандартов для обмена информацией в отрасли. Андре Симха, CIO компании MSC, океанского перевозчика № 2, заявил журналистам, что его компания с удовольствием присоединится к TradeLens, если компания станет более открытой. И вообще MSC гораздо больше нравится идея работать через некоммерческое объединение, ведь, несмотря на обещания равного доступа к информации, все интеллектуальные права на TradeLens разделены между IBM и Maersk. Перевозчикам не понравилась перспектива отдавать свои данные в систему, притом что зарабатывать на них будет их главный конкурент. Олег Пятаков всё же считает, что Maersk пошёл по правильному пути и в конце концов будут побеждать проприетарные решения мощных компаний, а открытые стандарты без участия сильных игроков будут уступать позиции. Но Maersk придётся побороться за владение таким ценным активом, как данные. В ноябре было объявлено о создании конкурирующей с TradeLens системы.

Сергей Кашин
Взвешенный подход
Игорь Посадов, приглашённый профессор Стокгольмской школы экономики,
Виталий Тришанков, заместитель начальника Дирекции тяги ОАО «РЖД»,
Олег Валинский, заместитель генерального директора – начальник Дирекции тяги ОАО «РЖД»,
Илья Скрябин, генеральный директор ООО «Коннектив ПЛМ»,

Построение бизнеса в формате КЖЦ высокотехнологичной продукции: премущества и риски для его участников

Рубрики: Революция 4.0
Гармонизация бизнес-отношений
Игорь Посадов, приглашённый профессор Стокгольмской школы экономики,
Виталий Тришанков, заместитель начальника Дирекции тяги ОАО «РЖД»,
Олег Валинский, заместитель генерального директора – начальник Дирекции тяги ОАО «РЖД»,
Илья Скрябин, генеральный директор ООО «Коннектив ПЛМ»,

Как заказчики и подрядчики должны строить бизнес в формате КЖЦ высокотехнологичной продукции

Рубрики: Революция 4.0
Смена парадигмы
Игорь Посадов, приглашённый профессор Стокгольмской школы экономики,
Виталий Тришанков, заместитель начальника Дирекции тяги ОАО «РЖД»,
Олег Валинский, заместитель генерального директора – начальник Дирекции тяги ОАО «РЖД»,
Илья Скрябин, генеральный директор ООО «Коннектив ПЛМ»,

Ведение бизнеса в формате контракта жизненного цикла как ответ на глобальные вызовы и тренды современной мировой экономики

Рубрики: Революция 4.0
Баланс бизнес-отношений
Игорь Посадов, приглашённый профессор Стокгольмской школы экономики,
Виталий Тришанков, заместитель начальника Дирекции тяги ОАО «РЖД»,
Олег Валинский, заместитель генерального директора – начальник Дирекции тяги ОАО «РЖД»,
Илья Скрябин, генеральный директор ООО «Коннектив ПЛМ»,

Диалектика построения бизнеса в формате Института контракта жизненного цикла

Рубрики: Революция 4.0
Среда инноваций

Западно-Сибирская магистраль в этом году намерена перейти на цифровой документооборот для экспортных перевозок

Рубрики: Революция 4.0

Библиотека Корпоративного университета РЖД

45 татуировок менеджера. Правила российского руководителя
Максим Батырев
«45 татуировок менеджера. Правила российского руководителя». Издательство «Манн. Иванов. Фербер» 2014 год
Джедайские техники. Как воспитать свою обезьяну, опустошить инбокс и сберечь мыслетопливо
Максим Дорофеев
«Джедайские техники. Как воспитать свою обезьяну, опустошить инбокс и сберечь мыслетопливо». Издательство «Манн. Иванов. Фербер» 2019 год
Ноmo Deus. Краткая история будущего
Юваль Ной Харари
«Ноmo Deus. Краткая история будущего». Издательство «Синдбад» 2018 год
Автором и владельцем сайта WWW.GUDOK.RU © является АО «Издательский дом «Гудок».
Пожалуйста, ВНИМАТЕЛЬНО прочитайте Правила использования материалов нашего ресурса

Адрес редакции: 105066, Москва, ул. Старая Басманная, 38/2, строение 3
Телефоны: (499) 262-15-56, (499) 262-26-53 Реклама: (499) 753-49-53
E-mail: gudok@css-rzd.ru; welcome@gudok.ru
о проекте условия использования контакты

Rambler's Top100