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
Через методологию к познанию
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»,

Постановка коннективной методологической системы построения бизнеса в формате КЖЦ высокотехнологичной продукции

Рубрики: Революция 4.0
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

Библиотека Корпоративного университета РЖД

Корпоративное племя. Чему антрополог может научить топ-менеджера
Даниэль Браун, Итске Крамер
«Корпоративное племя. Чему антрополог может научить топ-менеджера». Издательство «Альпина паблишер» 2018 год
Полная Ж. Жизнь как бизнес-проект. Книга про счастье
Радислав Гандапас
«Полная Ж. Жизнь как бизнес-проект. Книга про счастье». Издательство «АСТ» 2018 год
Поток. Психология оптимального переживания
Михай Чиксентмихайи
«Поток. Психология оптимального переживания». Издательство «Альпина нон-фикшн» 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