Под зонтиком IT
публикация - 2022-06-10 / cоздание - 2017-11-11 - из архива
«Цифровой двойник процесса» или… освоение «big data» часть3
Сложность технических систем растёт экспоненциально. В своё время основатель intel Гордон Мур вывел закон Мура «Количество транзисторов, размещённых на кристалле интегральной схемы, удваивается каждые 24 месяца». Через некоторое время цифра была скорректирована – удваивается каждые 18 месяцев. Сегодня по некоторым техническим процессам развитие идёт гиперболически.
Английский теоретик физик Стивен Хокинг в своём труде, изданном в 2007 году: «Через двадцать лет тысячедолларовый компьютер может сравняться по сложности с человеческим мозгом. Параллельные процессоры будущего будут имитировать работу нашего мозга и позволять компьютерам действовать так, будто те обладают разумом и сознанием».
Практика текущего дня – информационные технологии достигли такого уровня, что созданием искусственного интеллекта в различных сферах деятельности человека начинают заниматься обычные инженеры...
Для того, чтобы освоить максимально потенциал технических систем, необходимо автоматизировать интеллектуальный труд. Например, чтобы максимально эффективно «упаковать» в материальном потоке производство заказов, потребуется детализация нормирования по каждому заказу: производительность, расходные коэффициенты, технологические цели... А это большой интеллектуальный труд.
В бизнесе цифровое моделирование становится базисом для построения интеллектуальных производств. Сегодня это уже не фантастика. Мы имеем всё для того, что наше производство было гибким, самообучающемся… интеллектуальным.
Наши автоматизированные системы генерируют большой объём данных об объектах управления. С внедрением MES, которая свяжет уровень АСУТП и ERP в единое информационное пространство, объём доступной для анализа информации вырастет на порядки.
Современный инструментарий по обработке «big data»: SAP, IBM, MATLAB... позволяют быстро получить статистические зависимости, характеризующие объекты управления производства, на лету выполнять детальное нормирование каждого заказа потребителя и оптимально планировать его производство.
Наличие у каждого процесса своей цифровой модели / цифрового двойника позволяет построить самообучающейся производство: с каждым отклонением цифровая модель будет улучшаться.
Big data действительно имеет колоссальные возможности. Кто-то это видит. Кто-то говорит уже про смартзаводы. А мы?
Какие наши намерения? Уже сейчас понятно, что автоматизация интеллектуального труда не фейк. Объём данных с каждым годом только увеличивается. Внедрение MES даст нам поток нормализованных для анализа и моделирования данных. И грех не воспользоваться этим. Выжать из информации максимум ценности и направить ее на повышение эффективности бизнеса.
Как? Непростой вопрос. Ведь потребуется переступить через свои страхи. Признать свои проблемы. Научиться работать с цифрами. Что способно побудить персонал бизнеса — это сделать? Еще раз инструментарий есть. Но нет движущий силы. Страх перемен преобладает над светлой идеей – big data. Как преодолеть его? Только с непоколебимой верою и несгибаемым намерением… Вспоминаю опыт внедрения инженеров процесса на БрАЗе. Внедрение вопреки. Первая, вторая, третья волна… И с каждой волной все больше и больше сторонников инженерных бигдатовских методов управления бизнесом. |