Цифровые технологии в сфере экономики

Компьютер

Intel в Израиле начала разработки в области создания «компьютерного мозга»: технологии, которая будет способна к самообучению. Компьютер (англ.computer— «вычислитель») — машина для проведения вычислений. При помощи вычислений компьютер способен обрабатывать информацию по заранее определённому алгоритму. Кроме того, большинство компьютеров способны сохранять информацию и осуществлять поиск информации, выводить информацию на различные виды устройств выдачи информации. Своё название компьютеры получили по своей основной функции — проведению вычислений. Однако в настоящее время полагают, что основные функции компьютеров — обработка информации и управление.

Основные принципы: Выполнение поставленных перед ним задач компьютер может обеспечивать при помощи перемещения каких-либо механических частей, движения потоков электронов, фотонов, квантовых частиц или за счёт использования эффектов от любых других хорошо изученных физических явлений.

Наибольшее распространение среди компьютеров получили так называемые «электронно-вычислительные машины», ЭВМ. Собственно, для подавляющего большинства людей, слова «электронно-вычислительные машины» и «компьютеры» стали словами — синонимами, хотя на самом деле это не так. Наиболее распространённый тип компьютеров — электронный персональный компьютер.

Архитектура компьютеров может непосредственно моделировать решаемую проблему, максимально близко (в смысле математического описания) отражая исследуемые физические явления. Так, электронные потоки могут использоваться в качестве моделей потоков воды при моделировании дамб или плотин. Подобным образом сконструированные аналоговые компьютеры были обычны в 60-х годах XX века, однако сегодня стали достаточно редким явлением.

В большинстве современных компьютеров проблема сначала описывается в математических терминах, при этом вся необходимая информация представляется в двоичной форме (в виде единиц и нулей), после чего действия по её обработке сводятся к применению простой алгебры логики. Поскольку практически вся математика может быть сведена к выполнению булевых операций, достаточно быстрый электронный компьютер может быть применим для решения большинства математических задач (а также и большинства задач по обработке информации, которые могут быть легко сведены к математическим).

Было обнаружено, что компьютеры всё-таки могут решить не любую математическую задачу. Впервые задачи, которые не могут быть решены при помощи компьютеров, были описаны английским математиком Аланом Тьюрингом.

Результат выполненной задачи может быть представлен пользователю при помощи различных устройств ввода-вывода информации, таких, как ламповые индикаторы, мониторы, принтеры и т. п.

Начинающие пользователи и особенно дети зачастую с трудом воспринимают идею того, что компьютер — просто машина и не может самостоятельно «думать» или «понимать» те слова, которые он показывает. Компьютер лишь механически отображает заданные программой линии и цвета при помощи устройств ввода-вывода. Человеческий мозг сам признаёт в изображённом на экране образы, числа или слова и придаёт им те или иные значения.

Развитие цифровой экономики

Цифровое оформление деятельности — это то, к чему сегодня отмечается стремление человека. Это продолжение цепочки, в начале которой осуществлялось внедрение технологий, переросшее в использование механизированных средств, конвейеров, и завершающим этапом служит цифровая технология, которую сокращенно можно назвать цифровизацией.

Без сомнений диджитализацию можно считать одним из элементов цифровой экономики, однако второе понятие является более широким. Сегодня по-разному определяют понятие такого вида экономики, концентрируясь на отдельных моментах. Наиболее широким понятием можно считать такое:

Цифровая экономика — это процесс, в результате которого реализуются товары и услуги, при помощи использования интернета и электронных средств.

Основными элементами цифровой экономики можно выделить следующие:

• Инфраструктура, а точнее, ее элементы. Подразумевают аппаратуру, программное обеспечение, устройства для телекоммуникации, и другое.
• Электронный бизнес.
• Электронная коммерция (продажа товаров онлайн).

Если рассматривать данное определение, то в нем не отображаются протекающие процессы, не описывается их взаимодействие с новинками в сфере технологий, и многое другое.

В РФ наиболее актуальным определением можно считать следующее:

Под цифровой экономикой подразумевают хозяйственную деятельность, главный производственный момент которой — информация, для представления которой используется цифровой формат. Перерабатывая и применяя эти информационные данные, достигается увеличение уровня эффективности в различных сферах деятельности (торговая и производственная).

Данное определение также не является полным, однако именно он наиболее близко отражает истину. При изучении цифровой экономики стоит учитывать многие факторы, которые были изначально в нее заложены, и какие повлияли на изменения.

Определение понятия «цифровая экономика»

Цифровая экономика — это глобальная сеть экономических и социальных мероприятий, реализуемых через такие платформы, как Интернет, а также мобильные и сенсорные сети (Департамент коммуникаций и цифровой экономики Австралии, 2013).

Цифровая экономика — это экономика, основанная на цифровых технологиях, однако мы в большей степени понимаем под этим осуществление деловых операций на рынках, основанных на Интернете и Всемирной сети (Британское компьютерное сообщество, 2014).

Цифровая экономика — это результат трансформационных эффектов новых технологий общего назначения в области информации и коммуникации (Организация экономического сотрудничества и развития, 2015).

Цифровая экономика — это сложная структура, состоящая из нескольких уровней/слоев, связанных между собой практически бесконечным и постоянно растущим количеством узлов. Платформы существуют во взаимосвязи, позволяя достичь непосредственного пользователя через множество каналов, тем самым усложняя исключение конкретных игроков, то есть конкурентов (Европейский парламент, 2015).

Цифровая экономика — это новая парадигма ускоренного экономического развития, основанная на обмене данными в режиме реального времени, это система экономических, социальных и культурных отношений, основанных на использовании цифровых информационно-коммуникационных технологий (Всемирный банк, 2016).

К цифровой экономике относятся самые различные виды экономической деятельности, в которых использование цифровой информации и знаний играет роль ключевого фактора производства, современные информационные сети становятся важной сферой деятельности, а эффективное применение информационно-коммуникационных технологий выступает в качестве важной движущей силы повышения результативности и оптимизации структуры экономики (G20, 2016).

Цифровая экономика представляет собой сочетание технологий общего применения и ряда видов экономической и общественной деятельности, осуществляемых пользователями Интернета при помощи соответствующих технологий (Организация экономического сотрудничества и развития, 2016). Цифровая экономика, таким образом, включает в себя:

• физическую инфраструктуру, которую задействуют цифровые технологии (широкополосные проводящие сети, маршрутизаторы);
• устройства доступа (компьютеры, смартфоны);
• информационные системы (Google, Salesforce) и обеспечиваемый ими функционал (Интернет вещей, анализ больших данных, облачные вычисления).

Цифровая экономика — это форма экономической активности, которая возникает благодаря миллиарду примеров сетевого взаимодействия людей, предприятий, устройств, данных и процессов. Основой цифровой экономики является гиперсвязуемость, то есть растущая взаимосвязанность людей, организаций и машин, формирующаяся благодаря Интернету, мобильным технологиям и Интернету вещей (Deloitte, 2017).

Цифровая экономика — это часть общего объема производства, которая целиком или в основном произведена на базе цифровых технологий фирмами, бизнес-модель которых основывается на цифровых продуктах или услугах (Институт глобального развития (Университет Манчестера), 2018).

Несмотря на значительное число работ, посвященных обсуждению феномена цифровой экономики, до сих пор нет однозначного понимания того, что представляет собой цифровая экономика как социально-экономическая система.

Основные инструменты

Существует 4 главных инструмента цифровой экономики, а именно:

1. Блокчейн . На основе данной технологии ведётся работа с криптовалютой. На данный момент в мире существует более 100 её разновидностей. Как инструмент, блокчейн разработан для хранения данных. Если технология будет развиваться такими же темпами, вскоре нагрузка на банки значительно снизится. Ситуация также затронет работу государственных органов и нотариусов;
2. Bigdata . Данный термин используется для понимания огромного объёма данных, который ежедневно обрабатываются через специальные программные инструменты. Понятие также объединяет в себе программы, помогающие хранить и обрабатывать всю поступающую информацию;
3. Информационные технологии . Здесь речь идёт об обработке данных с помощью искусственного интеллекта. Специалисты считают, что вскоре искусственный разум сможет регулировать и создавать ситуации, которые ранее были под силу только человеку. Благодаря внедрению современных технологий, на данный момент, многие процессы и системы можно автоматизировать;
4. Интернет вещей (IoT). Данная технология появилась на фоне производства огромного количества устройств, позволяющих использовать интернет в разных целях. В результате их стало больше, чем самих людей, которые использовали интернет. IoT – это сеть предметов, контактирующих с окружающим миром или между собой без вмешательства человека. Благодаря технологии, независимо от сферы экономики, автоматизируются многие процессы, что исключает потребность в человеческом труде.

Индустриальный «Интернет вещей» как основа цифровой промышленности

Потребность в сквозной оптимизации цепочек создания, распределения и потребления добавленной стоимости обусловливает необходимость развития экосистем индустриальных (отраслевых) IoT-платформ и приложений (IIoT-платформ), содержащих интегрированные цифровые модели и/или инструментарий для их создания и агрегирующих необходимые для их наполнения данные (рис. 1). Для реализации этих функций IIoT-платформы должны обладать следующими возможностями:

• Безопасно и с требуемым уровнем доступности осуществлять функции WAN-подключения и сбора данных с физических компонент продукта-сервиса — как самостоятельно, так и с использованием внешних специализированных интеграционных платформ.
• Для анализа/интерпретации данных телеметрии в состав платформы должны входить цифровые двойники подключенных объектов, причем это относится как к производственной инфраструктуре, так и к производимым физическим компонентам продуктов-сервисов, для чего платформа должна иметь в своем составе или быть интегрированной с приложениями класса PLM/SLM как источниками цифровых моделей.
• Платформа должна выступать средством автоматизации производственных и бизнес-процессов, то есть включать приложения реального времени для автоматизации производственных процессов (АСУТП/MES) и бизнес-процессов (BI, ERP), в том числе процессы разработки, производства и эксплуатации физических компонент (PLM), или быть интегрированной с ними.

Как и в случае киберфизических продуктово-сервисных систем, основой для входящих в их состав IIoT-платформ выступает облачная модель, при этом в качестве источников данных облачные IIoT-платформы и приложения используют в том числе и «традиционные» информационно-изолированные локальные средства автоматизации.

Сферой применения IIoT-платформ является не только промышленность, но и любая другая отрасль, где применяется сложное дорогостоящее оборудование («индустриальные объекты»). Объем потребления функций облачных платформ и приложений служит показателем уровня цифровизации отрасли.

В настоящее время облачные IIoT-платформы и приложения для сквозной оптимизации цепочек создания и потребления добавленной стоимости уже представляют собой сложную экосистему, продолжающую бурно развиваться (рис. 2). Степень их влияния на бизнес промышленных предприятий определяется реализуемой функциональностью и уровнем проникновения. Развитие идет в обоих направлениях: растет проникновение и расширяется функциональность, от простых учетных и информационных функций до сквозного оптимизационного планирования всей цепочки создания добавленной стоимости с учетом всего многообразия факторов.

Рис. 2. Развитие экосистемы промышленных облачных IIoT-платформ и приложений.
Источник: J’son & Partners Consulting

Экосистема облачных IIoT-платформ и приложений быстро расширяется как за счет появления изначально облачных платформ и сервисов, так и за счет перехода на облачную модель разработчиков приложений on-premise, причем не только приложений для автоматизации бизнес-процессов (АСУП), но и аппаратно-программных комплексов для автоматизации производственных процессов (АСУ ТП).

В экосистеме промышленных облачных платформ и сервисов можно выделить три вида платформ (рис. 2):

• базовые платформы, то есть платформы, накапливающие и анализирующие данные, но не используемые непосредственно для автоматизации производственных и бизнес-процессов, за исключением процессов мониторинга состояния оборудования;
• два вида прикладных платформ:
  • облачные транзакционно-аналитические приложения, реализующие логику планирования бизнес- и производственных процессов;
  • отдельный вид облачных приложений, трансформирующихся в платформенные, — приложения для автоматизации процессов управления жизненным циклом продукта (PLM/SLM).

  Базовые платформы, имеющие широкую номенклатуру шлюзов и API к IoT-устройствам (включая технологические системы (АСУ ТП)) и внешним приложениям, являются поставщиками данных для прикладных, в которых основной упор сделан на аналитический функционал и планирование. Обработка данных ведется в платформах обеих видов, а функции автоматизации планирования производственных и бизнес-процессов промышленных предприятий с использованием этих данных реализуются только в прикладных платформах и сервисах.

  Базовые IIoT-платформы, ориентированные на применение в промышленности, предназначены для автоматического сбора данных
  о состоянии продуктов промышленности (физических объектов), что является основой формирования киберфизической продуктово-сервисной системы (рис. 1), и имеют встроенный функционал для создания систем мониторинга промышленного оборудования. Наличие встроенного функционала для мониторинга, оптимизации использования и предиктивного обслуживания дорогостоящего оборудования коммерческого (B2B) назначения (industrial assets) служит основным отличием базовых IIoT-платформ, предназначенных именно для использования в промышленности, — в состав базовых IIoT-платформ для других сфер применения не входят цифровые двойники.

  Важно отметить, что IIoT-платформы для промышленности покрывают все этапы жизненного цикла киберфизических систем, физическими компонентами которых выступают различные виды промышленной продукции. То есть такие платформы применяются как для телеметрии установленного на промышленных предприятиях оборудования (средств производства), так и для телеметрии промышленной продукции, используемой в других отраслях, не относящихся к промышленности: на транспорте, в ЖКХ, в сельском хозяйстве, медицине, финансовой сфере и пр. Таким образом, использование базовых промышленных платформ телеметрии выходит далеко за пределы собственно промышленности и охватывает все сферы применения промышленной продукции, т. е. все сферы экономики. Это свойство базовых IIoT-платформ для промышленности обусловливает их центральную роль в кросс-индустриальных экосистемах: специализированные базовые IIoT-платформы в других отраслях используют промышленные IIoT-платформы как источник данных и цифровых моделей подключенных объектов.

  Накопление широкой номенклатуры данных за длительный период привело к появлению специализированных платформ и приложений для анализа этих данных. Такие платформы близки к базовым IIoT-платформам, однако их ключевой особенностью является наличие сложных имитационных моделей (а не просто цифровых двойников, как в базовых), реализованных с использованием технологий машинного обучения. Интеграция со всеми видами источников данных на уровне автоматизации производственных (АСУ ТП/MES) и бизнес-процессов (ERP/BI/PLM) позволяет формировать сложную интегрированную систему моделей, оцифровывающих взаимо­связи производственных и бизнес-KPI, что, в свою очередь, дает возможность реализовать сквозное оптимизационное интегрированное планирование и управление, построенное на имитационном моделировании. Аналитические платформы, отличаясь ориентацией на имитационное моделирование, имеют ограниченные возможности (номенклатуру API-коннекторов) для подключения устройств IoT, поэтому используют интеграцию с базовыми IIoT-платформами.

  Наряду с IIoT-платформами, изначально разрабатываемыми как облачные IoT-платформы для мониторинга промышленного и инженерного оборудования, существуют мигрировавшие в облачные платформы отраслевые приложения класса Enterprise Resource Planning (ERP), так называемые IoT ERP или ERP поколения «Индустрии 4.0». Такая миграция имеет место за счет интеграции функционала ERP с АСУ ТП и MES, что позволяет рассматривать IoT ERP как разновидность IIoT-платформ, и перехода разработчиков таких ERP с модели on-premise-развертывания на модель SaaS, что дает возможность провайдеру накапливать большое количество данных от пользователей приложения и реализовывать функции сквозной оптимизации цепочки создания и потребления добавленной стоимости. Аналогичные процессы трансформации наблюдаются и со стороны разработчиков конструкторских приложений (Product Lifecycle Management Systems, PLM), обогащаемых функционалом управления производственными процессами и эксплуатацией промышленных продуктов, их по аналогии с IoT ERP можно именовать IoT PLM.

  Анализ направлений развития IIoT-платформ показывает, что их разнообразие в перспективе сведется к двум видам платформ — базовым (интеграция, накопление и анализ данных) и прикладным (планирование и исполнение процессов конкретного производства), как за счет расширения функционала внутри платформ, так и за счет очень тесной интеграции платформ между собой. При этом все виды промышленных приложений и сервисов в своем развитии стремятся в одну точку — максимального охвата и максимальной эффективности использования.

  Ключевая проблема применения облачных IIoT в промышленности состоит в том, что до недавнего времени в мире были наиболее распространены попытки использования IIoT-платформ и приложений для оптимизации производственных процессов в рамках существующей промышленной парадигмы. Данная парадигма сложилась в результате третьей промышленной революции, и IIoT-платформы в основном применялись для оптимизации эксплуатации и ремонта дорогостоящего оборудования, то есть как дополнение к традиционным локальным средствам автоматизации. Столь консервативный подход значительно замедлил процессы цифровой трансформации промышленных отраслей мировой экономики относительно таких бурно развивающихся в направлении цифровизации отраслей, как, например, сельское хозяйство.

  Следствием этого является структура рынка облачных IIoT-платформ и приложений, основным сегментом которого выступают облачные платформы телеметрии промышленного оборудования (базовые и аналитические AEP на рис. 2). Тем не менее значительную долю рынка уже сейчас занимают более сложные приложения — облачные ERP и PLM поколения IoT, то есть полнофункциональные платформы для управления всеми аспектами деятельности промышленного предприятия, интегрированные с производственными системами MES/АСУ ТП.

  Облачные ERP поколения IoT, а также развивающиеся в аналогичном направлении приложения PLM/SLM являются не просто средством повышения эффективности промышленных предприятий в рамках парадигмы «Индустрии 3.0», а выступают технологической основой для реализации бизнес-моделей цифровой экономики. И буквально в последние два года, то есть одновременно с формированием коммерческого рынка облачных IIoT, в промышленности наконец стало появляться понимание этой более сложной трансформационной роли IIoT-платформ, состоящей в том, что облачные IIoT-платформы и приложения являются технологической основой четвертой промышленной революции и перехода от производства и продажи продуктов и сопутствующих сервисов к созданию киберфизических продуктово-сервисных систем и управлению ими на всем их жизненном цикле. В различных отраслях промышленности процессы цифровизации имеют свои названия, но по сути они идентичны. Это Industrie 4.0 (массовое производство индивидуальной «умной» продукции) и Cloud Manufacturing в машиностроении, Digital Oilfield в добыче нефти и газа, Smart Grid в электроэнергетике. Такое изменение восприятия роли IIoT-платформ менеджментом промышленных предприятий выступает ключевым драйвером бурного роста рынка облачных IIoT-платформ и приложений, который, по оценкам J’son&Partners Consulting, в период 2017–2022 гг. будет расти темпами 64% CARG и, таким образом, станет самым быстрорастущим сегментом глобального рынка облачных услуг. Что, собственно, и является количественным измерением скорости процессов цифровизации глобальной экономики.