Почему в эпоху Интернета вещей магазины будут не нужны

С развитием Интернета вещей (IoT) машины все чаще будут заменять труд людей, а некоторые сферы бизнеса могут просто исчезнуть. О технологиях, которые уже сейчас становятся реальностью, рассуждает Игорь Давыдов, основатель стартапа VibroBox (система мониторинга и диагностики технического состояния промышленного оборудования). Своими мыслями на эту тему он поделился на конференции «Деловой интернет-2016», которая состоялась недавно в Минске.

- Концепция Интернета вещей предполагает создание сетей из нескольких устройств, которые могут «общаться» друг с другом - передавать данные и команды онлайн. В разных ситуациях они могут действовать по-разному. Такая система становится гибкой, устройства могут реагировать на поведение пользователей либо на изменение окружающей среды.

---

Количество подключенных к Интернету вещей устройств растет очень активно. В 2016 году прогнозируется 22 миллиарда подключенных устройств, работающих по принципу IoT. В 2020 году их будет порядка 50 млрд. Хотя ряд аналитиков говорит, что в 2020 году мы дойдем до 200 млрд.

Какими станут промышленность и ритейл

Представьте производство, на котором практически нет людей. Функция людей - только контролирующая. Все делают машины. И это не промышленные роботы. Они управляют не только производством, а всей производственной цепочкой.

Предприятие начинает работать с заказчиком напрямую. Оно принимает от пользователей заказ на товары. Причем не на товары массового производства, а на уникальные товары.

Если вы хотите наушники определенной формы - под вашу ушную раковину, например - вы заказываете их на производстве. Такого цвета, как вы хотите, лучшего для вас формата, вида и так далее.

Когда заказ принят, система автоматически начинает его производить. Машина сама оценивает план производства, решает, в какой последовательности все будет произведено, как будет использовано оборудование, контролирует нехватку деталей для производства. Если не хватает гаек - система знает это и сама заказывает гайки у поставщика. Человек не участвует даже в этапе дозаказа.

Производство делает товар «кастомным» и создает его «по требованию» заказчика. Заказ пользователю доставит дрон.

Такого рода системы мало того что сокращают производство - они начинают серьезно сокращать цепочку от человека, который заказывает товар, до производства.

Системы начинают выталкивать из цепочки магазины, ритейл и все остальные области.

Элемент технического обслуживания тоже забирается у людей. И мы дойдем до того, что и чинить будут роботы. Это будет предприятие, на котором людей практически нет.

С помощью чего управляются «умные» системы?

В основе управления подобными системами лежат принципы обработки и анализа больших данных - Big Data. На производстве Big Data забирает себе два верхних уровня:

• Систему управления предприятием (планирование, поставки, заказ, взаимодействие с поставщиками, потребителями)
• Уровень производства

Каждое устройство на производстве с помощью Big Data умеет оценивать и сообщать системе информацию о своем техническом состоянии. Система управления предприятием знает, когда и каким образом выйдут из строя части в устройстве. Она автоматически проверяет наличие на складе запасных частей и сама их дозаказывает.

Чего не хватает «умной» системе для самоуправления?

Чтобы система управления предприятием могла принимать правильные управленческие решения - знала, какие части можно заменить и так далее - она должна получить информацию о техническом состоянии оборудования в виде конкретных метрик. Для этого нужно зафиксировать информационный сигнал и использовать сервис, который обработает вибрацию и отдаст обработанную оценку системе.

Но огромное количество «умных» систем требует промежуточного уровня - обработки сигналов и классификации. Система должна научиться взять сигнал, обработать его, сформировать пространство информативных признаков и правильно их классифицировать.

И не только в производстве. То же самое касается, к примеру, медицинских данных. Если снимать сигналы пульса, давления, то система хочет получить сразу оценку состояния человека. И таких кейсов очень много.

Этим мы и занимаемся. Мы начинаем с диагностики промышленности, потому что это чуть менее зарегулированная область, чем, например, медицина. У нас есть оборудование, которое снимает информационный сигнал с корпуса, есть облачный сервис, который решает вопрос цифровой обработки сигнала, и есть система управления предприятием, где можно оценить состояние оборудования.

В будущем этот кейс можно будет распространить на другие области.