IBM внедрит в порту Роттердам новейшие облачные технологии и интернет вещей.

В ближайшее время порт Роттердам ожидает новый рекорд: он станет не только самым крупным европейским портом по грузообороту, но и самым умным портом в мире. И в этом ему поможет IBM.

Совместные усилия будут направлены в первую очередь на реализацию системы «подключенного судоходства» (connected shipping), по аналогии с подключенными автомобилями в автопроме. Суда, имеющие доступ к системе, управляются автономно и обмениваются данными для безопасной навигации. По заявлению администрации порта Роттердам, у них в планах прием первых автономных судов уже в 2025 году.

Программа цифровизации рассчитана на несколько лет. В результате 42-километровая территория порта будет организована в единое цифровое пространство при помощи облачных технологий IBM Cloud и интернета вещей IBM IoT, и порт Роттердам сможет по праву называться самым умным портом в мире.

Для построения такой системы будет создан цифровой двойник порта – точная цифровая модель всех операций, которая будет со 100%-ной точностью отражать ресурсы и портовые мощности, передвижения судов, инфраструктуру, погодные, географические и гидрологические условия.

Через порт проходит ежегодно более 140 тысяч судов, в процесс обработки грузов вовлечено множество заинтересованных сторон. Цифровая модель позволит увидеть общую картину, протестировать сценарии работы порта и при помощи централизованной панели управления лучше координировать действия всех участников. Это повысит скорость выполнения портовых операций и объемы обрабатываемых грузов, а также обеспечить соблюдение самых жестких стандартов безопасности. В конечном итоге время нахождения судна в порту сократится в среднем на 1 час . Для портовых операторов это выразится в экономии порядка 80 000 долларов США , а для порта – в увеличении количества принимаемых судов.

В порту будут использоваться технологии обработки данных интернета вещей и дополненного интеллекта (Augmented Intelligence), а также интеллектуальные метеорологические и гидрологические данные, при помощи которых перевозчики смогут определить наиболее благоприятное время для захода в порт Роттердам. А благоприятные навигационные условия позволяют экономить топливо, оптимизируют скорость захода и швартовки и обеспечивают лучшую сохранность груза.

С этой целью причалы и буи будут оснащены «цифровыми дельфинами» – интеллектуальными датчиками, которые обеспечивают поддержку перевалки грузов, фиксируют вакантность или занятость швартовых терминалов, генерируют данные о статусе портовых операций в конкретный момент времени, а также отслеживают условия окружающей среды, прямо или косвенно влияющие на навигацию. Цифровые дельфины будут самообучаемыми, и точность их показаний в режиме реального времени заявлена на уровне 100%. Эти сведения порт планирует передавать пользователям посредством специально разработанного приложения для планирования и контроля операций.

Еще одна инициатива порта Роттердам – создание вспомогательной производственной лаборатории (RAMLAB). Ее цель – снабжение судоверфи качественными промышленными запчастями по требованию. Это первая лаборатория трехмерной печати , ориентированная на порты и морских перевозчиков, способная сократить время ожидания нужной детали с 1,5-2 месяцев до нескольких дней.

Скорость и эффективность – два главных достоинства любого порта, – Пол Смитс

«Скорость и эффективность – два главных достоинства любого порта, – утверждает Пол Смитс, финансовый директор Администрации порта Роттердам. – Именно они привлекают бизнес и позволяют увеличивать грузооборот». Очевидно, что нововведения порта Роттердам напрямую служат достижению этих двух целей.

Совсем недавно Герман Греф, президент Сбербанка, сказал, что через 5 лет искусственный интеллект заменит многих людей: 80% решений будут принимать машины, и это приведет к тому, что работы лишатся десятки тысяч людей.

Эксперт по машинному обучению и искусственному интеллекту Педро Домингос идет еще дальше: он предполагает, что люди обзаведутся компьютерной психологической моделью своей личности. Какой она будет?

Секс, ложь и машинное обучение

Цифровое будущее начинается с осознания факта: взаимодействуя с компьютером - будь то ваш собственный смартфон или удаленный за тысячи километров сервер, - вы каждый раз делаете это на двух уровнях. Первый - желание немедленно получить то, что вам нужно: ответ на вопрос, желаемый товар, новую кредитную карточку. На втором уровне, стратегическом и самом важном, вы рассказываете компьютеру о себе.

Чем больше вы его учите, тем лучше он будет вам служить или манипулировать вами.

Какую модель вашей личности вы хотите предложить компьютеру? Какие данные можно ему дать, чтобы он построил эту модель? Эти вопросы надо держать в уме всякий раз, когда вы взаимодействуете с алгоритмом машинного обучения - точно так же как при общении с людьми.

Цифровое зеркало

Подумайте обо всех своих данных, которые записаны во всех компьютерах мира. Это электронные письма, документы MS Office, тексты, твиты, аккаунты на Facebook и LinkedIn, история поиска в интернете, клики, скачанные файлы и заказы, кредитная история, налоги, телефон и медицинская карта, информация о вождении, записанная в бортовом компьютере вашего автомобиля, карта перемещений, зарегистрированная вашим мобильным телефоном, все фотографии, которые вы когда-либо делали, короткие появления в записях камер слежения.

Если бы у будущего биографа был доступ только к этому «выхлопу данных» и ни к чему больше, какая бы картина у него сложилась? Вероятно, довольно точная.

Представьте, что вы взяли все свои данные и отдали их настоящему Верховному алгоритму будущего, в котором уже есть знание о человеческой жизни, которому мы можем его научить. Он создаст вашу модель, и вы сможете носить ее на флешке в кармане. Безусловно, это будет прекрасный инструмент самоанализа - как посмотреть на себя в зеркало. Но зеркало было бы цифровое и показывало бы не только вашу внешность, но и все, что можно узнать, наблюдая за вами. Зеркало могло бы ожить и поговорить.

Польза цифрового двойника

Что бы вы захотели сделать, какие задания поручить своей цифровой половинке? Вероятно, первое, что вы захотели бы от своей модели, - поручить ей договариваться с миром от вашего имени: выпустить ее в киберпространство, чтобы она искала для вас всякую всячину.

Из всех книг в мире она порекомендует десяток, которые вы захотите прочитать в первую очередь, и советы будут такими глубокими, что Amazon и не снились. То же произойдет с фильмами, музыкой, играми, одеждой, электроникой, чем угодно. Разумеется, ваш холодильник будет всегда полон. Модель станет фильтровать вашу электронную и голосовую почту, новости на Facebook и обновления на Twitter, а когда это уместно, отвечать вместо вас.

Она позаботится обо всех надоедливых мелочах современной жизни, например о проверке счетов по кредитке, об обжаловании неправильных транзакций, о планировании расписания, обновлении подписок и заполнении налоговой отчетности. Она подберет вам лекарство, сверится с лечащим врачом и закажет его в интернет-магазине.

Модель подскажет, кто вам понравится. А после того, как вы познакомитесь и понравитесь друг другу, ваша модель объединится с моделью вашей избранницы и выберет рестораны, которые вам обоим могут понравиться. И здесь становится по-настоящему интересно.

Общество моделей

В очень быстро надвигающемся будущем вы окажетесь не единственным человеком с «цифровой половинкой», которая круглые сутки исполняет ваши поручения. Подобная модель личности появится у каждого, и модели будут все время общаться друг с другом.

Если вы ищете работу, а компания X - сотрудников, то ее модель будет проводить собеседование с вашей. Их «разговор» во многом напомнит настоящий, «живой», - ваша модель будет хорошо проинструктирована, например, она не станет выдавать о вас негативную информацию, - однако весь процесс займет всего долю секунды.

В мире Верховного алгоритма «мои люди свяжутся с вашими» превратится в «моя программа свяжется с вашей программой». У каждого человека будет свита ботов, призванная сделать более легким и приятным его путь по миру. Сделки, переговоры, встречи - все это будет организовано, не успеете вы шевельнуть пальцем.

Ваша цифровая половинка окажется похожа на гидроусилитель руля: жизнь пойдет туда, куда хотите, но с меньшими усилиями с вашей стороны.

Это не значит, что вы окажетесь в «фильтрующем пузыре» и станете видеть только то, что вам гарантированно понравится, без каких-то неожиданностей. Цифровая личность окажется гораздо умнее, у нее будет инструкция оставлять место для шанса, давать вам соприкасаться с новым опытом, искать счастливые случайности.

По мере совершенствования моделей взаимодействие будет все более похожим на то, что сложилось бы в реальном мире, однако происходить оно будет in silico и в миллион раз быстрее. Киберпространство завтрашнего дня превратится в очень обширный параллельный мир, который станет выбирать все самое перспективное, чтобы испробовать в реальности. Это будет похоже на новое, глобальное подсознание, коллективный «Ид» человечества, или «Оно».

Сегодняшний мир примечателен тем, что теории разума начали появляться и у компьютеров. Пока эти теории все еще примитивны, но они быстро развиваются, и нам придется с ними работать не меньше, чем с другими людьми, чтобы получить желаемое.

По материалам книги «Верховный алгоритм»

Нейронные сети, цифровые двойники, искусственный интеллект. Технологии« Индустрии 4.0» изменят нефтяную отрасль до неузнаваемости

Архитекторы цифровой эпохи

Обычно самыми технологичными принято считать сферы информационных технологий и биомедицины. К компаниям традиционных отраслей, занимающимся, например, металлопрокатом или добычей и переработкой нефти, отношение совсем другое. На первый взгляд они кажутся консервативными, но именно их многие эксперты называют главными архитекторами новой цифровой эпохи.

Автоматизировать производственные процессы индустриальные гиганты начали еще в середине 30-х годов прошлого века. На протяжении многих десятилетий комплексы аппаратных и программных средств непрерывно совершенствовались и усложнялись. Автоматизация производственных процессов — например, в нефтепереработке — продвинулась далеко вперед. Работу современного нефтеперерабатывающего завода контролируют сотни тысяч датчиков и приборов, а поставки топлива в режиме реального времени отслеживаются системами спутниковой навигации. Каждый день средний российский НПЗ производит более 50 000 терабайт информации. Для сравнения, 3 миллиона книг, которые хранятся в цифровом хранилище Российской государственной библиотеки, занимают в сотни раз меньше — «всего» 162 терабайта.

Это и есть те самые «большие данные», или Big Data, — поток, сравнимый с информационной загрузкой самых крупных сайтов и социальных сетей. Скопившийся массив данных представляет собой уникальный ресурс, который может быть использован в управлении бизнесом. Но традиционные методы анализа информации для этого уже не подходят. По‑настоящему эффективно работать с таким объемом данных возможно лишь с помощью технологий Индустрии 4.0. В условиях меняющейся экономической парадигмы богатый производственный «исторический опыт» — серьезное преимущество. Большие данные лежат в основе искусственного интеллекта. Его способность обучаться, понимать реальность и прогнозировать процессы напрямую зависит от объема загруженных знаний. При этом промышленные компании обладают мощной инженерной школой, активно занимаются внедрением и совершенствованием новых технологии. Это еще одно обстоятельство, которое делает их ключевыми игроками «новой экономики».

Лучшее за неделю

Наконец, отечественные промышленники знают цену эффективности бизнеса. Россия — страна больших расстояний. Нередко производственные активы находятся на большом удалении от потребителей. В этих условиях очень непросто быстро реагировать на колебания рынка. Традиционные технологии позволяют экономить не больше десятой доли процента. А между тем, цифровые решения уже сегодня позволяют сокращать издержки до 10−15% в месяц. Факт очевиден: в эпоху четвертой промышленной революции конкурентоспособным будет тот, кто научится наиболее эффективно применять новые технологии в разрезе накопленного опыта.

Петр Казначеев, директор Центра сырьевой экономики РАНХиГС : «В качестве первого шага в сторону «интегральной» системы искусственного интеллекта в нефтегазе можно было бы рассмотреть «умное» управление и корпоративное планирование. В данном случае речь могла бы идти о создании алгоритма оцифровки всей ключевой информации о деятельности компании — от месторождения до бензоколонки. Эта информация могла бы поступать в единый автоматизированный центр. На основе данной информации с помощью методов искусственного интеллекта могли бы делаться прогнозы и рекомендации по оптимизации работы компании».

Лидер цифровой трансформации

Осознавая эту тенденцию, индустриальные лидеры России и мира перестраивают бизнес-процессы, складывавшиеся десятилетиями, внедряют в производство технологии Индустрии 4.0 на основе промышленного интернета вещей, искусственного интеллекта и Big Data. Наиболее интенсивно трансформация происходит в нефтегазовой индустрии: отрасль динамично «цифровизируется», инвестируя в проекты, которые еще вчера казались фантастикой. Заводы, управляемые искусственным интеллектом и способные прогнозировать ситуации, установки, подсказывающие оператору оптимальный режим работы — все это уже сегодня становится реальностью.

При этом задача-максимум заключается в том, чтобы создать систему управления добычей, логистикой, производством и сбытом, которая объединила бы «умные» скважины, заводы и автозаправки в единую экосистему. В идеальной цифровой модели, в тот момент, когда потребитель нажимает на рычаг заправочного пистолета, аналитики компании в оперативном центре мгновенно получают информацию о том, какая марка бензина заправляется в бак, сколько нефти нужно добыть, поставить на завод и переработать, чтобы удовлетворить спрос в конкретном регионе. Пока что никому из российских и зарубежных компаний не удавалось построить такую модель. Однако дальше всех в решении этой задачи продвинулась «Газпром нефть». Ее специалисты сегодня реализуют ряд проектов, которые в итоге должны стать основой для создания единой платформы управления переработкой, логистикой и сбытом. Платформы, которой пока нет еще ни у кого в мире.

Цифровые двойники

На сегодняшний день НПЗ «Газпром нефти» являются одними из самых современных в отрасли. Однако четвертая промышленная революция открывает качественно новые возможности, одновременно предъявляя и новые требования к автоматизации. Точнее, речь идет не столько об автоматизации, сколько о практически полной оцифровке производства.

Основой нового этапа станут так называемые «цифровые двойники» — виртуальные копии установок НПЗ. В 3D-моделях достоверно описаны все процессы и взаимосвязи, происходящие в реальных прототипах. В их основе лежит работа искусственного интеллекта на базе нейронных сетей. «Цифровой двойник» может предлагать оптимальные режимы работы оборудования, прогнозировать его отказы, рекомендовать сроки ремонта. Среди других его плюсов — способность постоянно обучаться. Нейросеть сама находит ошибки, исправляет и запоминает их, улучшая тем самым свою работу и точность прогноза.

Базой для обучения «цифрового двойника» служит массив исторической информации. Современные установки нефтепереработки также сложны, как и организм человека. Сотни тысяч деталей, десятки тысяч датчиков. Техническая документация для каждой установки занимает помещение размером с актовый зал. Чтобы создать «цифрового двойника», всю эту информацию необходимо для начала загрузить в нейронную сеть. Затем начинается самый сложный этап — этап обучения искусственного интеллекта понимать установку. В него входят показания датчиков и контрольно-измерительных приборов, собранные за последние несколько лет работы установки. Оператор моделирует различные ситуации, заставляет нейронную сеть отвечать на вопрос «что будет, если поменять один из параметров работы?» — например, заменить один из компонентов сырья или увеличить энергоснабжение установки. Нейросеть анализирует опыт прошлых лет и методом вычисления исключает из алгоритма неоптимальные режимы, и учится прогнозировать будущую работу установки.

Лучшее за неделю

«Газпром нефть» уже полностью «оцифровала» два промышленных комплекса, задействованных в производстве автомобильного топлива — установку гидроочистки бензинов каталитического крекинга на Московском нефтеперерабатывающем заводе и установку, работающую на нефтеперерабатывающем заводе компании в Омске. Испытания показали, что искусственный интеллект способен одновременно учитывать огромное количество параметров их «цифровых двойников», принимать решения и оповещать о возможных отклонениях в работе еще до того момента, когда неприятность грозит перерасти в серьезную проблему.

Одновременно с этим «Газпром нефть» тестирует комплексные решения, которые позволят минимизировать влияние человеческого фактора в масштабах целого производства. Подобные проекты сейчас реализуются на битумных заводах компании в Рязани и Казахстане. Удачные решения, найденные опытным путем, впоследствии можно будет масштабировать до уровня больших НПЗ, что в итоге позволит создать эффективную цифровую платформу управления производством.

Николай Легкодимов, руководитель Группы консультирования по перспективным технологиям КПМГ в России и СНГ: «Решения, которые моделируют различные узлы, агрегаты и системы известны и применяются достаточно давно, в том числе и в нефтегазовой индустрии. О качественном скачке можно говорить лишь тогда, когда достигнута достаточная широта охвата этих моделей. Если удастся сочетать эти модели друг с другом, объединить их в целую сложную цепочку, то это, действительно, позволит решать задачи на совершенно новом уровне — в частности, моделировать поведение системы в критических, невыгодных и просто опасных условиях работы. Для тех сфер, где переоснащение и модернизация оборудования обходятся очень дорого, это позволит предварительно апробировать новые компоненты».

Управление эффективностью

В перспективе вся цепочка добавленной стоимости в блоке логистики, переработки и сбыта «Газпром нефти» будет объединена единой технологической платформой на базе искусственного интеллекта. «Мозгом» этого организма станет Центр управления эффективностью, созданный год назад в Санкт-Петербурге. Именно сюда будет стекаться информация от «цифровых двойников», здесь она будет анализироваться и здесь же, на основе полученных данных, будут приниматься управленческие решения.

Уже сегодня, в режиме реального времени более 250 тыс. датчиков и десятки систем транслируют информацию в Центр со всех активов компании, входящих в периметр блока логистики, переработки и сбыта «Газпром нефти». Каждую секунду сюда поступают 180 тыс. сигналов. Человеку только на просмотр этой информации потребовалось бы около недели. Цифровой мозг Центра делает это моментально: в режиме реального времени отслеживает качество продукции и количество нефтепродуктов по всей цепочке — от выхода с НПЗ до конечного потребителя.

Стратегическая же цель Центра в том, чтобы, используя технологии и возможности Индустрии 4.0, радикально повысить эффективность сегмента downstream. То есть не просто управлять процессами — это можно делать и в рамках традиционных систем, а сделать эти процессы наиболее эффективными: за счет прогнозной аналитики и искусственного интеллекта на каждом этапе бизнеса сокращать потери, оптимизировать процессы и предотвращать убытки.

В ближайшее время Центр должен научиться решать несколько ключевых задач, влияющих на эффективность управления бизнесом. В том числе прогнозировать будущее на 60 дней вперед: как поведет себя рынок через два месяца, сколько нефти нужно будет переработать, чтобы удовлетворить спрос на бензин в актуальный момент времени, в каком состоянии будет оборудование, смогут ли установки справиться с предстоящей нагрузкой и нужен ли им ремонт. При этом в ближайшие два года Центр должен выйти на 50%-ную мощность и начать отслеживать, анализировать и прогнозировать количество запасов нефтепродуктов на всех нефтебазах и ТЗК компании; в автоматическом режиме мониторить более 90% параметров производства; анализировать надежность более 40% технологического оборудования и разрабатывать мероприятия, предупреждающие потери нефтепродуктов и снижение их качества.

К 2020 году «Газпром нефть» ставит цель выйти на 100% возможностей Центра управления эффективностью. Среди заявленных показателей — анализ надежности всего оборудования, предупреждение потерь по качеству и количеству продукции, предиктивное управление технологическими отклонениями.

Дарья Козлова, старший консультант VYGON Consulting: «В целом интегрированные решения приносят существенный экономический эффект для отрасли. К примеру, по оценкам Accenture, экономический эффект от цифровизации может составить более 1 трлн $. Поэтому когда речь идёт о крупных вертикально-интегрированных компаниях, то внедрение интегрированных решений весьма оправдано. Но оно и оправдано для небольших компаний, так как повышение эффективности может высвободить им дополнительные средства за счёт снижения затрат, увеличить эффективность управления оборотным капиталом и т. д. ».

Обсудить 0

В России сегодня сложно говорить о 4-й промышленной революции, но мы верим что говорить надо. Среди технологических драйверов на промышленных предприятиях в новом поколении появятся платформы индустриального интернета вещей, реализующие концепцию цифрового двойника.

Аналитики Forrester определяют цифрового двойника как создание реального физического объекта в абстрактной цифровой форме, который выступает в качестве посредника для любой связи с реальным устройством.

Согласно General Electric, идея цифрового двойника заключается в том, чтобы идти дальше, чем просто работать с цифровыми моделями. Компания говорит, что техническое обслуживание также будет происходить в синхронизации с цифровой модели с реальным объектом через системы датчиков и средства связи.

Аналитическое агентство Gartner прогнозирует, что к 2021 году половина крупных промышленных компаний будет использовать цифровых двойников и в результате эти организации получат повышение эффективности работы на 10%.

«Цифровые двойники влияют на бизнес-влияние IoT, предлагая мощный способ мониторинга и управления активами и процессами», — говорит Альфонсо Велоса, вице-президент по исследованиям в Gartner. Это особенно возбуждает наш коллектив, поскольку мы в проекте SAYMON очень плотно занимаемся автоматизированным мониторингом и управлением, в том числе и информационными системами и интернет вещами. Конечно, конкуренция на рынке платформ для управления IoT довольно велика — буквально каждая крупная цифровая корпорация сегодня заявляет о наличии платформ, но далеко не все успели сделать собственные наработки или приобрести компанию с готовым решением. Часто заявление о наличии является данью приличию — есть технологический тренд, есть заявление корпорации.

Сегодня мы пока не работаем с цифровыми моделями и чертежами — открыты к имеющим опыт в данной сфере партнёрам. На данный момент имеется опыт сотрудничества с компанией формирующей фото-реалистичные копии промышленных объектов и в результате на свет появился отдельный проект VIOTR , объединяющий силу оцифрованного пространства с возможностью получения данных с реальных датчиков и видеокамер, возможность управлять выключателями, реле и заслонками в реальном мире. Проект VIOTR сегодня имеет ориентир на образовательные технологии будущего, но по сути своей является частью концепции цифрового двойника.

Именно так формулируют и наши коллеги из журнала Computer Weekly — новый подход предполагает управление связью между пограничными устройствами и внутренними системами и зеркальное отражение изменений в виртуальной модели устройства — другими словами, появляется цифровой двойник.

Примеры показывают, что даже на таких простых операциях как управление замками дверей можно получить существенную экономию при эксплуатации. Компания Dormakaba, которая делает умные дверные замки, с 2012 года использует программное обеспечение для управления полевыми работами предприятия ServiceMax, помогая ему контролировать его установки. Детальные данные о работе каждой двери помогают Dormakaba и её партнерам более эффективно управлять зданиями. Недавнее исследование Vanson Bourne для ServiceMax показало, что промышленные компании теряют 260 000 долл. США в час из-за незапланированных простоев. Прогнозирование неудачи с использованием цифровых близнецов может помочь преодолеть эту проблему. Цифровой двойник может предоставить инженерам в Dormakaba самую свежую запись о каждом действии или событии, которое регистрировали датчики на дверях, зарегистрирует установку компонентов и обновлений прошивки и может использоваться сервисной командой Dormakaba для определения срока службы продукта вместе с подробным описанием журнала безопасности, который связан к дверью. Важно также обеспечить тесную связь с поставщиками деталей и компонентов и управлением жизненным циклом продукта, обеспечивая чрезвычайно чёткий уровень контроля и обслуживания. Используя цифровое прогнозирование работы замков, компания Dormakaba рассчитывает снизить количество обращений клиентов и повысить качество обслуживания. Совместно с компанией Swisscom была создана облачная платформа для управления замками. Обучение партнёров является важным элементом данных инноваций и трансформации бизнеса, признают в компании Dormakaba.

В отчете Gartner Digital Twins Will Impact Economic and Business Models , аналитическая фирма проводит аналогию между объемом сбора данных, выполненным такими компаниями, как Google, Amazon и Netflix, и тем, какой объем данных создадут цифровые двойники в промышленных фирмах для постоянного мониторинга работы, подключенного к системам управления оборудования.

Аналитики предупреждают, что это потребует еще большего контроля компонентов и обновления программного обеспечения, а также потребует, чтобы производители автомобилей стали поставщиками программного обеспечения. «Операторы активов должны будут добавлять навыки работы с программными средствами в свои подразделения эксплуатации, поскольку они добавляют более разумные активы, а также добавить владение программным обеспечением и данными в контракты на поддержку», — предупреждают аналитики.

Image from https://www.ge.com/