Промышленный интернет

В 2011 году компания Ford Motor заключила достаточно заурядный в своей истории контракт на совместную разработку с небольшой компанией Bug Labs, которая производит разнообразные изделия и ПО для любителей, желающих подключить какие-то опции к своим устройствам — телефонам, навигаторам и т. п. Несмотря на разные весовые категории субъектов контракта, результатом работы альянса стало создание открытой платформы для разработки OpenXC, ознаменовавшей появление нового подхода к созданию автомобильной электроники и бортового ПО. Этот подход позволит разрешить серьезное противоречие в конструкции современного автомобиля, обнаруживаемое и в других отраслях, — электроника морально стареет гораздо быстрее самого объекта управления. Дорогостоящие корабли, самолеты и другие типы крупной техники периодически модернизируются в заводских условиях, что продлевает их жизнь, но для автомобилей это не оптимально, и здесь эффективнее использовать нечто вроде платформы OpenXC, позволяющей выполнять апгрейд с минимальными затратами.

Разумеется, устанавливать альтернативные или дополнительные устройства можно не в любой автомобиль, а только в тот, который к этому подготовлен и имеет сеть промышленных контроллеров (Car Area Network, CAN). Идея CAN не нова: ее предложила в середине 80-х компания Bosch в качестве средства для объединения контроллеров, расположенных внутри автомобиля с целью упрощения его внутренней проводки — устранения тяжелых и неудобных жгутов. Примерно по такому же принципу построены системы управления современных самолетов, например Boeing 787. Компания Bug Labs сделала следующий шаг, пойдя по пути коммодитизации, обеспечив доступ к CAN посредством устройств, имеющихся на рынке. Этой цели служит Translator, преобразующий данные из внутренних форматов CAN в форматы, принятые в операционной системе Android.

Платформа OpenXC — иллюстрация ширящегося явления, получившего название промышленный интернет (industrial internet) и предполагающего создание систем управления сложным комплексом машин и оборудования с использованием разнообразного сетевого оборудования и датчиков. В данном контексте слово internet пишется со строчной буквы, чем подчеркивается внутренний характер сети, построенной на принципах Интернета, возможно, связанной с ним. Не следует отождествлять промышленный интернет с Интернетом вещей (Internet of Thing, IoT), хотя граница между ними достаточно условна. Главное различие в том, что IoT — это коммуникационная среда из устройств, не связанных общим функционалом, в промышленном же интернете велика кибернетическая составляющая.

В 2012 году за продвижение промышленного интернета активно взялась корпорация General Electric, определившая это направление как важнейшее, причем не только для себя, но и для всей индустрии, производящей изделия для медицины, транспорта, энергетики и т. д. Для GE промышленный интернет играет примерно ту же роль, что для корпорации IBM программа Smarter Planet или для Cisco инициатива Internet of Everything. Прямые конкуренты GE пока в масштабе, сравнимом с ее активностью, на эту инициативу не откликнулись.

Четыре революции и три волны

Эксперты расходятся в оценке текущего момента. Одни считают промышленный интернет четвертой промышленной революцией, другие — третьей исторической волной инноваций, но суть от этого не меняется. Первые рассуждают с энергетической точки зрения, включая в рассмотрение основные принципы организации производства, присущие тому или иному периоду.

На протяжении большей части истории человечества промышленности в современном понимании не существовало — было ремесленное производство. Индустрия 1.0 стала результатом первой промышленной революции (конец XVIII — начало XIX века); ее квинтэссенция — использование энергии пара и привода для специализированных станков. Одно из самых точных определений этого типа производства дал английский ученый-механик Роберт Уиллис: «Каждая машина создается для выполнения каких-то определенных механических операций, предполагающих наличие еще двух необходимых вещей помимо самой машины, а именно движущей силы и объекта, к которому эти операции приложены, являющегося объектом обработки. Машина выполняет функцию посредника между силой и работой, она адаптирует одну к другой». Эту логику можно распространить и на последующие революции.

Через сто лет произошла вторая, «электрическая» революция. Индустрию 2.0 отличали использование электрической энергии и конвейерная организация производства. В 70-е годы XX века произошла «цифровая» революция, и Индустрия 3.0 перешла от преобразования электрической энергии в движение к обработке данных, на смену механизации пришла автоматизация, а основой производства стали системы обработки данных, управляемые с помощью компьютеров.

Сегодня мы становимся свидетелями следующей, «информационной» революции, движущей силой становятся не данные, а информация и, возможно, знания. Она по смыслу близка к предшествующей, но от цифровой новая эпоха отличается тем, что здесь техника работы с данными уступает свое место информационным технологиям. Поэтому на первый план выходят средства следующего уровня, прежде всего коммуникации, семантические технологии, миниатюрные встроенные системы и способность извлекать информацию из больших объемов данных.

Подобной строгости в тех работах, где развитие технологий делится на инновационные волны, обнаружить не удается, хотя их общая идея в целом вполне здравая, поэтому предложим собственное видение происходящего. Рискнем предположить, что ключевой момент при делении на волны — это способность систем управления воспринимать информацию из внешнего мира и самостоятельно, без участия человека, принимать решение. Подтверждением этого служит тот факт, что на первый план выходит забытое понятие «обратная связь»: на макроэкономическом уровне говорят об «экономике обратной связи» (feedback economy), на уровне предприятия — о промышленном интернете. При такой классификации все, что было до появления компьютеров, попадает в первую волну — все это не более чем механизация и простейшее управление с фиксированной последовательностью операций. Количество собираемых данных было минимальным, автоматизация сводилась к использованию простейших регуляторов, в задачу которых входила лишь стабилизация процессов, а при возникновении любой нештатной ситуации требовалось обязательное привлечение человека.

Вторая волна «поднялась» в 60-е годы XX века, когда включение компьютеров в контур управления открыло возможность для сбора гораздо большего объема данных об управляемых объектах и для автоматического принятия решений с использованием алгоритмов, записанных в аппаратно-программном обеспечении. По сравнению с первой волной количество датчиков возросло, объем собираемых по обратной связи данных увеличился, но все же сохранялось однозначное соответствие между переданными в систему управления данными и выработанными ею решениями.

Третья волна вызвана появлением современных систем сбора данных, называемых еще сенсорными сетями. В новых условиях задача управления по обратной связи принципиально изменилась — больше нет возможности непосредственно реагировать на каждое входное воздействие и необходимо научиться обрабатывать сложные события, анализировать потоки данных, выделять наиболее существенные и принимать такие решения, которые не могут быть однозначно запрограммированы заранее, то есть мы возвращаемся к задачам искусственного интеллекта. На этой волне могут возникнуть «умные предприятия» (smart enterprise).

Обращение к управлению по обратной связи нельзя считать чем-то совершенно новым — еще десять лет назад не слишком известное, но весьма влиятельное Управление реформированием вооруженных сил, ответственное за оценку технологических тенденций и находящееся в непосредственном подчинении министра обороны США, считало, что обратная связь — это именно то, что изменит компьютерные системы. В отчете Transformation Trends со ссылкой на британского ученого Стива Гранда, выступающего в роли проповедника идей обратной связи, утверждалось, что системы, построенные на принципах обратной связи, изменят не только способ организации отдельно взятых компаний, но и национальные экономики в целом. Однако для этого потребуется создать новые математику и физику, постичь новое понимание мира в целом.

Еще одна заметная публикация «Возврат к саморегулирующимся системам» появилась чуть более года назад в Forbes и была целиком посвящена проблемам обратной связи. Сам факт публикации статьи и ее содержание заслуживают пристального внимания. Во-первых, после десятилетий молчания, или, скорее, замалчивания, снова публично заговорили о кибернетических методах управления. Во-вторых, сделано это по-новому — за скобками осталось нагромождение искусственного и потому никому не нужного знания, порожденного в 60-е и 70-е годы. «Кибернетики тех лет возвели собственную башню из слоновой кости, замкнулись в ней и тем отторгли от себя людей с практическим стилем мышления. Вследствие раскола между носителями кибернетических знаний и приверженцами массовых технологий произошла утеря преемственности, и в результате сегодня приходится снова объяснять азы кибернетики», — отмечает Майкл Мэлоун, автор статьи в Forbes. Он популярно объясняет значение обратной связи в живой природе и в технологиях, хотя это вроде бы должно быть известно любому образованному человеку.

За прошедшие десять лет возникли технологии для накопления и обработки больших массивов данных, и то, что тогда казалось благими пожеланиями, сегодня стало реальностью.

Обратная связь в цикле промышленного интернета

Кибернетическую подоплеку промышленного интернета наиболее полно раскрыли исследователи из GE Петер Эванс и Марко Аннунциата в работе с почти фантастическим названием «Промышленный интернет сдвигает границы между сознанием и машинами» (Industrial internet: Pushing the Boundaries of Mind and Machines). Они выделяют главные составляющие промышленного интернета (см. рисунок):

• интеллектуальные машины, связанные датчиками с внешним миром, связанные сетями между собой и управляемые программным обеспечением с элементами искусственного интеллекта;
• аналитика, отличающаяся от обычной аналитики в бизнесе тем, что помимо ставшей классикой предсказательной аналитики здесь существенную роль играет знание предметной области и аналитика в привязке к физическим процессам;
• люди, в процессе работы объединенные сетями, могут в кооперации принимать более эффективные решения.

Обратная связь в цикле промышленного интернета

Промышленный интернет можно изобразить в двух измерениях. По «горизонтали» можно представить то, как интегрируются машины и оборудование в физическом мире. Рассмотрим это направление на примерах из трех областей: авиаперевозки, нефтедобыча и здравоохранение. На этой оси можно поставить четыре засечки: отдельный узел (Machine), готовая сборка (Facility), инфраструктура первого уровня и инфраструктура второго уровня (Network). В авиации узел — это двигатель и другие компоненты самолета, в нефтедобыче — насосы и другие компоненты буровой вышки или скважины, в медицине — диагностическая установка. Сборкой будут, соответственно, авиалайнер, скважина и медицинский кабинет, инфраструктурой первого уровня — аэропорт, нефтеперерабатывающий завод и госпиталь, инфраструктурой второго уровня — региональные или отраслевые объединения.

По «вертикали» возможно деление на три уровня: интеллектуальное устройство, выше — интеллектуальная система и еще выше — интеллектуальная поддержка принятия решений. Удивительно, но это деление почти в точности соответствует триаде данные — информация — знание. В устройствах осуществляются сбор, фильтрация и несложный анализ данных, далее в системах из данных извлекается информация и, наконец, принятие решений поддерживается знаниями.

Для создания такой инфраструктуры сегодня имеются все технические предпосылки, оформленные в виде структуры данных предприятия (Enterprise Data Fabric, EDF). Основная задача, решаемая EDF, состоит в интеграции и виртуализации тех данных предприятия, которые находятся в оперативной памяти включенных в систему серверов. Но более существенно налаживание организационного взаимодействия между такими участниками производственного процесса, как руководители бизнес-подразделений, финансовые работники, юристы, менеджеры, отвечающие за информацию, сотрудники подразделений ИТ и специалисты по информационной безопасности. Цель этого объединения — классификация информации и данных, а также определение требований к работе с ними.

Комплексы машин

Аналитики из O'Reilly в отчете Industrial Internet. The machines are talking (radar.oreilly.com/2013/03/industrial-internet-report.html) подходят к промышленному интернету с позиции взаимодействия программного обеспечения с физическим миром, и то, как они это делают, можно назвать ломкой стереотипов. Мы привыкли к тому, что область действия программирования распространяется на компьютеры — первые программы были просто записями последовательностей машинных команд для выполнения расчетов. Далее вместе с ростом компьютерных мощностей, распространением сетей, методов сбора информации из внешнего мира область действия программирования распространилась за пределы расчетов на получение данных, анализ и производство полезной информации. Теперь предстоит сделать следующий шаг — распространить те же принципы на машины из физического мира, имеющие дело не с данными, а с вполне материальными вещами. Должно получиться что-то наподобие Всемирной паутины машин, где господствуют модульность, абстрагирование, программирование, стоящее на уровень выше, чем управление одиночным устройством, деление проблем на части с объединением их потом для получения общего решения.

Для такого радикального перехода в номенклатуре современного компьютинга уже есть практически все необходимое: повсеместное проникновение сетей (pervasive networks); микроконтроллеры с открытыми кодами; ПО, способное анализировать огромные объемы данных; практически неограниченные вычислительные мощности. Осталось только найти понимание того, как перевести проблемы физического мира в программные термины. С позиций авторов из O'Reilly самая характерная черта промышленного интернета состоит в объединении «самостоятельных», взаимодействующих машин, а не в построении технологических цепочек, как было прежде. Такими взаимодействующими комплексами могут быть самолеты, железные дороги и другие более или менее масштабные сооружения. Все они будут все знать о себе и об окружающей их обстановке для того, чтобы выбирать оптимальное поведение.