19 августа 2020 г.
Промышленные компании регулярно собирают большие массивы данных, которые в дальнейшем применяются для оптимизации процессов. Для этого используются современные технологии, которые помогают собирать, хранить и правильно использовать всю информацию. Игорь Дикшев, генеральный директор компании R-Labs, рассказал о том, как предиктивная аналитика позволяет строить четкие прогнозы и улучшать результаты бизнеса.
Что такое предиктивная аналитика?
Предиктивная аналитика — это инструмент для анализа статистически значимых и объективных данных, который помогает строить точные прогнозы для принятия бизнес-решений. Например, с ее помощью компания может управлять рисками, прогнозировать прибыль, выявлять возможности и угрозы, делать маркетинговый и клиентский анализ.
По результатам исследования «Цифровые технологии в российских компаниях», которое провела компания KPMG, анализ больших данных и предиктивную аналитику в том или ином виде протестировали 68% респондентов. Спрос на решения также подтверждает исследование DIS Group: согласно ему, 58% уже внедрило или внедряет аналитические системы на основе Big Data.
Для промышленности такие решения играют важную роль, так как в этой области цена ошибки высока. Простои на производствах часто приводят к финансовым потерям, а в чрезвычайных ситуациях — к человеческим жертвам. Предиктивная аналитика дает предприятиям ресурсы для предсказания возможных сбоев в работе производства, чтобы оперативно их предотвращать. Она следит за состоянием оборудования: замеряет его температуру, давление, вибрацию и другими важными метриками. При этом делает это только тогда, когда это нужно.
Рассмотрим конкретные случаи применения аналитики в промышленности.
1. Обслуживание оборудования
Как говорилось выше, в первую очередь предиктивная аналитика помогает контролировать состояние оборудования по разным параметрам. Благодаря этому можно заранее предсказать возможные сбои и оперативно их предотвратить. По данным McKinsey, предиктивная аналитика на производстве сокращает время простоя оборудования на
Мероприятия по оптимизации ТОиР направлены на контроль технического состояния оборудования: они предусматривают плановую замену элементов по достижении конкретного состояния или срока, плановый и внеплановый ремонт для устранения повреждений, смазку и зарядку деталей.
Например, не так давно в зарубежной компании Duke Energy на одной их электростанции отказал трансформатор, что привело к сбою станции и к финансовым потерям суммой в 10 миллионов долларов. Поэтому компании понадобилась технология, которая способна решить проблему простоя оборудования, заранее предугадывая поломки. Теперь в компании появилась система мониторинга, которая позволяет анализировать состояние оборудования и в случае неполадок направляет оповещения специальным людям на производстве.
Еще один яркий пример — инновационное подразделение Пентагона (Defense Innovation Unit (DIU)) применяет прогнозное ТОиР для обеспечения летной готовности самолетов фронтовой авиации. Оно помогает выявлять критические сбои в работе систем до того, как они произойдут. Кроме того, аналитика предсказывает потребность в деталях и техническом обслуживании, необходимых для поддержания самолетов в режиме готовности.
2. Для повышения производительности предприятия
Предиктивная аналитика также помогает оптимизировать работу производственных линий и сократить время на изготовление продукции без потери качества.
Например, на московском производственном комплексе «Салют» завершаются работы по первому этапу внедрения «цифровых двойников», в основе которых лежит предиктивная аналитика. Ожидается, что они позволят сократить время испытаний газотурбинного двигателя и уменьшат время разработки изделий на
Также интересный кейс по внедрению предиктивной аналитики показывает компания Mercedes-AMG, которая использует технологию для улучшения процесса производства двигателей. Благодаря ей время тестирования отказавших двигателей увеличилось на 94%.
3. Для прогнозирования спроса на продукцию
Предиктивная аналитика также помогает предсказывать спрос на продукцию компаний в зависимости от разных условий. Например, для построения прогнозов во внимание принимаются погодные условия, сезонные распродажи, праздники, интернет-тренды. Производителям пищевой продукции это помогает эффективно планировать производство, энергетическим компаниям — правильно рассчитывать объем потребляемых ресурсов, а ритейлу — оптимизировать цепочки поставок товаров.
Компания McKinsey прогнозирует, что уже скоро в мире наступит новая цифровая эра Supply Chain 4.0, которая объединит ряд технологий — искусственный интеллект, IoT, роботов, Big Data и предиктивную аналитику. Новая экосистема позволит сократить время доставки грузов до нескольких часов. Для ускорения поставок будут применяться усовершенствованные подходы к прогнозированию и методы предиктивной аналитики. Они будут учитывать тенденции рынка, погоду, строительные работы и многое другое, обеспечивая точный прогноз потребительского спроса.
Amazon уже имеет патент на подобное решение — компания отгружает необходимые продукты еще до создания заказов, чтобы во времена повышенного спроса доставить их клиенту без промедления.
4. Для повышения эффективности операционных процессов
Как показывают результаты исследования KPMG, 77% опрошенных компаний применяют предиктивную аналитику для повышения эффективности операционных процессов и снижения затрат. Особенно это актуально для отраслей, где происходит работа с дорогостоящими и критичными установками: с локомотивами, вагонами, самолетами, вертолетами, судами или прокатными станками.
В России и по всему миру уже сейчас создаются и внедряются новые решения для оптимизации операционных процессов при помощи прогнозной аналитики. Например, компании «Русгидро» и «РОТЕК» в конце прошлого года подписали контракт о внедрении системы предиктивной аналитики и удаленного мониторинга «ПРАНА» на Якутской ГРЭС-2. Новая система будет отслеживать и прогнозировать техническое состояние газотурбинных установок, турбогенераторов, дожимных компрессорных установок и сообщать о возможных нарушениях.
Крупнейший авиаперевозчик Новой Зеландии Air New Zealand использует систему на основе искусственного интеллекта, которая позволяет отслеживать состояние самолета при нахождении на аэродроме. В случае нарушений она направляет оповещения техническим специалистам, которые оперативно организуют процесс технического обслуживания.
Вывод
Предиктивная аналитика необходима современному производству и масштабы ее внедрения будет только расти. По данным исследования Zion Market Research, глобальный рынок предиктивной аналитики к 2022 достигнет примерно 10,95 млрд долл. при среднегодовых темпах роста 21% (GAGR). Поэтому компаниям необходимо обратить внимание на новый инструмент, иначе есть угроза потерять эффективность и постепенно стать аутсайдерами на рынке, где они работают.
Источник: Игорь Дикшев, генеральный директор компании R-Labs