С этим вам придется жить. «Цифровые двойники» и другие тренды диджитализации

Михаил Толмачев, архитектор решений, консультант компании КПМГ:

— Завтра начинается сегодня. Уже прошли эпохи механизации, электрификации и автоматизации. Настало время четвертой промышленной революции – «диджитализации» (цифровизации), когда стираются границы между физическими, цифровыми и биологическими сферами.

 

Проекты по цифровизации уникальны, и единого рецепта здесь нет: каждая компания сама определяет для себя свой путь.

Основными тенденциями во всех отраслях являются создание «цифровых двойников», «цифрового персонала», роботизации и «цифровой экосистемы». То есть — симбиоза цифровых технологий: промышленного интернета вещей, технологий взаимодействия, роботов и дронов, искусственного интеллекта, мобильных устройств, облачных технологий и больших данных.

 

Технология «цифровых двойников» (digital twin), по данным Gartner, стала в 2017 году одним из главных технологических трендов. Смысл ее в том, чтобы создать математическую модель для физического объекта, какого-либо оборудования или процесса. И с её помощью анализировать поведение объекта.

Наибольшая ценность в построении «цифровых двойников» — в том, чтобы получить целостную картину процессов в реальном времени и своевременно принимать решения.

 

Моделирование очень актуально для промышленных компаний, поскольку позволяет повысить эффективность управления активами за счет выстраивания сквозных процессов планирования, контроля и использования оборудования.

 

Оно помогает снизить риски срыва сроков и превышения стоимости по проектам строительства. А также позволяет минимизировать экономические риски и повысить качество оценки стоимости инвестиционных проектов — за счет формирования и обеспечения применимости качественной статистической базы. И не только.

 

«Цифровой персонал» – это персонал, оснащенный современными цифровыми устройствами. 

 

«Цифровая спецодежда» — интеллектуальные перчатки, шлемы, очки, часы — помогут специалистам различных сфер и отраслей взаимодействовать с оборудованием посредством датчиков, подключенных к сети.

 

Все это повышает безопасность и производительность труда, а также точность прогнозируемых результатов. Роботизация физического труда реализуется с помощью роботов и дронов, а интеллектуального – с помощью машинного обучения и когнитивных технологий.

 

Концепция «цифровой труд» (digital labor) является сочетанием этих подходов.

 

Основная задача роботизации — не замена людей, а повышение безопасности, снижение затрат и применение человеческого потенциала для решения нетиповых и креативных задач. Поэтапное внедрение роботизации предполагает старт с ограниченного набора операций и жесткого задания алгоритма исполнения. И далее – к продвинутым системам, которые включают распознавание образов и речи, реализуют механизмы самообучения в процессе работы. В результате увеличивается креативный потенциал сотрудников, повышается производительность труда, качество и надежность продукции.

 

«Цифровая экосистема» – это способ организации взаимодействия заинтересованных лиц на всей цепочке создания ценности.

 

Экосистема объединяет общекорпоративную платформу управления производством и инжинирингом с платформой взаимодействия с поставщиками, клиентами и государством. Эффекты от такого внедрения — снижение рисков при интеграции с ИТО-системами третьих сторон, увеличение скорости и снижение стоимости транзакций; повышение эффективности управления рисками, связанными с третьими сторонами, и стимулирование цифрового развития в отрасли.

 

При таком уровне диджитализации данные становятся наиболее привлекательными не только для самих организаций, но и для злоумышленников. На помощь кибербезопасности опять-таки приходят решения цифровизации. Новый тренд на рынке кибербезопасности —  UEBA (User and Entity Behavior Analytics), или поведенческая аналитика пользователей и сущностей.

 

Этот метод построен на анализе потока данных с различных средств защиты информации, корреляции событий и различных методик визуализации. С их помощью выявляется нетипичное поведение пользователей и систем и повышается качество получаемых уведомлений об угрозах.

 

Глубокий анализ «сырых данных» и логов средств контроля позволяет:

• определить скомпрометированные аккаунты пользователей и конечных станций;
• предотвратить инсайдерские угрозы — внутренний фрод, утечку информации, использование уязвимостей в системах корпоративной сети;
• мониторить сотрудников и их права доступа;
• сформировать рекомендации по проактивной работе с потенциальными угрозами.