С этим вам придется жить. «Цифровые двойники» и другие тренды диджитализации
Задача роботизации – не заменить людей, а повысить безопасность и снизить затраты. А человеческий потенциал нужно применять для решения нетиповых задач, — напоминает Михаил Толмачев, консультант KPMG.
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.