Третий тренд, IoT (интернет вещей), означает повсеместное оснащение датчиками и сенсорами оборудования по всем производственным цепям, чтобы обеспечить оперативный доступ к информации со всех устройств, которые способны принимать, обрабатывать и передавать данные, в этих цепях в режиме реального времени.
Устройства IoT — это датчики, которые могут отслеживать состояние изделий, оборудования, систем и организмов в режиме реального времени. А совокупность устройств IoT — это вычислительная платформа. Основная доля вычислений происходит в самих датчиках (на периферии) которые вместе составляют вычислительную платформу.
Чтобы извлечь выгоду из IoT, компании и государственные структуры нуждаются в новом комплексе технологий, связывающем периферию, платформу IoT и оборудование предприятий.
Периферия состоит из множества устройств, включая приборы, датчики и шлюзы, которые могут связывать между собой и подключаться к сети. Как минимум периферийные устройства могут осуществлять мониторинг, позволяющий получить представление о местонахождении, производительности и состоянии оборудования.
Платформа IoT связывает центральное оборудование предприятия с периферией. Она должна собирать, объединять и упорядочивать большие объемы разобщенных операционных данных, поступающих в режиме реального времени. Способность анализировать петабайты данных — собирать все необходимые исторические и операционные данные из новой и старой информационных систем в общее представление данных в облаке — важное требование.
Есть три основные причины, по которым IoT изменит способ ведения бизнеса:
1. Системы IoT могут производить беспрецедентные объемы данных.
2. Полученные данные являются достаточно ценными. Если компании контролируют свою операционную деятельность с помощью датчиков, их показания помогут принять лучшие решения для извлечения прибыли. Данные, генерируемые интернетом вещей и анализируемые при помощи ИИ, помогут организациям лучше управлять ключевыми бизнес-процессам.
3. С ростом числа датчиков в производственной цепи компании растет объем и разнообразие данных. Больше данных — больше ценности.
Для своевременной обработки получаемых данных необходимо реализовать специальные алгоритмы обработки этих данных. Эти алгоритмы станут неотъемлемой частью большинства, если не всех процессов принятия решений. Это особенно справедливо для повседневных, рутинных решений, которые поддерживают компанию на плаву.
Это также означает, что организации будут меньше полагаться на опыт профессионалов. Человеческий опыт необходим, лишь когда результаты работы ИИ кажутся неправильными. Но, если количество неправильных решений будет расти, даже не в геометрической прогрессии, в связи с гигантскими объемами данных, никаких человеческих ресурсов не хватит, чтобы последовательно исправить эти множества. Наивная вера в то, что если они действительно неверны, система может самообучиться благодаря вмешательству человека, чтобы лучше справляться с похожими случаями в будущем, может привести нас к самым непредсказуемым последствиям. Это означает меньше сотрудников, меньше участия человека и абсолютно непредсказуемые результаты. Бесконтрольное самообучение подобных алгоритмов вполне может привести их к выводу о том, что наиболее слабыми звеньями производственных цепочек являются люди. Последствия подобных выводов даже сложно себе представить, в полной мере.
И вот тут мы можем порассуждать о вживлении чипа в мозг человека – представьте, человек, способный обрабатывать большие объемы данных, способный быстро принимать наиболее оптимальное решение, способный сразу поправлять ИИ… Можно даже не сомневаться в том, что в таком варианте именно ИИ, со временем, будет поправлять человека, а не наоборот. Это будет означать управление людьми, снабженными электронными ошейниками.
#Цифровая, #Трансформация, #Бизнес, #Оптимизация, #Управление,#Склад