Интернет вещей. Новая технологическая революция

Вот, казалось бы, совсем другой пример: индийское молокоперерабатывающее предприятие, владеющее 150 магазинами мороженого. Мне особенно нравится этот пример, потому что он показывает, как индийский стартап успешно внедряет IoT для решения проблемы, которая, возможно, не возникает в США или Западной Европе, однако вполне типична для других регионов мира. В Индии часто происходят отключения электроэнергии, из-за чего компании пришлось оснастить каждый из магазинов мороженого запасным дизельным генератором, чтобы продукция не испортилась. Однако управляющие магазинами часто отключали эти генераторы для экономии денег, из-за чего компания всякий раз при отключении электричества теряла мороженого на несколько тысяч долларов.

В итоге компания обратилась за помощью к местному стартапу Nimble Wireless (рис. 5.3). По словам исполнительного директора Nimble Wireless Сивы Сивакумара, холодильники с мороженым оснастили небольшими многозадачными датчиками. Они автоматически подключались к сети, благодаря чему информацию с них можно было считывать удаленно посредством программного обеспечения, развернутого в облаке. Если температура в холодильнике поднималась на 1–2 градуса, система сообщала об этом дежурному. Если эта проблема не решалась в течение 5 минут, система выдавала предупреждение его начальнику. Если температура в этом холодильнике все равно продолжала повышаться, система продолжала высылать предупреждения – при необходимости даже исполнительному директору компании. И это были не электронные письма и не текстовые предупреждения, которые легко пропустить или проигнорировать, особенно ночью. Генерировались также голосовые предупреждения, которые призывали кого-то из находящихся в магазине предпринять необходимые действия. На случай если человек, получивший предупреждение, не знал, что делать, система предлагала ему возможные варианты решения проблемы, советуя закрыть дверцу холодильника или включить генератор. Она также составляла регулярные отчеты, которые показывали, где возникали проблемы, были ли они единичными или систематическими и насколько быстро предпринимались соответствующие меры для их устранения.

Рисунок 5.3. Пример Nimble Wireless

Через тринадцать месяцев молокоперерабатывающая компания сообщила о пятикратной окупаемости изначальных инвестиций. Теперь Nimble Wireless расширяет это решение, предлагая его другим индийским компаниям пищевой промышленности, которые производят сыр, масло и специи.

Вот последний пример: врезка нелегальных кранов в трубопровод и кражи нефти. Это огромная проблема, из-за которой отрасль недополучает миллиарды долларов. Как ни удивительно, такое случается часто – и не только в развивающихся странах. Решение: умный очистной скребок – устройство, которое можно установить в трубопровод во время его обычной работы. Умные скребки содержат различные датчики, которые выявляют наличие нелегальных кранов и сообщают о них, а также предупреждают о проблемах вроде коррозии стенок трубопровода или потенциальных протечках. В сочетании с облачной аналитикой и системой генерации отчетов такое решение дает клиенту потрясающие преимущества. «Используя умные скребки, клиенты могут на 95 процентов сократить расходы на обнаружение проблем в трубопроводе в сравнении с использованием традиционных методов проверки», – заметил Стив Бэнкс, управляющий директор компании i2i Pipelines, занимающейся производством умных очистных скребков для трубопроводов.

К конкретным выгодам этого типа удаленных операций на базе IoT относятся:

• Сокращение операционных издержек, поскольку проблемы выявляются и исправляются раньше, чем наступит ухудшение ситуации. Сокращаются и переменные операционные издержки, такие как потребление бензина.

• Сокращение количества срывов графика поставок и производства: компании лучше справляются с выполнением обязательств по уровню обслуживания и избегают любых предусмотренных договором штрафов.

• Повышение своевременности доставки, которое помогает улучшить обслуживание клиентов.

• Сокращение системных расходов, вызванных задержками, что помогает компании избежать всевозможных расходов из-за задержек.

• Оптимизация логистических систем, которая позволяет организации лучше оптимизировать ресурсы водителей, логистики, автомобилей и базы в целях максимизации эффективности.

Использование предиктивной аналитики для выявления и понимания проблем и незамедлительного принятия необходимых мер