Управление большими данными, работа с поставщиками и защита информации

Эдуард Марфа (Eduard Marfà),
директор по маркетингу решений для управления жизненным циклом изделий в Европе, на Ближнем Востоке и в Африке, Siemens PLM Software

Введение

Компания IBM определяет термин «большие данные» как информацию, объем которой настолько велик, что ее невозможно обрабатывать и анализировать традиционными методами. Поэтому работа с большими данными для многих компаний представляет серьезную проблему. Неудивительно, что аналитическая фирма IDC предсказывает 30­процентный рост мировых затрат на технологии работы с большими данными в 2014 году — до 14 млрд долл.

Работа с большими данными в основном направлена на такие области, как социальные сети, реклама, продажи и анализ эмоциональной окраски высказываний. Однако существует значительный потенциал внедрения технологий больших данных при решении задач конструкторско­технологической подготовки производства. Объединение огромных объемов информации, хранящихся в системах управления жизненным циклом изделия (PLM) и планирования ресурсов предприятия (ERP), а также данных об изделии, способно преобразовать промышленность в той же мере, в какой новые технологии связи и передачи данных преобразовали рынок потребительских товаров за последнее десятилетие.

Основную долю расходов типичного машиностроительного предприятия составляет стоимость материалов, энергии и рабочей силы. По этой причине наибольшие усилия предпринимались в плане оптимизации реальных аспектов производства: внедрение бережливых технологий, улучшение работы цепочки поставок, повышение производительности технологических процессов. Для получения реальной отдачи от больших данных требуется углубленный и более интеллектуальный анализ всех процессов разработки и изготовления изделия.

Среди главных преимуществ анализа больших данных и применения полученных результатов для принятия решений — обеспечение согласованного достижения целей работы компании благодаря реализации отвечающих потребностям рынка стратегий, а также получение реальной прибыли, например, от снижения себестоимости, затрат на закупки сырья и поставки готовой продукции. Каждое предприятие применяет собственные методики анализа, но при этом базовый принцип остается неизменным: использование всех имеющихся источников данных и реагирование на изменения, происходящие как внутри компании, так и за ее пределами.

Основой всего является PLM-система, а такая технологическая платформа, как Teamcenter, обеспечивает полную интеграцию всех решений и процессов

Движущие силы рынка

В условиях глобального рынка и роста конкуренции важно оптимизировать капиталовложения и процессы разработки и выпуска новых изделий. Вся хранящаяся в PLM­системе информация должна быть структурированной и управляемой. Требуется полная прослеживаемость данных, а также мгновенный доступ к ним для всех участников процесса.

Максимальную отдачу обеспечивают переход от электронных таблиц и ERP­решений к PLM­системам и управление большими массивами разрозненных данных. При этом принимающим решения лицам предоставляются результаты анализа данных и выявленные закономерности. С появлением распределенных вычислительных центров стоимость анализа и консолидации больших наборов данных заметно снизилась.

Для поддержки принятия решений в машиностроении теперь можно применять не только обычные структурированные данные, но и результаты анализа больших объемов информации. На многих предприятиях уже сегодня собираются значительные массивы данных. Громадные объемы информации поступают в корпоративные сети из множества источников, в том числе от «интеллектуальных станков», оснащенных датчиками для автоматического контроля работы. Эти данные создают полную картину работы предприятия и позволяют узнать местонахождение каждого объекта производства. В таком массиве необработанных данных скрывается огромный потенциал. Но для раскрытия потенциала данные необходимо правильно проанализировать. Расходы на такой анализ незначительны по сравнению с получаемой отдачей. Извлеченная путем анализа неструктурированных данных информация имеет важное значение для принятия решений.

Работа с большими данными предусматривает хранение, передачу, интеграцию и поиск в огромных массивах информации, поступающих из различных источников

Проблемы работы с большими данными

Для того чтобы все участники процесса могли эффективно использовать потенциал больших данных, предприятию предстоит решить ряд проблем.

Среди них — выявление владельцев таких данных, трудности, связанные с огромным объемом и высокой сложностью информации, а также задачи интеграции технических решений и бизнес­процессов, для решения которых требуется целый ряд специализированных систем. Фактически любой аспект деятельности предприятия находит свое отражение в растущем массиве больших данных. Следует отметить, что анализ информации дает не одно, а множество преимуществ.

Конечно, «размер имеет значение», но большие данные отличаются и высокой сложностью. Решение задач обработки информации состоит не просто в добавлении новых ресурсов, а в совершенно ином подходе к делу. Применяемые технологии — всего лишь часть такого решения. Чтобы в полной мере воспользоваться описанными преимуществами, результаты анализа должны постоянно передаваться исполнителям рабочих процессов, создавая обратную связь.

У проблемы больших данных нет какого­то одного решения. Требуется единый подход, основанный на применении различных средств и ресурсов. Самое главное — наличие подходящих систем для решения тех или иных задач. В идеале такие системы должны быть интегрированы между собой, что позволит получить максимальную отдачу благодаря использованию не просто отдельных приложений, а их комбинации, а также обеспечению таких функций, как поиск во всем массиве данных.

Главные преимущества анализа больших данных заключаются в применении полученных результатов для принятия решений

Защита данных

При работе с большими данными встает вопрос защиты информации. Это вызвано рядом причин, среди которых — меняющаяся ИТ­инфраструктура, новые бизнес­инициативы и нормативные требования.

Кроме того, приходится иметь дело со все более хитроумными хакерами, а также учитывать наличие угроз безопасности данных внутри самой компании. С учетом всего сказанного и взрывного роста объемов информации любая система обработки больших данных должна обеспечивать их эффективную защиту. Применительно к машиностроению речь идет о защите инструментов и приложений, которые могут оказаться уязвимыми. К тому же интеграция с другими системами, обмен данными с поставщиками и другими партнерами предоставляют новые возможности для хакерских атак.

Работа с поставщиками

Ранее наиболее важным аспектом считалась конструкция изделия. Сегодня же продукт разрабатывается совместными усилиями множества специалистов, причем одновременно происходит проектирование производственных мощностей и технологии изготовления. Рост конкуренции ведет к росту вариативности выпускаемой продукции. Кроме того, рынок требует снижения цен, повышения качества и сокращения сроков создания новых изделий. Параллельное конструкторское и технологическое проектирование становится существенным конкурентным преимуществом в машиностроительной отрасли. Именно здесь раскрывается весь потенциал больших данных.

Работа с большим объемом информации предусматривает хранение, передачу, интеграцию и поиск в огромных массивах информации, поступающих из различных источников. Применительно к работе с поставщиками требуется уметь загружать данные из сторонних систем и обеспечивать быструю обратную связь. В результате преимущества получают все участники процесса: улучшается совместная работа, а принятие решений становится более быстрым и прозрачным.

Фирма IDC предсказывает 30-процентный рост мировых затрат на технологии работы
с большими данными в 2014 году — до 14 млрд долл.

Заключение

При работе с большими данными возникают две задачи: как справиться с огромным объемом информации и как его эффективно применить. В настоящее время определенные трудности связаны с созданием, передачей и хранением больших данных. Информация увеличивается экспоненциально и рост будет продолжаться, особенно с внедрением средств прямой передачи данных между различным оборудованием (M2M). Если вы сможете решить все эти проблемы, то перед вами откроются совершенно новые возможности — и тут придется решать вторую задачу.

Анализ больших наборов данных и объединение информации, поступающей из различных источников, позволяет получать новые сведения. В результате компании смогут создавать новые процессы, непосредственно связанные со всеми аспектами разработки изделий. Наличие функций анализа данных и подготовки отчетов обеспечивает обратную связь, создавая замкнутый цикл.

Защита информации — один из важнейших вопросов при работе с источниками больших данных

В этом случае основой всего становится PLM­система, а благодаря такой технологической платформе, как Teamcenter, происходит полная интеграция всех решений и процессов. При этом защищенная обработка больших объемов данных способствует переменам и становится конкурентным преимуществом, так как требования и пожелания заказчиков, пользователей, разработчиков, а также результаты испытаний оперативно передаются разработчикам изделия. Обмен информацией между этапами конструирования, расчетов, передача сведений поставщикам, в производство и в службу снабжения создает цикл, основанный на применении больших данных.

Руководители ведущих машиностроительных предприятий уже сегодня используют огромные массивы данных для оптимизации работы практически в реальном масштабе времени. Уже сегодня для ряда компаний решение по работе с большими данными стало серьезным конкурентным преимуществом, а скоро без подобных решений станет невозможно обойтись. 

САПР и графика 6`2014