Важно знать, кому звонить при поломке оборудования. Но лучше, чтобы этот человек был готов к ремонту заранее. Традиционный подход уже не столь эффективен: мы можем знать, что масло надо менять каждые пять тысяч километров, но в действительности этот показатель не может быть абсолютно иным. И это меняется благодаря комбинации больших данных и интернета вещей. Производители вооружились датчиками и программным обеспечением, чтобы заглянуть внутрь устройств и предсказать, что с ними происходит. Они могут диагностировать проблему удалённо и предоставлять лучший клиентский сервис.
General Electric инвестируют деньги в «умные» системы для своих промышленных клиентов — компаний-поставщиков электричества, производителей поездов и самолётов. Специалисты создают виртуальные модели оборудования, вроде двигателя самолёта или газовой турбины, с помощью технологии Digital Twin. Этот инструмент помогает инженерам оценить текущие условия работы и продумать график обслуживания, продумать возможные варианты для повышения эффективности оборудования на основе полученных данных.
Та же система позволяет с помощью встроенных сенсоров на ветряной ферме составить графики технического обслуживания для каждой ветряной турбины индивидуально. Такой подход увеличивает жизненный цикл устройства.
Последние версии программного обеспечения для интернета вещей достаточно мощные, чтобы анализировать потоки событий и предвидеть проблемы до того, как они произойдут. Это касается как массива оборудования — например, нескольких ветряных турбин — так и каждого из устройств в отдельности.
Улавливая тренды, производитель оборудования должен ответить на них — и в этом также помогает программное обеспечение. Поломанную деталь может быть легко починить, но компании нужно получить точную информацию о ремонте, выяснить, что произошло со старой деталью в случае её замены, и – самое главное – понять, почему случилась поломка.
С финансовой точки зрения кастомер сервис на основе интернета вещей может увеличить доход, что подтверждает отчёт PWC об интернете вещей. Интернет вещей позволяет заслужить лояльность клиента благодаря тому, что производитель оборудования делает верные прогнозы по техобслуживанию и ремонтирует оборудование до того, как оно прекращает работать в результате поломки.
Эту технологию внедрили в качестве сервиса для автовладельцев. Система OnStar в США для водителей представляет собой кнопку для вызова помощи, но при её нажатии службам передаётся вся информация с датчиков, установленных в авто – как минимум скорость движения.
Датчики собирают огромное количество информации, но большая её часть не используется. На нефтяной вышке, где установлены тридцать тысяч сенсоров, согласно отчёту McKinsey Global Instituteтолько 1% от всех данных используют для оптимизации процессов и прогнозирования. Остальные датчики в основном используются для отслеживания аномалий, которые уже произошли. Это открывает возможности для компаний, которые умеют использовать как можно больше данных для точного анализа: «Если вы можете рассказать клиенту, как вы сохраните его деньги, он будет заинтересован», – говорит Колин Пэррис, вице-президент GE Software Research.
Производители оборудования могут использовать собранные данные для улучшения будущих продуктов или их различных версий. Различные варианты модификаций можно использовать для постройки двигателя самолёта, предназначенного для полётов на небольшие дистанции, или для локомотива, которому предстоит тянуть за собой огромный груз.
«Это замкнутый круг, – добавляет вице-президент GE Software Research, – Чем больше данных мы получаем от клиентов, тем большую ценность мы можем им предложить».
Автор: ivansychev
