Экспертное мнение_18.02.2019

18.02.2019

Журнал «ЭКОНОМИКА ЗНАНИЙ: ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА»

Экспертное мнение

Св-во о регистрации СМИ ЭЛ № ФС77-70331 от 10.07.2017

В настоящее время мы являемся свидетелями наступления нового технологического уклада, в котором, помимо нано- и клеточных технологий, особое место будет занимать применение так называемых «больших данных» («Big Data»). «Big Data» — это социально-экономический феномен, связанный с появлением новых технологических возможностей для анализа и обработки огромных массивов данных. В «Индустрии 4.0» использование «больших данных» становится основой для принятия решений об изменениях бизнес-процессов предприятий. Для того чтобы разобраться с сущностью этого явления у нас в стране, а также оценить возможные проблемы и перспективы, мы обратились к экспертам – доцентам кафедры экономики промышленности Российского экономического университета  имени Г.В. Плеханова  Олегу Каленову и Сергею Кукушкину и директору по развитию бизнеса Экспириан СНГ Лимитед Максиму Чистякову.

          О. Каленов:  Первыми использовать «большие данные» стали разработчики поисковых систем. Посредством математического моделирования они трансформировали поисковые запросы в реальные деньги. Теперь настало время использовать подобные инструменты и промышленным предприятиям. На основе «больших данных» можно построить бесчисленное множество моделей, но пользу принесут лишь те, которые помогут решить конкретную проблему в бизнесе. «Big Data» должны функционировать в тесном взаимодействии с «интернетом вещей». Это позволит производителям повысить эффективность взаимодействия всех элементов производственной цепочки и бизнес-процессов в целом, например, на основании изменения спроса, перенастраивать производственные линии и определять соответствующие объемы сырья и материалов. Кроме того, современные станки оснащены большим числом датчиков, позволяющих оперативно отслеживать их техническое состояние и заранее предупреждать о необходимости проведения профилактических мероприятий. Интеграция станочного парка всех цехов и участков в ERP-систему фирмы позволит значительно сократить простои и исключить брак, что в свою очередь позволит повысить производительность и уменьшить себестоимость продукции. Причем реальный экономический эффект от подобных мероприятий может выражаться в сокращении времени простоев производства на 10–15% и снижении эксплуатационных расходов на 5-7%.

С. Кукушкин: Безусловно, применение «больших данных» в промышленности является серьезным инструментом повышения ее эффективности. Как показывает зарубежная практика, проекты, связанные с анализом данных об эффективности производственных процессов, окупаются менее чем за 1 год. Однако в нашей стране цифровизация на производстве пока преимущественно воспринимается в качестве эксперимента. Это вызвано несколькими причинами. Во-первых, большая часть нашего оборудования является устаревшей и не поддерживает цифровизацию. В этом компоненте западные страны существенно опережают нас, реализуя проекты цифровизации производства уже как минимум порядка 4-5 лет. Это объясняется с тем, что там промышленные предприятия раньше провели модернизацию. Во-вторых, отсутствие инфраструктуры для «чтения» и анализа данных. Для работы с ними необходимы центры обработки данных и специальное программное обеспечение. Работа с данными, как направление деятельности, у нас в стране только формируется, а для того, чтобы строить математические модели, требуется сбор информации как минимум за несколько лет.

         М. Чистяков: То, что у нас сейчас применяется, нельзя называть «большими данными» в классическом понимании. Математические модели строятся на массивах данных, накопившихся за не самый большой промежуток времени. Распространение «Big Data» в России будет возможно лишь в том случае, когда будет в полной мере развернут проект в сфере «интернета вещей». Кроме того, существует проблема зависимости от импорта. Для реализации таких проектов необходимо высокотехнологичное оборудование и соответствующее программное обеспечение, которых у нас просто нет. Внедрение «больших данных» сдерживается и тем, что отечественные компании, в сравнении с зарубежными, реже используют облачные сервисы, руководствуясь, как правило, соображениями безопасности данных. Безусловно, корпоративное хранилище является более безопасным, т.к. данные остаются внутри компании. Но такой подход требует серьезных капитальных и эксплуатационных затрат. Тем не менее, учитывая всю перспективность данной области, мы располагаем значительным потенциалом, реализация которого позволит не отстать в этих вопросах от стран-лидеров.