Трудности на пути к умному производству

IIoT

Возможно, наиболее значительный технологический прогресс для американского бизнеса — «Промышленный Интернет вещей» (Industrial Internet of Things или сокращенно IIoT), который обещает невообразимый прирост производительности и неисчислимые выгоды для потребителей — не гарантирован. В этом суть нового исследования «Умные фабрики: проблемы информационного управления», подготовленного Инициативой производственной политики (MPI) Школы общественных и экологических наук Университета Индианы.

Первоначальная цель директора MPI Кейта Белтона в создании этого сборника анализов, написанного экспертами из академических и промышленных кругов и в разработке которого моя организация сыграла свою роль, состояла в том, чтобы определить ключевые политические решения, которые могут помочь стимулировать рост интеллектуального производства. Но после консультации с ведущими производственными экспертами в сообществе лидеров MAPI, он понял, что умное производство в этой стране сталкивается с некоторыми трудностями на дороге.

Что мешает его немедленному принятию?

Во-первых, технологии, необходимые для создания полностью интегрированной киберфизической системы, все еще находятся на ранних стадиях разработки, а опыт эксплуатации и обслуживания этих систем все еще совершенствуется. Кроме того, производственные инвестиционные циклы являются длительными — существующим фабрикам, вероятно, потребуются годы, чтобы принять новые «умные» технологии. Наиболее важным является потребность в правилах сбора, передачи и анализа цифровой информации, в сущности, управления информацией посредством коллективных действий государственных и частных организаций. Как говорит доктор Белтон: «Приведите правила в порядок, и обещание разумного производства станет реальностью. Получите неправильные правила, и умное производство никогда не будет полностью реализовано. Информационное управление имеет значение».

Вот некоторые из самых больших проблем, обозначенных авторами:

Как сделать AI ответственным?

За короткое время искусственный интеллект (AI) прошел большой путь — от поражения чемпиона Deep Blue по шахматам Гари Каспарова в 1997 году, до первого лицензированного автомобиля с автоматическим приводом в 2012 году и использования генеративного дизайна в качестве вспомогательного средства для аддитивной печати в последние годы. Но все еще существуют серьезные технические проблемы, которые могут привести к важным правовым, этическим вопросам и вопросам государственной политики. Например, как назначить ответственность, когда AI совершает ошибку? Какой вид государственного контроля необходим, когда AI используется в целях безопасности? Машинное обучение быстрое, но оно далеко от совершенства, и государственному и частному секторам необходимо уточнить правила, регулирующие использование интеллектуальных машин.

Кто будет разрабатывать технические стандарты?

Промышленный Интернет вещей (IIoT) не может существовать без принятия глобальных технических стандартов. В конце концов, интеллектуальные фабрики будут построены на интеграции IT и ОТ, что потребует единообразия, чтобы обеспечить широкое признание и использование определенных технологий. IIoT сложен, с сотнями или даже тысячами уже существующих и разрабатываемых стандартов. Учитывая, что быстро развивающиеся технологии часто опережают более медленный процесс разработки стандартов, а также принимая во внимание децентрализованную систему стандартов США, где сотни организаций, разрабатывающих стандарты, создают стандарты, необходимость координации между государственным и частным секторами становится все более очевидной.

Преимущества перевешивают риски?

Никто не сомневается в преимуществах умного производства. И все же разработка интегрированной системы IT и OT, подключенной к Интернету, — это все равно, что оставлять ключи от дома на передней веранде. После того, как компании сделают решительный шаг, все страны-изгои, преступные организации и хактивисты потенциально получат доступ к своим производственным цехам и цепочкам поставок. Таким образом, компании тратят все больше времени и денег на управление рисками кибербезопасности, в том числе на обучение сотрудников, встраивание защиты в устройства с самого начала и мониторинг внешних поставщиков услуг. Будет сохраняться неопределенность до тех пор, пока не будет разработана коллективная структура, которая позволит правительствам, компаниям и экспертам координировать свои подходы к киберрискам.

По заключению доктора Белтона, коллективные действия необходимы для создания среды, способствующей инвестициям в интеллектуальное производство. Производители, работающие со сторонними поставщиками, могут инициировать некоторые решения, но в большинстве областей только скоординированные государственно-частные действия обеспечат уверенность, которая стимулирует инвестиции.

Автор

Stephen Gold (Стивен Голд) — президент и генеральный директор MAPI (Альянс производителей за производительность и инновации), e-mail: sgold@mapi.net

Источник: www.industryweek.com