Трансформация производств // Владислав Шершульский

Технологии и экономика Индустрии 4.0

185 0
Посмотреть на
Как информационные технологии сейчас перестраивают все отрасли по своему образу и подобию? Каким образом «Индустрия 4.0» постепенно превращается из лозунга в набор практик? В этой статье расскажем о массовом внедрении киберфизических систем в промышленности, масштабной автоматизации бизнес-процессов и применении перспективных технологий Индустрии 4.0.

Индустрия 4.0: почему сейчас

Индустрия 4.0 — это модернизация товарного производства и массового потребления через широкое использование киберфизических систем. То есть систем материальных объектов, управляемых с помощью современных информационных технологий на принципах кибернетики. Эта концепция была предложена в 2011 году преимущественно немецкими учеными, политиками и промышленниками как стратегия повышения конкурентоспособности на корпоративном и страновом уровнях. Идея быстро получила поддержку Всемирного экономического форума и ряда правительств — от Европы до Китая. Из набора лозунгов Индустрия 4.0 постепенно превращается в систему стандартов, практик, инструментов и бенчмарков, позволяющих планировать и достигать существенных экономических и, зачастую, социальных результатов.

В последнее время многие экономисты и предприниматели рассматривают Индустрию 4.0 как один из возможных ответов на такие вызовы, как перепотребление, снижение маржинальности классических ИТ-экосистем и деглобализация.

В этой статье я кратко рассмотрю исторический контекст, в котором формируются такие концепции, как Индустрия 4.0, а также расскажу о ее основных технологических и экономических составляющих, которые позволяют создавать новые бизнес-модели и предприятия.

Пять тысяч лет экономической истории за пять минут

Сегодня широко распространена концепция технологических, или промышленных, революций. Их названия и датировки могут отличаться, но общая идея примерно такова:

  • Приблизительно 5–6 тысяч лет назад — и даже отчасти раньше — человечество впервые освоило принципиально новые индустрии: животноводство, земледелие, ирригацию, строительство, гужевой транспорт. Можно считать это «нулевой» промышленной революцией, но она затянулась на несколько тысяч лет, и большинство поколений попросту не заметило существенных перемен в ходе всей своей жизни. За эту эпоху сменилось несколько общественных укладов, но технологии эволюционировали медленно.
  • В конце XVIII века случилась Первая, или Великая, промышленная революция. У нее есть официальная дата начала — 1778 год, когда шотландский инженер Джеймс Уатт создал промышленно пригодный паровой двигатель. Еще одной ее составляющей стало создание новых, полуавтоматических, ткацких станков. Энергия и механизация потребовали новой, фабричной модели производства и нового класса его организаторов — капиталистов. На протяжении жизни одного поколения производительность труда в ряде отраслей выросла на порядок. Символ этой эпохи — дешевая ткань с орнаментом.
  • Новый рывок случился в 1913 году с запуском Генри Фордом автомобильного конвейера. Суть этой революции — в переносе принципов автоматизации, освоенных на прошлом этапе, применительно к простой однородной продукции (ткани) на сложные технические изделия (автомобили). Ну а электроэнергетика обеспечила необходимые для этого мощности.
  • Третья промышленная революция началась в конце 50-х — начале 60-х годов прошлого века с созданием коммерческих компьютеров, что оказалось важным. А также первых автоматических манипуляторов, что тогда казалось важным, но широкого внедрения программируемых станков пришлось ждать до следующей «революции». Компьютеры позволили лучше планировать производство и проектировать намного более сложные изделия.
  • Сейчас мы переживаем то, что можно, вероятно, считать четвертой промышленной революцией. Она связана с распространением всеобщих коммуникаций, интернета и ИТ-экосистем. Поскольку всё происходит прямо на наших глазах, мнения и формулировки расходятся, а в едином процессе выделяется несколько этапов. На лекции мы говорим о них подробнее.

Каждая последующая «революция» сопровождалась не только и даже не столько одномоментным скачком производительности труда, сколько увеличением общих темпов инноваций. Это связано не только с накопленной суммой знаний и технологий, но и с развитием общественных моделей поддержки инноваций и научно-технического прогресса в целом.

В эпоху «нулевой» технологической революции инновации были спонтанными. В большинстве случаев они являлись следствием закрепления спонтанно появившихся практик. Их поиск и внедрение никто целенаправленно не поддерживал.

В первую технологическую революцию появились профессиональные ученые и инженеры, их работа финансировалась либо из их собственных средств, либо меценатами. Связь между инновациями и уровнем развития промышленности, конечно, была, но проследить ее зачастую весьма сложно.

Вторая технологическая революция ознаменовалась осознанием обществом ценности научно-технического прогресса. На первом этапе возникли удивительные даже по нынешним временам частные компании и «изобретения будущего» Эдисона и Яблочкова. На втором этапе, где-то во время Второй мировой войны, правительства поняли, что новые технологии имеют критическое значение, и стали финансировать их разработку из бюджетных средств. Это определило генеральное направление прогресса на последующие десятилетия. В области инноваций государства продолжили политику, которой придерживались в остальной экономике — упор делался на то, что без государственного участия осуществить затруднительно — на инфраструктуру, безопасность и стабильность. Можно сказать, что модель развития инноваций состояла в том, чтобы «собрать с граждан значимые налоги на избежание будущих несчастий». Я еще застал времена, когда прогресс во многом ассоциировался с ВПК.

Но грянула четвертая промышленная революция. Она принесла потребителям удивительные плоды — сотовые телефоны и персональные компьютеры, высокотехнологичную медицину, комфортабельные автомобили и многое другое.

Мы быстро привыкаем к хорошему. Наличие в наших телефонах микросхем с несколькими миллиардами транзисторов и разрешением в пять нанометров никого особо не удивляет. А ведь на пути их создания нужно было в короткий срок преодолеть множество этапов ценой в десятки миллиардов долларов каждый. И, вообще говоря, на свой страх и риск – без твердых гарантий успеха.

По инвестициям и результатам микроэлектроника обгоняет космическую, да и любую другую промышленность. Это стало возможным благодаря новой модели финансирования. Телефоны продаются миллиардам потребителей по всему миру. Они с радостью устанавливают десятки миллиардов приложений. Это позволяет аккумулировать и направить на разработки огромные средства. Эту модель инноваций кратко можно описать как «добровольная покупка жителями разных регионов за незначительные средства возможности немедленно приобщиться к потребительскому счастью».

Если мы посмотрим на мировую структуру инвестиций в исследования и разработки, то увидим, что с большим отрывом лидируют отрасли массового потребительского спроса — ИТ и телеком, медицина и фармацевтика, автомобилестроение. В большинстве стран частный бизнес вкладывает в прогресс больше, чем государство. Пропорция колеблется в широких пределах и определяется множеством исторических, структурных и политических факторов. По понятным причинам США находятся где-то в середине этого спектра, а КНР является, хотя и не без некоторых оговорок, одним из лидеров «потребительской» модели.

Преимущества «потребительской» модели убедительно подтверждаются на накопленных макроэкономических данных. Но не все так безоблачно.

Основными средствами для финансирования инноваций и фактического определения мировой технологической повестки обладает относительно небольшое число компаний. Это может существенно ограничить конкуренцию. Некоторое время даже были подозрения, что в тени гигантов новые крупные ИТ-компании не появятся больше никогда. К счастью, прогноз не оправдался, но новому поколению «единорогов» пришлось придумывать совсем новые операционные и финансовые модели.

Легко обеспечить бурный рост бизнеса пока сервис является новым. Например, пока значительную долю потребителей на телеком рынке составляют люди, покупающие свой первый смартфон. Но не так много желающих владеть сразу несколькими смартфонами. Потому процесс выходит на насыщение, и требуется новая революционная инновация. Это — кризис «перепотребления».

В нынешней экономической системе чтобы собрать достаточно инвестиций нужно иметь очень много потребителей. Лишь немногие национальные рынки обладают таким потенциалом. Поэтому отрасли массового спроса так критически зависят от свободы торговли и так драматически реагируют на ее ограничения, попытки регулирования и прочую деглобализацию. Но даже страны с самым большим внутренним потребительским потенциалом, такие как КНР, зависят от сложных цепочек поставок и глобального распределения труда. Поэтому любая деглобализация является серьезной угрозой для «потребительского» инновационного уклада.

На этом история не кончается. Возможно, вместе с Индустрией 4.0 мы приобретем совсем новую модель инновационного развития. Но о перспективах в этой области я рассказываю уже в конце своей лекции, которая размещена в самом начале этого материала.

Четыре поколения ИТ-платформ

Концепцию «платформы» для описания состояния и направлений развития ИТ-индустрии предложили в 2013 году эксперты IDC. Они насчитали три с половиной поколения таких платформ.

Под платформой в широком смысле понимают совокупность технологий, продуктов и бизнес-моделей, господствующих в ИТ-индустрии в определенный период времени. Под платформой в узком смысле обычно понимают более-менее устойчивый набор взаимоувязанных технологий и инструментов, используемых для реализации тех или иных актуальных бизнес-моделей.

Вся история ИТ индустрии всё еще укладывается в продолжительность жизни одного человека. Однако, она уже пережила болезненную трансформацию из инфраструктурой отрасли в потребительскую, а также — смену трех поколений платформ: мэйнфреймы, клиент-серверы и Интернет.

В текущей платформе можно выделить два «подпоколения». Первое основано на достижениях телекома и ведущих провайдеров Интернет-услуг. Его ключевые технологии: мобильная и оптоволоконная связь, горизонтальное масштабирование вычислений и большие данные. Здесь основная бизнес-модель бесплатный для конечного потребителя Интернет-сервис, например «Поиск», «Новости» или «Общение», монетизируемый через таргетированную рекламу.

Второе поколение основано, преимущественно, на Интернете вещей и облачных сервисах. Его основное отличие — расширение спектра услуг: не вполне информационные по своей природе услуги начинают оказываться по тем же принципам и с использованием тех же технологий, что и информационные. Примеры: продажа товаров, финансы, логистика и такси, обучение, государственные услуги и так далее. Переход к ведению неинформационного бизнеса на ИТ-принципах часто называется цифровой трансформацией.

Следующим концептуальным шагом развития экономики является «Индустрия 4.0». Принципы, опробованные в ИТ-индустрии, распространяются на всю цепочку от производства до потребления, включая непосредственно технологические операции над изделием, маркетинг, получение обратной связи и изменение конструкции товара.

Пожалуй, «Индустрия 4.0» потребует более серьезных технических, организационных и культурных изменений в работе предприятий, чем это было на предыдущих этапах. Только один пример: вполне возможно, что нынешние PLM, ERP, аналитика, MES и прочие системы скоро эволюционируют в «промышленный» вариант конвейера непрерывного производства и развертывания, созданный по образу и подобию конвейера современных ИТ-компаний (devops/devsecops), обеспечившего им в последние годы многократный рост производительности труда и достижимой сложности создаваемых продуктов.

Анатомия технологических платформ

Крупнейшие игроки ИТ-рынка создали собственные платформы (в узком смысле) и экосистемы. Для большинства компаний ключевым шагом в цифровой трансформации как раз и является выбор способа использования такой платформы. Можно просто использовать готовые услуги выбранной платформы. Можно создать и опубликовать на платформе собственные сервисы. Можно, наконец, построить собственную платформу — цель амбициозная, но требующая тщательного обоснования.

Если представить ИТ-экосистему в виде «дерева», то можно сказать, что в ее корне — значительные собственные и арендуемые вычислительные мощности и облачные программные стеки. В лиге их владельцев счет идет пока на десятки. На следующем уровне — поставщики базовых IaaS, PaaS и SaaS сервисов. Таких — несколько тысяч. Выше располагаются поставщики прикладных сервисов. Их уже сейчас — десятки миллионов. Этими сервисами пользуются институциональные и индивидуальные потребители.

Но это не всё. Выше в кроне «платформенного дерева» есть еще клиентские и автономные устройства. Они могут быть активно (IoT) и пассивно (QR, RFID и пр.) идентифицируемыми. Хотя IoT устройств уже примерно с 2015 года больше, чем людей, прогнозы взрывного роста их численности долго не оправдывались. Требовались прорывные бизнес-идеи и достаточный уровень зрелости средств управления большими коллективами автономных устройств. В любом случае, сегодня речь уже идет о десятках миллиардов IoT-клиентов.

Часто на этом заканчивают описание современных ИТ-экосистем. Но в действительности еще «выше» находятся виртуальные, но не менее важные сущности — наборы данных и кода, размещенные в облаках или распределенные между облаками и граничными устройствами. Это могут быть временные ряды, цифровые двойники, невзаимозаменяемые токены и так далее. Этих сущностей — многие триллионы. Чтобы ваша экосистема была успешной, с ними нужно правильно обращаться — хранить, анализировать с помощью методов больших данных и машинного обучения, защищать их от неправомерного разрушения или недолжного использования. Да, информационная этика сегодня становится важной составляющей корпоративной культуры и диктует многие технические и организационные решения. Подробнее об этом я рассказываю в конце своей лекции.

Значение платформ для современной экономики

Если посмотреть на статистику ИТ-рынка, то сегменты, связанные с третьей платформой (мобильность, облака, Интернет вещей, большие данные и ИИ) быстро растут, в то время как расходы на унаследованные решения постоянно сокращаются. Почему современные платформы так популярны и имеют такое значение для большинства, если не для всех, отраслей современной экономики? Причин несколько.

Во-первых, платформы превращают продукты в сервисы. Раньше можно было выпустить продукт и забыть о нем. Теперь важно получить обратную связь, внести усовершенствование и предоставить его клиенту. Этот сценарий оказался привлекательным и для поставщиков, и для потребителей. Он обеспечивает сервису бюджетную стабильность и постоянное техническое развитие. Все, от музыки до автомобилей, превращается в сервисы. Забавно, но тяжелее всего согласиться с этим оказалось именно компьютерщикам, которые, собственно, все и затеяли. До сих пор иногда вспыхивают споры – какая модель лучше – «продуктовая» или «сервисная». Конечно, содержание этих понятий за последнее время существенно изменилось, но традиционной продуктовой модели больше не будет никогда. Ну, или в ближайшее время.

Во-вторых, платформа умножает ценность. Она позволяет единообразно общаться с большим числом клиентов, потребляющих аналогичные сервисы. Потребительская ценность большинства товаров и услуг зависит от того, как много потребителей ими пользуется. Конечно, у многих продуктов есть некоторая «имманентная» ценность — яблоко можно съесть. Но для многих важен тираж — массовый автомобиль дешевле при том же качестве, для него легче найти ремонтную мастерскую и заправку. Можно сказать, что ценность автомобиля линейно растет с ростом объемов его выпуска (раритеты не в счет). Но есть и сервисы, которые при нулевой имманентной ценности имеют большую составляющую ценности, квадратично зависящую от тиража. Таковы, например, социальные сети (мои друзья должны быть в той же сети) и многие другие сервисы общения и взаимопомощи.

У платформ есть и другие достоинства. Так, они облегчают обеспечение информационной безопасности – вместе легче выявлять и анализировать потенциальные атаки, а также защищаться от них.

В общем, оказывается, что современные ИТ-платформы вносят очень весомый вклад и в удовлетворение потребителей и в рост ВВП при использовании тех же материальных ресурсов. Приходится даже слышать выражение «вне платформ жизни нет».

Ключевые технологии Индустрии 4.0

Облака

Удивительные метаморфозы претерпела за последнее время концепция вычислительного облака. Теперь это — скорее общее управление, чем единая инфраструктура. Облако больше не ограничивается немногими огромными ЦОДами вычисления возвращаются в места потребления в форме граничных вычислений. Некоторые облачные «эплаенсы» весьма экзотичны — их можно опустить на морское дно или положить в рюкзак. Лозунг «от CAPEX к OPEX» тоже больше не является однозначным — как оказалось, многие потребители предпочитают хранить или обрабатывать данные у себя, но хотят, в то же время, пользоваться преимуществами мультиоблака — почему бы не позволить им «запускать часть облака» на собственных ресурсах?

Наконец, облака задумывались как место для типовых рутинных вычислений вроде периодического расчета заработной платы. Но сейчас там решаются самые разные задачи, включая обучение нового поколения систем ИИ, прогноз погоды, оптимизацию строительных конструкций, цифровые эффекты для кино, и многое другое. Для всего этого нужны совсем разные типы компьютеров. Парк облачных серверов стремительно разрастается, включая новые типы памяти и новые архитектуры центральных процессоров, специализированные векторные и тензорные процессоры, и даже FPGA «на лету» перепрограммируемые пользователем в процессе провиженинга виртуальной машины.

Интернет вещей

Устройства Интернета вещей тоже стремительно меняются. 5G скоро окончательно перестанет быть экзотикой. IoT оказалось очень привлекательным полем для экспериментов с новыми процессорными архитектурами. Так, вероятно, именно в этой области быстрее всего получит распространение RISC-V. IoT требует нового класса операционных систем. Они должны быть экономными по ресурсам, быстрыми в отклике, поддерживать контейнеризацию, обеспечивать уникальную идентифицируемость объектов и защищенные «мало шумящие» протоколы. Работа над такими ОС ведется в ряде стран, включая Россию.

Датчики

Устройства IoT оснащаются новыми типами сенсоров, которые еще вчера казались фантастикой. Так, например, портативный газоанализатор, выполненный по микроэлектронной микромеханической технологии, вполне может содержать в себе множество пьезоэлементов, резонансные частоты которых меняются при изменении химического состава атмосферы, а анализ этих изменений производится небольшой нейронной сетью непосредственно в контроллере.

Интересные результаты получены в таких областях, как совместная работа множества автономных устройств, например, они могут собраться в мост или автомобиль, и, пожалуй, в еще большей степени, в области сотрудничества роботов и людей. Как сделать его безопасным? Каким принципам должен следовать робот? Уже Айзеку Азимову было очевидно, что названные его именем законы робототехники противоречивы. Можно ли их заменить? На этом пути есть впечатляющие результаты, например, «принцип расширения возможностей», но до окончательного решения еще довольно далеко.

Машинное обучение

Сегодня невозможно представить себе работу с большинством киберфизических систем без машинного обучения. Так, управление сложной установкой непрерывного производства на основе ИИ часто оказываются в разы дешевле и внедряется существенно быстрее традиционного.

В области технологий ИИ за последнее время было высказано множество интересных идей. Но не в меньшей степени своим прогрессом область искусственного интеллекта обязана «грубой силе» — росту вычислительной мощности, используемой для обучения. Эпоха, когда новую интересную прикладную систему ИИ могла создать небольшая команда «на коленке», судя по всему, проходит. Обучение систем уровня GPT-3 требует сотен миллионов долларов вложений и скоро будет требовать миллиардов. Гонка продолжается. Зато можно сделать примерный прогноз того, когда системы ИИ, находящиеся сегодня по уровню интеллекта в основном где-то на уровне земноводного, достигнут очередных высот — птицы, собаки, человека. Ждать, в общем не долго. Посмотрим, оправдаются ли эти прогнозы.

ИИ существенно повлиял на архитектуру вычислительных систем. И речь далеко не только о тензорных и прочих специализированных процессорных ИИ-архитекторах. Типичный сценарий использования ИИ сегодня вполне может опираться на генеративно-состязательную сеть, постоянно совершенствующую свои результаты на модели внешнего мира, рассчитываемой методами вычислительной физики, и на периодическое сравнение с данными поступающей извне телеметрии. Получается, что для достижения максимальной производительности нам нужна сбалансированная гиперконвергентная архитектура, позволяющая собирать и обрабатывать большие потоки данных в режиме, близком к реальному времени, производить численные эксперименты (в основном, шаг за шагом решать большие задачи линейной алгебры), а также оптимизировать коэффициенты нейросетей.

Блокчейн

Большие надежды возлагались на технологии распределенных реестров — блокчейны. Надо сказать прямо, пока не все ожидания оправдались. С технической точки зрения существующие реализации ресурсоемки и трудно масштабируемы. С организационной — блокчейн полезен там, где нет общепризнанного регулирующего органа, и где участники реестра способны сами принять меры к нарушителю. Такие сценарии есть, но их не так много. Тем не менее, блокчейнам отводится серьезная роль в будущем развитии Индустрии 4.0. Во-первых потому, что есть прогресс в масштабируемости, связанный с заменой цепочек на разветвленные ациклические графы. Во-вторых, цифровые контракты на основе распределенных реестров обеспечивают элегантный механизм квази-экономической кооперации между IoT устройствами — в пределах своих полномочий они смогут заключать и исполнять юридически значимые контракты самостоятельно.

Квантовые вычисления

Есть еще ряд интересных технологий. Скажем, квантовые компьютеры. Практически полезные универсальные квантовые компьютеры появятся еще, вероятно, не очень скоро. Но пользу они уже приносят. Мы стали придумывать новые квантовые алгоритмы. И неожиданно оказалось, что их эмуляция на вполне классическом, пусть и специализированном, оборудовании, далеко превосходит то, чего мы могли бы добиться, используя обычные классические алгоритмы на самых мощных классических компьютерах. Ну и, конечно, она превосходит то, что мы можем сегодня получить на универсальных квантовых демонстраторах и специализированных квантовых машинах. Самый яркий пример — моделирование задач оптимизации имитацией квантового отжига. Оптимизация имеет первостепенное значение для многих индустриальных приложений — от оптимизации запасов до управления дорожным трафиком. Обычно, сложность задач оптимизации быстро растет с ростом их размерности. Имитация квантового отжига позволила на один-два порядка расширить для нас пределы разрешимых сегодня задач.

Индустрия 4.0 в действии

Интерес к киберфизическим платформам растет. Так, оказалось, что у них уровень маржинальности и степень естественной привязки к географии выше, чем у классических, чисто «интернетовских» сервисов. Это снова открыло казавшийся уже окончательно закрытым путь создания специализированных и региональных платформ.

Концепция Индустрии 4.0 постепенно обрастает «технологическим мясом». Сегодня мы находимся на стадии активного формирования необходимых стандартов. Задача оказалась намного сложнее, чем представлялось еще несколько лет назад. Дело отчасти в том, что если в эпоху Индустрии 3.0 именно логистика считалась узким местом, и производства стремились концентрироваться на определенных площадках, чтобы минимизировать «передачу полуфабрикатов с завода на завод», то теперь логистика представляется разрешимой, а производственные площадки должны концентрироваться на определенных компетенциях. Так, в автомобилестроении не редкость для одного агрегата несколько раз (до десяти) переместиться из одного цеха в другой и обратно. И эти цеха вполне могут располагаться в разных городах и даже в разных странах.

Вопрос согласованности обработки, то есть единства описания предметного мира и интероперабельности промышленных устройств стоит очень остро. Над такими стандартами совместно работают специалисты многих стран. Самый большой вклад вносят Германия и Китай, но и российские специалисты при поддержке Минпрома достаточно активны. Так у нас уже приняты или находятся в стадии принятия такие стандарты Индустрии 4.0, как: «Умное производство. Двойники цифровые производства», «Умное производство. Интероперабельность единиц возможностей для промышленных прикладных решений» и другие.

Стандарты, как и сама их предметная область, получились довольно сложными. Достаточно сказать, что в них используется синтаксис унифицированного языка моделирования UML. Он, конечно, создан для «упрощения сложности» окружающего мира, но во времена массового программирования не очень любим большинством кодеров.

Технические решения Индустрии 4.0 существенно используют технологии цифровых двойников (ЦД). При этом к ним предъявляются довольно серьезные требования. Описания ЦД должны быть доступны из различных локаций и понятны различным системам проектирования и управления производством. Кроме того, поиск в больших базах цифровых двойников должен проходить очень быстро независимо от того, какие ключевые параметры используются для формирования запроса. Это предопределило размещение систем управления ЦД в облаках.

Несколько обычных и «темных» фабрик (dark factory — полностью безлюдное автоматизированное производство) могут работать совместно, координируясь не только по потокам входящих и исходящих полуфабрикатов, но и непосредственно в процессе производственных циклов. Так один станок на одной площадке может внести в свою программу обработки некоторой заготовки изменения прямо в тот момент, когда другой станок на другой площадке, обрабатывающий другую заготовку, получит команду индивидуализации или обнаружит отклонение от заданного режима обработки.

В рамках Всемирного экономического форума разработан процесс формальной оценки соответствия предприятий критериям Индустрии 4.0. Пока его прошло не так много компаний. И, кстати, в Германии и КНР их больше, чем в США.

Индустрия 4.0 и преодоление сегодняшних вызовов

На микроэкономическом уровне последовательная реализация принципов Индустрии 4.0 с перспективой формальной аттестации в будущем — непростая, но хорошая стратегия реальной цифровой трансформации отдельного предприятия, холдинга или группы партнеров. По крайней мере модернизация не останется уделом нескольких отделов, не связанных прямо с производством, и не сведется к автоматизации старых процессов или созданию красивого фронтенда.

На мезоэкономическом уровне Индустрия 4.0 — способ создать конкурентоспособные, построенные по модели ИТ, предприятия на ограниченной территории — в отличии от классических провайдеров информационных сервисов они не обязаны быть глобальными. Хотя, конечно, все равно выигрывают от расширения географии поставок и потребителей.

Но самые интересные перспективы Индустрии 4.0 некоторые эксперты связывают с новыми макроэкономическими моделями инноваций. Как я рассказывал выше, один из серьезных вызовов современной экономики, развитие которой основано на стимулировании массового спроса, — кризис перепотребления. Возможно, однажды в будущем эту проблему удастся решить, пусть хотя бы частично, переведя устройства Интернета вещей из категории объектов экономических отношений в субъекты. Например, лампочки в умном доме уже сейчас вполне способны самостоятельно договориться с поставщиком электричества об оптимальном тарифе. Получив эту минимальную «правоспособность», устройства смогут выступать «заказчиками» дальнейшего совершенствования окружающей нас среды вплоть до тех уровней детализации и совершенства, до которых у нас, немногочисленных и не очень усидчивых представителей человечества, просто никогда не дойдут руки. Так может выглядеть следующая, четвертая модель инновационного развития: «автономные устройства в пределах своих полномочий совместно финансируют и осуществляют совершенствование окружающей нас жизненной среды». Концепция привлекательная, но не бесспорная — о свойственных ей парадоксах в свое время хорошо рассказал Станислав Лем в повести «Осмотр на месте».

Индустрия 4.0 ставит перед нами множество технических, экономических, юридических и этических вопросов. Не появятся ли у автономных устройств злые намерения? Не разрушит ли Индустрия 4.0 остатки приватности? Всегда ли больше информации лучше? Какие методы использования данных, особенно больших, приемлемы? Как вообще обращаться с данными — когда можно накапливать, как документировать, как можно или нельзя изменять? Судя по всему, общепризнанные ответы на многие из этих вопросов в ближайшем будущем существенно изменятся. Данные больше не будут «новой нефтью» — общество уже склонно считать многие практики их сбора и использования в рекомендательных сервисах не вполне этичными. На эту проблему обратили внимание и законодатели во многих странах — от КНР до Европы.

Вероятно, придется пойти дальше и поставить вопрос об этике данных, или, шире — об информационной этике. К этому призывает, в частности, видный философ, директор исследовательской группы Оксфордского университета в области философии информации Лучано Флориди. По его мнению, наборы данных сами по себе имеют «минимальные естественные права» — не следует без веских причин искажать или удалять их. Такой подход может показаться претенциозным, но он достаточно практичен. Положения информационной этики вполне коррелируют с принципами хорошего дизайна современных систем обработки информации. И, судя по всему, скоро перед нами встанут вопросы о правовом статусе «электронной личности». Ими уже задаются юристы, в том числе и в России.

В общем, впереди много работы и важно решая конкретную задачу не терять из вида перспективу. Этому и служат такие фундаментальные концепции, как Индустрия 4.0.

На этом всё, а более детально обо всем этом смотрите в моей лекции, которая размещена в самом начале этого материала.

Будь первым, кто оставит комментарий

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

    ПОДПИШИСЬ НА НАШУ ТЕХНО-РАССЫЛКУ
    ПОДПИШИСЬ
    НА НАШУ ТЕХНО-РАССЫЛКУ