Дякую за запізнення: керівництво для оптимістів сучасності. Томас Фридман
Читать онлайн книгу.
двигунів GE, 21 500 локомотивів GE, 23 000 вітрових турбін GE, 3900 газових турбін, 20 700 одиниць нафтогазового устаткування, що всі без винятку бездротово в поточному режимі надають до GE інформацію.
Ця нова промислова нервова система, за словами Ру, прискорювалася прогресом у споживчій царині, як-от спорядженими камерою смартфонами з GPS. Вони для промислового інтернету у ХХІ ст. мають таке саме значення, як надзавдання для поступу промисловості у ХХ ст., оскільки здійснили величезний стрибок у майбутнє в галузі взаємопов’язаних технологій та матеріалів, роблячи їх меншими, розумнішими, дешевшими та швидшими. «Завдяки смартфонам сенсори настільки подешевшали, що їх можна було поширювати, і ми почали їх монтувати скрізь», – сказав Ру.
Сенсори тепер добувають глибинну інформацію на такому рівні деталізації, якого раніше не було. Коли всі ці сенсори транслюють інформацію до центральних банків даних, а дедалі продуктивніше програмне забезпечення виявляє патерни в інформації, ми можемо помітити слабкі сигнали, перш ніж вони посиляться, і розпізнати патерни, перш ніж вони створять проблеми. Відтак цю глибинну інформацію можна замкнути на запобіжні дії, і ми за оптимальним графіком розвантажуємо сміттєзбірники або регулюємо тиск у пожежному гідранті до початку розривів, що дорого коштують, та заощаджуємо час, засоби, енергію, рятуємо життя, роблячи суспільство ефективнішим, ніж могли будь-коли раніше уявити.
«Старий підхід називали “обслуговуванням залежно від стану”, тобто, якщо є щось брудне, його слід вимити, – пояснював Ру. – Превентивне обслуговування передбачало: незалежно від інтенсивності навантаження кожні 6000 миль міняйте мастило». Нинішній підхід – це «прогнозне обслуговування» й «нормативне обслуговування». Тепер ми можемо майже точно передбачити момент, коли шину, двигун, акумулятор автомобіля, турбовентилятор або пристрій потрібно замінити, і ми можемо порадити оптимальний мийний засіб для конкретного двигуна, що працює у відмінних умовах.
Якщо поглянути на минуле GE, додав Ру, то все спиралося на переконання інженерів-механіків, буцім за допомогою фізики можна змоделювати весь світ і заглибитися в те, як усе працює. «Ідея полягала в тому, – пояснював він, – що якщо ви знали, як працює газова турбіна або двигун внутрішнього згоряння, то могли застосувати закони фізики та сказати: “Отак воно працюватиме й ось тоді вийде з ладу”. Традиційна інженерна спільнота не вважала, що в даних є своя правда. Вони використовували дані для верифікації фізичних моделей і діяли на підставі одержаних результатів. Наша нова генерація фахівців із даних каже натомість: “Щоб шукати й виявляти патерни, можна й не знати фізики”. Є патерни, котрі людський мозок не може виявити, бо сигнали настільки слабкі, що ви їх не помічаєте. Але тепер, коли в нас є такі обчислювальні потужності, ці сигнали самі впадають вам в око. Одержуючи тепер слабкий сигнал, ви розумієте, що це раннє попередження про можливість пошкодження або про втрату ефективності».
У