Версия сайта для слабовидящих
В предыдущей статье мы анализировали текущее состояние промышленного интернета вещей (Industrial Internet of Things, IIoT) на отечественном рынке и рассматривали наиболее перспективные направления развития этого технологического стека. Сегодня мы поговорим про специфические для нашей страны проблемы, которые сдерживают наступление 4-ой промышленной революции (Industry 4.0, I4.0) в России.
Основные причины задержки развития отечественного IIoT
Несмотря на активное продвижение терминов «цифровизация», «цифровая экономика» и «цифровая трансформация» на государственном уровне и в рамках отдельно взятых бизнесов, количество отечественных компаний, которые по-настоящему являются data-driven, пока можно пересчитать по пальцам одной руки. Основными факторами, сдерживающими наступление 4-ой промышленной революции (Industry 4.0, I4.0) в России вообще и ее ключевой технологии, Industrial Internet of Things, в частности, считаются следующие [1]:
- экономическая ситуация, когда закупочная стоимость импортных компонентов для IIoT-решений слишком высока для отечественных разработчиков, в т.ч, из-за особенностей налогообложения на ввоз иностранных материалов, о чем мы писали здесь на примере беспилотников;
- политическая нестабильность, когда российские разработчики или пользователи IIoT-решений не могут использовать продукцию западных производителей;
- отсутствие специализированных сетей для IoT – при том, отечественные операторы мобильной связи обладают достаточно развитой телеком-инфраструктурой, в нашей стране пока отсутствуют специализированные под требования IoT- устройств сети операторского класса. Например, несмотря на то, что организационная работа по развитию 5G в РФ ведется с 2014 года, опытная сеть для реализации этой технологии может быть запущена в одном из регионов только в 2022-2023 гг. в связи с отсутствием оборудования национального производства [2].
- низкая доля отечественного программного и аппаратного обеспечения для IIoT-решений, а большинство software и hardware компонентов являются импортными продуктами. Необходим массовый переход на отечественные сенсоры, датчики и прочие smart-устройства, размещаемые на конечном оборудовании. В плане IoT-платформ текущее положение России можно назвать приемлемым: в 2018 году более половины (51%) представленных в России и ЕАЭС программных платформ интернета вещей разработаны компаниями РФ, Белоруссии и Казахстана, 23% являются продуктами американских производителей, а 16% — европейских компаний. Доля китайских разработчиков оценена в 3%, а оставшиеся 7% рынка делят между собой другие страны [3].
- недостаток инвестиций (денег, времени и усилий) в R&D — инертность перехода на системы нового поколения, высокие риски для производственных процессов, консерватизм руководства и линейных сотрудников.
- невысокий уровень автоматизации производства – несмотря на то, что цифровизация и автоматизация – это разные понятия, а не одно и тоже (об этом мы подробно писали здесь), именно автоматизация представляет собой фундамент цифровой трансформации, основу принципов, процессов и систем I0T, без которой невозможно стать data-driven компанией. Подробнее про связь АСУТП и Industrial Internet of Things читайте в нашей новой статье.
- нехватка специалистов – отечественная система образования не успевает за бурным развитием Big Data, Machine Learning и других методов Artificial Intelligence, Internet of Things и прочих технологий I0. Многие коммерческие производители оборудования и поставщики комплексных ИТ-решений стремятся заполнить этот пробел, организовывая собственные учебные центры для своих инженеров и разработчиков. Также становятся все более востребованными авторизованные учебные центры от компаний-производителей отечественного аппаратного и программного обеспечения. В частности, Школа Больших Данных является единственным авторизованным партнером компании Arenadata по обучению и сертификации специалистов по продуктам Arenadata Hadoop, Arenadata DB, Arenadata Streaming, которые являются российским программным обеспечением для быстрой обработки и безопасного хранения Big Data, в том числе в комплексных IIoT-решениях.
О факторах роста и трендах развития отечественного IIoT-рынка читайте в нашей следующей статье.
Как снизить влияние факторов, сдерживающих цифровизацию, и эффективно запустить собственный IIoT-проект, узнайте на нашем практическом курсе Аналитика больших данных для руководителей в лицензированном учебном центре обучения и повышения квалификации ИТ-специалистов (менеджеров, архитекторов, инженеров, администраторов, Data Scientist’ов и аналитиков Big Data) в Москве.
Источники
