От датчиков к креслу CEO: как управленческие структуры разных стран используют промданные

Управленческие структуры, включая отраслевые ассоциации, всё чаще собирают, обрабатывают и внедряют в практику промышленные данные. Подходы к их использованию существенно различаются в ведущих промышленно развитых странах. Это обусловлено спецификой национальных стратегий цифровизации, уровнем технологического развития и отраслевыми особенностями. Мы в ГК «Цифра» ведём активную работу в вопросе стандартизации оборота промышленных данных в России. В нашей стране эта сфера находится на стадии активного формирования. Давайте посмотрим, как обстоят дела в других странах.

В Германии Plattform Industrie 4.0 задаёт глобальный тон интеграции промышленных данных в управленческие структуры. Запущенная в 2013 году инициатива объединяет представителей бизнеса (Siemens, Bosch, SAP), научных кругов, профсоюзов и государственных органов. Сама по себе центральная платформа не управляет данными напрямую. Её главные задачи – формировать стандарты, разрабатывать архитектуры доверия (например, «Industrial Data Space») и поддерживать внедрение лучших практик.

Священное слово немцев – ordnung (порядок) – нашло отражение и в соблюдении принципа «Суверенитет данных». Даже в условиях формально свободной рыночной экономики правительство обязует компании-владельцев данных (например, производителей станков) полностью контролировать, кто, когда и для каких целей получает доступ к их данным. Такой подход противопоставляется принципам «коммунальных» или даже общедоступных данных, которые поглощают крупные облачные платформы и получают потребители по запросам.

Пример порядка в данных по-немецки – экосистема Catena-X для автомобильной промышленности. Это ассоциация, образованная конкурентами (BMW, Mercedes, Volkswagen, Bosch, ZF). Они совместно разрабатывают единые стандарты для обмена данными вдоль всей цепочки создания стоимости — от поставщика сырья до дилера. Не прекращая конкурировать между собой, эти бренды координируют усилия по достижении общих целей, например, оптимизировать логистику, создать необходимую прозрачность производственной и коммерческой составляющих своей деятельности, отслеживать углеродный след и т. д.

У Китая мы видим государственно-ориентированную централизацию промышленных данных. Такой подход директивно связан с национальными стратегиями «Сделано в Китае 2025» и «Цифровой Китай».

В реализации этих стратегий важнейшую роль играют ключевые управленческие структуры – Министерство промышленности и информатизации, Государственное управление науки, техники и промышленности для нужд обороны. Они напрямую определяют приоритетные отрасли (например, электромобили, робототехника, аэрокосмическая промышленность) и выделяют финансирование.

При этом задачи сбора и обработки промышленных данных решаются на основе национальных промышленных интернет-платформ. Правительство Китая активно поддерживает создание и развитие гигантских платформ, таких как COSMOPlat (Haier), RootCloud (SANY) или SupET (Alibaba). Эти платформы агрегируют данные с тысяч фабрик.

То есть, большие технологические компании – Alibaba, Tencent, Baidu и другие – активные проводники государственной политики, так как предоставляют облачные и AI-сервисы для промышленности.

Успешность такого централизованного подхода в значительной степени опирается на единые национальные стандарты и общие базы данных. Государство не только способствует созданию общих отраслевых баз данных, но и предоставляет к ним доступ уполномоченным предприятиям, например, для тренировки AI-моделей и систем развитой аналитики.

В США, где модель экономики основана на рыночной конкуренции и технологическом лидерстве частных компаний, в сфере оборота промышленных данных доминирует рыночно-ориентированный подход. Однако в этой стране чрезвычайно сильны позиции ряда ИТ-гигантов, давно упрочивших свою роль благодаря своим мощнейшим облачным платформам. Речь идёт, например, о AWS (Amazon), Microsoft Azure, Google Cloud.

При этом в США трудно или даже невозможно выделить какие-либо государственные ключевые управленческие структуры. Здесь нет прямого аналога немецкой Plattform Industrie 4.0 или китайской стратегии. Роль государства сводится к финансированию исследований и разработок (R&D). Например, используются такие структуры, как Advanced Manufacturing Institutes. Также государство регулирует вопросы кибербезопасности и защиты интеллектуальной собственности.

Что касается применения промышленных данных, то конкурирующие между собой ИТ-компании предлагают промышленным предприятиям готовые IoT и AI-решения для анализа данных, не особенно заботясь об унификации форматов и процессов в федеральном масштабе. Унификация и стандартизация, таким образом, не носит общегосударственного характера, и основные эталонные архитектуры и стандарты разрабатываются на уровне отраслевых альянсов. Примером такого альянса служит отраслевой консорциум Industrial IoT Consortium. Однако влияние подобных отраслевых инициатив по стандартизации работы с промышленными данными на порядок менее директивно, чем в Германии.

Особенность оборота промышленных данных в США – направленность на достижение высокой производительности оборудования в разных отраслях. Ведущие промышленные компании (GE, John Deere) видят в данных новый источник дохода, развивая модель «продукт-как-услуга». Например, данные с тракторов John Deere анализируются для предоставления фермерам услуг по повышению урожайности.

В Стране восходящего солнца концептуальная программа «Общество 5.0» ориентирована на использование данных, включая промышленные, для решения общегосударственных задач: старение населения, нехватка ресурсов, решение ряда социальных проблем.

Японский подход реализуется под управлением ключевой управленческой структуры этой страны – Министерства экономики, торговли и промышленности. Согласно концепции «Общество 5.0», киберпространство и физический мир тесно интегрированы. В развитие этой концепции при обработке промышленных данных большую роль играют «Цифровые двойники» промышленности. Министерство поддерживает проекты по созданию цифровых копий целых заводов и цепочек поставок для их оптимизации.

Крупные японские компании (Mitsubishi Electric, Fanuc) также не остаются в стороне от инноваций, в которых важную роль играют промышленные данные. В стране идет активное развитие промышленных фреймворков и корпоративных экосистем. Например, фреймворк Edgecross служит для обмена данными между оборудованием разных производителей на уровне «периферийных» вычислений (edge computing).

Внедрения на заводах Fanuc показывают рост производительности на 25%. Данные агрегируются в единую экосистему, доступную топ-менеджменту через защищенные интерфейсы. Это ускоряет имплементацию изменений, снижая операционные риски.

Несмотря на различия, общий тренд для всех стран — это движение от отдельных цифровых предприятий («умных фабрик») к созданию межотраслевых экосистем и альянсов. Именно в крупномасштабных экосистемах данные могут безопасно и стандартизированно циркулировать, создавая новую стоимость для всех участников. Управленческие структуры в каждой стране пытаются найти баланс между стимулированием инноваций, защитой суверенитета и безопасности, не допустив монополизации рынка данных.