Мы знаем, что IoT не всегда работает как часы. IoT-инициативы организации могут провалиться. Такие провалы задерживают получение выгод и достижение намеченных результатов, а также стоят времени и денег, терять которые организации совсем не хочется. Хотя я не думаю, что кто-то из вас рискнет всей компанией ради первого же проекта IoT, я еще не раз повторю следующую мысль: суть в том, чтобы начинать с простых проектов с малым риском и учиться на ходу. В таком случае вы положите за пазуху несколько побед, разгоните инициативу до требуемой скорости, заручитесь необходимой поддержкой и наберетесь опыта, прежде чем столкнетесь с первым провалом IoT-проекта. Эта отрасль совсем молода, поэтому ее практики еще нельзя назвать в достаточной степени проверенными. Все мы – вы, я, эксперты, слова которых приводятся в этой книге, – учимся и будем учиться еще не один год. Так что давайте признаем: мы заходим на неизведанную территорию, экспериментируем и рискуем. Не каждый IoT-проект ждет немедленный успех, но все мы можем учиться на чужих ошибках и стараться их не повторять.
СРЕДА IOT ДОЛЖНА БЫТЬ БОЛЕЕ ГИБКОЙ, ЧТОБЫ ПОЗВОЛЯТЬ СУЩЕСТВОВАНИЕ НОВЫХ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ СТРУКТУР.
Некоторые из встреченных мною ошибок объяснялись тем, что решения были недостаточно отработаны, а сотрудникам не хватало практического опыта их внедрения. В результате прогнозы окупаемости инвестиций оказывались слишком оптимистичными. Примером может служить первое поколение систем парковки. Эти системы задействовали физические датчики, установленные в дорожном покрытии, из-за чего были слишком затратны в установке и обслуживании. Кроме того, машины и погодные условия повреждали гораздо большее количество датчиков, чем ожидалось. Следующее поколение парковочных систем справилось с этими проблемами, использовав видеодатчики, которые оказались гораздо более экономичными и надежными как для размеченных, так и для неразмеченных парковок. Решения с камерами (и туманными вычислениями) также обеспечивают неприкосновенность частной жизни людей. Подобным же образом, когда в Европе были разработаны и внедрены первые умные парковки, поставщики решения не предвидели, каким высоким будет уровень вандализма. Изначально в компании не предусмотрели, что люди примутся заклеивать датчики и перенастраивать их. Однако постепенно решения становились все более зрелыми, а сценарии их использования – более реалистичными, основанными на практическом опыте. Отрасль училась и адаптировалась.
Еще одна группа типичных ошибок при внедрении IoT связана с изоляцией решений (рис. 8.1) от соответствующих бизнес-процессов. Помните, в предыдущей главе я советовал вам считать технологическое решение и бизнес-процесс двумя сторонами одной медали? Пора объяснить почему. Однажды городские власти оборудовали все канализационные люки современной системой обнаружения протечек и засоров. Решение работало, но инвестиции никак не окупались. Почему? Высокотехнологичная система, установленная под землей, никак не согласовывалась с наземными бизнес-процессами, включая уборку города. Как только оба элемента объединили в единую систему, инвестиции окупились.
Рисунок 8.1. IoT-решение в изоляции
Третья группа ошибок связана с излишней концентрацией на текущих потребностях и недостаточным вниманием к будущим нуждам. «Сегодня я наблюдаю, как организации совершают фундаментальную ошибку при внедрении IoT: они не уделяют достаточно внимания планированию и не продумывают масштабируемую архитектуру систем сетевых устройств, – заметил доктор Александр Поневерский, один из партнеров консалтинговой компании Ernst & Young и глава направления IoT/ОТ в регионе EMEIA (Европа, Ближний Восток, Индия и Африка), которое помогает компаниям внедрять революционные инициативы, повышающие производительность на уровне предприятия. – Если вы не работаете на будущее и не внедряете основанную на стандартах масштабируемую архитектуру, которая обладает достаточной гибкостью, чтобы ваше предприятие получило возможность добавлять и заменять устройства и добавлять и диверсифицировать сервисы, то вам придется либо переделывать свою архитектуру для внедрения каждого нового элемента, либо внедрять большое количество несовместимых элементов. Ни один из этих сценариев не принесет ожидаемый результат».
Давайте рассмотрим пример из нефтегазовой отрасли. Предприятие разработало и по очереди установило на своих нефтеперегонных заводах системы усовершенствованного управления процессами. Все шло хорошо. Однако, когда впоследствии компания решила интегрировать все эти заводы в единую, полностью синхронизированную систему, чтобы лучше координировать выпуск продукции и управлять доходностью предприятия, обнаружилось, что отдельные системы усовершенствованного управления процессами несовместимы друг с другом и различаются по своим ключевым характеристикам. Результат: затянувшийся и затратный перевод всех систем на один уровень функциональности, совместимости и архитектуры.
В другом примере организация решила внедрить облачную платформу для обработки транзакций. Вскоре после ее запуска компания решила внедрить предиктивную аналитику (не забывайте, это один из сценариев быстрого успеха). К несчастью, быстро обнаружилось, что только что установленная облачная платформа не подходит для поддержки аналитики большого объема данных в реальном времени. В результате – тут вы точно уже догадались – компании пришлось переделывать платформу для использования в реальном времени, что существенно отсрочило осуществление проекта и повысило его стоимость.
Еще одна категория ошибок связана с неспособностью отличить научные проекты от производственных (это еще один ключевой ингредиент рецепта успеха IoT). Поскольку я уже приводил удачный пример из нефтегазовой отрасли, то вот ошибка другой компании, на которой следует поучиться. Эта нефтедобывающая компания два года работала над проектом по установке Wi-Fi-сети на нефтеперегонном заводе. Нефтеперегонные заводы – опасные производства, так что команда, состоящая из подрядчиков, с самого начала понимала, что проект будет не из легких. И все же подрядчики сумели преодолеть ряд препятствий, включая получение разрешения на доступ к опасному производству, настройку надежной работы Wi-Fi-сети на объекте со множеством металлических структур и совмещение этой сети с существующими технологиями и полузакрытыми системами. Когда все было готово, команда внедрения по праву гордилась проделанной работой. Только она не знала, что бизнес-подразделения предприятия – то есть непосредственные клиенты – не одобрили этот проект и решили не претворять его в жизнь. Отсюда урок: получайте все необходимые одобрения до начала работы.
Изучая проблемы IoT-проектов, я с огромным интересом замечаю, что используемые технологии подводят крайне редко. Гораздо чаще проблемы проистекают из-за неспособности людей определить конкретные требования к системам, из-за неверных предположений, изменений масштаба работ и/или требований в процессе внедрения IoT, а также, перефразируя давно ставший классикой фильм «Хладнокровный Люк», из-за полного отсутствия взаимопонимания. Я также наблюдал ситуации, в которых проекты изначально были плохо продуманы или стоящая перед компанией проблема не могла быть решена при помощи IoT.
