Готови за следващото ниво
Пресечната точка между традиционните и дигиталните индустрии минава през един икономически ресурс, който сякаш е все още подценяван. Машинните данни са критично важен ресурс за един машиностроител, но също и ценен ресурс за разгръщане на софтуерни решения за индустрията, за които повечето индустриалци дори не се сещат. Оставам оптимист, защото в България има индустриални производители с мироглед на хай-тек предприемачи. А това дава увереност на софтуерни инженери да създават индустриални приложения.

Съвсем нормално е, макар и изненадващо за някои читатели, срещата на машиностроенето с дигиталните индустрии да е по-честа в българските производители. Макар и значително по-малки от големите международни производители с присъствие в България, тези малки и средни компании са създатели, инженери, разработчици на продукт, чието подобрение е буквално ежедневие за тях.
Показателен за този нов имидж на българската индустрия е примерът на една семейна машиностроителна компания за асансьори и ескалатори. Пролифт се определя като доставчик от първо ниво (tier 1) за създателите на умни сгради. Типологията на мястото по веригата на добавената стойност идва от автоиндустрията, но изглежда подходяща за тази допирна точка между машиностроенето, архитектурата и строителството. Към вече сложния пъзел от междуиндустриални отношения някой трябва да добави и софтуерната индустрия. Логичният двигател на иновациите е доставчикът от първо ниво – в този случай производител на асансьори.
Асансьорната индустрия е интересен казус на относително силно регулиран пазар, на който задължителните за производителите стандарти могат да се окажат и добра основа за по-пълноценно използване на машинните данни от асансьорите. Производителите на различни компоненти следват унифицирани стандарти, което прави интегрирането на решения от различни производители по-лесно от други отрасли.
Но истински тласък за иновации в индустрията би дала концепция, позната като “отворени данни”, или с други думи – възможност за софтуерни разработчици да използват натрупаните масиви данни от асансьори и ескалатори, за да предоставят решения най-вече за производителите на асансьори, които поемат и тяхната поддръжка. Важно уточнение е, че машинните данни са различни от личните данни, т.е. с данни от машината в общия случай не би следвало да може да се идентифицират действията на конкретен човек. Данните могат да бъдат използвани за обучение на изкуствен интелект (machine learning) за по-добра ефективност и по-малко аварии в дадена машина. Изпълнителният директор на Пролифт Дамян Петров е един от двигателите за тази промяна на глобално ниво като вицепрезидент на Европейската федерация на малките и средните производители на асансьори. Такива промени обаче изискват усилия, които понякога са отвъд хоризонта на ежедневното ръководене на един бизнес. Те изискват пример, прототип на внедрена технология, който говори повече от всички презентации.
Данните не са същински бизнес за един машиностроител. Контролерите, които по същество са първият слой от системата на натрупване на данни от една машина, в общия случай се изработват от доставчици на машиностроителя. Не подценявам възможността по-прогресивни производители на контролери да приемат предизвикателството на времето и да възприемат отворени стандарти и интерфейси за интеграция, което е важно дори за по-лесното им вграждане в умни сгради. Но стимулът тези данни да бъдат използвани най-ефективно е на първо място у производителя на машината. Изравняването на стимули и технологични способности ще е трудно, но напълно възможно в една динамична преплетена екосистема от софтуерни компании и производители на машини.
Автор: Георги Стоев, Trakia Tech