Встречайте Новое поколение

Москва

Большим данным нашли еще одно применение

Большие данные помогают обновлять транспортные карты. «Подключенные» автомобили уже дали операторам новые возможности: они позволяют вести эффективный учет грузовых автопарков и соответствующим образом адаптировать сервисное обслуживание. И тенденция их использования еще только набирает обороты.

   Гол Марио Гётце (Mario Götze), принесший Германии победу со счетом 1:0 в матче с Аргентиной и одновременно золотую медаль в мировом чемпионате по футболу 2014 года, стал не просто спортивным достижением. Одну из ключевых ролей в этой победе сыграли технологии, поскольку немецкая команда использовала при подготовке к мировому первенству все преимущества интеллектуальных сетевых систем.

   С помощью датчиков, встроенных в мяч и в бутсы игроков, тренеры собирали по беспроводной связи данные, которые затем использовались для анализа того, что и как работает в игровых ситуациях. Эта информация помогала гибко изменять систему тренировок в преддверии каждого матча.

   Такое применение технологий немецкой командой позволяет увидеть в действии концепцию «Интернет вещей», когда связанные между собой устройства обмениваются данными. Это также еще один пример использования больших данных — огромных массивов информации, которые анализируются для повышения эффективности и поиска инновационных бизнес-решений.

   Транспорт — это одна из самых быстро развивающихся отраслей экономики. Преимущества новейших технологий очевидны в тех секторах, где рентабельность зависит от эффективности грузопотоков.

   Scania вкладывает в развитие этого направления большие средства. Число автомобилей Scania, бортовые компьютеры которых передают по беспроводной связи информацию в системы управления автопарком и в мастерские, скоро превысит 100 000.

С «подключенными» автомобилями планирование становится точнее

  «Благодаря «подключенному» автотранспорту мы можем получать огромные объемы ценной информации в режиме реального времени. Это будет служить интересам наших клиентов, так как сервисы получат возможность видоизменяться в соответствии с их специфическими потребностями, — говорит Маттиас Лундхольм (Mattias Lundholm), руководитель подразделения интеллектуальных сетевых услуг и решений Scania. — Это подразумевает работу над уменьшением расхода топлива за счет усовершенствованных знаний о водительском стиле с точки зрения положения дроссельной заслонки, работы двигателя на холостом ходу и жесткого торможения. Мы также можем получать сведения о кодах неисправностей. В результате наши мастерские способны выполнять оперативный анализ и готовиться к предстоящему сервисному обслуживанию».

   Тем не менее, по словам Лундхольма, важно не количество информации, которую можно собрать, а скорее то, как правильно использовать эту информацию.

   «Подобное применение интеллектуальных сетевых технологий означает, что транспортные компании могут лучше планировать свои потоки, например, в плане управления автомобильным парком, поведения водителей за рулем и обслуживания, — говорит он. — А поскольку мы в Scania имеем возможность подключить потоки наших клиентов к своим собственным, мы сможем более эффективно организовать работу сети наших мастерских. Все это поможет нашим клиентам уменьшить время простоя, а их автомобилям — дольше и чаще находиться в дороге, то есть приносить доход и прибыль».

Большие данные — это важно

   Специалист по мобильным технологиям британской аналитической компании CCS Insight Мартин Гарнер (Martin Garner) заявил в интервью для технологической компании Ericsson, что большие данные — одна из важнейших тенденций в технологическом секторе. В настоящее время самые разные компании в различных отраслях экономики реализуют множество интересных проектов в этой области.

   «Однако я считаю, что только с объединения таких проектов начнется воплощение идеи «сетевого» общества. Именно тогда мы получим возможность межотраслевого интеллектуального взаимодействия», — говорит Гарнер.

   Лундхольм соглашается с ним: «Мы понимаем важность создания открытых областей технического взаимодействия, а также работы по стандартизации в промышленности. Поэтому мы готовимся к тому, чтобы обеспечить нашим грузовикам, автобусам и силовым установкам возможность включения в «экосистемы», где машины смогут «общаться» друг с другом и с людьми».

   В этом случае транспортная компания будет способна не только собирать данные о состоянии самих автомобилей в режиме реального времени в пределах единой системы, но и сможет получать информацию от надстроек, таких как бетономешалки, холодильные установки и прицепы. Еще одна перспектива — это оснащение интеллектуальными сетевыми технологиями всего транспортного потока, состоящего из нескольких различных систем (см. пример в блоке данных внизу).

   «И в ближайшем будущем мы увидим автономные самоуправляемые грузовики и транспортные средства, которые будут связываться друг с другом напрямую во время работы. Таким образом, один автомобиль сможет предупреждать другой о препятствии на дороге или о сильном ливне».

Примеры использования больших данных

Интеллектуальные горные работы

  Scania работает над пилотным проектом, в котором показатели всего транспортного потока на горнодобывающем предприятии измеряются на основе заданных ключевых показателей эффективности (KPI). Данные от всех грузовиков в производственной цепочке ежесекундно передаются по беспроводной связи в полевую мастерскую Scania, которая отвечает за выполнение контрактных обязательств по определенному количеству материала и уровню полезного использования техники в процентном исчислении. Таким образом, ключевые решения, которые влияют на работу предприятия, могут приниматься в режиме реального времени. Это первый шаг к измерению эффективности и производительности перевозок в логистическом потоке, а не просто учет стоимости инвестиций.

Датчики в бутсах

   Чтобы адаптировать тренировочный процесс и подготовить команду к будущим матчам, немецкая национальная сборная по футболу использует для анализа огромного массива данных систему, разработанную компанией SAP. Работа системы основана на данных, получаемых беспроводным способом от датчиков в мяче и бутсах игроков.

Включи ракетку

   Когда Юлия Гёргес (Julia Görges), немецкая теннисистка с мировым рейтингом 81, выходит на корт, она делает нечто необычное — включает свою ракетку. Она одной из первых в мировом теннисе опробовала новую цифровую ракетку производителя Babolat, которая передает в специальное приложение данные о силе и способе удара, а также о том, в каком месте мяч соприкоснулся с плоскостью ракетки. Благодаря этому спортсменка может анализировать каждый матч и определять, что необходимо улучшить к следующему поединку.