Softline о частных сетях 5G и edge: как Индонезия развивает промышленный интернет вещей

Промышленный интернет вещей помогает предприятиям следить за состоянием оборудования, заранее выявлять признаки неисправностей и управлять объектами удаленно.

Но для перехода от отдельных пилотов к постоянной работе нужны стабильная связь и быстрая обработка данных. В Индонезии, где тысячи объектов расположены на островах, эти задачи тесно связаны с географией страны. Мы в Softline видим основу для их решения в частных сетях 5G и вычислениях непосредственно на производственных площадках.

Для масштабирования нужна собственная инфраструктура

Индонезийские предприятия переходят от пилотных проектов к более масштабному применению промышленного интернета вещей. Вместе с этим растут требования к пропускной способности сети и времени передачи данных. В Softline мы связываем этот переход с развитием частных сетей 4G/5G, предназначенных для конкретного предприятия или объекта.

Такие сети обеспечивают связь для систем удаленного управления, анализа данных в реальном времени и предиктивного обслуживания. Последнее предполагает анализ состояния оборудования, чтобы обнаружить признаки неисправности до отказа.

Однако стабильная передача сигналов решает лишь часть задачи. Мы в Softline считаем, что при проектировании инфраструктуры нужно также определить, где будут обрабатываться данные и насколько быстро системе требуется реагировать на них.

Данные, требующие быстрой реакции, обрабатываются на месте

Для задач, чувствительных ко времени, применяется edge-инфраструктура: вычислительные узлы размещают рядом с оборудованием, непосредственно на производственной площадке. В Softline мы рассматриваем такую архитектуру как способ сократить задержку между получением сигнала и реакцией системы.

Например, датчик на буровой установке может генерировать данные каждые 100 миллисекунд. Если отправлять их для анализа в центральное облако, ко времени обработки добавляется время передачи. Локальные вычисления позволяют анализировать сигналы на площадке и быстрее реагировать на отклонения в работе оборудования.

В центральное облако при этом поступают агрегированные, то есть объединенные и обобщенные, данные. По нашей оценке в Softline, такое распределение обработки снижает расходы на передачу информации и ускоряет реакцию на аномалии.

На индонезийском рынке есть интерес именно к гибридной модели: срочный анализ выполняется локально, сводная аналитика передается в центр. Для архипелага с удаленными производственными объектами это снижает зависимость от качества магистральных каналов связи. Мы в Softline считаем географию существенным фактором при выборе такой архитектуры.

Предприятия и операторы вкладываются в промышленную связь

Один из примеров применения частных сетей связан с нефтегазовым сектором Индонезии. На отдельных площадках развертывание 4G/5G позволило сократить время простоя оборудования почти на 30%.

Со стороны телекоммуникационного рынка развитие поддерживает XLSmart. Компания анонсировала ежегодные инвестиции в размере $300-400 млн в сетевую инфраструктуру для промышленного интернета вещей. У оператора также сформирован набор промышленных решений ESTA: ESTA Prime, ESTA connect 5G, ESTA vision, ESTA eco и ESTA agent. Он объединяет искусственный интеллект, облачные технологии, кибербезопасность и промышленный интернет вещей. Для нас в Softline это пример того, как оператор объединяет связь с инструментами обработки и защиты производственных данных.

Следующий этап: связь с корпоративными системами

По мере развития локальных вычислений рынок движется к стандартизации edge-платформ со встроенными средствами безопасности и управления жизненным циклом устройств. Аналитики Softline связывают следующий этап с интеграцией этих платформ в корпоративные системы планирования и управления активами. Для такой интеграции потребуются открытые архитектуры и единые стандарты обмена данными, чтобы сведения с производственных площадок могли использоваться в системах управления предприятием.

В Softline мы рассматриваем частную сеть, локальные вычисления и центральное облако как взаимосвязанные части промышленной инфраструктуры. Сеть передает сигналы, вычисления на площадке обеспечивают быструю обработку, облако собирает сводную аналитику. Следующая задача состоит в том, чтобы связать эту работу с планированием и управлением активами. От качества такой интеграции будет зависеть дальнейшее развитие промышленного интернета вещей в Индонезии.