А с платформы говорят — здесь нам нужен новый взгляд

Вполне можно было ожидать, что за этим всплеском внимания последует тщательный «разбор полётов» деятельности лидера цифровой трансформации. Однако большинство публикаций концентрировались лишь на падении финансовых и экономических показателей деятельности компании во временном разрезе, и на ряде «оргвыводов», касающихся трансформации структуры бизнеса, и кадровых перестановках. Но при этом не всегда понятно, насколько всё это связано именно с неудачами развития цифрового бизнеса 1.

Мы попытались ответить на несколько вопросов о причинах неудач GE. Конечно, это лишь наши предположения, мы не претендуем на однозначную истину. Однако ввиду важности темы и явного дефицита информации по практическим инициативам в сфере цифровизации даже не самое фундаментальное обобщение может быть полезным.

Три категории цифровых платформ — три составных части

С технологической точки зрения успех или неуспех цифровой трансформации GE (равно как и любой другой системообразующей компании) однозначно связывается с развиваемой ею цифровой платформой и методиками её внедрения. Для GE это уже далеко небезызвестная на рынке платформа Predix.

В первую очередь необходимо сказать о самих цифровых платформах хотя бы то, что имеет прямое отношение к неудачам GE. Усредняя разные оценки, можно сказать, что на сегодня действующих цифровых платформ около семисот. Первое, что позволяет отнести тот или иной продукт к данной категории, это его функциональные характеристики. Если не вдаваться в технические подробности, то требований этих немного и они довольно просты. Цифровая платформа должны способствовать массовому сбору данных с датчиков (или, в некоторых случаях, элементарных действий пользователя на клиентском устройстве), с помощью специфических протоколов уметь передавать эти данные в облачную среду, в которой она сама и развёртывается. Ключевым прикладным функционалом цифровой платформы, безусловно, является анализ данных. И конечно же, от любой платформы ждут открытости, что должно позволять ей интегрироваться во внешнюю ИТ-среду заказчика, какова бы она ни была в настоящее время. Если кратко, то это, в общем, всё.

На практике сбор, подготовка и передача исходных данных скорее являются сервисной и достаточно просто реализуемой, уже много лет существующей функцией для любого игрока данного рынка. Сделать тут стратегическую ошибку практически невозможно. Некие проблемы здесь имеются, но они, в основном, связаны с неустоявшимися стандартами.

Довольно значительное число цифровых платформ обуславливают многочисленные попытки их классификации. Эти попытки часто базируются на совершенно различных параметрах и принципах. Мы приведём лишь одну из них, которая имеет прямое отношение к теме нашего разговора. Она исходит из того, какой предшествующий опыт и, соответственно, какие решения компания кладёт в основу своей цифровой платформы. В этой классификации платформы и поставщиков предполагается поделить на три категории.

1. Первая категория — платформы от инфраструктуры. За ключевое преимущество изначально принимается обладание компанией очень мощной вычислительной инфраструктурой (а стало быть, очень широко масштабируемым и надёжным облаком), а также, возможно, снискавшими популярность на рынке различными ИТ-сервисами (безопасность, аналитика, услуги по хранению данных и пр.). Типичными представителями таких платформ можно считать Microsoft Azure IoT, Amazon Web Services IoT Core или Google. Подобные системы постепенно становились популярными для внушительного числа клиентов, развернувших не столь масштабные IoT-решения (например, управление работой теплицы) и даже для индивидуальных потребителей. Весьма важным фактором для широкого распространения подобных платформ также является то, что они в наибольшей степени отчуждаемы от поставщиков.
2. Вторая категория — платформы от интеграции. Основными клиентами решений второго типа, наоборот, являются крупные предприятия со значительным наследием ИТ-ландшафта предыдущих поколений. Для них важно грамотно встроить новое IoT-решение в данный ландшафт и при этом по возможности не ломать уже сложившуюся практику деятельности. Тут помимо основного функционала от цифровой платформы требуются серьёзные интеграционные возможности. Платформа SAP Leonardo является типичным примеров такого решения.
3. Третья категория — платформы от специфичных задач. Решениями третьего типа занимаются компании, чей авторитет и ключевые компетенции корнями глубоко уходят в специфику проблем конкретной отрасли. Ключевое слово здесь именно «глубоко», потому что по умолчанию предполагается хорошее знание цехового уровня или первичных производственных процессов насыщенного сложным оборудованием предприятия. Именно в этой категории находится и система Predix, ориентированная на решение задач машиностроения. Помимо неё к этой категории можно отнести Mindsphere компании Siemens (преимущественно транспорт и здравоохранение), MyJohnDeere от John Deere (сельское хозяйство), ABB Ability компании ABB (машино и приборостроение), EcoStruxure Platform (энергетика и климат-контроль) компании Schneider Electric и ряд других.

Если говорить про Россию, то наши пользователи сейчас больше знакомы с платформами первой и второй категорий. Ведущие решения третьей категории значительно менее популярны, а если они и начинают использоваться (например, при эксплуатации умных зданий), то речь, как правило, идёт об отечественных разработках.

Именно после явно проявившихся трудностей с продвижением Predix эксперты стали обращать внимание на то, какой предшествующий опыт и какие решения компания кладёт в основу своей цифровой платформы. Фактически было признано, что при выборе отправной точки развития своих цифровых платформ производители третей категории находятся в наиболее сложном положении. Здесь помимо глубокой отраслевой экспертизы необходимо базовое ИТ-решение с (желательно) уже имеющейся клиентской базой и авторитетом на рынке. Причём речь идёт именно о бизнес-приложении, а, скажем, не о системе сбора первичных данных цехового уровня, каким бы прогрессивным и популярным на рынке оно ни было. Подобные проблемы для Google или Microsoft представляются не столь серьёзными, как для GE или Siemens. Последние — это всё-таки компании, занимающиеся далеко не только ИТ.

Сложности, связанные с созданием платформ третьей категории, у GE начались уже на этапе проектирования ключевых блоков системы и планирования способов реализации этих блоков. Ещё раз подчеркнём, что здесь речь фактически идёт не столько о придании решению ключевых характеристик концепции IoT, сколько о создании модульной информационной системы, которая бы не вызывала отторжения у консервативных заказчиков из крупнейших производственных предприятий и в то же время добавляла функции, характерные для цифрового производства.

За некий плацдарм, с которого впоследствии предполагалось двигаться в сторону IoT, GE выбрала направление Field Service Management (FSM) 2, соответственно приобретя компанию ServiceMax. В целом всё выглядело более чем логично — функционал FSM действительно хорошо подходит в качестве стартовой платформы для развития идей IoT в промышленности. Данный класс решений очень хорошо известен в этой среде и по темпам роста сейчас является едва ли не лидирующим в производственной сфере.

Однако ключевая проблема оказалась не в выборе класса ПО, а в самом приобретении. В нём, казалось бы, тоже не должно быть двойного дна — покупка готовых бизнесов для развития нового направления является, как известно, совершенно стандартной практикой. GE приобрела готовую систему класса FSM для того, чтобы на её основе сделать новый продукт управления удалённым сервисом уже полностью на базе «цифровых» идей. Но такую трансформацию приобретённого продукта GE провести не смогла. Разбор ситуации с GE привёл экспертов к мысли о том, что при создании цифровых платформ третьей категории стандартная практика — покупка готовых бизнесов для развития нового направления — не работает. Здесь в случае ставки на систему сторонней разработки её вряд ли можно будет использовать как конечный продукт.

Кстати, после фиксации неудач GE припомнили и ещё одно, сделанное в связи с созданием Predix приобретение. Речь идёт о компании Wise.io, занимавшейся предсказанием поведения клиентской аудитории, продукты которой, в основном, использовались в отраслях, ориентированных на индивидуального покупателя. Цель этого приобретения понятна — в цифровой платформе нужен модуль, ориентированный на работу с клиентами и их потребностями. При этом GE, безусловно, представляла себе, что предстоит серьёзное изменение продукта под customer service в машиностроении, да ещё и в условиях доминирования цифровой экономики. Но и тут всё пошло не так гладко, что опять же, приводит нас к выводу об ошибочности ставки на систему сторонней разработки при создании цифровой платформы.

По принципу слабой связи

Видя, как тяжело идёт принятие системы Predix со стороны заказчиков GE, эксперты начали упрекать компанию ещё и в том, что она якобы замыкается исключительно на своих идеях, технологиях и ресурсах. Ставка на приобретённую систему ServiceMax отдалила GE от других FSM-систем, которые у её заказчиков, как правило, имелись. При этом Predix никак нельзя было отнести ко второй категории IoT-платформ, которые обладали сильным интеграционным функционалом. Как недостаток отмечали и то, что в отличие от наиболее близких Predix отраслевых платформ (MindSphere, ABB Ability), которые размещают собственные решения на известных облачных платформах Microsoft, Google или Amazon, GE Digital использовала собственное облако.

В итоге постепенно сформировалось мнение, что система, подобная Predix, должна существовать как слабосвязанная (loosly coupled) система. Теперь за оптимальную схему создания IoT-платформы третьей категории (именно третьей, что очень важно!) признаётся один из двух вариантов.

1. Первый тот, при котором сугубо отраслевые элементы платформы, зачастую делающую её уникальной для решения специфических задач индустрии, разрабатываются самим поставщиком платформы. А универсальные, во многом стандартные и не зависящие от отрасли сторонние услуги и программные сервисы, включая размещение в облаке, сервис поиска информации, возможно, биллинг и некоторые другие, берутся у партнёров. То есть концепция слабосвязанности здесь понимается не в традиционном, а в более ограниченном смысле.
2. Второй вариант даёт возможность распространить идеологию слабосвязанности на всё решение. Иными словами, даже его ключевой отраслевой функционал, включающий тот же сбор данных, функции field service, customer service и пр., берётся от сторонних разработчиков. Здесь «сильные связи» уже рвутся в большей степени, но при этом само решение должно приобретать характеристики платформ второй категории (то есть интеграционных платформ).

Неизвестно, прислушалась ли GE ко всем этим комментариям, но, так или иначе, её действия за последний год были направлены на деконсолидацию бизнеса и разрыв «сильных» связей. GE Digital из внутреннего подразделения GE превратилась в фактически самостоятельную, но связанную с бизнесом основной компании структуру (так называемый spin-off business). Купленная несколько лет назад компания ServiceMax также снова стала независимой. То есть компания фактически пошла по второму из обозначенных выше путей.

При этом, однако, никто не пытается пересмотреть технологические принципы формирования цифровой платформы в связи с историей с GE. Её архитектура, используемые стандарты, структура отдельных её компонентов и основные сервисы пока остаются прежними. И насколько эта архитектура впишется в слабосвязанную архитектуру по одному или другому сценарию — это, на наш взгляд, большой вопрос.

Крайне рискованно делать очень широкий спектр предложений

Однако не только архитектурные проблемы привели GE Digital к роковой неудаче. Немногочисленные, но всё же имеющиеся публикации говорят о трудностях в технических решениях.

Так, по сообщениям некоторых источников, при реализации пресловутой предиктивной модели обслуживания оборудования (predictive maintenance) возник целый ряд проблем. Например, уже в процессе эксплуатации выяснилось, что модели механизмов накопления повреждений в некоторых деталях (а они создаются специалистами, вообще не имеющими отношения к цифровизации) были недоработанными. А соответственно, оказались некорректными и алгоритмы прогнозирования поведения контролируемых объектов в ИТ-системе и, часто, схеме крепления датчиков. Это, в свою очередь, потребовало обратного инжиниринга с привлечением металловедов, инженеров-прочнистов, специалистов в сфере CAD/CAM/CAE. К такому углублённому подходу GE Digital тоже, как утверждают источники, оказалась не готова — ни технически, ни методически 3.

И эксперты сделали более универсальный и понятный вывод: предлагая отраслевую цифровую платформу, крайне рискованно идти к заказчику с очень широким спектром предложений, а лучше сосредоточиться на ключевых сервисах. Спектр предложений у GE Digital был самый широкий среди систем того же масштаба и категории. Однако работа со сложным оборудованием не эквивалентна сбору более простых данных с бытовой техники, хотя базовые принципы построения решений в обеих ситуациях почти одинаковые. При работе со сложным оборудованием слишком много подводных камней, которые очень трудно учесть.

Интеграция в слабосвязанной архитектуре

Не самой сильной стороной системы Predix являлись и её интеграционные возможности. Тем более если вспомнить, что мы имеем дело со слабосвязанной архитектурой. В случае массового внедрения Predix оперативно и гладко перейти от прогноза выхода из строя отдельных узлов к планированию потребностей и непосредственно к ИТ-поддержке закупок (то есть от функций самой платформы к функциям ИТ-поддержки бизнеса верхнего уровня) с решениями GE Digital получалось далеко не всегда. Хотя архитектура самой автоматизации здесь, казалось бы, классическая: данные, получаемые в результате работы систем на нижнем уровне, служат первичными для вышестоящего уровня.

* * *

Непосвящённому потенциальному пользователю цифровых платформ может показаться, что за последний год никаких изменений не произошло. Да, ни о какой смене или трансформации их парадигмы речь пока не идёт. Тем не менее, некоторые нюансы, которые можно почерпнуть из данной статьи, вполне целесообразно иметь в виду. Чтобы не повторить неудачи GE.

Комментарии 0