The Future of Competitive Strategy: Unleashing the Power of Data and Digital Ecosystems - Mohan Subramaniam;

управления информацией о зданиях (BIM). Технологии BIM используются для управления цифровыми представлениями физических и функциональных характеристик мест, например топографией строительных площадок. Кроме того, компания Trimble вошла в совместное предприятие, обладая опытом создания IoT-соединений в объектах и аналитики данных. "Навыки и опыт Trimble идеально дополнили сильные стороны Caterpillar в области строительного оборудования", - сказал Пракаш Айер, старший вице-президент по архитектуре программного обеспечения и стратегии Trimble, который играл ведущую роль в совместном предприятии. Trimble поставляет аппаратные средства управления машинами, которые устанавливаются на машины Caterpillar. Она также поставляла датчики и программное обеспечение, обеспечивающее генерацию и сбор данных. Сотрудничество с Trimble помогло компании Caterpillar ускорить реализацию многих стратегических цифровых инициатив.

Предиктивные услуги для технического обслуживания изделий

Вскоре компания Caterpillar поняла, что ее продукция, оснащенная датчиками и средствами подключения, может также предлагать более специализированные и прибыльные услуги, а именно обслуживание продукции на основе данных, обычно называемое предиктивным обслуживанием. Такие услуги основаны на анализе данных датчиков, прогнозировании отказов компонентов и выдаче предупреждений о необходимости внимания к оборудованию до его выхода из строя. Благодаря такому предиктивному обслуживанию клиенты Caterpillar могут получить выгоду от сокращения времени простоя машин. Простои оборудования представляют собой значительные расходы для строительных проектов. На всех строительных проектах различные машины работают в тандеме. Например, самосвал должен перевезти грунт, после чего в дело вступает каток, который разравнивает грунт. Если одна из этих машин выходит из строя, последовательность работ прерывается, что приводит к потере времени и денег.

Преобладающие подходы к снижению количества таких случаев предполагают составление графика регулярного технического обслуживания оборудования. Обычно такие графики составляются на основе количества часов работы. Историческая информация о среднем использовании машины и ее износе определяет оптимальное количество часов работы, после которого машину рекомендуется снять с производства для проведения технического обслуживания. Новая система технического обслуживания, основанная на данных, использует данные о работе каждой отдельной машины или ее компонента в режиме реального времени для прогнозирования времени вывода машины из эксплуатации для технического обслуживания. Это возможно благодаря наличию в машине сети датчиков, которые фиксируют всевозможные данные, связанные с износом машины. Некоторые из этих данных касаются условий работы машины, таких как характер местности, высота над уровнем моря, состав и твердость почвы, погодные условия. Кроме того, датчики фиксируют данные о состоянии различных компонентов машины в реальном времени, например, скорость и температуру турбокомпрессора или давление масла в двигателе. ИИ помогает осмыслить все эти данные и получить достоверные прогнозы.

С помощью таких данных пользователь получает гораздо более точную оценку того, когда следует выводить машину из эксплуатации для технического обслуживания. Кроме того, пользователь находит оптимальный баланс между обслуживанием машины до того, как она выйдет из строя, и отказом от вывода машины из эксплуатации, когда это не совсем оправдано. Все это позволяет сэкономить значительные средства. Для крупных проектов эта экономия может исчисляться миллионами долларов. В 2015 году компания Caterpillar в партнерстве с компанией Uptake, специализирующейся на промышленном искусственном интеллекте и программном обеспечении, начала предлагать своим клиентам услуги по предиктивному обслуживанию.

Для эффективной работы таких систем искусственного интеллекта, как Uptake, необходимы значительные объемы данных. Совместное предприятие Caterpillar с Trimble, созданное ранее, способствовало реализации инициативы по предиктивному обслуживанию, увеличив объем данных, доступных для алгоритмов искусственного интеллекта Uptake. Помимо сотрудничества с Caterpillar, Trimble является независимым поставщиком, который продает свое оборудование и программное обеспечение не только Caterpillar, но и всем производителям строительной техники, включая конкурентов Caterpillar, таких как Komatsu и Volvo. Поскольку продукция компании устанавливается на всех брендах, Trimble может способствовать получению большего объема данных о машинах, чем у Caterpillar, и усилить механизм и алгоритмы искусственного интеллекта Uptake. Компания Trimble не только располагала необходимым оборудованием и датчиками, установленными на большом количестве машин, работающих на различных строительных площадках, но и имела необходимые API для передачи данных с этих машин в Uptake. Разумеется, для доступа к этим данным Caterpillar и Trimble потребуется разрешение владельцев активов на различных строительных площадках. Что побудит этих владельцев поделиться данными? Большие массивы данных позволяют лучше прогнозировать, чтобы избежать простоев машин.

Пример компании Caterpillar связан с использованием прогнозирующих услуг для сокращения времени простоя продукции. Аналогичным образом страховые компании могут использовать предиктивные услуги для снижения рисков и неблагоприятных исходов. Например, с помощью датчиков в домах можно предсказать утечку воды и предпринять корректирующие действия, перекрыв водопроводные линии, чтобы избежать дорогостоящего ущерба и снизить риски для страховщиков по страхованию жилья.

Получение прибыли

Поскольку новые услуги, основанные на данных, обеспечивают преимущества для клиентов, вполне логично, что такие компании, как Caterpillar, захотят монетизировать эти ценностные предложения. Компания Caterpillar монетизирует свои ценностные предложения несколькими способами. Самый прямой способ - подписка на различные услуги. Для этого компания Caterpillar начала предлагать несколько интерфейсов, таких как CAT Connect, Minestar и Insight. С помощью этих интерфейсов клиенты компании Caterpillar могли выбирать из меню различных опций те услуги по подписке, которые им больше нравятся.

В некоторых отраслях, например, в горнодобывающей промышленности и на электростанциях, 80-90% пользователей подписываются на широкий спектр услуг, основанных на данных. В этих отраслях ценность удаленного мониторинга на основе данных более очевидна. Однако не во всех отраслях наблюдается столь высокий уровень внедрения, и не все они широко используют многие из предлагаемых сервисов. В целом около 70% клиентов компании Caterpillar используют те или иные формы удаленного мониторинга. Мониторинг может быть простым: владелец автопарка должен знать, все ли машины учтены в конце рабочего дня. Тридцать процентов клиентов Caterpillar не используют никаких функций, связанных с данными, даже тех, которые предлагаются бесплатно. Некоторые из них не находят времени для ежедневного анализа всех возможных данных. У других, возможно, больше работы, чем они могут выполнить, и они считают, что их текущая практика работает хорошо без добавления современных технологий. Таковы некоторые из проблем, с которыми сталкивается компания Caterpillar, стремящаяся увеличить свои доходы от услуг, основанных на данных, за счет подписки.

Однако подписка - не единственный способ получения новых доходов. Как выяснила компания Caterpillar, существуют и косвенные источники. Например, на сайте компания Caterpillar обнаружила, что клиенты, выбравшие услуги прогнозируемого технического обслуживания, также чаще покупают большее количество запасных частей. Причина? Клиенты, пользующиеся услугами прогнозируемого технического обслуживания, чаще пользуются и другими услугами, основанными на данных, такими как удаленный мониторинг машин с использованием данных в режиме реального времени. Такие услуги позволяют получать предупреждения, например, о том, что машина простаивает. Реагируя на такие предупреждения и стремясь сократить время простоя, заказчики могут