Алексей Труфакин: «MEL-Connect — российская платформа для управления надежностью»
Уход западных производителей из-за международных санкций должен был поставить отечественную лифтовую индустрию на грань развала. Вместо этого производители лифтового оборудования ежегодно демонстрируют успехи и совершенствуют технологические возможности. Заместитель технического директора по лифтовому оборудованию АО «МЭЛ» Алексей Труфакин рассказал о новой системе предиктивной аналитики MEL-Connect — собственной разработке АО «МЭЛ».
— Главный вопрос, который задают представители управляющих компаний: как происходит передача данных?
— Подключение максимально простое и универсальное. Наше устройство использует для связи сеть интернет. Мы рекомендуем проводное подключение для максимальной стабильности, но также предусмотрели возможность работы через мобильный интернет.
— Какую аналитику и отчеты предоставляет система?
— Система формирует целый ряд отчетов, которые дают полную картину работы лифтового парка. Во-первых, отчеты по работе лифтов — общая статистика и наработка. Во-вторых, детальные отчеты по ошибкам с полной расшифровкой. И отдельно хочу выделить отчет по времени обслуживания, который позволяет объективно проверить, проводились ли регламентные работы и в какие сроки.
— Система фиксирует все возникающие неисправности?
— Устройство видит и фиксирует все ошибки, которые выдает станция управления. Но мы не просто показываем код ошибки, что делают многие. В момент аварии система делает, образно говоря, «снимок» всех параметров: фиксируется полное состояние датчиков, цепей безопасности и других критических узлов. Это кардинально упрощает диагностику для сервисных инженеров.
— А можно ли понять, где именно в шахте произошел сбой?
— Система определяет место возникновения ошибки с точностью до миллиметра, указывая расположение кабины в шахте. Это сужает круг поиска проблемы для технической бригады.
— Сбор данных — это лишь один шаг. Как полученная информация помогает оптимизировать работу лифтов?
— Вы затронули ключевой аспект. Уникальность системы в том, что она эволюционирует от простого мониторинга к интеллектуальному управлению ресурсами. Накопленные данные о работе лифтов — это бесценный материал для глубокого анализа. Мы уже начали внедрять технологию индивидуального расчета пассажиропотока на основе этих данных. Алгоритмы анализируют интенсивность и характер поездок, выявляя пиковые нагрузки и часы простоя. Это позволяет нам переходить от стандартных решений к созданию оптимизированных графиков работы лифтового оборудования, которые идеально соответствуют реальному пассажиропотоку даже в отдельно взятом доме.
— Получается, вы не только предсказываете поломки, но и нагрузку?
— Предиктивная аналитика работает в двух направлениях: прогнозирование технического состояния оборудования и прогнозирование пассажиропотока. Анализируя коэффициент использования и строя матрицы корреспонденций — откуда и куда едут люди, — мы можем адаптировать работу лифтов под расписание жителей.
— С какими типами лифтовых станций совместима MEL-Connect?
— На текущий момент система полностью адаптирована для работы со станцией управления «SMART CONTROLLER». Ведется работа по интеграции с «WISE3000 Tomorrow». При наличии диспетчерских протоколов от производителя возможно адаптировать систему для работы с лифтами любых марок.
— Чего ждать дальше от системы?
— Настройки лифтов зачастую всегда усредненные. На основе данных с MEL-Connect мы будем развивать систему, способную рассчитать индивидуальную транспортную способность для каждого лифта в конкретной конфигурации здания. На практике это означает, что система помогает нам снизить интервалы движения и время ожидания в часы пик — утром и вечером. Для управляющей компании — это снижение нагрузки на оборудование и, как следствие, — сокращение эксплуатационных расходов и энергопотребления. Мы фактически создаем цифровой двойник лифтовой системы здания и находим ее наиболее эффективный режим работы, основываясь не на предположениях, а на объективной статистике.
Обсудили с Артемом Геннадьевичем Шейкиным, сенатором Российской Федерации от Амурской области и главой секций «Цифровая трансформация транспорта» и «Обеспечение технологического суверенитета и информационной безопасности Российской Федерации» в Совете по развитию цифровой экономики при Совете Федерации, вопросы перехода на отечественное ПО, цифровую стройку, необходимость развития научной школы информационного моделирования и информационную безопасность как фактор выбора ПО. И немного поговорили о злободневном — об искусственном интеллекте, его роли в строительстве и перспективах.
— Импортозамещение зарубежного ПО в отечественном проектировании уже практически завершено. Стройка требует новых ИТ-решений, не имеющих аналогов в мировой практике, и это путь к реальному технологическому суверенитету. Нам нужны серьезные научные разработки по управлению данными, а не метания от переводных стандартов к другой крайности — «я художник, я так вижу». Цена ошибки уже слишком высока. Что вы думаете о развитии научной школы информационного моделирования?
Развитие научной школы информационного моделирования в области проектирования и строительства действительно является актуальной задачей для достижения технологического суверенитета и повышения эффективности отрасли. На фоне импортозамещения зарубежного ПО важно не только адаптировать существующие решения, но и создавать новые, уникальные подходы и технологии, которые отвечали бы специфическим требованиям отечественного рынка.
Эта задача требует комплексного подхода и взаимодействия различных секторов, чтобы не только создать технологические решения, но и обеспечить их устойчивое внедрение в практическую деятельность.
— Зарубежное ПО ушло с российского рынка. Как будет контролироваться применение софта на российских предприятиях, чтобы избежать использования контрафакта и обеспечить информационную безопасность? Ведь риски достаточно велики — от ошибок в расчетах до утечки данных.
Все зависит от того, о каких предприятиях идет речь. Для субъектов критической информационной инфраструктуры, к которым относятся государственные органы и предприятия или индивидуальные предприниматели, использующие информационные системы в критически важных отраслях — здравоохранении, науке, транспорте, связи, энергетике и других, — действуют строгие обязательства по переходу на отечественный софт. Действующее сейчас оборудование иностранного производства будет постепенно заменяться на технику и программное обеспечение, которые зарегистрированы в реестрах российской радиоэлектронной продукции и программного обеспечения. Выполнение обязательств будут контролировать органы исполнительной власти.
Для частного бизнеса обсуждается введение дополнительных экономических стимулов для перехода на российские решения, связанных с налоговыми послаблениями. Контролировать выполнение таких условий необходимо с помощью отчетности и аудита.
— В контексте обсуждаемого баланса интересов государства, крупных компаний и вендоров вы упоминали уникальность дискуссионной площадки Совета по развитию цифровой экономики. В чем заключается эта уникальность?
Площадка Совета по развитию цифровой экономики при Совете Федерации Федерального Собрания Российской Федерации объединяет различные заинтересованные стороны: законодательные и исполнительные органы власти, государственные и частные крупные компании, научное сообщество, экспертов и вендоров. Это создает возможности для многостороннего обсуждения, в котором можно озвучить не только интересы бизнеса, но и потребности общества и государства.
Кроме того, темы, которые обсуждаются на площадке, актуальны для текущих вызовов и трендов в цифровом обществе: это и технологический суверенитет страны, и регулирование данных, и кибербезопасность, и вопросы этики, и многое другое. Уникальность дискуссионной площадки заключается в ее способности углублять сотрудничество между различными секторами и находить сбалансированные решения для развития цифровой экономики.
— Вы говорили о том, что важно сохранить темпы перехода на отечественный софт. Как сейчас обстоят дела в этом вопросе? Как отслеживаются тенденции во всех отраслях экономики, и кто их отслеживает?
Импортозамещение программного обеспечения в 2024 году продолжается уже два года. Активнее всего этот процесс идет в госсекторе и на предприятиях, относящихся к критической инфраструктуре. Российские разработчики предлагают более 20 тыс. разнообразных продуктов — однако, по мнению заказчиков, значительная их часть нуждается в доработке.
Отслеживает тенденции данного процесса прежде всего Минцифры России. По их оценкам, уровень внедрения российского общесистемного и прикладного ПО в 2022 году составлял 50 %. Планируется, что в 2024 году он увеличится до 58 %, в 2025 году — до 63 %, а к 2030 году достигнет 71 %.
Мониторинг тенденций проходит при комплексном взаимодействии всех участников процесса. Кроме того, существуют «дорожная карта» по переходу на отечественный софт, данные которой должны постоянно актуализироваться.
— Вы озвучивали мнение, что для создания единой инфраструктурной и программной экосистемы необходимо усиливать синхронизацию по линии индустриальных центров компетенций (ИЦК) и центра компетенций по развитию российского общесистемного и прикладного программного обеспечения (ЦКР), ассоциаций потребителей и разработчиков. Какие шаги уже предприняты? Какие проекты планируется реализовать?
В первую очередь, речь идет о синхронизации сроков перехода на отечественное ПО в области критической инфраструктуры. ИЦК и ЦКР должны тесно взаимодействовать с ассоциациями потребителей и разработчиков. Это позволит не только корректировать сроки, но и более точно определять потребности рынка и направлять ресурсы на самые актуальные проекты.
Правительство планомерно ведет всех участников к созданию единой инфраструктурной и программной экосистемы. Предпринимаются следующие шаги:
- проводятся программы поддержки ИТ-компаний, которые могут внести вклад в создание экосистемы;
- предоставляются гранты на софинансирование расходов разработчиков.
Также правительство готовит новые меры поддержки, которые будут касаться предприятий, переходящих на отечественное ПО. Речь идет о субсидировании до 50 % затрат компаний на внедрение промышленного и инженерного софта, а также о предоставлении льготных кредитов на закупку ПО российского происхождения.
Таким образом, можно сказать, что многое уже предпринято, но для создания полноценной экосистемы требуется дальнейшая интеграция усилий всех заинтересованных сторон.
— Вы говорили о том, что искусственный интеллект имеет огромный потенциал для трансформации строительной отрасли. Его применение позволяет значительно улучшить проектирование, управление строительством, безопасность и эксплуатацию зданий. Вы высказывали предложение о том, чтобы стимулировать применение ИИ в строительной отрасли. Какие подобные меры планируется принять?
Для стимулирования применения ИИ в строительной отрасли можно рассмотреть несколько мер, которые могли бы способствовать его интеграции и развитию. Вот некоторые из них:
- государственные гранты и субсидии: введение программ финансирования для компаний, внедряющих решения на базе ИИ;
- создание ЭПР, где будут применяться новые технологии, что позволит продемонстрировать эффективность ИИ на практике и собрать данные для дальнейшего анализа;
- инвестиции в цифровую инфраструктуру, включая платформы для обмена данными и интеграции технологий ИИ в существующие процессы.
— Если рассуждать о применении искусственного интеллекта для развития и повышения эффективности строительной отрасли, в чем именно вы это видите? Также вы говорили, что для внедрения искусственного интеллекта нужно поменять подходы, адаптировать производственные процессы. Приведите, пожалуйста, примеры. Как это должно выглядеть на практике с учетом разного уровня цифровизации строительства даже в рамках одного региона?
Действительно, ИИ имеет огромный потенциал для трансформации строительной отрасли. Его применение позволяет значительно улучшить проектирование, управление строительством, безопасность и эксплуатацию зданий.
Приведу пример. ИИ может применяться для прогнозирования и устранения возможных проблем, связанных с преждевременным износом инженерного оборудования. Это риски повреждения и выхода из строя систем жизнеобеспечения. Для обучения ИИ таким задачам требуются достоверные данные от организаций в сфере строительства из всех регионов страны. Комплексные данные об эксплуатации объектов капитального строительства критически важны для разработки и внедрения ИИ. Искусственный интеллект, обученный на достаточном и качественном наборе данных, может значительно повысить эффективность управления проектами, прогнозирование сроков и затрат на строительство и ремонт, а также экономическую эффективность эксплуатации.
Поэтому в первую очередь необходимо акцентировать внимание региональных органов исполнительной власти на значимости оперативного и полного внесения информации об эксплуатации объектов капитального строительства в информационную систему управления проектами государственного заказчика в сфере строительства (ИСУП). Использование ИСУП на этапе эксплуатации даст возможность обновления и своевременной актуализации информационной модели ОКС на всех этапах его жизненного цикла, от проектирования до вывода из эксплуатации. Внесение информации об эксплуатации объектов в ИСУП создаст значительный и систематизированный массив данных, необходимый для анализа и улучшения процессов в строительной отрасли.
— Существует проблема в использовании технологий искусственного интеллекта в строительстве: отсутствует единая федеральная база достоверных данных, необходимых строителям, проектировщикам и другим специалистам. Как вы видите решение этой проблемы? Может быть, имеет смысл создать классификатор ИИ?
Создание классификатора данных и метаданных может помочь структурировать информацию и сделать ее более доступной. Однако, в первую очередь, для решения проблемы с достоверными данными требуется:
- установить процедуры и четкие сроки для регулярного обновления и внесения данных об эксплуатации объектов капитального строительства в ИСУП;
- разработать методические рекомендации по автоматическому сбору и анализу данных для обеспечения их максимальной полноты и достоверности;
- организовать обучение и повышение квалификации сотрудников региональных органов власти, ответственных за ввод данных, для повышения качества и оперативности обработки информации.
Беседовал Михаил Бочаров, главный редактор журнала «Информационное моделирование».