АЛЕКСАНДР ЛОГИНОВ: «У российских разработчиков сейчас есть возможность предлагать прорывные решения»
С cоучредителем компании «Цифровые корпоративные технологии» Александром Логиновым мы поговорили о перспективах российских разработчиков программного обеспечения для промышленности, их преимуществах перед западными вендорами, перспективах искусственного интеллекта и безальтернативности цифровизации.
– Ваша компания – достаточно молодая, можно даже назвать её стартапом. Что стало отправной точкой для её создания? Расскажите, пожалуйста, о специфике вашего бизнеса.
– Компания действительно молодая, она была создана в августе 2022 года. Можно сказать, что в этот момент произошёл так называемый идеальный шторм, возникло сочетание условий, которые этому способствовали. Главными триггерами стали уход с рынка западных компаний – вендоров оборудования и программного обеспечения для промышленности и возросшая востребованность отечественных решений. Я и мои коллеги, составляющие сейчас ядро «Цифровых корпоративных технологий», работали в одной из таких компаний, немецкой корпорации Siemens. Она объявила о сворачивании бизнеса в России, а нашей команде предложила релокацию в другую страну, разумеется, с сохранением рабочих мест.
Встал вопрос: уезжать и продолжить работу на один из крупнейших и известнейших промышленных конгломератов в мире – или остаться в России и попробовать открыть собственный бизнес. Первый путь – наименьшего сопротивления, второй – очень непростой. Но вопрос об эмиграции для нас просто не стоял: во многом это было обусловлено личной позицией.
– Притом что многие айтишники выбрали лёгкий путь…
– Понимаете, в России было много ИТ-компаний, которые занимались так называемым офшорным программированием: принимали заказы на разработку продуктов под чужие бренды. В таких компаниях работают в основном молодые программисты – люди до 35 лет, часто не обременённые семьями как минимум, да и большим жизненным опытом тоже.
где мы работаем, кроме знания современных ИТ-технологий требуется
и инженерная практика, получить которую можно только с годами
В области промышленности, где мы работаем, кроме знания современных ИТ-технологий требуется и инженерная практика, получить которую можно только с годами. Уехать в другую страну, начать там всё с нуля, для блага другого государства – повторюсь, для нас это просто не вариант. Не использовать свой опыт, свой потенциал для развития бизнеса в нашей стране, оказавшейся сейчас в непростых условиях, показалось просто непростительной ошибкой. Поработать на любую другую компанию все мы всегда успеем, а создать что-то новое было интересно.
– В Siemens вы работали фактически на весь мир. Это как-то придало вам решимости: уж на один-то рынок сможем?..
– Отличие российского подразделения Siemens было в том, что здесь располагалось подразделение, связанное с разработкой новых технологий. Занимались подобными проектами по всему миру: в США, Германии, Индии, Китае, Австрии… Ключевые эксперты, которые работали в этом департаменте, сейчас заняты в нашей компании.
Подчеркну, что мы занимались разработкой не просто продуктов, а новых технологий! То есть не очередной версией двигателя, а созданием инновационных подходов на стыке науки и технологий.
– И тем не менее основной задачей вашей компании стало импортозамещение западного софта?
– Необходимость импортозамещения декларируется у нас с 2014 года и даже была закреплена законодательно, но по факту в отношении иностранного ПО получалось, что «нельзя, но если очень хочется, то можно». Почему? Риск меньше. Одно дело, когда ты покупаешь готовый проверенный иностранный продукт, пусть более дорогой и менее гибкий. Другое дело, когда ты покупаешь российский, который ещё не проверен. Наверняка надо будет вкладываться в доработку.
В прошлом году ситуация повернулась на 180 градусов – наоборот, стало рискованно использовать зарубежное оборудование и программное обеспечение. Приходится искать обходные пути: доставать ключи активации или оплатить лицензии. Но даже это не даёт никаких гарантий надёжной работы, ведь завтра могут ввести ещё какие-нибудь санкции.
– Как вы оцениваете российские программные продукты? Полностью ли они закрывают потребности нашей промышленности?
импортозамещение просто невозможно
– Разумеется, риски использования отечественного софта, о которых я упоминал, не могут исчезнуть по мановению волшебной палочки. В России есть отличные продукты в области оборудования и программного обеспечения, но одномоментное массовое импортозамещение просто невозможно.
– Почему?
– Зарубежное инженерное программное обеспечение создавалось крупными корпорациями на основе мощной ресурсной базы и большого опыта работы в разнообразных странах, большого охвата промышленности за рубежом. Западные вендоры следили за трендами рынка, по сравнению с российскими производителями они были в значительно лучших условиях и могли предложить более интересные и опробованные решения.
Сейчас основная наша задача – заслужить доверие клиентов. Для этого нужно работать вместе с ними, бок о бок. Потому что времени у нас просто нет. Siemens присутствует на рынке 170 лет, мы же не можем позволить себе ждать даже семь.
нужно работать вместе с ними, бок о бок. Потому что времени у нас просто нет
– В каких направлениях у наших компаний всё же есть преимущество? Где можно рассчитывать, что будет неплохо получаться?
– Прежде всего в направлениях, связанных с чистыми ИТ-технологиями. Там, где требуется производство программного обеспечения, которое работает над сбором информации, её обработкой, где нет большой прикладной инженерной составляющей. Например, программное обеспечение для банков, для государственных услуг, для промышленности в той части, где требуются сбор и управление данными.
Но я уверен, что мы можем превзойти западные компании и в других сегментах. Во многом потому, что начинаем заново. Ведь любой софт со временем начинает морально устаревать. Постоянно появляются новые технологии, которые на начало реализации проекта ещё не существовали. Это может нам помочь. Сейчас время открытого программного обеспечения. Раньше промышленность с подозрением относилась к продуктам, написанным на основе открытого кода, а теперь это мейнстрим. Есть возможность начинать разработку не с нуля, а с определённой базы, одной из многочисленных современных платформ. Вы можете создать инновационный продукт за относительно короткий период времени – и по производительности и функциональности он будет превосходить то, что создавалось ещё лет 10 назад.
У софта крупных компаний-вендоров очень длинный жизненный цикл. Софт продаётся чуть ли не десятилетиями, возникает необходимость его поддерживать и обновлять, обеспечивать обратную совместимость – всё это оттягивает ресурсы. Сейчас затраты на развитие программного обеспечения с точки зрения разработки составляют не больше 30 %. Остальные 70 % – всё, что связано с поддержкой, развитием, маркетингом программного продукта. Если компания его создала и вкладывается в развитие, сделать что-то другое с ходу она не может. Есть даже понятие «ИТ-каннибализм», когда большую часть своих ресурсов вы тратите не на развитие интересных, функциональных свойств программного обеспечения, а на содержание самой программы.
Крупные компании, мировые лидеры в области оборудования или программного обеспечения часто не являются самыми инновационными. Часто они начинают использовать инновационные технологии после того, как те более или менее доказали свою применимость на практике. Это способствует устойчивости бизнеса: использовать только проверенные решения. У российских разработчиков сейчас есть возможность предлагать прорывные решения.
– С какими продуктами будет сложнее?
инженерных процессов в области нефте-, газохимии и химической промышленности в целом
– Там, где программное обеспечение требует большую прикладную инженерную составляющую. Промышленности важны продукты, связанные с моделированием инженерных процессов в области нефте-, газохимии и химической промышленности в целом. Или процессы, связанные с проектированием определённых решений. В них важен не столько сам софт, а интеграция в продукт большой наработанной базы инженерных знаний. Эта база должна быть апробирована, доказана и оцифрована. Это непросто.
Чтобы создать такие базы, требуется кропотливая инженерная работа. И не просто инженерная работа, а знания! Они в России есть, но распределены, разбросаны по разным предприятиям и не находятся в цифровом виде. Они могут быть в виде справочников, практик, в виде знаний в головах конкретных людей. Свести всё воедино – очень амбициозная задача для компаний, которые занимаются разработкой нового программного обеспечения для промышленности совместно с конечными потребителями, у которых есть требуемый опыт и знания.
– Какие отрасли промышленности наиболее остро нуждаются в цифровизации?
– Практически все. Я не беру сейчас банковскую сферу или сферу государственного управления. Это отдельные области. Там всё активно развивается. Я беру именно производство.
Часто его разделяют на два основных класса: непрерывное и дискретное. Пример непрерывного производства – химический завод, на который постоянно поступает сырьё и на выходе мы получаем полимеры или другие вещества. Дискретное производство – это производство оборудования, станков, машин, состоящее из отдельных этапов. К примеру, вы производите станок. Сначала нужно произвести отдельные детали на отдельных станках с ЧПУ. Потом их доставить на сборочную линию, где они должны быть собраны и оттестированы.
Так получается, что в стране на данном этапе развития основу ВВП из промышленных секторов экономики составляет непрерывное производство: нефтегазовая промышленность, металлургия, химическая промышленность. У них высокая потребность в продуктах, связанных с цифровизацией, и высокая доля оборудования из стран, которые ввели сейчас санкции против России. Эти производители поставляли свои машины с собственным программным обеспечением, которое позволяло добиться, например, максимального КПД. С уходом западных компаний возникает острая потребность в подобных российских решениях. Западные продукты, как правило, требовали постоянной сервисной поддержки со стороны своих вендоров, а сейчас это невозможно.
Потребности дискретных производств немного отличаются, этим предприятиям необходим софт, в том числе для проектирования. Сейчас существуют государственные программы по развитию подобных продуктов, но там необходимо пройти определённый путь.
– Получается, опять вопрос в доверии?
– У западных вендоров часто срабатывал так называемый эффект студенческой зачётки. Знаете, это когда говорят, что первые 2 года студенты работают на зачётку, а потом зачётка работает на них. С западными вендорами в промышленности сложилась такая же ситуация. Это проявлялось даже при закупках. Сейчас тендеры ориентированы на российские компании, но требования ужесточились – прежде всего с точки зрения результата, который должен быть достигнут к концу проекта. От западных вендоров нередко не требовали гарантировать чёткий экономический эффект, например в процентах, от внедрения их решений, их репутации доверяли. Когда сейчас на тендеры выходят молодые российские компании, этого доверия нет. Это одна из проблем. В некоторых случаях сталкивались с тем, что заказчик сам отменял тендеры и пересматривал условия, потому что понимал, что они невыполнимы в текущих экономических условиях.
По мировой статистике, от 70 до 95 % проектов в области цифровой трансформации оказываются неуспешными. Это шокирующий факт. Недавно я слышал выступление топ-менеджера одной крупной российской нефтегазовой компании – он совершенно справедливо сравнил риски в области цифровизации с рисками в геологоразведке, где можно потратить миллиарды и так и не найти месторождение.
Если посмотреть на сам процесс цифровизации, то она всегда строится поверх автоматизации. Все процессы – не только технологические, но и бизнес-процессы, документооборот – должны изначально измеряться, автоматизироваться. Но в России даже у крупных компаний степень оснащённости датчиками, системами измерения, цифровой передачи данных оставляет желать много лучшего.
Когда мы приходим к новому клиенту на производство, нам всегда озвучивают желание повысить эффективность работы оборудования, предотвратить его внеплановые остановки, спрогнозировать необходимость ремонта… Но это возможно только в том случае, если все потоки информации уже являются цифровыми, то есть достигнут определённый уровень автоматизации.
– Вы хотите сказать, что любая характеристика поддаётся оцифровке?
– Часто бывает так, что на производстве измеряются сами технологические процессы. Но управление этим процессом – уже сродни искусству. Например, на металлургических предприятиях есть люди, которые умеют различать сотни оттенков оранжевого и жёлтого цвета при плавке. По виду расплавленного металла, по его оттенкам и свойствам они определяют, когда пришло время поддать газа или заканчивать плавку. Эти профессионалы основываются на интуиции и опыте и, как правило, незаменимы на своих местах. А цель цифровизации – свести вовлечение человека к минимуму там, где это возможно.
– То есть цифровизация не может быть самоцелью?
– Общеизвестный факт: в области разработки программного обеспечения самые большие потери создаются не плохим кодом, не багами и не тем, что софт неустойчиво работает, а тем, что создаётся ПО, которое никому не нужно. Внутри программ создаются функции, которыми заказчик никогда не будет пользоваться.
создаются не плохим кодом, не багами и не тем, что софт неустойчиво работает,
а тем, что создаётся ПО, которое никому не нужно
Похожие эффекты есть и в области цифровизации. Для начала нужно понять цель каждого действия, возможный экономический эффект. Пока это могут далеко не все руководители.
Расскажу один поучительный кейс из своей практики. У нас был проект, где мы создавали для заказчика – сельхозпредприятия – систему диагностики и наблюдения за состоянием крупного рогатого скота. Мы использовали специальное устройство, которое нужно было повесить на шею животному. Оно фиксировало поведение коровы, её походку, то, как она жуёт… Снимало массу показателей.
Зачем? Большая проблема у коров – это копыта. Если корова травмирует копыто, она меньше ходит, меньше подходит к еде, соответственно, у неё падает удойность. В крупном хозяйстве, где хорошо налажено ветеринарное обслуживание, несложно купировать этот процесс. Но опыт показывает, что болезнь часто замечают на более поздней стадии, когда приходится применять ветпрепараты, выводящие корову из удойного периода. Поэтому нашей целью была ранняя диагностика проблем с копытами, на которые, по статистике, приходится до 20 % всех заболеваний коров.
Всё получилось, сложная система ставила диагноз на самых ранних стадиях, средняя удойность коров выросла. Все были очень довольны, пока на это предприятие не приехал эксперт из Финляндии – там, надо сказать, работают очень опытные люди, удойность коров вдвое выше, чем на северо-западе России при схожих климатических условиях. Этот эксперт посмотрел и сказал: «Вы знаете, чтобы у коров не было проблем с копытами, просто постелите везде резиновые покрытия».
Это весьма поучительный урок цифровой трансформации. Иногда гораздо более простыми с точки зрения затрат и поддержки решениями можно достичь того же эффекта. Копеечные резиновые коврики делают необязательной сложную систему с датчиками и искусственным интеллектом.
– Были ли обратные примеры – когда цифровизация помогала отвечать на ещё не заданные вопросы?
– Да. У нас был проект по мониторингу сетей водоснабжения южной части Петербурга. Собирали информацию с сетей, анализировали, с помощью искусственного интеллекта определяли места утечек, потерь воды, прогнозировали водопотребление и оптимизировали работу насосных станций. В результате вкупе с другими мероприятиями «Водоканала» смогли снизить потери воды в системе примерно на 30–40 %. Это дало колоссальный экономический эффект, превосходящий ожидания заказчика.
Причины потерь были разные. Где-то старая труба протекает, где-то подключились к водопроводу незаконно и не платят, где-то честного плательщика просто не учли. Созданная нами цифровая система находила все несостыковки и указывала на вероятную причину.
– И в чём был урок этой истории?
– В том, что значительная экономия была достигнута не просто за счёт того, что были пойманы все незаконные потребители или залатаны все протекающие трубы – этого как раз и ждал от внедрения нашей системы заказчик. В качестве бонуса мы получили аналитику, какое давление должно быть в каких узлах для обеспечения необходимого качества водоподачи для потребителей. Оказалось, что можно достичь необходимого напора, понизив давление на определённых участках без ущерба для обеспечения качества водоподачи. Таким образом, удалось и сократить затраты на поддержание высокого давления, и значительно снизить водопотери, так как они пропорциональны давлению, и продлить срок службы труб.
Самый весомый эффект был достигнут не там, где изначально планировался – на учёте и мониторинге потерь, а на сопутствующем факторе – оптимизации подачи воды. Это тоже один из уроков цифровизации.
– Насколько неотъемлемой частью цифровизации сейчас является использование технологий искусственного интеллекта?
– Искусственный интеллект – это большая область. Мы в своей деятельности используем методы машинного обучения. Это подобласть искусственного интеллекта. Ряд алгоритмов, которые позволяют на основе статистического анализа данных сделать выводы о текущем состоянии оборудования или о том, что с ним может произойти в ближайшем будущем. Для применения методов машинного обучения, обладая большим набором исторических данных о работе оборудования, можно не озадачиваться написанием сложных алгоритмов, созданием инженерных моделей. При наличии достаточного количества качественных исторических данных несложно обучить нейронную сеть, которая, по своей структуре имитируя работу мозга, может выдавать прогнозы.
Однако реакцию самой нейронной сети может оказаться спрогнозировать достаточно сложно. Бывает так, что технологический процесс начал работать в режиме, информации о котором у неё нет, нейронная сеть просто не была на нём обучена. Выводы, которые она сделает, могут оказаться совершенно неожиданными, а реакция – неадекватной. Поэтому доверять искусственному интеллекту управление сложным, жизненно важным процессом, где стоимость ошибки может быть очень высока, нельзя.
При этом искусственный интеллект очень хорошо работает в области обработки данных –изображений и звука. Здесь он уже превзошёл человека, следовательно, человек должен активно это использовать.
Например, один из проектов, разработанных в нашей компании, – вибродиагностика на основе высокоскоростной съёмки. Это нестандартное применение методов искусственного интеллекта для решения технических задач.
Одним из важнейших факторов для надёжной работы оборудования является его постоянный мониторинг. Важным методом мониторинга работы оборудования является вибродиагностика. Когда работает динамическое или статическое оборудование – оно подвержено вибрации. Двигатель крутится, компрессор работает, жидкости текут – всё это вибрирует. Анализируя вибрацию через сбор информации (скорость, ускорение) со специальных датчиков, можно сделать много выводов о здоровье оборудования, заблаговременно определить, что начинаются проблемы, например с подшипниками, устранить причину и сэкономить на ремонте. Такая диагностика требует специальных приборов и высококвалифицированных специалистов. В нашем же решении вибрационный анализ работы оборудования может проводиться персоналом предприятия, прошедшим минимальное обучение, просто с использованием высокоскоростной съёмки камерой современного смартфона. Специальные алгоритмы способны детектировать виброперемещения в десятки микрон, усиливать их и накладывать на оригинальное видео для визуализации первопричин возникновения вибраций.
Возвращаясь к началу нашего разговора: мы можем позволить себе использовать последние достижения науки и техники, в отличие от крупных вендоров, которые обязаны постоянно поддерживать и развивать свои существующие продукты, тянуть на себе «исторический рюкзак» там, где мы, в России, не обременены прошлым багажом. Это помогает не просто импортозаместить западное программное обеспечение, а сделать лучше, чем это могли бы ушедшие с нашего рынка вендоры.
У современного искусственного интеллекта есть один глобальный недостаток – он не может делать выводы из собственного опыта. Мы – можем.
Персоны, упоминаемые в этом материале:
А.В. Логинов
