Одна из граней создания цифровой экономики РФ – информатизация промышленности. О том, в каком состоянии находятся эти процессы сегодня, шел разговор в рамках конференции TAdviser Summit 2020 на секции «ИТ в промышленности», состоявшейся 24 ноября. Доклады и обсуждения в рамках сессии показали: сегодня промышленные предприятия России заняты созданием цифровых двойников своих предприятий.

В силу сложности производственных и бизнес-процессов предприятий промышленности цифровизация всей структуры – задача не только комплексная, но и во многом уникальная для каждой организации. Даже работающие в одной отрасли предприятия выбирают различные пути создания цифровых двойников, что объясняется многими причинами: от специфики производственного оборудования и выпускаемой продукции до стратегических и тактических бизнес-задач, стоящих перед заводом или комбинатом.

В нацпрограмме «Цифровая экономика» определена сквозная цифровая технология «Новые производственные технологии». Она описывается как «сложный комплекс мультидисциплинарных знаний, передовых наукоемких технологий и системы интеллектуальных ноу-хау, сформированных на основе результатов фундаментальных и прикладных научных исследований».

Новые технологии для промышленности – это огромный рынок. Согласно прогнозам компании MarketWatch, мировой рынок автоматизации и процессов управления в промышленном сегменте достигнет объема в $320 млрд к 2024 году. Компания BusinessWire оценивает ежегодные темпы роста этого сегмента на уровне 8% до 2027 года. При этом экономический эффект внедрения IoT решений в промышленности может составлять более $470 млрд в год до 2025 г., согласно оценкам IDC.

Можно выделить ряд крупных ИТ-направлений, которые активно развиваются на российском рынке цифровизации промышленности:

• Облачные решения для задач обработки больших объемов данных, связанных с производством и бизнесом предприятия, в реальном масштабе времени;
• Информационная безопасность оцифрованного предприятия;
• Организация работы человека на цифровом предприятии;
• Типовые решения, упрощающие создание цифровых двойников объектов промышленного производства.

Рассмотрим эти ключевые направления цифровизации более подробно.

Облачные технологии для цифровой промышленности

Один из ключевых признаков цифровизации промышленности – накопление и обработка большого количества производственных данных для принятия решений: оперативных, аналитических, стратегических и т.д.

Промышленность переезжает в цифровое пространство. Значит, все нефтяные скважины и сотовые вышки, а также разнообразные носимые устройства полевых сотрудников снабжаются огромным количеством датчиков, - рассказывает Павел Лапаев, руководитель отдела корпоративного обучения Mail.ru Group.

Проблема заключается в том, что датчики, которые осуществляют измерения многочисленных производственных параметров и генерируют огромное количество событий, работают на достаточно слабых, с точки зрения вычислительной мощности, устройствах. Значит, в архитектуре цифрового предприятия необходимо предусмотреть слой первичной обработки сырых данных, поступающих с датчиков, которые затем передаются в прикладные ИТ-системы, например, корпоративное облако.

Павел Лапаев, руководитель отдела корпоративного обучения Mail.ru Group

Фактически этот слой обработки играет роль некоторого хаба, собирающего с десятков тысяч датчиков петабайты данных.

В идеале поверх собираемых сырых данных должны работать приложения, которые будут увеличивать эффективность их обработки или приносить иную пользу, - замечает Павел Лапаев. - Действительно, исторические данные, собранные за несколько лет, - это обширное поле для аналитики и оптимизации рабочих процессов.

Главный вызов Индустрии 4.0 в этой части – весьма жесткие требования к ПО, управляющему обработкой этих петайбайт сырых данных:

• Эффективное хранение больших объемов данных;
• Высокая производительность доступа к сырым данным: не менее 10 тысяч запросов в секунду (Request per second, RPS);
• ACID-требования транзакционного уровня (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability);
• Высокая отказоустойчивость, достигаемая, в том числе, созданием резервных дата-центров;
• Горизонтальное масштабирование: легкость подключения к системе обработки данных новых объектов;
• Консистентность: одинаковые ответы на одинаковые запросы, вне зависимости от того, на какой площадке формируется конкретный запрос.

Этим требованиям полностью удовлетворяет платформа Tarantool, разработанная Mail.ru Group, - высокопроизводительная платформа для интернета вещей (IIoT), способная обрабатывать миллионы событий в секунду в реальном времени.

Платформа поддерживает in-memory вычисления с гибридной схемой данных, что обеспечивает требования по количеству RPS. Благодаря тому, что реализован специальный механизм работы с жесткими дисками, все исторические данные можно хранить и использовать именно в том объеме, который необходим для текущих задач, подчеркивает Павел Лапаев.

Набор специальных модулей расширяет функциональность работы с очередями, интеграциями и т.п., что позволяет организовать эффективную обработку событий, а с помощью продвинутых инструментов работы с кластером достигается необходимый уровень отказоустойчивости. А поддержка NoSQL СУБД обеспечивает легкость горизонтального масштабирования системы, в отличие от классических СУБД.

Платформа Tarantool поддерживает микропроцессорную архитектуру ARM – наиболее популярное решение для реализации структур интернета вещей. При этом важно, что на одной площадке можно осуществлять большой объем обработки первичных данных: их сбор, временное хранение, локальную обработку и передачу. Это означает, что для территориально-распределенных предприятий можно организовать очень эффективную структуру обработки данных, в которой существенная часть обработки данных реализуется в непосредственной близости от точки их возникновения.

Мы можем работать с этим хабом, даже если по причине аварии прервалась связь с центральным узлом. Умный хаб продолжит работу без перезагрузки устройства, продолжит принимать данные с датчиков, сохранять их и осуществлять первичную обработку,- рассказывает Павел Лапаев.

Производительности Tarantool хватает на обслуживание десятков тысяч небольших подключений – это нагрузка, которую производит современный индустриальный интернет. С другой стороны, платформа интегрируется с какой-либо центральной ИТ-системой корпоративного уровня, например, диспетчерской SCADA-системой.

Tarantool показала хорошие результаты в различных внедрениях и сегодня используется практически в 70% проектов Mail.ru. Ее используют такие компании, как Nokia, Ready4Sky, NTechLab, Альфа-Банк, «МегаФон», Wildberries, MasterCard и др. Так, Nokia применяет Tarantool в качестве модуля автоматизации для платформы Integrated Operations Center. Он используется для управления «умными средами» с помощью технологии граничных облачных приложений (Edge Cloud).

На кустовой площадке добычи нефти реализован пилотный проект на базе Tarantool для мониторинга ключевых показателей производства. Сбор и анализ данных, приходящих от счетчиков, дает возможность формировать списки событий для последующей их интерпретации более высокого уровня, включая мониторинг тенденций, визуализацию событий, отправку уведомлений. Результаты обработки данных на платформе Tarantool поступают в действующую SCADA-систему нефтяной компании. Осуществляется мониторинг более 500 параметров в реальном времени, что создает производственную нагрузку в системе Tarantool на уровне 10-11 тыс. RPS. При этом, говорит Павел Лапаев, обработка 95% событий требует не более 5 мс.

На базе решения для нефтяной компании компания создала промышленную платформу IoT, которая обеспечивает возможность быстрого создания IoT-решений для конкретных предприятий.

Mail.ru IoT Platform - это готовая платформа, которая была разработана, чтобы помочь промышленным предприятиям отвечать на современные вызовы цифровизации, - подчеркивает Павел Лапаев. Она поддерживает одновременную работу сотен тысяч устройств IoT, распределенных по большой территории, обеспечивая производительность свыше 1млн RPS в режиме, близком к реальному времени. Поддерживается хранение сырых данных за несколько лет и возможности исторической и потоковой аналитики.

Mail.ru IoT Platform уже работает в ряде крупных проектов. Так, в качестве госплатформы сбора данных используется для мониторинга и контроля объектов культурного наследия РФ. Следит за сохранностью объектов культурного наследия Вологодской области, отслеживая параметры температуры, влажность, задымления в помещениях, факты протечек или трещин на фасадах старинных сооружений. А в рамках экологических проектов Mail.ru IoT Platform осуществляет мониторинг состояния воздуха в Челябинской области, ведет контроль вырубки лесов в Калужской области.

Облако + виртуальная реальность

Раньше о технологиях виртуальной и дополненной реальности (AR/VR) упоминалось применительно, в основном, к индустрии развлечений или образования. Но теперь они активно обсуждаются в связи с промышленными внедрениями.

«Развитие специализированных VR/AR-систем для промышленного сегмента позволит сформировать универсальные мировые стандарты для строительной и нефтегазовой отрасли, машиностроения и добывающей промышленности и др., - говорится в материалах госпрограммы «Цифровая экономика». Там указывается, что позволит достичь сокращения затрат на обслуживание оборудования, сокращения числа ошибок и простоев (до 30%), роста эффективности работы с инженерными 3D-моделями и автоматической конвертации САПР-моделей в формат VR/AR, а также сокращение срока проектирования (на 30–50%), срока согласования и строительства объектов (на 7–30%).

Внедрение таких решений натыкается на ряд проблем, из которых, пожалуй, наиболее существенная – высокая потребность в компьютерных ресурсах для работы VR/AR-приложений на производственных рабочих местах. Облачный подход сам по себе не решает эту проблему, т.к. перекачка огромных объемов данных требует применения слишком сложных и дорогостоящих технологий передачи данных по каналам связи.

Дмитрий Караулов, руководитель облачных сервисов компании G-Core Labs

Компания G-Core Labs реализовала умное решение, используя в качестве территориально-распределенного облака собственную CDN-сеть доставки контента с точками присутствия в России и других странах, а также свою стриминговую платформу для обработки потокового видеоконтента. Как рассказал Дмитрий Караулов, руководитель облачных сервисов G-Core Labs, на базе этой инфраструктуры предприятиям предлагается спектр облачных сервисов для цифровой трансформации промышленности.

На платформенном уровне реализуется подход «платформа как сервис», ориентированный на использование возможностей предиктивной аналитики с помощью популярных инструментов: Kafka, Tensor Flow, PyTorch. Кроме того, реализован маркетплейс приложений, чтобы загружать туда свои корпоративные приложения, а потом развертывать их буквально в один клик. Все эти возможности интегрируются на уровне API с удобным биллингом и пользовательскими отчетами.

Фактически речь идет о пользовании механизмами искусственного интеллекта из облака, - поясняет Дмитрий Караулов. - Инфраструктура завода дублируется в виде цифрового двойника, а затем моделируется поведение реальной инфраструктуры, производится прогнозирование производственных процессов и оптимизация их дальнейшей работы.

Интересный проект G-Core Labs выполнила со специалистами «Сибура» - дистанционное обслуживание и ремонт промышленного оборудования при помощи очков AR. Это позволяет значительно сократить затраты. Зачастую обслуживание сложного и дорогого технологического оборудования требует гораздо более глубоких знаний и навыков, чем есть у предприятия. Тогда на помощь приходят очки AR. Они крепятся на каске инженера и обеспечивают взаимодействие с удаленным экспертом, который видит тот же агрегат и в реальном времени дает советы, как поступить в той или иной ситуации. Удаленные эксперты могут использовать ПК, смартфон, планшет, ноутбук.

Звонок через очки дополненной реальности с рекомендациями удаленного эксперта в реальном времени позволяют сэкономить на очных визитах специалистов, - комментирует Дмитрий Караулов, добавив, что размер экономии может варьироваться от 500 до 1 млн. руб. за один звонок.

Реализация этого проекта в «Сибуре» лежит в русле стратегии и масштабной программы цифровой трансформации, направленной на увеличение эффективности производства. Специально для данного проекта была разработана платформа предоставления AR-сервисов удаленных консультаций. Она работает совместно с мобильной медиа-платформой «Сибура» и размещается в облаке G-Core Labs.

Безопасность цифрового предприятия

В последние два года вектор внимания компьютерных преступников сместился в сторону предприятий промышленности и ТЭК.

Нашей промышленности на нынешнем этапе ее автоматизации нужны продукты, которые дают принципиально новый опыт, позволяют ускорить, упростить, удешевить определенные процессы за счет новых подходов в решению задач ИБ, - заявил, выступая на конференции TAdviser «ИТ- в промышленности» Станислав Фесенко, руководитель департамента системных решений компании Group-IB.

Новые подходы требуются потому, что прежние, основанные на внедрении различных узкоспециализированных ИБ-решений, становятся неэффективными для предприятий, у которых оцифровано много производственных и бизнес-процессов.

Станислав Фесенко, руководитель департамента системных решений компании Group-IB

Старые подходы эксперт Group-IB назвал «пирамидой боли»: антивирусное ПО, система обнаружения и предотвращения вторжений (IDS), межсетевые экраны различных категорий, решения анти-DDoS, анти-спам и т.д. Все эти массово используемые типовые решения требуют высокой квалификации в узких областях, а в ситуациях сложных таргетированных атак (APT), которых становится все больше, не очень помогают, там нужны другие методы и инструменты.

Мы хотим эти процессы упрощать, в том числе, за счет автоматизации, делать их быстрыми. Мы хотим снижать требования к количеству используемых средств защиты, знаниями специалистов, их эксплуатирующих, и их компетенции, - рассказал Станислав Фесенко.

Для решения поставленных задач компания использует комплексный подход, где во фокусе внимания – две группы вопросов:

1. Для каких злоумышленников компания является целью? Каков сегодня текущий ландшафт угроз?
2. Какие угрозы уже реализованы в корпоративной инфраструктуре? Как их обнаружить и ликвидировать?

За ответы на первую группу вопросов отвечают системы киберразведки. В частности, система Group-IB Threat Intelligence - большая база знаний Group-IB обо всем, что происходит в интернете, с точки зрения компьютерных атак. Система позволяет проводить очень точный компьютерный мониторинг каждой кибер-группировки, независимо от того, является ли она коммерческой, либо правительственной.

Для любой атаки можно отследить атакующего и всю его инфраструктуру, инструментарий и выполнить атрибуцию конкретной атаки. Буквально по единому индикатору компрометации можно выяснить, что за группировка атакует предприятие, используемых тактиках и сферах деятельности, - рассказывает Станислав Фесенко.

Продукт Threat Detection System (TDS) отвечает на вторую группу вопросов – об уже реализованных в инфраструктуре угрозах. Это ПАК с модульной структурой, который интегрируется в корпоративную ИТ-инфраструктуру. Именно корпоративная сеть является одним из самых уязвимых мест. По оценкам Group-IB, более 80% атак, нацеленных на технологический сегмент предприятий, начинается с компрометации корпоративной сети. Действительно, среди офисных сотрудников немало тех, кто не очень хорошо знаком с ИТ, зато там всегда есть выход в интернет, и известно, что 70% APT-атак начинаются с вредоносных электронных писем.

Система TDS включает модули для анализа пользовательского трафика, выявления зараженных машин по аномальной сетевой активности и сигнатурному анализу. Проводится поведенческий анализ поступающих в инфраструктуру объектов – файлов, приходящих по email, или загружаемых из интернета, с глубоким анализом на предмет выявления вредоносного ПО. TDS создавался специально, чтобы снизить требования к квалификации персонала предприятия и одновременно повысить качество принимаемых решений, включая скорость реагирования на возникающие инциденты ИБ.

В дополнение к базовой версии разработан дополнительный компонент – TDS Industrial. Он отвечает за мониторинг трафика в технологической сети с точки зрения возможных заражений. В нем реализован анализ целостности программируемых контроллеров (PLC) с точки зрения прошивок и программ управления, которые функционируют на данном контроллере. Реализован также контроль целостности сети.

Решение легко встраивается в существующую ИТ-инфраструктуру и позволяет комплексно защитить, как корпоративную, так и технологическую сеть, - говорит Станислав Фесенко. - Этот новый подход с автоматизацией работы аналитика существенно продвигает вперед задачу обеспечения безопасности ИТ-инфраструктуры промышленного предприятия.

Стоит отметить некоторые уникальные особенности решения Group-IB:

• Графовый анализ. Отдельный программный модуль позволяет по одному индикатору, например, адресу email или IP-адресу, обнаруживать связь объекта (файла) с другими сущностями в интернете. Это своеобразный ИБ-поисковик, который формирует ИБ-индекс в пространстве не только интернета, но и DarkNet.
  
  Постоянной работой по сканированию интернет-пространства адресов IPv4 компания Group-IB занимается с 2016 г. Оно подразумевает сбор данных об открытых сервисах, портах на IP-адресах, о новых поддоменах, SSH-сертификатах и SSH-ключах, а также последующее профилирование этих данных с конкретными организациями, людьми, включая номера их телефонов и профили в соцсетях.
• Group-IB Fraud Hunting Platform. Модуль, полезный промышленным предприятиям, которые развивают собственную сбытовую сеть, для защиты портального решения и личных кабинетов контрагентов. Решение способно работать в формате on-premise и в облачном варианте. Клиентская часть – это Java script, который интегрируется в код сайта. Данная антифрод-система анализирует пользователя, используя три вида цифровых отпечатков:
  • цифровой отпечаток устройства, с которого подключился пользователь;
  • цифровой отпечаток ПО, которое функционирует на устройстве пользователя;
  • цифровой отпечаток поведения пользователя, работающего с этим устройством.

Даже если пользователь авторизовался в личном кабинете самостоятельно, а потом передал устройство мошеннику, система это выявит и отсечет попытку фрода, - отмечает Станислав Фесенко.

Человек на цифровом предприятии

По мнению Владимира Шевченко, ИТ-директора группы ABB в России, стресс-тест, который устроил ковид экономике, следует рассматривать как первый тест работы предприятий реального сектора в условиях новой – цифровой – реальности. 2020-й стал годом тестирования технологий и бизнес-процессов, исключающих физическое присутствие человека в офисе или на производственной площадке.

Промышленные предприятия к этой новой реальности неплохо подготовились. Это видно, кстати, по докладам на нынешней конференции – никто не сбавил темпов развития и не жалуется на пандемию, - отметил Владимир Шевченко.

Владимир Шевченко, ИТ-директор Группы ABB в России

Для многих бизнесов вопрос выживания в условиях новой реальности тесно связан с реализацией релевантной модели работы. Опираясь на опыт ABB, в числе «лайфхаков» удаленки CIO отметил использование телеком-услуг от одного оператора на всей территории страны, на базе которого реализована корпоративная система унифицированных коммуникаций, решение мобильного офиса, использование юридически значимого электронного документооборота для внешних коммуникаций и продвинутое решение ЭДО для внутреннего обмена данным и документами.

Текущий уровень развития ИТ способен существенно нивелировать некоторые последствия реализации сегодняшних рисков за счет изменения модели организации работы,- почеркнул Владимир Шевченко.

В то же время удаленный режим работы может несколько изменить морально-этические нормы в отношении сотрудников к корпоративным данным. Так аккуратно выразился Даниил Бориславский, руководитель аналитического отдела компании «Атом Безопасность», относительно того, что на домашнем рабочем месте сотрудники склонны не только проводить много времени в соцсетях, но даже могут испытать соблазн поделиться с кем-то сведениями, составляющими коммерческую тайну организации.

Даниил Бориславский, руководитель аналитического отдела компании «Атом Безопасность»

Для решения этих вопросов компания разработала семейство решений StaffCop. Они обеспечивают учет рабочего времени сотрудника, оценку эффективности работы персонала, помогают расследовать инциденты ИБ и выполняют дополнительные полезные функции, например, администрирование и инвентаризацию удаленных рабочих мест и их паспортизацию.

Решения StaffCop созданы в клиент-серверной архитектуре. Для работы сервера достаточно одной виртуальной машины. Программы-агенты, работающие под управлением ОС Windows, Linux, в том числе, Astra Linux, и MacOS, могут устанавливаться удаленно. Система готова к сбору данных сразу после установки. Серверная часть работает на базе ОС Linux, в том числе, Astra Linux, и СУБД PostgreSQL. Имеется версия, сертифицированная ФСТЭК. Сертификация ФСБ ожидается в ближайшее время, отметил Даниил Бориславский.

Для разных подразделений компании можно настраивать собственные конфигурации StaffCop. А в максимальной конфигурации можно контролировать абсолютно все, включая файловую активность пользователя: какие документы он отправляет по email, что он печатает на принтере, какие звуки сопровождают его работу.

Очевидно, что особое внимание компании уделяют вопросам ИБ удаленных сотрудников:

Сегодня критически важно не просто собрать всяческие данные о работе удаленного сотрудника, но и предоставлять их офицеру безопасности в форме, удобной для эффективного анализа и принятия оперативных решений, - подчеркивает Даниил Бориславский.

При этом для эффективного управления процессами ИБ важное значение имеет интеграция решения с другими системами, работающими в компании. В первую очередь, речь идет об интеграции с SIEM и СКУД.

Общее представление о специфических особенностях удаленной работы каждого сотрудника складывается из информации по нескольким направлениям:

• Оценка продуктивности работы на удаленном рабочем месте. Так, система умеет отличать ситуации, когда сотрудник «сидит» на YouTube, от работы в Excel.
• Контроль теневых копий файлов. Речь идет о фиксировании всех ситуаций, когда копии корпоративных файлов покидают информационный периметр удаленного рабочего места сотрудника. Даже если этот файл отправляется с личного email либо распечатывается или записывается на флешку. Решения StaffCop дают возможность анализировать теневые копии файлов по атрибутам письма и тексту.
• Коммуникации с конкурентами. Система StaffCop умеет отслеживать факты общения сотрудника с конкурирующими компаниями и признаки того, что сотрудник ищет новую работу.

Помимо того, что StaffCop предоставляет широкий спектр инструментов для расследования инцидентов различного рода, система помогает оценить настроения сотрудников, степень их мотивированности к активной работе в своей компании,- подчеркивает Даниил Бориславский.

Очевидно, что пристальный контроль за работой удаленных сотрудников должен осуществляться в рамках строгих правовых норм. Как поясняет представитель компании, правовыми основаниями для работы StaffCop служит ряд нормативных актов: 149-ФЗ «Об информации, ИТ и о защите информации», 98-ФЗ «О коммерческой тайне», 152-ФЗ «О защите персональных данных».

При этом сама компания должна разработать и довести до работников регламент проведения мониторинга, получить согласие работников на проведение мониторинга по использованию ими средств хранения, обработки и передачи информации. Эти положения рекомендуется включить в трудовой договор с сотрудником.

Является ли такой тотальный контроль нарушением частной жизни сотрудника? По мнению представителя компании «Атом Безопасность» предлагаемый подход, наоборот, помогает человеку научиться четко отделять личные вопросы от рабочих. По сути, согласие на мониторинг означает только обязательство не использовать в личных целях рабочий компьютер, который предоставляет компания.

Типовые отечественные решения для промышленных предприятий

Госкорпорация «Росатом» - активный участник работ, проводимых по направлению «Новые производственные технологии» нацпрограммы «Цифровая экономика». В августе 2020 г. было подписано соглашение между правительством РФ, «Росатомом» и «Ростехом» о развития высокотехнологичной области промышленного производства. Ключевая цель - обеспечение технологической независимости РФ в области промышленного ПО на базе разработки и внедрения отечественных конкурентоспособных продуктов, а также старта широкого внедрения и эксплуатации российского промышленного ПО в госкомпаниях.

Сегодня, как рассказал Евгений Абакумов, директор по ИТ «Росатома», готовится дорожная карта по соответствующим новым производственным технологиям. Работа ведется в рамках единой цифровой стратегии при координации со стороны CDO «Росатома» Екатерины Солнцевой.

Евгений Абакумов, директор по ИТ госкорпорации «Росатом»

Новые производственные технологии формируются, исходя из задачи последующего широкого тиражирования и массового использования промышленными предприятиями. Евгений Абакумов рассказал на конференции TAdviser о технологических продуктах и решениях, которые уже сегодня доступны заинтересованным предприятиям.

ПО математического моделирования для инженерных расчетов (CAE)

Комплекс программ математического моделирования «Логос» разрабатывается в ядерном центре ФГУП «РФЯЦ-ВНИИЭФ» с 2009 г. Недавно пакет пополнился новым компонентом – «Логос Прочность», в котором реализованы математические модели процессов статической и динамической прочности.

Мы двигаемся по платформенной задаче и в направлении моделирования электромагнитных процессов, в том числе, и для атомной отрасли. А также двигаемся к отраслевому решению моделирования для специальных задач, - рассказал Евгений Абакумов.

Система управления дискретным производством «Призма»

Среди широкого спектра продуктов для управления дискретным производством Евгений Абакумов особо выделил систему «Призма». Разработанное специалистами Всероссийского НИИ автоматики им. Н. Л. Духова ПО предназначено для производственного комплекса предприятий приборостроения ОПК с многономенклатурным единичным или мелкосерийным производством.

Возможности системы «Призма» включают:

• Перспективное и краткосрочное объемно-календарное планирование производства на всех уровнях с учетом финансово-сметных расчетов;
• Материально-техническое обеспечение процесса производства;
• Управление сроками технологической подготовки производства;
• Автоматизация разработки и прохождения планово-производственных документов;
• Статистическая обработка данных, характеризующих производственную деятельность, для совершенствования процессов производства.

Информационная модель АЭС

Информационная модель атомной электростанции – это фактически цифровой двойник АЭС. Такая модель, по словам Евгения Абакумова, очень востребована заказчиками станций по всему миру – с ее помощью удобно управлять требованиями к объекту, а также управлять изменениями. Пока нельзя утверждать, что создан максимально детальный цифровой двойник АЭС в виде информационной модели. Это задача на много лет вперед, заметил Евгений Абакумов, в части моделирования физических процессов есть еще немало процессов, которые предстоит обратить в вид математической модели.

Производственная система (ПСР) «Росатома» для промышленности

Опыт проектов «Росатома» по цифровизации своих предприятий начал тиражироваться по другим предприятиям страны. Типовое применение ПСР предполагает на первом этапе оценку цифровой зрелости предприятия, которая подразумевает использование ряда критериев:

• Конструкторская и технологическая подготовка производства;
• Планирование производства и контроль;
• Материально-техническое обеспечение;
• Контроль качества и управление лабораторными работами;
• Техническое обслуживание и ремонт оборудования.

Сегодня в контур ПСР включено 37 предприятий. По состоянию на конец ноября начинаются проекты внедрения отдельных информационных систем и реинжиниринга предприятий для того. Задача - получить хороший мультипликативный эффект от внедрения производственной системы «Росатом» и цифровизации производственных процессов при реализации этих мероприятий в логике LeanSmart (экономично и с умом).

Старый тезис про упорядочивание бизнес-процессов обретает новое дыхание, - полагает Евгений Абакумов. Он поясняет, что, с одной стороны, мы движемся в рамках производственной системы, упорядочивая процессы, занимаясь «вытягивающим» производством. С другой стороны, в цифровизуемых информационных системах уже на базе реализованных механизмов ПСР проявляется мультипликативный эффект от задач, связанных с внедрением ИТ. Финальный этап работы этой схемы – цифровой образец, который может легко тиражироваться. Применение подходов LeanSmart в той или иной отрасли позволит «Роcатому» стать лидером цифровизации промышленного производства в стране, уверен Евгений Абакумов.

Между тем, свои собственные представления о создании цифровых предприятий воплощают промышленные компании, лидеры в своих отраслях. Особенность технологий Digital Twins в том, что они представляют собой систему, интегрирующую практически всех сквозные цифровые технологии предприятия. Именно в этом качестве цифровой двойник играет роль технологии-драйвера, обеспечивающего технологические прорывы и возможность перехода компании на новый уровень не только технологического развития, но и бизнеса в целом. О том, предприятия решают эти задачи, и каких результатов достигают, они рассказали на конференции TAdviser «ИТ в промышленности».

Цифровой двойник: результат предыдущих этапов цифровизации + методология

Трубная Металлургическая Компания (ТМК) – одна из крупнейших в мире компаний в секторе металлургии. Дмитрий Якоб, директор по информационным технологиям ТМК оценивает цифровую зрелость отрасли в целом как достаточно высокую: металлурги по активности информатизации буквально наступают на пятки финансистам, правда, отличаются от них некоторым консерватизмов. Этот консерватизм в части принятия инноваций связан, в первую очередь, с длительным жизненным циклом агрегатов и систем, например, АСУ ТП, а также степенью критичности и важности этих систем – объекты металлургии относятся к классу КИИ. Однако при всем объективном консерватизме отрасли приходится отвечать на современные вызовы.

Дмитрий Якоб, директор по информационным технологиям ТМК

Сегодня мы, очевидно, существуем в так называемом «рынке покупателя», - отмечает Дмитрий Якоб. - Наши покупатели ждут комплексных решений, и рыночные продукты прирастают услугами, а сбыт становится все более персонифицированным. Это ставит новые задачи и перед коммерческой службой, и производством.

В результате ИТ-ландшафт компании претерпевает в последние годы значительные изменения. По оценкам ИТ-директора ТМК, сегодня ИТ-отдел осуществляет поддержку более 340 систем, их которых более 250 - собственной разработки. При этом более 60 ИТ-решений корпоративного масштаба, а все остальные - локальные. Идет большой ИТ-проект интегрированного планирования и программа проектов класса «Цифровое производство» по оперативному управлению производственными участками. В частности, внедряются единая MES-система и единая новая CRM-система.

ТМК вплотную подошла к стадии создания цифровых двойников. Этими вопросами занимается ее R&D центр в «Сколково». В части интеграции, связанной с созданием цифрового двойника, по оценке Дмитрия Якоба, первостепенное значение имеют два аспекта. Во-первых, взаимная увязка и взаимная интеграция устаревших legacy-систем и новых цифровых решений. Во-вторых, возможности включения в единый контур цифровой обработки данных, циркулирующих и в новых, и в legacy-системах, чтобы извлекать дополнительную пользу для производства и бизнеса.

Третий важный аспект – новые вызовы ИБ. Чем больше мы внедряем новых ИТ-решений, тем больше становится пространство угроз. Это особенно важно для владельцев КИИ, к которым относятся металлурги, рассказывает Дмитрий Якоб.

Фактор пандемии специалист оценивает как стимул для развития ИТ-проектов.

Раньше призыв к цифровой трансформации зачастую рассматривался как маркетинговый лозунг, а пандемия вмиг превратила призывы к гибкости и модернизации в реальность, - говорит Дмитрий Якоб.

Действительно, кризис пандемии, который ударил по авиаперелетам, отразился на потребностях мировой авиаиндустрии в продукции ТМК. И вот тут сотрудники компании ощутили эффект от тех проектов цифровизации, которые планомерно реализовывались в последние годы. По словам Дмитрия Якоба, в компании уверенно справились с трудностями и не потеряли эффективности.

Но ключевым фактором для успешного создания цифровых двойников он считает методологию развития и трансформации. Задачу формализации понятия «цифровизация» применительно к ТМК после дискуссий и споров решили просто – перечислением конкретных технологий, которые относятся к этому классу. Затем была разработана концепция цифровизации компании. В ее основу положено понимание цифровизации как комплекса взаимоувязанных мер и процессов. Каждый из 4 базовых блоков концепции: методология, технологии, люди, партнеры, - детализирован в виде конкретных планов.

Я уверен, что пресловутая цифровая трансформация, о которой так много говорят, во многом не столько про технологии, сколько про ментальность, про готовность овладевать новыми цифровыми навыками, - говорит Дмитрий Якоб.

Он напомнил, что причины большинства неудач с проектами цифровой трансформации лежат вовсе не в цифровой плоскости. Залог успеха – правильно мотивированные люди. Причем, не только собственные сотрудники, но и компании – партнеры.

Цифровой двойник: для управления агрегатами и инвестиционных решений

Программа цифровизации производства стартовала на предприятиях «Северстали» год назад, и уже заметен эффект в различных аспектах управления производством. Борис Воскресенский, директор по развитию цифровых технологий «Северстали», выбрал 2 ярких примера, которые показывают, как передовые ИТ с использованием методов ИИ позволяют добиваться ускорения непрерывного производства.

Борис Воскресенский, директор по развитию цифровых технологий компании «Северсталь»

Речь идет о прокатном стане «5000», который производит листовой прокат для изготовления труб большого диаметра, и о непрерывно-травильном агрегате НТА-3. В обоих случаях программные решения, написанные специалистами компании, управляют агрегатами напрямую.

Раньше участками производства всегда управлял человек. А мы, используя технологии машинного обучения, создали искусственного оператора, который управляет агрегатом большую часть времени его работы в автоматическом режиме,- рассказывает Борис Воскресенский.

По его оценкам, новый подход к управлению технологическим оборудованием дает прирост производительности на уровне 5-10%, что является значительным результатом. Решения используют шину данных Kafka, микросервисную архитектуру на базе Docker и Kubernetes, в качестве хранилища данных (Data Lake) – Hadoop, Hive-для табличных данных, Spark – для распределенных вычислений. Сами приложения написаны на Python.

Ускорение работы стана «5000»

Основная задача программного решения - ускорить прокат стана без увеличения числа предупредительных выходов за токи двигателей. Это важно, потому что выход за токи – это риск, что двигатель выйдет из строя. Искусственный оператор прокатного стана задает максимально высокую скорость проката, при которой выдерживается заданные параметры уставки (порога срабатывания) двигателя данного агрегата.

Как основа решения использовались исторические планы скоростей двигателя. На основе данных 2 типов: потоковые данные с контроллера агрегата и план проката по группе прокатов, - строится прогнозная ML-модель, которая предсказывает токи. Но в рассматриваемом случае есть специфика – очень высокая корреляция входными и выходными параметрами ML-модели. Нужна дополнительная программная компонента, которая учитывает влияние текущих скоростей на токи двигателя. Это Java-приложение, которое забирает текущие данные из шины Kafka и затем по протоколу OPC задает уставки на каждый следующий проход чистовой группы.

Ускорение работы непрерывно-травильного агрегата

Непрерывно-травильный агрегат НТА–3 – это установка для травления свариваемых встык полос и лент из рулонов стали. Для его работы также важен параметр скорости. Горяче-катные рулоны, поступающие в «головную» часть установки, обычно имеют дефекты поверхности. Избавляются от них путем травления рулонов в кислоте в специальных ваннах травления. В «хвостовой» части процесса чистые готовые рулоны разрезаются на нужные части.

Задача для автоматического управления – двигаться в соответствии с технологическим процессом, но как можно быстрее и не допуская лишнего пребывания рулонов в ваннах травления. По факту на НТА-3 был создан цифровой двойник технологического агрегата, считает Борис Воскресенский: с контроллеров собирается для дальнейшей обработки более 100 различных параметров.

В первом варианте решение использовало эвристики – правила, позволяющие программной системе управлять агрегатом лучше, чем человек-оператор средней квалификации. С их помощью была построена модель для расчета будущего состояния НТА-3. И в режиме реального времени модель устанавливает оптимальную скорость средней части процесса (травление). Таким образом, достигается ускорение средней части агрегата с сохранением равномерности травления.

На следующем этапе была добавлена модель машинного обучения, которая на основании исторических данных неплохо предсказывает время сварки. А затем в систему добавили модель машинного обучения с подкреплением (Reinforcement Learning, RL). В этом случае используется цифровой двойник НТА-3: для него генерируется последовательность рулонов, подлежащих травлению, и интеллектуальный агент управления обучается на цифровом двойнике.

Мы сумели «пересадить» этого интеллектуального агента на управление самим агрегатом, и это дало хороший прирост скорости его работы, - рассказал Борис Воскресенский.

Появление цифрового двойника технологического агрегата открывает новые перспективы для дальнейшего повышения эффективности производства на базе ИТ. Например, можно улучшить производственное планирование – задавать последовательность рулонов на входе таким образом, чтобы прокатывать еще больше стали. Кроме того, цифровой двойник позволит обосновывать инвестиционные решения по изменению параметров травильного агрегата.

Следующая станция – цифровое и безлюдное производство

В ГМК «Норильский никель» с 2015 г. реализуется программа «Технологический прорыв». Владимир Трапезин, директор по автоматизации и информационной трансформации производства компании, рассказал, что первоочередной задачей, которая решалась в рамках программы, было устранение имевшегося на тот момент отставания от мировых лидеров отрасли.

Владимир Трапезин, директор по автоматизации и информационной трансформации производства ГМК «Норильский никель»

Этап базовой автоматизации (2016- 2018 гг.) сменился этапом интегрированного управления (2019 – 2022 гг.), а следом наступит этап цифрового производства (2023 - 2030 гг.).

Масштабные изменения охватили все подразделения компании и производственные переделы: от добычи руды до производства металла, - комментирует происходящие в компании цифровые трансформации Владимир Трапезин.

Завершена базовая автоматизация производства – в эксплуатацию введено 44 программных комплекса, с которыми работает примерно 3200 активных пользователей. Все подземные рудники оснащены системами позиционирования и связи. Создана мощная система передачи огромных объемов данных для управления горным производством. Внедрение горно-геологических информационных систем позволило создать единую горно-геологическую базу данных компании и 3D-модель подземного производства.

Наличие оцифрованных горных выработок дает возможность далее совершенствовать деятельность подразделений компании: формировать планы горных работ, сразу проверять созданный план на выполнимость с помощью средств имитационного моделирования.

Такие программные инструменты дают возможность смоделировать выполнение годовой программы мене, чем за 10 минут, причем, с учетом всех подробностей: геометрии транспортной сети, расположения горных выработок, работы основного и частично – вспомогательного оборудования, а также технических характеристик оборудования, аварийных и плановых ремонтов, ограничений, связанных с проведением взрывных работ, проветриванием и т.д.,- рассказывает Владимир Трапезин.

Кроме того, компания получила реальный экономический эффект: за счет одного только моделирования удалось отказаться от закупки приблизительно 40 единиц дорогостоящих подземных самоходных дизельных машин. Сегодня около 80% техпроцессов горного передела контролируется онлайн из диспетчерских центров, расположенных в заполярном филиале Кольской компании «Норникеля». На основе данных, оперативно поступающих из всех производственных подразделений, формируется товарный баланс металлов. Это позволяет вести детальный фрагментарный учет металлосодержащей продукции на каждом производственном переделе, осуществляя точный и оперативный контроль за товарными потоками внутри компании и фактическим объемом производимой продукции, поясняет Владимир Трапезин. В таком же режиме реального времени осуществляется коммерческий учет всех значимых энергоресурсов заполярного филиала.

Таким образом, вся генерируемая в отдельных системах информация поступает в единое хранилище технологических данных, в котором также аккумулируется необходимая телеметрическая информация, собираемая с движущегося и стационарного оборудования. Оно поддерживает более 100 тыс. параметров, характеризующих предприятия, и является «единым источником правды» для задач управления. Данные хранилища позволяют оперативно проводить инвентаризацию всей рудной базы компании, что обеспечивает возможность эффективного стратегического планирования.

В 2020 году завершена группа проектов по развитию подземной инфраструктуры и диспетчеризации. По данным Владимира Трапезина, проложено более 70 км оптоволокна, установлено более 365 точек связи, запущено в эксплуатацию 386 самоходных дизельных машин.

Фактически мы создали полностью цифровое управление всем процессом добычи, включая контроль выполнения плана горных работ, перемещение руды в шахты, эксплуатацию парка оборудования, - говорит он.

Однако все эти работы означают создание базового функционала цифрового производства. И в 2020 году стартовал второй этап программы повышения эффективности «Норникеля» - «Технологический прорыв 2.0».

«Норникель» движется дальше в цифровое будущее. Его ключевыми признаками буду: дистанционное управление оборудованием, автономной техникой, использование аналитики больших данных, поддержка принятия решений на основе методов искусственного интеллекта. Итогом всей цифровой трансформации станет создание высокоэффективного адаптивного цифрового производства с усовершенствованными бизнес-процессами.

Один из символов этого будущего – безлюдный рудник, в производственных процессах которого человек участвует минимально. Такие технологии уже апробируются. Так, в феврале 2020-го впервые в России на подземном руднике «Норникеля» поехал подземный беспилотный самосвал. Но ключевой площадкой для тестирования безлюдных технологий стал рудник «Скалистый», где добыча руды ведется на глубине 2-2,5 км. Предполагается, что именно там к 2024 г. подземные работы будут проводиться с максимальным участием умной автономной техники.

Цифровой двойник для биотехнологического производства, безлюдного и безопасного

Одна из стратегических задач, которые стоят перед биотех-компанией BIOCAD, - снижение зависимости от зарубежных поставщиков, в том числе, хайтек-решений.

Мы сами создаем ПО для наших задач, и потому имеем полный контроль над данными, что далеко не всегда возможно в том случае, когда используется зарубежное оборудование с встроенным проприетарным ПО, - рассказывает Александр Колесов, руководитель отдела разработки ПО BIOCAD.

В числе прочего, компания отказалась от использования коммерческих систем диспетчеризации (SCADA) в пользу СПО, мобильных и веб-решений. Как пояснил Александр Колесов, коммерческие системы делают ставку, скорее, на удобство конфигурирования, чем на разработку уникального производственного функционала. В отличие от них open source решения предоставляют гибкость, необходимую для реализации нужных компании систем.

Для реализации идеи сквозной автоматизации производственных процессов BIOCAD реализована концепция собственного облака, где развернуты все системы, связанные с технологическим оборудованием, и где также хранятся все производственные данные. При этом управление осуществляется с любого устройства, доступного мастеру или технологу, например, смартфона или настольного ПК с браузером. А ключевая идея сквозной автоматизации – исключение человека из техпроцесса.

Самая большая опасность для технологических процессов – это человек, который находится в чистых помещениях, - поясняет Александр Колесов. - И наша задача – убрать человека из этих процессов.

Эту идею удалось реализовать: осуществлена автоматизация целых линий установок, где человек появляется только для того, чтобы произвести настройку линий на конкретный препарат, нажать кнопку «Старт» и покинуть помещение, переключившись на удаленный мониторинг процессов. При этом удалось объединить в единое общее направление обслуживание технологического и ИТ-оборудования.

Отдельная задача – автоматизация работы биореактора. Это важный элемент производства – емкость с питательной средой, куда помещается клетка, и затем растет, образуя белок, нужный для изготовления лекарственного препарата. В биореактор подается необходимое для жизнедеятельности клетки. В BIOCAD эти сложные процессы подчиняются рецептурному управлению. Все решения, в какой момент подавать в биореактор тот или иной компонент, в каком количестве и т.д., система принимает самостоятельно на основе составленного заранее производственного «рецепта». При этом все исторические данные, которые порождаются в ходе производственных процессов, сохраняются в корпоративном хранилище и доступны для обработки различными приложениями.

Кроме того, механизм рецептур дает возможность оперативно перестраивать производственные процессы под новые препараты. Так произошло, например, не так давно, когда BIOCAD получила статус промышленного партнера для российских производителей вакцины от COVID-19.

По планам мы готовили производственные линии для производства онкологических лекарств, но ситуация потребовала быстрых решений. И, благодаря архитектуре наших цифровых систем, мы смогли оперативно перестроить оборудование под новые задачи, - рассказал Александр Колесов.

Недавняя интересная задача, которую решили ИТ-специалисты BIOCAD, - создание цифрового двойника датчика уровня растворенного кислорода и датчика уровня pH. Эти датчики в процессе работы быстро деградируют, и обычно есть вероятность того, что в ходе техпроцесса начнут вести себя некорректно. Для решения проблемы используется пара датчиков. На основе цифрового двойника датчика и модели предиктивного анализа неисправностей оператор получает информацию о возможном сбое заранее, а не постфактум.

Идею цифрового двойника специалисты BIOCAD постепенно расширяют на оборудование, например, небольшие лабораторные биореакторы, а также крупные промышленные биореакторы. Здесь цифровой двойник поможет значительно сэкономить время и ресурсы для успешного запуска процесса, так как позволит наглядно увидеть, как поведет себя этот процесс в конкретных производственных условиях. При этом цифровые данные технологического оборудования связываются с параметрами непромышленного оборудования, например, для автоматического генерирования аварийных оповещений о нештатных ситуациях. Более того, специальный чат-бот, которого можно запустить на смартфоне, оперативно проконсультирует, какие действия нужно произвести сотруднику.

По оценке Александра Колесова, сегодня ИТ-специалисты BIOCAD активно занимаются развитием различных алгоритмов предиктивной аналитики на базе тех нишевых проектов, которые уже были реализованы. Поле деятельности – обширное, ведь деятельность компании охватывает полный цикл биотехнологий: от поиска молекулы до производства готового лекарственного препарата.

Цифровой двойник: единая платформа для техники и человека

В конференции TAdviser «ИТ в промышленности» приняла участие компания «Казахмыс», крупнейший производитель меди в Казахстане, который имеет тесные деловые связи с российскими предприятиями. Деятельность компании охватывает от геологоразведки и добычи руды до производства конечной продукции в виде катодной меди, медной катанки, а также другой металлопродукции, включая золото и серебро в слитках, серную кислоту, селен и теллурид меди, свинцовую пыль.

Александр Гревцев, ИТ-директор компании «Казахмыс»

Как рассказал Александр Гревцев, ИТ-директор компании «Казахмыс», вопросы создания цифрового двойника для предприятия весьма актуальны. Центральный элемент здесь – единая ИТ-платформа, которая обрабатывает все множество данных, собираемых разными прикладными решениями.

Один из важнейших источников данных – автоматический их сбор с производственных участков, включая, данные из лабораторий. Это ПО реализовано собственными программистами компании на базе Rapid SCADA, платформы для промышленной автоматизации с открытым исходным кодом. Собираемые данные дают возможность пользователям системы изучать текущее состояние той или иной техники, а также наблюдать за производственными процессами с помощью системы видеонаблюдения. Всего на более чем 20 объектах установлено более 1,5 тыс. видеокамер.

Данные с объектов аккумулируются также в ERP-системе. Важным элементом учетной системы компании является энергобаланс, поэтому направление предиктивной аналитики на основе данных счетчиков электроэнергии выделено в отдельный проект. А ключевым направлением дальнейшего развития является «цифровой сотрудник».

Промышленное предприятие – это не только производственные активы, разнообразные машины, но и люди, которые работают с этими машинами. Их тоже нужно оцифровать,- отмечает Александр Гревцев.

Создание «цифровой копии» сотрудника осуществляется на базе его личного кабинета на корпоративном портале. Там отражаются разные аспекты его взаимодействия с компанией: единый электронный пропуск для доступа на различные территории, система учета питания на предприятии, данные по оплате труда, интегрированные с системой бюджетирования HR-отдела, учет средств индивидуальной защиты (СИЗ) и т.д. Данные по учету СИЗ используются в ИТ-системе техники безопасности и охраны труда. У этого направления огромные перспективы для цифровизации, начиная от ускорения допуска персонала к работе до экстренного получения точных и достоверных данных, связанных с аварийными ситуациями.

Мы стремимся создавать такие ИТ-системы, которые обеспечат тотальный контроль за происходящим на объектах, - рассказывает Александр Гревцев. - Один из результатов такой работы – эффективная визуальная аналитика в виде дэшбордов для руководства компании. Другой результат – удобные и безопасные условия работы сотрудников.

О роли данных и геополитики в цифровых производственных системах

Специальным гостем конференции TAdviser «ИТ в промышленности» стал Сергей Фокин, руководитель отдела управления данными российского офиса компании Total. Он подтвердил тезис о важности данных для успешного функционирования современных промышленных компаний и выделил ряд ключевых свойств процессов работы с данными в компании Total:

• Стандартизация процессов обработки данных. Для Total как глобальной компании очень важно получать синергию от работы с локальными разработчиками прикладных решений. Стандартизация обработки данных – это основа такой синергии, уверен Сергей Фокин.
• Различные методы обработки структурированных и неструктурированных корпоративных данных. Речь о том, что в любой большой компании огромное количество полезных для анализа и принятия решений данных содержится в различных отчетах и других документах с неструктурированными данными, которые невозможно загрузить в классические SQL СУБД для традиционной аналитики.

В этих отчетах содержится много полезных данных, снятых с промышленных объектов, результаты исследований и результаты работы наших инженеров. Мы хотим, чтобы эта полезная информация была доступна специалистам компании без необходимости вручную просматривать тысячи документов, - поясняет Сергей Фокин. Доступность данных подразумевает возможность обратиться к корпоративному хранилищу знаний с текстовым запросом и получить конкретный ответ.

• Решения искусственного интеллекта (ИИ), работающие с производственными данными из корпоративного хранилища. Например, у Total есть департамент, занимающийся технологиями и проектами солнечной энергетики. ИТ-специалисты компании внедрили ПО, которое на основе данных фотосъемки участка земной поверхности предлагает места для размещения солнечных панелей.
• Использование методов ИИ и роботизации для создания безлюдных промышленных производств.
• Фокус на облачные технологии обработки больших объемов производственных данных. Total поддерживает 2 крупных облачных проекта: для распознавания сейсмических горизонтов и разломов на основании данных технической фотосъемки и лексический анализ текстовых отчетов. Оба этих решения Total реализовала на базе облачных технологий Google.

Сергей Фокин, руководитель отдела управления данными российского офиса компании Total

Работая в зарубежных странах, Total использует облачные хранилища Google и Microsoft для хранения корпоративных данных клиентов. Эти данные становятся доступными партнерам по разработке или внедрению ИТ-решений для этих клиентов. Однако такая модель работает не во всех странах. В частности, это является серьезной проблемой для работы Total в России, поскольку данных российских клиентов в глобальном облаке Total нет, а с использованием публичных облаков Google и Microsoft есть проблемы. В России много сильных локальных облачных провайдеров, размышляет Сергей Фокин. Возможно, компания выберет этот путь – локализацию глобальных облачных сервисов с помощью российских партнеров.

Иногда образно говорят, что данные – это новая нефть. Для нас это, действительно, так, - пошутил Сергей Фокин.

Информация о партнерах конференции

Mail.ru Цифровые технологии» – B2B-направление Mail.ru Group, которое занимается разработкой и внедрением передовых технологических решений для акселерации бизнеса партнеров.

Более 20 лет Mail.ru Group развивает цифровые технологии. В портфеле корпоративных решений — in-memory платформа интеграции данных Tarantool, облачные сервисы Mail.ru Cloud Solutions, платформа B2G сервисов, а также линейка программных продуктов для цифровизации сферы управления персоналом.

Tarantool — это передовая экспертиза Mail.ru Group, лучшие идеи и поддержка от сообщества разработчиков. Cобственная разработка Mail.ru Group на базе открытого исходного кода создана для эффективной работы высоконагруженных приложений. Функционал платформы сочетает в себе сервер приложений, гибридное хранилище и средства масштабирования. Она способна обрабатывать до 1 млн запросов в секунду.

Платформа задействована в высоконагруженных системах крупнейших компаний на российском рынке — X5, Avito, Wildberries, МегаФон, Yota, Альфа-банк, Mastercard. На международном рынке у Tarantool более семи тысяч установок в сферах телекоммуникаций, финансов, ритейла и электронной коммерции, а также среди дейтинговых сервисов и в игровой индустрии.