Прикладные платформы управления умными активами (ПУУА)

Прикладные платформы управления умными активами (ПУУА, англ. Applied Smart Asset Management Platforms, AM) — это специализированные программные решения, предназначенные для оптимизации управления различными активами (оборудованием, инфраструктурой, транспортными средствами и другими ресурсами) с использованием технологий интернета вещей (IoT), аналитики данных и искусственного интеллекта. Эти платформы позволяют в реальном времени собирать, анализировать и визуализировать данные о состоянии и работе активов, что помогает принимать более обоснованные решения, повышать эффективность их использования и снижать расходы на обслуживание.

Управление умными активами как деятельность представляет собой комплекс мероприятий, направленных на оптимизацию эксплуатации и обслуживания различных активов (оборудования, инфраструктуры, транспортных средств и других ресурсов) с применением современных информационных технологий. В основе этого процесса лежат технологии интернета вещей (IoT), аналитика данных и искусственный интеллект, которые позволяют собирать и обрабатывать информацию о состоянии и работе активов в режиме реального времени, прогнозировать их износ и отказы, планировать техническое обслуживание и ремонт, а также повышать общую эффективность использования активов и снижать эксплуатационные расходы.

Среди ключевых аспектов управления умными активами можно выделить:

• сбор и анализ данных с датчиков и других устройств, установленных на активах,
• мониторинг состояния и работы активов в реальном времени,
• прогнозирование технического состояния и остаточного ресурса активов,
• планирование и оптимизация графиков технического обслуживания и ремонта,
• визуализация данных и формирование отчётности для принятия управленческих решений,
• интеграция с другими корпоративными информационными системами.

Цифровые (программные) решения, такие как прикладные платформы управления умными активами (ПУУА), играют в этом процессе ключевую роль, поскольку обеспечивают автоматизацию сбора и обработки данных, внедрение аналитических инструментов и алгоритмов машинного обучения, а также создание единой информационной среды для управления активами. Без использования таких решений эффективное управление большими объёмами данных и сложными технологическими процессами становится практически невозможным.

Прикладные платформы управления умными активами предназначены для оптимизации процессов управления различными видами активов — от производственного оборудования и инфраструктуры до транспортных средств и других ресурсов. Они реализуют комплексный подход, интегрируя технологии интернета вещей (IoT), аналитические инструменты и алгоритмы искусственного интеллекта для сбора, обработки и анализа данных в режиме реального времени, что позволяет получать всестороннюю информацию о состоянии и эксплуатационных характеристиках активов.

Функциональное предназначение таких систем заключается в обеспечении возможности принятия обоснованных управленческих решений на основе актуальной и всесторонне проанализированной информации, повышении эффективности использования активов за счёт выявления и устранения узких мест, оптимизации графиков технического обслуживания и снижения простоев, а также в минимизации операционных и эксплуатационных затрат. Платформы позволяют визуализировать данные, создавать прогнозные модели, отслеживать ключевые показатели эффективности и тем самым обеспечивать более высокий уровень контроля и управления активами.

Прикладные платформы управления умными активами в основном используют следующие группы пользователей:

• промышленные предприятия, которые нуждаются в мониторинге и оптимизации работы производственного оборудования и технологических линий;
• транспортные компании, стремящиеся повысить эффективность использования и обслуживания парка транспортных средств;
• организации в сфере ЖКХ, управляющие инфраструктурными объектами и коммунальными сетями;
• энергетические компании, контролирующие состояние электросетей, генерирующих и распределительных мощностей;
• компании, эксплуатирующие сложные технические системы (например, телекоммуникационное оборудование), для отслеживания их работоспособности и прогнозирования ремонтов.

На основе своего экспертного мнения Соваре рекомендует наиболее внимательно подходить к выбору решения. При выборе программного продукта из функционального класса прикладных платформ управления умными активами (ПУУА) необходимо учитывать ряд ключевых факторов, которые определят пригодность платформы для решения конкретных бизнес-задач. Прежде всего, следует оценить масштаб деятельности компании: для крупных предприятий с разветвлённой инфраструктурой потребуются решения с высокой масштабируемостью и возможностью интеграции с большим количеством устройств и систем, в то время как для небольших компаний могут подойти более простые и экономичные варианты с ограниченным функционалом. Также важно учитывать отраслевые требования и стандарты — например, в энергетике и нефтегазовой отрасли существуют специфические требования к мониторингу и управлению оборудованием, которые должны быть поддержаны платформой.

Ключевые аспекты при принятии решения:

• совместимость с существующими ИТ-инфраструктурами и системами (например, ERP, CRM);
• поддержка необходимых технологий IoT и протоколов связи (например, Wi-Fi, Zigbee, LoRaWAN);
• наличие функций аналитики данных и возможностей машинного обучения для прогнозирования состояния активов;
• возможности визуализации данных (дашборды, графики, отчёты) и формирования аналитических отчётов;
• уровень безопасности и соответствие требованиям по защите данных (например, шифрование трафика, аутентификация пользователей);
• наличие API для интеграции с другими корпоративными системами и сервисами;
• поддержка мобильных устройств и возможность удалённого доступа к системе;
• соответствие отраслевым стандартам и нормативам (например, ГОСТ, ISO, отраслевым регламентам).

Кроме того, следует обратить внимание на техническую поддержку и обслуживание платформы, наличие обучающих материалов и возможности обучения персонала, а также на условия лицензирования и стоимость владения решением в долгосрочной перспективе. Важно также оценить репутацию разработчика и наличие успешных кейсов внедрения платформы в компаниях со схожими бизнес-процессами и масштабами деятельности.

Прикладные платформы управления умными активами (ПУУА) предоставляют организациям инструменты для более эффективного управления ресурсами и оптимизации бизнес-процессов. Применение таких решений приносит ряд преимуществ, способствующих повышению конкурентоспособности и снижению издержек.

• Повышение оперативности принятия решений. ПУУА обеспечивают сбор и анализ данных в реальном времени, что позволяет оперативно реагировать на изменения состояния активов и предотвращать возможные сбои и простои.
• Оптимизация использования активов. Платформы помогают выявлять неэффективно используемые ресурсы, что способствует рациональному распределению активов и повышению общей производительности.
• Снижение затрат на техническое обслуживание. Благодаря прогнозированию потребностей в обслуживании и ремонтах на основе анализа данных ПУУА помогают избежать внеплановых простоев и сократить расходы на сервис.
• Улучшение контроля над активами. ПУУА предоставляют централизованный доступ к информации о состоянии и местоположении активов, что упрощает управление и повышает прозрачность процессов.
• Автоматизация рутинных процессов. Платформы автоматизируют сбор и обработку данных, освобождая персонал от монотонной работы и позволяя сосредоточиться на стратегических задачах.
• Повышение точности прогнозирования. Использование алгоритмов искусственного интеллекта и аналитики данных позволяет более точно прогнозировать износ активов, спрос на ресурсы и другие ключевые показатели.
• Интеграция с другими системами. ПУУА могут быть интегрированы с корпоративными информационными системами, что обеспечивает единый информационный поток и улучшает координацию между различными подразделениями.

Классификатор программных продуктов Соваре определяет конкретные функциональные критерии для систем. Для того, чтобы быть представленными на рынке, Прикладные платформы управления умными активами должны иметь следующие функциональные возможности:

• сбор данных в реальном времени с датчиков и других устройств, подключённых к активам, через технологии интернета вещей (IoT),
• обработка и анализ полученных данных с применением алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта для выявления закономерностей и аномалий в работе активов,
• прогнозирование состояния активов и потенциальных неисправностей на основе исторических данных и текущих показателей,
• визуализация данных о состоянии и работе активов в виде дашбордов и графиков для удобного восприятия информации пользователями,
• управление активами с возможностью удалённого контроля и настройки параметров работы оборудования и других ресурсов.

По аналитическим данным Соваре, в 2025 году на рынке прикладных платформ управления умными активами (ПУУА) можно ожидать усиления тенденций, связанных с углублённой интеграцией искусственного интеллекта и машинного обучения, расширением возможностей аналитики больших данных, развитием технологий интернета вещей (IoT) и повышением уровня кибербезопасности. Также будут актуальны решения, ориентированные на облачные технологии, мультиплатформенную совместимость и автоматизацию процессов принятия решений. Среди ключевых трендов:

• Углублённый анализ данных. Применение продвинутых алгоритмов для обработки и анализа данных с целью выявления скрытых закономерностей и прогнозирования состояния активов, что позволит минимизировать простои и оптимизировать эксплуатационные расходы.
• Интеграция с системами машинного обучения. Внедрение моделей машинного обучения для автоматизации диагностики и прогнозирования неисправностей активов, что повысит точность предсказаний и сократит время на устранение неполадок.
• Развитие IoT-технологий. Расширение возможностей подключения и взаимодействия различных устройств и активов, что обеспечит более полный охват данных и улучшит управление распределёнными активами.
• Усиление мер кибербезопасности. Внедрение современных криптографических методов и систем защиты данных для обеспечения безопасности информации, собираемой и обрабатываемой ПУУА, в условиях растущих киберугроз.
• Облачные решения и масштабируемость. Переход к облачным платформам, которые позволят легко масштабировать системы в зависимости от потребностей бизнеса и обеспечат доступ к данным из любой точки мира.
• Мультиплатформенная совместимость. Разработка ПУУА, совместимых с различными операционными системами и устройствами, что упростит интеграцию с существующими корпоративными системами и повысит универсальность платформ.
• Автоматизация принятия решений. Внедрение систем, способных на основе анализа данных автоматически генерировать рекомендации и выполнять определённые действия, например, запускать процедуры технического обслуживания, что существенно сократит время реакции на изменения состояния активов.