Дякую за запізнення: керівництво для оптимістів сучасності. Томас Фридман

двигунів GE, 21 500 локомотивів GE, 23 000 вітрових турбін GE, 3900 газових турбін, 20 700 одиниць нафтогазового устаткування, що всі без винятку бездротово в поточному режимі надають до GE інформацію.

      Ця нова промислова нервова система, за словами Ру, прискорювалася прогресом у споживчій царині, як-от спорядженими камерою смартфонами з GPS. Вони для промислового інтернету у ХХІ ст. мають таке саме значення, як надзавдання для поступу промисловості у ХХ ст., оскільки здійснили величезний стрибок у майбутнє в галузі взаємопов’язаних технологій та матеріалів, роблячи їх меншими, розумнішими, дешевшими та швидшими. «Завдяки смартфонам сенсори настільки подешевшали, що їх можна було поширювати, і ми почали їх монтувати скрізь», – сказав Ру.

      Сенсори тепер добувають глибинну інформацію на такому рівні деталізації, якого раніше не було. Коли всі ці сенсори транслюють інформацію до центральних банків даних, а дедалі продуктивніше програмне забезпечення виявляє патерни в інформації, ми можемо помітити слабкі сигнали, перш ніж вони посиляться, і розпізнати патерни, перш ніж вони створять проблеми. Відтак цю глибинну інформацію можна замкнути на запобіжні дії, і ми за оптимальним графіком розвантажуємо сміттєзбірники або регулюємо тиск у пожежному гідранті до початку розривів, що дорого коштують, та заощаджуємо час, засоби, енергію, рятуємо життя, роблячи суспільство ефективнішим, ніж могли будь-коли раніше уявити.

      «Старий підхід називали “обслуговуванням залежно від стану”, тобто, якщо є щось брудне, його слід вимити, – пояснював Ру. – Превентивне обслуговування передбачало: незалежно від інтенсивності навантаження кожні 6000 миль міняйте мастило». Нинішній підхід – це «прогнозне обслуговування» й «нормативне обслуговування». Тепер ми можемо майже точно передбачити момент, коли шину, двигун, акумулятор автомобіля, турбовентилятор або пристрій потрібно замінити, і ми можемо порадити оптимальний мийний засіб для конкретного двигуна, що працює у відмінних умовах.

      Якщо поглянути на минуле GE, додав Ру, то все спиралося на переконання інженерів-механіків, буцім за допомогою фізики можна змоделювати весь світ і заглибитися в те, як усе працює. «Ідея полягала в тому, – пояснював він, – що якщо ви знали, як працює газова турбіна або двигун внутрішнього згоряння, то могли застосувати закони фізики та сказати: “Отак воно працюватиме й ось тоді вийде з ладу”. Традиційна інженерна спільнота не вважала, що в даних є своя правда. Вони використовували дані для верифікації фізичних моделей і діяли на підставі одержаних результатів. Наша нова генерація фахівців із даних каже натомість: “Щоб шукати й виявляти патерни, можна й не знати фізики”. Є патерни, котрі людський мозок не може виявити, бо сигнали настільки слабкі, що ви їх не помічаєте. Але тепер, коли в нас є такі обчислювальні потужності, ці сигнали самі впадають вам в око. Одержуючи тепер слабкий сигнал, ви розумієте, що це раннє попередження про можливість пошкодження або про втрату ефективності».

      У