В Siemens ценят реальную пользу от инноваций, а не шумиху вокруг них

Рынок подталкивает нас к аддитивному производству. Я признаю, что в течение нескольких лет мы отставали, но теперь это не так. Лет пять назад было много разговоров о том, что в каждом доме появится принтер. Разбили кофейную чашку – напечатайте новую, а не идите за ней в магазин. Я думаю, это была более чем странная идея. Вряд ли все захотят иметь принтер. Тогда это был предел мечтаний. Но даже сегодня люди до сих пор не понимают, что можно сделать с помощью 3D печати. На изображении вверху мы видим воздуховод, напечатанный на 3D-принтере HP. Шесть деталей заменены одной, при этом воздушный поток увеличился на 22%. Вы бы не разработали такую деталь за миллион лет. Для моделирования вам нужна вычислительная гидродинамика. Нам нужно выходить на такой уровень дискуссии. А мы все еще говорим о печати кофейных чашек.

Я понимаю, что новая технология начинается с раскрутки. Затем наступает фаза серьезной проработки, и шумиха затихает. Но мы должны быть готовы к ее новому взлету. То же самое и с IoT. Сначала это много разговоров, потом они утихают, потом снова усиливаются. Нужно всегда держать руку на пульсе.

Такая же картина и с AR/VR. Мы видим там много классных и крутых штучек, но из них нельзя извлечь выгоду для бизнеса, поэтому они не используются. AR/VR от нас, от наших конкурентов – безусловно, это круто, но насколько это оправданно? Можете ли вы встроить эту технологию в производственный процесс и получать от нее выгоду? Но тем не менее вы должны иметь ее под рукой, когда рынок этого потребует.

Мы не давим на наших клиентов. Они сами будут принимать решение. От них зависит, куда они хотят двигаться. У нас есть разные предложения. Мы можем оставить бессрочные лицензии. У нас есть облачные технологии. Мы могли бы сделать облачный хостинг. Много вариантов. Мы не говорим нашим клиентам: вы должны перейти на подписку или в облако.

Три года назад все говорили: «Я не хочу помещать интеллектуальную собственность в облако». Но сейчас люди уже меньше беспокоятся по этому поводу. Мы должны быть готовы к тому, что потребует наш рынок. Мы не собираемся принуждать наших клиентов к бизнес-модели, с которой им не комфортно.

Я не верю, что вы сможете работать в закрытом рынке. Вы должны быть открыты. Я убежден, что вы не должны навязывать своим клиентам бизнес-модели, которые им не нужны и которые они не хотят. Это неправильно. Полтора года назад одна компания собиралась перейти к нам от своего поставщика. Их ИТ-директор сказал, что «он хочет убедиться, что мы рассматриваем различные способы использования программного обеспечения», но при этом он не хотел нести слишком больших расходов. Он хотел побольше узнать о модели подписки, облаке и т. п. Я сказал ему, что мы можем поддерживать все приложения в облаке, но готовы ли они размещать свои данные в облаке? Главный инженер, сидевший рядом с ним, вскочил с возгласом «Ни при каких условиях!». Очевидно, что у них не было единого мнения.

Но когда они будут готовы, мы тоже должны быть готовы. Они могут двигаться быстрее или медленнее. И мы не будем их подталкивать.

PMI довольно интенсивно использовался в течение долгого времени некоторыми нашими заказчиками, но есть разные уровни использования PMI. Использование PMI в модели для ее документирования практикуется уже давно. Что касается использования PMI во всем процессе проектирования, включая производство и контроль качества, то это распространено не так широко.

Я бы сказал, что производители не проявляют большого интереса к MBD. Мы работаем с ними в этом направлении. В аэрокосмической отрасли некоторые из них получали от MBD очень хороший эффект. Вне этой сферы оно используется меньше.

Некоторые автомобильные компании пошли по пути использования MBD и PMI. Авиакосмическая отрасль была здесь первопроходцем. Автомобилестроители хотели извлечь уроки из ее опыта. После того как автомобиль построен, автомобильная компания должна удостовериться, что все сделано правильно и соответствует требованиям. Авиакосмическая отрасль значительно продвинулась в этой области благодаря подходу, основанному на моделях, – проектированию на основе моделей и моделированию систем.

Это просто процесс, методология и осознание необходимости. Мы видим в самых разных областях, что управление требованиями и спецификациями стоят во главе угла при проектировании продукта и в обеспечении контроля.

Интересно, что до того как мы начали использовать Mentor в области интегральных схем, мы не могли предположить, что и здесь возникнет необходимость в управлении требованиями.

У нас есть много инструментов, которые могут использоваться на нескольких фронтах. Например, можно использовать Teamcenter для того, чтобы обеспечить соблюдение правил.

Как правило, мы это делаем. Проблемы могут появиться, когда нет четкого стандарта. Самое замечательное в стандартах – их слишком много [смеется].

Всем известно, что у Siemens есть инвестиции в Bentley. С Bentley сотрудничает наша группа автоматизации процессов. У наших клиентов был запрос на управление данными для корпоративных процессов. У нас не было решения. Наши люди предлагали использовать Teamcenter, но я решил, что это не даст нужного результата. Как можно управлять сложным набором документов, данных и процессов? Вы должны создать и утвердить план, а затем контролировать его выполнение.

Многие из этих предприятий не используют Bentley. Они используют другие системы. Чтобы у них все заработало в комплексе, мы выбрали такой подход.

В связи с этим интересно вспомнить, что мы, вероятно, были одними из первых клиентов Bentley еще в середине 80-х. Я знал их очень хорошо, когда они еще были в Intergraph, и позже, когда Bentley уже отделилась от Intergraph.

Мы тогда использовали продукт под названием PseudoStation. Это был эмулятор, который работал на ПК на базе 286-го процессора, поэтому вам не нужно было покупать рабочую станцию Intergraph за 75000 долларов. Bentley начинали с PseudoStation, который использовался главным образом для чертежей. Так они ответили на запросы людей, которые использовали Intergraph, но не могли позволить себе купить дорогие рабочие станции.

Возвращаясь к тому, что есть большая разница между работой по управлению данными для вашего приложения и управлением корпоративными данными с использованием чего-то вроде Teamcenter. Взять, к примеру, Tecnomatix. Мы купили Tecnomatix 11 лет назад. Очень хорошее приложение. Но они уперлись в стену, потому что клиентов все устраивало и они не нуждались в базе данных; у них был Teamcenter, корпоративный инструмент. Им был не нужен рабочий инструмент, который управляет отдельными данными.

Об этом же нам говорили и клиенты из обрабатывающей промышленности. Им нужен был корпоративный инструмент для управления всем процессом. Речь шла не просто об управлении файлами, их обновлении и сохранении. Речь шла обо всех данных, связанных с созданием плана, сопровождением плана и так далее. Это пример того, как, наряду с другими факторами, сами клиенты как бы подталкивали нас, говоря: «Послушайте, мы знаем, что Teamcenter может сделать для обрабатывающей промышленности».

Конечно, я думаю о цифровых технологиях, о том, что мы делаем, и о разрыве между нами и сотрудниками предприятий. Стимулы для персонала к освоению новых технологий существуют. В развивающихся странах есть компании, которые думают о том, как обогнать нынешних лидеров. Немцы, например, очень хороши в производстве. Но аддитивное производство – это новое игровое поле. Мы все начинаем с нуля. В аддитивном производстве эти 100 лет производственного опыта не стоят и ломаного гроша. На самом деле этот опыт может даже очень мешать.

Наши клиенты говорят: «Мы уже разработали детали. Мы просто хотим напечатать их». Но какой смысл печатать деталь, которая была разработана по старинке? Вы видели формы, с которыми мы работаем сегодня, подобные упомянутой выше напечатанной детали. Если вы не разрабатываете свои детали специально для аддитивного производства, вы играете сами с собой в прятки. Аддитивные технологии великолепно всех уравнивают. И все одновременно обучаются.

Теперь о методах работы в целом. Существует убеждение, что вы можете принимать решения, основываясь на достаточно большом количестве данных, но я утверждаю, что большое количество данных не обязательно приводит к правильному решению. Если у вас есть нужные инструменты, вы можете принимать решения намного быстрее и намного легче.

Будущее за компаниями, готовыми менять свои процессы, а не за людьми, меняющими свои инструменты. Но вы можете столкнуться с проблемами, если начнете двигаться быстрее, не меняя всего остального.

Я хочу привести вам пример из области инженерного анализа. Инженеров в процессе обучения учат использованию одного инструмента, и они никогда его не меняют. Один из заказчиков занимался подводным трубопроводным оборудованием. Они проектировали клапан, и нужно было найти правильное соотношение между скоростью потока и эрозией. Вы увеличиваете скорость потока – и получаете эрозию в клапане. Мы использовали инструмент оптимизации конструкции в сочетании с нашим CAE инструментом и NX и нашли 300 различных решений для клапана за то время, которое потребовалось бы им, чтобы сделать один клапан традиционным способом.

Несмотря на это, они предпочли бы ничего менять. Мы вынуждены были обратиться к их руководству и на нашем примере показать им, что некий конкурент сможет выполнить 300 итераций проекта за то время, за которое их инженеры выполнили одну. Как долго продержится их бизнес?

Вернемся к проблеме недостаточной квалификации. Среди персонала можно наблюдать значительную разницу между представителями молодого и старшего поколения инженеров, а также между теми, кто применяет новые инструменты и методы, и теми, кто привык работать по старинке. Но что вы будете делать, если у вас появится инструмент, экспоненциально сокращающий время моделирования? Станете ли вы призывать сотрудников осваивать область, где всё шире используются ИИ и машинное обучение? Вам нужен инженер? Я знаю, что ответ – да, но какова будет роль будущего инженера?

Инженерный софтвер – это просто инструмент, который должен использовать инженер. То же самое с ИИ. То же самое с данными. Как я уже говорил, имея достаточно данных, я могу показать корреляцию между количеством людей, получающих инженерные специальности, и потреблением сыра моцарелла. Но мы знаем, что это не имеет никакого смысла.

Если вы запускаете итерации проекта и программа возвращает нечто из ряда вон, обычный человек может не понять, что это смешно, но инженер должен понимать. Инженеры имеют для этого нужную квалификацию. Почему бы не сочетать эти навыки с другими инструментами, помогающими вам принять решение?

Самым ограничивающим фактором в распространении IoT является нехватка приложений. Существует множество платформ IoT, но где все эти приложения? Как мы могли бы помочь нашим клиентам быстрее разрабатывать приложения, чтобы они могли извлекать выгоду из Интернета вещей? Вот так мы заинтересовались Mendix. Затем мы подумали, чем он может быть полезен для других приложений. Например, почему бы не использовать Mendix для расширения возможностей Teamcenter? Но было опасение, что изменения в Teamcenter могут нарушить механизмы управления работой бизнеса.

Когда мы вникли в это глубже, мы узнали, что Mendix использовался также в SAP. Оказывается, у SAP были схожие с нашими проблемы с IoT, только в корпоративных приложениях.

И SAP начал работать с Mendix, чтобы помочь им создавать приложения для их пользователей. Компании, использующие SAP, не хотели участия третьей стороны в их корпоративном софте. Они предпочли бы, чтобы их клиенты создавали свои решения, используя Mendix для извлечения данных из SAP.

Мы решили, что сможем поступить так же со многими нашими корпоративными приложениями.

Есть много областей, куда мы можем пойти. Есть сервис. Вы знаете, что мы сотрудничаем с IBM. Мы рассматривали возможность создания собственного сервиса. Или мы могли бы приобрести компанию. Но в этом пространстве есть два главных игрока: IBM и SAP. Здесь мы восполнили пробел по-другому, став партнером одного из них.

Есть и другие области. Мы ведем много переговоров. Мы хотим продолжать наращивать наши возможности в сфере аддитивных технологий, потому что мы видим, что рынок движется туда. Мы хотим продолжать наращивать возможности в области электрического и электронного проектирования. Проектирование продукта совершается в сложной среде. Мы также думаем о проектировании интегральных схем.

[Тони показывает, что нет].

Мы продолжим развиваться в области машинного обучения, искусственного интеллекта и AR/VR, но, опять же, есть приложения реальной жизни и есть крутые демонстрации. Я постоянно призываю наших ребят не делать крутых демо, если мы знаем, что технология еще сырая. Давайте подождем, пока технология достигнет уровня, когда мы с ее помощью сможем сделать все, для чего мы ее задумали, и тогда уже действительно ее применять.

Мы достаточно давно заговорили о PMI. Мы уже используем PMI и планируем двигаться дальше. Именно туда я направляю своих сотрудников. Каким образом мы собираемся использовать технологию и внедрять ее во всё, что мы делаем? Своеобразие нашей отрасли состоит в том, что когда вы думаете, что достигли в чем-то серьезного уровня, например в CAD, которым мы занимаемся 35 лет, появляются новые современные технологии. Мы освоили конвергентное моделирование, фасетное моделирование, аддитивное производство… многое из того, что полностью меняет представление о том, как вы можете проектировать и создавать вещи.

Около года назад мы на примере Ford сделали очень хорошую презентацию о том, что означает цифровой двойник. Цифровой двойник не новинка. Мы говорили об этом много лет.

Когда-то мы написали целую книгу о проблемах, с которыми мы сталкивались, пока делали автомобиль. Сегодня автомобиль делается без проблем. Это потому, что теперь каждая гайка, болт, винт этого транспортного средства введены в планируемый процесс и встроены в модель, чтобы можно было проверить, что все будет работать именно так, как этого хочет Ford. Но сегодня мы также хотим знать и о различных характеристиках автомобиля. Будет ли он ускоряться и тормозить так, как вы ожидаете? Как он движется и управляется? Как смоделировать больше функциональных характеристик? Это та область, в которой мы будем продолжать развивать свои продукты. Не только автомобильные, но и любые системы, потому что мы хотим знать, как они будут себя вести, а не только получать информацию, когда они вышли из строя.

Мне нужно позвать сюда маркетологов. Я уже сказал им, что у нас в компании 22000 человек и каждый из них задал этот вопрос.

Но я попробую ответить. В наши дни каждый продукт претендует на роль платформы, но не все может быть платформой. Ребята из NX называют NX платформой. Teamcenter – это платформа. Mendix – это платформа. Не все может быть платформой.

Мы долго работали над этим и пришли к тому, что теперь называется Xcelerator, и это начинает находить отклик. Я думаю, у нас есть репутация компании, имеющей самую полную цифровую платформу.

Но что это значит? Мы объявили, что наша задача – «Xcelerator'ить» разработку продуктов для наших клиентов (в оригинале: to Xcelerator product development. – прим. ред.). Xcelerator – название нашего полного набора продуктов и услуг; всё, что мы имеем и делаем, является частью Xcelerator. Ключевой частью Xcelerator является Mendix. Используя Mendix, расширяя Mendix как платформу для разработки приложений, мы дадим людям возможность создавать решения в области IoT, как вы видели на примере демонстраций существующих продуктов. Облачные приложения также будут создаваться на базе этой платформы.

Xcelerator – это наше портфолио. Это не продукт. Вам не придется покупать Xcelerator.

PLM – это теперь не про нас.

Теперь вы можете требовать с нас по три цента каждый раз, когда мы произнесем «PLM».