Потенциальное влияние COVID-19 на CAD/CAM/CAE/PLM

Безусловно, пользователи более внимательно отнесутся к облачным предложениям. Другое дело, будет ли это относиться к новым CAD-системам. Результат будет зависеть и от сопоставления требуемой функциональности, и от вариантов её поставки пользователям.

Но уже фактом является удаленная работа сотрудников многих компаний. Некоторые компании практиковали такую работу и раньше, а другие были вынуждены перейти на удаленку под давлением обстоятельств. Важно, что, обнаружив продуктивность удаленной работы, многие компании могут изменить своё общее отношение к такой схеме. Это способно породить поток пробных переходов к облакам и в конечном счете к их широкому принятию.

В недавнем опросе по поводу облачных PLM мы задали вопрос о главных проблемах внедрения облачных решений:

• Как и ожидалось, первой в ответах шла проблема безопасности,
• На втором месте оказалась проблема интеграции облачных и не-облачных решений,
• Далее в списке шёл нечасто обсуждаемый пункт – непрерывность доступа к решению.

Допустим, у вас есть локальная CAD-система и облачная система управления данными. Вы проектируете в своей CAD, но не имеете возможности сохранить полученную модель, поскольку доступ к облачной системе оборвался. Разумеется, это проблема, однако вы всегда можете сохранить данные локально. А вот если ваш инструмент проектирования облачный, а доступ к облакам потерян, работа невозможна.

Да, говорите вы, но ведь контракт на облачное обслуживание утверждает, что сервис будет доступен 99,9% времени. Да, но это касается приложения (работающего 99,9% времени на удаленном сервере). А имеет ли ту же степень доступности каждая связь между вашим офисом и облачным приложением?

• Если перестала работать сеть в вашем офисе, вы работать не сможете,
• Если у вашего интернет-провайдера поломка, вы работать не сможете,
• Ваша работоспособность полностью зависит от самого слабого звена всей цепочки.

Вот почему этот вопрос был включен в наш опрос, а его невысокий рейтинг показывает, что люди не обязательно осознают эту возможность.

Уже некоторое время уровень использования личного транспорта снижается. Некоторая доля этого снижения компенсировалась сервисом кар-шеринг. Опыт показывает, что в кар-шеринге, особенно в его бюджетной части, нередко используются старые автомобили.

Сами по себе кар-шеринговые сервисы устраняют вероятности соприкосновения с водителем и другими пассажирами. Эти сервисы могут снабжаться системами санитарной обработки салона, а также кондиционированием для выкачивания патогенов.

Потребуется ли для всего этого усложнение проектирования и применение новых инструментов? Об этом слишком рано судить. На мой взгляд, в данном случае более релевантным является график динамики продаж автомобилей (рисунок ниже). Большая часть покупательной способности зависит от экономики. Продажи пострадают в кратко- и среднесрочной перспективе, в зависимости от того, сколько времени потребуется людям, чтобы вернуться к работе. А ваш вопрос в большей степени относится к долгосрочной перспективе.

В явном виде на вебинаре об этом не говорилось, и более глубоко это будет рассмотрено в нашем полном прогнозе развития PLM-рынка. Но ваш вопрос имеет смысл.

В такой обстановке производство медицинских приборов и фармацевтика могут процветать. Ситуацию в автомобильной и авиационной отраслях прогнозировать трудно. Скорее всего, не будет людей, нанятых только для того, чтобы занимать рабочее место. Но вам нужно разработать безопасный, стильный, эффективный автомобиль, если вы продаете 10000 единиц или 500 000. То же самое для самолетов. Вам может не понадобиться много конструкторских рабочих мест, но может понадобиться больше средств динамического моделирования.

Нет, в наших прогнозах эти аспекты не рассматриваются. Однако можно заметить, что изменения климата уже повлияли на PLM-инвестиции во многих сегментах. Боле строгие требования к расходу топлива и энергии для приборов потребовали большего объема проектирования и симуляции.

Для того чтобы разобраться с PLM-инвестициями в некоторых сегментах, ещё потребуется время. Мобильность людей трансформируется, но она всё ещё сфокусирована на персональном транспорте (или транспортных средствах подобного размера). Будут ли персональные автомобили заменены малогабаритными трамваями, которые доставят нас к месте назначения на коротком конечном отрезке от транспортных хабов будущего? Мы всё ещё производим самолёты, заменят ли их хайперлупы Илона Маска? Такого типа изменения повлияют на экономику PLM.

На сегодняшний день внедрения происходят медленно. В некоторых отношениях ситуация похожа на проблему курицы и яйца. В целом ведущие поставщики локальных решений весьма медленно продвигают облачные решения. Многие продаваемые локальные решения размещаются на публичных облачных ресурсах.

Есть некоторые нативные облачные провайдеры, такие как Arena PLM и Propel PLM и недавно появившийся на рынке OpenBOM, которые позволяют использовать некоторые средства, давно поддерживаемые локальными решениями. Возможно, коронавирусный кризис побудит промышленные компании более серьёзно посмотреть на облачные решения.

Мы в CIMdata говорим об этом уже несколько лет. Ожидаются, по крайней мере, два изменения.

Первое касается непосредственно интеграции. Ранее обычно речь шла об интеграции соответствующих элементов локальных решений. Сегодня технологии и стандарты способны поддержать другие типы интеграций и связей применительно к развивающимся стандартам OSLC (Open Services for Lifecycle Collaboration). С другой стороны, появляется всё больше систем, которые необходимо соединять. Локальные с облачными. Облачные с облачными. Это требует больших компетенций, чем были необходимы десять лет назад.

Второе изменение – кастомизация решений. Существовала взаимозависимость поставщиков решений, системных интеграторов и пользователей. Промышленные фирмы хотели использовать решения по-своему. Поставщики решений были весьма довольны возможностями предлагать решения, допускающие кастомизацию, а системные интеграторы были счастливы за такую кастомизацию получать деньги.

Однако сегодня облачные решения могут адаптировать только те, кто их разработал. Это меняет характер работы, которая требуется от системных интеграторов. Для облачного применения настройка экземпляра решения для управления данными и процессами реализуется проще.

И всё же в мире, в котором информационные технологии стали повседневностью, требуется многое сделать для подготовки системы к реальной работе. Многие полагают, что всё ограничивается покупкой нескольких лицензий. Это не так:

• Необходимо определить модели безопасности и объяснить их пользователям,
• Для поддержки внедрения необходимо произвести организационные изменения в управлении и коммуникациях.

Итак, сервис будет нужен всегда, но его состав изменится.

Как я уже отметил, некоторые препятствия состоят в том, что традиционные лидеры рынка не предлагают привлекательные облачные решения. Однако по мнению экспертов CIMdata, препятствия, прежде всего, психологические. Всякий раз, когда становится известен случай нарушения безопасности, облачные PLM делают небольшой шаг назад, хотя подобных инцидентов с кредитными картами встречается гораздо больше.

И всё же многие большие компании переводят свои ИТ в облако, и гибкость облаков привлекает малые компании.

Похоже, что переход к облакам неизбежен. Нам недостаёт анализа успешного опыта больших компаний.

Одно из ограничений облачных PLM – обмен большими файлами с облаком. Отрасли, которым не требуются большие файлы или для которых органична распределённая работа, вероятно, окажутся впереди. Хороший пример – розничная торговля, обувь и одежда. Это касается и документоориентированных отраслей, например фармацевтики и производства потребительских товаров.

Вообще-то суть в бизнес-процессах совместной работы и в оперативности. В этом отношении прогресс наблюдается в традиционных отраслях, требующих больших инвестиций в PLM: автомобильной и аэрокосмической, но их тормозит большая инерция.

Тот, кто понимают как устроен бизнес розничной торговли, знает, что обычно под упаковками продуктов, занимающих места 3-5, находятся одни и те же продукты. Несомненно, как следствие кризиса, поставщики предъявят покупателям менее качественные продукты. Изменят ли люди свои привычки покупателей? Вероятно, да, если новые продукты окажутся сопоставимыми по ценам с исчезнувшими.

В розничной торговле уже наблюдалось некоторое внедрение роботов для упаковки и размещения товаров. Если это окажется долгосрочным трендом, можно предвидеть появление складов продовольственных товаров, специально спроектированных для использования роботов — как это сделано в Amazon.

И здесь — та же проблема курицы и яйца. Предоставите средства, но найдутся ли у вас пользователи? Вот Onshape предложил такие средства, и пользователи нашлись: в достаточных количествах, чтобы PTC купила Onshape за 470 миллионов долларов, что по некоторым оценкам в 47 раз превышает выручку от продаж созданных облачных средств.

Отчасти виртуализация локальных CAD рассеивает некоторые опасения относительно CAD в облаках. Вам нечего беспокоиться о возможностях канала связи.

Относительно CAM можно рассуждать так же. Должна быть веская причина для перехода, причем без снижения функциональности. Onshape двигался в этом направлении, когда был поглощен. До сих пор в сегменте CAM таких инноваций не было.

Визуализация очень сложных моделей — большая проблема, которую вендоры решают в течение последних двадцати лет. Доступные в облаках вычислительные мощности помогли некоторым новым поставщикам подойти к решению этой задачи более элегантно и эффективно.

Появилась визуализация, частично поддерживающая распределенное взаимодействие за пределами CAD. Но любое такое взаимодействие должно регистрироваться и вносить изменения в геометрию.

Должны быть, если предприняты те же меры безопасности, что и в локальных случаях, то есть с помощью надежных паролей, шифрования и т. д. При этом гораздо проще физически взломать локальную систему, поскольку ее физическая безопасность вполне может оказаться слабой.

С другой стороны, неизвестно, где фактически располагается ваш облачный софтвер. Если арендуются разные облачные носители, речь может идти о наборе таблиц в большой базе данных.

Экономика PLM всегда имела дело с регулированием. Исторически инвестиции в PLM были самыми крупными в области автомобилестроения, аэрокосмической и оборонной промышленности, то есть в жестко регулируемых отраслях, часто с конкурирующими нормативными актами в разных сегментах или регионах/странах. Если у вас есть набор правил, вы можете определить набор процессов и процедур проверки и валидации, чтобы убедиться, что вы соответствуете этим требованиям. Именно такое мышление привело, в частности, к V-подходу в разработках.

Важно то, могут ли регуляторные механизмы адаптироваться к изменениям в технологии. Автомобильной промышленности и их регуляторам потребовалось много лет, чтобы признать, что виртуальные краш-тесты могут в значительной степени заменить физические испытания. То же самое в аэрокосмической промышленности.

С другой стороны, Управление по санитарному надзору за качеством пищевых продуктов и медикаментов (FDA) медленно адаптировалось к приложениям цифровых технологий для разработки продуктов в отраслях, которые они регулируют. Это будет большой проблемой. В условиях кризисов, подобных пандемии коронавируса, когда важна скорость, можно ли сделать что-то достаточно быстро, при этом удовлетворяя регуляторов? Как мы уже видели в начале этого кризиса, ответ сегодня — нет.