«Мы прошли круги ада, доказывая,
что это важно»
Как Clover Group и Ctrl2GO внедряют цифровые продукты в промышленность


26 марта 2019





Группа компаний Ctrl2Go, основанная в 2019 году, специализируется на разработке и внедрении цифровых продуктов в промышленности. В активе группы 47 собственных изобретений и прикладных программ и 38 патентов. Самый масштабный проект — «Умный локомотив». Система позволяет в режиме реального времени анализировать техническое состояние 8 500 секций локомотивов «РЖД» и прогнозирует вероятность поломок.

«Умный локомотив» — разработка Clover Group, которая входит в Ctrl2GO и предлагает предприятиям решения по предиктивной аналитике. Один из её основателей Денис Касимов сегодня занимает в Clover Group должность председателя совета директоров, а также возглавляет отдельный дивизион Ctrl2Go.

Rusbase поговорил с Денисом о продуктах Clover Group и Ctrl2Go, запросах предприятий и сложностях внедрения цифровых решений, тенденциях на рынке цифровизации промышленности, зарубежной конкуренции и интересных кейсах.
Фото: Антон Львов для Rusbase
— Когда вы впервые заинтересовались нейронными сетями и их применением в реальном секторе?
— На третьем курсе Казанского государственного энергетического университета я устроился работать в консалтинговую компанию, в которой реализовывал проекты для энергетического сектора. В какой-то момент я подумал, что стоит систематизировать и оцифровать экспертизу технарей, с которыми мы общались каждый день. В университете тогда шёл курс по нейронным сетям, и это натолкнуло меня на мысль, что можно связать одно с другим. Я сказал заведующему кафедры, что хочу написать про использование нейронных сетей в промышленности в своём бакалаврском дипломе. Он, конечно, покрутил у виска, но не запретил мне этим заниматься. Я обложился литературой и через 3-4 месяца принёс готовую работу.

К слову, я изучал нейронные сети по методичке 1992 года. То, что мы сейчас считаем «хайпом», на самом деле появилось в конце 1980-х. Но технология вошла в жизнь позже просто потому, что не хватало мощностей и компетенций у математиков — единицы могли переложить код в работающую программу, бизнеса как такового в этом не было.
— Расскажите, как появилась идея создания компании Clover Group?
— С 2007 по 2012 год я работал в той самой консалтинговой компании, где мы внедряли системы ЕАМ (системы управления основными фондами предприятия — прим.). В какой-то момент знакомый позвал меня развивать компанию по автоматизации бизнес-процессов. Я долго не соглашался, но потом решился, потому что хотел научиться создавать бизнес, новую команду. А когда ты работаешь рядовым сотрудником, даже как руководитель проекта, ты не можешь поднять отдельное бизнес-направление. Всё сложилось: я пришёл пятым сотрудником, а через 4 года в «МайТэк» было уже 45 человек. Оборот вырос с 3 млн рублей в год до миллиона долларов. Мы стали лучшими в своём классе, нас знали на рынке. Я понял, что у меня достаточно сил делать другой большой бизнес — тот самый, о котором я мечтал ещё в 2007 году.

В 2015 году я познакомился со своим будущим партнером Денисом Лисиным, который сейчас является генеральным директором Clover Group. Тогда он работал в группе «ЛокоТех», а наша компания автоматизировала для них бизнес-процессы. Мы разговорились, и после этого всё завертелось.
— В 2016 году вы выиграли конкурс «ЛокоТех» на создание решения, которое позволило бы предсказывать неисправности локомотивов и отказ оборудования между плановыми ремонтами. У вас на тот момент уже был готовый продукт?
— Сначала у нас с Денисом не было ничего, кроме желания. Весной 2015 года мы поехали в одно из локомотивных депо, поговорили с сотрудниками, получили часть данных. Спустя почти год появился первый прототип. Сейчас он кажется примитивным: в нем использовался метод опорных векторов и математическая модель, которая показывала аномалии в данных. Программа в автоматическом режиме строила графики. Этот продукт мы презентовали техническим специалистам в разных компаниях. Прошли круги ада, доказывая, что это важно — в общем, занимались стандартным custdev. В какой-то момент мы поняли, что пора регистрировать компанию.
— В вашей команде тогда были только вы вдвоём?
— Начинали мы вдвоем, но для решения нестандартных задач привлекали сторонних специалистов. Через какое-то время у нас уже была небольшая команда — человек 8-9.
— Можете рассказать об интересных кейсах применения предиктивной аналитики Clover Group?
— Все кейсы интересные, если у них есть история. Иногда это не внедрение продукта, а решение конкретных задач.
Компрессоры Atlas Copco
Например, есть кейс с международной компанией Atlas Copco, которая производит компрессоры и продаёт их в том числе в России по контрактам полного сервисного обслуживания. Это значит, что за работоспособность отвечает сама компания-производитель, а не клиент. Если компрессор не работает, заказчик не только не платит, но и выставляет штрафы.

В 2017 году Clover Group анализировала данные по установке из трёх компрессоров с машиностроительного завода в Набережных Челнах. Мы увидели, что один из компрессоров перегревается: температура росла в течение недели, а к понедельнику возвращалась в норму.

У нас было очень много предположений, одно из них оказалось верным — система охлаждения работала неправильно. Мы взяли данные по средней температуре в Набережных Челнах, наложили на температурные данные компрессора и увидели, что между ними есть прямая корреляция. В субботу-воскресенье завод не работал, так что всё остывало и возвращалось в норму. Мы сказали об этом компании-производителю, они перепроверили информацию и направили инженера из другого города, который приехал и подтвердил гипотезу. Нам даже написали благодарственное письмо. Но продукт не купили, потому что решение принимал бельгийский офис, и они не хотели, чтобы доступ к их данным получили русские математики. Russian is evil (смеётся). Поэтому мы закрыли этот проект. Это к слову о том, как на нас влияет геополитическая ситуация.
Электрогенератор
Ещё был классный кейс с генератором. Нам предложили выяснить, почему сгорел электрогенератор на станции. За невыдачу электроэнергии на компанию наложили штраф в 150 млн рублей.

Нам дали данные за два года, и мы увидели, что заметить проблему можно было за полтора года до отключения генератора. При этом все защитные АСУ ТП-системы промолчали просто потому, что генератор был загружен не на полную мощность и значения всех параметров находились внутри границ. В том числе в этом наше отличие от классических систем: у нас плавающие границы параметров, потому что по отдельности они могут быть в пределах нормы, но их совокупность будет показывать, что что-то не так. Это как у человека: вроде и температуры нет, и ничего не болит, но состояние так себе.

Фото: Антон Львов для Rusbase
— Сколько времени занимает внедрение вашего решения по предиктивной аналитике?
— В среднем полгода. Но это зависит от того, есть ли данные и вообще системы. Это пока не коробочное решение.
— С какими сложностями сталкиваетесь при внедрении?
Как при внедрении любой информационной системы: нет первичных данных, или их не хватает, или они врут, или процессы не выстроены, или выстроены, но их надо менять.
— В этом смысле между автоматизацией бухгалтерии и внедрением цифровых решений не так много отличий. Люди не хотят меняться, и это нормально. Поэтому в наших интересах делать продукт проще и понятнее, находить преимущества и ценность не только для бизнеса в целом, но и для его сотрудников.

С другой стороны, все эти системы точно интереснее, чем те, которые были 10 лет назад. Поэтому мотивировать людей проще. Многие сотрудники, которые участвуют в процессе, — это те же люди, которые 15 лет назад интересовались гаджетами или компьютерами.
— В чём вообще ценность предиктивной аналитики? Есть ведь плановые работы, которые всё равно проводятся.
— Всегда есть дополнительный объем работ, на который мы не рассчитываем, когда планируем ремонт. Можно провести аналогию с машиной: вы приезжаете в сервис поменять масло, а вам говорят, что нужно выполнить ещё несколько операций. Их необязательно делать сразу же, но о них нужно знать. Плюс даже во время плановых ремонтов можно менять и сокращать состав работ. Производитель ведь всегда страхуется и проверяет оборудование чаще, чем нужно по факту.

Оборудование много раз тестируется в разных режимах, но жизнь всегда богаче с точки зрения эксплуатации. Машина может ездить на севере и на юге и вести себя по-разному. У электродвигателя, который работает при температурах от –50 до +50 градусов, могут ломаться разные части в зависимости от того, где он находится. Но что это даёт? Предиктивная аналитика — про связку «что происходит с оборудованием сейчас» и «что с ним делать дальше».

Вообще в управлении ремонтом есть понятные для всех этапы развития.
1
Ремонт по факту
Ремонтируем, когда сломалось. 50 лет назад только так и делали.
2
Планово-предупредительные работы
Самый распространённый сейчас вариант
3
Ремонт по состоянию
4
Инвестиционный подход
Когда сначала оценивается, что выгоднее: ремонтировать сразу, через полгода или через год, не сломается ли за это время оборудование, а когда вообще сломается и так далее. Такой подход — самый правильный, и мы стремимся именно к нему.
— В 2017 году вы говорили, что рынок, на котором оперирует Clover Group — это «голубой океан». Ситуация изменилась?
Фото: Антон Львов для Rusbase
— Стало больше игроков, нас есть с кем сравнить. Но в силу того, что мы начали раньше всех, не останавливались и понаступали на грабли, на рынке нас уже знают.

Есть два класса конкурентов. Первые — те, кто умеют говорить, но не факт, что умеют делать. Вторые — толковые профессиональные команды. Их сильно меньше. В России – не больше пяти. Но рынок уже точно не «голубой океан», потому что если в 2017 году нам приходилось объяснять всем, как что работает, то сейчас появляется много открытых конкурсов для подобных решений. Уже есть на что посмотреть. Предполагаю, что в следующем году продуктов будет еще больше.

Идёт стадия насыщения, и предиктивная аналитика как класс продуктов скоро выйдет на плато продуктивности, если смотреть на тех же Gartner. Мы, конечно, хотим попасть в квадрант Gartner. Делали предварительную оценку, оказалось, что у нас хорошие шансы.
— Сейчас Clover Group является частью группы Ctrl2GO. Как появилась группа и что это вам дало?
— Спустя какое-то время после старта проекта «Умный локомотив» появилась инициативная группа, которая реализовывала «Цифровой завод» — проект цифровизации машиностроительных заводов ТМХ (АО «Трансмашхолдинг»). Потом добавилось «Цифровое депо» — проект по цифровизации сервисных локомотивных депо «ЛокоТех». Постепенно все, от проектных групп до топ-менеджеров, поняли, что нужно заниматься цифровыми решениями целенаправленно, чтобы быть эффективнее и сильнее. Поэтому в 2019 году была создана Ctrl2GO. Она объединила единичные решения по цифровизации производства в глобальную группу.
— Как устроена компания Ctrl2GO? Расскажите об основных направлениях ее деятельности.
— Группа имеет дивизионную структуру.
«Управление данными»
Базовый и самый масштабный из дивизионов — «Управление данными» — занимается сбором данных. В нем собраны активы, которые производят и устанавливают датчики, бортовые системы управления данными и их передачи. Эти данные используются остальными дивизионами. В частности, дивизионом «Транспорт» для систем управления рельсовым транспортом.
«Производство»
Дивизион «Производство» занимается разработкой решений по оптимизации деятельности предприятий. Ведь любое производство — распределённое. Необязательно концентрировать все мощности в одном месте. Как телефон, части для которого изготавливают в разных странах. Этот дивизион реализует, например, проект «Цифровой завод».
«Сервис»
В дивизионе «Сервис» консолидированы решения для сервисного обслуживания и ремонта. В его основе — анализ данных о состоянии машины или оборудования и предиктивная аналитика на искусственном интеллекте.
«Терра»
В дивизионе «Терра» собраны решения в сфере цифровизации сельского хозяйства, например, система борьбы с борщевиком Сосновского и система прогнозирования урожайности. Последняя применяется в проекте по цифровизации агрострахования Индии.
«Управление предприятием»
Дивизион «Управление предприятием», который возглавляю я, создает решения, оптимизирующие менеджерские функции и снижающие риски управления бизнесом. Топ-менеджер любой компании стремится ответить на два вопроса. Первый — «что будет, если?» (если я куплю 10 новых станков, продам 150 машин и так далее). Второй — «что нужно сделать, чтобы?» (например, поднять EBITDA на 5%). Инструментов, особенно «умных», для ответа на эти вопросы сейчас нет. Обычно это делает группа аналитиков, но они не всегда дают корректный прогноз. Решения не принимаются осознанно и качественно, как могли бы. Это классика менеджмента.
Мы делаем продукт для топ-менеджмента — 4C-бот (4C, то есть for chief) — который позволит моделировать различные бизнес-ситуации и будет показывать, что произойдёт при том или ином сценарии. Это некий симулятор бизнеса. Продукт состоит из платформы, которая умеет собирать данные из бизнес-систем. В ней есть набор конкретных сценариев, например, модель планирования программы ремонта, которую мы делаем для «ЛокоТех». Наша задача — наращивать набор моделей, чтобы его можно было применять и масштабировать в других отраслях.
— Сейчас продукт нельзя просто перенести на другую отрасль?
— Как в консалтинге: в каждой отрасли ты вроде всё более-менее понимаешь, но что-то устроено не так, как раньше. Например, в энергетике дополнительный объем ремонтных работ — внеплановые работы, а в железнодорожной промышленности — сверхцикловые. Сейчас параметры адаптирует человек, но мы хотим, чтобы это происходило автоматически.
— Какие еще продукты есть в вашем дивизионе?
— Еще одно направление — автоматизация функций бэк-офиса. Например, support-бот, который поддерживает сотрудника в течение рабочего процесса. Когда нужно поменять стул, обратиться в техподдержку или узнать чей-то телефон, можно просто попросить бота помочь.

Другой продукт — process-бот, который оптимизирует процессы вроде поездки в командировку. Вместо того, чтобы написать заявление, передать его офис-менеджеру, согласовать бумаги в бухгалтерии и потом долго ждать финального подтверждения, сотруднику достаточно открыть бот и указать, когда и куда он поедет. Бот сам запускает процедуру согласования. Он интегрирован со всеми внешними системами, так что документы и билеты приходят прямо в него. Эти продукты уже покупают, в них мы алгоритмизируем понятный набор функций.
— Кто уже покупает продукты вашего дивизиона?
— Продукты используются в ТМХ и «ЛокоТех». В этом году мы будем расширять сеть клиентов.
Фото: Антон Львов для Rusbase
— Летом 2019 года Ctrl2GO представила новую разработку — гибридный локомотив ТЭМ5Х для ТМХ. Расскажите, на какой стадии проект?
— Во многом это была проверка инжиниринговых гипотез. У нас действительно получилась модульная машина с гибридной силовой установкой с интеллектуальным управлением. В концепт заложены все самые нужные системы: и предиктивная аналитика, и система компьютерного зрения с возможностью дистанционного управления машиной, и много других технологий. На железной дороге любое новое решение перед запуском должно пройти ряд испытаний. Пока на концепте тестируется и настраивается взаимодействие систем и узлов.

Это крутая штука, Ctrl2GO есть чем похвастаться. Воплощение технологии в железе всегда вдохновляет. В маневровый локомотив тоже можно добавить эстетику. Мы хотим сделать промышленность не только эффективной, но и красивой с помощью промышленного дизайна. В Ctrl2GO есть специальное направление бизнеса — Национальный центр промышленного дизайна и инноваций «2050.ЛАБ», который в том числе занимается дизайном промышленных изделий и объектов.

В целом, надеемся, что ТЭМ5Х станет началом новой ветви эволюции локомотивов ТМХл.
— Сколько человек в команде Ctrl2GO?
— Суммарно в группе около полутора тысяч человек. Есть офис разработки в Казани, офисы в Омске, Новочеркасске и ряде других городов.
— Работа в дивизионах происходит обособленно или сотрудники кооперируются для проектов?
В группе очень тесная связь между разными направлениями. В этом наша сила.
— Основные задачи дивизионов — делать цифровые «умные» продукты, у каждого из которых своя ценность. Когда у нас комплексный, сложный проект, мы собираем решения из разных дивизионов. Самый распространённый пример — дивизион «Транспорт» устанавливает датчики для сбора данных, а анализом этих данных занимается «Сервис».

Другой пример: в дивизионе «Управление предприятием» разрабатывается продукт Explorum, который используется коллегами из «Терры». Explorum анализирует космо- и аэроснимки, распознает объекты с помощью искусственного интеллекта и строит карты произрастания борщевика. На основе этой информации формируется маршрут для беспилотного робота-опрыскивателя.
— Расскажите, чего хотят компании, которые к вам обращаются? На какие продукты наибольший спрос?
— Ситуация в 2019 году не сильно отличается от 2010 года с точки зрения пожеланий клиентов. Даже 100 лет назад любая компания хотела больше зарабатывать и меньше тратить. Если предлагать продукт, который позволяет добиться этих целей, его покупают. Классический, с точки зрения бизнеса, подход не поменялся. Иногда к нам приходят уже с пониманием того, на что компания тратит и что можно оптимизировать, иногда — без. Во втором случае мы задаём вопросы и предлагаем решения.
— Работа в дивизионах происходит обособленно или сотрудники кооперируются для проектов?
Сейчас ситуация, конечно, меняется — рынок развивается, клиенты становятся более осознанными.
— Да. Два года назад и даже год назад компании думали, что им сделать, чтобы выполнить спущенное сверху поручение провести цифровизацию — и я сейчас не про государственные учреждения, в частных происходит то же самое. Сейчас видно, что они провели некоторую интеллектуальную работу. Теперь они иногда приходят с конкретными запросами. В следующем году таких осмысленных запросов будет ещё больше.

В какой-то момент продукты нашего класса станут «commodity» — все будут знать, как они работают. Никому ведь не надо объяснять, что такое ERP. Уже есть набор вендоров-производителей этого класса решений. То же самое будет с нашими продуктами. Отдельного класса систем вроде ERP, EAM или MES для них пока нет, но конкретные названия скоро появятся. Причём скорость развития сейчас гораздо выше, чем раньше. И если ERP-системы развивались 20-30 лет, то в нашем случае понятный набор систем появится очень быстро, лет через пять. Потом будет что-то новое, о чём мы ещё не знаем.
— Сколько клиентов у Ctrl2GO?
— Десятки крупных предприятий. Группа работает с промышленными компаниями, у которых есть парк оборудования, из энергетической, горнодобывающей, нефтегазовой промышленности и транспорта.
— Какие индустрии наиболее готовы к цифровизации?
— Все готовы и не готовы одновременно. В целом тренд на осознанность распространяется на всех. Но промышленность пока менее открыта к изменениям, чем, например, телеком, банки или ритейл.
— Как вы монетизируетесь? Какая у вас бизнес-модель?
Фото: Антон Львов для Rusbase
— Это всегда софт плюс услуга. Софт — либо разовая, практически безвременная, лицензия, либо ежегодный платёж. В основном клиенты выбирают первый вариант. Иногда мы предоставляем ещё и аппаратное обеспечение «за свой счёт», то есть заказчики за него не платят.

Я выступаю за построение вендора, когда мы как вендор-производитель программных и аппаратных решений отдаём свои продукты интеграторам. Это партнёрская модель. Clover Group выйдут на неё уже в этом году, а через год, надеюсь, и вся группа Ctrl2GO. Так мы сможем увеличивать выручку, не раздувая команду. Это наша основная модель роста.

Когда ты просто интегратор, возможности роста компании определяются количеством людей в ней. В «МайТек» мы дошли до 45 человек в штате и перестали расти просто потому, что большим количеством сложно управлять. А деньги растут пропорционально. Если ты хочешь выручку в два раза больше, нужно в два раза больше людей. Так устроен интеграторский бизнес.
— Какая средняя стоимость ваших контрактов?
— Средний чек в районе миллиона долларов. Меньше — это в основном пилотные платные проекты.
— Хотела бы обсудить бизнес Ctrl2GO за рубежом. У группы есть клиенты за границей?
— Да, есть клиенты в Европе, Азии и странах СНГ, которые покупают наши системы сигналинга, инфраструктурные решения для железной дороги. Еще одно направление, востребованное за рубежом — цифровизация агрострахования, которое Ctrl2GO реализует в Индии. К нему есть интерес и в ряде других азиатских стран.

В этом году начали развивать бизнес в США, где продаем продукты в сфере предиктивной аналитики.
— Как компания выходит за рубеж с учётом того, что клиенты не хотят делиться данными?
— Вся обработка данных зарубежных клиентов будет происходить за границей.
— За рубежом у вас больше конкурентов, чем в России. За счёт чего планируете их обходить?
У нас дешевле. Но то, что там есть конкуренция — хорошо. Есть клиенты и рынок, потребность. У нас просто должно быть что-то, в чём мы лучше.
— У нас просто должно быть что-то, в чём мы лучше. Это может быть цена, качество модели, общее отношение к клиенту и так далее. Таких особенностей много, их комбинация даёт возможность побеждать. Нужно думать, анализировать и принимать решение.

В конце 2017-го, начале 2018-го Clover Group проделала масштабное упражнение. Мы изучили весь мировой рынок и нашли 260 компаний, в основном в США и Европе, которые тоже делают предиктивную аналитику. Мы написали письма всем. Примерно 50 из них нам что-то ответили, с 10-12 мы поговорили просто чтобы познакомиться, прощупать почву. Тогда нам показалось, что под капотом не много у кого что-то есть. Так что мы понимаем конкурентов.
Фото: Антон Львов для Rusbase
~
©Rusbase, 2019
Автор: Татьяна Петрущенкова
Фото на обложке: Антон Львов для Rusbase



Татьяна Петрущенкова