Intelligent Enterprise: Расскажите вкратце об основных обязанностях и направлениях работы руководителя команды Lotus F1.
Томас Майер: Мы представляем собой что-то вроде инженерной компании. Наша команда никогда не характеризовалась большим бюджетом. Мы стараемся одерживать верх над другими командами, превосходя их скорее по интеллекту, по способности мыслить, нежели по деньгам. То есть нам всегда приходилось искать какие-то пути для того, чтобы обойти своих конкурентов интеллектуально, и в этом нам очень помогали информационные технологии, возможности в области передачи данных.
Штаб-квартира наша находится в Великобритании, недалеко от Оксфорда. У нас работает около пятисот человек. Мы на 100% интегрированная компания, это подразумевает, что 95% задач мы решаем собственными силами, отдавая вовне только задачи узкоспециализированные. В нашу структуру входят классические отделы — инженерный, производственный, НИОКР, а также сервисное и специальное гоночное подразделения и все бэк-офисные функции: финансы, кадры, правовая поддержка.
Если говорить о сфере моей ответственности, то мне подчиняются ИТ и производственная службы, закупки, финансы, кадры, производственно-технологическая часть и бэк-офисные службы, такие как безопасность труда, техническое обслуживание и так далее.
Чем занимается ваша ИТ-служба?
ИТ-служба — это очень большой и важный помощник команды. Именно она помогает достигать высших показателей результативности и производительности. Но службе этой по сути все время приходится что-то доказывать: допустим, если хотят внедрять новую систему, то как внедрение скажется на наших результатах. Ею используется единственный KPI, определяющий, насколько такая система даёт возможность увеличить скорость и соответственно уменьшить время прохождения круга.
Естественно, присутствуют и остальные ключевые показатели. Инженеры, например, оценивают количество выпущенных за неделю продуктов. У каждого подразделения есть свой набор KPI, которые считываются локально, но в дальнейшем попадают в отчеты, направляемые руководству. Все подразделения располагают своими бюджетами, которыми они управляют на ежемесячной основе. Любой заказ на закупку чего бы то ни было заводится в систему — это обязательно, здесь используется соответствующее решение.
Понятно, это затратная часть. А на чем команда зарабатывает деньги?
Мы — гоночная команда. Мы соревнуемся на гоночном треке, но продаем по сути маркетинговую платформу. К нам приходят люди, которые хотят разместить наклейки с рекламой на наших болидах. Им нужно популяризировать свои бренды, правильно позиционировать их, чтобы они вызывали правильные ассоциации. Они позиционируют себя как рекламодатели, размещающие рекламу на болидах, которые представляют собой вершину гоночного спорта, с одной стороны, и технологическую вершину, с другой. Соответственно у нас размещают рекламу самые престижные компании, производящие продукцию класса люкс, такие, например, как Rolex, для которой размещение рекламы на болидах — очень эффективное средство. Это один аспект деятельности. Второй аспект связан с тем, что, выступая спонсором, вы можете привести на гоночный трек своих клиентов — а гонки проходят каждые две недели. Я не знаю ни одного вида гоночного спорта, где на соревнования приходило бы столько представителей высших звеньев руководства компаний.
Расскажите, пожалуйста, как проходит цикл подготовки команды к гонкам и каким образом организована ИТ-поддержка этих мероприятий.
Каждый год мы должны конструировать и выпускать новую машину, новый болид. Каждый год меняются регламенты, правила. Прежде чем болид сможет принять участие в гонках, он должен пройти процедуру омологации — технологического усовершенствования. Это означает, что мы должны представить его в независимую испытательную лабораторию и провести тщательные испытания — в частности, краш-тест, чтобы обеспечить безопасность водителей-пилотов.
Рабочий цикл начинается с расчета геометрических характеристик автомобиля. Далее проводятся испытания в аэродинамической трубе, и после каждого такого испытания мы активно модифицируем наши модели. Поэтому нам необходим какойто способ, позволяющий решать эту задачу быстро.
Естественно, мы не могли бы решить её, используя только традиционные средства производства. Более десяти лет тому назад мы начали проводить эксперименты с трехмерной печатью, а сегодня практически все детали изготавливаем этим методом. Причём речь идет не только о пластмассовых деталях, но и о металлических. Сегодня даже в реальных болидах используются критически важные с точки зрения безопасности детали, которые изготовлены методом 3Dпечати.
Далее начинается производство. Основная часть панели автомобилей изготовлена из углеводородных материалов. Как правило, такой гоночный болид весит около 640 кг и имеет мощность более 850 лошадиных сил — соотношение массы в расчете на лошадиную силу имеет экстремальное, запредельное значение.
Чтобы иметь возможность конструировать подобного рода болиды, мы используем самые разные программные инструменты. Вначале разрабатываем аэродинамические характеристики формы болида. Для этого используется суперкомпьютер — кластер с числом ядер порядка трёх тысяч, основанный на блейд-серверах HP, который имеет вычислительную мощность 38 TFLOPS. Еженедельно с его помощью мы обрабатываем до пятисот моделей различных аэродинамических форм и характеристик. На расчет модели, с учетом 38 TFLOPS, у нас уходит порядка шести часов. После отработки аэродинамических характеристик начинается работа в аэродинамической трубе. У нас турбина мощностью 3 тыс. лошадиных сил, способная выдавать воздушный поток до 50 м/с. При этом мы используем модель размером в 60% от настоящего болида, этот параметр задан регламентами. И каждую неделю тестируем в аэродинамической трубе до шестисот различных конфигураций. Как правило, цикл имеет продолжительность около 30 минут, но уже через три минуты у нас складывается общее представление о том, выходим ли мы на заданные целевые параметры или нет. Если видим, что не выходим, то останавливаем испытания, поскольку, не имея полной уверенности, что выход на заданные параметры нам обеспечен, мы не хотим оставшиеся 27 драгоценных минут тратить на испытания заведомо обреченной модели. При этом для каждого болида мы создаем порядка 15 тыс. чертежей.
Для каждой гонки надо строить новый болид, поскольку на каждом треке свои требования. Первый, кто приезжает на трек, — это наши инженеры, они строят там свой ангар, получают доступ к трассе и создают там условия для того, чтобы можно было работать. Они обеспечивают места для проживания, гараж, настраивают все элементы ИТ-инфраструктуры и т. д. Затем приезжают механики, и начинается сборка болидов. Болид прибывает к месту проведения гонок в разобранном виде. Собранный болид проходит тщательную проверку, по пятницам проводятся три тренировочных заезда по строго прописанным программам: есть три разные программы, проходят квалификационные заезды и определяется порядок на старте. Затем болид готовится к гонке, производится его окончательная доводка, после чего он пломбируется и никто не имеет права к нему прикасаться.
Еще до завершения гонки мы начинаем разбирать свои постройки. В понедельник утром всё, как правило, бывает разобрано и упаковано, и мы переезжаем к месту проведения следующей гонки.
Использует ли команда Lotus F1 стандартные приложения и решения, повышающие бизнес-эффективность, например офисные и финансовые пакеты?
Да, мы используем Microsoft Office для решения простых задач, таких как обмен сообщениями по электронной почте. Облачная версия Office 365 дает нам возможность очень быстро устанавливать сеансы по Skype между «ямой», конструкторами и разработчиками. Моим сотрудникам приходится очень много ездить по всему миру, соответственно им нужны мобильные возможности, они постоянно должны иметь доступ к своим данным, все эти функции ими активно используются, поэтому для нас важны такие вещи, как защита информации и т. п., нам необходима уверенность в том, что её конфиденциальность всегда поддерживается. Самое главное, мы используем бизнес-версию Microsoft OneDrive, что позволяет нашим сотрудникам совместно работать над файлами, и мы можем легко контролировать доступ, видеть, кто и какими файлами пользуется. Так что когда мои инженеры, отвечающие за организацию гонок, находятся где-нибудь в Малайзии, для них не составит проблемы совместно работать над файлами, которые хранятся в нашей штаб-квартире. Единственная проблема, которую приходится при этом решать, — управление версиями.
Естественно, как любое нормальное предприятие мы используем системы ERP. В нашем случае это Microsoft Dynamics AX 2012, и мы применяем эту систему на всех этапах рабочего цикла. Она охватывает такие аспекты, как управление финансами, HR, закупки и т. д., весь набор задач. Для управления отношениями со спонсорами используем систему Microsoft Dynamics CRM Online. Очень активно используем Microsoft Azure, начиная с поддержки нашего веб-сайта и заканчивая аналитикой на базе Microsoft Azure Stream Analytics и решением задач, связанных с самообучением машин в режиме Machine Learning в облаке.
Что касается собственно гоночного аспекта, то все приложения, которые тут задействованы, создали мы сами в среде Microsoft.NET. По сути дела мы практически на всех уровнях используем продукцию Microsoft, и это дает нам целый ряд преимуществ с точки зрения интеграции. Как и у любой другой компании, у нас есть свои KPI, ключевые показатели эффективности, мы их используем, когда оцениваем выполнение бюджета и решение других задач по управлению финансами. Для этого применяется еще один продукт Microsoft — Microsoft Power BI.
Расскажите о внедрении Microsoft Dynamics AX.
Microsoft Dynamics AX мы внедрили в 2012 году, на проект ушло девять месяцев. На тот момент старой системе было уже лет пятнадцать и она исчерпала свои возможности для модернизации. Это касалось и платформы, и интерфейса пользователя. Система Microsoft Dynamics AX довольно сложна, но мы провели оценку на основе тщательно проработанных процедур, взяв за основу магический квадрант Gartner; посмотрели, что предлагают основные производители. Нам очень понравилось, что Microsoft Dynamics AX позволяет легко управлять изменениями. Можно отследить свои производственные и бизнес-процессы и в случае необходимости менять настройки. Нам не хотелось внедрять систему, которая потребовала бы физического изменения кодов, мы хотели самостоятельно вносить изменения достаточно простыми средствами. И только Microsoft Dynamics AX обеспечила нам такую возможность.
Microsoft является вашим партнером, не так ли?
Да, но дело не в этом. Сначала мы выбрали Microsoft Dynamics AX в качестве продукта, который нам требовался, и после этого предложили Microsoft стать нашим партнером.
Расскажите подробнее об ИТ-поддержке заезда: сбор данных, обмен данными, аналитика, прогнозирование… Принимаются ли оперативные решения в реальном времени в ходе заездов?
Мы используем продукт STAR-CCM+ компании CD-adapco. Это программное обеспечение предназначено для расчета аэродинамического потока. В работе над физическими параметрами нашей продукции мы очень близки к аэрокосмической отрасли. Уже более десяти лет мы сотрудничаем с Boeing, так что в нашем суперкомпьютере используется то же ядро, что и у них.
Во время гонок мы в реальном времени считываем порядка двухсот параметров болида, получая эти данные по мере того, как тот наматывает круги по трассе. Машина напичкана различными датчиками, обычно для проведения гонки на неё устанавливается около двухсот сенсоров. Задействовано более двух тысяч каналов передачи данных, можно было бы организовать и больше, но мы остановились на этой цифре. Тактовая частота передачи датчиков — порядка 500 Гц, каждую тысячную секунду создается информационная единица, информационная точка, в результате чего идет постоянный поток информации от болида к «яме». Таким образом, от этих двухсот датчиков поступает информация, дающая нам возможность выводить статистические выкладки на основе примерно двух тысяч информационных точек, что позволяет получить очень точную информацию о состоянии болида. В частности, мы можем следить, функционируют ли узлы агрегата в соответствии с заданными параметрами, нужно ли нам чтото изменить; возможно, нам следует передать информацию пилоту, чтобы он изменил настройки болида. Делается это на ходу, в движении, то есть обмен всегда идет в реальном времени.
Все эти данные поступают сначала в систему FIA — Международной автомобильной федерации. Бортовой компьютер тоже регламентирован FIA, это компьютер McLaren Electronic. Эти параметры поступают к ним от всех болидов, участвующих в гонке. Они собирают эти данные, после чего распределяют их между правообладателями. Единственный набор данных, который я получаю непосредственно с болида, — это координаты GPS.
А за оснащение болида датчиками отвечаете вы?
Да, мы — поскольку болид принадлежит нам. Но требования к телеметрическим системам диктует FIA: что это должны быть за системы, какие протоколы должны использоваться при передаче данных. Получив данные, я их реплицирую, копирую. Это означает, что данные, полученные с одного потока, сохраняются в локальном режиме, обрабатываются локальным образом, один поток направляется на завод, где специалисты получают эти данные и работают с ними. Мы используем технологию потоковой аналитики. То есть мы не непосредственно сохраняем данные, после чего анализируем их, а некий агент считывает поток и исчисляет все значения KPI. И полученные данные могут в дальнейшем использоваться на месте в целях анализа. Данные снимаются в реальном времени.
На каких стадиях подготовки или состязаний используются технологии виртуальной реальности и как именно?
Мы построили симулятор, использующий технологию driving loop. Это среда, в которой математическим программным путём моделируется болид, по своим параметрам очень близкий к настоящему. Если измерить скорость прохождения круга одним и тем же гонщиком на настоящем болиде и на симуляторе, погрешность будет очень маленькой. У нас есть карты всех трасс, мы загружаем в симулятор данные с реальных гонок, с реальной трассы, и анализируем действия пилота: здесь он слишком рано затормозил, здесь неправильно вписался в поворот и так далее. Это дает нам возможность использовать альтернативные подходы к разработке. Каждый сезон мы выпускаем до 220 релизов программного обеспечения — нашего собственного ПО для болидов. Новые релизы выходят буквально каждый день.
Раньше мы действовали по принципу проб и ошибок: проводили расчеты, выполняли конструирование, строили болид, после чего начинались его испытания. Сегодня мы можем делать это совершенно иначе. Я предлагаю гонщику проехать по трассе, и если он постоянно демонстрирует более высокую скорость, могу вернуться к конструкторам и сказать: «Смотрите, что я получил с использованием математической модели. Мне нужно, чтобы параметры, которые вы выпускали и за которые вы отвечаете, соответствовали этим результатам». В результате пробы и ошибки из процесса исключены, что экономит и деньги, и время. Время — это, пожалуй, главный фактор, потому что чем больше его в нашем распоряжении, тем больше итераций мы можем проделать и соответственно тем более высокого результата добиться.
Выходит, вы знаете, как идеально пройти трассу?
Дело в том, что когда мы анализируем наши собственные данные, мы всегда их сверяем с теми данными, которые идеальны. У нас есть идеальные параметры прохождения каждой отдельно взятой трассы. Но нужно понимать, что любой гонщик — это человек, а не машина.
Можно ли оценить бизнес-эффективность внедрения тех или иных ИТ-решений или приложений? В терминах экономии, повышения продуктивности или как-либо еще…
Нет, сегодня это уже невозможно. Без ИТ мы просто не могли бы быть конкурентоспособными. На сегодня это один из главных факторов повышения нашей результативности. Речь даже не о самом программном обеспечении, ПО — это вспомогательный инструмент, но такой, без которого нельзя обойтись. У нас накоплены данные за двадцать лет, это петабайты данных. И нам необходимо правильно использовать их, добиться их правильной корреляции, и именно поэтому нам нужна технология Machine Learning. При этом мы используем свои собственные алгоритмы, позволяющие находить закономерности, поскольку речь идет о миллионах точек данных, которые необходимо анализировать, сопоставлять, определять, что будет, если я внесу те или иные изменения, как это скажется на тех или иных параметрах. И таких комбинаций огромное множество, поэтому без ИТ нам не обойтись.
Спасибо вам за интересный рассказ!
С Томасом Майером беседовал главный редактор Intelligent Enterprise Камилл Ахметов
