Как сделать идеальное футбольное поле?

Финалисты конкурса были приглашены в Ганновер, где смогли презентовать свои идеи экспертному жюри. Александр Невровский из российского департамента «Автоматизация и безопасность зданий» также вышел в финал и получил возможность представить свое решениекейса Allianz Arena’s Grass Goes Smart: как с помощью цифровых технологий и Интернета вещей создать идеальный футбольный газон.

Александр выбрал в качестве кейса для решения задачу от футбольного клуба «Бавария», который является владельцем стадиона Allianz Arena в Мюнхене. По условиям кейса нужно было предложить концепцию управления системой ухода за газоном игрового поля на основе данных. Он пошел чуть дальше и не только разработал концепцию, но и оценил, какое влияние окажет цифровизация на работу стадиона и на то, какие изменения бизнес-моделей ждут операторов стадионов в будущем.

В рамках решения кейса Александр попробовал использовать новый подход к задачам клиента. Традиционное взаимодействие через решение проблем клиента было расширено до поиска мест, где в его бизнесе рождаются данные, о которых он может даже не подозревать.

После определения задач, стоящих перед клиентом, и тех данных, которые необходимо собрать для их решения, нужно приступать к поиску способов сбора этих данных. Для этого можно использовать датчики. В данном кейсе Александр предложил использовать датчики температуры и влажности, а также датчики измерения уровня концентрации химических элементов, плотность которых в почве является важным параметром (она влияет и на рост травы и на ее качество), или программные интерфейсы (API) для получения данных из IT-систем клиента.

Следующий шаг – передача собранных данных в MindSphere. В данном кейсе полученные от датчиков данные поступают в MindSphere через подключение к устройствам MindConnect Nano или MindConnect IoT2040. Их конфигурация достаточно проста и позволяет увидеть параметры газона на экране компьютера практически сразу после настройки.

Оставался открытым вопрос, что делать с данными в MindSphere? В самой операционной системе есть несколько предустановленных компонент, которые уже могут обрабатывать ежесекундно приходящие данные. Например, Fleet Manager может выводить на экран графические зависимости температуры от времени. Также есть пакет Predictive Learning, который содержит в себе известные алгоритмы машинного обучения. С его помощью можно смотреть, какие зависимости есть между различными параметрами, и на их основе также получать прогнозы изменения в будущем. Например, как освещенность газона влияет на рост травы. Можно усложнять алгоритмы и изучать зависимость роста не только от освещения, но и от химического состава почвы и времени полива.

Но сила MindSphere – в возможности самостоятельно написать любое приложение (MindApp). С его помощью можно совершать с данными любые действия, которые необходимы для бизнеса клиента. Например, в кейсе Allianz Arena можно использовать несколько приложений MindApps, каждое из которых будет отвечать за отдельную операцию в рамках ухода за травой: полив, искусственное освещение, насыщение удобрениями, защита и лечение от заболеваний. Приложения будут использовать в своей работе полученные данные, а также результаты их обработки пакетами машинного обучения и давать рекомендации по оптимальному уходу за газоном. Некоторые операции, например полив, могут быть также автоматизированы. Работа с MindApps позволит сократить затраты на подготовку идеального игрового поля, а также повысить прозрачность принимаемых решений по уходу за ним.

Данные приложения Allianz Arena может использовать не только для собственных нужд, но и давать платный доступ к ним другим компаниям, которые также управляют разными полями: для гольфа, регби, поло т.д.. Кроме того, часть приложений и накопленные ими данные, например по удобрению почвы, защите от заболеваний и лечению, востребованы компаниями из сельскохозяйственной отрасли. Доступ к MindApps может предоставляться на основе ежемесячной подписки.

Однако есть еще одно очень важное преимущество MindSphere – построение цифровых двойников. Используя собираемые данные, можно создать цифрового двойника игрового поля и все операции по уходу за газоном вначале проводить с его помощью и только потом на настоящем поле, уже зная правильные параметры для их выполнения. Таким образом, можно без лишних затрат подготовить поле, отвечающее самым высоким требованиям ФИФА.

Более того, цифровая модель поля – это также источник будущих доходов Allianz Arena. С ее помощью производители футбольных мячей могут тестировать будущие изделия, а разработчики спортивных компьютерных игр – использовать для увеличения реалистичности своих продуктов.