Стратегические вопросы понимания: Центр обработки данных против производственного предприятия? Быстро и рискованно против медленно и стабильно?

Развитие инфраструктуры в XXI веке: сравнение информационных технологий и обрабатывающей промышленности в Германии

В современной промышленной политике центральное место занимает стратегический вопрос о том, какой тип экономической инфраструктуры – информационные технологии (ИТ) или производство – проще и быстрее создать, учитывая имеющиеся финансовые ресурсы. Данный анализ предлагает тонкий ответ, выходящий за рамки простого сравнения сроков строительства и освещающий важнейшие неденежные узкие места в областях технологий, человеческого капитала и регулирования.

Главный вывод заключается в том, что базовая инфраструктура информационных технологий, особенно в виде модульных центров обработки данных и облачных сервисных моделей, может быть внедрена значительно быстрее с точки зрения оперативного развертывания. Эта скорость обусловлена ​​индустриализированными методами строительства, стандартизацией основных компонентов и более гибким доступом к глобальным кадровым резервам. Однако концепция «простоты» более сложна и требует более тонкой оценки. Хотя физическое и технологическое строительство ИТ-инфраструктуры может продвигаться быстрее, производственный сектор в Германии выигрывает от более устоявшейся, хотя и более медленной, нормативно-правовой и образовательной базы. Этот устоявшийся путь может сделать процесс более предсказуемым и защитить от новых правовых проблем, которые все чаще влияют на развитие центров обработки данных.

В связи с этим:

• План из пяти пунктов: Вот как Германия хочет стать мировым лидером в области ИИ – гигафабрика данных и государственные контракты для стартапов в сфере ИИ

Анализ основан на четырех столпах:

Физическая структура

Модульные методы строительства обеспечивают значительное преимущество во времени при создании ИТ-инфраструктуры. Центр обработки данных можно построить за несколько месяцев, в то время как на строительство сложного завода уходят годы.

Технологические цепочки поставок

ИТ-индустрия выигрывает от высокой степени стандартизации и коммерциализации компонентов, что обеспечивает быструю интеграцию. Это контрастирует с длительными сроками поставки оборудования, изготовленного на заказ, в промышленном секторе. Однако такая скорость развития ИТ-индустрии зависит от хрупких, глобально сконцентрированных цепочек поставок.

Человеческий капитал

ИТ-сектор может быстрее наращивать численность персонала за счет более гибких программ обучения и упрощенной интеграции иностранных специалистов. Немецкая дуальная система профессионального обучения для промышленности выпускает высококвалифицированных специалистов, но по своей структуре и масштабируемости она по своей природе медленнее.

Нормативно-правовые препятствия

Здесь ситуация частично обратная. Процесс получения разрешений для заводов медленный, но отлаженный и, следовательно, предсказуемый. Центры обработки данных, с другой стороны, сталкиваются с новыми, быстро меняющимися и сложными нормативными актами (например, законами об энергоэффективности), которые приводят к непредсказуемости и задержкам.

В конечном счете, решающим фактором скорости и простоты является не сам сектор, а взаимодействие выбранных методов строительства и технологий, устойчивость цепочек поставок, стратегия развития человеческого капитала и политическая воля к преодолению бюрократической инерции.

Сравнительные критерии развития инфраструктуры

Сравнивая показатели развития инфраструктуры, можно увидеть, что процесс утверждения и получения разрешения на размещение гипермасштабного центра обработки данных является модульным и весьма вариативным, занимая от 12 до 36 месяцев, а также подвержен политическому влиянию. В отличие от этого, для современного, традиционно построенного автомобильного завода этот устоявшийся, но более медленный процесс занимает от 12 до 24 месяцев. Физическое строительство модульного гипермасштабного центра обработки данных требует от 6 до 12 месяцев, в то время как для автомобильного завода этот срок оценивается в 24–36 месяцев. Ввод в эксплуатацию основных технологий занимает от 2 до 4 месяцев для центра обработки данных, тогда как для автомобильного завода это занимает от 6 до 12 месяцев. Набор первоначального оперативного персонала для гипермасштабного центра обработки данных в значительной степени зависит от международного кадрового резерва и занимает от 6 до 9 месяцев, в то время как для автомобильного завода набор персонала зависит от местного рынка обучения и занимает от 12 до 18 месяцев. Наконец, экосистема, включая образовательные меры, созревает в течение 3-5 лет в гипермасштабных центрах обработки данных, в то время как на современных автомобильных заводах развитие может занять от 5 до более чем 10 лет.

Физические основы: сроки и методы строительства

Строительство физической оболочки – самого здания – представляет собой первый и наиболее заметный этап любого инфраструктурного проекта. Анализ используемых методов и вытекающих из этого сроков выявляет принципиальные различия между строительством центров обработки данных и промышленных производственных объектов.

Центры обработки данных: ускорение за счет модульности и сборных конструкций

Традиционное строительство центров обработки данных — длительный процесс, часто занимающий от 12 до 18 месяцев и более. Однако этот классический подход все чаще уступает место кардинальным изменениям, ориентированным на модульность и сборное строительство. Эти современные методы потенциально могут значительно сократить сроки строительства. Примеры из практики наглядно демонстрируют эффективность такого подхода: например, в климатически сложном регионе Чжанбэй, где строительные работы практически невозможны в течение половины года, компания Alibaba смогла возвести два крупных центра обработки данных всего за один год, постоянно используя сборные модульные конструкции.

Экономия времени становится еще более радикальной при использовании полностью модульных концепций. В этом случае завершение строительства дата-центра может быть сокращено всего до одного-двух месяцев по сравнению с одним-двумя годами при традиционных методах строительства. Ключ к такому ускорению заключается в разделении и параллельном выполнении этапов работ. В то время как основные земляные работы, строительство фундамента и ограждающих конструкций здания проводятся на площадке, высокосложные технические модули – ИТ-стойки, системы охлаждения, источники бесперебойного питания (ИБП) и распределительные устройства – производятся в контролируемой заводской среде на конвейерной линии. Эти сборные модули необходимо только монтировать и собирать на месте, что значительно снижает техническую сложность и трудозатраты на строительной площадке. Этот переход от последовательного к параллельному подходу является решающим фактором для сокращения критического пути в графике проекта.

Этот индустриальный метод строительства становится возможным только благодаря высокой степени стандартизации основных компонентов центра обработки данных. Центр обработки данных — это, по сути, высокотехнологичный склад, «машина, в которой размещаются машины». Он содержит тысячи стандартизированных серверов, систем хранения данных и сетевых устройств в таких же стандартизированных стойках. Эта однородность функций обеспечивает однородность формы. Полученная структура отличается высокой степенью повторяемости и поэтому идеально подходит для логики «копирования и вставки», характерной для модульного производства. Технологические инновации, такие как высокоскоростные соединительные кабели Corning, которые ускоряют прокладку кабелей между центрами обработки данных до 70%, еще больше приближают концепцию «центра обработки данных за один день».

Производственные мощности: проблема масштаба и индивидуального проектирования

В отличие от этого, строительство современного крупномасштабного производственного комплекса — это проект, занимающий несколько лет. Строительство завода Mercedes-Benz «Завод 56» в Зиндельфингене, одного из самых современных автомобильных заводов в мире, заняло 2,5 года. Строительство гигафабрики Tesla в Берлине-Бранденбурге также было многолетним проектом. Такие объекты характеризуются своими огромными размерами — «Завод 56» занимает площадь в 220 000 квадратных метров — и высокоспециализированными технологическими требованиями.

Ключевое отличие центра обработки данных от обычного центра заключается в доминировании производственного процесса над структурой здания. В то время как в здании центра обработки данных размещается стандартизированное ИТ-оборудование, архитектура завода в корне определяется уникальным, часто линейным и физически масштабным производственным процессом, который он должен вмещать. Например, в автомобилестроении отдельные этапы, такие как цех штамповки, цех кузовного ремонта, цех покраски и окончательная сборка, требуют совершенно иных и узкоспециализированных конструктивных условий. Тяжелые прессы требуют массивных фундаментов, а цеха покраски — чистых помещений без пыли со сложными системами вентиляции и вытяжки. Эта индивидуальная, ориентированная на процесс природа существенно ограничивает использование стандартизированных, повторяемых модулей, которые распространены в строительстве центров обработки данных, и требует более традиционного, последовательного процесса строительства, который по своей природе медленнее.

Хотя в промышленном строительстве существуют последовательные и модульные методы строительства, такие как модульное или комнатное строительство, которые обеспечивают экономию времени для зданий с повторяющимися конструкциями, таких как гостиницы, школы или больницы, их применение к сложным, неоднородным заводским сооружениям весьма ограничено и обычно принимает форму гибридных методов строительства, где, например, сборные санитарные блоки интегрируются в конструкцию, построенную традиционным способом.

Сложность возрастает еще больше при работе с проектами модернизации существующих промышленных предприятий. Модернизация существующих заводов с установкой новых датчиков и систем управления — распространенная и экономически эффективная стратегия цифровизации, но она добавляет дополнительные этапы планирования и проблемы взаимодействия. Проекты строительства новых объектов на незастроенных территориях, такие как Factory 56 или Tesla Gigafactory, предлагают большую свободу проектирования, но требуют огромных логистических и инфраструктурных подготовительных работ по транспортировке и снабжению, что также увеличивает общее время реализации проекта.

Сравнительная оценка физической структуры

С точки зрения чисто физического строительства, ИТ-инфраструктура обладает явным и значительным преимуществом в скорости, которое, однако, почти исключительно основано на использовании модульных и сборных методов строительства. Традиционно строящийся центр обработки данных со сроком строительства от 12 до 18 месяцев уже приближается к срокам строительства небольших промышленных предприятий. Присущая обрабатывающей промышленности системная потребность в крупномасштабных, технологически специфических и индивидуально разработанных конструкциях делает новое строительство с нуля принципиально более медленным.

Искусственный интеллект меняет правила игры: самая гибкая платформа ИИ — индивидуальные решения, которые снижают затраты, улучшают качество принимаемых решений и повышают эффективность

Независимая платформа искусственного интеллекта: интегрирует все соответствующие источники данных компании

• Эта платформа искусственного интеллекта взаимодействует со всеми конкретными источниками данных
  • От SAP, Microsoft, Jira, Confluence, Salesforce, Zoom, Dropbox и многих других систем управления данными
• Быстрая интеграция ИИ: индивидуальные решения на основе ИИ для бизнеса, разрабатываемые за считанные часы или дни, а не месяцы
• Гибкая инфраструктура: облачные решения или размещение в собственном центре обработки данных (Германия, Европа, свободный выбор местоположения)

• Максимальная защита данных: неопровержимое доказательство ее эффективности в юридических фирмах
• Развертывание в самых разнообразных корпоративных источниках данных
• Выбор собственной или различных моделей ИИ (Германия, ЕС, США, Китай)

Задачи, которые решает наша платформа искусственного интеллекта

• Несоответствие традиционных решений в области искусственного интеллекта требованиям рынка
• Защита данных и безопасное управление конфиденциальными данными
• Высокие затраты и сложность разработки отдельных систем искусственного интеллекта
• Нехватка квалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта
• Интеграция ИИ в существующие ИТ-системы

Более подробная информация здесь:

• Интеграция ИИ в независимую платформу, использующую данные из разных источников, для удовлетворения всех бизнес-потребностей

Технологическая основа: закупки, интеграция и динамика цепочки поставок

После возведения физической оболочки внимание переключается на технологическое ядро, обеспечивающее функционирование соответствующей инфраструктуры. Анализ закупки, установки и ввода в эксплуатацию этих ключевых технологий выявляет существенные различия в сложности, скорости и лежащих в основе цепочках поставок.

В связи с этим:

• Кремниевая долина переоценена? Почему прежняя мощь Европы внезапно снова стала на вес золота – ИИ и машиностроение

Глобальная цепочка поставок ИТ-оборудования: концентрированная, сложная и нестабильная

Цепочка поставок ИТ-оборудования чрезвычайно сложна. Компоненты одного ноутбука проходят через глобальную многоступенчатую сеть, начиная от добычи сырья на шахтах и ​​заканчивая различными плавильными заводами, перерабатывающими предприятиями и производителями компонентов, прежде чем попасть к конечному пользователю. Эта сложность, в которой задействованы тысячи работников, является ключевой причиной относительно низкой стоимости оборудования, но она также создает значительные риски в отношении трудовых прав, прав человека и устойчивого развития. Еще одной характеристикой является высокая концентрация контроля над критически важными компонентами. В частности, в отношении высокопроизводительных процессоров (ЦП) и графических процессоров (ГП), которые необходимы для приложений искусственного интеллекта, несколько разработчиков и производителей доминируют на мировом рынке. Это создает системные риски и уязвимость к дефициту. Кроме того, короткий жизненный цикл ИТ-оборудования требует структурированных закупок и регулярных циклов обновления для поддержания производительности и безопасности.

Несмотря на такую ​​глубокую сложность производства, закупка и интеграция ИТ-оборудования на уровне строительства центра обработки данных могут быть удивительно быстрыми. Это обусловлено высокой степенью стандартизации и доступности продукции. Серверы, коммутаторы и системы хранения данных представляют собой стандартизированные устройства, которые можно заказывать оптом. Компания может разместить заказ на тысячи серверов. Интеграция затем в основном включает физическую установку в стойки и последующую настройку программного обеспечения. Этот процесс легко автоматизируется. Глобальная ИТ-индустрия создала такой уровень абстракции, который превращает сервер в «кирпичик Лего», что позволяет быстро собирать его в больших масштабах.

Ускорение, обеспечиваемое облачными сервисами, еще более радикально. Такие провайдеры, как Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure и Google Cloud Platform (GCP), полностью абстрагируют физический уровень. Компания может получить доступ к готовой инфраструктуре ИИ через размещение оборудования в дата-центре или гибридные облачные модели, не строя собственный дата-центр и даже не затрагивая ни одного сервера. Предоставление огромных вычислительных мощностей становится программно-определяемым процессом, занимающим минуты вместо месяцев.

В связи с этим:

• Microsoft под присягой подтвердила: власти США имеют доступ к европейским данным, несмотря на использование облачных сервисов ЕС

Однако такая скорость и простота развертывания основаны на хрупком фундаменте. Высокая географическая концентрация в производстве критически важных компонентов, особенно современных полупроводников, создает системную уязвимость. Одно геополитическое событие, стихийное бедствие или пандемия могут серьезно нарушить глобальную цепочку поставок, приводя к массовым задержкам и резкому росту цен, как показали недавние случаи дефицита графических процессоров. Таким образом, скорость развития ИТ-инфраструктуры в значительной степени зависит от стабильной глобальной торговой среды. Этот сектор пожертвовал локальной сложностью ради глобального системного риска: цепочка поставок эффективна и быстра, когда она функционирует, но хрупка и медленна, когда она дает сбой.

В связи с этим:

• Будущее облачных технологий в Европе: между доминированием США и суверенными инновациями

Экосистема промышленного оборудования: диверсифицированная, специализированная и индивидуализированная

Производственные предприятия оснащены широким спектром высокоспециализированных станков, от обрабатывающих центров с ЧПУ и роботов до сложных, взаимосвязанных производственных линий. Многие из этих систем не являются стандартными продуктами, а разрабатываются по индивидуальному заказу или, по крайней мере, значительно модифицируются для решения конкретной производственной задачи. Сроки поставки таких систем могут быть значительными, от нескольких месяцев до нескольких лет. Экосистема включает в себя крупных производителей оборудования, высокоспециализированных поставщиков компонентов и системных интеграторов, внедряющих решения по автоматизации. Тенденция явно движется в сторону интеллектуальных сетевых систем в соответствии с принципами Индустрии 4.0, использующих датчики, шлюзы IoT и искусственный интеллект для управления процессами и прогнозирующего технического обслуживания.

Основная временная задержка при оснащении завода связана с разработкой, производством, доставкой и установкой этих изготовленных на заказ машин. Зачастую это массивные, сложные системы, которые сами по себе представляют собой небольшие заводы. Проблема «машины, которая строит машину» приводит к значительным срокам выполнения заказов, что менее характерно для стандартизированного ИТ-мира. В то время как компания может приобрести 10 000 одинаковых серверов, заводу требуется разнородная совокупность часто уникальных, взаимосвязанных и нередко изготовленных на заказ машин. Время, необходимое для определения характеристик, проектирования, изготовления и тестирования каждой из этих отдельных машин, приводит к значительно более длительному и сложному циклу закупок и ввода в эксплуатацию.

Однако эта более медленная, но адаптированная цепочка поставок может быть в некоторых отношениях более устойчивой. Она более диверсифицирована географически и технологически, чем высококонцентрированная полупроводниковая промышленность. Немецкая компания часто может закупать высококачественное оборудование у поставщиков в Германии или на едином европейском рынке, снижая свою зависимость от трансконтинентальных транспортных маршрутов и связанных с ними геополитических рисков. Сильный немецкий сектор машиностроения («средний бизнес») образует здесь надежную региональную основу. Это представляет собой очевидный компромисс: более низкая скорость ради потенциально большей стабильности цепочки поставок.

Ввод в эксплуатацию и интеграция: программно-определяемая гибкость против механической жесткости

Ввод в эксплуатацию ИТ-инфраструктуры — это, прежде всего, сложная задача, связанная с программным обеспечением и сетью. Она включает в себя настройку серверов, развертывание операционных систем и приложений, а также установление сетевых соединений. Эти процессы в значительной степени можно контролировать с помощью скриптов и инструментов автоматизации.

В отличие от этого, ввод завода в эксплуатацию — это принципиально механический и физический процесс. Он включает в себя физическую установку, калибровку и интеграцию тяжелого оборудования. Машины должны быть точно выровнены, механически и электрически соединены и точно настроены в ходе длительных испытаний. Несмотря на то, что современные заводы в значительной степени автоматизированы с помощью программного обеспечения управления и искусственного интеллекта, первоначальная настройка представляет собой масштабное физическое мероприятие, которое нельзя просто изменить с помощью обновления программного обеспечения.

Сравнительная оценка технологического оборудования

Благодаря стандартизации, массовым закупкам и программно-определяемой интеграции, технологическое ядро ​​ИТ-инфраструктуры может быть приобретено и введено в эксплуатацию значительно быстрее, чем ядро ​​производственного предприятия. Однако эта скорость зависит от функционирующей и стабильной глобальной цепочки поставок. Производственная отрасль сталкивается с более медленным и сложным процессом приобретения и установки специализированного оборудования, но может извлечь выгоду из более диверсифицированной и регионально ориентированной базы поставщиков, что может обеспечить большую устойчивость.

Кадровый резерв: история двух дефицитов квалифицированных кадров

Наиболее сложным и зачастую наиболее трудоемким фактором при создании новой инфраструктуры является развитие человеческого потенциала и создание соответствующей образовательной среды. Без квалифицированного персонала, способного планировать, создавать, эксплуатировать и обслуживать технологии, даже самые современные системы остаются неэффективными. Именно здесь, пожалуй, наиболее очевидны различия между миром информационных технологий и промышленным сектором.

В связи с этим:

• Переосмысление проблемы нехватки квалифицированных кадров – этические дилеммы, связанные с дефицитом квалифицированных кадров (утечкой мозгов): кто платит за это?

Эволюция цифровой рабочей силы: пути развития, продолжительность и глобальные кадровые резервы

Пути вхождения в IT-сферу в Германии становятся все более гибкими и доступными. Заметным нововведением является возможность получить статус «IT-специалиста» и разрешение на работу, имея всего два года подтвержденного профессионального опыта, даже без формального профессионального или университетского образования. Это представляет собой существенный отход от традиционного немецкого акцента на формальной квалификации. Классический путь, дуальная программа профессионального обучения для получения статуса IT-специалиста (например, специализация на системной интеграции), длится три года. Это современное и практически ориентированное обучение, предоставляющее широкий спектр востребованных навыков, от администрирования сетей и серверов до облачных вычислений, IT-безопасности и применения инструментов искусственного интеллекта. Для более высококвалифицированных должностей, таких как исследования в области ИИ или архитектура программного обеспечения, часто требуется университетское образование (бакалавр или магистр), но эта область известна своей открытостью для высокоталантливых специалистов, меняющих профессию. Кроме того, Германия активно использует такие инструменты, как «Голубая карта ЕС», для привлечения высококвалифицированных IT-специалистов из-за рубежа.

Эти структурные условия позволяют более гибко и быстро масштабировать ИТ-персонал. Сочетание более коротких и гибких программ обучения, более низких формальных барьеров для входа в компанию для опытных иностранных специалистов, а также тот факт, что сама работа менее зависима от языка (код — это универсальный язык), открывает доступ к глобальному кадровому резерву. Многие задачи также могут выполняться удаленно, что еще больше снижает географические ограничения.

Скорость и гибкость ИТ-сектора имеют свою цену: быстрое устаревание знаний. Технологии, языки программирования и платформы развиваются с головокружительной скоростью. Трехлетняя стажировка — это лишь отправная точка для процесса обучения на протяжении всей жизни. Список новых технологий, с которыми теперь приходится иметь дело ИТ-специалистам, очень длинный и включает в себя все: от блокчейна и периферийных вычислений до программных помощников на основе искусственного интеллекта. Таким образом, «среда знаний» в ИТ определяется не столько статичными институтами, такими как школы и университеты, сколько динамичной экосистемой онлайн-курсов, сертификации от поставщиков, корпоративного обучения и высокой степенью самомотивации. Создание устойчивой ИТ-персонала — это не разовое «строительство школ», а непрерывный процесс формирования систем обучения.

Формирование рабочей силы в промышленности: немецкая дуальная система и искусство инженерного дела

Основой немецкой промышленной рабочей силы является признанная на международном уровне дуальная система профессионального обучения. Обучение на промышленного механика длится 3,5 года и сочетает теоретическое обучение в профессиональном училище с практической работой в учебном центре. Это обучение отличается исключительной всесторонностью и дает глубокие знания в области производственных процессов, сборки, технического обслуживания, технологий управления и технической коммуникации. Все чаще в учебный процесс включаются цифровые навыки, такие как программирование станков с ЧПУ, аддитивные технологии (3D-печать) и модификации оборудования с использованием ИТ. Для руководящих и управленческих должностей требуется дополнительное формальное обучение в качестве промышленного мастера или сертифицированного специалиста, либо высшее образование по инженерным специальностям, таким как машиностроение, что занимает еще несколько лет.

Немецкая модель промышленного ученичества ставит во главу угла глубину, качество и стандартизацию, а не скорость. Длительная продолжительность ученичества в 3,5 года обеспечивает высокий уровень компетентности, универсальности и навыков решения проблем. Эта система выпускает высококвалифицированных, надежных и уважаемых на международном уровне специалистов, но по своей природе медленно масштабируется. Невозможно подготовить мастера-ремесленника в спешке. Поэтому формирование кадрового резерва для производственного сектора — это долгосрочная стратегическая инвестиция со значительными сроками подготовки.

Развитие производственной инфраструктуры неразрывно связано с развитием местной образовательной инфраструктуры. Она опирается на разветвленную сеть профессиональных училищ, университетов прикладных наук, технических вузов и научно-исследовательских институтов, ориентированных на практическое применение, таких как Общество Фраунгофера. Для преодоления разрыва между традиционным обучением и требованиями Индустрии 4.0 в профессиональных училищах разрабатываются инновационные концепции, такие как «учебные фабрики», где коммерческие и промышленно-технические специалисты обучаются вместе на реальных производственных процессах. Это показывает, что создание нового промышленного центра требует не только строительства завода, но и обеспечения того, чтобы местная образовательная экосистема могла обеспечить необходимую квалификацию – процесс, который может занять годы или даже десятилетия. Зависимость промышленности от этой физически интегрированной среды знаний намного выше, чем у глобально ориентированного ИТ-сектора.

Дефицит квалифицированных кадров: сравнительный анализ критического национального узкого места

Германия страдает от острой нехватки квалифицированных кадров во всех секторах экономики. Этот дефицит особенно сильно затрагивает оба рассматриваемых здесь сектора. Исследование 2017 года по Баден-Вюртембергу предсказало увеличение дефицита ИТ-специалистов с 3000 до 6700 к 2030 году. В то же время в секторе квалифицированных рабочих профессий, который включает в себя множество производственных специальностей, отмечается «значительная нехватка квалифицированных кадров». Отчет Ассоциации немецких торгово-промышленных палат (DIHK) за 2023 год подтверждает драматическую ситуацию: 54% промышленных предприятий и 53% строительных компаний не могут заполнить вакансии. Этот дефицит считается значительным риском для экономической конкурентоспособности Германии. Торгово-промышленная палата Баден-Вюртемберга (IHK) прогнозирует дефицит квалифицированных кадров в стране в размере 863 000 к 2035 году.

Профили человеческого капитала и пути развития

Профили человеческого капитала и пути развития различаются между ИТ-сферой и производственной инфраструктурой. В ИТ-инфраструктуре ключевую роль играет ИТ-специалист по системной интеграции, тогда как в производственной инфраструктуре центральное место занимает промышленный механик. Типичные образовательные пути в ИТ включают дуальное профессиональное обучение, университетское образование или смену профессии, тогда как в производстве, помимо дуального профессионального обучения, распространены также обучение на мастера или техника, а также университетское образование. Минимальный срок квалификации в ИТ составляет три года обучения плюс два года профессионального опыта, тогда как в производстве — приблизительно 3,5 года обучения. Оба сектора испытывают значительный дефицит квалифицированных кадров. ИТ-индустрия сильно зависит от глобальных талантов, в то время как зависимость в производстве умеренная, но растет. Местная образовательная инфраструктура играет умеренную роль в ИТ, но очень высокую в производстве. Кроме того, ИТ-сектор обладает более гибкими механизмами для противодействия дефициту квалифицированных кадров, в то время как обрабатывающая промышленность в большей степени связана с национальной системой образования.

Сравнительная оценка человеческого капитала

Оба сектора серьезно страдают от нехватки квалифицированных кадров. Однако в ИТ-секторе существуют более гибкие и оперативные механизмы для преодоления этого узкого места. Гибкие пути входа на рынок, более сильная глобальная ориентация и возможность удаленной работы обеспечивают более быстрый доступ к талантам. В производственном секторе процесс подготовки кадров идет медленнее и теснее связан с национальной, формализованной немецкой системой образования, что делает нехватку квалифицированных кадров потенциально более устойчивым и долгосрочным препятствием. Поэтому создание необходимого человеческого капитала для новой ИТ-инфраструктуры, вероятно, будет быстрее, хотя и не обязательно проще, чем создание новой производственной инфраструктуры.

Преодоление бюрократических препятствий: как ориентироваться в немецкой бюрократии

Независимо от финансовых ресурсов, юридические и административные препятствия часто оказываются самым большим и непредсказуемым узким местом для крупных инфраструктурных проектов в Германии. Анализ процессов получения разрешений для центров обработки данных и заводов выявляет сложную картину, сочетающую в себе устоявшуюся инерцию и новые сложности.

Разрешение на размещение центров обработки данных: в противоречии между энергетическим, экологическим и информационным законодательством

Строительство центров обработки данных в Германии регулируется сложной и быстро развивающейся сетью нормативных актов. Помимо традиционного строительного законодательства, этот процесс все больше определяется специфическим законодательством, ориентированным на технологии. На переднем плане находится Закон об энергоэффективности (EnEfG), вступивший в силу в 2023 году. Он устанавливает строгие ограничения на эффективность использования электроэнергии (PUE) – к 2030 году необходимо достичь максимального значения PUE в 1,3 – и включает обязательные требования к использованию отработанного тепла. Эти требования создают для операторов значительные технические и плановые проблемы. В то же время центры обработки данных должны соответствовать строгим требованиям Общего регламента по защите данных (GDPR) и внедрять комплексные меры кибербезопасности для защиты обрабатываемых ими данных.

Сочетание этих факторов приводит к печально известным медленным процессам утверждения. Эксперты отрасли сообщают о сроках от «многих месяцев до лет», что резко контрастирует с «несколькими неделями», которых часто достаточно в других странах ЕС. Эта задержка считается серьезным конкурентным недостатком для Германии как места для ведения бизнеса.

Однако настоящая проблема заключается не только в медлительности, но и в новизне и сложности нормативных актов, которые создают высокую степень непредсказуемости. Инвесторы сталкиваются с «постоянно меняющейся ситуацией», поскольку законы на национальном уровне и уровне ЕС быстро меняются и дублируют друг друга. Обязанность сообщать о различных, а иногда и противоречащих друг другу ключевых показателях эффективности в национальные реестры и базы данных ЕС еще больше увеличивает бюрократическую нагрузку. Требование отраслевых ассоциаций распространить действие Закона об ускорении инвестиций на центры обработки данных является явным признанием того, что нынешний процесс больше не считается устойчивым. К этому добавляется растущая политизация центров обработки данных. Их огромное потребление энергии и воды приводит к тому, что они оказываются в центре общественных и политических дебатов, что может еще больше осложнить и задержать процедуры получения разрешений.

Утверждение производственных мощностей: традиционный путь землепользования и контроля выбросов

Процесс получения разрешений для промышленных предприятий в Германии, по сравнению с другими странами, является гораздо более устоявшейся процедурой. Он регулируется в первую очередь Федеральным законом о контроле за выбросами (BImSchG), который устанавливает четкие процедуры и сроки. Формальный процесс получения разрешения для нового предприятия должен занимать максимум семь месяцев, упрощенный процесс — три месяца. Хотя на практике эти сроки часто превышаются, они, тем не менее, обеспечивают правовую основу. Процесс включает в себя детальную оценку воздействия на окружающую среду, участие общественности и координацию с многочисленными органами власти, так называемыми государственными органами. Даже общий процесс получения разрешения на строительство может занять от нескольких недель до нескольких месяцев, в зависимости от загруженности ответственного органа. Кроме того, вся строительная отрасль страдает от общего «растущего бюрократического аппарата».

Ключевое различие заключается в предсказуемости, обеспечиваемой прецедентами. Десятилетия промышленного развития накопили огромный опыт, отработали процедуры и привлекли специализированных консультантов и должностных лиц. Инвестор, планирующий строительство завода, сталкивается с медленной и бюрократической, но знакомой системой. «Правила игры» более ясны, а процесс более линеен, чем в случае с новыми и взаимосвязанными проблемами регулирования центров обработки данных. Для инвестора предсказуемые задержки могут представлять меньший риск, чем непредсказуемые.

Пример из практики: уроки, извлеченные из проекта гигафабрики Tesla

Строительство гигафабрики Tesla в Бранденбурге — яркий пример динамики современных крупномасштабных проектов. Невероятная скорость, так называемый «темп Tesla», стала возможной благодаря рискованной стратегии: строительство началось на основе предварительных разрешений, задолго до получения окончательного одобрения. Этот процесс характеризовался огромной политической волей правительства земли к реализации проекта. В то же время он привел к значительным конфликтам с общественностью, особенно по таким вопросам, как водопотребление и предполагаемое отсутствие прозрачности в коммуникации, что серьезно подорвало доверие к ответственным органам.

Дело Tesla наглядно демонстрирует, что политическая воля может стать решающим фактором ускорения. «Темпы Tesla» были не столько характеристикой немецкой системы, сколько результатом согласованных политических усилий по созданию исключения для проекта, считавшегося стратегически важным. Это говорит о том, что скорость строительства крупномасштабного объекта зависит не столько от сектора (ИТ или промышленность), сколько от стратегической важности, которую политические деятели ему придают. Регулятивная система — это не закон природы, а человеческая система, которую можно изменить или ускорить при наличии достаточного политического капитала.

Основные нормативные препятствия в Германии

В Германии ключевые нормативные требования к гипермасштабным центрам обработки данных и крупным заводам представляют собой особые проблемы. Для гипермасштабных центров обработки данных особенно актуальны Закон об энергоэффективности (EnEG), Общий регламент по защите данных (GDPR), Федеральный закон о контроле выбросов (BImSchG) и строительные нормы, в то время как для крупных заводов основными факторами являются BImSchG и строительные нормы. Технически центры обработки данных должны демонстрировать энергоэффективность со значением PUE (эффективность использования энергии) ниже 1,3, использовать отработанное тепло и соответствовать строгим требованиям кибербезопасности. Для крупных заводов основное внимание уделяется ограничениям выбросов, таким как шум и качество воздуха, а также соблюдению самых современных технологий. Среднее время обработки данных в центрах обработки данных составляет от 12 до более 36 месяцев, а для крупных заводов — от 12 до более 24 месяцев. Основными спорными моментами для центров обработки данных являются потребление энергии и воды, использование отработанного тепла и защита данных, в то время как для крупных заводов главными проблемами являются шум, выбросы, землепользование и транспортная ситуация. Оба направления подвергаются пристальному политическому и общественному вниманию, причем в случае центров обработки данных оно усиливается, а в случае крупных заводов уже давно налажено.

Сравнительное решение по регулированию

Нормативно-правовая среда представляет собой парадокс. Производственный сектор сталкивается с медленным, но относительно предсказуемым процессом утверждения. ИТ-индустрия и центры обработки данных имеют потенциально более быстрый путь, но он осложнен новыми, более сложными и менее предсказуемыми правилами. С точки зрения управления рисками, строительство завода может быть, следовательно, «проще». ИТ-инфраструктура может стать «быстрее» только в том случае, если получит приоритетную политическую поддержку для преодоления этих новых бюрократических препятствий.

Компания Xpert.Digital обладает глубокими знаниями в различных отраслях. Это позволяет нам разрабатывать индивидуальные стратегии, точно соответствующие требованиям и задачам вашего конкретного сегмента рынка. Благодаря постоянному анализу рыночных тенденций и мониторингу отраслевых разработок мы можем действовать на опережение и предлагать инновационные решения. Сочетание опыта и экспертных знаний создает добавленную стоимость и обеспечивает нашим клиентам решающее конкурентное преимущество.

Более подробная информация здесь:

• Воспользуйтесь преимуществами 5 областей экспертизы Xpert.Digital в одном пакете – всего от 500 евро в месяц

Обобщение и стратегические выводы

Сравнительный анализ четырех важнейших аспектов – физического строительства, технологического оборудования, человеческого капитала и регулирования – позволяет дать комплексный и всесторонний ответ на первоначальный вопрос. Сопоставление скорости и простоты показывает, что ни один отдельный сектор не обладает всеобщим превосходством, а скорее представляет собой сложную сеть специфических преимуществ и узких мест.

В связи с этим:

• Цифровая независимость: радикальный план Европы по освобождению от США – дело Карима Хана стало тревожным сигналом

Матрица скорости и простоты: целостное сравнение

Результаты можно обобщить в матрице, сравнивающей такие факторы, как скорость и простота (с точки зрения сложности и вычислительной сложности):

скорость

ИТ-инфраструктура здесь имеет явное преимущество. Это обеспечивается ее быстрым модульным строительством, закупкой стандартизированного оборудования в больших количествах и более гибким масштабированием рабочей силы за счет гибких программ обучения и глобального привлечения талантов. Однако это преимущество в скорости зависит от двух важных условий: стабильной глобальной цепочки поставок критически важных компонентов, таких как полупроводники, и политической воли к ускорению новых и сложных процессов утверждения. Если хотя бы одно из этих условий будет нарушено, преимущество во времени может быстро исчезнуть.

Простота/Предсказуемость

Ситуация здесь неоднозначна. Производственный сектор «проще» внедрять в том смысле, что он более предсказуем. Он опирается на устоявшиеся нормативные процедуры (Федеральный закон о контроле за выбросами) и стандартизированную систему дуального образования, которая развивалась на протяжении десятилетий. Хотя процессы медленные, они хорошо знакомы. ИТ-инфраструктура технологически «проще» внедрять, поскольку она программно-определяемая и в значительной степени стандартизированная. Она также «проще» с точки зрения привлечения талантов, поскольку имеет доступ к глобальному пулу квалифицированных работников. Самая большая «трудность» для обоих секторов заключается в преодолении немецкой бюрократии и нехватки квалифицированных работников. Для центров обработки данных непредсказуемость новых, быстро меняющихся экологических и энергетических законов добавляет еще один уровень сложности.

Разбор предпосылки: почему нефинансовые ресурсы являются истинными лидерами

Исходный вопрос предполагает, что «необходимые [финансовые] ресурсы имеются». Однако анализ показывает, что финансовый капитал часто не является основным узким местом. Истинными ограничивающими факторами, определяющими скорость и успех, являются неденежные ресурсы:

• Время утверждения (бюрократический капитал): способность эффективно управлять административными процессами или ускорять их за счет политического влияния. В Германии это критическое препятствие для обоих секторов.
• Время подготовки кадров (человеческий капитал): время, необходимое для обучения или набора квалифицированных кадров. Этот фактор представляет собой структурно более серьезное узкое место в отрасли из-за более длительных циклов обучения.
• Время до поставки компонентов (капитальные затраты в цепочке поставок): время, необходимое для критически важных технологий, часто закупаемых по всему миру. Это ахиллесова пята ИТ-инфраструктуры.
• Время достижения консенсуса (социальный/политический капитал): способность обеспечить и поддерживать общественную и политическую поддержку крупного проекта, как это наглядно демонстрирует пример Tesla.

В конечном итоге, тот сектор, который сможет более эффективно управлять этими четырьмя нефинансовыми формами капитала, будет тем, который будет быстрее и проще создать.

В связи с этим:

• Выход из облачных технологий США: обзор суверенных SaaS-предложений и рекомендации к действию

Стратегические последствия для национального и регионального развития

Анализ содержит четкие, но в то же время тонкие рекомендации для политиков, направленные на укрепление позиций Германии как места для размещения обоих типов инфраструктуры. Стратегия, подходящая для всех случаев, обречена на провал.

Для развития ИТ-инфраструктуры:

• Ускорение регулирования: Создание стандартизированного, ускоренного и оцифрованного процесса утверждения специально для «цифровых инфраструктур». Первым шагом стало бы распространение действия Закона об ускорении инвестиций на центры обработки данных. Срочно необходима гармонизация немецких нормативных актов (EnEfG) с директивами ЕС для снижения бюрократической нагрузки.
• Привлечение талантов: дальнейшая либерализация и ускорение процедур найма квалифицированных ИТ-специалистов из-за рубежа (например, посредством более быстрой и менее бюрократичной «голубой карты» ЕС) и признание профессионального опыта.
• Устойчивость цепочки поставок: Целенаправленная поддержка и стимулы для наращивания производственных мощностей по выпуску критически важных ИТ-компонентов в Германии и Европе с целью снижения зависимости от отдельных глобальных производителей.

Для развития производственной инфраструктуры:

• Сокращение бюрократии: Последовательная цифровизация и оптимизация существующих процедур согласования в соответствии с Федеральным законом о контроле за выбросами (BImSchG) и строительным законодательством для сокращения сроков планирования и согласования без снижения стандартов защиты.
• Образовательная инициатива: масштабная инвестиционная программа и программа модернизации системы дуального профессионального обучения, особенно профессиональных училищ. Создание по всей стране «фабрик обучения» и постоянная адаптация учебных программ к реалиям Индустрии 4.0 имеют решающее значение для долгосрочной борьбы с дефицитом квалифицированных кадров.
• Инновации в строительстве: создание стимулов для применения модульных и серийных методов строительства, в том числе в промышленном строительстве, с целью сокращения сроков строительства и повышения эффективности.

Успешная национальная промышленная стратегия должна учитывать принципиально разные структуры, узкие места и экосистемы цифрового и промышленного миров. Она должна обеспечивать как гибкую, глобализированную скорость ИТ-мира, так и сохранять и модернизировать глубоко укоренившиеся сильные стороны немецкого производственного сектора, ориентированного на качество и долгосрочную устойчивость. Поэтому ответ на вопрос «Что проще и быстрее?» заключается не в «ИТ» или «промышленности», а в том, какой путь — быстрый, но нестабильный, или медленный, но стабильный — экономика стратегически выберет и оптимизирует для своих неденежных ресурсов.

☑️ Поддержка малых и средних предприятий в области стратегии, консалтинга, планирования и реализации проектов

☑️ Создание или корректировка стратегии в области ИИ

☑️ Развитие новаторского бизнеса

 

Я с удовольствием стану вашим личным консультантом.

Вы можете связаться со мной, заполнив форму обратной связи ниже, или просто позвонить мне по номеру +49 7348 4088 965 .

Я с нетерпением жду начала нашего совместного проекта.

 

 

Xpert.Digital — это центр для предприятий, специализирующийся на цифровизации, машиностроении, логистике/внутрипроизводственной логистике и фотовольтаике.

С помощью нашего комплексного решения для развития бизнеса мы поддерживаем известные компании на всех этапах, от привлечения новых клиентов до послепродажного обслуживания.

Анализ рынка, маркетинговый маркетинг, автоматизация маркетинга, разработка контента, PR, почтовые рассылки, персонализированные кампании в социальных сетях и работа с потенциальными клиентами — все это входит в число наших цифровых инструментов.

Более подробную информацию можно найти по ссылкам: www.xpert.digital - www.xpert.solar - www.xpert.plus