Привет.
В рассказе про исследовательский центр Honor я пропустил целый этаж, а именно дата-центр компании, который представляет нешуточный интерес, так как коренным образом отличает R&D Honor от многих компаний. У них тоже есть дата-центры, но зачастую они вынесены на отдельные площадки, ведь исторически R&D создавался без таковых. И это примета последних лет, когда производители уже осознали, что любые данные представляют не гипотетический, а реальный интерес, и размещают их как можно ближе к производству и центрам разработки. Тем, кто пропустил начало путешествия в центр R&D, советую прочитать статью, а мы поговорим про дата-центр в деталях.
В одном из зданий индустриального парка, там, где находится R&D, весь четвертый этаж отведен под дата-центр. Внешне он не производит впечатления, равно как вас не поразит любой иной дата-центр в мире, машинные залы различаются цветом стоек, их заполненностью, климатическим оборудованием. Сделать какие-то выводы, глядя на стойки из-за стекла, невозможно. Да и если вас пустят внутрь, все равно ничего не понять, даже если вы специалист экстра-класса.
В старые времена компании хранили данные исследований и разработок в корпоративных сетях, их объем был довольно небольшим. Для примера скажу, что в 2010 году год разработок лаборатории, занимающейся камерами в телефонах, умещался в невообразимый объем в 1-1.2 ГБ. Десятки людей, десятки компьютеров, и на выходе такой небольшой объем данных. Сегодня то время выглядит как былинное, овеянное легендами и не соответствующее моменту. Лаборатория, которая занимается только модулями камер для разных устройств (а это не только телефоны, но и планшеты, компьютеры, другие устройства), прогоняет несколько десятков тестов для каждого модуля. А если принимать во внимание разнообразие условий тестирования, то их число легко перевалит за несколько сотен. Разные условия освещения, погодные условия (туман или идет дождь, а может, вокруг снежно), тряска или съемка с рук. Разных сценариев использования устройств так много, что каждый производитель придумывает, на чем сделать акцент в каждой модели телефона.
Проделывать все тесты руками невозможно, для этого создаются автоматизированные системы, они способны делать за один прогон несколько сотен снимков, которые отправляются в облако. Системы хранения данных разрослись до безобразия, так как в R&D стараются хранить все возможные данные, как начальные, так и конечные. Они представляют особую ценность, так как можно провести сравнение с моделями, которые производились как несколько лет назад, так и сегодня. Концепция, которая главенствует сегодня в мире, может быть сформулирована следующим образом — храним все данные, что можно сохранить.
Про то, как работает фотолаборатория, можно прочитать на примере таковой от OPPO, тут нет особой разницы в подходах по тестированию камер.
Каждая лаборатория в центре Honor ежедневно собирает гигабайты данных, которые отправляются в облако. Некоторые данные напрямую идут в долговременное хранилище, так как они не нужны в моменте, их никак не используют. Тут же хранятся данные с производства, где учитывается почти каждая деталь и ее прохождение на конвейере, а также судьба готового продукта. И это принципиально иной подход, в котором компания «видит» историю продукта вне зависимости от того, когда он произведен. И может детально рассмотреть любую проблему, которая в последующем возникает с изделием.
Помимо хранения данных, в Honor используют дата-центр для моделирования, причем это построение очень разных математических моделей. И тут мы видим первые шаги в этом направлении, так как из физических лабораторий опыты активно перемещаются в виртуальный мир, это инструменты, которые появились у компаний в последние несколько лет.
Коренным образом изменилось то, что нельзя было предположить еще лет пять назад, появились программные пакеты, которые умеют моделировать разные условия среды, например, исследовать старение материалов. И вот тут как раз и нужны наработанные в лабораториях данные, так как без них невозможно создание моделей, которые будут максимально близки к жизни. Например, при создании нового компьютера используют определенный вид пластика, выбранный из библиотеки материалов. Раньше в компании создавали прототипы, затем их прогоняли через различные автоматы, например, климатические установки или стенды, где шла работа под нагрузкой и пластик нагревался. Результаты записывали, и неудачные комбинации материалов отбраковывали, зачастую это могли быть материалы, которые быстро старели, меняли свой цвет или нарушались их прочностные характеристики. Инженер-технолог, проработавший в R&D десять лет и больше, был гуру, к мнению которого всегда прислушивались, так как у него был огромный опыт работы. И не всегда такие люди оказывались правы, это было сродни искусству при выборе материалов и в ожидании того, что в итоге получится.
Сегодняшний подход сложнее. Компьютерная модель перебирает разные варианты материалов, их сочетания, а уже затем создаются прототипы, которые проходят тестирование в лаборатории. Такой подход позволяет изначально увеличить шансы на успех, отсечь те варианты, что окажутся неудачными, связка разных материалов не всегда очевидна. И при этом исследователи постоянно дополняют библиотеку материалов, исследуют новые для себя, — пластик, стекло, металл и так далее. Равно как исследуют их сочетания в продуктах. Огромная библиотека материалов становится особой ценностью и секретом для каждой компании, от этого зависит то, что будет производиться в будущем и как.
Для сравнения можно привести пример компании Apple, которая всецело полагается в своих разработках на партнеров. Та же Foxconn собирает данные о материалах, об их старении, делает нечто похожее на то, что происходит внутри Honor. Но учитывая приверженность Apple ограниченном числу материалов, нет поиска новых комбинаций, то есть библиотека заведомо беднее и компания ограничена в выборе из хорошо знакомых видов пластика, алюминия и других материалов. К чему это приводит? К отсутствию возможности моделирования на компьютерах того, как поведут себя устройства. Добавим сюда экономию на полномасштабных тестах производимой продукции и получим ситуацию как с серией iPhone 15 Pro/Pro Max, где новые корпуса из алюминия с титаном проявили себя не очень позитивно. Подход Honor как раз направлен на то, чтобы снижать риск возникновения таких ситуаций. И это подход компании, которая выстраивает масштабный бизнес, где важно будет уменьшить число возможных ошибок до минимума еще до начала серийного производства. Это просто новый уровень современного производства и разработок. И ровно таким же путем сегодня идут крупные производители электроники.
И тут возникает заметная разница, деление между теми, кто использует разный подход. Кто-то заказывает контрактное производство, не имеет собственных фабрик. Такие компании получают готовый продукт, но не имеют никакого доступа к библиотеке материалов, компьютерным моделям и далее по списку. То есть фактически они не могут изменить ровным счетом ничего в будущих продуктах, их привязывают к знаниям фабрики. И выигрывают те фабрики, которые добывают эти знания наилучшим образом.
Давайте посмотрим на пример оборудования, которое используется для тестов смартфонов, например, когда их испытывают на защиту от воды под напором.
Струи воды бьют под разными углами в корпус телефона, меняется давление воды, а датчики внутри определяют, попала вода в корпус или нет. Такие испытательные стенды создают разные компании, они могут различаться между собой. В той же Honor постепенно накапливают данные о том, как именно хотят тестировать свои устройства, не копируют, но создают машины другого уровня (и их никому не показывают, так как это коммерческая тайна). То есть фактически нам демонстрируют распространенный вариант машин, доступ к которым есть у всех компаний. А вот за закрытыми дверями стоят автоматизированные комплексы с определенными ноу-хау, которые умеют намного больше. И это также функция анализа данных в дата-центре, когда прослеживается вся цепочка — от первых тестов на защиту от влаги до обращений в сервисные центры с такими продуктами по всему миру. И из статистики сервисных центров можно сделать выводы о том, как эксплуатировался смартфон — сколько раз он падал, насколько сильными были падения, после чего произошел залив и как он разнесен во времени с повреждениями корпуса. Наконец можно понять профиль использования, температурный режим (как внутри, так и снаружи). Все эти данные позволяют при тщательном изучении понять, какие тесты нужно проводить и в какой последовательности. Не просто ставить новенький смартфон под струи воды, но вначале попытаться его энное число раз уронить определенным образом, а затем посмотреть, что случится с защитой. Или, напротив, состарить его в климатической камере и посмотреть, что произойдет с защитой. Это уже не отдельные тесты, а их связки, каждая из которых позволяет установить причинно-следственную связь в тех или иных поломках, а заодно улучшить конструкцию. И это ноу-хау для каждого производителя, которое он охраняет. Вы можете купить разные инструменты для тестирования устройств, но без правильного алгоритма исследования все будет бессмысленно.
Мир производства стал намного сложнее, чем был раньше. И теперь производители начинают превращаться в фабрики полного цикла, которые не только создают устройства, но и исследуют материалы, придумывают новые технологии и тут же их апробируют в реальных устройствах. Например, другой момент, который вам не покажут в R&D. Один и тот же смартфон, но в разных корпусах, идет через цепочку автоматов, которые тестируют его на прочность. Из десятка вариантов материалов подбирается тот, что будет служить наилучшим образом. Но первоначально компьютерное моделирование отсекло тысячи других вариантов. Вариативность сегодня выросла на порядки, и чтобы управлять этим хаосом, нужны продвинутые IT-системы, без больших вычислительных мощностей работа R&D просто невозможна. Китай в этом аспекте опережает многие страны, так как компании почувствовали в этом конкурентное преимущество и начали вкладывать деньги в компьютерное моделирование на фабриках. Как следствие, растет число разработчиков программных продуктов, причем впервые за многие годы это местные, а не западные компании.
Надеюсь, что такой короткий экскурс на четвертый этаж исследовательского центра Honor объяснил необходимость существования собственного дата-центра, привязанного к заводу и лабораториям.
Вот, уже конкретика пошла.
Ну накенец то Эппл всё))