Переводные статьи
Популярное | Последнее
257
×
Человеческий фактор в машинном производстве
Сообщество Lean+6Sigma в России
Человеческий фактор в машинном производстве
Вадим Сеничев, Преподаватель каф. АИДМиСВ МГОУ
07 мая в 16:15

Четвертая промышленная революция неумолимо приближается. Сбор производственных данных в режиме реального времени становится все более распространенным, благодаря программному обеспечению, обеспечивающему неуклонный рост производительности. Хотя на сегодня эти проекты встречаются еще не так часто, уже существуют полностью автоматизированные производственные предприятия, такие как FANUC. А Искусственный Интеллект стал применяться почти во всех мыслимых секторах промышленности. Термины «Промышленность 4.0» и «умное производство» теперь постоянно на слуху в промышленном секторе.

Однако, как и в случае первой промышленной революции, всех беспокоит один, главный вопрос: «Каково будущее место людей во всем этом?»


Человек против робота

Хотя автоматизация является лишь одним аспектом «Индустрии 4.0», она привлекает больше всего внимания и обсуждений, уступая только ИИ. Причина беспокойства, кажется, кроется в боязни роботов и полной автоматизации, которая приведет к замене людей на производстве. Учитывая, что дебаты о влиянии нынешних уровней автоматизации на уровень безработицы до сих пор ведутся даже на высших уровнях, возможно, стоит влиятельнее рассмотреть эту проблему.

Поскольку в средствах массовой информации так много говорится о достижениях в области робототехники, легко прийти к выводу, что роботы скоро станут основной рабочей силой в промышленности. И действительно, нам постоянно демонстрируют видео от создателей роботов, показывающих все новые уровни ловкости и скорости. Но возможно ли, что роботы станут новым пролетариатом?

На протяжении 1990-х годов Прасад Акелла руководил инициативами General Motors по разработке ко-ботов для производственных линий и буквально навсегда изменил облик привычного сборочного цеха. С докторской степенью В области робототехники из Стэнфордского университета и десятилетий практического применения робототехники Акелла глубоко разбирается в теме роботов на производстве.

 

Кажется, что везде, где бы мы ни находились, до нас доходят новости об автоматизации, роботах и ИИ. Но так ли это?

«Роботы занимают наши рабочие места!», кричат новостные заголовки. Но это совсем не отражает реального положения дел. Правда состоит в том, что до 90% производственных задач по-прежнему выполняются людьми. Кроме того, люди останутся важнейшим фактором в производстве, даже несмотря на быстрый прогресс ИИ и робототехники. И существует три причины, почему это так:

Во-первых, пройдут еще десятки лет прежде, чем мы произведем достаточно роботов, чтобы заменить людей. Подсчитано, что один новый робот заменяет 5,6 рабочих, но сегодня на каждого робота приходится не меньше 135 человек. Ожидается, что глобальное количество промышленных роботов увеличится всего на 1,7 миллиона к 2020 году. Это никак не сможет привести вытеснению с рынка труда более 340 миллионов человек, работающих на заводах по всему миру.

Во-вторых, производственные тенденции все еще на стороне человечества. Например, тенденция массовой настройки (например, каждому потребителю нужен продукт, адаптированный к его/ее конкретным потребностям) заставляет выстраивать производство вокруг единичных изделий, увеличения количества вариантов продукта и сокращение времени от заказа до доставки. Существует причина, по которой такие компании, как Foxconn, сильно полагаются на ручной труд: роботы не могут приспособиться к изменяющимся требованиям рынка так же быстро, как люди.

Но даже если бы роботы были более гибкими, специалистов по роботам все равно не хватило бы, чтобы обслуживать их.

Это третья причина. Каждый робот требует экосистемы программистов, инженеров-технологов и квалифицированных специалистов. Дефицит навыков и нехватка рабочей силы могут ограничивать расширение применения роботов в той же степени, что и требования к капиталу.

Также существуют и отрасли, где человека просто нельзя заменить машиной.

Стоит только вспомнить об обучении новому или о том, как справиться с изменениями в рабочих процессах. Роботам нужна экосистема для обучения: в частности, им нужны квалифицированные инженеры, программисты и проектировщики процессов, которых сейчас не хватает. Вы и я, с другой стороны, учимся очень быстро и можем без промедления адаптироваться к новым процессам или неожиданным обстоятельствам.

Люди гораздо более гибкие и намного лучше адаптируются, чем роботы. Рассмотрим «руки» робота: роботы и автоматизированное оборудование обрабатывают физические материалы с использованием так называемого «концевого манипулятора». Существует очень мало универсальных манипуляторов которые могут найти свое применение в промышленности. И очень немногие из них достаточно гибки и управляемы, хотя они и способны ловко манипулировать объектами, большими и маленькими. Для большинства сложных процессов и мелких деталей требуются изготовленные на заказ конечные эффекторы. Когда процесс или деталь меняются, конечные эффекторы тоже должны меняться. Но мы можем просто взять в руки другой инструмент или научиться чуть другой манипуляции пальцами, чтобы достичь того же эффекта.

Наконец, людям намного легче масштабироваться. В мире более 340 миллионов человек работают в сфере производства, по сравнению с примерно 2 миллионами промышленных роботов. Если вы следите за тем, что происходит в Tesla, это совершенно ясно: роботизированные линии, как известно, сложно проектировать, устанавливать, масштабировать и запускать. Между тем, официальные статистические данные говорят нам, что в регионе вокруг фабрики Тесла в Фремонте проживает около 141 000 промышленных рабочих, любой из которых может появиться у дверей завода на следующее утро, готовый к тому, чтобы приступить к работе.


«Промышленность 4.0». по-видимому, представляет собой цифровые активы, то есть машины, подключенные к банкам данных. Как люди вписываются в эти системы?

«Промышленность 4.0» целиком и полностью основана на данных. В частности, речь идет о поиске возможностей, скрытых в массивных наборах данных. До сих пор, единственным источником массивных наборов данных были машины, потому что данные очень легко собирать с машин. Однако, «Промышленность 4.0» игнорирует людей, потому что действительно трудно получить данные о человеческой деятельности в действительно большом масштабе.

Это означает, что люди являются самой большой слепой зоной новой промышленности. Если до 90% создания и изменения ценности зависит от человеческого фактора, вы можете получить столько данных, сколько вы хотите, из тех 10% задач, которые выполняет машина, но раскрытые вами сведения вряд ли позволят решить самые серьезные проблемы и найти новые возможности.

Говоря напрямую, в основе концепции новой индустрии лежит предположение, что невозможно измерить процессы, управляемые человеком, поскольку это чрезвычайно сложно. Это остается нерешенной проблемой уже в течение ста лет. Однако, нам просто необходимо добавить в это уравнение новую переменную, возможно, даже более важную, чем анализ данных из машины.

Самый распространенный способ получения данных о человеческой деятельности не менялся примерно в течение 100 последних лет. Речь идет об анализе времени и действий. Эти исследования были начаты Фредериком Тейлором, Фрэнком и Лилиан Гилбрет еще во времена Генри Форда. Ключевым инструментом были секундомер и таблица.

Даже сегодня, проходя почти по любому заводу, можно наблюдать инженеров, стоящих возле рабочих мест, которые проводят исследования времени и действий, используя ноутбуки и смартфоны для фиксации – но в основе всего этого лежит точно такая же методика. Исследования времени и действия остаются субъективными. Мы не получаем достаточно большой набор данных, и данные, которые мы получаем, не объективны из-за того, что человек, за которым вы наблюдаете, знает, что вы смотрите, и, скорее всего, будет действовать иначе, чем если бы вас там не было.

Набор данных о процессах, управляемых человеком, явно недостаточен по сравнению с критичностью решений, для которых эти данные используются - от ежедневной комплектации персоналом до планирования производственных мощностей, установления цен на продукцию, которые продает производитель, и многое другое. Завод зачастую делает эти решения более или менее вслепую.

Можно решить эту проблему, фиксируя данные о каждом шаге процесса или действиях, которые в нем осуществляются. Таким образом предприятие может позволить себе выполнить непрерывную общесистемную аналитику своей рабочей силы.

Это примечательно по двум причинам: во-первых, так создается новый набор данных для анализа, основанный на деятельности человека. Во-вторых, происходит внедрение ИИ для совместной работы с людьми, а не для их вытеснения.


Означает ли это массовое обновлении классических научных методов аналитики и управления для улучшения рабочих процессов и производительности труда?

Когда у нас есть такой богатый набор данных, классические методы и принципы становятся гораздо более актуальными. В то же время существуют невероятные варианты использования этих данных, которые даже научные системы менеджмента никогда не могли предвидеть. Эти данные могут помочь нам переосмыслить нашу работу и жизнь.


Что подобные изменения в аналитике могут означать для производительности целых предприятий?

В течение многих лет производители принимали далеко идущие решения, полагая, что качество и производительность человека достигли предела. Но нам нужно задаться вопросом: что изменится, если этот потолок можно будет поднять? Как это изменило бы взгляд на окупаемость автоматизации? Разве это не сделает отдельного работника гораздо более ценным? И насколько сложнее станет оправдать роботов-захватчиков?

Для реализации этого подхода необходимо взять что-то, что раньше было неизмеримо, и перенести это в цифровой мир. Вы увидите, что со временем большинство перспективных производств начнут перестраивать всю свою экосистему вокруг этого нового набора данных.

Вспомните, как ERP-системы изменили индустрию всего 20 лет назад. Они сделали основные финансовые и транзакционные данные актуальными практически для каждого аспекта бизнеса. И огромные, глобальные компании теперь живут и организуют свою деятельность вокруг этих данных.


Подумайте над таким тезисом: что такое фабрика?

В самой абстрактной формулировке фабрика - это место, где выполняются физические операции для добавления ценности сырому материалу. С точки зрения производства, физические действия являются главной причиной наличия работников на производстве. Если у вас появится полный и точный набор данных по каждому виду деятельности, который имеет отношение к созданию и добавлению ценности, то возможности, которые они открывают, позволят вам на порядки повысить все необходимые показатели. Это и есть цифровое преобразование в чистом виде.

Войдите, чтобы оставить комментарий
E-Mail
Комментариев нет
Рекомендовано
Реклама
Поделиться