Почему для автоматизации нужна человечность

Автоматизация становится повсеместной в большинстве отраслей. Ожидается, что глобальные продажи промышленных роботов в обрабатывающей промышленности увеличатся почти вдвое к...

Автоматизация становится повсеместной в большинстве отраслей. Ожидается, что к 2018 году мировые продажи промышленных роботов увеличатся в объеме почти вдвое и достигнут 400 000 единиц. Ожидается, что доход от сегмента домашней автоматизации в этом году превысит 6 млн долларов США, а среднегодовой темп роста составит 28,19 %.

Одна из крупнейших областей автоматизации, которую мы видели, — это автомобильная промышленность, где растет спрос на полностью автономные автомобили с автоматическим управлением. Ранее в этом месяце автомобильный гигант Mercedes-Benz представил потенциальное будущее городского транспорта, опробовав свой автономный автобус CityPilot в Амстердаме. Это было сделано для того, чтобы общественный транспорт работал «еще более безопасно, эффективно и комфортно».

Это заявление о преимуществах безопасности, возможно, не так легкомысленно, как кажется на первый взгляд. В научно-фантастических фильмах часто фигурирует центральный компьютер, представляющий собой совокупность множества мыслей. Но нет никаких причин, чтобы это оставалось фикцией. Автоматизированное транспортное средство могло бы быть самым безопасным на дороге, если бы оно использовало коллективный опыт вождения. Вспомните, как вы сами едете с работы домой, проезжаете светофоры и объезжаете круговые перекрестки. Все это делается естественным образом благодаря полученным знаниям из опыта. Теперь представьте, что опыт всех водителей в Великобритании загружается в одну базу данных и используется для управления автоматизированными автомобилями будущего. Автоматизированный автомобиль будет водителем с многомиллионным стажем.

Это было бы пределом больших данных коллективного сознания. Тем не менее, как и в случае с большими данными во всех их формах, ценная информация, лежащая в основе, должна быть раскрыта с помощью эффективной аналитики, чтобы результаты можно было обрабатывать, экстраполировать и правильно использовать.

Эти данные могут использовать градостроители по всему миру, которые изо всех сил стараются развивать «умные города», основанные на автоматизации. Например, стремясь решить растущую проблему заторов на дорогах, Сингапур недавно начал тестировать небольшой парк автоматизированных такси Audi для перевозки пассажиров по бизнес-парку. Считается, что беспилотные такси снижают стоимость поездки в среднем на 70%, устраняя необходимость в водителе. Хотя изначально у автомобилей будут водители, готовые взять на себя управление, если технология выйдет из строя, план состоит в том, чтобы постепенно отказаться от человека в 2019 году. Пилотный проект заканчивается в 2020 году с целью последующего развертывания более широкого развертывания. Автомобили будут оснащены программным обеспечением, которое позволит пассажирам бронировать их по аналогии с услугами по совместному использованию поездок Uber и Lyft. Аналогичные пилотные программы в США и Европе, скорее всего, будут объявлены позднее в этом году.

Частично благодаря более широкой тенденции цифровой трансформации автоматизация никуда не денется. Важно смотреть на автоматизацию с точки зрения всего бизнеса и сквозного процесса. Организации 20 лет назад автоматизировали тестирование программного обеспечения по простому алгоритму, однако теперь у нас есть масса интегрированных систем, а также встроенное программное обеспечение и инженерные решения, которые необходимо интегрировать. Это значительно усложняет проверку качества и тестирование таких интегрированных систем и, следовательно, требует сложных стратегий автоматизированного тестирования.

Единственный способ убедиться, что бизнес работает должным образом, — это постоянно тестировать весь бизнес-процесс, чтобы гарантировать, что обновление, внедряемое в одной части цифровой «цепочки», не повлияет на цифровые операции в других местах.

Хотя можно объединить объединенные знания в действенный цифровой интеллект, который можно использовать для автоматизации большей части процесса обеспечения качества, важно помнить, что для предсказания действий человека требуется человек. Из-за этого никогда не разумно полностью исключать людей из процесса обеспечения качества, однако мы считаем, что по крайней мере 30 % транзакционных действий, связанных с ИТ, будут автоматизированы роботами в течение следующих пяти–десяти лет.

В заключение, автоматизация бизнес-процесса должна быть подкреплена всесторонним планом обеспечения качества, который включает в себя оптимальное сочетание автоматизированного статического анализа и экспертной проверки человеком. Любая гарантия качества должна осуществляться с самого начала разработки продукта или услуги и продолжаться на протяжении всего процесса. Недостаточно просто протестировать новый процесс, чтобы увидеть, пройдет он или нет. Консультативный потенциал знания предметной области имеет решающее значение для обеспечения того, чтобы автоматизация не была просто автоматическим путем к катастрофе.

Подпишитесь на @ManufacturingGL и @NellWalkerMG