Промышленное производство
Промышленный Интернет вещей | Промышленные материалы | Техническое обслуживание и ремонт оборудования | Промышленное программирование |
home  MfgRobots >> Промышленное производство >  >> Manufacturing Technology >> Система управления автоматикой

Создание коллаборативной культуры для эффективного партнерства «человек-машина»

По мере входа в 2020-е годы сотрудничество между людьми и машинами станет всё более нормой. Будь то голосовые ИИ-ассистенты, виртуальные помощники или физические роботы — наши цифровые коллеги будут разделять с нами рабочую нагрузку, помогать согласовывать и координировать действия внутри организаций, открывая путь к новой эре сверхпродуктивности.

Сотрудничество с машинами

Преимущества коллаборативной работы варьируются от лучшей организационной согласованности до более высокой продуктивности, автономии и морального духа. Более широкое использование умных ассистентов на рабочем месте способно «суперзарядить» этот процесс, усиливая всё — от командной работы до креативности.

Машины превосходят нас в скучных, но необходимых административных задачах. За мгновение они могут найти давно забытый документ или проанализировать миллиарды точек данных, выявляя закономерности, на обнаружение которых человеку потребовались бы годы.

Однако, пока машины опережают нас в нескольких областях, им не хватает эмоционального интеллекта для принятия сложных решений. В личных отношениях и творческих задачах люди сохраняют преимущество.

Чтобы успешно сотрудничать с цифровыми коллегами, мы должны играть на сильных сторонах друг друга и компенсировать слабости. Так люди и машины смогут усиливать навыки и возможности друг друга.

Исследование Gartner показывает: «К 2022 году каждый пятый работник, занятый преимущественно нестандартными задачами, будет полагаться на ИИ при выполнении работы». Применение ИИ к рутинной работе сделает человеко-машинное сотрудничество более эффективным, чем работа любого из них в одиночку. Более того, это освободит нас для концентрации на действительно важном: карьерном росте, сохранении здорового баланса работы и жизни, а также выполнении работы наилучшим образом.

Боты, готовые к бизнесу

Заголовки газет о том, что ИИ научился водить машину, рисовать портреты или печь торты, часто перекрывают одно из самых ценных применений ИИ — ботов-ассистентов.

По мере того как мы налаживаем более тесные связи с ИИ, боты начнут персонализировать и оптимизировать огромное множество бизнес-коммуникаций и рабочих процессов.

Примером служит Applied Innovation Exchange компании Capgemini. Для адаптации онбординга под потребности каждого сотрудника AIE создал пользовательского Slack-бота по имени Cleo. На основе ответов на серию простых вопросов Cleo настраивает новых пользователей с инструментами и каналами, релевантными их роли. Так разработчик автоматически получает доступ к ключевым инструментам разработки ПО или совместной работы. Это освобождает огромное количество времени, ранее уходившего на ручную настройку новичков, позволяя командам фокусироваться на более значимой и творческой работе.

Именно эти важные, но низкокомплексные задачи станут ареной для расширения сотрудничества с ботами в ближайшие годы. И компании, которые это сделают, получат преимущества. Возвращаясь к исследованию Automation Anywhere: ИИ-аугментированные компании не только «наблюдают на 28% более высокие показатели производительности», но также набрали на 33% больше баллов по факторам, делающим рабочее место более «человечным».

Коммуникационные инструменты, обеспечивающие такие интеграции, станут всё более важными. Вместо почтовых ящиков, которые по своей природе ограничивают как обзор каждого человека, так и возможность интеграции коммуникаций с другими приложениями или ботами, коммуникация сместится в каналы. Каналы предназначены для соответствия любому проекту и могут интегрироваться с ботами и другими приложениями, обеспечивая целостный, интерактивный, поисковый хаб знаний для организации.

Работа с машинами, а не против них

Отрасли будут внедрять ИИ и автоматизацию в своём темпе. Но одно ясно: чтобы процветать в сложном будущем работы, организациям нужно принять коллаборативную культуру и инструменты, обеспечивающие её для наступающей эпохи машинно-аугментированных команд.

Коллективная мудрость также играет важную роль в этих будущих отношениях. В будущем машины, обогащенные человеческими инсайтами, будут эволюционировать, помогая бизнесу новыми способами. Они станут более полезными, оптимизируют выполнение задач и создадут возможности для более интересной работы. Далеко от ограничения нас, чем больше мы обучаем цифровых коллег, тем быстрее они освободят нас от «повседневной рутины».

«Как бы ни улучшала технология что-либо, нам также понадобятся человеческое творчество, сотрудничество и рефлексия», — отмечает Маргарет Хеффернан, предприниматель и спикер TED. «Настоящее важно то, что наши рабочие места должны быть организованы так, чтобы развивать способность людей работать вместе, расти и исследовать».

Относитесь к машинам как к коллегам, а не как к инструментам — и люди станут «суперсильными» благодаря человеко-машинному сотрудничеству и результирующей более высокой организационной согласованности. В конце концов, не должны ли все команды работать как «хорошо смазанный механизм»?

Система управления автоматикой

  1. Коботы захватывают сцену: Yushin OB‑7 лидирует в обработке пластиков
  2. Расширенная автоматизация ведет к более способной робототехнике в литье под давлением
  3. Yushin демонстрирует более умные коллаборативные роботы, движущие Индустрию 4.0 на NPE
  4. ARI поставляет IML-системы на 20–30% дешевле лидеров отрасли
  5. EVCO Plastics отмечает 200-й пресс, расширяет завод в Ошкош, цель — $200 млн в 2020 году
  6. Улучшение освещения полей для военного футбола: руководство тренера к победе в играх
  7. Блокчейн: ключ к бесшовной коллаборации в цепочке поставок
  8. Ускорьте бизнес-автоматизацию с платформами low-code
  9. Культивация культуры гражданских разработчиков: стратегии для расширения бизнес-инноваций
  10. Август 2019 ключевые моменты: Sunnen и ANS партнерятся для продвижения технологии трибокондиционирования