Я робот, НЕТ. Часть 2

автор Майкл Форд (MICHAEL FORD) |

Коммуникация ограничена как у человека в производственном цехе, так и у машин.

И наконец, существует мыслительный процесс. Доступность данных, например, от CFX является критичным топливом для искусственного интеллекта и людей, чтобы визуализировать проблему и принимать решения. Людям нужно преобразовать данные в информационные панели, диаграммы, предупреждения и отчеты, а затем, после некоторой интерпретации и обсуждения, возможны решения и действия. Существующий сегодня искусственный интеллект будет выполнять этот процесс мгновенно, делая данные инструментом хирургической точности для непрерывной настройки и оптимизации всей производственной сборочной операции. Время реакции человека при сравнении будет казаться в лучшем случае черепашьим. Предполагаемым выводом из всего этого будет, конечно, мысль, что ИИ будет таким же умным, как мыслительные процессы опытного специалиста. Для сегодняшних стандартов ИИ это задачка не из легких, но возможно она станет реальностью через некоторое время, хотя, возможно, не навсегда. А пока этого нет, мы будем видеть элементы ИИ, внедряемые постепенно, в помощь принятию решений человеком в соответствии с принципами, установленными Industry 4.0. Такие примеры, как бережливые материалы, конечная маршрутизация производства и планирование могут быть уже усилены «интеллектуально» за счет диджитализации, как могут и отдельные машины, группы и линии оптимизации.

 

Последствия и преимущества

Влияние Industry 4.0, внедряющее искусственный интеллект, чтобы заменить сотрудников на наших фабриках, больше не ограничивается только рабочими на линиях, но распространяется также и на супервайзеров, менеджеров и инженеров. Легко представить, что концепция Industry 4.0 воспринимается как угроза многими работниками внутри отрасли. Идея совершения еще одного круга на следующем уровне, идея вывода рабочих мест с производства – это совсем не та перспектива, о которой мечтают те, которые на этом производстве заняты. Вопрос в том, на самом ли деле это необходимо или же есть пути, позволяющие этого избежать или по крайней мере сократить.

Люди часто удивляются, слыша, что изначальным намерением Industry 4.0 была помощь местным маленьким и средним производственным компаниями. Основное внимание уделяется бизнес принципу, основанному на технологии. Человеческий ресурс на производстве – основной и важный актив, особенно накопленный опыт и ноу-хау. Этот ресурс будет оставаться необходимым, и будет чрезвычайно востребован, так как мы действительно переводим производство в цифровую эру. Это должно быть включено как часть бизнес-кейса в позитивном ключе.

Экономия средств за счет Industry 4.0 представляет большую часть обоснования для инвестиций в местное производство.

Основной принцип Industry 4.0 – концентрация на гибкости фабрик, чтобы иметь возможность эффективно «делать на заказ» с тем же уровнем производительности, как при производстве больших объемов. Основное средство – управление производством в реальном времени через диджитализацию и искусственный интеллект. Инженеры старой закалки назвали бы это «переходным управлением», но ИИ выводит его на новый уровень непрерывного базиса, охватывающего все производство, действительно целостная версия. Эта способность быть гибкими значит, что фабрики могут производить более широкий ряд продуктов без ущерба для бизнеса. Развитие этой идеи лучше работает с моделью контрактного производства (EMS). Вместо того, чтобы иметь фабрики, относящиеся к единственному производителю и продуктовой линии, EMS производители могут чередовать заказы на совершенно разные виды продуктов, даже конкурирующие между собой. Однако, сегодня стандартная схема EMS – это линия-за-линией, одна на каждого клиента и для каждого продукта. С Industry 4.0 им необходимо быть более гибкими, менее зависящими. Интеграция выполнения рабочего задания с выбором конфигураций процесса по запросу, обеспечивающая возможность повышения эффективности, по мере изменения объема спроса между продуктами должна управляться по всей фабрике с помощью искусственного интеллекта. Лучше применить эту модель для увеличения количества производств, размещенных на местных рынках и рядом с потребителем, чем использовать существующие гигантские фабрики за рубежом. Общие затраты на транспортировку продукта из удаленных заграничных производств до заказчика примерно в 2-5 раз превышают стоимость реального производства на месте (не учитывая затраты на материалы). Экономия на затратах на дистрибьюцию, включая инвестиции в готовые продукты по всей дистрибьюторской цепи, невероятная. Это дает значительное оправдание инвестициям в местное производство. К тому же это дает возможность существующим местным производствам радикально расширить свои операции, если использовать инструментарий Industry 4.0. Существует множество примеров местных производств на Industry 4.0, которые становятся все более конкурентоспособными, чем фабрики «динозавры» в удаленных локациях. Экономия на дистрибьюции намного перекрывает разницу в оплате труда, так как на единицу произведенной продукции требуется значительно меньше трудовых усилий. Множество существующих работ, выполняемых сейчас рабочими, будут заменены автоматизацией, но с расширением бизнеса, многие из этих людей могут быть переквалифицированы, так как производство растет.

Автоматизация – это одно. Искусственный интеллект – другое, так как он оказывает влияние не только на рабочих, но и на инженеров и менеджеров. Мы уже видим поступательное снижение промышленного инженерно-технического опыта на наших производствах. Но мы должны помнить, что значительная часть знания сути составных частей системы технологии производства, которая когда-то требовала глубокого понимания организации промышленного производства, также серьезно изменилась с приходом автоматизации и программного обеспечения. Ключевые технологии и принципы организации промышленного производства теперь выполняются внутри автоматических машин и, конечно, внутри хорошего управленческого производственного программного обеспечения. Требования к команде инженеров и менеджеров, работающих с Industry 4.0 будущего с помощью ИИ, очень отличаются от управления производством старого образца. Не следует упускать из виду ресурсы в производстве, предназначенные для получения максимальной отдачи от автоматизации и программного обеспечения, чтобы сэкономить косвенные расходы. Нужно принять автоматизацию и диджитализацию с ИИ как «прямое» вложение в бизнес. Прежнее сопоставление прямого и косвенного труда очень быстро станет устаревшим. Получение максимально хороших результатов от систем автоматизации, программного обеспечения и ИИ требует от организации промышленного производства перехода в «цифровую инженерию». В некоторых промышленных производствах уже существует много примеров «цифровой стагнации», что приводит к потере возможностей. Теперь уже нет необходимости понимать все «гайки и винты» механизмов, биты и байты современной технологии производства. Люди, которые знают о потоках и требованиях производства, должны иметь навыки использования программного обеспечения. Это другая возможность переквалифицировать и занять тех, кто сегодня обладает знанием о производстве, и подготовить их к будущему. Понимание оперативных требований и автоматизации с возможностями и функциями системы станет жизненно необходим для создания бизнес плана работы с Industry 4.0 и искусственным интеллектом.

Заключение

Хочется надеяться, что преобразование рабочих мест тех людей, которые сегодня «работают на жизнь» в более творческие рабочие места более высокого уровня, может положительно повлиять на происходящие изменения. Во время этого преобразования потребуется помощь и поддержка правительства и спонсоров, чтобы провести переход на автоматизацию и искусственный интеллект в позитивном ключе для работников, насколько это возможно. Расширение локального производства не произойдет точно с той же скоростью, что и внедрение автоматизации. Одно решение не сможет справиться со всей проблемой в целом, многие могут выбрать альтернативный путь, но местное производство становится все более и более реальным, и жизнеспособным, особенно если мы решим его поддержать.

Источник: Журнал PRINTED CIRCUIT DESIGN&FAB, pcb2day.com, стр.24.

Назад