Дізнайся першим
Останні події та новини з життя KMBS дізнавайтеся у розділі KMBS Live що знаходиться у верхньому правому куті екрану
Відкрити kmbs live
Вдосконалення роботів
Лише за останні декілька років ми побачили зростання кількості компаній, які створюють та продають роботів із підтримкою штучного інтелекту, що вміють діставати речі з коробок, вправлятися з машинами та окремими деталями, тестувати електроніку тощо. Це вражає, адже такі завдання можуть виконуватися роботами в умовах, що змінюються, з продуктами, які також можуть зазнавати трансформацій.
Донедавна роботи вміли працювати лише зі стабільними процесами, продуктами, у сталих умовах і з прогнозованими результатами. Але тепер ви можете покласти у коробку нові предмети, змінити освітлення та розташування об’єктів, і робот усе одно упорається. Компанії, що виготовляють розумні машини, також демонструють значний прогрес в автоматизації інших видів фізичних робіт, зокрема транспортування матеріалів, сортування, палетизації тощо.
Чому ж роботи ще не “розлітаються” масово з полиць? Причина у тому, що успішне впровадження робототехніки на виробництві є складним завданням, і більшість компаній ще не здатні виконати його й отримати перевагу від використання вдосконалених роботів. Успішна адаптація цієї технології поки що є рідкістю навіть у США.
Це трапляється не вперше. Історія свідчить, що кожного разу, коли з’являється якісно нова форма автоматизації (від станків з перфокартами до автоматизованого переспрямування телефонних викликів), організації витрачають набагато більше часу та грошей, аніж очікували, доки навчаються ефективному її використанню.
Ерік Бріньолфссон, директор лабораторії цифрової економіки у Стенфорді й співавтор “Другої епохи машин”, називає це явище J-кривою продуктивності (Productivity J-Curve): радикально нові технології вимагають дорогих інвестицій у перепроєктування бізнес-процесів, перекваліфікацію працівників та організаційну трансформацію. Вони зазвичай окупаються з часом, але спочатку продуктивність та результати можуть засмучувати.
Втім, дослідження Метта Біна з Університету Каліфорнії показують, що у часи, коли звичні засоби адаптації не спрацьовують, невелика частина користувачів усе ж знаходить шляхи, щоб отримати результати швидше. І в них можуть повчитися інші.
Історія свідчить, що кожного разу, коли з’являється якісно нова форма автоматизації, організації витрачають набагато більше часу та грошей, аніж очікували, доки навчаються ефективному її використанню
Історія свідчить, що кожного разу, коли з’являється якісно нова форма автоматизації, організації витрачають набагато більше часу та грошей, аніж очікували, доки навчаються ефективному її використанню
Потенціал і реальність
Чимало процесів, попри усі досягнення у сфері автоматизації, наразі виконуються практично вручну. Люди повинні пересувати палети, підіймати, розміщувати на них продукцію та сканувати її, везти до полиць і ставити на них, діставати з них тощо. Тому для адаптації нових технологій потрібні люди, які зможуть швидко створювати нові процеси під проблеми, що виникатимуть, помічати виняткові ситуації та пропонувати вдосконалення. Також потрібні надійні методи роботи, які дозволять впроваджувати інновації.
Менеджери зазвичай схильні інвестувати у якісні методи, коли бачать, що зможуть повернути грошові вкладення у короткі терміни. Проте коли результати складно передбачити, вони не готові інвестувати. Натомість менеджери усвідомлюють важливість компетентних людей. Втім, найкращий результат від автоматизації зможуть отримати ті керівники, які зосереджуватимуться і на людях, і на методах.
Автоматизація у стилі “підключи й працюй”
Пандемія ускладнила процес переходу на роботизовані технології навіть тим компаніям, які почали інвестувати у цей процес раніше. Проте так звана автоматизація “підключи й працюй” (plug-and-play) досі є реальним способом досягти бажаного результату.
Зараз менеджери хочуть мати технології, які буде легко підключити до наявної інфраструктури (електромережі, інших IT-систем). Такі системи у стилі plug-and-play можна швидко розгортати й трансформувати, коли обставини змінюватимуться. Прикладами таких систем є модульні конвеєри, керовані комп’ютером, автоматичні транспортні засоби (AGV), сортувальні машини тощо. А більш складним, кастомізованим системам більшість компаній зараз каже “ні”.
Наприклад, автоматизовані системи зберігання можуть отримувати, індексувати, зберігати та видавати речі значно дешевше, аніж обійдеться людська праця. Проте такі системи коштують мільйони доларів і потребують щонайменше 10 місяців на впровадження. Це можуть собі дозволити хіба що великі компанії, які будують нові об’єкти – хоча навіть вони у поточних умовах, скоріше за все, спочатку спробують технології plug-and-play.
Автоматизація у стилі plug-and-play є досить новою для ринку, тому потребує від провайдерів якісної клієнтської підтримки. Це створює специфічну проблему: компанії, що пропонують такі технології, віддають перевагу старим клієнтам, а не пошуку нових. Адже щоб якісно надавати такі послуги, потрібно докладно вивчити потреби замовника, а це вимагає багато уваги й часу. Отже, бізнеси, які хочуть спробувати системи plug-and-play, можуть стикнутися зі складнощами при пошуку постачальника.
Для адаптації нових технологій потрібні люди, які зможуть швидко створювати нові процеси під проблеми, що виникатимуть, помічати виняткові ситуації та пропонувати вдосконалення
Для адаптації нових технологій потрібні люди, які зможуть швидко створювати нові процеси під проблеми, що виникатимуть, помічати виняткові ситуації та пропонувати вдосконалення
Ілюзії роботизації
Під час пандемії ми багато чуємо про те, як роботи можуть убезпечити працівників, оскільки збільшують дистанцію між ними та зменшують кількість контактів. Уява малює таку картину: замість конвеєрної лінії, на якій пліч-о-пліч працюють люди, тепер є роботизована рука, а автономні машини розвозять продукцію, куди потрібно.
Проте насправді все виглядає дещо інакше. Технології plug-and-play хоча й надають переваги на кшталт збільшення якості та ефективності, але не можуть радикально зменшити кількість контактів. А системи, схожі на роботизовану руку, ще недостатньо протестовані, тому поки що не є масовими.
Також дослідження свідчать, що системи plug-and-play не обов’язково радикально скорочують використання людської робочої сили. До кризи менеджерам було складно шукати, утримувати й розвивати працівників «передової». Ці люди могли швидко знайти іншу роботу, якщо їм щось не подобалося на поточному місці. Зараз ситуація принципово не змінилась.
Керівники досі прагнуть наймати добрих працівників, і у сферах, що пов’язані з постачанням товарів, з’являється дедалі більше можливостей для роботи. Основне завдання менеджерів в умовах, що змінюються, – це гарантувати передбачувані результати для своїх клієнтів. Системи plug-and-play, дійсно, можуть забезпечити це краще, аніж люди. Тому чимало керівників згодні придбати роботів, які демонструватимуть лише 85% від швидкості та якості людини, якщо їхні результати будуть стабільні й прогнозовані. Але це означає, що попит на працівників поки не зменшуватиметься. Навпаки, хтось має розробити нові способи взаємодії з роботами, а також виконувати завдання, на які машини поки не спроможні.
Висновки, які можна зробити зараз, такі. Хоча здається, що великі компанії зі значними фінансовими ресурсами повинні були б мати перевагу перед іншими з точки зору автоматизації, насправді це не так. Системи “підключи й працюй” є доступними також для менших організацій. А з проблемами адаптації нової технології, так чи інакше, стикнуться усі бізнеси.
За матеріалами MIT Sloan management Review
Матеріал рекомендований школою стратегічного архітектора https://ssa.kmbs.ua/