Если вы спросите большинство людей, опасно ли производство и может ли работа на фабрике поставить под угрозу их здоровье и безопасность, они почти наверняка ответят «нет». У большинства из нас мысли о смерти или травме на рабочем месте, как правило, вызывают в воображении образы сталелитейных заводов, угольных шахт и газовых заводов гораздо более ранней эпохи. Реальность, однако, такова, что производство, хотя и не такое опасное, как столетие назад, по-прежнему представляет реальную опасность для рабочих. Уровень смертности и травматизма в развитых странах со временем заметно снизился, но остается достаточно высоким, чтобы «безопасность превыше всего» стала мантрой на устах и ​​в умах большинства тех, кто работает на производстве. Однако появляющееся применение передовых технологий, таких как искусственный интеллект (ИИ) и прогнозная аналитика, меняет правила игры. Помогая работодателям понять, что более безопасная рабочая среда в долгосрочной перспективе, бесспорно, является более прибыльной рабочей средой, искусственный интеллект и аналогичные технологии делают столько же для рядовых сотрудников, сколько и для менеджеров и владельцев. Это знаменует редкое совпадение интересов между руководством и рабочими, которое эти технологии могут помочь расширить и углубить в продвижении вперед.

Более 300 американцев погибли на этажах заводов и фабрик страны в 2017 году, а если добавить к этому количество погибших тех, кто также является частью расширенной производственной цепочки (например, складские работники, обслуживающий персонал и транспортники), число достигает в низкие тысячи. Опять же, эти цифры отражают смертность на рабочем месте. Если принять во внимание все травмы, связанные с производством, цифры растут в геометрической прогрессии. За границей, где стандарты часто далеки от стандартов США, смерть и травмы — обычное дело. Два крупных взрыва в Китае в 2019 году, один на химическом заводе, а другой на газоперерабатывающем заводе, привели к гибели около 100 рабочих и еще десяткам получили увечья. Также в этом году в результате трех одновременных взрывов на газовом заводе в Филадельфии пострадали пять сотрудников. Эта последняя авария, однако, могла быть значительно хуже. Только сообразительность одиноких младших сотрудников предотвратила выброс огромных облаков ядовитого газа над городом Филадельфия.

К счастью, появление мощного ИИ и прогнозной аналитики помогает внести необходимые изменения. Это верно даже для развивающегося мира, где технологические решения часто стоят гораздо меньше, чем потребовалось бы для строительства новых и более безопасных объектов. Неудивительно, что владельцы и менеджеры были привлечены к этим технологиям не столько как способ повысить безопасность сотрудников, сколько как способ сократить расходы. Например, искусственный интеллект и предиктивная аналитика помогают значительно сократить расходы на техническое обслуживание, упрощая прогнозирование того, какие детали, машины и процессы могут выйти из строя. Незапланированные простои, разрушительные для прибыли, могут быть сведены к минимуму. Обладая данными, которые их машины собирают и которыми обмениваются, владельцы фабрик и производители оборудования могут разрабатывать сложные графики, в которых особое внимание уделяется «краткому и точному» упреждающему обслуживанию, которое снижает или устраняет необходимость в более длительном и дорогостоящем ремонте. Иногда заменяются определенные детали, чтобы максимально увеличить срок службы гораздо более крупных машин; в других случаях целые машины заменяются задолго до окончания их прогнозируемого срока службы, потому что ИИ считает, что это менее затратно в долгосрочной перспективе. Siemens Gamesa Renewable Energy, производитель ветряных турбин из Испании, использует прогнозное техническое обслуживание на основе искусственного интеллекта для оценки степени повреждения своих турбин всего за секунд. До этого компания полностью полагалась на команду высококвалифицированных инспекторов, которым регулярно требовалось до шести часов для проведения одной проверки.

Для сотрудников производственного сектора практическим эффектом изменений, опосредованных ИИ, для повышения производительности является более стабильная и предсказуемая рабочая среда. В конце концов, хорошо обслуживаемые и надежные машины с меньшей вероятностью причинят вред своим операторам.

Тем не менее, давая владельцам и операторам представление о том, что возможно в виде гораздо более эффективного обслуживания, искусственный интеллект и аналитика также послужили их собственными лучшими болельщиками, стимулируя более глубокое и более широкое применение этих технологий производителями. Действительно, мощные алгоритмы, лежащие в основе искусственного интеллекта и прогнозной аналитики, теперь оказывают большое влияние на все производственные процессы. Выявляя закономерности, которые профессиональные аналитики часто упускают, и предоставляя данные, которые те же аналитики предоставить не в состоянии, эти технологии дают менеджерам и владельцам возможность делать неожиданные, иногда противоречащие здравому смыслу выводы, которые почти всегда правильные выводы.

Инвентаризация JIT предлагает отличный пример. Инвентаризация точно в срок предназначена для максимального повышения эффективности цепочки поставок за счет обеспечения того, чтобы товары поступали только тогда, когда они необходимы. Это сокращает затраты на инвентарь — огромные расходы для большинства предприятий. Системы на основе ИИ способны предвидеть проблемы в цепочке поставок до и после производства точно так же, как они могут предвидеть проблемы во время производства. Например, они могут предсказывать даты доставки с пугающей точностью, потому что понимают все, от места хранения конкретных продуктов до влияния конкретных погодных условий на привычки доставки местных почтальонов. Вооруженные данными, которые они никогда не смогли бы собрать без помощи ИИ, компании получают полное представление о своих запасах. Они точно знают, когда заказывать больше компонентов, а когда (и где) распространять больше готовых продуктов, и их может утешать тот факт, что ИИ и аналитика не используют ни одной из (очень человеческих) предубеждений, которые преследуют профессиональных аналитиков. Это понимание позволяет производителям, а также дистрибьюторам и розничным торговцам более эффективно вести переговоры и заключать сделки с гораздо большей уверенностью.

Все это помогает людям разными способами. Что наиболее важно, искусственный интеллект, аналитика и связанные с ними технологии помогают поддерживать здоровье и занятость работников в качестве побочного продукта обеспечения того, чтобы их деятельность не мешала цепочке поставок. Товары хранятся таким образом, чтобы работникам склада было как можно проще их забрать. Этикетки печатаются таким образом, чтобы уменьшить количество ошибок при доставке и сократить время, проведенное за рулем. Смены расположены в шахматном порядке таким образом, чтобы свести к минимуму частоту повторяющихся травм от перенапряжения. SAM GUARD, система производства немецкой компании Samson, доказала свою эффективность в защите сотрудников в рамках более широких усилий по устранению неэффективности. Система может выявлять потенциальные отказы оборудования и даже способна обнаруживать потенциальные утечки химических веществ, которые при определенных обстоятельствах могут привести к взрывам и/или отравлениям (как это произошло в Китае). SAM GUARD также может перехватывать заводские сигналы тревоги и разрешать их трансляцию, если — и только если — система удостоверится, что разворачивается реальная чрезвычайная ситуация. Это обеспечивает безопасность сотрудников, подавляя склонность многих игнорировать сигналы тревоги. Вмешательство ИИ обычно убеждает их эвакуироваться; это также предотвращает ненужные остановки работы из-за ложных тревог.

Те же технологии находят применение и в новом поколении роботов, что, очевидно, ставит вопрос о том, как долго люди будут продолжать играть роль в производстве. Некоторые потери рабочих мест следует приветствовать. В конце концов, разрешение «думающим» машинам выполнять работу в ограниченном пространстве или на большой высоте явно желательно и принесет пользу людям в долгосрочной перспективе. Тем не менее, искусственный интеллект и аналитика явно начнут влиять на профессии в сфере производства, которые люди находят привлекательными (и будут продолжать находить привлекательными). Это связано с тем, что применимость ИИ/аналитики растет с поразительной скоростью. Технологии можно внедрять практически где угодно и получать полезные данные. Например, камеры на основе искусственного интеллекта могут обнаруживать поврежденные продукты и машины и немедленно принимать меры по исправлению положения. Некоторые из этих корректирующих действий могут со временем включать в себя «замораживание» людей-операторов, которых считают усталыми, рассеянными, пьяными или просто невнимательными. В конечном счете, если эти технологии могут работать так же хорошо или даже лучше, чем большинство людей, и стоить столько же или меньше в долгосрочной перспективе, почти неизбежно сокращение числа рабочих, занятых в производстве. Однако в настоящее время неизвестно количество и тип новых рабочих мест, которые появятся внутри и вне производства по мере того, как искусственный интеллект и аналитика будут все глубже внедряться. Вероятно, число будет значительным. Большинство трансформационных технологий имеют опыт создания большего количества рабочих мест, чем они ликвидируют после начального периода сбоев. Каким бы ни был конечный результат, почти наверняка те, кто продолжит работать на производстве, будут безопаснее, здоровее и активнее, чем те, кто сегодня работает в этой отрасли. ИИ и аналитика вызовут изменения, которые сделают этот результат почти определенным.

Короче говоря, основные преимущества для тех, кто работает на производстве, в конечном итоге проистекают из глубокого желания владельцев и менеджеров избежать ненужных остановок производства и максимизировать эффективность с помощью ИИ и связанных с ним технологий. Чем с меньшим количеством опасностей сталкиваются сотрудники, тем больше вероятность того, что цепочка поставок может быть сохранена и что получение прибыли может продолжаться беспрепятственно. Все эти взаимосвязанные технологии (ИИ, машинное обучение, прогнозная аналитика, передовые нейронные сети) продемонстрировали свою огромную ценность для производителей во многих областях, от обслуживания и логистики до использования данных, а также профилактического и корректирующего вмешательства. В отличие от многих других инициатив производителей по сокращению затрат и увеличению доходов, эта конкретная тенденция принесла и будет приносить пользу тем, кто работает в сфере производства. То, что мы видели до сих пор, — это только начало. Хотя искусственный интеллект и аналитика явно угрожают жизнеспособности некоторых производственных рабочих мест, одни и те же динамичные технологии откроют новые возможности для трудоустройства как внутри, так и за пределами производства. Без сомнения, те, кто продолжит работать на производстве, будут безопаснее, здоровее и продуктивнее благодаря ИИ, аналитике и связанным с ними технологиям. По крайней мере, эти преимущества дают сотрудникам возможность подготовиться к быстрым изменениям и революции, которая полностью изменит их отрасль.