Էլ ի՞նչ ավտոմատացնել:

Այսօր «Ավտոմատացումը որպես ծառայություն» հասկացությունը կարիերա է անում։ Դրան նպաստում է AI-ի զարգացումը, մեքենայական ուսուցումը, իրերի ինտերնետի և հարակից ենթակառուցվածքների արագ տեղակայումը, ինչպես նաև ավտոմատացված թվային սարքերի թվի ավելացումը: Այնուամենայնիվ, անհրաժեշտ չէ պարզապես տեղադրել ավելի շատ ռոբոտներ: Այսօր այն հասկացվում է շատ ավելի լայն և ճկուն:

Ներկայումս ամենադինամիկ ստարտափների թվում են այնպիսի ընկերություններ, ինչպիսիք են LogSquare-ը Դուբայում, որը տրանսպորտի, լոգիստիկայի և պահեստավորման ավտոմատացման լուծումներ է մատակարարում: LogSquare-ի առաջարկի հիմնական բաղադրիչը պահեստավորման և որոնման ավտոմատացված լուծումն է, որը նախատեսված է նվազագույնի հասցնել պահեստի տարածքի օգտագործումը և հասնել արդյունավետության և արտադրողականության ավելի բարձր մակարդակների:

Ընկերության ղեկավարությունն իրենց առաջարկն անվանում է «փափուկ ավտոմատացում» (1): Շատ ընկերություններ, չնայած իրենց ստեղծած ճնշմանը, դեռ պատրաստ չեն արմատական ​​գործողությունների, ուստի LogSquare լուծումները գրավիչ են նրանց համար՝ ավտոմատացված փոքր ճշգրտումների և ռացիոնալացման միջոցով:

Ե՞րբ պետք է դուրս գալ ձեր «հարմարավետության գոտուց»:

ներառում է պլանավորում և կանխատեսում: Մեքենայի ուսուցման ալգորիթմները կարող են ծրագրավորվել՝ վերլուծելու վիճակագրական տվյալները, դիտարկելու պատմական և բնապահպանական տեղեկատվությունը, այնուհետև տեղեկատվություն տրամադրելու օրինաչափությունների կամ միտումների մասին: Սա վերաբերում է նաև պահուստների և գույքագրման ավելի լավ կառավարմանը: Ինչպես նաև ինքնավար մեքենաների օգտագործումը։ Մշտական ​​հիմունքներով, օգտագործելով նորագույն ցանցային տեխնոլոգիաները, ինչպիսիք են 5G-ը, տրանսպորտային միջոցներին և մեքենաներին, ինչպիսիք են ինքնավար մեքենաները, կտրամադրի անկախ որոշումներ կայացնել:

Խոշոր հանքարդյունաբերական ընկերությունները, ինչպիսիք են Rio Tinto-ն և BHP Billington-ը, մի քանի տարի ներդրումներ են կատարել այս ոլորտում՝ ավտոմատացնելով իրենց բեռնատարներն ու ծանր տեխնիկան (2): Սա կարող է ունենալ բազմաթիվ առավելություններ՝ ոչ միայն աշխատուժի ծախսերի առումով, այլ նաև նվազեցնելով տրանսպորտային միջոցների սպասարկման հաճախականությունը և բարձրացնելով առողջության և անվտանգության չափանիշները: Այնուամենայնիվ, առայժմ դա գործում է միայն խիստ վերահսկվող տարածքներում։ Երբ ինքնավար մեքենաները դուրս են բերվում հարմարավետության այս գոտիներից, դրանց արդյունավետ և անվտանգ շահագործման հարցը չափազանց դժվար է դառնում։ Սակայն, ի վերջո, նրանք ստիպված կլինեն դուրս գալ արտաքին աշխարհ, պարզել դա և ապահով աշխատել:

2. Rio Tinto ավտոմատացված հանքարդյունաբերական մեքենաներ

Ռոբոտացում արդյունաբերությունը բավարար չէ. MPI-ի խմբային վերլուծությունը ցույց է տալիս, որ արտադրական գործընթացների և սարքերի, ինչպես նաև ոչ արտադրական գործընթացների և սարքերի գրեթե մեկ երրորդը արդեն պարունակում է/ներկառուցված հետախուզություն: Ըստ McKinsey & Company խորհրդատվական ընկերության, կանխարգելիչ սպասարկման տեխնոլոգիայի լայն կիրառումը կարող է կրճատել սպասարկման ծախսերը ընկերություններում 20%-ով, չնախատեսված պարապուրդը նվազեցնել 50%-ով և երկարացնել մեքենաների կյանքը տարիներով: Կանխարգելիչ սպասարկման ծրագրերը վերահսկում են սարքերը՝ կատարողականության ցանկացած չափանիշով:

Անմիջապես ռոբոտներ գնելը կարող է թանկ գործ լինել: Ինչպես նշվեց այս հոդվածի սկզբում, ծառայությունների նոր ալիք է առաջանում որպես ծառայություն: Գաղափարն այն է, որ ռոբոտները վարձակալեք էժան գնով, այլ ոչ թե դրանք ինքներդ ձեզ համար գնեք: Այս կերպ ռոբոտները կարող են կիրառվել արագ և արդյունավետ՝ առանց հսկայական ներդրումային ծախսերի ռիսկի: Կան նաև ընկերություններ, որոնք առաջարկում են մոդուլային լուծումներ, որոնք թույլ են տալիս արտադրողներին ծախսել միայն այն, ինչ անհրաժեշտ է: Նման լուծումներ առաջարկող ընկերությունները ներառում են՝ ABB Ltd. Fanuc Corp, Sterraclimb.

Վաճառող մեքենա տանը և բակում

Գյուղատնտեսական արտադրությունն այն ոլորտն է, որը կանխատեսվում է արագ նվաճման ավտոմատացման միջոցով: Ավտոմատացված գյուղատնտեսական գործիքները կարող են ժամերով աշխատել առանց հանգստի և արդեն օգտագործվում են ագրոբիզնեսի շատ ոլորտներում (3): Նրանց կանխատեսվում է, որ հատկապես զարգացող երկրներում երկարաժամկետ հեռանկարում նրանք կունենան ամենամեծ գլոբալ ազդեցությունը աշխատուժի վրա, ավելի շատ, քան արդյունաբերության մեջ:

3. Գյուղատնտեսական ռոբոտային թեւ Iron Ox

Գյուղատնտեսության մեջ ավտոմատացումը հիմնականում ֆերմերային տնտեսությունների կառավարման ծրագիր է, որն աջակցում է ռեսուրսների, բերքի և կենդանիների կառավարմանը: Պատմական և կանխատեսող տվյալների վերլուծության վրա հիմնված ճշգրիտ կառավարումը հանգեցնում է էներգիայի խնայողության, արդյունավետության բարձրացման, հերբիցիդների և թունաքիմիկատների օգտագործման օպտիմալացման: Դա նաև կենդանիների տվյալներ է՝ բուծման ձևերից մինչև գենոմիկա:

Խելացի ինքնավար համակարգեր ոռոգման համակարգերը օգնում են վերահսկել և ավտոմատացնել ջրի օգտագործումը գյուղացիական տնտեսություններում: Ամեն ինչ հիմնված է ճշգրիտ հավաքագրված և վերլուծված տվյալների վրա, ոչ թե գլխարկից, այլ սենսորային համակարգից, որը հավաքում է տեղեկատվություն և օգնում ֆերմերներին վերահսկել բերքի առողջությունը, եղանակը և հողի որակը:

Այժմ շատ ընկերություններ առաջարկում են լուծումներ ավտոմատացված գյուղատնտեսության համար: Օրինակներից մեկը FieldMicro-ն է և նրա SmartFarm և FieldBot ծառայությունները: Ֆերմերները տեսնում և լսում են այն, ինչ տեսնում և լսում է FieldBot (4)-ը, ձեռքի հեռակառավարվող սարք, որը միանում է գյուղատնտեսական սարքավորումներին/ծրագրային ապահովմանը:

FieldBots հագեցած է ներկառուցված արևային մարտկոցով, HD տեսախցիկով և խոսափողով, ինչպես նաև սենսորներով, որոնք վերահսկում են ջերմաստիճանը, օդի ճնշումը, խոնավությունը, շարժումը, ձայնը և այլն: Օգտագործողները կարող են կառավարել իրենց ոռոգման համակարգերը, շեղել փականները, բացել սահիկները, վերահսկել ջրամբարի և խոնավության մակարդակը, դիտել կենդանի ձայնագրությունները, լսել կենդանի ձայնագրություն և անջատել պոմպերը կառավարման կենտրոնից: FieldBot-ը կառավարվում է SmartFarm հարթակի միջոցով:որը թույլ է տալիս օգտվողներին կանոններ սահմանել յուրաքանչյուր FieldBot-ի կամ մի քանի FieldBot-ի համար, որոնք աշխատում են միասին: Կանոններ կարող են սահմանվել FieldBot-ին միացված ցանկացած սարքավորման համար, որն այնուհետև կարող է ակտիվացնել այլ FieldBot-ին միացված այլ սարքավորումներ: Հարթակ մուտքը հնարավոր է սմարթֆոնի, պլանշետի կամ համակարգչի միջոցով։

FieldMicro-ն համագործակցել է հայտնի գյուղատնտեսական սարքավորումներ արտադրող John Deere-ի հետ՝ SmartFarm հարթակին տվյալներ տրամադրելու համար: Օգտատերերը կկարողանան տեսնել ոչ միայն գտնվելու վայրը, այլ նաև մեքենայի մասին այլ տեղեկություններ, ինչպիսիք են վառելիքի, յուղի և հիդրավլիկ համակարգի մակարդակները: Հրահանգները կարող են ուղարկվել նաև SmartFarm հարթակից մեքենաներին: Բացի այդ, SmartFarm-ը կցուցադրի տեղեկատվություն ընթացիկ օգտագործման և համատեղելի John Deere սարքավորումների տեսականու մասին: SmartFarm Տեղադրության պատմությունը նաև թույլ է տալիս դիտել մեքենայի անցած երթուղին վերջին վաթսուն օրվա ընթացքում և ներառում է տեղեկատվություն, ինչպիսիք են գտնվելու վայրը, արագությունը և ուղղությունը: Ֆերմերները նաև հնարավորություն ունեն հեռակա մուտք գործելու իրենց John Deere մեքենաները՝ անսարքությունները վերացնելու կամ փոփոխություններ կատարելու համար:

Արդյունաբերական ռոբոտների թիվը մեկ տասնամյակի ընթացքում եռապատկվել է՝ 2010 թվականին մեկ միլիոնից մի փոքր ավելին հասնելով 3,15 թվականին 2020 միլիոնի: Թեև ավտոմատացումը կարող է (և անում է) բարձրացնել արտադրողականությունը, մեկ շնչի հաշվով արտադրությունը և ընդհանուր կենսամակարդակը, կան ավտոմատացման որոշ ասպեկտներ, որոնք մտահոգիչ են, ինչպես, օրինակ, դրա բացասական ազդեցությունը ցածր որակավորում ունեցող աշխատողների վրա:

Սովորական և ցածր հմտությամբ առաջադրանքները ավելի հեշտ են կատարել ռոբոտների համար, քան բարձր որակավորում ունեցող ոչ սովորական առաջադրանքները: Սա նշանակում է, որ ռոբոտների թվի ավելացումը կամ դրանց արդյունավետության բարձրացումը սպառնում է այդ աշխատատեղերին։ Բացի այդ, ավելի հմուտ աշխատողները հակված են մասնագիտանալու այնպիսի առաջադրանքներում, որոնք լրացնում են ավտոմատացումը, ինչպիսիք են ռոբոտի նախագծումը և սպասարկումը, վերահսկողությունը և վերահսկումը: Ավտոմատացման արդյունքում բարձր որակավորում ունեցող աշխատողների և նրանց աշխատավարձերի պահանջարկը կարող է աճել։

2017-ի վերջում McKinsey Global Institute-ը հրապարակեց զեկույց (5), որում հաշվարկեց, որ ավտոմատացման անողոք երթը միայն Միացյալ Նահանգներում մինչև 2030 տարի կարող է կրճատել մինչև 73 միլիոն աշխատատեղ: «Ավտոմատացումը, անշուշտ, գործոն է աշխատուժի ապագայի համար», - զեկույցում մեկնաբանել է աշխատաշուկայի հայտնի փորձագետ Էլիոթ Դինկինը: «Սակայն կան ցուցումներ, որ դրա ազդեցությունը աշխատատեղերի կրճատման վրա կարող է ավելի քիչ լինել, քան սպասվում էր»:

Դինկինը նաև նշում է, որ որոշակի հանգամանքներում ավտոմատացումը խթանում է բիզնեսի աճը և այդպիսով խթանում է աշխատատեղերի աճը, քան աշխատատեղերի կորուստը: 1913 թվականին Ford Motor Company-ն ներկայացրեց ավտոմոբիլների հավաքման գիծը՝ կրճատելով մեքենայի հավաքման ժամանակը 12 ժամից մինչև մոտ մեկուկես ժամ և թույլ տալով զգալի մեծացնել արտադրությունը: Այդ ժամանակից ի վեր ավտոարդյունաբերությունը շարունակել է մեծացնել ավտոմատացումը և ... դեռևս աշխատում է մարդկանց. 2011-2017 թվականներին, չնայած ավտոմատացմանը, այս ոլորտում աշխատատեղերի թիվն աճել է գրեթե 50%-ով:

Չափից շատ ավտոմատացումը հանգեցնում է անախորժությունների, որի վերջին օրինակն է Կալիֆորնիայի Tesla գործարանը, որտեղ, ինչպես ինքն է Իլոն Մասկը խոստովանել, ավտոմատացումը չափազանցված էր: Այսպես են ասում Ուոլ Սթրիթի հեղինակավոր Bernstein ընկերության վերլուծաբանները։ Իլոն Մասկը չափազանց շատ է ավտոմատացրել Tesla-ն. Մեքենաները, որոնք հեռատեսը հաճախ ասում էր, որ կհեղափոխեն ավտոմոբիլային արդյունաբերությունը, այնքան թանկ արժեցան ընկերության վրա, որ որոշ ժամանակ նույնիսկ խոսվում էր Tesla-ի սնանկացման հնարավորության մասին:

Tesla-ի գրեթե լիովին ավտոմատացված Ֆրեմոնտ, Կալիֆորնիա արտադրական գործարանը, նոր մեքենաների մատակարարումն արագացնելու և պարզեցնելու փոխարեն, ընկերության համար դարձել է անախորժությունների աղբյուր: Գործարանը չկարողացավ հաղթահարել Tesli 3 մեքենայի նոր մոդելի արագ թողարկման խնդիրը (Տես նաեւ. ) Արտադրական գործընթացը գնահատվել է որպես չափազանց հավակնոտ, ռիսկային և բարդ: «Tesla-ն արտադրական հզորության մեկ միավորի համար ծախսում էր մոտ երկու անգամ ավելի, քան ավանդական մեքենաներ արտադրողը», - գրում է Berstein ընկերության վերլուծաբաններն իրենց վերլուծության մեջ: «Ընկերությունը պատվիրել է մեծ քանակությամբ Kuka ռոբոտներ։ Ոչ միայն դրոշմումը, ներկումը և եռակցումը (ինչպես մյուս ավտոարտադրողների մեծ մասի դեպքում) ավտոմատացված են, փորձեր են արվել նաև ավտոմատացնել վերջնական հավաքման գործընթացը: Այստեղ Tesla-ն կարծես խնդիրներ ունի (ինչպես նաև մարտկոցների եռակցման և հավաքման հետ կապված):

Բերնշտեյնը հավելում է, որ աշխարհի խոշորագույն ավտոարտադրողները, մասնավորապես ճապոնականները, փորձում են սահմանափակել ավտոմատացումը, քանի որ «այն թանկ է և վիճակագրորեն բացասաբար է կապված որակի հետ»: Ճապոնական մոտեցումն այն է, որ սկզբում սկսում ես գործընթացը, իսկ հետո բերում ռոբոտներին: Մասկը հակառակն արեց. Վերլուծաբանները նշում են, որ մյուս ավտոմոբիլային ընկերությունները, որոնք փորձել են 100 տոկոսով ավտոմատացնել իրենց արտադրական գործընթացները, այդ թվում այնպիսի հսկաներ, ինչպիսիք են Fiat-ը և Volkswagen-ը, նույնպես ձախողվել են:

5. Մարդկային աշխատանքի փոխարինման կանխատեսված մակարդակը տարբեր տեսակի ավտոմատացման լուծումներով:

Հաքերները սիրում են արդյունաբերությունը

հավանական է արագացնել ավտոմատացման տեխնոլոգիաների զարգացումն ու կիրառումը: Այս մասին գրել ենք MT-ի վերջին համարներից մեկում։ Թեև ավտոմատացումը կարող է շատ օգուտներ բերել ոլորտին, չպետք է մոռանալ, որ դրա զարգացումը կապված է նոր մարտահրավերների հետ, որոնցից ամենամեծը անվտանգությունն է: NTT-ի վերջին զեկույցում, որը վերնագրված է «Global Threat Intelligence Report 2020», ի թիվս այլ բաների, այնպիսի տեղեկատվություն, որ, օրինակ, Մեծ Բրիտանիայում և Իռլանդիայում արդյունաբերական արտադրությունն ամենաշատ հարձակման ենթարկված կիբեր ոլորտն է: Բոլոր հարձակումների գրեթե մեկ երրորդը գրանցվում է այս ոլորտում, ընդ որում ամբողջ աշխարհում հարձակումների 21%-ը հենվում է կիբեր հարձակվողների վրա՝ համակարգեր և անվտանգության համակարգեր սկանավորելու համար:

«Արդյունաբերական արտադրությունը կարծես աշխարհի ամենաթիրախային ճյուղերից մեկն է, որն առավել հաճախ կապված է մտավոր սեփականության գողության հետ», - ասվում է NTT զեկույցում, բայց արդյունաբերությունը նաև ավելի ու ավելի է բախվում «ֆինանսական տվյալների արտահոսքի, համաշխարհային մատակարարման շղթայի հետ կապված ռիսկերի հետ»: »: և թույլ կողմերի անհամապատասխանության ռիսկերը»:

Մեկնաբանելով զեկույցը՝ Ռորի Դունկանը NTT Ltd. «Արդյունաբերական տեխնոլոգիաների վատ անվտանգությունը վաղուց հայտնի է. շատ համակարգեր նախատեսված են կատարողականի, կարողությունների և համապատասխանության համար, այլ ոչ թե ՏՏ անվտանգությանը»: Նախկինում նրանք նույնպես հիմնվում էին ինչ-որ «ծածկման» վրա։ Այս համակարգերի արձանագրությունները, ձևաչափերը և ինտերֆեյսները հաճախ բարդ և սեփականություն էին և տարբերվում էին տեղեկատվական համակարգերում օգտագործվողներից, ինչը դժվարացնում էր հարձակվողների համար հաջող հարձակում իրականացնելը: Քանի որ ցանցում ավելի ու ավելի շատ համակարգեր են հայտնվում, հաքերները նորամուծություններ են անում և այդ համակարգերը համարում են հարձակման համար խոցելի»:

Անվտանգության խորհրդատուները IOActive-ը վերջերս կիբերհարձակում իրականացրեց արդյունաբերական ռոբոտաշինության համակարգերի վրա՝ ապացույցներ ներկայացնելու համար, որ դա կարող է խանգարել խոշոր կորպորացիաներին: «Տվյալները գաղտնագրելու փոխարեն հարձակվողը կարող է հարձակվել ռոբոտի ծրագրային ապահովման հիմնական մասերի վրա, որպեսզի ռոբոտը չաշխատի մինչև փրկագինը վճարվի», - ասում են հետազոտողները: Իրենց տեսությունն ապացուցելու համար IOActive-ի ներկայացուցիչները կենտրոնացել են NAO-ի՝ հայտնի հետազոտական ​​և կրթական ռոբոտի վրա։ Այն ունի «գրեթե նույն» օպերացիոն համակարգն ու թույլ կողմերը, ինչ SoftBank-ի նույնիսկ ավելի հայտնի Pepper-ը: Հարձակումն օգտագործում է չփաստաթղթավորված գործառույթ՝ մեքենայի վրա հեռակառավարում ստանալու համար:

Այնուհետև կարող եք անջատել սովորական կառավարման գործառույթները, փոխել ռոբոտի լռելյայն հնարավորությունները և վերահղել տվյալները բոլոր տեսա և աուդիո ալիքներից դեպի հեռավոր սերվեր ինտերնետում: Հարձակման հաջորդ քայլերը ներառում են օգտվողների իրավունքների բարձրացում, գործարանային վերակայման մեխանիզմի խախտում և հիշողության բոլոր ֆայլերի վարակումը: Այլ կերպ ասած, նրանք կարող են վնասել ռոբոտին կամ նույնիսկ ֆիզիկապես սպառնալ ինչ-որ մեկին:

Եթե ​​ավտոմատացման գործընթացը չի երաշխավորում անվտանգությունը, այն կդանդաղեցնի գործընթացը: Դժվար է պատկերացնել, որ հնարավորինս ավտոմատացնելու և ռոբոտացնելու նման ցանկությամբ ինչ-որ մեկը անտեսի անվտանգության ոլորտը։