Реинжиниринг бизнеса - Равин Джесутасан
Шрифт:
Интервал:
• Обучаемость. Бакстер учится, наблюдая за движениями рабочих, снижая время и стоимость традиционного программирования или вовсе не нуждаясь в нем.
• Гибкость. Бакстер способен выполнять целый ряд задач. Благодаря способности к обучению его можно быстро переключить на выполнение новых обязанностей.
• Легкая интеграция. Бакстер связывается с другими автоматами на конвейере, часто справляясь с этой задачей без дополнительного программирования и участия третьей стороны.
• Совместимость. «Руки» Бастера двигаются так же, как человеческие, поэтому нет необходимости перестраивать для него рассчитанный на людей конвейер.
Сегодня Бакстер не единственная модель социального робота. К числу таких механизмов можно отнести также дронов, способных передвигаться по воздуху или по воде, антропоморфных роботов, умеющих ходить, или роботов-коллективистов, которые катятся по поверхности. Если традиционные роботы по большей части могли выполнять лишь монотонные однотипные операции, то социальные способны решать как стандартные, так и нестандартные задачи. Не привязанные к конвейеру, эти роботы умеют взаимодействовать с человеком такими способами, которые раньше и представить себе было невозможно.
Так, например, роботы-коллективисты полностью видоизменили логистику на складе компании DHL Detsche Post AG в Мемфисе (штат Теннесси) и в компании Quiet Logistics, обеспечивающей доставку товаров таких ритейлеров, как Bonobos и Inditex SA Zara[22]. Стратегической целью внедрения этой разновидности социальных роботов было снижение миллионных затрат на складские конвейеры и систему транспортировки товаров внутри склада. Стоимость роботов оказалась гораздо ниже: от $30 000 до $40 000.
Страховые компании Farmers Insurance и Allstate Insurance осуществили роботизацию с другой целью – ускорить выплаты страховых сумм жертвам урагана «Харви»[23]. Для того чтобы быстрее обрабатывать заявки и выплачивать деньги, они использовали дроны. Коллаборативные дроны помогают страховщикам производить оценку повреждений собственности. Они могут добраться до мест, куда не в состоянии пройти люди, или туда, где находиться слишком опасно. Дроны собирают информацию, делают снимки, демонстрирующие нанесенный ущерб, и отправляют данные в базу. Теперь оценщикам больше не приходится забираться в труднопроходимые или опасные места, чтобы получить нужные сведения. Им остается только проанализировать данные, собранные автоматическими помощниками. В результате решения по выплатам стали приниматься гораздо быстрее. По данным специалистов Farmers Insurance, в результате взаимодействия людей и дронов сотрудник компании получил возможность в течение 1 часа принимать решение по трем домам, тогда как ранее на обработку подобного объема заявок у него уходил целый день. (См. врезку «Как эволюционирует автоматика».)
Как эволюционирует автоматика
Роботов программируют кодировщики. Время и опыт этих специалистов стоят дорого. Однако прогресс в области машинного обучения уже сейчас дает возможность, один раз написав код, оснастить робота способностью учиться: достаточно просто снабжать его информацией. Исследователи из Калифорнийского университета в Беркли разработали метод, позволяющий обучать робота за считаные минуты, используя наушники виртуальной реальности. Вместо того чтобы приглашать программиста, который поможет роботу освоить те или иные конкретные задачи Питер Эббил и его студенты Питер Чен, Роки Дуан и Тяньхао Чжан создали программу, с помощью которой машина может учиться, повторяя действия опытных квалифицированных рабочих. Для этого используется оборудование виртуальной реальности. Следуя данной методике, робот затрачивает на овладение новым навыком не многие недели, как раньше, а всего один день. «Выполняя какое-либо задание, мы не решаем в уме комплексные дифференциальные уравнения, – говорит Дуан. – Взаимодействуя с окружающим миром, мы развиваем мощную интуицию, совершая с ее помощью необходимые движения. Посредством компьютерной программы обучиться этому было бы невозможно».
Быстрое развитие подкрепляющего и имитирующего обучения интенсивно и плавно изменит процессы обучения и переучивания роботов. Только подумайте, как быстро, используя эти методики, можно внедрить роботов на производственных предприятиях! Таким образом решаются две самые существенные проблемы, стоящие на пути автоматизации: потребность в больших массивах информации и дефицит высококвалифицированных программистов. Теперь обучить робота сможет каждый!
Источник: статья Роберта Сандерса «Стартап из Беркли управляет роботами как марионетками» (Robert Sanders, «Berkeley Startup to Train Robots Like Puppets»), Berkeley News, November 7, 2017; http://news.berkeley.edu/2017/11/07/berkeley-startup-to-train-robots-like-puppets/.
Мы обсудили, как видоизменяется работа при использовании каждого типа автоматизации. При этом конвергенция означает, что все три ее упомянутые разновидности действуют параллельно. Кроме того, автоматизация редко сводится к переосмыслению деятельности лишь какой-то одной категории сотрудников. Трансформация одного вида работ открывает возможности для изменений других производственных процессов, более того – она требует этих изменений. Таким образом, для оптимального проведения автоматизации нам придется перестроить деятельность самых разных специалистов и целых команд в комплексе.
Работа команды медиков в современной онкохирургии – яркий пример конвергенции всех трех видов автоматики, видоизменяющей трудовые задачи целого ряда специалистов. Стратегические цели, которых пытались достичь клиники с помощью автоматизации, были весьма серьезны: сократить время выздоровления пациентов, уменьшить число дней, которые они проводят в стационаре, снизить количество диагностических и хирургических ошибок. Однако для успешного их достижения требовалось оптимизировать автоматику для каждой отдельной задачи и пересмотреть содержание работы сотрудников.
Автор опубликованной в журнале Fortune статьи рисует крайне соблазнительный образ роботохирургии, способный захватить воображение пациентов и врачей, заставив руководство клиник раскошелиться на миллионы долларов:
«Хирургическая роботизированная система da Vinci Xi состоит из центральной консоли и подвижных механических “рук”, покрытых пластиком. Сложно сказать, кто в большей степени отвечает за операцию. Робот-хирург оперирует тремя отдельными взаимозаменяемыми компонентами, способными резать, сдвигать, сжимать, прижигать человеческую плоть и проводить с нею иные манипуляции. Кроме того, в распоряжении робота имеется подвижная камера высокого разрешения, с просто фантастической четкостью освещающая “пейзажи” внутри человеческого организма в формате 3D. Камера, позволяющая заглянуть внутрь человека, – это серьезное преимущество, которое, по словам доктора Салливана, существенно изменило процесс проведения операций, позволив сделать их минимально инвазивными: ведь теперь врачу для удаления органа или взятия образцов тканей не надо располосовывать пациента.
Поделиться книгой в соц сетях:
Обратите внимание, что комментарий должен быть не короче 20 символов. Покажите уважение к себе и другим пользователям!