Автоматизация задач — история стара, как мир. В производстве роботы-манипуляторы совершили прорыв в 1961 году, когда на сборочной линии General Motors в Нью-Джерси был установлен робот под названием Unimate, предназначенный для литья под давлением и сварки.[1] Перенесемся в сегодняшний день, и возможности робототехники кажутся еще более впечатляющими. Прибывают роботы-гуманоиды, и они потрясающе хороши во многих вещах. Один из них недавно пробежал полумарафон за время, побившее мировой рекорд человека на дистанции. Так смогут ли они вскоре также заменить все производственные работы?
Скорее всего нет. По данным Deloitte и Производственного института, к 2033 году промышленному производству США может понадобиться до 3,8 миллиона рабочих, и примерно 1,9 миллиона из этих рабочих мест могут остаться незаполненными, если не устранить пробелы в навыках и кандидатах. Шестьдесят пять процентов производителей называют привлечение и удержание талантов своей основной бизнес-задачой.[2] Федеральное стремление достичь 1 миллиона зарегистрированных учеников приводит к тому же выводу: существует реальная нехватка рабочей силы, которую необходимо заполнить.[3]
Настоящим узким местом является обслуживание и обучение
Готовясь к дискуссии, посвященной робототехнике-гуманоиду в производстве на выставке Automate 2026 в Чикаго, я поговорил с рядом производителей, работающих в США, о том, что автоматизация на самом деле делает с их рабочей силой. Для тех, кто не смог присутствовать, результаты, представленные на таких выставках, как Automate, наверняка будут впечатляющими. Но вот риск, который я вижу. Несмотря на то, что происходят реальные инновации, движущей силой роста производительности в ближайшей перспективе является не автоматизация. Речь идет об обучении и повышении квалификации, и это станет еще более узким местом для производителей автомобильной и машиностроительной промышленности.
Я уверен, что все больше и больше задач будут выполнять коботы, колесные платформы и системы с искусственным интеллектом всех видов, что уменьшит потребность в операторах с низкой квалификацией. В идеальном сценарии этот рост производительности приведет к увеличению доходов, увеличению количества контрактов и, в конечном итоге, к расширению деятельности производителей. Но тогда самой большой головной болью становится поиск подходящего таланта для управления этими машинами. Сложнее всего выполнять роль человека, который поддерживает работу автоматизированной линии и совершенствует ее.
Когда автоматизация меняет бизнес-модель
Это может даже изменить всю бизнес-модель компании. Я разговаривал с компанией в Джорджии, которая строит и устанавливает центры выполнения заказов для крупнейших корпораций розничной торговли и электронной коммерции в США. Эти корпорации не могли сами управлять столь сложными системами. Чтобы клиенты были довольны, строитель отправлял собственный персонал, чтобы научить клиента управлять системами. Но эти операторы не были обучены тому, как передавать свои знания, и ожидаемой передачи так и не произошло. Заказчик остался недоволен, хотя и признал, что проблема кроется в его собственных стенах, поскольку строитель никогда не обещал запускать для него машины.
Генеральный директор компании-продавца увидел в этом пробеле возможность. Результатом стала модель сдачи в аренду клиентам собственных сервисных механиков для ведения операций. Это был беспроигрышный вариант. Клиентам больше не нужно было управлять машинами, и они могли повысить их производительность, а производитель открыл совершенно новое направление бизнеса. Только в этом году эта компания нанимает еще 300 специалистов по обслуживанию и резко увеличивает свои доходы.
Переосмысление того, как мы тренируемся
Итак, если роботы не смогут взять на себя всю работу в ближайшем будущем, а вместо этого переложат ее на более сложные задачи, какое же недостающее звено? Ответ – обучение. Компаниям необходимо вкладывать значительные средства в свою рабочую силу, и для этого потребуется нечто большее, чем просто размещение людей в конференц-зале. Руководство должно участвовать в создании правильного содержания обучения и, что еще важнее, в разработке методологии, которая обеспечивает короткое время наращивания мощности и позволяет избежать текучести кадров и брака во время адаптации. Слишком немногие компании имеют конкретные KPI, позволяющие оценить, действительно ли их обучение работает.
Более сложный вопрос заключается в том, кто должен проводить обучение. Быть хорошим в операции не значит хорошо объяснять ее кому-то другому. Ресурсы в цехах часто ограничены, но распространенная ошибка, которую я наблюдаю во многих компаниях, заключается в том, что тренером по умолчанию назначается самый старший сотрудник в цехе. Иногда это работает хорошо, но это скорее совпадение, чем запланированное управление знаниями. Выбор тренера имеет такое же значение, как материал и метод. Тренеры должны быть мотивированы на обучение, а не относиться к этому как к дополнительному бремени. Компании, которые рассматривают подготовку подходящего тренера как инвестицию, как правило, получают высокую прибыль. Есть причина, по которой это остается трудным. Роль человека, который может хорошо обучать других, выполнять сложнее, чем человека, который может просто выполнять работу. Решение в принципе несложное, нужен продуманный процесс привлечения и удержания квалифицированных работников, но все зависит от наличия тренеров, которые смогут быстро передать знания. Способность передавать навыки сама по себе является отдельной, обучаемой и недооцененной способностью, а не личностной чертой, которой, как вы надеетесь, обладает ваш старший оператор.
Будущее смешанного производства
Обучение персонала становится важнейшей задачей, стоящей перед производителем. Это особенно верно, поскольку продолжается смена поколений: молодых людей приходится привлекать к производству с помощью других стимулов и мотиваций, чем 30 лет назад. И это указывает на большую истину. Ваша отрасль во многом отличалась три десятилетия назад, и я бы сказал, что в ближайшие десять лет она снова будет выглядеть совсем иначе, и это следует рассматривать как возможность. Растущие сегменты, такие как производство полупроводников, производство аккумуляторов, производство медицинского оборудования и фармацевтических препаратов, а также аэрокосмическая промышленность, похоже, работают на высокоавтоматизированных линиях. Однако упускается из виду то, что контроль качества, соблюдение требований и мониторинг процессов по-прежнему трудно автоматизировать. А для многих мелких производителей, работающих в крупносерийном, мелкосерийном индивидуальном и контрактном производстве, автоматизация в ближайшее время просто не будет достаточно масштабируемой. Когда-нибудь эти задачи могут быть автоматизированы. Но подход «ожидание и надежда» означает, что вы тем временем упускаете бизнес, и именно поэтому сейчас самое время инвестировать в свои программы обучения. Роботы еще не готовы. Ваша проблема с персоналом сегодня здесь.
Лукас Цитц — заместитель австрийского комиссара по торговле в Нью-Йорке, официальное агентство по содействию торговле Австрийской Республики в США. Имея обширный опыт в сфере международной торговли, промышленной автоматизации и экономического развития, он регулярно консультирует передовые производственные и технологические компании по вопросам расширения рынка и трансатлантической стратегии. Совсем недавно он возглавил делегацию австрийских технологических компаний на выставке Automate в Чикаго, чтобы изучить возможность интеграции гуманоидной робототехники в производство.
[1] https://www.automate.org/robotics/engelberger/joseph-engelberger-unimate
Автоперевод статьи:
Источник
