Ford grąžina inspektorius: DI kokybės kontrolei nepakako

Gamykla ūžė. Kameros mirksėjo. Tačiau problemos vis tiek praslysdavo nepastebėtos.

„Ford“ tyliai nusprendė vėl pasamdyti daugiau nei 300 patyrusių inspektorių, kai automatizuotos kokybės kontrolės sistemos pasirodė esančios mažiau patikimos, nei tikėtasi. Apie šį pokytį pirmasis pranešė „Bloomberg“: įrankiai, turėję mažinti sąnaudas ir didinti gamybos spartą, neprilygo patyrusių žmonių sprendimų tikslumui ir gebėjimui atpažinti pasikartojančius dėsningumus gamybos linijoje.

Transporto priemonių aparatinės įrangos inžinerijos viceprezidentas Charlesas Poonas tai pasakė tiesiai. DI gali būti neįtikėtinai galingas įrankis. Tačiau jo veikimas priklauso nuo duomenų ir už jo slypinčių institucinių žinių. „Ford“ perkėlė kameras ir mašininio mokymosi modelius į patikros procesus, o 900 išmaniųjų kamerų gamyklose buvo šio sprendimo dalis, bet bendrovė suprato, kad vien projektinės specifikacijos dar nereiškia kokybės vertinimo.

Patyrę specialistai moko naujų metodų

Grįžę inžinieriai turi dvi užduotis. Pirma, jie taiso klaidas, kurių automatizuotos sistemos nepastebėjo. Antra, ir galbūt dar svarbiau, jie moko: žymi netipinius atvejus, formuoja mokymo duomenis ir perduoda praktines, sunkiai dokumentuojamas žinias jaunesniems technikams. Trumpalaikis pakartotinis įdarbinimas. Ilgalaikis žinių perdavimas.

„Ford“ teigia, kad šis sprendimas sugrąžino bendrovę į pramonės kokybės reitingų viršūnę.

Tai nėra istorija apie DI prieš žmones. Tai istorija apie pusiausvyrą. Mašininė rega puikiai tinka greičiui ir nuoseklumui užtikrinti. Žmonės išsiskiria niuansų, konteksto ir patirties supratimu. Kai jutikliai susiduria su nepažįstamais defektais ar subtiliomis surinkimo ypatybėmis, pagal ankstesnius pavyzdžius apmokytas modelis gali juos neteisingai priskirti arba visai ignoruoti. Ši spraga svarbi, kai ant kortos pastatyti milijonai automobilių ir prekės ženklo reputacija.

Ką tai reiškia platesnei pramonei? Tikėtina, kad daugės hibridinių sprendimų. Įmonės ir toliau automatizuos ten, kur nuoseklumas yra aiškus ir išmatuojamas, tačiau taip pat investuos į sistemas, leidžiančias patyrusiems darbuotojams formuoti modelius, o ne būti jų pakeistiems. Trumpai tariant: automatizavimas kartu su žmogaus priežiūra, o ne automatizavimas vietoj jos.

Tai kelia ir praktinį klausimą: kaip dešimtmečių rankomis įgytą patirtį perkelti į duomenų rinkinius? Būtent šį galvosūkį „Ford“ dabar sprendžia, po vieną pažymėtą defektą.

Pamoka paprasta ir sunkiai paneigiama. Nauji įrankiai yra galingi. Tačiau jie nėra trumpasis kelias į kompetenciją. „Ford“ krypties korekcija primena, kad sunkiai sukaupta žmogaus nuovoka vis dar vairuoja automobilių kokybės ateitį.