По последним данным, за время бушевавшей в мире пандемии, наблюдался взрывной рост инвестиций в автоматизацию промышленного сектора экономик многих стран, включая искусственный интеллект, промышленных роботов и другие средства автоматизации производственных процессов. Эти инвестиции были вложены не в строительство новых заводов, а в модернизацию существующего оборудования – закупались новые производственные линии, оборудование для автоматизации и промышленная робототехника. По подтверждённым данным, эти шаги привели к повышению производительности и значительной экономии на заработной плате в долговременной перспективе. Этот процесс идёт параллельно с показателями роста занятости и производительности, которые согласуются с инвестициями в новые заводы и сооружения. Общий баланс данных проясняет связь роста привлекаемого квалифицированного персонала с автоматизацией, что верно для автомобильного сектора, но не обязательно для всей обрабатывающей промышленности или для фирм, производящих комплектующие.

Например, в одном случае, интеграция автоматизированной системы, включая решение с искусственным интеллектом (применяемое к процессу контроля качества на сборочной линии автомобильных деталей в OEM-производителе), привела к повышению эффективности процесса, улучшению качества продукции и сокращению отходов. А эти факторы привели, в свою очередь, к экономии и способствовали повышению производительности головного автопроизводителя.

На другом производстве (компания по производству комплектующих и запчастей) были внедрены системы автоматизации только в продуктах высокого качества. Например, проверка качества деталей осуществляется автоматизированной системой, которая автоматически отбраковывает деталь, регистрирует её в базе данных, обеспечивая эффективность, прослеживаемость и повторное изготовление недостающих деталей, что приводит к повышению производительности и снижению затрат. В целом, в этой компании наблюдается не только рост производительности, но и надёжности с внедрением технологий автоматизации, что важно для конкурентоспособности и выигрыша будущих проектов. С другой стороны, в случае, если системе сварочной роботизированной ячейки не хватает гибкости, то работник достаточно быстро может исправить ситуацию на месте. Как правило, в ответ на увеличение объёма производства, мощность производственной линии и производительность должны были быть увеличены. Разработка нового технологического процесса и программирование роботов на автомобильных производствах выполняются персоналом внутри компании. Но, надо учитывать, что уже достаточно квалифицированный персонал должен проходить дополнительное обучение ещё на стадии приобретении нового оборудования или робота.

Для автомобильного сектора повышение производственных мощностей за счёт автоматизации является основной причиной повышения производительности, поскольку производительность человеческого труда ежегодно растёт в среднем ниже, чем производительность оборудования, в который вложены капиталы инвестиций в инновационные технологии (4,3% и 7,9% соответственно).

Как уже упоминалось, объём занятости в этом секторе растёт. Но, учитывая недавнюю тенденцию, приём на работу осуществляется в основном на более высоких уровнях квалификации. Хотя в абсолютных цифрах можно наблюдать снижение, так как на предприятиях по-прежнему остаётся большое количество низкоквалифицированных работников.

Эта ситуация, по-видимому, препятствует внедрению систем искусственного интеллекта в некоторых компаниях. Многие компании хотят инвестировать в новые решения, но у них нет людей со знаниями/навыками для работы с новыми системами – ощущается значительный дефицит в их регионе или на глобальном рынке. Или даже если у них есть один или два человека, и они проходят обучение, всегда существует ряд непредвиденных событий (болезнь, смена работы, выход на пенсию и т.д.), которые могут повлиять на наличие и доступ к знаниям/навыкам.

Можно привести пример одного из крупных автомобильных производств Турции, на котором участок окончательной сборки является одним из четырёх крупнейших на заводе. На данном участке пока около 80% операций выполняется человеческим персоналом, поэтому сюда наиболее привлекательно было бы инвестировать в автоматизацию и технологии искусственного интеллекта. Но вопреки тому, как можно было бы подумать, речь идёт не о том, что люди уходят с работы, а скорее о трудности привлечения и удержания людей для выполнения задач окончательной сборки. Ведь задачи, выполняемые рабочими на линиях окончательной сборки автомобилей, скучны, однообразны и требуют физических усилий. В этом смысле мотивация для инвестиций в автоматизацию линий сборки автомобилей связана с нехваткой рабочих для выполнения физически интенсивной работы и повторяющихся задач.

Почти повсеместно взаимодействие человека и машины в настоящее время используется при окончательной сборке автомобилей. В данном проверка качества должна проводиться человеко-машинной системой при окончательной сборке, где все характеристики проверяются перед выпуском автомобиля. В настоящее время технологические ограничения, связанные с ограниченным временным циклом робота, не позволяют роботу выполнять эту задачу в одиночку, поэтому для выполнения этой задачи используется сотрудничество человека и робототехнического комплекса.

Из-за сложности требований, подлежащих проверке, автоматизированные системы с машинным зрением являются дополнительной ценностью, поскольку они могут выполнять оценку качества более эффективно, чем люди. Тем не менее, человеческое присутствие по-прежнему необходимо и в других задачах процесса. Когда необходимо обработать большие объёмы данных, искусственный интеллект и, в частности, глубокое машинное обучение (ML), могут стать решением для такого процесса. Это позволяет выявлять дефекты, которые не видны невооружённым глазом и проявляются слишком быстро для восприятия оператором, чтобы быть последовательным в принятии решения о несоответствии и повышать качество продукции. Эти системы, по сути, помогают операторам, поскольку им удаётся провести детальный анализ, более адекватный целям задачи, повышая эффективность процесса.

Однако, хотя система может выполнять свои задачи сама по себе, ей все ещё требуется вмешательство человека для добавления любых дополнительных функций или устранения любых препятствий, которые могут возникнуть на производственной линии. В случае совместной работы с коллаборативными роботами, где происходит взаимодействие человека и машины для подбора и размещения деталей, присутствие человека имеет важное значение. Если детали недоступны, потому что, например, они поступили из отдела логистики в неправильном положении, и робот не может выполнять свою функцию, оператор должен остановить линию, поместить деталь в правильное положение и снова запустить линию.

Таким образом в секторе автопроизводства происходят изменения в организации работы, так как требуется значительное замещение неквалифицированного персонала более квалифицированными операторами для проведения контроля и выполнения задач по надзору за оборудованием. А значит, роботизация производства, компьютерное зрение, взаимодействие человека и машины и прогностический анализ меняют задачи оператора, но не приводят к увольнению работников из компаний. В некоторых задачах эффективность использования технологий выше, чем у людей, но все ещё существуют воспринимаемые технологические ограничения, организация работы и наличие навыков, которые сдерживают этот переход. Компании осознают необходимость цифровой трансформации своих процессов, но, несмотря на то, что они более открыты для внедрения этих технологий, они сталкиваются с нехваткой людских ресурсов, навыков и/или доступа к знаниям.

Ожидания относительно последствий внедрения искусственного интеллекта в автомобильной промышленности для производительности и занятости показали, что это займёт ещё некоторое время из-за проблем с техническими, управленческими и трудовыми навыками. Поэтому развитие и использование социального взаимодействия между роботами и людьми сегодня можно рассматривать как ключевой фактор распространения парадигм автоматизации и интернета вещей (IoT) на людей. Хотя некоторые социологи отмечают, что применение новых автоматизированных систем на уровне производственных цехов широко применяется без учёта «реальных» социальных последствий (или «проблемы недостатка квалифицированных кадров»).

Передача технологий автоматизации в другие менее технологичные сектора сталкивается с дополнительными проблемами, связанными с затратами на рабочую силу. Решение о внедрении технологии имеет два основных фактора: экономия с точки зрения затрат на рабочую силу (уменьшение проблем со здоровьем работников, перемещение рабочей силы или увольнение) и повышение производительности и действенности. Но они должны иметь достаточно высокую отдачу от инвестиций в краткосрочной перспективе, чтобы их стоило применять. Однако решения в основном принимаются в соответствии с техническими требованиями, в основном навязываемыми производителями поставщикам. Если этого не делать, то это привело бы к снижению рентабельности и у автопроизводителя, и у производителя комплектующих запчастей, а порой даже к проблемам сбалансированного управления человеческими ресурсами.