Человек + машина: новая эра автоматизации производства

За последние два десятилетия, Автоматизация производства изменила фабричные цеха, характер занятости в производстве и экономику многих производственных секторов. Сегодня мы находимся на пороге новой эры автоматизации: быстрый прогресс в робототехнике, искусственном интеллекте и машинном обучении позволяет машинам соответствовать или превосходить людей в ряде видов трудовой деятельности, включая те, которые требуют когнитивных способностей. Руководители отрасли — те, чьи компании уже внедрили автоматизацию, те, кто только начинает, и те, кто еще не начал полностью осознавать последствия этой новой эпохи автоматизации — должны рассмотреть следующие три фундаментальные точки зрения: что автоматизация делает возможным с использованием современных технологий и, вероятно, станет возможным по мере того, как технология продолжает развиваться; какие факторы помимо технической возможности учитывать при принятии решения об автоматизации; и как начать думать о том, где и в каком объеме автоматизировать, чтобы получить максимальную отдачу от автоматизации в долгосрочной перспективе.

Чтобы понять масштабы возможной автоматизации производственного сектора в целом, мы провели исследование производственной деятельности в 46 странах как развитых, так и развивающихся стран, охватывающих около 80 процентов мировой рабочей силы. Наши данные и анализ показывают, что по состоянию на 2015 год 478 миллиардов из 749 миллиардов рабочих часов (64 процента), потраченных на производственную деятельность во всем мире, были автоматизированы с помощью продемонстрированных в настоящее время технологий1. «Текущая деятельность» по определению Бюро статистики труда США. Сюда входят действия, которые в настоящее время имеют некоторые элементы автоматизации (например, отправка электронной почты). Эти 478 миллиардов рабочих часов представляют собой трудовой эквивалент 236 миллионов из 372 миллионов сотрудников, работающих полный рабочий день (2,7 триллиона долларов США из 5,1 триллиона долларов США), которые можно было бы ликвидировать или перепрофилировать, предполагая, что продемонстрированные технологии будут адаптированы для использования в отдельных случаях, а затем усыновленный. Эти цифры показывают, что, хотя производство является одной из наиболее высокоавтоматизированных отраслей в мире, все еще существует значительный потенциал автоматизации внутри четырех стен производственных площадок, а также в смежных функциональных областях, таких как цепочка поставок и закупки. Как показало исследование McKinsey, по потенциалу автоматизации производство среди отраслей промышленности занимает второе место после гостиничного бизнеса и общественного питания (Иллюстрация 1). , январь 2017 г.

Мы подчеркиваем, что потенциал для описанной выше автоматизации создается за счет адаптации и интеграции продемонстрированных в настоящее время технологий3. 3. Мы определяем «демонстрируемые в настоящее время технологии» как те, которые уже продемонстрировали уровень производительности и надежности, необходимый для автоматизации одной или нескольких из 18 возможностей, задействованных в осуществление трудовой деятельности. В некоторых случаях такой уровень производительности был продемонстрирован с помощью коммерчески доступных продуктов, в других — с помощью исследовательских проектов. (см. врезку «Понимание потенциала автоматизации»). Более того, примечательно, что последние технологические достижения преодолели многие традиционные ограничения робототехники и автоматизации. Новое поколение роботов, которые являются более гибкими и универсальными и стоят гораздо дешевле, чем те, которые используются сегодня во многих производственных средах, могут быть «обучены» персоналом, работающим на передовой, выполнять задачи, которые ранее считались слишком сложными для машин, — такие задачи, как сбор и упаковка неравномерно расположенных объектов и разрешение конфликтов проводки в крупномасштабных проектах, например, в аэрокосмической промышленности. Искусственный интеллект также добился значительных успехов, которые увеличивают потенциал автоматизации рабочей деятельности во многих отраслях: например, в одном недавнем тесте компьютеры смогли читать по губам гораздо точнее, чем профессионалы.