В начале марта 2017 года эксперты Банка Англии призвали более серьезно отнестись к темпам технологического прогресса и перестать недооценивать его риски и возможности. Прежде консервативные экономисты обратили внимание на то, что степень влияния следующей промышленной революции на экономику организаций и государств очень сильно зависит от скорости диффузии промышленных технологий. Эта скорость значительно возросла, поэтому ошибочным было бы признавать незначительными риски, связанные с развитием четвертой промышленной революции.
Выводы недавнего исследования Deloitte заставляют экономистов Великобритании смотреть на вещи прагматично: около трети всех рабочих мест в стране скорее всего будут замещены роботами в течение следующих пары десятков лет, ритейл потеряет более 1млн рабочих мест, транспорт и логистика – 1,5 млн, здравоохранение и социальный сектор – 1,25 млн. На глобальном уровне – автоматизация изменит 90% компаний в ближайшие два года, что может привести к уровню безработицы в мегаполисах в 80% к 2030 году. Еще в 2011 году представители Foxconn заявили, что в ближайшие 3-5 лет компания заменит 500 000 рабочих в Китае на 1 млн роботов. Процесс масштабной автоматизации начался в марте 2016 года, когда на одной из фабрик было уволено 60 000 человек, а несколько фабрик в КНР было оборудовано 40 000 фоксботов. Тогда же стало известно о планах Foxconn увеличивать количество робототехники на 20-30% ежегодно, что отвечает нормам развития робототехники в Китае.
Скорость диффузии технологий – это время, за которое технологии начинают активно использоваться большинством потребителей. За последние 110 лет скорость диффузии потребительских технологий стремительно росла:
Ключевая технология, которая увеличивает углы наклона кривых, делая их почти вертикальными линиями – интернет. Потребители все быстрее через онлайн ярмарки тщеславия узнают об уникальных потребительских характеристиках продуктов и стремятся приобрести очередной технологический тотем. С другой стороны, на скорость интеграции технологий в наши жизни влияет рост скорости падения их стоимости и стоимости их производства -например, по данным Всемирного экономического форума по итогам 2016 года, себестоимость 3D-печати аналогичных характеристик упала с $40 000 до $100, себестоимость смартфонов с аналогичными характеристиками — с $499 до $10, в 2000 году расшифровать ДНК стоило $2,7 млрд, в 2007 году — $10 млн, в 2014-м — $1000. Стоимость Квт-ч солнечной энергии в 2009 году составляла $30, а сегодня — $0,16, сенсоры (3D-лидары) обходятся не в $30 000, а в $80. На все эти изменения в свою очередь очень сильно влияет рост степени автоматизации производств и ускорение диффузии производственных технологий.
Чем быстрее эти новые технологические волны поднимаются и чем дешевле для внедрения становятся технологии, тем быстрее их начинают использовать предприятия, тем мощнее диффузия технологий, тем быстрее и выше доля потерянных рабочих мест и все меньше времени для экономики адаптироваться и создавать новые рабочие места в сегментах, не затронутых технологическими волнами. Ключевые вопросы: как это технологическое ускорение повлияет на наши жизни, на уровнях микро- и макроэкономики? Что будет дальше?
Отвечая на эти вопросы, эксперты Банка Англии предупреждают: ни при распространении конвейеров и электрификации, начавшимся в 1870-х, ни при распространении автоматизации сто лет спустя не было этих сверхскоростных линий в форме буквы J, когда технология рождается и за несколько лет становится ключевым конкурентным преимуществом компании, отрасли, экономики государства. За эти же несколько лет другая компания, не успевшая адаптировать и интегрировать в ежедневную деятельность технологию, погибает, экономика страны разрушается. Дополненная реальность (augmented reality, AR), на мой взгляд, – одна из таких «J» промышленных технологий с ускоренной диффузией.
В 2015 мы, создавая высокотехнологичное машиностроительное предприятие, переняли опыт наших зарубежных коллег-машиностроителей автоматизации сборочных мест рабочими станциями, большими дисплеями и трехмерными моделями производимого оборудования для оптимизации сборочных операций в цеху. Эти участки мы оснастили дисплеями, на которые выводился трехмерный состав изделий и полный комплект документации, необходимый для быстрой и качественной сборки продуктов. Поколение молодых слесарей-сборщиков уже было готово эффективно работать с электронной документацией. Мы понимали, что функционально это решение очень близко к очкам дополненной реальности и AR программному обеспечению, но время для AR на производстве в 2015 еще не пришло. Тем не менее, к интеграции AR в производственный процесс мы готовность обеспечили, реализовав один из ключевых компонентов современной технологической платформы. Через два года, в 2017 – такая интеграция становится конкурентным преимуществом производителей.
Один из пионеров использования AR в производственном процессе – компания, расположенная в Атланте, США. AGCO – глобальный производитель крупных тракторов, пульверизаторов удобрений и другой сельскохозяйственной техники. Рабочие, занятые на участках сборки, сканируют при помощи очков дополненной реальности серийные номера на частях двигателя, с которыми работают (рисунок 5). Перед их глазами возникают руководства по эксплуатации, трехмерные составы изделий или видео, которые необходимы им при сборке. При нажатии на дужку очков или произнесении команд, рабочие оставляют голосовыми заметками рекомендации и инструкции сборщикам следующей смены. Руководство завода отмечает ускорение контроля качества на 20%. Очки также решают задачи обучения новых специалистов. На заводе AGCO около ста специалистов используют AR очки, стоимость каждых около $2000.
Компания планирует удвоить использование технологии к концу этого года. Сегодня дополненная реальность – в активной опытной эксплуатации в производственных процессах многих компаний, включая General Electric и Boeing. В этих компаниях дополненная реальность начинает работать на тренингах специалистов, в промышленной безопасности, в цехах и сервисном обслуживании на объектах эксплуатации, сборочных операциях, мониторинге и ремонте оборудования.
Уже в этом году рабочие General Electric при сборке ветряных турбин на заводе во Флориде активно используют дополненную реальность. До этого они часто прерывали сборочный процесс для проверки корректности сборки по бумажным или электронным руководствам, а также для общения с инженерами. Теперь они связываются с экспертами через очки дополненной реальности, показывая собираемое оборудование в поле зрения и получая ответы на вопросы от специалистов, конструировавших турбины, с помощью тех же очков. Анализ показывает 34% рост производительности рабочих уже при первых операциях с помощью технологий дополненной реальности – в сравнении с использованием привычных, уже прошлых технологий сборки оборудования
На складах GE Healthcare в Южной Каролине рабочие, использующие очки дополненной реальности, получают заказы на комплектацию прямо через очки. Программное обеспечение ведет их к площадям, где хранятся компоненты в сформированном заказе. При таком сценарии, GE Healthcare определяет 46% рост эффективности в сравнении с прошлыми способами комплектации заказов (см. видео Upskill & GE Healthcare- Pick & Pack Productivity Study Using Skylight).
Boeing на укладке сотен километров кабелей при сборке лайнеров c помощью очков и технологий дополненной реальности обеспечивает ускорение операций на 25-30% и значительное сокращение ошибок. Рабочие избавлены от постоянных прерываний для проверок диаграмм и схем в бумажной и электронной документации. Программное обеспечение дополненной реальности позволяет им держать нужные сборочные схемы прямо перед глазами и управлять документацией голосовыми командами. При необходимости они также используют очки для сканирования баркодов деталей и связи с инженерами или удаленными экспертами.
Характерные детали J технологии видны на практике для дополненной реальности:
- Рост производительности от использования технологии сразу по нескольким ключевым функциональным направлениям;
- Рост качества продуктов благодаря интегрированной в производство технологии. К примеру, становится сложнее ошибиться при сборке сложных сборочных единиц оборудования.
- Экспоненциальное развитие бегущей по J-траектории технологии – двукратный рост использования за год.
Ускорение диффузии промышленной технологии поддерживается через кооперацию: 11 апреля объявлено о разработке участниками промышленного альянса AREA (Augmented Reality for Enterprise Alliance), способствующего ускорению внедрения AR в производственные процессы, ключевых отраслевых руководящих документов. Цель альянса – бесплатный для американского рынка и открытый обмен лучшими практиками, извлеченными уроками и технологическими ресурсами, которые будут помогать предприятиям эффективно внедрять AR, способствовать росту операционной эффективности и развивать долгосрочные выгоды. Для создания отраслевых руководящих документов объединились 65 организаций из индустрии, провайдеров AR решений, университетов и правительственных агентств. Эти предприятия, понимая силу влияния технологий на производительность, совместно сформировали требования для поддержки компаний, разрабатывающих аппаратные и программные AR приложения для промышленности. Благодаря совместной кросс-институциональной работе AR через несколько лет станет эффективно использоваться в большем количестве цехов заводов-лидеров, если роботы еще оставят к тому времени место для людей в этих цехах.
Четвертая промышленная революция не подчиняется законам развития предыдущих трех. Массовое внедрение робототехники и других J технологий одновременно совершает переворот в нескольких отраслях, у экономики и общества очень мало времени для адаптации к этим переменам.
Все дело в угле наклона кривой диффузии, говорит нам анализ происходящего – и во внимании к ключевым технологиям, которые в максимально короткие сроки меняют производительность труда, качество продуктов компаний и скорость их вывода на рынок. Все дело в скорости диффузии и в готовности компании быстро интегрировать и эффективно использовать ключевые технологии.
На уровне сотрудников – все дело в скорости их обучения. Фактически, среди других смыслов на приведенных графиках – кривые обучаемости (learning curves) компаний и команд компаний.
На уровне руководителей – следуя совету руководителя одного из подразделений General Electric Сэма Мюрли: учитесь, фокусируйтесь на первой опытной эксплуатации новой технологии, определите какие из технологий пока далеки до использования в реальном мире, какие уже готовы, найдите ранних последователей, готовых быть партнерами внутри вашей компании, измеряйте эффективность технологии комплексными метриками и детальной аналитикой, общайтесь с отраслевыми экспертами для управления проектом внедрения и не бойтесь неудач.
Кто быстрее научится с минимальными затратами и наиболее эффективно использовать J технологии, тот и выжил. Кто не готов – готовьтесь к исчезновению, C'est La Vie.