Когда автоматизируется наблюдение
Есть процессы, в которых ИИ сначала меняет совсем не принятие решений. Он меняет то, что организация вообще способна увидеть.
Хороший пример есть у СИБУРа.
В описанном производственном кейсе речь идёт о контроле состояния пиролизных печей.
Раньше часть данных получали с помощью ручного пирометра и фиксировали в Excel. В новый контур встроили инфракрасное видео и компьютерное зрение: данные стали собираться автоматически и обрабатываться нейросетью.
Инженерский обход при этом сохранился.
На первый взгляд здесь всё просто: автоматизировали измерение, ускорили обработку данных.
Но с точки зрения организации труда происходит более интересный сдвиг.
Когда человек самостоятельно собирает данные, само наблюдение занимает заметную часть его работы. Когда данные начинает непрерывно собирать система, человеческая работа постепенно перемещается дальше по цепочке: к интерпретации, проверке, сопоставлению показателей с производственным контекстом и решению о том, что делать с обнаруженным отклонением.
Меняется и масштаб наблюдаемого.
Машина способна фиксировать то, что раньше невозможно было измерять с той же частотой и плотностью.
Здесь появляется вопрос, который мне кажется гораздо более содержательным, чем обычный разговор о замене человека технологией.
Что происходит с работой специалиста, когда дефицитом перестаёт быть получение информации?
У него появляется больше данных, больше потенциальных отклонений, больше сигналов, которые можно учитывать.
Одновременно растёт значение профессионального суждения: какие из этих сигналов требуют вмешательства, в какой момент и с какими последствиями.
Поэтому автоматизация наблюдения вполне может уменьшить одну часть нагрузки и увеличить другую.
Такие кейсы мне интересны как раз потому, что позволяют смотреть на внедрение ИИ через изменение самого процесса: какие операции исчезли, какие появились, где теперь находится решение и за какой участок по-прежнему отвечает человек.
Источник: СИБУР — «Как нейросеть заглянула в пиролизную печь»
