Waarom automatisering menselijkheid vereist

Automatisering wordt alomtegenwoordig in de meeste industrieën. In de productie zal de wereldwijde verkoop van industriële robots naar verwachting bijna in volume verdubbelen door...

Automatisering wordt alomtegenwoordig in de meeste industrieën. In de productie zal de wereldwijde verkoop van industriële robots naar verwachting in 2018 bijna verdubbelen in volume, tot 400.000 eenheden. Thuis wordt verwacht dat de inkomsten uit het domotica-segment dit jaar meer dan $ 6 miljoen zullen bereiken en een jaarlijkse groei van 28,19 procent CAGR laten zien.

Een van de grootste gebieden voor automatisering die we hebben gezien, is de auto-industrie, waar de vraag naar volledig autonome, zelfrijdende voertuigen groeit. Eerder deze maand gaf autogigant Mercedes-Benz een voorproefje van de potentiële toekomst van stadsvervoer door zijn autonome CityPilot-bus in Amsterdam te testen. Dit was in een beweging waarvan beweerd werd dat het het openbaar vervoer "nog veiliger, efficiënter en comfortabeler" zou maken.

Deze claim van de veiligheidsvoordelen is misschien niet zo luchthartig als het eerst klinkt. Sciencefictionfilms hebben vaak een centrale computer die een collectieve samensmelting is van talloze gedachten. Maar er is geen reden om het fictie te blijven. Een automatisch voertuig zou de veiligste op de weg kunnen zijn als het zou profiteren van een collectieve rijervaring. Denk aan hoe u zelf van uw werk naar huis rijdt, door verkeerslichten gaat en rotondes omzeilt. Het gebeurt allemaal op een natuurlijke manier door een opgebouwde kennis uit ervaring. Stel je nu voor dat de ervaringen van alle chauffeurs in het VK worden geüpload naar één database en worden gebruikt om de geautomatiseerde auto's van de toekomst te besturen. De geautomatiseerde auto zou een bestuurder zijn met miljoenen jaren ervaring.

Dit zou het ultieme zijn in big data voor collectief bewustzijn. Maar net als bij big data in al zijn vormen, moet de waardevolle informatie die eronder ligt, worden ontsloten door middel van effectieve analyses, zodat de bevindingen kunnen worden verwerkt, geëxtrapoleerd en correct kunnen worden gebruikt.

Deze gegevens kunnen worden gebruikt door stadsplanners over de hele wereld die over zichzelf struikelen om 'slimme steden' te ontwikkelen die zijn gebaseerd op automatisering. In een poging om de groeiende problemen van congestie op de wegen aan te pakken, is Singapore bijvoorbeeld onlangs begonnen met het testen van een kleine vloot geautomatiseerde Audi-taxi's om passagiers rond een bedrijventerrein te vervoeren. Men denkt dat de bestuurderloze cabines de kosten van een gemiddelde reis met 70 procent verminderen door de noodzaak van een chauffeur te elimineren. Hoewel de auto's in eerste instantie coureurs klaar hebben staan ​​om het over te nemen als de technologie faalt, is het de bedoeling om de mens in 2019 geleidelijk uit te faseren. De pilot eindigt in 2020 om daarna een bredere inzet uit te rollen. De auto's zullen worden uitgerust met software waarmee pendelaars ze kunnen boeken, op dezelfde manier als de ritdeeldiensten Uber en Lyft. Soortgelijke proefprogramma's in de VS en Europa worden waarschijnlijk later dit jaar aangekondigd.

Gedeeltelijk gedreven door de bredere trend naar digitale transformatie, is automatisering een blijvertje. Wat belangrijk is, is om te kijken naar automatisering vanuit het gehele bedrijfsperspectief en end-to-end proces. Organisaties zouden 20 jaar geleden een softwaretest automatiseren op een eenvoudig algoritme, maar nu hebben we een massa geïntegreerde systemen, evenals embedded software en engineering die moeten worden geïntegreerd. Dit maakt kwaliteitsborging en het testen van dergelijke geïntegreerde systemen veel complexer en vereist daarom complexe geautomatiseerde teststrategieën.

De enige manier om ervoor te zorgen dat een bedrijf werkt zoals het hoort, is door het hele bedrijfsproces continu te testen, om ervoor te zorgen dat een upgrade die wordt geïmplementeerd in een deel van de digitale 'keten' geen invloed heeft op de digitale activiteiten elders.

Hoewel het mogelijk is om gecombineerde kennis te bundelen tot bruikbare digitale intelligentie die kan worden gebruikt om het grootste deel van het kwaliteitsborgingsproces te automatiseren, is het belangrijk om te onthouden dat er een mens nodig is om te voorspellen wat een mens zal doen. Daarom is het nooit verstandig om mensen volledig uit het kwaliteitsborgingsproces te verwijderen, maar we denken dat ten minste 30 procent van de transactie-activiteiten met IT in de komende vijf tot tien jaar door robots zal worden geautomatiseerd.

Kortom, de automatisering van een bedrijfsproces moet worden ondersteund door een uitgebreid end-to-end kwaliteitsborgingsplan dat een optimale combinatie van geautomatiseerde statische analyse en deskundige menselijke beoordeling omvat. Elke kwaliteitsborging moet vanaf het allereerste begin van een product- of dienstontwikkeling worden gedaan en gedurende de hele periode worden voortgezet. Het is niet voldoende om alleen het nieuwe proces te testen om te zien of het zal slagen of niet. De adviescapaciteit van domeinkennis is cruciaal om ervoor te zorgen dat automatisering niet alleen een automatische route naar een ramp is.

Dik Vos is CEO van SQS

Volg @ManufacturingGL en @NellWalkerMG