Что делать, когда машины начнут делать все. Как роботы и искусственный интеллект изменят жизнь и работу

Передвижной центр сбора и обработки данных GE

General Electric может быть на век с четвертью старше, но сегодня он видит себя софтверным стартапом. Мышление – и действие – ореолами сегодня распространяется на все подразделения компании, поскольку, чтобы вновь определить взаимоотношения клиента с «цифровыми близнецами» этих машин, GE инструментирует свои самолетные двигатели, компьютерные томографы, силовые турбины, буровые станки и локомотивы. GE ведет за собой Промышленный интернет и реализовывает возможности на рынке стоимостью двести двадцать пять миллиардов долларов3.

Создав Ореол кодов вокруг своих двигателей для поездов, GE может использовать технологию и аналитику сенсоров, чтобы обеспечить кажущиеся маленькими улучшения, которые все вместе приводят к бизнес-победам, приносящим миллиарды. Последний локомотив компании, Tier 4, вооружен более чем двумястами сенсоров, и этот «передвижной дата-центр» преобразует взаимоотношения с клиентами в нескольких направлениях.

• Нулевой незапланированный простой. Оснащенная измерителями машина может предоставить информацию о собственных потребностях в профилактическом обслуживании. С помощью постоянного сбора и анализа генерируемых сенсорами данных машина может как будто «махнуть рукой», сообщив работающим с ней инженерам: «Вот там у меня маленькая проблема, которая вскоре может превратиться в большую проблему» – будь то западающий клапан, забитый трубопровод для подачи горючего или перегревающееся колесо турбины. Через это инструментированное и автоматизированное обслуживание GE может быть уверенной, что маленькие проблемы не перерастут в большие и что машина GE, часто играющая для операций клиента центральную роль, никогда не подведет.

• Найти 1%

. Мы все знаем, что в наших ежедневных действиях есть неоправданные потери. Пользуясь интеллектуальной машиной, GE может обратиться к клиентской базе и сказать: «Давайте вместе найдем этот низко висящий фрукт. Давайте найдем первый 1%». Если распространить его по всей железнодорожной отрасли, такой как BNFS Railway, то этот 1% может быстро превратиться в десятки миллионов долларов экономии издержек, которые снижаются незамедлительно.

• Научить пользователя. Один из способов найти этот 1% – научить пользователя принимать наиболее эффективные решения. В случае с GE Transportation это может быть умный локомотив, сообщающий инженеру, как лучше пересечь конкретный горный проход. Именно так: машина может советовать, как оптимизировать расход топлива при движении вверх в гору и как лучше всего использовать тормоза на спуске. И определяется это не способом каких-то обобщений, миля за милей, поворот за поворотом, на основании истории пройденного пути, текущей погоды, стиля управления конкретного инженера и перевозимого груза. Результатом становится экономия топлива на 3–17%.

• Ни одна машина – не остров. Один только интеллектуальный GE Tier 4 может обеспечить все эти преимущества, а целый флот интеллектуальных локомотивов, соединенных друг с другом, может поднять производительность на новый уровень (как показано на рис. 8.1). В конце концов, поезд эффективен лишь настолько, насколько эффективна его сеть; через оснащение приборами флота клиенты GE Transportation могут увеличить эффективность своих станционных работ и железнодорожных сетей на 10%⁴.