Сбои на конвейере и ежегодное обновление: почему Apple отказалась от автоматизации производства в пользу ручного труда Статьи редакции

Компания потратила годы и «миллионы долларов» на роботов для сборки, но разочаровалась в идее, узнало The Information.

Apple потратила годы и «миллионы долларов» на автоматизацию производства с помощью технологий, но вместо этого вернулась к использованию ручного труда, пишет AppleInsider со ссылкой на The Information. Компания отказалась от автоматизации из-за постоянных сбоев и сложности перестраивания процессов.

AppleInsider

Apple занялась автоматизацией под влиянием тайваньского производителя электроники Foxconn, крупнейшего сборщика iPhone. В 2012 году руководители Apple, включая Тима Кука, ездили в Китай, чтобы увидеть результаты экспериментальной производственной линии, рассказали источники The Information. Она была создана для сборки iPad роботами: они резали и полировали детали, а затем частично собирали устройство.

Впечатлившись автоматизированной сборкой в Китае, в 2012 году Apple открыла собственную секретную лабораторию робототехники примерно в 10 км от своей штаб-квартиры Apple Park, пишет AppleInsider. Команда специалистов по автоматизации и инженеров-робототехников пытались в ней создать автоматическую производственную линию для iPad.

Они должны были создать линию, для обслуживания которой нужно было бы вдвое меньше людей, узнало The Information. Автоматизация позволила бы Apple сократить до 15 000 сотрудников в случае необходимости.

Но заменить ручной труд не удалось: например, для использования клея нужна была точность, которую оборудование не могло обеспечить, объясняет издание. Apple закрыла лабораторию в 2018 году, часть её разработок была передана другим подразделениям.

Однако попытки автоматизировать сборку MacBook вышли за рамки экспериментальной лаборатории в Купертино и добрались до завода Foxconn: компания установила на нём оборудование для сборки экрана, клавиатуры и трекпада. В 2014 году было запущено производство.

Но проблемы возникали даже с конвейерной лентой. В результате выпуск MacBook был отложен до 2015 года из-за сбоев в автоматизации.

Наряду с техническими вопросами были и другие сложности: так как Apple обновляет свою технику каждый год, ей пришлось бы переделывать автоматизированную линию каждый раз для нового устройства. По сравнению с этим обучить сотрудников новому значительно проще и быстрее, отмечает издание.

Основатель Foxconn Терри Гоу в 2012 году пообещал Apple, что в течение двух лет количество роботов на его сборочных линиях достигнет миллиона. Однако в 2019 году Foxconn всё ещё использовала около 100 тысяч роботов на всех своих фабриках. Источники The Information утверждают, что проект не был масштабирован, потому что результаты не понравились Apple.

0
139 комментариев
Написать комментарий...
Эдуард Балагуров

Беда всех айтишников, да не забросают меня тут камнями, в желании заменить алгоритмами человека полностью. 
Роботы должны помогать человеку достигать цели. В том числе на производственной линии. Помогать, но не заменять. Успех всегда в синтезе способностей человека и возможностей робота. 
Например, в статье упоминается процесс нанесения клея на изделие. Безусловно человеческое зрение сегодня намного круче любых датчиков. И человек лучше принимает решение о том, куда и как, сколько нужно нанести клея. Но сама механика нанесения клея будет быстрее и лучше выполнена роботом. То есть в результате на конвейере оператор должен для каждого изделия принимать решение, а саму работу уже выполнять робот. И это будет максимально эффективно. 
Но у нас же любят крайности. Либо нейросети, либо буквально на коленке.

Ответить
Развернуть ветку
Serge Kharkov

Это беда не айтишников, а тех людей, которых они своими программами заменяют и оставляют без миски баланды.

Но в целом, идея прицепить людей прицепами к роботам она очень хороша и привлекательна, и вообще из серии "ZOG одобряет" (с). Хотя и сложная очень - люди медленные.

Ответить
Развернуть ветку
Эдуард Балагуров

Программа не может заменить человека на этапе принятия решений, когда есть неизвестные переменные. А они почти всегда есть. Иначе вместо руководителей среднего звена владельцы бизнесов заказывали бы для управления роботов. 

Ответить
Развернуть ветку
Serge Kharkov

Вот именно когда есть неизвестные переменные, алгоритмы всегда лучше людей, потому что люди в силу ряда психологических особенностей неверно оценивают неизвестность. В психологии есть целый раздел, который изучает такие ошибки. Люди могут быть лучше алгоритмов тогда, когда все данные известны, но часть данных не оцифрована. Но по мере улучшения технологий оцифровки данных таких ситуаций становится все меньше.

Что касается руководителей именно среднего звена - их основная функция - общение с другими людьми. Активация в людях стадных инстинктов следования за лидером. Роботы пока этого делать не могут, и именно для этого так активно работают над антропоморфными роботами.

Ответить
Развернуть ветку
Эдуард Балагуров

Как-то у Вас совсем не логично получилось. Алгоритмы - это математика. Результат зависит от выбранного математического действия и заложенного изначально значения. 
Давайте попробуем угадать, каким образом сможет алгоритм сравнить теплое с мягким? Никак не сможет. Потому что не будет сравнивать. Начать сравнивать - это решение, которое может принять только человек. Результат сравнения - это результат вычислений, которые уже заранее должны быть известны. 
Когда робот совершает действие, то он делает это "потому что". Все вычисления ограничены рамками заранее придуманных правил.
Когда человек принимает решение, то делает это по принципу "а что если?" 
Человек умеет создавать и менять правила, давать оценку существующим правилам, сомневаться. 
Я не программист, но кажется в кодах есть такое действие как "ЕСЛИ". И необходимо обязательно заранее внести в программу ответ о том, что должно происходить по сценарию "если". Робот не сможет усомниться в актуальности заложенного сценария, чтобы переделать его. А человек этим занимается всю жизнь. Мне кажется, что я сейчас очень элементарные вещи объясняю. 
Вы можете оцифровывать что угодно. Но никогда не сможете научить машину сомневаться в правильности результата. Такова природа робота. 

Насчет Вашего невежественного мнения о роли руководителей среднего звена. Вы не правы. Очевидно, что у Вас лично нет опыта управления людьми от слова совсем. 

Ответить
Развернуть ветку
Serge Kharkov

Робот умеет сомневаться лучше и "правильнее" чем человек. В ситуации неопределенности человек совершает множество ошибок предопределенных человеческой психологией. Например, человек всегда идет на излишний и необоснованный риск чтобы избежать потерь, наоборот недостаточно рискует в ситуации возможного выигрыша, долго сомневается в принятии решений в ситуации неопределенности. Это только три базовые ошибки, их на самом деле намного больше, как я уже говорил, человеческими ошибками в ситуации неопределенности занимается специальный раздел психологии. Погуглите если интересно.

То что вы выставляете как преимущества человека - это ситуация учета дополнительных данных, которые стали известны в ходе решения задачи. Робот так тоже умеет делать, главное чтобы эти данные были в оцифрованном виде.

И конечно нормальный человек тоже не будет сравнивать "теплое с мягким" - такое делают только люди с шизотипическим расстройством. И конечно робот тоже умеет "подкидывать монетку" и не следовать жестким условиям "ЕСЛИ" - причем делает это более рационально чем человек.

Ответить
Развернуть ветку
Эдуард Балагуров

Я понял в чем Ваша проблема. Очень сильно привязались к слову "ошибка". Но в жизни не так много возникает вопросов, на которые можно заранее знать ответ. Например, Вам из точки А нужно попасть в точку Б. Но на развилке нужно выбрать путь: налево или направо. И заранее неизвестно, какой из них правильный. То есть в момент принятия решения ошибку оценить невозможно. Разница между человеком и роботом в такой ситуации будет в том, что робот действительно сделает случайный выбор. А человек примет решение всё-таки на чем-то основываясь. Робот не сомневается, он считает. Есть заложенные формулы, он подставляет в них числовые значения. Каким образом робот может сомневаться? )) Он считает варианты и выбирает тот, что полностью соответствует заложенному сценарию. 
Про психологию мне рассказывать в каждом посте не нужно. Я занимаюсь аналитикой бизнес-процессов, которая в большей степени основана на человеческом поведении, чем на цифрах и отчетах. 
Полностью данные никогда не будут оцифрованы. Более того. Чем больше данных, тем больше нужно заложить сценариев для расчетов. Потому что человек "считает" с помощью своего опыта. А робот считает по заложенным формулам. Всегда возникает ситуация, когда могут понадобиться новые данные для принятия решения. Всегда возникает ситуация, когда некоторые данные перестают быть важными. Это жизнь называется. По Вашей схеме я буду просто обречен бесконечно что-то оцифровывать для робота и программировать его на бесконечное число вариантов возможных событий. Зачем? 
Робот - это инструмент в руках человека. Я могу разводным ключом не только гайки крутить, но и гвозди заколачивать при необходимости, и как оружие использовать. 
Человек принимает решение, потому что свободен это делать. А робот ограничен набором предопределенных формул. Робот точно запомнит КАК делать. Но он никогда не знает ЧТО делать. 
Если Вы думаете, что робот принимает решение, то Вам и вправду самому следует сначала изучить психологию, чтобы избавиться от такого заблуждения. 

Насчет теплого и мягкого. Это сравнивается постоянно. Все это делают. Выбор заключается в том, чтобы выбрать один из этих критериев для сравнения. По какому сравнивать будет правильнее, если от этого меняется результат? 

Ответить
Развернуть ветку
Alexey Pomogaev

Я что-то упустил? Тут разговор о сильном ИИ или о том, как заменить китайскую макаку и монотонный труд на автомат с более сложным поведением, основываясь на современных достижениях в ИТ?

Ответить
Развернуть ветку
Эдуард Балагуров

Алексей, статья о том, что труд рабочего оказался не настолько монотонным, чтобы его можно было автоматизировать. Человек там на производственной линии принимает большое количество очень мелких решений, которые сам даже не замечает. Он замечает только то, что видно. А именно свои механические действия. Управление этими действиями происходит в сознании рабочего. Если вариантов управления строго ограничено, то их можно автоматизировать. Но одновременно возрастает риск снижения эффективности в случае изменения количественного и качественного набора данных, по которым принимается управленческое решение. Даже такое простое, как нанести на изделие клей. 

Современные достижения ИТ должны помогать человеку совершать механический процесс. Человек придумал для конкретного изделия сценарий того, как и сколько клея нужно нанести, а робот это в точности выполнил. Потому что робот может выполнить точно, а человеку это дается всегда тяжело. 

Ответить
Развернуть ветку
Alexey Pomogaev

Ну, вы видите так. А я вижу, что используя робототехнику предназначенную для "розлива пива в бутылки" не получилось автоматизировать сборку айпадов. 

Но при этом я не вижу сложностей (как специалист), чтобы создать сборку айпадов создав новую робототехнику и инструменты для их программирования. Сейчас в ИТ для этого всё готово, бери и правильно компонуй с небольшим ресерчем.

Ответить
Развернуть ветку
136 комментариев
Раскрывать всегда