Kompanija Ford otvoreno je priznala da je pretjerano oslanjanje na automatizovane sisteme i vještačku inteligenciju doprinijelo padu kvaliteta njenih vozila. Da bi ispravio probleme, američki proizvođač automobila angažovao je stotine iskusnih inženjera, uključujući i bivše zaposlene, čije znanje nije moglo u potpunosti da bude prenijeto na algoritme.
Da bi proslavili to što se Ford pozicionirao na vrh rang liste kompanije JD Power po kvalitetu među glavnim proizvođačima automobila, predstavnici američkog auto-giganta otvoreno govore o izazovima sa kojima se kompanija suočavala posljednjih godina. Posebno su se osvrnuli na automatizovane sisteme u proizvodnji i dizajnu.
Ispostavilo se da ti automatizovani sistemi nisu bili toliko stabilni koliko se ranije pretpostavljalo, što je zahtjevalo od Forda da zaposli iskusne tehničare, ponekad i bivše zaposlene, da bi ispravili greške koje su napravili roboti kompanije, piše portal The Verge, prenosi eKapija.
AI i moćna i sklona greškama
Zaključak do kojeg su u Fordu došli je da vještačka inteligencija jeste i moćna i sklona greškama. Njena efikasnost u potpunosti zavisi od kvaliteta podataka koji se koriste za obuku modela vještačke inteligencije.
Osim toga, proizvođač automobila je potcijenio vrijednost institucionalnog znanja koje su akumulirali njegovi iskusniji inženjeri koji su prošli kroz više ciklusa razvoja vozila. Ta kombinacija fenomena dovela je do pada kvaliteta Fordovih vozila.
– Pogrešno smo mislili da ćemo samo uvođenjem vještačke inteligencije i prilagođavanjem zahtjeva za dizajn, koje smo imali, doći do proizvoda visokog kvaliteta – rekao je novinarima Čarls Pun, potpredsjednik za inženjering hardvera vozila.
Prema Punovim rečima, neki od najiskusnijih zaposlenih u kompaniji su otišli prije nego što je njihovo akumulirano znanje moglo biti u potpunosti prenijeto u Fordove automatizovane sisteme. To je zahtjevalo povratak nekih od tih zaposlenih kako bi te sisteme ponovo obučili ili, u nekim slučajevima, mentorisali mlađe inženjere koji su se trenutno borili da održe kvalitet Fordovih vozila.
Čarls Pun je naglasio da je kompanija zaposlila, unaprijedila ili vratila na radno mjesto više od 350 iskusnih inženjera kako bi ponovo imali zahtjevani nivo stručnosti. Osim mentorisanja i obučavanja mlađih kolega, iskusni inženjeri su takođe zaduženi za poboljšanje načina prikupljanja podataka i obuke modela vještačke inteligencije, koji su osnova Fordovih automatizovanih sistema.
– Tu su neki od naših najiskusnijih inženjera imali iskustva u rješavanju i identifikovanju problema prije nego što se uvuku u sistem – precizirao je Pun.
Ford je proizvođač automobila sa najvećim brojem povlačenja svojih proizvoda sa tržišta u čitavoj industriji, a ocjene kvaliteta vozila pale su u posljednjih nekoliko godina. Ovakvi problemi postali su sve izraženiji u posljednje vrijeme, a među njima se izdvajaju teškoće pri lansiranju modela Explorer i Aviator, poremećaji u lancu snabdjevanja tokom pandemije kovida i primjetni rastom broja povlačenja vozila.
„Pronađi i popravi“ pogrešan pristup u auto-industriji
Prema riječima Fordovog operativnog direktora Kumara Galhotre, na kraju su zaključili da je pristup kvalitetu postao previše fragmentiran. Različita odjeljenja su radila odvojeno, a kompanija se u velikoj mjeri oslanjala na filozofiju „pronađi i popravi“ koja se fokusirala na identifikovanje nedostataka nakon što se pojave i njihovo što brže ispravljanje. Iako je taj pristup mogao da riješi neposredne probleme, nije spriječio da se ti problemi uopšte pojave.
– Prelazimo sa mentaliteta ‘pronađi i popravi’ na sprječavanje problema prije nego što se pojave. Fokusirani smo na rane indikatore u odnosu na rezultate. Prestanite da se divite problemu i počnite da ga rješavate – objašnjava Galhotra.
Transformacija rada proteže se i izvan hardvera vozila. Softverski i digitalni timovi sada mnogo tješnje sarađuju sa timovima za inženjering vozila, proizvodnju i lanacem snabdevanja, preciziraju u „Fordu“.
Pročitajte još:
Automobilski gigant pokušava da kombinuje brzinu i fleksibilnost povezanu sa razvojem softvera sa zahtjevima za rigoroznošću i validacijom inženjerstva visokog nivoa, kakav zahtjeva auto-industrija.
Istorijski gledano, ovo nije uvijek bio slučaj. Ford je otkrivao softverske greške tek kasno u procesu jer nije u potpunosti koristio dostupne brze cikluse iteracije, priznaje Čarls Pun, potpredsjednik za inženjering hardvera vozila. Uz to, proizvođač automobila nije mogao da objavljuje ažuriranja softvera brzo kao kompanije potrošačke elektronike gdje može da se primjenjuje princip da se „brzo djeluje, a kasnije popravlja“, poručio je Pun.
Vozila, za razliku od pametnih telefona, rade u okruženju kritičnom za bezbjednost gdje kupci zavise od ispravnog funkcionisanja softvera od trenutka isporuke vozila. Da bi se oaj segment unaprijedio, u Fordu je formiran poseban tim za osiguranje kvaliteta softvera, koji čini 40 ljudi sa isključivom odgovornošću da se problemi spriječe prije nego što se pojave.
Nema odustajanja od automatizacije i VI
Sve ovo ne znači da Ford nije posvjećen integraciji vještačke inteligencije u više svojih procesa.
Proizvođač automobila je dramatično proširio svoje mogućnosti automatizovanog testiranja, dodajući više od 100.000 novih testova kreiranih uz pomoć AI, a dizajniranih tako da identifikuju granične slučajeve i opterećuju softverske sisteme u širokom spektru uslova. Pošto je okvir za testiranje visoko automatizovan, promjene softvera mogu se brzo ponovo validirati čak i kasno u razvoju, ali tako da modifikacije ne uvedu nove nedostatke.
– Pošto su ovi testovi visoko automatizovani, čak i ako imamo kasnu promjenu u softveru, možemo brzo da se vratimo kroz cio proces validacije kako bismo garantovali da on savršeno funkcioniše prije nego što stigne do kupca. Uspostavili smo pouzdanost softvera kao sopstvenu rigoroznu disciplinu sa strogim metrikama – poručio je Pun.
