Сбои на конвейере и ежегодное обновление: почему Apple отказалась от автоматизации производства в пользу ручного труда
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.
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.
Это не абстрактные заокеанские примеры, как Amazon в очередной раз уволил всех сотрудников и заменил их роботами. Это происходит прямо сейчас у нас, у обычных людей, которые еще пару лет назад даже и предположить не могли об этом.
Для демонстрации исследователи обучили ИИ на мультфильмах «Том и Джерри» и сгенерировали новые «серии».
На фоне падения всего российского авторынка.
Дивидендный сезон всё ближе, значит каждые уважающие себя аналитики должны успеть сделать свои прогнозы, и лучше, если сразу до конца года. Цифра выкатила своё видение, посмотрим.
Да-да, наконец-то появились реальные скидки, а не вот это вот всё.
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.