Машина на всю жизнь: 7 идеальных вариантов
Шесть лет назад напротив меня за столом оказался человек, которого тоже явно смущали условности официального ужина. Неуютной белоснежной рубашке Эндрю Боулер предпочитал промасленный комбинезон – бывший кузнец, механик, основатель Bowler Motorsport буквально жил в гараже, поэтому нам было о чем поговорить в тот унылый вечер без машин. А на следующий день я прокатился на лютой зверюге, необратимой инъекцией вогнавшей в память высокооктановый образ одного из самых ярких автомобильных впечатлений жизни.
Тогда, в 2013-м, маленькая британская автоспортивная команда, заручившись поддержкой концерна Jaguar Land Rover, задумала выпустить на дороги общего пользования EXR-S – внедорожник-суперкар по образцу сугубо ралли-рейдовых проектов «Немезида» и EXR. Эмоций было много, равно как прыжков, смелых скольжений и чумовых ускорений, но в двух словах Эндрю сотоварищи сотворили адскую среднемоторную машину с композитным кузовом, компрессорным V8, гоночными двухрычажными подвесками, мощнейшими тормозами, крутой полноприводной трансмиссией и упраздненными электронными довесками. Гражданского в этом агрегате апокалипсиса оказалось ровно столько, чтобы оправдать легальный статус в глазах дорожной полиции – и ни гайкой больше.
Так родилась мечта, страсть, растоптавшая большими колесами детские вожделения банальных Porsche и Ferrari. Какой прок тратить деньги на сверхсовершенный и столь же нежный автомобиль, если ради скорости придется искать паркет? Гонять надо там, где нет камер «большого брата», а в таких местах, как показывает практика, и с асфальтом дела не очень. Но EXR-S все равно: гладкий трек, грунт-грязь под ногами, снег, корни деревьев или бетонные блоки стройплощадки (без шуток).
Увы, в 2016-м Эндрю Боулер скоропостижно скончался, но дело мастера-энтузиаста живет. И EXR-S иногда мелькает на аукционах – искренне завидую людям, которым достаются такие лоты: неидеальные, в чем-то грубые и антисоциальные, зато редкие, бунтарские, рвущие шаблоны.
Ура! Купили новую машину для работы!!!
Тыдыщ!!! Сегодня забрали новую машину из салона :)))))
Заодно фотопогулял по салону, посмотреть, что есть как, может и нам с Дашулей машину семейную присмотреть.
А еще я не понимаю, почему ругают французские машины, как по мне, так очень хорошие.
У нас одна машина проехала 30 тыс. уже, так никаких проблем, просто нужно вовремя масло менять, расходники, ТО проходить, ну и конечно же новые машины покупать :))))
Вот, кстати, 3008, чем плохая машина? Места много
Внутри все современно
Но больше всего меня подкупила агромадная прозрачная крыша!!!! Ну ваще!!! Как представил, каково ехать и по сторонам зырить, слюнки потекли 🙂
Ну, эта красная машина — игрушка такая. Как мне сказал менеджер, в основном ее покупают обеспеченные люди для своих жен, любовниц
Конечно, это не первая машина в семье, но какая милашка
креслица симпотные
А это уже серьезный седан бизнес — класса, по начинке очень крутой. Ну и цена соответствующая, 1,5 ляма
Внутри крутяк, конечно. Столько всего
Такую машину можно брать сразу с личным водителем, или самому ездить — вообще бизнес — седан отличная штука. А тут и экран большой с навигацией, и проекционный дисплей, а еще, говорят, кресла можно с массажем взять.
ИЕще одна машина игрушка
Такую себе точно никогда не куплю — нет желания
А вот эта машина мне не нравится — почему она такая похожая на outlander XL? Один в один
А вот это уже новье, 4008. Ничо такая с виду
Внутри, конечно, все стандартненько, но неплохо.
Кнопочки на руле — всегда удобно
А вот и наша машина — водитель Евгений привыкает к ней.
Взяли базовую комплектацию + кондиционер и всякие мелочи. Итого 625 тыс.
Плюс КАСКО + ОСАГО + карточка обслуживания, зато теперь можно ездить и не обращать внимания на всякие глупости.
Рабочая машина, как никак
Водителю нужно привыкнуть в первую очередь к ручке переключения передач, ведь располагается она далеко не там, где обычно
А так все просто и удобно. Музыку может потом еще поставим — я не особый любитель, а водителю она не нужна.
А уже на следующей неделе машина примет свой хороший вид и станет новым Николямобилем :))
Полку прибыло!
машины Comac для лучшей работы
Моечная машина для кегов готовит емкости к розливу в полном соответствие с гигиеническими требованиями пищевой безопасности. В процессе мойки кегов внутри и снаружи с поверхности емкостей удаляются все вещества, несущие опасность загрязнения напитка в процессе розлива.
Comac производит
Моечная машина для мойки кегов снаружи
Comac производит моечные машины для мойки кегов снаружи различных моделей. Конструктивно такие машины могут включать две или три секции с одной или двумя транспортерными дорожками для подачи и отвода кегов. Каждая секция включает бак для моющего раствора, фильтры, центробежный насос и регулятор температуры самого раствора. Центробежный насос подает моющий раствор, который через сопла распыляется по поверхности кегов: для полного удаления загрязнений, в том числе волокон от этикеток, на некоторые модели монтируется система подачи под избыточным давлением. На установке имеются двери, облегчающие доступ к рабочим органам машины для их чистки и периодического технического обслуживания.
Если вы опасаетесь загрязнения самого моющего раствора, на моечную машину для кегов можно установить дополнительные фильтры, которые при обнаружении загрязняющих частиц будут фильтровать сам раствор. Это фильтры самоочищающегося типа, то есть не требующие технического ухода.
Моечные машины для внутренних поверхностей кегов
Comac также производит моечные машины для мойки кегов внутри. Мы можем поставлять машины с разным количеством баков требуемой емкости для моющего раствора, которые будут подключаться к работе по мере необходимости. Все
Вашему производству требуется моечная машина для кегов? Обращайтесь к нам!
Машины, предназначенные для работы в сельском хозяйстве
Машина, предназначенная для работы в сельском хозяйстве, должна отвечать основным требованиям по безопасности Директивы 2006/42/ЕС. Проектировщики и изготовители должны применять установленные инженерные принципы, где это возможно, безопасные механизмы и компоненты, обеспечить надежные системы управления и защиту пользователей от опасных движущихся частей.
Защитные устройства, разработанные как полностью интегрированные части машин, обычно более надежны, чем те, которые в процессе доработки установил пользователь. По этой причине необходимо предусмотреть все предполагаемые применения машины уже во время проектирования, что гарантирует создание надежного продукта, который будут менее подвержен неправильному использованию. В случае соответствия сельхозтехники требованиям Директиве 2006/42/ЕС, наносится на нее СЕ маркировка, это обязательное требование.
- Навозоразбрасыватели
- Мобильные машины, используемые для обрезки виноградников.
- Цистерны для перевозки жидкого навоза
- Ротационные косилочные аппараты и роторные косилки измельчители
- Дождевальные машины
- Прицепы с опрокидывающимся кузовом
- Механизмы для обработки почвы с механическим приводом
- Зерноуборочные комбайны
- Кормоуборочные комбайны
- Ротационные ворошители и грабли
- Пресс-подборщики
- Портативные ручные кусторезы и триммеры для травы с ручным управлением
- Тракторы, управляемые идущим рядом водителем, с навесными почвофрезами, мотокультиваторы и мотокультиваторы с ведущими колесами
- Фронтальные погрузчики
- Моторные косилки с ручным управлением
- Уборочная техника для картофеля
- Уборочная техника для свеклы
- Косилки однорядные — Безопасность
- Сеялки, волокуши
- Опрыскиватели
- Плуги, бороны, лущильник
- Рассадопосадочные, картофелепосадочные машина
- Культиваторы, окучники
- Пропольщики и прореживательи посевов
- Канавокопатели с обратной лопатой
- Машины для внесения твердых минеральных удобрений и прочая сельскохозяйственная техника.
«Учитесь тому, что машины делать не могут»: Дэниел Сасскинд о будущем без работы и опасности безусловного дохода
Копировать ссылку Фото Roberto Ricciuti /Getty Images Экономист Дэниел Сасскинд уверен, что мы все окажемся в мире, где рабочих мест будет намного меньше, чем сейчас, — в частности, пострадают и представители креативных профессий. Почему мы недооцениваем риски автоматизации, а безусловный общий доход несет в себе опасность для общества? Автор книги «Будущее без работы» Дэниел Сасскинд — экономист из Оксфордского университета и бывший советник при британском правительстве — размышляет о будущем работы в связи с прогрессом в области искусственного интеллекта и присвоением машинами все большего объема задач, ранее выполнявшихся людьми. Он объясняет, как технологическая безработица может развиваться в XXI веке и развенчивает заблуждения о «замене человека роботом». Forbes Life поговорил с Сасскиндом о будущем работы в связи с развитием новых технологий и о том, как пандемия влияет на мир труда.Главное — это убедиться, что вы либо учитесь тому, что машины делать не могут, либо готовитесь эти машины создавать. Либо одно, либо другое— Значит ли это, что людей некоторых профессий заменят роботы? Например, ваша книга была переведена на русский нейромашиной. — Один из самых непродуктивных подходов в разговоре о будущем работы — это говорить об отдельных профессиях: адвокатах, учителях, бухгалтерах, архитекторах и так далее. Мы спрашиваем: заменят ли роботы этих профессионалов? Но дело в том, что технологический прогресс, очевидно, не разрушает профессии целиком. Он действует постепенно и тонко, забирая у людей отдельные задачи и отдельные части их работы. Но в то же время внедрение технологий также может сделать более важными и ценными другие части работы, способность выполнять другие задачи. Тот факт, что мою книгу перевел на русский язык робот, — хороший пример. Да, электронная система смогла перевести текст. Но это только одна из задач в большом процессе публикации и дистрибуции книги. Чтобы сотрудники издательств стали не нужны, роботы должны взять на себя все эти задачи. Конечно, этого не произойдет — во всяком случае, в ближайшем будущем. К тому же, я думаю, есть задачи и процессы, которые окажется очень трудно автоматизировать. Для начала те, в отношении которых это будет попросту неэффективно. Допустим, у вас есть очень продуктивная машина для выполнения какой-то задачи. Но при этом есть и работники-люди, которые могут делать то же самое, пусть менее продуктивно, но зато гораздо дешевле. Так что экономически выгоднее все же использовать их, а не машину. Мы много говорим о том, способны ли машины делать то-то и то-то. Но думая о будущем работы, экономически правильно будет задать другой вопрос: «Целесообразно ли использовать машину, чтобы сделать это?» И ответ во многих случаях будет другим. Так что я не думаю, что роботы полностью нас заменят. Но я четко вижу тренд: электронные системы и машины неумолимо берут на себя все больше и больше задач, выполнение которых раньше считалось исключительной прерогативой человека. И я думаю, этот процесс будет продолжаться. — Какие ключевые технологические факторы его определяют? — Думаю, самым важным в XXI веке является искусственный интеллект. Именно он направляет процесс «ползучего присвоения задач» машинами, о котором я говорил выше. Роботы сегодня ставят медицинские диагнозы, водят машины, составляют контракты, проектируют здания, пишут музыку и новостные тексты. Еще недавно все это трудно было себе представить. А сейчас машины уже способны на такое — благодаря ИИ. — А какие нетехнологические факторы влияют на будущее работы? — Я бы сказал, что, помимо технологического прогресса, есть также культурные и регуляторные барьеры. Важно не только то, целесообразна ли данная технология экономически, но и то, насколько ей благоприятствует регуляторная среда. Поощряет ли она использование технологии или, напротив, подавляет? Кроме того, есть и культурный контекст. Люди могут по-разному смотреть на то, как использовать технологии в разных областях и стоит ли вообще это делать. Вместе культурный и регуляторный факторы очень важны при внедрении технологий, однако их часто недооценивают. — Как пандемия COVID-19 повлияла на процессы автоматизации? — На мой взгляд, пандемия заставляет отнестись к угрозе автоматизации более серьезно, чем мы это делали раньше. На это есть три причины. Первая заключается в том, что экономика многих стран свалилась в рецессию. А одно из интересных последствий рецессии зачастую заключается как раз в повышении уровня автоматизации в разных отраслях.
Реклама на Forbes
Вторая причина в том, что пандемия также создала новые стимулы для автоматизации всего, что люди делают. Машина, кроме всего прочего, не подхватит вирус и не заболеет; ее не нужно будет изолировать, чтобы защитить коллег и клиентов. Она также не уйдет на больничный. Так что причин заменить живого работника на машину во время пандемии стало больше.Все больше людей будут обнаруживать, что они уже не могут вносить в общество тот экономический вклад, на который могли рассчитывать в XX векеНаконец, в-третьих, посмотрите на грандиозный технологический эксперимент, в котором мы все были вынуждены принимать участие в последние 12 месяцев! Нам пришлось использовать технологии в таких ситуациях, в которых это до сих пор трудно было себе представить. Подумайте о телемедицине, онлайн-образовании, виртуальных судебных заседаниях. Думаю, что с учетом этого опыта любая новая инициатива по автоматизации в ближайшем будущем уже будет выглядеть менее радикально, чем раньше. — Еще одна большая тема, которую вы затрагиваете в вашей книге, — это экономическое неравенство. Как оно связано с описанным вами будущим, в котором у людей станет меньше работы? — Это интересный вопрос. Я думаю, не является простым совпадением то, что беспокойство по поводу растущего неравенства повышается сейчас — одновременно с беспокойством по поводу разворачивающейся автоматизации. Эти две проблемы, на мой взгляд, тесно связаны. Дело в том, что сейчас рынок труда служит главным инструментом, с помощью которого распределяется общественный доход. Для большинства людей их работа — основной, если не главный источник доходов. Огромное неравенство, которое мы видим сейчас вокруг, показывает, что этот механизм уже дает сбои. Некоторые люди получают значительно больше, чем другие.
Реклама на Forbes
Технологическая безработица, на мой взгляд, — продолжение той же тенденции в более экстремальном виде. Все это кончится тем, что некоторые люди не будут получать вообще ничего. Так что эти две проблемы очень тесно связаны. Корни обоих кроются в перекосах рынка труда, во многом возникших как раз в результате технологических изменений. — Каковы будут политические последствия этих процессов? — Думаю, больше всего изменится «размер» и роль государства. Что я подразумеваю под этим? По-моему, фундаментальная проблема, с которой мы столкнемся в «будущем без работы», — это проблема распределения. Как мы будем распределять общественный доход, если на рынок труда в этом полагаться уже не получится? Думаю, ответ в том, что государство должно взять на себя большую роль в распределении общественного дохода. То есть нам понадобится «большое» государство. Но не в том смысле, который под этим подразумевался в XX веке. Речь не о командах умников, сидящих в центральных правительственных офисах и пытающихся оттуда командовать и контролировать экономические процессы во всей стране. Это не «большое» государство-производитель, а «большое» государство-распределитель. — Безусловный базовый доход — хороший способ решить проблему?Реклама на Forbes
— Нет, и в своей книге я объясняю почему. Если мы хотим использовать базовый доход, то это должен быть условный базовый доход. Безусловный решает проблему распределения общественного «пирога», но игнорирует проблему неравномерного вклада, который разные люди вносят в жизнь общества, Как в этой ситуации поддержать чувство социальной солидарности? Поэтому я думаю, что мы должны привязать размер базового дохода к определенным условиям, чтобы учитывать вносимый членами общества вклад — даже если он носит неэкономический характер. — Что бы вы посоветовали молодым людям, которые сейчас выбирают себе профессию? — Думаю, главное — это убедиться, что вы либо учитесь тому, что машины делать не могут, либо готовитесь эти машины создавать. Либо одно, либо другое. Меньше всего вы захотите быть человеком, выполняющим рутинные задачи, с которыми и машины уже справляются с относительной легкостью. К сожалению, многие образовательные учреждения по всему миру учат выполнять именно такую работу — и в этом их проблема. — Как тенденции, о которых мы говорим, изменят образование? — Я много пишу в своей книге о вызовах, которые сейчас встают перед образованием. В среднесрочной перспективе наш лучший ответ на многие последствия технологических изменений — это сделать так, чтобы образования стало «больше». Под этим я подразумеваю три главных аспекта.Реклама на Forbes
Во-первых, нам нужно переосмыслить то, ЧЕМУ мы учим людей — какие знания и навыки будут цениться в будущем? Во-вторых, в переосмыслении нуждается то, КАК мы учим: одна только традиционная классная комната не менялась уже много десятилетий. И наконец, мы также должны изменить подход к тому, КОГДА мы учим. До сих пор есть взгляд на обучение как на что-то, чем ты всерьез занимаешься только на старте жизни. Это ошибка. Вместо этого стоит думать об обучении и повышении квалификации как о чем-то, чем стоит всерьез заниматься на протяжении всей своей жизни. Но у образования есть и свои ограничения. В книге я, кроме всего прочего, стараюсь объяснить, почему образование — это не панацея (которой его часто считают политики). Люди могут остаться без работы не потому, что у них просто нет нужных знаний и умений. Сделать их безработными могут и иные причины. Например, рабочие места для них могут быть — но не там, где они живут. Или бывают несовпадения, связанные с идентичностью, когда люди предпочтут отказаться выполнять какую-то работу, потому что она не соответствует их образу себя. Подумайте, например, о мужчинах, которые остались без работы на фабрике из-за автоматизации: некоторые из них предпочтут остаться безработными, чем переквалифицироваться в «розовые воротнички» (термин, применяющийся в англоязычных странах для описания традиционно «женских» профессий в сфере обслуживания. — Forbes Life). И непонятно, как образование, в его классическом понимании, могло бы решить такие проблемы. — Вы говорите об угрозах, которые исходят от крупных корпораций, таких как Amazon или Facebook. Что это за угрозы? — Дело в политической власти. В XX веке больших корпораций опасались главным образом по причине их экономического могущества — из-за того, что они могут завладеть слишком большой долей рынка и получать благодаря этому сверхприбыли. Но в XXI веке — о чем я и пишу в своей книге — нам стоит гораздо больше опасаться их политической власти, влияния, которое они могут оказывать на свободу, демократию и социальную справедливость. Находятся ли эти важные вещи под угрозой? Вот главный вопрос.Реклама на Forbes
— Что с этим может сделать «большое» государство, о котором вы говорили выше? — Один из распространенных ответов на этот вопрос заключается в том, что мы должны позволить государству национализировать такие технологии, чтобы государство управляло ими как национальным достоянием, на благо людей. Я думаю, это большая ошибка. Предлагающие такие идеи не учитывают, что государство само склонно злоупотреблять политической властью не меньше, чем эти компании. Посмотрите, например, на использование технологий наблюдения в Китае. Государство там злоупотребляет своими техническими возможностями точно так же, как, согласно опасениям многих людей, это могут делать крупные IT-компании. Так что нельзя просто передать права на собственность и контроль за такими технологиями государству. Вместо этого я бы хотел видеть систему институтов, которые бы регулировали поведение этих больших технологических компаний. У нас уже есть антимонопольные органы, которые пытаются регулировать экономическую мощь крупных корпораций. Похоже, мы нуждаемся в аналогичном наборе институций для регулирования и политической власти тоже. — Какие страны сейчас лучше других справляются с этими вызовами? — Я написал книгу «Будущее без работы» потому, что не думаю, что какое-либо государство в мире сейчас воспринимает всерьез эту угрозу — оказаться в мире, где хорошо оплачиваемой работы не хватает на всех, из-за происходящих технологических изменений.Реклама на Forbes
— Но вы все же смотрите в наше будущее с оптимизмом? — Причина этого проста: на протяжении большей части истории человечества большинство его представителей жили на грани бедности или за этой гранью. На рубеже первого века нашей эры, если бы вы взяли глобальный экономический «пирог» и разделили его на равные кусочки для всех жителей Земли, каждый человек получил бы всего несколько сотен долларов. И на протяжении многих столетий после этого ситуация оставалась той же. Но в последние несколько веков мировая экономика переживает взрывной рост, и глобальный «пирог» намного увеличился: подушевой ВВП сегодня составляет уже около $12 000. Мы подошли очень близко к решению традиционной проблемы: как сделать экономический «пирог» достаточно большим, чтобы хватало на жизнь всем? В некотором смысле технологическая безработица — симптом этого успеха. И в XXI веке ключевой проблемой, похоже, будет уже другая: как убедиться, что каждому достается достаточный кусок «пирога», когда традиционный способ сделать это, платя людям за выполняемую ими работу, уже становится менее эффективным. Но, по-моему, — опять же, я оптимист! — это гораздо более приятная проблема для решения, чем та, над которой наши предки ломали голову веками, пытаясь накормить всех недостаточно большим «пирогом». — Что вы думаете об экономике свободного времени? Расцветет ли она в мире, где мы станем меньше работать?Реклама на Forbes
— Если мы принимаем всерьез угрозы мира, где работы может не хватать на всех, то на самом деле стоит меньше говорить о будущем работы и больше — о будущем досуга или как минимум свободного времени. Чем мы занимаем свое время, когда не работаем? Я думаю, по мере того, как мы будем все дальше углубляться в XXI век, этот вопрос будет становиться все более важным.Через тернии в бизнес: кем работали миллиардеры до того, как разбогатеть
9 фото Копировать ссылку11 профессий, в которых ИИ уже работает лучше человека
Использование ИИ уже обеспечивает компаниям свыше 5% прибыли, сообщается в исследовании McKinsey. Его применяют в колл-центрах, на складах, в аналитике и обслуживании клиентов. При помощи умных алгоритмов бизнес оптимизирует расходы и повышает свою эффективность. В обозримом будущем ИИ еще глубже проникнет в профессиональную деятельность человека, показывают исследования Массачусетского технологического института. Он не заменит живых людей, но сможет освободить их от рутинной работы, снизить нагрузку и число ошибок, связанных с человеческим фактором. О том, в каких профессиях уже применяется искусственный интеллект и насколько эффективно, рассказал основатель Zenia Yoga Алексей Куров.
Мировой рынок ИИ до 2024 года будет показывать ежегодный прирост на 17,5% и превысит $500 млрд по выручке, как считает IDC (International Data Corporation). Во многом это будет происходит за счет программных платформ и в том числе за счет решений, призванных разгрузить человека от однотипной работы, взять на себя сложные задачи с аналитикой больших массивов данных.
Врач-диагност
В сфере здравоохранения заменить людей роботами сложно, но часть своих задач врач-диагност все же может переложить на машину. При постановке диагноза врач основывается на своем опыте и знаниях, но всегда есть риск, что он упустит что-то из внимания просто в силу человеческого фактора. ИИ проще оперировать крупными массивами данных и работать с деталями, что снижает процент ошибок при анализе.
Например, помощь может оказать стартап Zeba Medical Vision: сервис предназначен для рентгенологов и при помощи ИИ изучает рентгеновские снимки, дает описание и анализирует отклонения. У сервиса своя база данных из нескольких миллионов изображений, высокая скорость обработки и точность. В первую очередь он позволяет снизить нагрузку на врача и ускорить процесс анализа снимков.
Чем больше база данных и примеров, которые выучила машина, тем ниже риски, что она пропустит какой-то случай. И хотя ИИ не может быть абсолютно точен, он ошибается с меньшей вероятностью, чем человек. При этом финальное решение все равно останется за живым врачом.
Машинист железнодорожного транспорта
Поезда дальнего следования без машиниста вряд ли появятся в ближайшее время, но ИИ уже начинают внедрять в метрополитене. В отличие от живого человека, управляющего железнодорожным транспортом, компьютер застрахован от ошибок, связанных с невнимательностью и усталостью. Тем самым повышается безопасность пассажиров и сохранность грузов. ИИ уже управляет поездом в метро Дубая, и в «кабине машиниста» могут находиться пассажиры, которые любуются видом на город. В Нью-Дели реализовали идею для одной из веток, метро в Копенгагене давно работает за счет автоматизированной системы контроля, а в Праге намерены запустить поезда без машиниста в 2027 году.
В России тоже разрабатывают умные системы управления поездами: в частности РЖД тестирует 10 локомотивов с ИИ, которые призваны уменьшить число железнодорожных катастроф, связанных с человеческим фактором. В основе технологии — нейросети и компьютерное зрение. В московском метро поезда без машинистов ожидали еще в 2017 году (разрабатывались «Ласточки» для МЦК), но для этого требовалось вносить изменения в законодательство. В 2020 году начали говорить о тестировании элементов автоматического ведения поездов на Некрасовской линии, но результаты пока неизвестны.
Банковский аналитикКлючевые требования к такому специалисту — глубокие знания в области экономики и финансов, компетентность в принятии различного рода решений: от участия в инвестиционных проектах банка до подбора кредитных продуктов физическим лицам. Работа преимущественно ведется по шаблону, поэтому ее можно доверять компьютеру.
В большинстве крупных российских банков уже происходит роботизация ряда задач — в «Газпромбанке» ИИ занимается выпуском карт и розничным кредитованием, в «Росбанке» он обрабатывает документы для клиентского досье, а в банке «Хоум Кредит» готовит персональные предложения по продуктам. Но самое активное использование ИИ у «Сбера»: все розничные кредитные решения принимает компьютер, 95% из них формируются автоматически, без живого специалиста.
Продавец-консультантРабота продавца-консультанта достаточно рутинная: он предоставляет клиентам информацию о товарах и услугах компании, помогает в выборе и отвечает на возникающие вопросы о качестве, характеристиках товара и даже более субъективные: «Мне это подходит или нет?». Подобные действия выполняют и алгоритмы ИИ, которые учитывают индивидуальные потребности, предлагают замену товара, отсутствующего в наличии.
Идею реализовали многие магазины одежды и парфюмерно-косметические бренды. Например, в сети Sephora сервис Color IQ помогает подобрать консилер и тональный крем, а Lip IQ — помаду. В Uniqlo еще в 2015 году появились стойки UMood, демонстрирующие покупателю несколько продуктов. Из них нужно выбрать понравившиеся, чтобы ИИ и нейропередатчики определили, что порекомендовать клиенту. Не требуется даже прямого контакта с устройством — оно ориентируется на настроение человека. Не менее интересна и идея, реализованная в универмаге Neiman Marcus: приложение Snap. Find. Shop. (от стартапа Slyce) по фотографии предмета, загруженной клиентом, ищет похожие или те самые товары в каталоге магазина.
Но ИИ может выбрать не только одежду, обувь или помаду — в интернет-магазине Instamart (сегодня — «Сбермаркет»), который занимается доставкой продуктов из гипермаркетов, консультантов тоже заменили машинные алгоритмы. Они предлагают замену отсутствующим позициям, анализируют предпочтения покупателя по предыдущим чекам, помогая сборщику заказа ускорить процесс наполнения корзины.
Кассир в магазинеДействия кассира однотипны — он пробивает товар из корзины покупателя, отменяет не подошедшие позиции, оформляет чек, принимает оплату. Все то же самое с легкостью могут делать и алгоритмы ИИ. Сначала то, что машина способна заменить живого человека, продемонстрировали кассы самообслуживания, появившиеся в России в 2012 году, а за рубежом и вовсе в 90-х. Но сегодня история зашла намного дальше и ИИ заменяет кассиров целиком и полностью в магазинах без продавцов.
Первым идею продвинул Amazon со своим Amazon Go — умные алгоритмы видят, что покупатель положил в корзину (и что вернул на полку), с чем в итоге вышел из магазина, и списывают сумму по чеку со счета Amazon или привязанной банковской карты. Даже сканировать на кассе ничего не надо. Это не только экономия на ФОТ (фонде оплаты труда), но и повышение трафика в магазине — 90% американцев при долгом ожидании своей очереди оставят корзину и уйдут. В России идею реализовали Сбербанк с «Азбукой вкуса» (правда, пока это не полноценный магазин, а только отдел), а также X5-Group.
ТренерВ пандемию фитнес-индустрия, наконец, увидела востребованность онлайн-технологий и убедилась, что проводить занятия можно и дистанционно: при правильной настройке оборудования тренер вполне может работать удаленно, контролируя действия подопечных. Вместе с этим выяснилось, что компьютер способен во многих вопросах заменять живого инструктора: разъяснять технику упражнений, контролировать их выполнение и правильность действий, давать рекомендации по темпу, напоминать о дыхании, считать количество подходов. Это достигается за счет использования технологии компьютерного зрения, которая собирает информацию с камеры и передает для анализа машине.
Идею реализовали уже несколько стартапов — в частности Aaptiv: компания выпустила приложение для смартфона с «умным» тренером, который создает персонализированные тренировки и дает рекомендации по образу жизни. Чем чаще человек пользуется сервисом, тем более индивидуальными становятся его занятия. А у Zenia Yoga создано первое приложение для йоги с виртуальным ИИ-ассистентом. Оно контролирует работу тела через анализ движения 16 суставов, помогая тренеру заметить ошибки во время онлайн-уроков или выступая в роли тренера при самостоятельных занятиях.
РекрутерHR-специалист осуществляет поиск и подбор подходящих сотрудников на вакантные должности (фактически сортирует по заданным критериям). А в случае, когда предложение превышает спрос, рекрутер при отборе может руководствоваться личными симпатиями или антипатиями, и на качество отбора начинает влиять человеческий фактор. Машина, способная проводить те же самые операции, что и HR, лишена эмоционального аспекта, а значит, беспристрастна и оценивает кандидатов более объективно.
Пробы пера в этом направлении проводятся давно: в 2016 году FirstJob разработал бота Мию, который предлагал соискателям на сайте подходящие вакансии, связывал потенциальных работников и работодателей. А компания HeadHunter решила переводить свою поисковую систему на машинное обучение, чтобы сделать более точным сервис компьютерных рекомендаций. Но всех обгоняет нейронная сеть Facebook, которая способна анализировать профили зарегистрированных в соцсети специалистов, сравнивать кандидатов, отсеивать неподходящие варианты. Не исключено, что позже она будет предлагать компаниям потенциальных сотрудников.
В России технологии тоже развиваются: робот-рекрутер Вера (стартап Stafory) научился подбирать резюме и обзванивать сотрудников для проведения первичного собеседования. За девять часов он может отработать 1,5 тыс. кандидатов (в интервью). А в «Альфа-банке» некоторые функции HR-специалиста заменил компьютер: теперь ИИ отвечает уже устроенным сотрудникам на типовые вопросы — от «как заказать пропуск» до «что сделать с документами». Для этого разработана платформа AutoFAQ на базе обученной нейронной сети. В компании намерены автоматизировать 30% запросов от сотрудников, чтобы разгрузить HR-специалистов.
Оператор колл-центраЭтот человек принимает звонки от клиентов, рассказывает о продукте компании, оказывает техническую поддержку или консультацию. В зависимости от размера организации в колл-центре может быть как 200 операторов, так и свыше 2 000 (столько у Tele2). Но даже этого штата не всегда хватает. Как показывает исследование Oracle, каждый второй клиент сегодня ожидает, что компания будет доступна 24/7. Обеспечить это при помощи штата живых сотрудников для крупной организации более затратно, чем с помощью ИИ. Поэтому решением становятся роботы, отвечающие на звонок и помогающие решить как минимум типовые вопросы — например, узнать статус заказа. При сложных случаях они уже переадресуют звонок на живого оператора. Но идея пока на стадии развития: в российских банках вместо живых коллекторов долги пробуют взыскивать роботы (о результатах эксперимента ничего неизвестно), а в остальных отраслях всего 10% операторов заменяет ИИ. Хотя больше половины специалистов колл-центров считают, что машинные алгоритмы смогут их заменить как минимум частично.
Похожие функции выполняют и чат-боты, заменяющие живого человека в чат-поддержке. В России они набирают обороты: в 2017 году их внедряли только 16% компаний, как показало исследование Sherlock.im, а в 2019 они были уже у 60% (исследование Accenture). Предполагалось, что в 2020-м чат-боты уже будут использоваться в 80% компаний. Неизвестно, насколько сбылись прогнозы, но по итогам года эксперты и игроки рынка указывали, что спрос на такие ИИ-решения (классические и голосовые помощники) в пандемию действительно вырос и кроме традиционного банковского сектора и ритейла подключились образовательные учреждения, медицинские, e-commerce, госструктуры.
Музыкант и диджейТрудно представить, чтобы машина могла выполнять творческие задачи, однако и это будущее, возможно, не за горами. Как минимум в музыкальной индустрии умные алгоритмы уже начинают создавать конкуренцию живым специалистам или приходить им на помощь. В 2017 году Яндекс создал нейронную сеть, способную сочинять музыку (и позже написавшую пьесу, но вместе с человеком). Для этого алгоритмам пришлось провести анализ огромных массивов данных (около 600 часов музыки), выявить закономерности и правила в музыкальных произведениях известных композиторов и понять, что влияет на положительное восприятие мелодии у человека.
Отдельные стартапы уже пытаются разрабатывать решения в этом направлении: например, китайский Jukedeck создает генерируемые ИИ мелодии. В июле 2019 года Jukedeck купила ByteDance — с высокой вероятностью для развития TikTok. Похожие идеи продвигает Amper Music, приобретенный азиатским гигантом Tencent. А компания Mubert собрала обширную базу сэмплов и звуков и научила ИИ собирать из них уникальные музыкальные композиции.
Всю работу за композиторов машина пока не сделает, но она уже способна создавать фоновые треки для общественных мест, видеороликов и прочего, где из-за авторских прав нельзя просто использовать уже существующие — нужно заплатить лейблу. Кроме того, нейросети могут генерировать музыку для игр, как это делает стартап Melodrive и группа 65daysofstatic (написали саундтрек для игры No Man’s Sky).
Программист
В самой цифровой из отраслей внедрение ИИ как помощника человеку ожидают во многих специальностях, но в первую очередь это будет актуально для программистов. Они занимаются разработкой алгоритмов и написанием программного кода для реализации определенной задачи: действия типовые, но требующие переработки больших массивов данных. И сам объем программного кода может быть огромным. Облегчить эти задачи может ИИ, который будет подключаться на этапе анализа и тестирования кода для поиска ошибок и вариантов их исправления.
В перспективе это ускорит процессы разработки. Не исключено, что компьютер со временем возьмет на себя и задачу написания кода, если накопит «в памяти» достаточно подходящих примеров. Как считают эксперты, программисты низкой квалификации могут исчезнуть — их обязанности возьмет на себя ИИ.
ТаксистИдею автоматизированных автомобилей продвигают давно. Tesla с ее умной «начинкой» дает надежду, что эра роботов-таксистов настанет, но пока мир идет к ней очень медленными шагами. В 2015 году в Японии компания Robot Taxi Inc совместно с руководством префектуры Канагава анонсировала пилотный проект такси-роботов (автоматизированных автомобилей) на городских улицах — ранее эксперименты проводились на скоростных магистралях. В 2016 году Uber собирался запускать аналогичный проект, но все же с живым человеком (инженером) за рулем — этого требуют законы США. В 2018 беспилотную машину представил и Яндекс (эксперимент будет длиться до 2022 года). Но до сих пор идея нигде не получила массового применения. Слишком сложная задача и слишком непредсказуемо поведение ИИ в сложных ситуациях на дороге, чтобы отдать ему управление машиной с живыми людьми внутри. Пока без инженера, который в критический момент возьмется за руль, не обойтись. О полном исчезновении таксистов речи сейчас точно не идет.
Машина не вытеснит человека полностью, потому что способна работать только по стандартным шаблонам, но ее связь с живыми специалистами в различных профессиях будет усиливаться.
Читайте также:
Создана первая точная карта мира. Что не так со всеми остальными?
Инфракрасное излучение от рук человека использовали для шифрования
В Долине Смерти нашли бактерии, которые находились в эволюционном застое миллионы лет
рабочих мест будущего? %
Прорывные технологии, такие как роботизированная автоматизация процессов (RPA), широко внедряются во многие отрасли, отчасти благодаря более широкой тенденции к цифровой трансформации. Процесс оптимизации и оцифровки процессов создал новые области, в которых автоматизация повышает эффективность и общую продуктивность, а также помогает существующим сотрудникам реагировать на возросшие потребности клиентов при сохранении качественного предложения.Автоматизация никуда не денется и может изменить наш подход к работе в Великобритании и Ирландии. В будущем люди будут работать вместе с машинами, и сотрудники должны работать, чтобы приспособиться к этому, несмотря на постоянные опасения по поводу того, что технологии «захватят» или заменит рабочие места.
Расцвет машин
Машины не следует рассматривать как врага или угрозу. Отсылки к поп-культуре и реальные ужасающие истории о том, как робототехника и автоматизация пошли не так, могут подорвать уверенность в успешной реализации.Напротив, это должно рассматриваться как сотрудниками, так и руководителями бизнеса как возможность изменить способ работы и критически подумать о том, где сотрудники могут оказать наибольшее влияние. Некоторые задачи, которые раньше выполнялись вручную (например, часто повторяющийся ввод данных), могут быть переданы роботу. Назначая эти роли машинам, сотрудники могут сосредоточиться на задачах, которые приносят больше пользы, и возникнет сдвиг в сторону потребности в более мягких навыках со стороны сотрудников. Машины будут выполнять задачу, которую они запрограммированы для многократного и эффективного выполнения, с увеличением производительности в периоды высокого спроса.Это создает гибкую цифровую рабочую силу, которая никогда не заболевает и не берет отпуск, поэтому может поддерживать стабильную производительность на высоком уровне.
Подтверждение потребности в эмоциональном интеллекте и критическом мышлении
Однако машинам не хватает нюансов и творческого мышления, которые необходимо применять для решения проблем. Например, в настоящее время роботы могут делать только то, на что они запрограммированы. Именно здесь человеческий персонал может посвятить свое время революционному изменению предложения, предоставляемого бизнесом, путем применения творческого, аналитического и критического мышления к существующим проблемам или препятствиям.Это дает возможность применить эмоциональный интеллект, инстинктивную реакцию и критическое мышление, на которые способны только люди, которые в настоящее время невозможно воспроизвести с помощью роботов.
Использование машин для решения задач, отнимающих время и усилия сотрудников, может иметь неожиданный эффект в виде выявления пробелов в навыках в организациях. Это важно и вынуждает компании стратегически смотреть на то, где лежат эти пробелы и где инвестиции в обучение и образование принесут наибольшую выгоду.Это имеет прямое влияние на улучшение условий труда, поскольку сотрудники могут повышать квалификацию и развиваться дальше в областях, которые приносят больше удовлетворения и приносят пользу для бизнеса в целом.
А как насчет угрозы потери работы?
Хотя не все в восторге от перспективы работать вместе с цифровой рабочей силой. Опасения по поводу недобросовестной конкуренции и замены рабочих мест находят отклик у тех, кто беспокоится о своей собственной безопасности. Также существует потенциальное сопротивление среди членов команды получению соответствующих навыков для эффективного управления и использования роботов.Это может быть связано с отсутствием понимания и контекста того, как внедрение роботов принесет пользу продуктивности команды, и может рассматриваться как еще одна задача, которую нужно добавить в длинный список дел. Перед тем, как робот будет представлен, важно, чтобы его преимущества были понятны для обеспечения заинтересованности сотрудников. Это требует от руководства внимательного и продуманного подхода, который объясняет, как будет работать цифровая рабочая сила, и подчеркивает ценность, которую сотрудники будут продолжать приносить бизнесу.
Какая лучшая практика?
После того, как руководители предприятий определили области в своей организации, в которых автоматизация и робототехника могут оказать наибольшее влияние, необходимо рассмотреть факторы, которые обеспечат успешную интеграцию и принятие сотрудниками:
- Надежная поддержка со стороны C-suite — Успешная программа сначала требует поддержки со стороны руководства организации.Назначение руководителя роботизированной автоматизации процессов (RPA) может оказаться ценным с точки зрения руководства развертыванием и культурным переходом, необходимым для обеспечения успеха.
- Моделируйте и оптимизируйте свои процессы — Прежде чем можно будет построить робота, вы должны спросить себя: «Нужно ли оптимизировать и моделировать этот процесс, чтобы гарантировать, что робот дает наилучшие результаты эффективно». Если исходный процесс неэффективен, это также повлияет на результаты работы робота и последующие процессы.Кроме того, вы должны убедиться, что автоматизированные процессы являются надежными и устойчивыми при изменении базовых приложений или процессов.
- Не забывайте о человеческом элементе — Изменения часто вызывают страх или подозрение, и завоевание доверия ваших сотрудников имеет решающее значение. Рассмотрите возможность назначения «роботов-чемпионов» в вашей организации, которые понимают преимущества, которые приносят роботы, а также динамику в команде. Это поможет развеять страхи и сгладить переходный период.
- Образование — ключ к успеху –С самого начала образование должно быть приоритетным.Сотрудники должны знать, как работать с цифровой рабочей силой, где их навыки вписываются в будущую бизнес-модель и какие шаги необходимо предпринять, если автоматизированный процесс отправляет исключение.
Внедрение RPA с нуля
Крупный поставщик телекоммуникационных услуг осознал, как роботизированная автоматизация может помочь повысить эффективность и улучшить обслуживание клиентов, а также снизить затраты. Поддержка была необходима для того, чтобы найти обученную команду для создания автоматов процессов, структуры управления и помощи в обучении во всей организации.Вдобавок к этому приходилось деликатно обращаться с элементами культуры.
Первым шагом был выбор правильного инструмента, который соответствовал требованиям бизнеса, и одновременное развитие навыков у ключевых сотрудников. Это включало в себя проведение различных семинаров для повышения заинтересованности и ажиотажа вокруг инициативы, что было критически важно для обеспечения принятия сотрудниками. После того, как доказательство концепции было успешным, быстро последовал пилотный этап, который включал автоматизацию критически важного для бизнеса процесса, полное взаимодействие с ИТ и безопасностью и построение безопасной и масштабируемой модели доставки, которая обеспечила бы устойчивый и быстрый рост.Это было дополнено анализом существующей инфраструктуры, который дал рекомендации по передовым подходам к проектированию и построению инфраструктуры RPA. Пилотный процесс был проанализирован по определенным критериям, чтобы обеспечить повышение эффективности при одновременном снижении затрат.
Пилотный процесс при развертывании в производственной среде принес немедленные выгоды для бизнеса. Роботизированное решение сократило время сквозного выполнения в среднем на 200%. В результате команда, у которой было больше возможностей, смогла посвятить больше времени предоставлению высококачественных услуг клиентам без необходимости нанимать дополнительный персонал.Среди этих показателей эффективности и экономии затрат создание центра передового опыта для RPA обеспечило стандартизацию лучших практик и их внедрение во всей организации на каждом этапе поставки. Кроме того, это также позволило предвидеть и смягчать проблемы, связанные с технологиями и культурой, а это значит, что было меньше прерываний рабочих процессов.
Люди работают с машинами, а не против машин
Важно установить четкие цели и стратегию, которая с самого начала ставит качество во главу угла программы, учитывая при этом человеческие последствия и, как следствие, смену кадров.Это обеспечит наилучшие шансы на успех от разработки концепции до реализации в масштабах всей организации.
Robotic Automation может изменить наш подход к работе и определить навыки, необходимые людям для продвижения организаций на переполненном и конкурентном рынке. Рабочее место неизбежно изменится по мере того, как машины будут интегрированы в командные структуры, но это следует рассматривать как возможность, а не как угрозу. Передовые ИТ-специалисты и лица, принимающие бизнес-решения, должны подойти к этому таким образом, чтобы вселить уверенность с самого начала и сосредоточиться на достижении качественного результата не только с точки зрения ощутимых бизнес-преимуществ, но и повышения удовлетворенности работой сотрудников. сотрудники.
Где машины могут заменить людей — и где они не могут (пока)
Поскольку технологии автоматизации , такие как машинное обучение и робототехника, играют все более важную роль в повседневной жизни, неудивительно, что их потенциальное влияние на рабочее место стало основным предметом исследований и общественного внимания. Дискуссия имеет тенденцию к манихейской игре в догадки: какие рабочие места заменят машины?
На самом деле, как показали наши исследования, в этой истории больше нюансов.Хотя автоматизация полностью устранит очень мало профессий в следующем десятилетии, она затронет части почти всех рабочих мест в большей или меньшей степени, в зависимости от типа работы, которую они влекут за собой. Автоматизация, выходящая сегодня за рамки рутинной производственной деятельности, может, по крайней мере, с точки зрения ее технической осуществимости, трансформировать такие секторы, как здравоохранение и финансы, которые требуют значительной доли интеллектуального труда.
Видео
От научной фантастики к бизнес-фактамМайкл Чуи из McKinsey объясняет, как автоматизация меняет работу.
Эти выводы основаны на нашем подробном анализе более 2000 видов трудовой деятельности для более чем 800 профессий. Используя данные Бюро статистики труда США и O * Net, мы количественно оценили как количество времени, затрачиваемое на эти действия в экономике США, так и техническую осуществимость автоматизации каждого из них. Полные результаты, которые появятся в начале 2017 года, будут включать в себя несколько других стран, но мы опубликовали некоторые первоначальные результаты в конце прошлого года, а сейчас мы работаем над дополнительными промежуточными результатами.
В прошлом году мы показали, что продемонстрированные в настоящее время технологии могут автоматизировать 45 процентов видов деятельности, за выполнение которых людям платят, и что около 60 процентов всех профессий могут обеспечить автоматизацию 30 или более процентов составляющих их деятельности, опять же с помощью технологий, доступных сегодня. В этой статье мы исследуем техническую осуществимость с использованием продемонстрированных в настоящее время технологий автоматизации трех групп профессиональной деятельности: наиболее восприимчивых, менее восприимчивых и наименее восприимчивых к автоматизации.В рамках каждой категории мы обсуждаем секторы и профессии, в которых роботы и другие машины с наибольшей — и наименьшей — вероятностью будут заменять те виды деятельности, которые люди в настоящее время выполняют. Ближе к концу статьи мы обсудим, как развивающиеся технологии, такие как генерация естественного языка, могут изменить мировоззрение, а также некоторые последствия для руководителей высшего звена, которые возглавляют все более автоматизированные предприятия.
Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту.Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Напишите нам по адресу: [email protected]Понимание потенциала автоматизации
Обсуждая автоматизацию, мы имеем в виду возможность автоматизации данного вида деятельности за счет применения продемонстрированных в настоящее время технологий, то есть независимо от того, является ли автоматизация этой деятельности технически осуществимой . Каждое занятие состоит из нескольких видов деятельности, каждый из которых имеет разную степень технической осуществимости.На Приложении 1 перечислены семь выявленных нами групп деятельности высшего уровня. Например, занятия в розничной торговле включают в себя такие действия, как сбор или обработка данных, взаимодействие с покупателями и настройка товарных дисплеев (которые мы классифицируем как физическое перемещение в предсказуемой среде). Поскольку все эти составляющие виды деятельности имеют разный потенциал автоматизации, мы делаем общую оценку для сектора, исследуя время, которое рабочие тратят на каждую из них в течение рабочей недели.
Приложение 1
Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Напишите нам по адресу: [email protected]Техническая осуществимость является необходимым предварительным условием для автоматизации, но не полным предиктором того, что деятельность будет автоматизирована. Второй фактор, который следует учитывать, — это стоимость разработки и развертывания как аппаратного, так и программного обеспечения для автоматизации.Стоимость рабочей силы и связанная с ней динамика спроса и предложения представляют собой третий фактор: если рабочих имеется в изобилии и они значительно дешевле, чем автоматизация, это может быть решающим аргументом против нее. Четвертый фактор, который следует учитывать, — это выгоды, выходящие за рамки замещения рабочей силы, включая более высокий уровень выпуска, лучшее качество и меньшее количество ошибок. Часто они больше, чем затраты на рабочую силу. Также необходимо взвесить нормативные вопросы и вопросы общественного признания, такие как степень приемлемости машин в любой конкретной обстановке.Теоретически робот может заменить, например, некоторые функции медсестры. Но на данный момент перспектива того, что это действительно может произойти очень заметным образом, может оказаться неприятной для многих пациентов, ожидающих контакта с людьми. Возможность автоматизации закрепиться в секторе или профессии отражает тонкое взаимодействие между этими факторами и компромиссами между ними.
Даже когда машины берут на себя часть человеческой деятельности в какой-либо профессии, это не обязательно означает конец работы в этой сфере деятельности.Напротив, их количество иногда увеличивается в профессиях, которые были частично автоматизированы, потому что общий спрос на их оставшиеся виды деятельности продолжает расти. Например, широкомасштабное развертывание сканеров штрих-кодов и связанных с ними систем кассовых терминалов в Соединенных Штатах в 1980-х годах снизило затраты на рабочую силу в расчете на один магазин примерно на 4,5 процента, а стоимость покупаемых потребителями продуктов питания — на 1,4 процента. Это также позволило ввести ряд нововведений, в том числе увеличить рекламные акции.Но кассиры по-прежнему нужны; фактически, их занятость росла в среднем более чем на 2 процента в период с 1980 по 2013 год.
Хотите узнать больше о Глобальном институте McKinsey?Самые автоматизируемые действия
Почти пятая часть времени, проводимого на рабочих местах в США, связана с физическими упражнениями или работой с механизмами в предсказуемой среде: рабочие выполняют определенные действия в хорошо известных условиях, где изменения относительно легко предвидеть.Благодаря адаптации и внедрению доступных в настоящее время технологий, мы оцениваем техническую осуществимость автоматизации таких действий на уровне 78 процентов, наивысшего из семи наших категорий верхнего уровня (Приложение 2). Поскольку предсказуемая физическая активность занимает видное место в таких секторах, как производство, общественное питание и жилье, а также розничная торговля, они наиболее подвержены автоматизации, основанной только на технических соображениях.
Приложение 2
Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту.Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Напишите нам по адресу: [email protected]В производстве, например, выполнение физических действий или работа с оборудованием в предсказуемой среде составляет одну треть общего времени рабочих. Деятельность варьируется от упаковки продукции до погрузки материалов на производственное оборудование, сварки и обслуживания оборудования. Из-за преобладания такой предсказуемой физической работы около 59 процентов всей производственной деятельности можно автоматизировать с учетом технических соображений.Однако за общей технической осуществимостью скрываются значительные расхождения. В производстве, например, 90 процентов того, что делают сварщики, резаки, паяльные машины и паяльные машины, имеют технический потенциал для автоматизации, но для представителей службы поддержки клиентов этот потенциал составляет менее 30 процентов. Потенциал также варьируется в зависимости от компании. Наша работа с производителями позволяет выявить широкий диапазон уровней принятия — от компаний с непоследовательным или незначительным использованием автоматизации до весьма опытных пользователей.
Производство, при всем его техническом потенциале, является лишь вторым наиболее легко автоматизируемым сектором экономики США. Сектор обслуживания занимает первое место: жилье и общественное питание, где почти половина всего рабочего времени связана с предсказуемой физической активностью и работой оборудования, включая приготовление, приготовление или подачу еды; уборка помещений для приготовления пищи; приготовление горячих и холодных напитков; и сбор грязной посуды. Согласно нашему анализу, 73% работ, выполняемых в сфере общественного питания и быта, могут быть автоматизированы по техническим причинам.
Кое-что из этого потенциала знакомо. Например, автоматы или автоматизированные кафетерии используются уже давно. Теперь рестораны тестируют новые, более сложные концепции, такие как самообслуживание или даже роботизированные серверы. Такие решения, как робот для приготовления гамбургеров Momentum Machines, который, как сообщается, может собирать и готовить 360 гамбургеров в час, могут автоматизировать ряд операций по приготовлению и приготовлению пищи. Но хотя технический потенциал для их автоматизации может быть высоким, экономическое обоснование должно учитывать как выгоды, так и затраты на автоматизацию, а также динамику предложения рабочей силы, о которой говорилось ранее.Для некоторых из этих видов деятельности текущие ставки заработной платы являются одними из самых низких в Соединенных Штатах, что отражает как требуемые навыки, так и размер имеющейся рабочей силы. Поскольку сотрудники ресторана, которые готовят, зарабатывают в среднем около 10 долларов в час, экономическое обоснование, основанное исключительно на сокращении затрат на рабочую силу, может быть неубедительным.
Розничная торговля — еще один сектор с высоким техническим потенциалом для автоматизации. По нашим оценкам, 53% его деятельности можно автоматизировать, хотя, как и в производстве, многое зависит от конкретной профессии в секторе.Например, розничные торговцы могут воспользоваться преимуществами эффективного, основанного на технологиях управления запасами и логистики. Объекты упаковки для отгрузки и складирования товаров являются одними из наиболее частых физических действий в розничной торговле, и они имеют высокий технический потенциал для автоматизации. То же самое и с ведением учета продаж, сбором информации о клиентах или продуктах и другими действиями по сбору данных. Но розничная торговля также требует когнитивных и социальных навыков. Консультирование клиентов, какие куски мяса или обувь какого цвета покупать, требует рассудительности и эмоционального интеллекта.Мы подсчитали, что 47 процентов деятельности розничных продавцов могут быть автоматизированы с технической точки зрения — это намного меньше, чем 86 процентов, которые возможны для бухгалтеров, бухгалтеров и аудиторов в этом секторе.
Однако, как мы отметили выше, то, что деятельность может быть автоматизирована, не означает, что это произойдет — здесь играют роль более широкие экономические факторы. Работа бухгалтеров, бухгалтеров и ревизоров, например, требует навыков и обучения, поэтому их меньше, чем обычных поваров.Но операции, которые они выполняют, обходятся дешевле для автоматизации, требуя в основном программного обеспечения и базового компьютера.
Подобные соображения привели к наблюдаемой тенденции к более высокому уровню автоматизации для действий, типичных для некоторых рабочих мест со средней квалификацией, например, при сборе и обработке данных. По мере развития возможностей автоматизации рабочие места с более высокой квалификацией, вероятно, будут автоматизировать со все более высокой скоростью.
Тепловая карта на Приложении 3 подчеркивает широкие различия в возможностях автоматизации как в отдельных секторах, так и для различных видов деятельности внутри них.
Приложение 3
Мы стремимся предоставить людям с ограниченными возможностями равный доступ к нашему сайту. Если вам нужна информация об этом контенте, мы будем рады работать с вами. Напишите нам по адресу: [email protected]Средние виды деятельности и сектора в области автоматизации
По всем профессиям в экономике США одна треть времени, проводимого на рабочем месте, связана со сбором и обработкой данных.Оба вида деятельности имеют технический потенциал автоматизации, превышающий 60 процентов. Давным-давно многие компании автоматизировали такие действия, как администрирование закупок, обработка платежных ведомостей, расчет потребностей в материалах и ресурсах, создание счетов-фактур и использование штрих-кодов для отслеживания потоков материалов. Но по мере развития технологий компьютеры помогают увеличивать масштабы и качество этой деятельности. Например, ряд компаний теперь предлагают решения, которые автоматизируют ввод бумажных счетов и счетов в формате PDF в компьютерные системы или даже обработку заявок на получение кредита.И не только работники начального уровня или низкооплачиваемые клерки собирают и обрабатывают данные; люди, чей годовой доход превышает 200 000 долларов, также тратят на эти дела около 31 процента своего времени.
Финансовые услуги и страхование являются одним из примеров этого явления. Мир финансов полагается на профессиональный опыт: биржевые трейдеры и инвестиционные банкиры живут своим умом. Тем не менее, около 50% всего рабочего времени сотрудников в сфере финансов и страхования посвящено сбору и обработке данных, в которых высок технический потенциал автоматизации.Агенты по продажам страховых услуг собирают информацию о клиентах или продуктах, а страховщики проверяют точность записей. Агенты по продаже ценных бумаг и финансовые агенты готовят договоры купли-продажи или другие контракты. Банковские служащие проверяют достоверность финансовых данных.
В результате финансовый сектор обладает техническим потенциалом для автоматизации операций, отнимающих 43 процента рабочего времени его сотрудников. Опять же, у одних профессий потенциал намного выше, чем у других. Например, по нашим оценкам, ипотечные брокеры тратят до 90 процентов своего времени на обработку заявок.Внедрение более сложных процессов проверки документов и кредитных заявок могло бы уменьшить эту долю до чуть более 60 процентов. Это освободило бы консультантов по ипотеке, чтобы они могли уделять больше времени консультированию клиентов, а не рутинной обработке. И клиент, и ипотечное учреждение приобретают большую ценность.
Другие виды деятельности в среднем диапазоне технических возможностей автоматизации включают большие объемы физической активности или работу оборудования в непредсказуемых средах.Эти виды деятельности составляют значительную часть работы в таких секторах, как сельское хозяйство, лесное хозяйство и строительство, а также могут быть обнаружены во многих других секторах.
Примеры включают использование крана на строительной площадке, оказание медицинской помощи в качестве службы быстрого реагирования, сбор мусора в общественных местах, установку материалов и оборудования для учебных классов и заправку кроватей в гостиничных номерах. Последние два вида деятельности непредсказуемы в основном из-за того, что окружающая среда постоянно меняется. Школьники оставляют сумки, книги и пальто, казалось бы, случайным образом.Точно так же в гостиничном номере разные гости бросают подушки в разные места, могут оставлять или не оставлять одежду на своих кроватях и по-разному загромождать пространство на полу.
Эти действия, требующие большей гибкости, чем те, которые выполняются в предсказуемой среде, сейчас труднее автоматизировать с помощью продемонстрированных в настоящее время технологий: их потенциал автоматизации составляет 25 процентов. Если технологии будут развиваться, чтобы справляться с непредсказуемыми средами так же легко, как и с предсказуемыми, потенциал автоматизации подскочит до 67 процентов.Уже сейчас некоторые виды деятельности в менее предсказуемых условиях в сельском хозяйстве и строительстве (например, оценка качества урожая, измерение материалов или перевод чертежей в рабочие требования) более восприимчивы к автоматизации.
Деятельность с низким техническим потенциалом для автоматизации
Сложнее всего автоматизировать с помощью доступных в настоящее время технологий те виды деятельности, которые связаны с управлением и развитием людей (потенциал автоматизации 9 процентов) или с применением опыта для принятия решений, планирования или творческой работы (18 процентов).Эти действия, часто называемые интеллектуальными работами, могут быть такими же разнообразными, как программирование программного обеспечения, создание меню или написание рекламных материалов. На данный момент компьютеры отлично справляются с четко определенными действиями, такими как оптимизация маршрутов грузовых автомобилей, но людям по-прежнему необходимо определять правильные цели, интерпретировать результаты или проводить проверки здравого смысла для решений. Важность человеческого взаимодействия очевидна в двух секторах, которые пока имеют относительно низкий технический потенциал для автоматизации: здравоохранение и образование.
Может ли машина делать вашу работу?Изучите наш исчерпывающий набор данных на Tableau Public.
В целом, здравоохранение имеет технический потенциал для автоматизации около 36 процентов, но этот потенциал ниже для специалистов здравоохранения, повседневная деятельность которых требует опыта и прямого контакта с пациентами. Например, по нашим оценкам, менее 30 процентов деятельности дипломированной медсестры можно автоматизировать только по техническим соображениям.Для стоматологов-гигиенистов эта доля снижается до 13 процентов.
Тем не менее, некоторые виды деятельности в области здравоохранения, включая приготовление пищи в больницах и введение не внутривенных лекарств, можно было бы автоматизировать, если бы применяемые в настоящее время технологии были адаптированы. Сбор данных, на который также приходится значительная часть рабочего времени в секторе, также может стать более автоматизированным. Например, помощники медсестры тратят около двух третей своего времени на сбор информации о здоровье.Даже некоторые из более сложных действий, выполняемых врачами, такие как введение анестезии во время простых процедур или считывание радиологических снимков, имеют технический потенциал для автоматизации.
Из всех рассмотренных нами секторов техническая осуществимость автоматизации самая низкая в образовании, по крайней мере, на данный момент. Безусловно, цифровые технологии меняют эту сферу, о чем свидетельствуют бесчисленные классы и обучающие материалы, доступные в Интернете. Тем не менее, суть обучения заключается в глубоком опыте и сложном взаимодействии с другими людьми.Вместе эти две категории — наименее автоматизированные из семи, определенных на первой выставке — составляют около половины деятельности в секторе образования.
Даже в этом случае 27% образовательных мероприятий — в основном те, которые проводятся вне класса или вне школы — могут быть автоматизированы с помощью продемонстрированных технологий. Дворники и уборщики, например, убирают и следят за помещениями здания. Повара готовят и подают школьную еду. Помощники по административным вопросам ведут инвентарный учет и информацию о персонале.Автоматизация этих действий по сбору и обработке данных может помочь снизить рост административных расходов на образование и снизить его стоимость без ущерба для его качества.
Взгляд вперед
По мере развития технологий робототехника и машинное обучение будут все больше проникать в те виды деятельности, которые сегодня имеют лишь низкий технический потенциал для автоматизации. Новые методы, например, обеспечивают более безопасное и расширенное физическое сотрудничество между роботами и людьми в условиях, которые сейчас считаются непредсказуемыми.Эти разработки могут позволить автоматизировать больше операций в таких секторах, как строительство. Искусственный интеллект можно использовать для проектирования компонентов в инженерных отраслях.
Один из крупнейших технологических прорывов произошел бы, если бы машины развили понимание естественного языка наравне со средней производительностью человека, то есть если бы компьютеры получили способность распознавать концепции в повседневном общении между людьми. В розничной торговле такое развитие естественного языка увеличит технический потенциал автоматизации с 53 процентов всего рабочего времени до 60 процентов.В финансах и страховании скачок будет еще больше — с 43 до 66 процентов. В здравоохранении тоже, хотя мы не верим, что продемонстрированные в настоящее время технологии могут выполнять все действия, необходимые для диагностики и лечения пациентов, технологии со временем станут более эффективными. Возможно, роботы еще не чистят вам зубы и не учат ваших детей, но это не значит, что они не будут этого делать в будущем.
Однако, как указывалось вначале, простого рассмотрения технического потенциала автоматизации недостаточно для оценки того, сколько из этого будет иметь место в конкретных видах деятельности.Фактический уровень будет отражать взаимодействие технического потенциала, выгод и затрат (или экономического обоснования), динамики спроса и предложения рабочей силы, а также различных нормативных и социальных факторов, связанных с приемлемостью.
Ведущие более автоматизированные предприятия
Автоматизация может преобразовать рабочее место для всех, включая высшее руководство. Быстрое развитие технологий может сделать использование ее потенциала и избежание ловушек особенно сложным. В некоторых отраслях, например в розничной торговле, автоматизация уже меняет характер конкуренции.Например, игроки электронной коммерции конкурируют с традиционными розничными торговцами, используя как физическую автоматизацию (например, роботов на складах), так и автоматизацию интеллектуальной работы (включая алгоритмы, которые предупреждают покупателей о товарах, которые они могут захотеть купить). В горнодобывающей промышленности автономные системы транспортировки, которые транспортируют руду внутри шахт более безопасно и эффективно, чем это делают люди-операторы, также могут существенно повысить производительность.
Руководителям высшего звена в первую очередь необходимо определить, где автоматизация может преобразовать их собственные организации, а затем разработать план перехода на новые бизнес-процессы, поддерживаемые автоматизацией.Тепловая карта потенциальных действий по автоматизации в компаниях может помочь направить, определить и расставить приоритеты для потенциальных процессов и действий, которые могут быть преобразованы. Как мы уже отмечали, ключевой вопрос будет заключаться в том, где и как разблокировать ценность, учитывая стоимость замены человеческого труда машинами. Большинство преимуществ может быть получено не за счет снижения затрат на рабочую силу, а за счет повышения производительности за счет уменьшения количества ошибок, повышения производительности и повышения качества, безопасности и скорости.
Готовиться к будущему никогда не рано.Чтобы подготовиться к завтрашнему прогрессу в области автоматизации, руководители должны поставить перед собой задачу понять, какие данные и технологии автоматизации появятся на горизонте сегодня. Но для извлечения выгоды от автоматизации требуется нечто большее, чем просто данные и технологическая смекалка. Более серьезными проблемами являются кадровые и организационные изменения, которые лидеры должны будут осуществить, поскольку автоматизация изменит все бизнес-процессы, а также культуру организаций, которые должны научиться рассматривать автоматизацию как надежный рычаг производительности.Старшие руководители, со своей стороны, должны будут «отпустить» способами, которые идут вразрез с веком организационного развития.
Понимание видов деятельности, которые наиболее подвержены автоматизации с технической точки зрения, может предоставить уникальную возможность переосмыслить, как работники взаимодействуют со своей работой и как цифровые платформы труда могут лучше связывать людей, команды и проекты. Это также может вдохновить топ-менеджеров задуматься о том, сколько их собственных действий можно было бы лучше и эффективнее выполнять с помощью машин, высвободив время руководителей, чтобы сосредоточиться на основных компетенциях, которые пока что не может заменить ни один робот или алгоритм.
Может ли машина выполнять вашу работу? Узнайте на Tableau Public, где мы проанализировали более 800 профессий, чтобы оценить, в какой степени их можно автоматизировать с использованием существующих технологий.
Какую машину времени для входа и выхода следует использовать работодателям?
В ноябре 1888 года Уиллард Ле Гранд Банди изобрел устройство, которое изменило мир: механические часы в машине для рабочих. Машина была большой и тяжелой, и у каждого рабочего был свой уникальный ключ, чтобы быстро вводить и выводить время.
Сегодня существуют буквально тысячи вариаций традиционных часов в нашей машине. Большинство из них совершенно неузнаваемо по сравнению с оригинальным изобретением Банди.
Но какой тип часов в нашей машине лучше всего подходит для записи часов работы ваших сотрудников?
Многочисленные способы входа и выхода
Есть десятки надежных опций для учета рабочего времени сотрудников. Вот несколько примеров:
- Цифровые часы в наших машинах
- Биометрические часы (отпечатки пальцев и т. Д.)
- Геозона на основе GPS
- Геозона на основе близости
- Сканирование QR-кода
Список не является исчерпывающим.И у каждого метода есть свои сильные и слабые стороны. Но зачем вам отказываться от устаревших часов в нашей машине?
Если не сломано, зачем чинить?
Есть много причин искать более современную альтернативу традиционным часовым автоматам. Например, автоматизация. Гораздо эффективнее отправлять данные часов напрямую в программу управления персоналом или, например, в расчет заработной платы. И вы можете сделать это, просто установив часы в приложении, которое позволяет сотрудникам вводить свои коды на сенсорном экране.Приложение передает данные в отдел кадров или в платежную ведомость.
Но, по словам Патрика Адкока, аналитика TSheets компании QuickBooks, цифровая автоматизация — не единственная причина изменения часов в наших машинах.
« Дружба, когда сотрудники заменяют друг друга, обходится работодателям в 373 миллиона долларов ежегодно», — говорит он. «16% сотрудников с почасовой оплатой признаются, что нанимают коллегу».
К счастью, развитие часов в наших машинах выходит за рамки простого преобразования концепции ввода / вывода в цифровую форму.И это благодаря новым разработкам, таким как биометрия, которые, по словам Патрика Адкока, помогут предотвратить такие проблемы, как удары партнеру.
Биометрия может точно идентифицировать сотрудников, чтобы предотвратить удары напарника
Сэр Фрэнсис Гальтон предположил, что вероятность того, что два отпечатка пальца когда-либо будут одинаковыми, составляет около 1 из 64 миллиардов. Учитывая, что на всей планете всего 7,2 миллиарда человек, это делает отпечатки пальцев довольно уникальным личным идентификатором!
И именно поэтому компании теперь используют биометрические часы в своих машинах, чтобы записывать время сотрудников с помощью таких технологий, как:
- Распознавание лиц
- Сканирование отпечатков пальцев
- Обнаружение радужной оболочки глаза или сетчатки
Довольно легко настроить биометрические часы в нашем устройстве.Такие компании, как Anviz®, производят часы в своих машинах, например, для сканирования отпечатков пальцев. Но биометрические технологии подходят не для всех типов рабочих мест.
Станки выездные для мобильных рабочих
Не у всех есть одно место работы. Возьмем, к примеру, мобильных работников — таких как медсестры, которые навещают пациентов на дому. Установка сканеров отпечатков пальцев в каждом месте быстро станет очень дорогой.
Джонатан Марш руководит службой помощи по дому в Брадентоне и использует два разных метода, чтобы позволить своим сотрудникам приходить и уходить во время домашних визитов:
- Дежурный телефон
- Мобильное GPS-геозонирование
« Метод определения местоположения по телефону является наиболее распространенным в нашей отрасли. », — говорит Марш.« Сотрудник на местах будет приходить и уходить, используя телефон в доме клиента, чтобы позвонить по бесплатному номеру, а затем ввести свой идентификатор сотрудника. ”
Настройка геозоны GPS для мобильного телефона
Другой вариант, который предпочитает Марш, — это установка приложения для смартфона, которое использует технологию GPS, чтобы сотрудники могли следить за своими мобильными телефонами.
« Полевой персонал может приходить и уходить на место работы, находясь в определенной близости, например, 100 футов », — объясняет Марш.« Эта близость местоположения определяется администратором. Если сотрудник находится за пределами установленной близости, он не может приходить или уходить. ”
Это называется геозоной и обычно выполняется очень быстро. Сотрудник также с большей вероятностью не забывает приходить. Это связано с тем, что они обычно могут подойти снаружи здания, прежде чем войти, тем самым избегая отвлекающих факторов.
Геозона GPS не идеальна
Марш объясняет, что есть еще много проблем, которые необходимо решить, когда дело доходит до настройки геозон на основе GPS.
« У персонала может не быть смартфона , — говорит он, — или в этом месте может быть плохой сигнал. Сотрудник также может обыгрывать систему, подойдя технически близко к месту работы, чтобы можно было приходить. ”
Это особенно верно, если рабочие места находятся в многоэтажных зданиях, таких как многоквартирные дома или многоэтажные офисы. GPS только регистрирует ваше местоположение на карте — он не говорит, действительно ли вы близко к чему-либо на земле.
Радиомаяки могут работать там, где не работает GPS
Так как же убедиться, что сотрудники действительно находятся там, где они должны быть? Некоторые работодатели используют распечатанные QR-коды и приклеивают их к стенам.Сотрудники должны подойти достаточно близко, чтобы их просканировать.
Однако есть технология, которая начинает получать более широкое распространение благодаря функциям отслеживания времени. «Радиомаяки», основанные на сближении, могут обнаруживать мобильный телефон сотрудника, пока он находится в определенном диапазоне.
Они находят все более широкое применение в многоэтажных офисных зданиях, где сотрудники могут выпить кофе на первом этаже, а их GPS-навигатор по-прежнему с радостью позволяет им вести часы, как если бы они находились на 10 -м этаже . .
Так что же случилось с оригинальными часами в нашей машине?
Возможно, вам все еще интересно, что случилось с этими большими тяжелыми часами с самого начала статьи. Что ж, в настоящее время он живет в Бирмингеме, в викторианском общественном парке под названием Walsall Arboretum.
А Банди? Что ж, его наследие живет. Видите ли, компанию Банди приобрела CTR, которая вскоре превратилась в International Business Machines. И, конечно же, сегодня мы больше знаем эту компанию как IBM.
Табели учета рабочего времени — не единственное, что меняется для специалистов по персоналу.Не отставай! Откройте для себя навыки управления персоналом сейчас и в будущем.
Почему рабочие проигрывают войну против машин
Что, если человек не должен побеждать в войне 21 века между человеком и машиной на рабочем месте?
По крайней мере, с тех пор, как последователи Неда Ладда разбили механизированные ткацкие станки в 1811 году, рабочие беспокоились о том, что автоматизация разрушит рабочие места. Экономисты заверили их, что новые рабочие места будут созданы, даже если старые будут ликвидированы.Более 200 лет экономисты были правы. Несмотря на массовую автоматизацию миллионов рабочих мест, все больше американцев имели рабочие места в конце каждого десятилетия вплоть до конца 20 века. Однако этот эмпирический факт скрывает грязный секрет. Не существует экономического закона, который гласил бы, что каждый или даже большинство людей автоматически получают выгоду от технического прогресса.
Люди с небольшим экономическим образованием интуитивно понимают этот момент. Они понимают, что некоторые люди-работники могут проиграть в гонке против машины.По иронии судьбы, наиболее образованные экономисты часто наиболее сопротивляются этой идее, поскольку стандартные модели экономического роста неявно предполагают, что экономический рост приносит пользу всем жителям страны. Однако так же, как лауреат Нобелевской премии экономист Пол Самуэльсон показал, что аутсорсинг и офшоринг не обязательно повышают благосостояние всех работников, верно и то, что технический прогресс — это не прилив, который автоматически увеличивает все доходы. Даже при увеличении общего благосостояния могут быть и обычно будут как победители, так и проигравшие.И проигравшие — это не обязательно какой-то небольшой сегмент рабочей силы, вроде производителей кнутов. В принципе, они могут составлять большинство или даже 90% или более населения.
Если заработная плата может свободно регулироваться, то проигравшие сохранят свои рабочие места в обмен на все более низкую компенсацию по мере того, как технологии продолжают совершенствоваться. Но у этой настройки есть предел. Вскоре после того, как луддиты начали крушить машины, которые, по их мнению, угрожали их рабочим местам, экономист Давид Рикардо, который изначально думал, что технологические достижения принесут пользу всем, разработал абстрактную модель, показывающую возможность технологической безработицы.Основная идея заключалась в том, что в какой-то момент равновесная заработная плата рабочих может упасть ниже уровня, необходимого для существования. Рациональный человек не видит смысла в том, чтобы браться за такую низкую заработную плату, поэтому рабочий останется без работы, и вместо этого работа будет выполняться машиной.
Конечно, это была всего лишь абстрактная модель. Но в своей книге Прощай, милостыня экономист Грегори Кларк приводит жуткий реальный пример этого явления в действии:
В начале промышленной революции был тип служащих, чья работа и средства к существованию в значительной степени исчезли. начало ХХ века.Это была лошадь. Фактически, популяция рабочих лошадей достигла пика в Англии спустя много времени после промышленной революции, в 1901 году, когда работало 3,25 миллиона человек. Хотя они были заменены рельсами для перевозки на дальние расстояния и паровыми двигателями для привода механизмов, они по-прежнему пахали поля, буксировали фургоны и экипажи на короткие расстояния, водили лодки по каналам, трудились в ямах и вели армии в бой. Но появление двигателя внутреннего сгорания в конце девятнадцатого века быстро вытеснило этих рабочих, так что к 1924 году их стало меньше двух миллионов.Всегда существовала заработная плата, при которой все эти лошади могли оставаться занятыми. Но эта зарплата была настолько низкой, что они не оплачивали их корм.
По мере того, как технологии продолжают развиваться во второй половине шахматной доски, принимая на себя работы и задачи, которые раньше принадлежали только людям, можно представить время в будущем, когда все больше и больше работ будет выполняться машинами дешевле, чем люди. И действительно, заработная плата неквалифицированных рабочих имеет тенденцию к снижению более 30 лет, по крайней мере, в Соединенных Штатах.
Мы также теперь понимаем, что технологическая безработица может возникать даже тогда, когда заработная плата все еще намного выше прожиточного минимума, если существует нисходящая жесткость, которая не позволяет им упасть так же быстро, как достижения в области технологий сокращают затраты на автоматизацию. Законы о минимальной заработной плате, страхование от безработицы, медицинские льготы, действующие законы о заработной плате и долгосрочные контракты — не говоря уже о обычаях и психологии — затрудняют быстрое снижение заработной платы. Кроме того, работодатели часто обнаруживают, что сокращение заработной платы наносит ущерб моральному духу.Как отмечается в литературе по эффективной заработной плате, такие сокращения могут демотивировать сотрудников и заставлять компании терять своих лучших сотрудников.
Но и полная гибкость заработной платы не панацея. Постоянно падающая заработная плата значительной части рабочей силы — не совсем привлекательное решение проблемы технологической занятости. Помимо ущерба, который это наносит уровню жизни пострадавших рабочих, более низкая заработная плата лишь отсрочивает день расплаты. Закон Мура — это не одноразовая вспышка, а ускоряющийся экспоненциальный тренд.
Угроза технологической безработицы реальна. Чтобы понять эту угрозу, мы определим три перекрывающихся набора победителей и проигравших, которые создают технические изменения: (1) высококвалифицированные и низкоквалифицированные рабочие, (2) суперзвезды против всех остальных и (3) капитал против. труд. В каждом наборе есть хорошо задокументированные факты и убедительные ссылки на цифровые технологии. Более того, эти наборы не исключают друг друга. Фактически, победители в одном сете с большей вероятностью окажутся победителями и в двух других, что концентрирует внимание на последствиях.
В каждом случае экономическая теория ясна. Даже когда технический прогресс увеличивает производительность и общее благосостояние, он также может повлиять на распределение вознаграждений, потенциально делая некоторых людей хуже, чем они были до инновации. В растущей экономике выигрыши для победителей могут быть больше, чем потери тех, кто пострадал, но это небольшое утешение для тех, кто выходит из сделки.
В конечном счете, влияние технологий — это эмпирический вопрос, который лучше всего разрешается, глядя на данные.Новость тревожная для всех трех групп победителей и проигравших. Давайте посмотрим на каждого по очереди.
1. Высококвалифицированные и низкоквалифицированные рабочие
Мы начнем с технических изменений, ориентированных на навыки, которые, возможно, являются наиболее тщательно изученными из трех явлений. Это техническое изменение, которое увеличивает относительный спрос на высококвалифицированную рабочую силу при одновременном сокращении или устранении спроса на низкоквалифицированную рабочую силу. Большая часть автоматизации производства попадает в эту категорию, поскольку рутинная рутинная работа перекладывается на машины, в то время как более сложные решения в области программирования, управления и маркетинга остаются прерогативой людей.
В недавней статье экономистов Дарона Аджемоглу и Дэвида Атора подчеркивается растущая разница в доходах между наиболее образованными и наименее образованными работниками. За последние 40 лет еженедельная заработная плата лиц со средним образованием снизилась, а заработная плата лиц со средним образованием и некоторыми колледжами осталась неизменной. С другой стороны, работники с высшим образованием добились значительных успехов, причем самые большие выгоды получили те, кто закончил аспирантуру (рис. 3.5).
Более того, это увеличение относительной цены образованного труда — их заработной платы — происходит в период, когда предложение образованных рабочих также увеличивалось.Сочетание более высокой оплаты труда в условиях роста предложения безошибочно указывает на увеличение относительного спроса на квалифицированную рабочую силу. Поскольку у людей с наименьшим образованием обычно уже была самая низкая заработная плата, это изменение увеличило общее неравенство доходов.
Из диаграммы на Рисунке 3.5 видно, что в цифровую эпоху расхождение в заработной плате ускорилось. Как документально подтверждено в тщательных исследованиях Дэвида Атора, Лоуренса Каца и Алана Крюгера, а также Фрэнка Леви, Ричарда Мурнэйна и многих других, рост относительного спроса на квалифицированную рабочую силу тесно коррелирует с развитием технологий, особенно цифровых технологий.Отсюда и прозвище «техническое изменение, обусловленное навыками», или SBTC. В недавнем SBTC есть два отдельных компонента. Такие технологии, как робототехника, машины с числовым программным управлением, компьютеризированный учет запасов и автоматическая транскрипция, заменяют рутинные задачи, вытесняя этих рабочих. Между тем другие технологии, такие как визуализация данных, аналитика, высокоскоростная связь и быстрое прототипирование, увеличили вклад более абстрактных и основанных на данных рассуждений, повысив ценность этих работ.
Технические изменения, ориентированные на профессиональные навыки, также были важны в прошлом. На протяжении большей части XIX века около 25% всего сельскохозяйственного труда обмолачивало зерно. Эта работа была автоматизирована в 1860-х годах. ХХ век ознаменовался ускоренной механизацией не только сельского хозяйства, но и фабричного труда. Вторя первому лауреату Нобелевской премии по экономике Яну Тинбергену, экономисты из Гарварда Клаудия Голдин и Ларри Кац описали получившийся SBTC как «гонку между образованием и технологиями». Постоянно увеличивающиеся инвестиции в образование, резко повышающие средний образовательный уровень американской рабочей силы, помогли предотвратить рост неравенства по мере того, как технологии автоматизируют все больше и больше неквалифицированной работы.Хотя образование, безусловно, не является синонимом навыков, это один из наиболее легко измеримых коррелятов навыков, поэтому эта модель предполагает, что спрос на повышение квалификации растет быстрее, чем его предложение.
Исследования соавтора этой книги Эрика Бриньолфссона вместе с Тимоти Бреснаханом, Лорином Хиттом и Шинку Янгом показали, что ключевым аспектом SBTC были не только навыки тех, кто работает с компьютерами, но, что более важно, более широкие изменения в организации труда, которые стали возможными благодаря информационным технологиям.Наиболее продуктивные фирмы заново изобрели и реорганизовали права принятия решений, системы стимулов, информационные потоки, системы найма и другие аспекты организационного капитала, чтобы получить максимальную отдачу от технологий. Это, в свою очередь, потребовало радикально иного и, как правило, более высокого уровня квалификации персонала. Дело было не столько в том, что те, кто непосредственно работает с компьютерами, должны были быть более квалифицированными, сколько в том, что все производственные процессы и даже отрасли были перестроены для использования новых мощных информационных технологий.Более того, каждый доллар компьютерного оборудования часто был катализатором более чем 10 долларов инвестиций в дополнительный организационный капитал. Нематериальные активы организации, как правило, намного сложнее изменить, но они также гораздо важнее для успеха организации.
По мере развития 21 века автоматизация влияет на более широкий круг работ. Даже низкая заработная плата фабричных рабочих в Китае не защитила их от подрыва новой техники и дополнительных организационных и институциональных изменений.Например, Терри Гоу, основатель и председатель правления производителя электроники Foxconn, объявил в этом году о плане закупки 1 миллиона роботов в течение следующих трех лет, чтобы заменить большую часть своих сотрудников. Роботы возьмут на себя рутинные работы, такие как распыление краски, сварка и базовая сборка. В настоящее время Foxconn насчитывает 10 000 роботов, и к следующему году ожидается, что на них будет установлено 300 000.
2. Суперзвезды против всех остальных
Второе деление — между суперзвездами и всеми остальными.Во многих отраслях проводятся соревнования по принципу «победитель получает все» или «победитель получает больше всего», в которых несколько человек получают львиную долю вознаграждения. Подумайте о поп-музыке, профессиональной атлетике и рынке руководителей. Цифровые технологии увеличивают размер и масштабы этих рынков. Эти технологии воспроизводят не только информационные товары, но и все в большей степени бизнес-процессы. В результате таланты, идеи или решения одного человека теперь могут доминировать на национальном или даже глобальном рынке. Между тем, хорошие, но не очень, местные конкуренты все больше вытесняются со своих рынков.Суперзвезды в каждой области теперь могут получать гораздо большие награды, чем в предыдущие десятилетия.
Эффекты очевидны в верхней части распределения доходов. Лучшие 10% распределения заработной платы работают намного лучше, чем остальная рабочая сила, но даже внутри этой группы наблюдается рост неравенства. Доход верхнего 1% рос быстрее, чем остальной части верхнего дециля. В свою очередь, доходы 0,1% и 0,01% самых богатых людей росли еще быстрее. Это не обычное техническое изменение, связанное с определенными навыками, а скорее отражает уникальные награды суперзвезды.Шервин Розен, сам суперзвезда-экономист, изложил экономику суперзвезд в основополагающей статье 1981 года. На многих рынках потребители готовы платить больше за самое лучшее. Если существует технология, позволяющая одному продавцу дешево воспроизводить свои услуги, то высококачественный поставщик может захватить большую часть — или весь — рынок. Следующий лучший провайдер может быть почти таким же хорошим, но получать лишь крошечную долю дохода.
Технологии могут превратить обычный рынок в рынок суперзвезд.До эры записанной музыки самый лучший певец мог бы заполнить большой концертный зал, но самое большее могло бы охватить тысячи слушателей в течение года. В каждом городе могут быть свои местные звезды, и несколько лучших исполнителей гастролируют по стране, но даже лучший певец в стране может охватить лишь относительно небольшую часть потенциальной слушающей аудитории. Однако как только музыку можно будет записывать и распространять с очень низкими предельными затратами, небольшое количество лучших исполнителей сможет получать большую часть доходов на всех рынках, от Йо-Йо Ма классической музыки до Леди Гага из поп-музыки.
Экономисты Роберт Франк и Филип Кук задокументировали, как быстро распространились рынки «победитель получает все», поскольку технологии изменили не только записанную музыку, но и программное обеспечение, драму, спорт и все другие отрасли, которые могут передаваться в цифровом формате. Эта тенденция усилилась, поскольку все больше экономики основывается на программном обеспечении, прямо или косвенно. Как мы уже говорили в статье Harvard Business Review за 2008 год, цифровые технологии позволяют воспроизводить не только отдельные элементы, но и процессы.Например, такие компании, как CVS, встроили в свои корпоративные информационные системы такие процессы, как заказ рецептурных лекарств. Каждый раз, когда CVS делает улучшение, оно распространяется в 4000 магазинов по всей стране, повышая его ценность. В результате охват и влияние управленческого решения, например, как организовать процесс, соответственно больше.
Фактически, отношение заработной платы генерального директора к средней заработной плате рабочего увеличилось с 70 в 1990 году до 300 в 2005 году, и большая часть этого роста связана с более широким использованием ИТ, согласно недавнему исследованию, которое Эрик провел со своим учеником Хикёнгом. Ким.Они обнаружили, что увеличение вознаграждения других топ-менеджеров происходило по аналогичной, хотя и менее резкой схеме. Благодаря цифровым технологиям предприниматели, генеральные директора, звезды шоу-бизнеса и финансовые руководители смогли использовать свои таланты на глобальных рынках и получить вознаграждение, которое было невозможно вообразить в прежние времена.
Безусловно, технологии — не единственный фактор, влияющий на доходы. Политические факторы, глобализация, изменения цен на активы и, в случае генеральных директоров и финансовых руководителей, также играют роль.В частности, сектор финансовых услуг резко вырос как доля ВВП и даже больше как доля прибыли и компенсаций, особенно в верхней части распределения доходов. Хотя эффективное финансирование имеет важное значение для современной экономики, похоже, что значительная часть прибыли от крупных инвестиций в человеческий капитал и технологии за последнее десятилетие, например, в торговле сложными компьютеризированными программами, была связана с перераспределением ренты, а не с подлинным созданием богатства. В других странах с другими учреждениями, а также с более медленным внедрением ИТ, неравенство изменилось меньше.Но общие изменения в Соединенных Штатах были существенными. По словам экономиста Эммануэля Саеза, на 1% самых богатых семей США приходилось 65% всего роста экономики с 2002 года. Фактически, Саез сообщает, что 0,01% лучших домашних хозяйств в США, то есть 14 588 семей с доходом выше 11 477 000 долларов — за период с 1995 по 2007 год их доля в национальном доходе удвоилась с 3% до 6%.
Третье деление — между капиталом и трудом. Для большинства видов производства требуются как машины, так и человеческий труд.Согласно теории переговоров, создаваемое ими богатство делится в соответствии с относительной переговорной силой, которая, в свою очередь, обычно отражает вклад каждого вклада. Если технология снижает относительную важность человеческого труда в конкретном производственном процессе, владельцы основного оборудования смогут получать большую долю дохода от производимых товаров и услуг. Безусловно, владельцы капитала также являются людьми — так что это не значит, что богатство исчезает из общества — но владельцы капитала, как правило, представляют собой совсем другую и меньшую группу, чем те, кто выполняет большую часть работы, поэтому распределение доходов будет затронуто. .
В частности, если технология заменяет рабочую силу, можно ожидать, что доля дохода, получаемого владельцами оборудования, вырастет по сравнению с рабочими — классическая битва между капиталом и рабочей силой. В последние годы это происходит все чаще. Как отметила Кэтлин Мэдиган, после окончания рецессии реальные расходы на оборудование и программное обеспечение выросли на 26%, в то время как количество рабочих мест практически не изменилось.
Кроме того, появляется все больше свидетельств того, что в последние годы на долю капитала приходится все большая часть ВВП.Как показано на Рисунке 3.6, корпоративные прибыли легко превзошли докризисные уровни.
Согласно недавно обновленным данным Министерства торговли США, недавние корпоративные прибыли составили 23,8% от общего внутреннего корпоративного дохода, что является рекордно высокой долей, которая более чем на 1 процентный пункт выше предыдущего рекорда. Аналогичным образом, корпоративная прибыль как доля ВВП находится на максимальном уровне за 50 лет. Между тем, оплата труда во всех формах, включая заработную плату и льготы, находится на самом низком уровне за 50 лет.Капитал получает большую долю пирога по сравнению с трудом.
Рецессия усугубила эту тенденцию, но это часть долгосрочных изменений в экономике. Как отметили экономисты Сьюзан Флек, Джон Глейзер и Шон Спрэг, линия тренда доли рабочей силы в ВВП была практически неизменной в период с 1974 по 1983 год, но с тех пор продолжает снижаться. Когда кто-то думает о рабочих в местах, подобных фабрике Foxconn, заменяют трудосберегающими роботами, легко представить себе технологическую историю, объясняющую, почему относительные доли дохода могут меняться.
Важно отметить, что доля «рабочей силы» в данных Бюро статистики труда включает заработную плату, выплачиваемую генеральным директорам, специалистам в области финансов, профессиональным спортсменам и другим «суперзвездам», о которых говорилось выше. В этом смысле снижение доли рабочей силы недооценивает, насколько плохо работает средний работник. Он также может занижать разделение доходов между капиталом и трудом, поскольку генеральные директора и другие высшие руководители могут иметь переговорные возможности для захвата части «доли капитала», которая в противном случае досталась бы владельцам обыкновенных акций.
Это третья часть нашего отрывка из трех частей из книги Эрика Бриньолфссона и Эндрю Макафи «Гонка против машин » (Digital Frontier Press). Прочтите часть 1 здесь. Прочтите часть 2 здесь.> <
Долгая история эспрессо-машины | Искусство и культура
Рюмка свежего эспрессо (изображение: wikimedia commons)
Каждая тема, которой мы занимаемся в Design Decoded, исследуется в серии взаимосвязанных сообщений, состоящих из нескольких частей, которые, как мы надеемся, предложат новый взгляд на знакомое.Это вторая часть из серии о том расплавленном напитке многовековой давности, который может вытащить вас из постели или вызвать революцию. Ява, Джо, кафе, капельница, грязь, сок идей, как бы вы это ни называли, кофе под любым другим названием по-прежнему имеет горький вкус. Или нет? В наших постоянных усилиях по раскрытию того, каким образом дизайн влияет на окружающий нас мир, Design Decoded изучает все, что связано с кофе. Прочтите часть 1 о том, как заново изобретать кофейню.
Для многих любителей кофе эспрессо — это кофе.Это чистейшая дистилляция кофейных зерен, буквальная сущность зерен. С другой стороны, это тоже первый растворимый кофе. До появления эспрессо на заваривание чашки кофе могло уйти до пяти минут — пяти минут! Но что такое эспрессо и как он стал доминирующим в нашей утренней рутине? Хотя многие люди знакомы с эспрессо в наши дни благодаря тому, что Starbucks классифицирует мир, часто до сих пор существует некоторая путаница в том, что это такое на самом деле — в основном из-за «жареного эспрессо», доступного на полках супермаркетов повсюду.Во-первых, что наиболее важно, эспрессо — это не метод обжарки. Это ни фасоль, ни смесь. Это — это метод приготовления. В частности, это метод приготовления, при котором горячая вода под высоким давлением подается на кофейную гущу для получения очень концентрированного кофейного напитка с глубоким и сильным вкусом. Хотя не существует стандартизированного процесса приготовления рюмки эспрессо, определение настоящего эспрессо, данное итальянской кофеваркой Illy, кажется таким же хорошим критерием, как и любое другое:
Струя горячей воды с температурой 88 ° -93 °
C (190 ° -200 ° F) проходит под давлением девять или более атмосфер через семиграммовый (.25 унций) похожий на пирог слой молотого и утрамбованного кофе. Если все сделано правильно, в результате получается концентрат не более 30 мл (одной унции) чистого чувственного удовольствия.
Для тех из вас, кто, как и я, не занимается наукой более чем на несколько лет, девять атмосфер давления эквивалентны девятикратному давлению, обычно оказываемому земной атмосферой. Как вы могли понять по точности описания Илии, хороший эспрессо — это хорошая химия. Все дело в точности и постоянстве, а также в нахождении идеального баланса между помолом, температурой и давлением.Эспрессо происходит на молекулярном уровне. Вот почему технологии стали такой важной частью исторического развития эспрессо и ключом к постоянному поиску идеального шота. Хотя эспрессо никогда не разрабатывался как таковой, машины — или Macchina — , которые делают наши капучино и латте, имеют более чем вековую историю.
Патент Мориондо на паровую кофеварку (изображение: wikimedia commons)
В 19 веке кофе был огромным бизнесом в Европе, и по всему континенту процветали кафе.Но приготовление кофе было медленным процессом, и, как и сегодня, покупателям часто приходилось ждать, пока он приготовится. Увидев возможность, изобретатели по всей Европе начали исследовать способы использования паровых машин для сокращения времени пивоварения — в конце концов, это была эпоха пара. Хотя, несомненно, было бесчисленное количество патентов и прототипов, изобретение машины и метода, который приведет к эспрессо, обычно приписывается Анджело Мориондо из Турина, Италия, которому в 1884 году был выдан патент на «новую паровую машину для экономичного и мгновенного производства. кондитерские изделия из кофейного напитка.«Машина состояла из большого бойлера, нагретого до давления 1,5 бара, который по требованию проталкивал воду через большой слой кофейной гущи, а второй бойлер производил пар, который переплавлял слой кофе и завершал заваривание. Хотя изобретение Мориондо было первой кофемашиной, в которой использовались и вода, и пар, это была чисто пивоваренная машина, созданная для Общей выставки в Турине. О Мориондо известно не так много, во многом из-за того, что сегодня мы можем считать провалом брендинга.Никаких машин «Мориондо» никогда не существовало, машин, которые можно было бы проверить, еще не существует, и нет даже фотографий его работ. За исключением его патента, Мориондо в значительной степени утерян для истории. Двое мужчин, которые улучшат дизайн Morinodo для производства одной порции эспрессо, не совершат той же ошибки.
Патент Луиджи Беззера на «кофеварку» (изображение: Google Patents)
Луиджи Беззерра и Дезидерио Павони были Стивом Возняком и Стивом Джобсом эспрессо.Миланский производитель и производитель спиртных напитков Луиджи Беззера обладал ноу-хау. Он изобрел однократный эспрессо в начале 20 века, когда искал способ быстрого заваривания кофе прямо в чашке. Он внес несколько улучшений в кофемашину Мориондо, представил портафильтр, несколько заварочных головок и многие другие инновации, которые до сих пор ассоциируются с кофемашинами эспрессо. В оригинальном патенте Беззеры большой бойлер со встроенными камерами горелки, заполненными водой, нагревается до тех пор, пока вода и пар не проталкиваются через утрамбованную шайбу с молотым кофе.Механизм, через который проходила нагретая вода, также функционировал как радиаторы тепла, снижая температуру воды в бойлере с 250 ° F до идеальной температуры заваривания примерно 195 ° F (90 ° C). Et voila , эспрессо. Впервые чашка кофе была приготовлена на заказ за считанные секунды. Но аппарат Беззеры нагревали над открытым пламенем, что затрудняло контроль давления и температуры, а также делало практически невозможным произвести последовательный выстрел. А постоянство — ключ к успеху в мире эспрессо.Беззера спроектировал и построил несколько прототипов своей машины, но его напиток остался в значительной степени недооцененным, потому что у него не было денег на расширение своего бизнеса или каких-либо идей, как продавать машину на рынке. Но он знал кого-то, кто знал. Входит Дезидерио Павони.
Эспрессо-машина Беззеры на Миланской ярмарке 1906 года (изображение: Беззера)
Павони купил патенты Безерры в 1903 году и улучшил многие аспекты конструкции. Примечательно, что он изобрел первый клапан сброса давления. Это означало, что горячий кофе не разлился по всему бариста при мгновенном сбросе давления, что еще больше ускорило процесс заваривания и заслужило благодарность бариста во всем мире.Павони также создал паровую трубку для доступа к накопившемуся пару, который собирается внутри котла машины. Беззера и Павони работали вместе, чтобы усовершенствовать свою машину, которую Павони назвал «Идеал». На Миланской ярмарке 1906 года двое мужчин представили миру « cafeé espresso ». Беззера, хотя он, возможно, даже построил первые кофемашины Pavoni, медленно исчез с изображения — возможно, его выкупили, — поскольку Павони продолжал широко продавать машины под своей торговой маркой «эспрессо» («сделанные в мгновение ока»). которые производились на коммерческой основе в его мастерской в Милане.Благодаря многочисленным нововведениям, Ideale стал важным шагом в первом развитии современного эспрессо. После Миланской ярмарки аналогичные кофемашины эспрессо стали появляться по всей Италии, а ранняя утилитарная машина Беззеры превратилась в замысловатые позолоченные устройства, похожие на украшение капота дирижабля в романе Жюля Верна.
A 1910 Ideale эспрессо-машина
Эти ранние машины могли производить до 1000 чашек кофе в час, но полагались исключительно на пар, который имел неприятный побочный эффект в виде придания кофе жженого или горького вкуса и мог вызвать в лучшем случае только две плитки атмосферного давление — недостаточное даже для того, чтобы полученный напиток считался эспрессо по сегодняшним стандартам.Поскольку электричество заменило газ, а ар-деко заменил эстетику хрома и латуни начала 20-го века, машины стали меньше и эффективнее, но новаторам в области кофе не удалось создать машину, которая могла бы варить под давлением более 1,5-2 бар. без , сжигающего кофе. Pavoni доминировал на рынке эспрессо более десяти лет. Тем не менее, несмотря на успех его кофемашин, эспрессо оставался главным региональным удовольствием для жителей Милана и его окрестностей.
Плакат Виктории Ардуино (изображение: Wikimedia Commons)
Среди растущих конкурентов Павони был Пьер Терезио Ардуино.Ардуино был изобретателем, решившим найти способ приготовления эспрессо, который не зависел бы исключительно от пара. Несмотря на то, что он задумал включить в машины винтовые поршни и воздушные насосы, он так и не смог эффективно реализовать свои идеи. Напротив, его основной вклад в историю эспрессо носит иной характер. Ардуино был бизнесменом и искусным маркетологом — даже больше, чем Павони. Он построил маркетинговую машину вокруг кофе эспрессо, в которую вошел графический дизайнер Леонетто Каппиелло, который создал знаменитый плакат эспрессо, который идеально отражал природу эспрессо и скорость современной эпохи.В 1920-х годах у Ардуино была гораздо более крупная мастерская, чем у Павони в Милане, и, в результате его производственных возможностей и маркетингового чутья, он в значительной степени отвечал за экспорт машин из Милана и распространение эспрессо по остальной Европе.
Рычажные машины Vintage Gaggia (изображение: Espresso Machine Classics)
Человеком, который наконец преодолел барьер пивоварения с двумя барами, стал владелец миланского кафе Ахилле Гаджиа. Гаджа превратил украшение капота Жюля Верна в хромированный космический корабль с противовесом с изобретением механизма с рычажным приводом.В машине Гаджиа, изобретенной после Второй мировой войны, давление пара в котле заставляет воду поступать в цилиндр, где она подвергается дополнительному давлению с помощью пружинно-поршневого рычага, которым управляет бариста. Это не только устранило необходимость в массивных котлах, но и резко увеличило давление воды с 1,5-2 бар до 8-10 бар. Рычажные машины также стандартизировали размер эспрессо. Цилиндр на группах рычагов мог вмещать только унцию воды, ограничивая объем, который можно было использовать для приготовления эспрессо.Вместе с рычажными кофемашинами появился новый жаргон: бариста, работающие с подпружиненными рычагами Gaggia, придумали термин «рюмка» эспрессо. Но, пожалуй, самое главное, с изобретением рычажной машины высокого давления произошло открытие crema — пены, плавающей над кофейной жидкостью, которая является определяющей характеристикой качественного эспрессо. Исторический анекдот утверждает, что первые потребители сомневались в этой «нечистоте», плавающей над их кофе, пока Gaggia не начал называть ее « caffe creme », предполагая, что кофе был такого качества, что производил свой собственный крем.Рычажная машина Gaggia с высоким давлением и золотой пенкой знаменует рождение современного эспрессо.
Эспрессо-машина Faema E61
Но это далеко не конец эволюции Macchina . Следующая революция в кофемашинах эспрессо произошла в революционные 1960-е, когда поршневые кофемашины Gaggia уступили место Faema E61. Изобретенный Эрнесто Валенте в 1961 году, E61 представил гораздо больше инноваций и первых эспрессо.Вместо того, чтобы полагаться на ручное усилие бариста, он использовал моторизованный насос, чтобы обеспечить давление в девять атмосферных бар, необходимое для приготовления эспрессо. Насос забирает водопроводную воду непосредственно из водопровода, направляя ее по спиральной медной трубе внутри бойлера, прежде чем она будет пропущена через молотый кофе. Теплообменник поддерживает идеальную температуру воды для заваривания. Благодаря своим техническим инновациям, меньшим размерам, универсальности и обтекаемому дизайну из нержавеющей стали, E61 сразу же завоевал успех и по праву вошел в пантеон самых влиятельных кофемашин в истории.
Конечно, на этом пути есть еще несколько шагов, но эти разработки отражают большую коммерческую историю эспрессо. За более чем столетие кофемашина эспрессо была радикально усовершенствована за счет включения электрических компонентов, компьютеризированных измерений и портативной пневматики. Но, как и в случае с лучшими предметами дизайна, науки и техники недостаточно. Эспрессо — это тоже искусство. Талант бариста так же важен, как качество зерен и эффективность машины.Действительно, говорят, что хороший эспрессо зависит от четырех: M: : Macchina, — кофемашины; Macinazione , правильный помол зерен — однородный помол от мелкого до порошкообразного — который идеально выполняется в момент заваривания напитка; Miscela , кофейная смесь и обжарка, и Mano — это умелая рука бариста, потому что даже с лучшими зернами и самым передовым оборудованием выстрел зависит от прикосновения и стиля бариста.При правильном сочетании эти четыре M дают напиток, одновременно смелый и элегантный, с легкой сладкой пенкой, плавающей над кофе. Сложный напиток со сложной историей.
ИсторияРекомендованные видео
Что означает «отделить человеческий труд от машинного»?
(Во время бесплатного вебинара «Путь к бережливому производству», посвященного «бережливой трилогии» подхода к глубокому пониманию и ежедневному применению кайдзен, мы получили больше вопросов, чем мог бы представить докладчик Михаэль Балле ответить во время сеанса вопросов и ответов.Майкл отвечает на них, в том числе на вопрос ниже, в своей колонке Gemba Coach — Ред.)
Уважаемый тренер Гемба,
Что означает «отделение человеческого труда от машинного»? Какое это имеет значение?
Согласен, фраза звучит скучно, но «отделить людей от работы с машинами», тем не менее, является ключевым аспектом принципа «дзидока» бережливого производства и глубоким источником производительности и качества. Большинство людей знакомы с аспектом бережливого производства «точно в срок», но аспект «дзидока» — это скрытая часть айсберга, в которой заключается реальный потенциал.
«Остановить и сообщить о ненормальности» применяется редко, но становится более известным, когда люди интуитивно понимают это. Вместо того, чтобы строить неправильную вещь или откладывать ее, чтобы продолжать работать, как будто ничего не произошло, имеет интуитивный смысл. Точно так же «защита от ошибок», придумывание практических приемов для выявления ненадлежащей работы на месте, не всегда легко сделать, но легко понять.
Разделение человеческого труда и машинного труда менее привычно, но по-прежнему является огромным источником качества, производительности и снижения затрат.На днях я был в гемба, наблюдая, как операторы собирают заводское оборудование. В рамках монтажных работ приходится разрезать стальные трубы. Оператор использует очень простой станок для резки стали: он устанавливает пруток, затем опускает пилу на пруток, останавливается, когда труба разрезается, останавливает машину и поднимает детали. Оператор является частью процесса — он не может двигаться дальше и делать что-то еще, поэтому он привязан к машине. В результате для выполнения этой работы вам нужны и машина, и человек.
Отделение человеческой работы от машинной работы означало бы выяснить, как (1) поместить деталь в машину, (2) коснуться кнопки «Пуск», (3) двигаться дальше и позволить машине работать, и (4) вернуться позже, чтобы забрать деталь при необходимости.Это включает в себя два основных инженерных приема, как показано здесь в старых документах Toyota:
- Автоматическая подача: как только вы поместите деталь, машина сама ее заберет.
- Autoeject: когда обработка закончена, деталь выталкивается, чтобы ее можно было легко поднять.
Другими словами, представьте, что вы готовите еду на плите — у вас кипит несколько сковородок, за которыми нужно постоянно следить, чтобы блюдо получилось правильным. С другой стороны, если вы поместите еду в микроволновую печь, вы нажмете кнопку и перейдете к другим действиям — ответите на электронные письма или вымоете посуду.Когда микроволновка готова, она сообщает вам об этом, и вы можете прийти и забрать блюдо, когда вам будет удобно. Конечно, готовка лишается удовольствия, и еда, приготовленная вручную, может быть вкуснее, но это вопрос технических усовершенствований. Дело в том, что микроволновая печь избавляет вас от необходимости присматривать за ней в течение всего процесса, поэтому вы можете заняться чем-то еще.
Заменить «Система» на «Машина»
Многие рабочие места сейчас связаны с обслуживанием, и вы можете подумать: какое это имеет отношение ко мне; какова вероятность того, что я нажму две кнопки на машине, чтобы посмотреть, как она работает? Вполне вероятно, что если вы замените слово «система» на «машина».«Подумайте, сколько раз вам приходилось обрабатывать запрос через любую систему, потому что вы знаете, что если вы этого не сделаете, ответ никогда не придет.
В логистике отделение человеческой работы от «системной» означает, что вы получаете все нужные части и информацию, когда они вам нужны, в том виде, в каком они вам нужны, и в нужном вам количестве, вместо того, чтобы выполнять некоторую работу, чтобы перетащить информация или часть, которая вам нужна, вне системы. Администрирование еще хуже: когда вы обнаружили, что администратор работает на вас, а они не просят вас работать на них?
Многие изучающие бережливое производство чувствуют, что у них достаточно знаний о потоке, и что они будут использовать более «продвинутые» принципы, такие как дзидока, позже в своем пути к бережливому производству, но они упускают из виду главное.Lean — это система , что означает, что вы не можете прогрессировать в одном измерении, не продвигаясь и в другом. Например, создание непрерывного потока является одной из ключевых целей бережливого производства, поскольку оно повышает качество и производительность при одновременном сокращении времени выполнения заказа. Непрерывный поток часто затруднен из-за того, что процессы, машины или системы являются централизованными и, таким образом, создают пакетную обработку.
Эти «памятные» процессы часто требуют большого внимания и нуждаются в людях, преданных своему делу, только для того, чтобы поддерживать их в рабочем состоянии.Чтобы сделать шаг в сторону непрерывного потока, необходимо:
- Отделите людей от машины, сделав машину более автономной.
- Уменьшите и упростите процесс, пока он не войдет в непрерывный поток.
Во многих смыслах это была история компьютеров — от централизованных мэйнфреймов с картами до мини-компьютеров на рабочих местах, переносных ноутбуков и смартфонов. Ничего из этого невозможно без значительного упрощения процесса.
Советы по запуску
С чего начать? Ну, вы бы не стали смотреть, как работает мойка в посудомоечной машине, не так ли? Хорошие возможности для кайдзен:
- Кто-нибудь наблюдает за выходом процесса в случае, если некоторые детали или продукт выходят из строя?
- Нужно ли вам стоять после нажатия кнопки запуска, чтобы убедиться, что она работает правильно?
- Люди держат деталь в машине или им нужно отрегулировать положение, чтобы работа выполнялась правильно?
- Станок самостоятельно выталкивает детали, чтобы вы могли легко их поднять, чтобы перейти к следующему шагу? (подумайте о торговых автоматах, которые выбрасывают детали, но тогда вам придется бороться с заслонкой, чтобы получить то, что вы купили.)
Практика разделения работы человека и работы машины (или системы) при каждой возможности постепенно изменит ваш взгляд на технические процессы и откроет путь к совершенно новому пониманию конструкции машин и эффективности процессов. Конечная цель дзидока — гарантировать непрерывное преобразование субстанции и полную реализацию потока.
Смогут ли машины в конечном итоге взять на себя каждую работу?
Кроме того, работа, которая когда-то была сложной и требовала высококвалифицированного опыта, благодаря автоматизации может стать повседневной.Есть намеки на то, что это происходит сегодня. По мере того как рентгеновские снимки и другие медицинские записи оцифровываются, а компьютерные алгоритмы лучше интерпретируют их, радиологи, например, обнаруживают, что сотрудничают с машинами, действуя скорее как проверяющие факты, чем как медицинские сыщики. «Если радиологи начинают реагировать только на то, что предлагает компьютер, они не развивают свои собственные очень сложные навыки», — говорит Николас Карр, автор книги «Стеклянная клетка: автоматизация и мы». «Работа, которая раньше была очень сложной, своеобразной и интересной, начинает больше походить на работу оператора компьютера, просто вводя данные и интерпретируя показания с экрана.”
Старые собаки, новые уловки
Однако автоматизация не обязательно означает гибель и скуку для целых секторов рабочей силы. До тех пор, пока есть рабочие места, требующие некоторой степени человеческого участия, у людей будет место, чтобы их и дальше удерживать. Когда, например, около десяти лет назад поисковая система Google начала набирать обороты, возникло множество опасений, что библиотекари станут устаревшими. Вместо этого количество вакансий для библиотекарей фактически увеличилось, хотя для достижения успеха в работе требовались новые навыки.«Если машина может полностью заменить человека, тогда да, я лишний», — говорит Автор. «Но если я тот человек, который теперь может управлять этой машиной, тогда я стану более ценным».
К этому следует добавить тот факт, что — если особенность не возникнет неожиданно — машины и программное обеспечение, скорее всего, никогда не заменят определенные рабочие места. Пока что люди значительно превосходят любую работу, основанную на творчестве, предприимчивости, навыках межличностного общения и эмоциональном интеллекте. Работа, которая попадает в эти категории — включая священнослужителей, медсестер, мотивационных ораторов, смотрителей, инструкторов, артистов и т. Д. — вероятно, будет хорошо работать в более автоматизированном мире.
Точно так же то, что что-то можно автоматизировать, говорит Фрей, не означает, что это будет. Даже если рестораны начнут использовать планшеты, установленные на столах, чтобы принимать заказы, и роботов для доставки еды и пополнения напитков, общество не обязательно примет это изменение. Может оказаться, что люди просто хотят, чтобы им подали еду — или чтобы их продукты были разбиты, или их такси водили — другие люди, а не машины. Это явление отражено в недавнем возрождении ремесленников в городских центрах по всему миру, от Бруклина до Лондона, от Берлина до Портленда.Оказывается, существует бурно развивающийся рынок мебели ручной работы, сделанной из утилизированных заводских балок, наушников ручной сборки, небольших партий изысканных продуктов, от зефира до майонеза — и многого другого.