Ставка Ford на масштабное внедрение искусственного интеллекта обернулась неожиданными последствиями. Компания признала, что чрезмерная зависимость от автоматизированных систем при разработке и производстве автомобилей привела к росту числа ошибок, ухудшению качества продукции и увеличению количества отзывных кампаний. В результате автопроизводителю пришлось вернуть в команду опытных инженеров, ранее покинувших компанию.

Сегодня Ford пересматривает свой подход к цифровизации. Вместо идеи полной замены специалистов алгоритмами компания делает ставку на совместную работу людей и искусственного интеллекта. Руководство признаёт, что современные технологии способны значительно ускорить процессы, однако без накопленного инженерного опыта они не могут гарантировать необходимый уровень качества и безопасности.

Возвращение специалистов

Для восстановления утраченной экспертизы Ford вернул в компанию, повысил в должности или вновь принял на работу более 350 опытных инженеров и технических специалистов. По словам вице-президента по разработке аппаратного обеспечения Чарльза Пуна, многие сотрудники ушли ещё до того, как их практические знания были систематизированы и перенесены в цифровые базы данных.

Именно поэтому компании пришлось привлекать ветеранов отрасли не только для решения накопившихся технических проблем, но и для обучения молодых инженеров, а также корректной настройки моделей искусственного интеллекта. Как отметил Пун, качество работы нейросетей напрямую зависит от того, насколько полными и точными являются данные, на которых они обучаются. Попытка построить процессы исключительно на автоматизации оказалась слишком оптимистичной.

Проблемы при разработке новых автомобилей

Одним из поводов для пересмотра стратегии стали сложности при запуске моделей Ford Explorer и Lincoln Aviator, а также перебои в работе цепочек поставок. Эти проблемы выявили слабые места в организации разработки и контроля качества.

Операционный директор Ford Кумар Галхотра отметил, что прежняя модель работы была ориентирована главным образом на поиск и устранение уже возникших дефектов. Теперь компания меняет подход, переходя к профилактике возможных ошибок ещё до их появления на производстве.

Почему автомобильная отрасль отличается от рынка электроники

В автомобильной промышленности цена ошибки значительно выше, чем в сфере бытовой электроники. Если производители смартфонов могут выпускать устройства с последующим исправлением программных недостатков через обновления, то автопроизводители обязаны обеспечивать безопасность автомобиля ещё до его выхода на рынок.

Ранее многие программные ошибки обнаруживались лишь на поздних этапах разработки, когда их устранение требовало гораздо больше времени и ресурсов. Чтобы изменить ситуацию, Ford сформировал отдельную команду из 40 специалистов, которые контролируют качество программного обеспечения уже на ранних стадиях создания новых моделей.

Искусственный интеллект остаётся частью стратегии

Несмотря на возникшие сложности, Ford не собирается отказываться от использования искусственного интеллекта. Напротив, компания расширяет применение алгоритмов там, где они действительно помогают повысить качество продукции.

В процессы тестирования уже внедрено более 100 тысяч дополнительных автоматизированных проверок с использованием ИИ. Они позволяют моделировать нестандартные сценарии эксплуатации, выявлять редкие ошибки и проводить масштабное стресс-тестирование программного обеспечения ещё до начала серийного производства.

Первые результаты изменений

После пересмотра производственных процессов Ford сообщает о заметном улучшении качества выпускаемых автомобилей. Современная цифровая инфраструктура компании позволяет автоматически перепроверять каждое изменение программного кода практически в режиме реального времени, снижая вероятность появления новых дефектов.

Эти меры уже дали ощутимый эффект. По итогам исследования J.D. Power Initial Quality Study (IQS) компания заняла первое место по показателю первоначального качества автомобилей. Этот случай стал ещё одним подтверждением того, что искусственный интеллект способен значительно повысить эффективность разработки, однако наиболее высокие результаты достигаются только тогда, когда современные технологии работают в связке с опытом квалифицированных инженеров.