Warum Automatisierung Menschlichkeit erfordert

Automatisierung wird in den meisten Branchen allgegenwärtig. In der Fertigung wird erwartet, dass sich der weltweite Absatz von Industrierobotern bis...

Die Automatisierung wird in den meisten Branchen allgegenwärtig. In der Fertigung soll sich der weltweite Absatz von Industrierobotern bis 2018 fast verdoppeln und 400.000 Einheiten erreichen. Im Heimbereich wird der Umsatz aus dem Heimautomatisierungssegment in diesem Jahr voraussichtlich über 6 Millionen $ erreichen und eine jährliche Wachstumsrate von 28,19 Prozent aufweisen.

Einer der größten Automatisierungsbereiche, den wir gesehen haben, ist die Automobilindustrie, in der der Appetit auf vollständig autonome, selbstfahrende Fahrzeuge wächst. Anfang dieses Monats gab der Automobilgigant Mercedes-Benz einen Ausblick auf die potenzielle Zukunft des Stadtverkehrs, indem er seinen autonomen CityPilot-Bus in Amsterdam testete. Dies war ein Schritt, der angeblich den öffentlichen Verkehr „noch sicherer, effizienter und komfortabler“ machen würde.

Diese Behauptung der Sicherheitsvorteile ist vielleicht nicht so oberflächlich, wie sie zunächst klingt. Science-Fiction-Filme haben oft einen zentralen Computer, der eine kollektive Verschmelzung zahlreicher Gedanken darstellt. Aber es gibt keinen Grund, dass es Fiktion bleiben sollte. Ein automatisiertes Fahrzeug könnte das sicherste auf der Straße sein, wenn es ein kollektives Fahrerlebnis erschließen würde. Denken Sie daran, wie Sie selbst von der Arbeit nach Hause fahren, über Ampeln fahren und Kreisverkehre umfahren. Dies geschieht alles auf natürliche Weise durch ein aufgebautes Wissen aus Erfahrung. Stellen Sie sich nun vor, dass die Erfahrungen aller Fahrer in Großbritannien in eine Datenbank hochgeladen und zum Fahren der automatisierten Autos der Zukunft verwendet werden. Das automatisierte Auto wäre ein Fahrer mit Millionen von Jahren Erfahrung.

Dies wäre das ultimative Big Data im kollektiven Bewusstsein. Doch wie bei Big Data in all seinen Formen müssen die darunter liegenden wertvollen Informationen durch effektive Analysen erschlossen werden, damit die Erkenntnisse verarbeitet, extrapoliert und richtig verwendet werden können.

Diese Daten können von Stadtplanern auf der ganzen Welt genutzt werden, die sich überschlagen, um „intelligente Städte“ zu entwickeln, die auf Automatisierung aufbauen. Um den wachsenden Stauproblemen auf den Straßen entgegenzuwirken, hat Singapur beispielsweise kürzlich damit begonnen, eine kleine Flotte automatisierter Audi-Taxis zu testen, um Passagiere durch ein Gewerbegebiet zu befördern. Es wird angenommen, dass die fahrerlosen Taxis die Kosten einer durchschnittlichen Fahrt um 70 Prozent senken, indem sie den Fahrer überflüssig machen. Obwohl die Autos zunächst Fahrer haben werden, die bereit sind, zu übernehmen, wenn die Technologie versagt, ist geplant, den Menschen im Jahr 2019 schrittweise auslaufen zu lassen. Der Pilot endet im Jahr 2020, um danach einen breiteren Einsatz zu ermöglichen. Die Autos werden mit einer Software ausgestattet, mit der Pendler sie buchen können, ähnlich wie bei den Mitfahrdiensten Uber und Lyft. Ähnliche Pilotprogramme in den USA und Europa werden wahrscheinlich noch in diesem Jahr angekündigt.

Teilweise getrieben durch den breiteren Trend zur digitalen Transformation, ist die Automatisierung gekommen, um zu bleiben. Wichtig ist, die Automatisierung aus der gesamten Geschäftsperspektive und dem End-to-End-Prozess zu betrachten. Organisationen haben vor 20 Jahren einen Softwaretest mit einem einfachen Algorithmus automatisiert, aber jetzt haben wir eine Vielzahl integrierter Systeme sowie eingebettete Software und Engineering, die integriert werden müssen. Dies macht die Qualitätssicherung und das Testen solcher integrierter Systeme weitaus komplexer und erfordert daher komplexe automatisierte Teststrategien.

Die einzige Möglichkeit, sicherzustellen, dass ein Unternehmen so funktioniert, wie es sollte, besteht darin, den gesamten Geschäftsprozess kontinuierlich zu testen, um sicherzustellen, dass ein Upgrade, das an einem Teil der digitalen „Kette“ implementiert wird, den digitalen Betrieb an anderer Stelle nicht beeinträchtigt.

Während es möglich ist, kombiniertes Wissen zu umsetzbarer digitaler Intelligenz zusammenzufassen, die zur Automatisierung des Großteils des Qualitätssicherungsprozesses verwendet werden kann, ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass es eines Menschen bedarf, um vorherzusagen, was ein Mensch tun wird. Aus diesem Grund ist es niemals ratsam, Menschen vollständig aus dem Qualitätssicherungsprozess zu entfernen, aber wir glauben, dass mindestens 30 % der Transaktionsaktivitäten, an denen die IT beteiligt ist, in den nächsten fünf bis zehn Jahren von Robotern automatisiert werden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Automatisierung eines Geschäftsprozesses durch einen umfassenden End-to-End-Qualitätssicherungsplan untermauert werden muss, der eine optimale Kombination aus automatisierter statischer Analyse und menschlicher Expertenprüfung umfasst. Jede Qualitätssicherung muss von Anfang an bei der Entwicklung eines Produkts oder einer Dienstleistung durchgeführt und durchgehend fortgesetzt werden. Es reicht nicht aus, den neuen Prozess nur zu testen, um zu sehen, ob er besteht oder nicht. Die Beratungskapazität von Domänenwissen ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die Automatisierung nicht einfach ein automatischer Weg in die Katastrophe ist.

Folgen Sie @ManufacturingGL und @NellWalkerMG