Руководство Ford признало, что при разработке автомобилей слишком полагалось на искусственный интеллект.

Стремясь ускорить процессы, компания Ford сократила штат опытных инженеров, но впоследствии столкнулась с падением качества продукции и была вынуждена пересмотреть свой подход.

Об этом во время встречи с журналистами рассказал вице-президент Ford по разработке автомобильных платформ Чарльз Пун (Charles Poon). По его словам, компания ошибочно полагала, что достаточно загрузить технические требования в систему на базе искусственного интеллекта, и она автоматически предложит качественные инженерные решения.

Ошибка привела к сервисным кампаниям

Как пояснил топ-менеджер, алгоритмы не могут работать эффективно без качественных исходных данных и контроля со стороны специалистов.

Проблему усугубило то, что Ford расстался со многими опытными инженерами ещё до того, как их знания и наработанные методики удалось интегрировать в цифровые системы. В результате компания столкнулась со значительным увеличением количества сервисных кампаний и отзывов автомобилей из-за различных дефектов.

Подобные трудности возникли и у других автопроизводителей

Ford — не единственная компания, которая пытается найти баланс между автоматизацией и человеческим опытом.

В последние годы многие автопроизводители активно сокращали персонал, заменяя часть производственных и конструкторских процессов автоматизированными системами. В частности, General Motors ранее сократила около 1 000 сотрудников на предприятии по производству электромобилей, сделав ставку на автоматизацию. Аналогичный пересмотр расходов проводила и Rivian, которая также уволила сотни сотрудников.

Впрочем, впоследствии некоторые компании начали частично возвращать специалистов, чтобы компенсировать потерю практического опыта.

Ford уже вернула более 350 ветеранов компании

Чтобы улучшить качество новых моделей, Ford пригласила обратно более 350 опытных инженеров. Они помогают молодым специалистам, передают накопленные знания и исправляют ошибки в данных, на которых обучаются алгоритмы.

В компании фактически признали, что многолетний практический опыт невозможно полностью заменить программным обеспечением, даже если оно использует современные модели искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект — инструмент, а не замена инженера

Современные алгоритмы способны за считанные секунды выполнять миллионы проверок и значительно ускорять отдельные этапы разработки автомобилей. Однако они не обладают инженерной интуицией, которая формируется в течение многих лет практической работы.

Опыт Ford показал, что использование искусственного интеллекта без надлежащего контроля может привести к дорогостоящим ошибкам и негативно повлиять на качество автомобилей.

Компанія Ford визнала, що ставка на автоматизовані системи та штучний інтелект без належного врахування досвіду інженерів призвела до погіршення якості автомобілів. Для виправлення ситуації автовиробник повернув колишніх співробітників і найняв сотні досвідчених фахівців, які допомагають удосконалити виробничі процеси та навчання моделей ШІ, повідомляє The Verge.

Ford розповіла про проблеми, з якими зіткнулася останніми роками, після того як уперше за 16 років очолила рейтинг початкової якості автомобілів JD Power серед масових автовиробників. У компанії заявили, що автоматизовані системи, на які покладали великі надії, виявилися менш ефективними, ніж очікувалося, через що довелося залучати досвідчених інженерів для виправлення їхніх помилок.

«Ми помилково вважали, що просте впровадження штучного інтелекту та коригування наявних вимог до проєктування дозволять створити високоякісний продукт», — заявив віцепрезидент з інженерії апаратного забезпечення транспортних засобів Чарльз Пун.

У Ford пояснили, що частина найдосвідченіших інженерів залишила компанію ще до того, як їхні знання вдалося повністю інтегрувати в автоматизовані системи. Через це автовиробник повернув деяких колишніх співробітників, а також найняв і підвищив понад 350 досвідчених інженерів, які займаються наставництвом молодших колег, покращенням збору даних та навчанням моделей штучного інтелекту.

Пун зазначив, що саме досвідчені інженери могли виявляти потенційні проблеми ще до того, як вони впливали на кінцевий продукт. За його словами, їхній практичний досвід став ключовим для відновлення якості автомобілів.

Компанія також змінила взаємодію між командами, що займаються програмним забезпеченням, цифровими технологіями, автомобільною інженерією, виробництвом і ланцюгами постачання. У Ford визнали, що раніше програмні помилки часто виявлялися лише на пізніх етапах розробки, хоча автомобілі потребують значно суворішої перевірки, ніж споживча електроніка.

Для цього автовиробник створив окрему команду із забезпечення якості програмного забезпечення, до якої увійшли 40 спеціалістів. Її головним завданням стало запобігання помилкам ще до виходу автомобілів на ринок.

«Ми переходимо від менталітету «знайди та виправ» до запобігання проблемам до їх виникнення. Зосереджуємося на факторах сприяння та ранніх індикаторах, а не на результатах. Перестаньте захоплюватися проблемою та почніть її розв’язувати», — наголосив операційний директор Кумар Галхотра.

Останніми роками Ford зіткнулася зі зниженням показників якості та найбільшою кількістю відкликань автомобілів у галузі. Серед причин компанія називає складний запуск моделей Explorer і Aviator, перебої в ланцюгах постачання під час пандемії COVID-19, а також накопичення певних виробничих проблем.

Водночас, попри попередні труднощі, Ford не відмовляється від використання ШІ. Компанія повідомила, що розширила автоматизоване тестування, додавши понад 100 тисяч тестів на базі ШІ для перевірки програмного забезпечення у складних і нестандартних сценаріях. За словами Пуна, це дозволяє швидко перевіряти навіть пізні зміни в програмному забезпеченні та гарантувати його надійність до передачі автомобілів клієнтам.

Ford вирішив незвично перевірити нову систему захисту F-150 і запросив для цього 360-кілограмового кадьяцького ведмедя. Величезний хижак на ім’я Тег, який раніше знімався у кіно та серіалах, допоміг компанії показати, як пікап реагує на спроби проникнення.

Експеримент провели для демонстрації можливостей нового Ford Security Package. Це набір цифрових функцій, який має допомогти власникам швидше реагувати на підозрілу активність навколо автомобіля.

Для випробування використали Ford F-150 Platinum. Під наглядом тренерів і спеціалістів із безпеки тварин Тег отримав можливість «атакувати» пікап: ведмідь дряпав кузов, намагався потрапити всередину, пошкодив скло і навіть зміг відкрити двері.

За словами дресирувальника Кіта Бауера, така поведінка для ведмедів природна — вони досліджують предмети силою і легко можуть пошкодити автомобіль, якщо знайдуть у ньому щось цікаве.

Під час тесту система F-150 фіксувала активність і надсилала повідомлення на смартфон через застосунок Ford. Директор напряму Ford Secure Сем Гарріс міг віддалено стежити за тим, що відбувається з автомобілем, і отримував попередження про можливе проникнення.

Однією з головних функцій пакета є можливість отримувати відеозаписи подій навколо автомобіля. Це може допомогти власнику зрозуміти, що сталося з машиною, або використати запис під час звернення до страхової компанії.

Втім, Ford створював систему не для захисту від ведмедів. Незвичайний тест став лише способом показати можливості технології в екстремальному сценарії.

У реальному житті Ford Security Package орієнтований насамперед на боротьбу з викраденнями та пошкодженнями автомобілів. Власник може отримувати різні попередження, контролювати стан пікапа дистанційно, а також використовувати функцію блокування запуску двигуна.

Актуальність таких систем для Ford особливо висока: F-150 багато років залишається одним із найпопулярніших автомобілів у США, а разом із цим регулярно потрапляє до списків моделей, які часто цікавлять викрадачів.

Водночас навіть сам експеримент із ведмедем більше демонструє можливості спостереження та швидкого реагування, ніж абсолютний захист від крадіжки. Сучасні автомобільні злочинці дедалі частіше використовують електронні методи атак, тому ефективність таких систем залежить не лише від датчиків, а й від здатності протидіяти цифровим загрозам.