Поскольку волна разведки захлестнула все сферы жизни, мы сделали обратный выбор: удалили развернутые интеллектуальные системы. Это решение не является отрицанием самой технологии, а основано на многих проблемах, выявленных в реальных операциях. Интеллектуальные системы не всегда являются оптимальным решением. Дисбаланс между их сложностью, стоимостью и эффективностью побуждает вернуться к более прагматичным и эффективным решениям.
Почему интеллектуальные системы обходятся дорого в эксплуатации
Обслуживание интеллектуальных систем — это постоянные капиталовложения, как и их модернизация. Многие системы основаны на подписке и требуют высоких ежегодных лицензионных сборов. Этого мало, еще и ежегодно нужно платить за техническую поддержку. Кроме того, в случае повреждения специализированного оборудования, на котором работает система, стоимость замены значительно выше, чем стоимость замены обычного оборудования. Более того, если датчики, на которых основана система, повреждаются, стоимость замены также намного выше, чем у обычного оборудования. Мало того, цикл закупок специального оборудования длительный, что напрямую влияет на непрерывность бизнеса. Цикл закупок датчиков также длительный, что также напрямую влияет на непрерывность бизнеса.
Помимо прямых расходов нельзя игнорировать скрытые расходы. Интеллектуальные системы предъявляют чрезвычайно высокие требования к электропитанию и стабильности сети. Чтобы обеспечить его правильную работу, нам необходимо инвестировать дополнительные ресурсы. Нам пришлось вложить дополнительные ресурсы в модернизацию компьютерного зала и модернизацию сетевых линий. Обработка огромных объемов данных, генерируемых системой, требует более мощных вычислительных мощностей и большего пространства для хранения, что еще больше увеличивает эксплуатационные расходы.
Как интеллектуальные системы влияют на реальную операционную эффективность
Вначале мы внедрили интеллектуальные системы с целью повышения эффективности, но конечный результат оказался в противоречии с ожиданиями и имел неприятные последствия. Рабочий интерфейс системы сложен, и сотрудникам необходимо пройти длительное обучение, прежде чем они смогут умело им пользоваться. Кривая обучения крутая. В реальной работе для выполнения простой команды часто приходится неоднократно переключаться между многослойными меню, что фактически снижает эффективность работы.
Еще более серьезно то, что система слишком жесткая и не может гибко реагировать на чрезвычайные ситуации. При возникновении сценариев, выходящих за пределы заданного диапазона системы, она часто сообщает об ошибке или перестает работать, что требует ручного вмешательства. Такая ситуация не только не высвобождает рабочую силу, но и увеличивает нагрузку на сотрудников, заставляя их тратить много времени на «обслуживание» этой интеллектуальной системы и предоставление глобальных услуг по закупкам низковольтной интеллектуальной продукции!
Какие риски безопасности существуют в интеллектуальных системах?
Интеллектуальные системы часто требуют подключения к Интернету для синхронизации данных и удаленного управления, что значительно увеличивает риск кибератак. Мы столкнулись с утечками производственных данных из-за уязвимостей системы. Информация о клиентах и детали внутренних процессов находятся под угрозой. Чем сложнее система, тем больше потенциальных уязвимостей безопасности.
Еще одной серьезной проблемой является конфиденциальность данных. Система будет собирать большой объем данных о рабочем поведении сотрудников, а также большой объем данных о клиентах. Границы хранения этих данных размыты, как и границы использования этих данных. Мы не можем определить, будут ли поставщики злоупотреблять этими данными о рабочем поведении, и мы не можем определить, будут ли поставщики злоупотреблять этими информационными данными о клиентах. У нас нет достаточных технических возможностей для обеспечения полной защиты данных об оперативном поведении, а также у нас нет достаточных технических возможностей для обеспечения полной защиты данных о клиентах, что влечет за собой риски, связанные с соблюдением требований.
Почему обслуживание умных систем так сложно
Когда в интеллектуальной системе возникает неисправность, процесс диагностики чрезвычайно сложен и труден, а процесс ремонта также чрезвычайно сложен и труден. Обычные специалисты не могут с этим справиться и вынуждены полагаться на профессиональных инженеров, которых присылает поставщик. Время ответа может достигать нескольких дней или даже недель. Такая высокая степень зависимости приводит к тому, что мы теряем инициативу и контроль при обслуживании системы.
Степень связи между различными модулями внутри системы очень высока. Если небольшой компонент выйдет из строя, вся система может быть парализована. Поставка запасных частей осуществляется несвоевременно, а техническая документация непрозрачна, что делает проведение самостоятельного обслуживания практически невозможным. Эта модель обслуживания «черного ящика» вносит большую неопределенность в повседневную работу.
Что изменится после удаления смарт-системы?
После удаления интеллектуальной системы самое непосредственное изменение заключается в том, что стоимость эксплуатации значительно снижается. Нам больше не нужно платить ежегодную плату за обслуживание, а также мы экономим расходы на создание специальной группы технического обслуживания. Сотрудникам больше не придется тратить время на устранение системных сбоев и проблем совместимости, и они могут больше сосредоточиться на основной работе.
Сотрудники используют оптимизированное традиционное оборудование, процесс работы становится простым и интуитивно понятным, эффективность работы повышается, а процесс принятия решений становится более прозрачным, поскольку они могут четко понимать рабочее состояние каждого звена, вместо того, чтобы полагаться на иногда неточные отчеты анализа данных, предоставляемые системой.
Как выбрать интеллектуальное решение, подходящее для вашего предприятия
Предприятиям необходимо выбирать технические решения, исходя из их реальных потребностей и собственной финансовой доступности, а не слепо гоняться за «высококлассными» решениями. Ключевым моментом является оценка соотношения ввода-вывода и выбор модульных решений, которые действительно могут решить проблемные места и повысить эффективность, чтобы предотвратить потери, вызванные функциональной избыточностью.
Рекомендуется принять стратегию постепенного и медленного внедрения, сначала провести пилотную работу на небольшой территории, а затем определить, следует ли ее продвигать, после подтверждения и проверки фактического эффекта. Необходимо обеспечить отличные характеристики открытости и совместимости системы и избегать привязки к одному поставщику. Самое главное — сохранить возможность вернуться к традиционным методам работы, когда это необходимо, чтобы вы могли контролировать лидерство цифровой трансформации.
Сталкивались ли вы когда-нибудь в процессе цифровой трансформации вашей компании с такой дилеммой, как «умный, но не мудрый»? Вы можете поделиться своим опытом и идеями в комментариях. Если вы считаете, что эта статья имеет ценность, пожалуйста, поставьте ей лайк и поделитесь ею.
Добавить комментарий