Компания Ford была вынуждена вернуть в штат бывших инженеров для устранения недочётов, допущенных автоматизированными системами проектирования и производства. Руководство признало, что излишняя ставка на искусственный интеллект без учёта накопленного человеческого опыта привела к снижению надёжности выпускаемых авто и рекордному росту числа отзывных кампаний.
Источник изображения: Dan Smedley/Unsplash
Чтобы восстановить утраченную корпоративную экспертизу, бренд нанял, повысил в должности и вернул более 350 опытных специалистов. Как пояснил вице-президент по разработке аппаратного обеспечения Чарльз Пун (Charles Poon), многие ветераны уволились до того, как их знания были полностью перенесены в цифровые базы, что потребовало их личного присутствия для настройки нейросетей и наставничества над молодыми сотрудниками. По его словам, эффективность алгоритмов напрямую зависит от качества обучающих данных, а первоначальный расчёт исключительно на автоматизацию оказался ошибочным.
Столкнувшись с трудностями при запуске моделей Explorer и Aviator, а также со сбоями в цепочках поставок, автопроизводитель пересмотрел свой производственный подход. Операционный директор Кумар Галхотра (Kumar Galhotra) отметил, что разрозненность отделов и укоренившийся подход, заключающийся в поиске и устранении уже возникших дефектов, показали свою несостоятельность. В настоящее время Ford переходит к стратегии, направленной на устранение проблем до их появления.
В отличие от производителей потребительской электроники, выпускающих смартфоны, автомобильные бренды не могут применять принцип быстрого выпуска продуктов с последующим исправлением ошибок из-за строгих требований к безопасности эксплуатации. Ранее программные ошибки выявлялись лишь на поздних этапах создания автомобилей, поскольку автопроизводитель не задействовал циклы быстрой итерации. Для решения этой задачи была сформирована специализированная группа из 40 экспертов, отвечающая за контроль качества ПО на самых ранних стадиях разработки.
Несмотря на выявленные недостатки, компания не планирует отказываться от цифровизации, существенно расширив возможности алгоритмического тестирования. В процессы валидации было добавлено более 100 000 новых проверок на базе искусственного интеллекта, предназначенных для выявления пограничных случаев и стресс-тестирования систем в различных условиях.
Текущая высокоавтоматизированная инфраструктура бренда позволяет мгновенно перепроверять любые изменения в коде, гарантируя его стабильность, что уже позволило компании занять первое место в рейтинге первоначального качества агентства J.D. Power (Initial Quality Study, IQS).