Некоторые компании поручают логистические задачи искусственному интеллекту (ИИ). Используют, к примеру, муравьиный алгоритм. Такой метод появился, когда энтомологи заметили, что эти насекомые ходят кратчайшими путями, оптимизируя маршрут. Вот и разработчики ИИ создали математическую модель муравьиной колонии, которую применяют в логистике. Но в карьере Лебединского ГОКа этот алгоритм применить не получится. Рассмотрим пять факторов, которые ИИ, в отличие от диспетчера, учесть не сможет.
Многозадачность
Под рукой у Анны Волгапкиной — четыре телефона и три рации. Поездной диспетчер цеха № 1 УЖДТ разговаривает с диспетчерами семи станций и слышит разговоры всех машинистов. Смотрит попутно в два больших монитора, на которых видна загрузка и местоположение техники в карьере. Поднимает глаза — а там на всю стену экран с системой видеонаблюдения: все производственные участки и рабочие места диспетчеров как на ладони.
У любого компьютерного «муравья» мозг бы взорвался от такого количества поступающей информации. А Анна Волгапкина анализирует это всё, контролирует передвижение 32-х (!) поездов и попутно заносит информацию в график ручками трёх цветов: синей, зелёной и красной.
Психология
Ни один метод ИИ не выявит волнение человека и не сможет помочь в такой момент. У поездных диспетчеров работа напряжённая. От них зависят и жизни людей в карьере, и то, сколько кубометров руды и рыхлой вскрыши выгрузят за смену. Новички, как правило, волнуются: сложно это и ответственно. Анна Волгапкина всегда чувствует, кому нужна помощь:
«Я в центральной диспетчерской вижу и слышу всё. Если замечаю, что кто-то затрудняется — подскажу: кого под руду подать, кого на ремонт отправить, кого на осмотр, а кого в депо. Если вижу, что человек волнуется и переживает, — поддержу».
Характер
Машина не может понять характер человека. А ведь он во многом определяет подход к работе.
«Вы обращали внимание, что водители на дороге ведут себя по-разному? — спрашивает Волгапкина. — Кто-то ездит медленно, а кто-то — шустро. Так и в карьере. Есть бригады, которые быстро выгружаются, а есть и медлительные. И это не потому, что кто-то плохой, а кто-то хороший. Это потому, что мы все разные. За годы работы я успела понять характеры многих машинистов. И учитываю это, когда решаю, кого и куда направить в данный момент».
Форс-мажор
ИИ в нештатной ситуации, скорее всего, зайдёт в тупик. К примеру, снегопад затруднил передвижение в карьере. Конечно, на этот случай предусмотрены аварийные схемы движения. Но в условиях сильных осадков не действуют и они.
«Это как раз тот случай, когда от диспетчера требуется импровизация и профессиональный опыт, — говорит начальник смены УЖДТ Ярослав Морозов. — Вряд ли какой-то робот сориентируется и правильно организует работу. А Анна Волгапкина сообразит, как выходить из ситуации с наименьшими простоями».
Машинам рекорды не нужны
Искусственный интеллект неплохо справляется с выполнением планов. К примеру, задано выгрузить условных 50 кубометров. Сделали — и хватит. Но когда процессом управляет Анна Волгапкина, всё иначе.
«Я каждую смену стремлюсь не просто выполнить план, а хотя бы чуть-чуть перевыполнить, — говорит поездной диспетчер. — Поэтому ищу возможности оптимально организовать работу».
Несколько лет назад Анна Волгапкина была одним из действующих лиц при достижении рекорда — выгрузки 61 тысячи кубометров горной массы за смену. Ни один робот не будет размышлять так, как она: «Ребята, давайте подналяжем и перевыполним план!». Машинам рекорды не нужны.
Ярослав Морозов, начальник смены УЖДТ:
«Мне нравится трудиться с Анной Волгапкиной: всегда уверен, что работа будет выполнена максимально ответственно. Дело своё она знает от и до, потому что была диспетчером на разных станциях. В этом году она получила медаль ордена «За заслуги перед Отечеством» II степени — считаю справедливым, что её представили к госнаграде».
Подписывайтесь на АиФ в  MAX
|
