Ford əsas istehsalçılar arasında JD Power-in ilkin keyfiyyət reytinqində birinciliyə yüksəlməsini qeyd etmək üçün son illərdə qarşılaşdığı problemləri, xüsusilə istehsal və dizaynda avtomatlaşdırılmış sistemlərə etibarla bağlı çətinlikləri açıqlayır. Məlum olub ki, bu avtomatlaşdırılmış sistemlər əvvəlki təsəvvürlərin əksinə kifayət qədər yüksək səviyyədə olmayıb və səhv edən şirkətin robotlarını düzəltmək üçün təcrübəli texnikləri, bəzən isə keçmiş işçiləri yenidən işə almaq lazım gəlib.

Ford-un baxışına görə, süni intellekt həm güclü, həm də problemlərə meyllidir. Onun effektivliyi istifadə olunan məlumatların keyfiyyətindən asılıdır. Həmçinin, avtomobil istehsalçısı bir neçə nəslin avtomobil inkişafı dövrlərini yaşamış təcrübəli mühəndislərin yığdığı institut biliklərinin dəyərini az qiymətləndirib. Bu amillərin birləşməsi Ford-un avtomobillərinin keyfiyyətində azalma ilə nəticələnib.

"Səhv olaraq düşündük ki, sadəcə süni intellekti tətbiq edib və dizayn tələblərini tənzimləsək, yüksək keyfiyyətli məhsul əldə edəcəyik," - deyə bu həftə jurnalistlərlə görüşdə Ford-un nəqliyyat vasitələrinin hardware mühəndisliyi üzrə vitse-prezidenti Çarls Pun qeyd edib.

Pun bildirib ki, şirkətin ən təcrübəli kadrlarından bəziləri əldə etdikləri bilikləri tam sistemlərə ötürmədən əvvəl işdən çıxıblar. Bu səbəbdən həmin işçilərin bir hissəsini yenidən işə almağa, avtomatlaşdırılmış sistemləri təkrar təlim keçirməyə və ya indiki gənc mühəndislərə mentorluq etməyə ehtiyac yaranıb. Pun əlavə edib ki, Ford bu məqsədlə 350-dən çox təcrübəli mühəndisi işə götürüb, yüksəldib və ya yenidən gətirib. Onların işi həm gənc kadrları istiqamətləndirmək, həm də məlumatların toplanması və süni intellekt təlimini təkmilləşdirmək olub.

"Ən təcrübəli mühəndislərimiz problem sistemə nüfuz etməzdən əvvəl onları aşkarlayıb həll etmək təcrübəsinə malikdirlər," - Pun vurğulayıb.

Ford hazırda sənayedə ən çox geri çağırışlar ilə ön sıradadır və son illər keyfiyyət göstəricilərində azalma müşahidə olunur. Bu çətinliklər son dövrlər daha da kəskinləşib, xüsusilə Explorer və Aviator modellərinin buraxılışı zamanı, COVID pandemiyası zamanı təchizat zəncirindəki çətinliklər və avtomobil geri çağırışlarının sayının artması ilə bağlıdır.

Ford-un baş əməliyyat direktoru Kumar Qalhotra bildirib ki, şirkət sonunda keyfiyyətə yanaşmasının çox parçalanmış olduğunu anlayıb. Fərqli şöbələr ayrı-ayrılıqda fəaliyyət göstərib və şirkət qüsurları aşkar edib mümkün qədər tez aradan qaldırmağa yönəlmiş "tap və düzəlt" fəlsəfəsinə əsaslanıb. Bu yanaşma təcili problemləri həll etsə də, onların yaranmasının qarşısını almırdı.

"Biz tap və düzəlt düşüncəsindən problemləri yaranmazdan əvvəl qarşısını almaq strategiyasına keçirik," - Qalhotra bildirib. "Biz nəticələrdən çox, mümkün siqnallara və erkən göstəricilərə diqqət yetiririk. Problemi seyr etməyi dayandırıb onun həllinə başlamaq vaxtıdır."

Bu dəyişikliklər nəqliyyat vasitəsinin hardware-dən kənara genişlənir. İcraçılar qeyd edirlər ki, proqram təminatı və rəqəmsal komandalar indi avtomobil mühəndisliyi, istehsal və təchizat zənciri komandaları ilə daha sıx əməkdaşlıq edir. Ford indi proqram təminatı inkişafının sürəti və elastikliyini avtomobil mühəndisliyinin ciddi yoxlama tələbləri ilə birləşdirməyə çalışır.

Tarixən belə olmayıb: Ford proqram səhvlərini yalnız prosesin gec mərhələsində aşkar edib, çünki sürətli dövrlərdən tam istifadə etməyib, - Pun bildirib. Amma avtomobil istehsalçısı "sürətli hərəkət edib sonra düzəltmək" yanaşması ilə proqram yeniləmələrini istehlakçı elektronikasında olduğu kimi tez buraxa bilməzdi. Avtomobillər smartfonlardan fərqlidir, çünki təhlükəsizlik baxımından kritik olan mühitdə fəaliyyət göstərir və proqram vasitə müştəriyə çatandan dərhal düzgün işləməlidir. Bunu düzəltmək üçün Ford yalnız 40 nəfərlik proqram keyfiyyəti təminatı komandası yaradıb ki, problemi yaranmazdan əvvəl aşkar edib önləsin.

Lakin Ford süni intellekti daha geniş iş proseslərinə inteqrasiya etməkdən imtina etmir. Avtomobil istehsalçısı avtomatlaşdırılmış test imkanlarını xeyli genişləndirib, kənar hallar aşkar etmək və proqram sistemlərini müxtəlif şərtlərdə sınaqdan keçirmək üçün 100 mindən çox süni intellektlə dəstəklənən yeni test əlavə edib. Test çərçivəsinin yüksək avtomatlaşdırılması sayəsində proqram təminatında dəyişikliklər inkişafın son mərhələlərində belə tez bir zamanda yenidən təsdiqlənə bilir və modifikasiyalar yeni qüsurlar yaratmır.

"Bu testlər yüksək səviyyədə avtomatlaşdırılıb, proqramda gec dəyişiklik olsa belə, müştəriyə çatmadan əvvəl bütün yoxlama prosesini sürətlə təkrar keçə bilirik," - Pun deyib. "Biz proqram davamlılığını sərt meyarlarla özəl bir intizam kimi müəyyən etmişik."