Купили робота? А чинить кто будет: глобальный кризис специалистов

Автоматизированный погрузчик, способный поднимать грузы в десять раз тяжелее, чем человек, неожиданно замер посреди рабочего процесса на складе крупной логистической компании. Коробки рассыпались по полу, а растерянные сотрудники молча наблюдали за происходящим – они не понимали причин сбоя и не могли быстро вернуть машину к работе. Чтобы решить подобные проблемы, приходится искать специалистов с редкими навыками и особыми инструментами, которых часто нет поблизости.

Положение осложняется, когда дело касается сложного зарубежного оборудования. Например, больницы закупают хирургических роботов, хотя поблизости нет сервисных центров. В таких условиях даже мелкая поломка может надолго вывести из строя дорогостоящую технику. Медицинским учреждениям приходится либо держать в штате собственных инженеров, либо продумывать запасные варианты работы.

Последний отчет World Robotics приводит внушительные цифры: на заводах по всему миру трудятся более 4,2 миллиона автоматизированных машин – на 10% больше, чем раньше. При этом исследование 2025 года показывает: чем активнее компании используют сервисные системы, тем чаще те выходят из строя. Предприятиям приходится искать способы быстро чинить оборудование или временно обходиться без него, особенно если автоматика выполняет важнейшие задачи.

Азия лидирует по числу новых промышленных установок – на этот регион приходится 70% всех внедрений. Европейские страны занимают второе место с показателем 17%, а страны Америки замыкают тройку – у них 10%. Рынок профессиональных сервисных роботов вырос на 30%, а общая стоимость установленного оборудования достигла 16,5 миллиардов долларов. Компаниям, которые массово внедряют автоматизированные системы, жизненно важно свести к минимуму вероятность ошибок.

Массовая роботизация столкнулась с серьезным препятствием – не хватает квалифицированных инженеров. Красноречивый пример: в Свазиленде на 170 000 жителей приходится всего один выпускник инженерной специальности. Для сравнения, в Великобритании инженером становится один из 1 100 человек. Спрос на технических специалистов уже превышает предложение, а по мере развития автоматизации разрыв только растет.

Профессор Франк Фёрстер из Университета Хартфордшира, который входит в исследовательскую группу адаптивных систем, обращает внимание на серьезные ограничения современной техники. По его словам, машины пока не могут заменить человека во многих медицинских процедурах – их манипуляторы недостаточно точны и не способны действовать настолько деликатно, насколько нужно. Современные решения не позволяют воспроизвести ту точность мелких движений, которая необходима для сложных операций.

Отдельная проблема – как автоматизированные системы общаются с людьми. Современные алгоритмы распознавания речи и ведения диалога требуют либо сильно упростить рабочую среду, либо научить персонал специальным командам, которые поймет техника. Фёрстер сравнивает ситуацию с автомобильной индустрией и предполагает, что со временем тоже появится развитая сеть поддержки – как для машин создали сеть автосервисов.

В 2023 году ученые исследовали, почему выходит из строя автоматизированное оборудование, и пришли к выводу: это сложная научная проблема, которую нужно решать сразу в нескольких областях знаний. Они выделили два типа стратегий: когда система может восстановиться сама и когда требуется вмешательство человека-оператора.

К 2029 году рынок сервисной робототехники должен вырасти до 57,35 миллиардов долларов, поэтому так важно научиться эффективно устранять неполадки. При этом ученые признают: пока не хватает данных о том, как оборудование ведет себя в реальных условиях и как взаимодействует с людьми при оказании услуг.

Профессор Фёрстер подчеркивает, как сложно научить машины общаться. По его наблюдениям, люди часто не замечают, насколько непросто устроены их повседневные контакты. Даже в простом разговоре с кассиром есть множество едва уловимых нюансов, которые современные алгоритмы не могут воспроизвести. Специалисты пока недостаточно глубоко разобрались в этих процессах, чтобы превратить их в работающие программы.

Компания Meltio нашла интересный способ упростить внедрение автоматизации в производство. Она создала интеграционный комплект, который превращает промышленные установки в системы 3D-печати металлом. Руководитель проекта Алехандро Ньето рассказал, что на разработку ушло больше двух лет. Теперь оборудование может печатать из титана, меди, алюминия, нержавеющей стали, инконеля, инвара и никелевых сплавов. Такая универсальность особенно важна для автомобильной, аэрокосмической, энергетической, морской и оборонной промышленности.

Эксперты считают, что при внедрении автоматизации нужно сразу продумывать, что делать при сбоях. Недостаточно просто регулярно обслуживать технику, обновлять программы и следить за производительностью. Нужно держать наготове резервные машины или обученный персонал, который сможет подменить сломавшееся оборудование. Чтобы создать надежную инфраструктуру, разные отрасли должны сотрудничать между собой.

Ученые активно ищут способы повысить надежность автоматизированных систем. С 2000 по 2023 год резко выросло число публикаций на эту тему: исследователи пишут о том, как предотвратить сбои, наладить взаимодействие человека с техникой и сократить простои. Комплект от Meltio показывает, как инженеры могут решить проблему совместимости и сделать оборудование более универсальным.

Особую тревогу вызывает растущий разрыв между тем, сколько нужно квалифицированных инженеров и сколько их есть на рынке труда. Мало кто может позволить себе дорогое обучение, да и возможностей получить практический опыт не хватает – из-за этого в сфере автоматизации появляется слишком мало новых специалистов. Эксперты настаивают: нельзя просто закупать технику, нужно параллельно вкладываться в образовательные программы.

Автоматизированные системы проникают в самые разные сферы – от "умных городов" до спасательных операций. Поэтому нужен комплексный подход к подготовке специалистов. Они должны не только проектировать и обслуживать современную технику, но и уметь настраивать ее работу в постоянно меняющихся условиях.