Tööstus ja Tööjõud

Automatiseerimine

Statistika on näidanud, et inimesi asendavad järjest rohkem automatiseeritud masinad, põhjustades töötust ja seeläbi ka elanike ostujõu vähenemist, aeglustades majanduskasvu. Järelikult näeme praegu tahtlikku tehnoloogilise arengu lämmatamist ja tagasihoidmist eesmärgiga hoida inimesi töötamas.

See on sama nagu sul oleks elektripuur käepärast, kuid sa kasutad pigem käsipuuri, sest sa tahad rohkemate tundide eest palka saada. Tehnoloogilise arengu aeglustamine ja eiramine on absurdne ning vastutustundetu. Selle eesmärgiks on vananenud sotsiaalsüsteemi säilitamine.

Vaatame värske pilguga modernseid tööstuslikke tootmismeetodeid, nagu nad võetaks kasutusele ressursipõhises majanduses.

Peamine küsimus on:

Kuidas kujundada tootmissüsteemi, mis maksimeeriks kõrgekvaliteediga tooteid, vähendab jäätmeid, arvestab Maa dünaamilist tasakaalu ning vähendab korduvat ja mehaanilist inimeste tööd?

Tuginedes teaduslikule meetodile, siis loogiline mõttekäik tööstuslike tootmismeetodite kohta oleks järgmine:

1.     Teha kindlaks planeedi ressursid.

2.    Otsustada, mida tuleb toota, määrates prioriteedid:

1.     Põhivajadused nagu toit, vesi, peavari

2.    Üldkasulikud tootmisvahendid nagu toormaterjalid, automatiseeritud masinad ja tehnoloogiline areng

3.    Muud tooted nagu meelelahutus, meedia, raadio, muusikainstrumendid, jne.

3.    Tootmismeetodite optimiseerimine toote eluea pikendamisega.

4.   Jaotamismeetodid toodete kättesaamiseks.

5.    Optimeeritud ümbertöötlemine vananenud ja kasutuskõlbmatute toodete jaoks.

Teha kindlaks planeedi ressursid

Teadmine sellest, mis meil planeedil on olemas, on kriitilise tähtsusega, sest see näitab, mis võimalused on. Selle järgi kohandatakse alati tööstustootmist, et kompenseerida tekkivat puudujääki koos matemaatiliselt sobiliku toormaterjali jaotamisega, põhinedes saadavusel ning kõige vajalikemal rakendustel.

Kõik ressursid, mida ei jätku asendatakse kohe sobivate aseainetega. See teave tuleb reaalajas elektroonilisest tagasisidest, mis tuleb maailma kõikidest ressursi sektoritest. See sisestatakse kesksesse arvutisüsteemi, mis jälgib kõiki tekkivaid probleeme.

Otsustada, mida toota

Mida me vajame? See on väga suur küsimus, sest peale toidu, vee ja peavarju pole enamikel inimestel kindlaid soove, mida nad tegelikult tahavad või vajavad, kuna neid pole kunagi tegelikust tehnoloogia olukorrast informeeritud.

Inimene, kelle kodu on tolmune, mõtleb: "Mul on tolmuimejat vaja." Kas ta on kindel? Võib-olla vajab ta hoopis majasisest rõhusüsteemi, mis takistab tolmul sisenemast või mis on varustatud elektrostaatiliste õhufiltritega, mis kõrvaldab olemasoleva tolmu.

Kui me mõtleme kriitiliselt selle üle, mida me oma arust vajame materiaalses mõttes, siis hakkame nägema, et need vajadused muutuvad pidevalt.

Teadus ja tehnoloogia on praktiliste inimvajaduste näitaja ning seega peaksid kõik tooted olema nii arenenud, kui mingi ajaperiood lubab.

Meie praegusel rahandussüsteemil, mis toodab pidevalt raiskavaid ja vananenud tooteid lihtsalt ettevõtete ja majanduse jalul hoidmiseks, ei ole võimalusi ega tahet toota meile kõrgelt arenenud tööriistu.

Tootmismeetodite optimiseerimine toote eluea pikendamisega

Kui ma ehitaks endale laua, siis ma teeks ta vastupidava. See on ju loogiline? Kui laud katki läheb, siis ma pean uue ehitama, mis nõuab rohkem tööjõudu.

Tundub loogiline, et kõigel, mis ühiskonnas toodetakse, oleks nii pikk eluiga kui tehniliselt võimalik. Kahjuks toimub praeguses süsteemis täpselt vastupidine, sest nagu enne arutatud, õitseb rahandussüsteem juurdetootmisel ja ettekavatsetud iganemisel.

Ilma selleta kukuks kogu majandus kokku.

Arukamas maailmas toodaksime asju, mis kestaksid.

Tootmismeetodite optimiseerimine hõlmab:

- parimate materjalide ja meetodite kasutamist

- kestvate ja efektiivsete toodete tootmist

Inimtööjõudu ei asendata masinatega mitte ainult sellepärast, et see tasub rahaliselt ära kasumisüsteemis, vaid et masintööjõud on tegelikult parem kui inimese oma ning tootmisstatistika on seda pidevalt näidanud.

Masin ei väsi ära ning ta on alati palju täpsem ja järjekindlam kui inimene tehnilises mõttes. Kõrge efektiivsusega tööjõu automatiseerimine koos teaduslikult majandatud ressurssidega pakub peaaegu täiesti külluslikku keskkonda, mida suudab majandada ainult murdosa rahvastikust.

Jaotamisemeetodid toodete kättesaamiseks

Jaotamismeetodid sõltuksid samuti tehnoloogia seisukorrast. Tootmine võiks teoreetiliselt olla nii ladus, et toode luuakse ainult siis, kui selle järele tekib soov. Sellegipoolest oleksid laotüüpi jaotuskeskused koos automatiseeritud kohaletoomisega praegu kõige lihtsam lahendus.

Kuna selles süsteemis pole raha, siis pole kellelgi ka põhjust varuda endale asju ning inimestel pole põhjust ka varastada midagi, mis on kõigile kättesaadav, ning nad ei suudaks seda kindlasti maha müüa.

Arvestades seda, et kõik kaubad on ressursipõhises majanduses loodud kestma nii kaua kui võimalik, siis tarbija väärtused muutuvad.

Rääkimata kõikidest teistest moonutatud väärtustest, mida reklaam peale surub, ning mis teeb inimesed ahneks, alaväärseteks või saamatuteks. Ressursipõhises majanduses ei eksisteeriks reklaami peale üldise tooteinformatsiooni, mis on saadaval inimesele, kes arvab, et tal on seda toodet vaja. Kui keegi soovib mingit toodet, siis ta läheks lihtsalt internetti otsiks toodet funktsionaalsuse järgi, valiks selle ja telliks. See oleks peatselt valmis ära viimiseks või kohale toomiseks.

Optimeeritud ümbertöötlemine vananenud ja kasutuskõlbmatute toodete jaoks.

See samm algab tegelikult juba tootmisfaasis, sest igasse tootesse on arvestatud sisse tema ümbertöötlemine. Kõik, mis tootmises on olnud, on jätkusuutlik ja ümbertöödeldav. Kõik vanad tooted töötletakse ümber nii palju kui võimalik vastavalt teadaolevatele meetoditele. Nii vähendatakse ka jäätmeid.

”Küberneerimine”

Automatiseerimise kohta  küsitakse tihti: "Kes hooldab masinaid?" 

Tänapäeva masinaid kombineeritakse arvutitega. Sisuliselt on arvuti masina aju ning see ütleb masinale, mida teha. Sellist masina ja arvutiintellekti sidumist võiks nimetada “küberneerimiseks" (arvutijuhitud). Arvutijuhitud masinad on tänapäeval arvatavasti kõige võimsamad ja mõjukamad leiutised, mida inimene eales on loonud. Nende tööriistade võimekus suudab tervet ühiskonda muuta.

Albert Einstein on öelnud:

"Ülim automatiseerimine muudab meie praeguse tööstuse sama primitiivseks ja vananenuks, nagu meie vaatame praegu kiviaja meest"

Superarvutid töötlevad informatiooni palju kiiremini võrreldes koduarvutitega. Koodi murdmiseks, milleks kuluks koduarvutil 22 000 aastat kulub nendel superarvutitel vaid mõned sekundid. See peaks andma ettekujutuse nende masinate võimekusest infovaldamisel ja töötlemisel. Seda ei saavuta ükski inimene.

“Küberneerimine“ vabastab meid tüüpiliste lihttööde tegemisest ja avab uusi horisonte inimloovuseks ja avastamiseks. Arvutijuhitud masinad ületavad inimkeha täpsust ja vastupidavust ning arvutavad uskumatutel kiirustel ületades sellega inimaju arvutuskiirust ja võimekust. Rakenduste osas oleks esimene samm arvutijuhitud masinate koostisosade ja programmeerimise kõrge kvaliteedi tagamine.

  

Arvutijuhitud masinaid ei osteta ega müüda - neid ehitatakse ja disainitakse kestma. Nad ei ole mitte ainult vastupidavad ja pika elueaga, vaid need arenenud masinad suudavad lõpuks ka ennast ise parandada.

Pole ühtki põhjust, miks ei võiks kõik kodumasinad alates külmikust kuni pliidini, televiisorini, arvutini kesta kogu sinu eluaja ilma parandamiseta.

Kuidas saab seda sellise kindlusega öelda? Sellepärast, et parimad materjalid, nagu titaan, kestavad inimestest tuhandeid aastaid kauem.

Tänapäeva autodes on tihti hoiatustuled keskkonsoolil, mis teavitavad sind teatud probleemist. Seda ideed saab rakendada kogu masinapargi puhul ning kuni selleni, et mitte ainult masina oma arvuti ei ole probleemist teadlik, vaid teisi masinaid saab suunata reaalajas selle katkise osa välja vahetamisele. Nii uhke kui see ka ei tundu, siis iseennast parandavad masinad, struktuurid või isegi vooluringid on saamas reaalsuseks. Probleem on selles, et sellist efektiivsuse tootmist ei hinnata rahandussüsteemis, seega enamikul inimestel pole mingit arusaama, mis tegelikult on võimalik.

Kui ükskord on täisintegreeritud, iseseisev tööstussüsteem üles seatud, siis piisab ainult süsteemi uuendamisest ning selle jälgimisest. Aja möödudes meie tehnoloogiline võimekus suureneb ning süsteem täiustub.

Masin arsti asemel

Paljudel on raskusi arusaamisega, kuidas saab automatiseerimist rakendada keerulistel ametitel nagu seda on arst, arhitekt ja sarnased.

Kõigepealt peame küsima endilt, mis on meie elukutsete tegelik sisu. Misasi on tegelikult arst, puusepp, torumees või arhitekt? Mida nad tegelikult teevad? Nad tunnevad ära selgeksõpitud tõed ning tegutsevad vastavalt.

Kui arst uurib sind, siis ta lihtsalt mõttes viitab sellele, mis ta on õppinud. Kui sa lähed nahaarsti juurde arvates, et käe peal võib vähk olla, siis arst uurib su nahka ja võrdleb seda mõttes sellega, mis talle on õpetatud. Seejärel võib ta võtta nahaproovi, et seda lasta masinal analüüsida - see on tehniline protsess. Pole mingit põhjust, miks ei võiks leiutada optilist skännerit ühendatuna arvuti andmebaasiga, mis võiks uurida su kätt ning kohe aru saada, mis probleem on. 

Isegi nii tundlik asi nagu operatsioon on täiesti tehniline protsess. See on lihtsalt aja küsimus, kuna hakkavad kõrgelt arenenud masinad kirurge asendama. Sama kehtib kõikide utilitaarsete ametite kohta, mis on olemas.

Otsustamise üleandmine

See viib meid väga tähtsa arusaamani, millel on väga sügav mõju meie arengule siin planeedil. Otsuste tegemise teadlik üleandmine arvutitele on meie sotsiaalse arengu järgmine samm. Inimeste utilitaarsed rollid tänapäeva ühiskonnas on kõik põhiliselt tehnilist laadi. Kuigi see tundub iseenesestmõistetav füüsilise töö puhul, siis on nüüd ka vaimse töö delegeerimine arvutitele võimalik. Kui see tundub liiga võõras, siis teadke, et kui sa oled kunagi taskuarvutit kasutanud, siis sa oled otsuse langetamise usaldanud masinale. Me peame meeles pidama, et loogiline arutlus, mis on ühtlasi meie tunnetuslik oskus välja mõelda lahendusi probleemidele põhjus-tagajärg vaatenurgast, on täiesti tehniline protsess, mis põhineb informatsiooni hulgal, mis sel hetkel on saadaval.

Näiteks kui meie autol oleks mingi probleem, siis me läheks mehaaniku juurde ning ta kasutaks oma äratundmisoskust ja mälu, et teha kindlaks, mis võis probleemi põhjustada koos võimalustega, kuidas lahendada probleemi. See on objektiivne tehniline protsess. Siiski on mehaanilisel inimajul piiratud mälu ja intellektuaalne töötlusvõimekus. Modernne arvuti suudab samas salvestada kõvasti rohkem infot, kui inimene ning suudab pidevalt ja kiiresti infot töötleda ilma väsimata ja laisaks muutumata.

Näiteks eeldame, et me oleme programmeerinud arvuti, mis sisaldab infot selle sama auto kohta. Arvuti on programmeeritud tundma iga komponenti, iga keevitust ja elektroonilist ühendust selles autos. Talle on programmeeritud ka füüsika rakendused, et ta seonduks auto tegeliku põhjus-tagajärg funktsionaalsuse ja toimimisega, mitte ainult selle juppidega.

Kui auto viiakse parandusse, siis mehaanik läheb lihtsalt arvuti juurde ning sisestab probleemi kirjelduse. Ta võiks sisestada: vasak esituli ei tööta. Seejärel esitaks arvuti nimekirja kõikidest võimalikest vigadest, mis on seotud esitulega ning hakkaks mehaanikule esitama kindlaid küsimusi, mis üritavad loogiliselt jõuda probleemi põhjuseni. Arvuti võib öelda: "kontrolli juhtme 15B ühendust" ning seejärel näitab joonist, kus see komponent autos asub.

Kui mehaanik teeb kindlaks, et viga ei ole selles, siis ta sisestab uue info ning arvuti pakub välja järgmise loogilise võimaluse. Arvuti võtab tegelikult otsuseid vastu. Mehaanik lihtsalt suunab selle fookust nagu kalkulaatori puhul. 

Kokkuvõte

Põhimõte on selles, et pole inimtegevust, mida ei saaks kõvasti täiustada otsuste tegemise üleandmisega arvutitele. Fakt on see, et ainuke asi, mis meid masinatest eristab tunnetuslikul utilitaarsel tasandil, on meie oskus luua keerulisi seoseid oma peas. Ükski tänapäeva arvuti pole siiani suutnud vastata efektiivselt keerulisele küsimusele inglise või mõnes muus keeles. See nõuab keele muutmist selliseks, et arvuti saab sellest aru, näiteks matemaatikaks.

Uued tehnoloogia harud (tehisintellekti loomine), on hakanud arenema ning pakuvad uskumatuid võimalusi sellel alal. Aja möödudes muutuvad keerulised mõtteprotsessid, mida varem arvati ainult inimeste puhul võimalikeks, ka arvutite poolt teostatavateks.