Экспертиза машины: Автотехническая экспертиза неисправностей гарантийного автомобиля. Судебная техническая оценка, автоэкспертиза качества авто.

Содержание

Независимая автотехническая экспертиза. Стоимость. Примеры.

Автотехническая экспертиза представляет собой специальное исследование автотранспортных средств с целью оценки их текущего состояния и определения механизма произошедших с ними изменений. Как правило, автотехническая экспертиза применяется в отношении автомобилей, побывавших в дорожно-транспортных происшествиях. Данное исследование необходимо для установления актуальной стоимости транспортного средства и определения нанесенного его владельцу материального ущерба. Кроме того, с помощью этого вида экспертизы можно выяснить подробности происшествия, определить факторы, по которым суд впоследствии сможет установить виновника аварии. Предмет исследования автотехнической экспертизы является довольно сложным и многокомпонентным объектом, он включает в себя сам автомобиль, состояние дорожного полотна, особенности погодных условий в момент инцидента, оставленные на полотне и автомобиле следы различного генеза.

Потребность в автотехнической экспертизе возникает, если объем нанесенного потерпевшему материального ущерба вызывает сомнения, и при этом не позволяет оставить ситуацию нерешенной, то есть спор должен быть урегулирован в суде. Круг проблем, решаемых автотехнической экспертизой достаточно велик, в него входит анализ непосредственно транспортного средства и обстоятельств, в которых случился инцидент. Задачей исследования является поиск причин, которые лежат в основе происшествия, а также определение последствий, которые повлекло за собой случившееся. Автотехническая экспертиза предваряет определение лица, виновного в том, что произошла авария. Виновность конкретного человека (или организации) определяется только в судебном порядке, однако, предоставление максимальной информации обеспечивается посредством данного исследования.

Автотехническая экспертиза имеет множество названий. Ее также называют автотранспортной, дорожно-транспортной, транспортной экспертизой, автоэкспертизой и экспертизой дорожно-транспортных происшествий. Большое количество наименований исследования связано, прежде всего, с широким кругом решаемых проблем. Причем, данное исследование проводится не только в отношении машин, прошедших через аварию или столкновение, но и для оценки качества выполненных ремонтных работ, а также других манипуляций, связанных с изменением конструкции автотранспортного средства.

Основные направления производства автотехнической экспертизы

Автотехническая экспертиза – это сложный, многоступенчатый процесс, исследующий множество аспектов произошедшего, начиная от самого автомобиля и заканчивая анализом дорожных условий и следов, оставленных автомобилем на дорожном полотне. Иногда необходимо произвести комплексное исследование сложившейся ситуации. В большинстве же случаев достаточно проанализировать только транспортное средство, например, особенности его производственных характеристик или нанесенные в момент аварии повреждения. В связи с этим, автотехническая экспертиза подразделяется на следующие виды:

Автооценочная экспертиза определяет текущую рыночную стоимость автомобиля в том виде, в каком он направлен на проведение исследования. Эксперт исчисляет цену, ориентируясь на среднерыночные показатели. В результате данного вида автотехнической экспертизы также можно установить объем материального ущерба, нанесенного владельцу автотранспортного средства в результате случившейся аварии. При этом специалист ориентируется на средние показатели цены аналогичного автомобиля того же года выпуска, кроме того, он вычисляет стоимость машины с учетом поврежденных частей и деталей.

Экспертиза дорожных условий анализирует состояние того отрезка дороги, на котором произошла авария. Исследование оценивает состояние дорожного полотна, наличие на нем повреждений, правильность нанесенной разметки, а также корректность установленных дорожных знаков. Любой из перечисленных аспектов в случае имеющихся нарушений может привести к столкновению, при этом вина с граждан, управляющих автомобилями, должна быть снята.

Экспертиза состояния транспортных средств устанавливает техническую пригодность автомобиля к эксплуатации. Специалист, проводящий данный вид автотехнической экспертизы, исследует имеющиеся в автотранспортном средстве поломки, недостатки производственной сборки, преднамеренно нанесенные повреждения. Подобный анализ может выявить непригодность автомобиля к эксплуатации, а также определить причины данного состояния машины.

Экспертиза обстоятельств ДТП является одним из самых объемных и трудоемких по исполнению разновидностей автотехнической экспертизы. Исследование определяет множество факторов, сопровождавших ДТП и устанавливает их влияние на механизм нанесенных повреждений. Данный вид экспертизы учитывает направление движения автомобилей, погодные условия, состояние граждан, управлявших транспортными средствами, особенности дорожного покрытия и другие показатели. Эксперт исследует оставленные автомобилями следы, материалы дела, метеорологические данные, показания свидетелей, производит необходимые анализы и так далее.

Порядок проведения автотехнической экспертизы

В первую очередь при возникновении необходимости в проведении автотехнической экспертизы, инициатор исследования направляется для получения предварительной консультации с экспертом. Консультация проводится с целью определения конкретного вида автотехнической экспертизы, ее стоимости и сроков проведения, постановки цели и задач исследования, а также формулирования списка вопросов эксперту. На предварительной консультации также определяется, будет ли экспертиза проведена одним специалистом или комиссией экспертов.

При принятии положительного решения о производстве автотехнической экспертизы, инициатор исследования заключает с экспертным центром договор на проведение данного анализа. В договор в обязательном порядке включается информация о стоимости и сроках осуществления предстоящей экспертизы, цели и задачи, поставленные перед экспертом, перечень вопросов, на которые он должен будет ответить. После заключения договора, заказчик представляет эксперту все имеющиеся у него материалы. В каждом конкретном случае проведения исследования, список материалов оговаривается отдельно. В большинстве случаев для производства автотехнической экспертизы необходимо передать эксперту следующие документы:

  • Технический паспорт, содержащий сведения о типе, марке автомобиля и других его характеристиках.
  • Документы, подтверждающие личность владельца и его право на обладание данным транспортным средством.
  • Сведения о произошедшем инциденте – количество пассажиров, скорость передвижения транспортного средства, состояние дороги, наличие дорожной разметки и дорожных знаков и так далее.
  • Показания свидетелей, справку о дорожно-транспортном происшествии (если имеются и если необходимы).
  • Другие документы – по требованию эксперта, проводящего исследование.

После получения всех необходимых документов и материалов эксперт приступает к производству автотехнической экспертизы. В первую очередь он тщательно изучает все имеющиеся сведения, потом осуществляет другие необходимые экспертные мероприятия – анализы, исследования и так далее. Изучив полученные результаты исследования и решив поставленные перед ним задачи, специалист формулирует свое экспертное мнение и отвечает на заданные вопросы. На последнем этапе эксперт составляет экспертное заключение, в которое заносит описание произведенных действий, копии полученных документов, экспертный вывод и ответы на вопросы. После передачи заключения инициатору экспертизы, специалист, проводивший исследование, может быть вызван в суд для дачи показаний или разъяснений относительно вынесенного им экспертного заключения.

Правовая база для производства автотехнической экспертизы

Обязанности и права эксперта, осуществляющего производство автотехнической экспертизы, закреплены в Федеральном законе № 73-ФЗ от 31 мая 2001 года (статья 16 и 17 соответственно).

Статья 25 того же Закона регламентирует порядок формирования экспертного заключения и его содержание.

Вопросы, которые задаются специалисту, проводящему автотехническую экспертизу

  1. Каковы причины произошедшего столкновения?
  2. Каково было состояние дорожного полотна в момент аварии?
  3. Соответствовало ли нанесение дорожной разметки требованиям нормативных документов?
  4. Какова текущая стоимость исследуемого автомобиля?
  5. Каков объем материального ущерба, нанесенного владельцу автотранспортного средства?

Проведение экспертизы по уголовному делу

Согласно Постановлению Пленума Верховного Суда Российской Федерации от 21 декабря 2010 г. N 28 «О судебной экспертизе по уголовным делам» экспертиза по уголовному делу может быть проведена либо государственным экспертным учреждением, либо некоммерческой организацией, созданной в соответствии с Гражданским кодексом Российской Федерации и Федеральным законом «О некоммерческих организациях», осуществляющих судебно-экспертную деятельность в соответствии с принятыми ими уставами.

Коммерческие организации и лаборатории, индивидуальные предприниматели, образовательные учреждения, а также некоммерческие организации, для которых экспертная деятельность не является уставной,

не имеют право проводить экспертизу по уголовному делу. Экспертиза, подготовленная указанными организациями в рамках уголовного процесса, может быть признана недопустимым доказательством, т.е. доказательством, полученным с нарушением требований процессуального закона.

Недопустимые доказательства не могут использоваться в процессе доказывания, в том числе, исследоваться или оглашаться в судебном заседании, и подлежат исключению из материалов уголовного дела.

Так как АНО «Судебный эксперт» является автономной некоммерческой организацией

, а проведение судебных экспертиз является её основной уставной деятельностью (см. раздел «Документы организации»), то она имеет право проводить экспертизы в том числе и по уголовным делам.

Как выполняется судебная экспертиза машины

Часто при судебных разбирательствах стороны конфликта привлекают экспертов для того, чтобы была проведена экспертиза автомобиля после дтп.

В основном, это делается для того, чтобы выяснить, кто же на самом деле нарушил правила и кто должен выиграть дело. Исходя из законодательства, суд может принимать такие решения, опираясь при этом на официальный документ под названием «экспертиза автомобиля для суда». Для того, чтобы решить вопрос объективно, к расследованию подключают техника-эксперта. Он может давать показания о достоверности приведенных данных с технической точки зрения. Вообще, эта работа находится в компетенции специалиста по таким вопросам, но, поскольку суды постоянно работают и количество дел по различным ДТП растет, функции перекладываются на сторонних экспертов. В свою очередь, последние при даче показаний отвечают на вопросы о том, какие повреждения были нанесены и каким образом, но не дают конкретного ответа на вопрос о том, кто же виновен в ДТП — эта задача перекладывается на судью.

Как назначают и проводят экспертизу?

Независимая экспертиза автомобилей после ДТП в Москве проводится на основании постановления суда. Участники конфликта имеют право обсуждать условия экспертизы автомобиля после ДТП, делать предложения по поводу техника-эксперта, которого они хотят видеть в роли специалиста, и обсуждать финансовые стороны вопроса. В процессе предварительного обсуждения проведения независимой экспертизы автомобилей после ДТП в Москве, участники аварии также могут получить консультации у специалистов по поводу целесообразности проведения такой экспертизы и по любым другим юридическим вопросам. После того, как участники получают консультацию, им должны выдать бумагу, извещающую о том, где, когда, как, кем, и по какой цене будет проведена экспертиза автомобиля для суда. К письму также будут приложены ксерокопии лицензий, утвержденных нотариусом, о должном уровне квалификации экспертов, которые возьмутся за это дело. Для того, чтобы обратиться к одному из таких специалистов лично, вам достаточно просто зайти на его сайт и отправить письмо с помощью формы обратной связи. Если же у этого эксперта есть свой офис, достаточно просто отправиться туда. В письме необходимо с максимальной точностью описать ситуацию, предмет спора и список предполагаемых вопросов, на которые эксперту нужно будет ответить. Ответ вы получите в виде скана документа, на котором будет поставлена печать предприятия и роспись руководителя, а также эксперта. В большинстве случаев этих документов вполне достаточно для утверждения специалиста на роль свидетеля в суде. Но необходимо помнить, что последнее слово по поводу кандидатуры эксперта и вопросов, которые будут ему заданы, остается за судьей, который ведет дело.


Мы оказываем услуги по судебной экспертизе машин по всей Москве и Московской области, а также в различных регионах России.

Чтобы заказать судебную экспертизу машины звоните:

 +7 495 771-58-31  [email protected]

Также вы можете задать вопрос или отправить заявку на проведение экспертизы машины через форму заказа:

Заказать экспертизу машины для суда.


Действительно, работа эксперта заключается в проведения расследования, но при этом ему не позволено самостоятельно искать документы для того, чтобы проводить экспертизу. Кроме того, он не может получать их от сторон конфликта. Если документы, которые были предоставлены судом, не дали эксперту полной информации о деле, которое он расследует, он может подать запрос о предоставлении дополнительных сведений. Собирать эти данные он сможет только в том случае, если ходатайство будет удовлетворено. Поэтому, если у вас есть какие-либо важные сведения, доказывающие вашу правоту, вы должны прикрепить их к судебному делу до того момента, как их передадут специалисту, проводящему экспертизу. Это может ускорить процесс проверки и положительно повлиять на исход дела для вас. Речь идёт в том числе и о фотографиях, а также видеозаписях.

Стороны могут принимать непосредственное участие в экспертизе. На законодательном уровне прописано, что эксперт обязан уведомлять всех участников дела о том, что экспертиза проводится в определенный день и в определенное время. Фигуранты дела могут присутствовать во время этого процесса.

Общение эксперта со сторонами конфликта запрещено в том случае, если это может стать показателем необъективности специалиста. Обсуждаться может только такая тема, как порядок проведения экспертизы, время и место осмотра автомобиля. Человек, ответственный за проведение экспертизы, может сообщать результаты проверки только судье.

Что проверяют?

Во время судебной экспертизы автомобиля проверяют его работоспособность. В таких случаях предметом исследований становятся: все разновидности моторов, коробок передач, компоненты подвесок, корпусы, двигательные конструкции машины, внутренние элементы и так далее.

Что включает в себя такая экспертиза?

Экспертиза для суда в конечном итоге должна ответить на такие вопросы:

  • Каким образом и когда были получены повреждения?
  • Какая сумма понадобится для компенсации ущерба?
  • В каком тех. состоянии находится транспортное средство?
  • Какая сумма понадобится для полного ремонта автомобиля?

Сколько стоит экспертиза автомобиля и независимая экспертиза автомобиля

Судебная автотехническая экспертиза. Благодаря ей можно выявить:
  • Техсостояние деталей автомобилей
  • Причины и обстоятельства аварии
  • Расположение транспортных средств при контакте
  • Идентификация следов
  • Появление следов
  • Место аварии
  • Расположение авто по отношению к проезжей части

Стоимость такой экспертизы зависит от вопросов, которые будут ставится перед экспертом.

Чтобы точно узнать стоимость автоэкспертизы, необходимой в вашем случае, позвоните в Хонест. Наши менеджеры проконсультируют вас по стоимости и расскажут, как лучше поступить.

Особенности независимой экспертизы

Независимая экспертиза – это комплексное исследование, включающее техническую, научную и достоверную информацию при определении повреждений транспортного средства. Ее проводит специалист в определённой области.

Требования при проведении экспертизы:

  • Специалист должен обладать знаниями в науке, экономике и технике.
  • Детальное изучение вопроса.
  • Знать, как рассчитать повреждения.

Эксперты правового бюро Хонест работают в сфере автоэкспертизы минимум 5 лет и, разумеется, имеют все необходимы лицензии на проведение такой деятельности. Они смогут правильно установить причину каждого повреждения и их характер, а также корректно рассчитать полученный ущерб. В результате вы получите на руки пакет документов, которого достаточно для споров в любой инстанции.

Если в ходе экспертизы будет доказано, что водитель не виноват в аварии, расходы на её проведение должно возместить лицо, действия которого стали причиной ДТП. То же относится и к оценке ущерба. Соответственно, для пострадавшей стороны наши услуги фактически бесплатны.

Обратите внимание, что судебную экспертизу, как правило, оплачивается сторона, ходатайствовала о ее проведении. В некоторых случаях по решению судьи расходы могут быть разделены между участниками. Однако если экспертиза назначается судом, то она оплачивается из бюджета. Подробнее

Основные этапы выполнения экспертизы

  1. Определение времени, даты и места выполнения экспертной оценки
  2. Отправка другим участникам ДТП и страховщику уведомления о проведении экспертизы.
  3. Осмотр автомобиля и составление акта с фотофиксацией дефектов ТС.
  4. Определение оценки ущерба и составление сметы по их устранению.
  5. Передача отчета заказчику.

Когда заказывают экспертизу

Экспертную оценку выполняют в таки случаях:

  • Определение ущерба при попадании автомобиля в ДТП.
  • Когда автомобилист виноват в аварии, однако назначенная сумма выплаты завышенная. Встречная экспертиза поможет получить объективную оценку.
  • Купля/продажа автомобиля, оформление наследство.
  • Дорожно-транспортное происшествие, произошедшее из-за неисправности ТС.
  • Начисленная СК величина компенсации недостаточная для ремонта автомобиля.
  • Повреждение автомобиля вызвано падением строительных конструкций, по вине погодных условий или вине третьих лиц.
  • Обвинение автомобилиста в виновности при ДТП, с которым он не согласен.

Подготовка к экспертизе

Подготовительный этап является необычайно важным. Если он выполнен правильно, это сократит сроки и позволит избежать проблем в будущем. При нарушении требований результаты экспертизы могут быть оспорены или полностью отклонены.

С самого начала лучше получить консультацию эксперта. Специалист предоставит полезную и требуемую информацию. Необходимо заблаговременно предупредить виновника ДТП и страховую компанию о предстоящей оценке ущерба, места и даты её проведения.

Предоставляемые документы

  1. Частное лицо должно предоставить паспорт, организация – лицензию и номер регистрации компании.
  2. Извещение о ДТП, полученную у ГИБДД. В ней должны быть указаны повреждения автомобиля. Оригинал документа хранится в СК, поэтому в экспертное бюро направляется его копия.
  3. Техпаспорт и номер регистрации автомобиля. Копии документов будут прикреплены к оценке.
  4. Акт экспертизы от страховой. При несогласии с оценкой СК водитель может заказать повторную экспертизу. Квалифицированный эксперт должен всё проанализировать и исследовать.
  5. Калькуляция. Основывается на копии акта осмотра СК и расчёте величине компенсации. Данный фактор обязательный для каждого страховщика. Эти сведения должны быть направлены в течение трёх дней после получения от клиента заявки.

Экспертное заключение

Экспертное заключение должно быть точным и обоснованным. Документ не должен вызывать сомнений ни у автомобилиста, ни у страховой компании, ни у суда в случае разбирательства.

В экспертном заключении должны быть:

  1. Рыночная стоимость восстановления автомобиля, она должна обосновываться нормативными и правовыми документами.
  2. Указание источников, на основании которых эксперт проводил расчёты.
  3. Экспертное заключение должно отвечать требованиям достоверности, допустимости и соответствовать российскому законодательству.
  4. Действия и цены должны формироваться в соответствии с расходами на услуги и детали в местности, в которой будет проводиться ремонт.
  5. Заключение может разрабатывать лишь сотрудник, имеющий соответствующую лицензию.

Как выбрать экспертизу

Водитель может сам выбрать желаемую экспертную организацию либо конкретного специалиста. Чаще всего страховые компании предлагают собственных экспертов. Но если водитель выберет его, специалист может при проведении оценки придерживаться выгоды для страховщика. Это может привести к значительному занижению величины выплаты.

Хорошо, чтобы у водителя при себе всегда была визитка надежного эксперта-техника. Он поможет решить появившиеся проблемы.

Действия, когда сумма выплаты недостаточная

Нередко, когда страховые компании используют своих экспертов, они значительно занижают выплату. Что делать в этом случае? В первую очередь нужно подождать компенсации, после этого приступить к восстановлению автомобиля. После этого можно заказать повторную экспертизу. Она определит, были ли учтены все повреждения автомобиля, полученные в ДТП.

Если автомобилист забрал машину с автосервиса, а выплаты страховой на ремонт не хватило, тогда следует получить на руки страховой акт и в будущем потребовать от СК рассчитать фактическую стоимость ремонта.

Итак, сколько стоит экспертиза?
Как мы увидели, ответ на этот вопрос зависит от многих параметров: какая именно экспертиза требуется, какие вопросы будут ставиться перед экспертами. Чтобы узнать точную сумму, позвоните нашим специалистам. Они разберутся в вашей ситуации, скажут точно, сколько стоит независимая экспертиза авто в вашем случае, и проконсультируют, как лучше поступать в той или иной ситуации. Консультация бесплатна.

Независимая экспертиза автомобиля для суда в Москве

При решении конфликтных ситуаций между участниками дорожных происшествий, для оценки потенциальной стоимости машины или взыскания страховых выплат наша компания проводит в Москве независимую экспертизу автомобиля для суда.

Наша организация «Эксперт Оценка» действует в рамках правового поля на основании ФЗ №135-ФЗ «Об оценочной деятельности в Российской Федерации», утвержденного от 29.07.1998 г. Мы абсолютно легитимно проводим все виды оценочной деятельности с гарантиями безукоризненного качества экспертных работ, соблюдением сроков, с полной ответственностью и компетентностью.

Особенности проведения независимой экспертизы автомобиля для суда в Москве

Как следует из формулировки данной услуги, экспертиза авто для суда проводится с целью подтверждения или опровержения претензий одной из сторон в судебном порядке. В процессе оценки устанавливается степень повреждения технического состояния транспортного средства, его реальная рыночная стоимость на момент обследования.

Кроме того, экспертами нашей организации проводится экспертиза сопутствующих факторов и обстоятельств – для достоверной оценки с целью предоставления результатов в суд также следует провести обследование места происшествия, изучение повреждений находящихся там объектов. Это позволит точнее установить технических и ценовые характеристики автомобиля.

Такие процедуры проводятся со следующими намерениями ходатайствующей стороны:

Для реализации этих целей проводится полный технический осмотр транспортного средства, и в ходе оценочной экспертизы автомобиля для суда диагностируется функциональность транспортного средства, работоспособность его отдельных узлов и механизмов, а также учитываются такие критерии:

В ходе такой технической экспертизы обследуется двигатель, трансмиссия, тормозная система и состояние колес, система сцепления, а также остальные механизмы и агрегаты автомобиля. Также учитывается состояние тюнинга, качество покраски на момент обследования, на момент получения повреждений и на момент поступления машины на СТО для ремонта.

Техническая экспертиза автомобиля. Оценка машины

 

Для определения экспертом возможных дефектов в деталях, агрегатах, узлах транспортного средства проводится техническая экспертиза автомобиля. Она может понадобиться в случае, если, к примеру, имеются спорные вопросы у покупателя к изготовителю автотранспортного средства.

Для чего нужна экспертиза автомобиля

 

Как уже упоминалось ранее, техническая экспертиза автомобиля преследует определенные цели и имеет конкретные задачи: обнаружение самых различных недостатков и дефектов в частях автотранспорта.

Дефекты автомобиля могут быть следующими:

 

  • конструктивные – возникают в результате ошибок при проектировании авто;
  • производственные, происходящие в процессе первоначальной сборки машины или в результате неправильно исполненного ремонта;
  • эксплуатационные, возникающие при нарушении установленных правил использования автомобилей.

 

Если производственные дефекты и недостатки были обнаружены во время эксплуатации транспорта в течение гарантийного срока, то сам изготовитель или его представитель устраняет их на безвозмездной основе.

 

Оснований для проведения экспертизы может быть несколько:

 

  • непосредственное обращение граждан и организаций любой организационной формы;
  • судебные определения;
  • постановления правоохранительных органов и нотариусов.

 

Перед экспертом ставятся определенные вопросы:

 

  • имеются ли у автомобиля дефекты двигателя, коробки передач, элементов подвески и т.п.;
  •  по какой причине возникли такие недостатки;
  •  возникли ли они в процессе использования некачественного топлива, ранее произведенного ремонта и т.д.;
  • к какому роду дефектов следует отнести повреждения;
  • мог ли сам потребитель своими действиями нанести транспортному средству ущерб;
  • какие ремонтные работы необходимо выполнить;
  • расценки на запасные части, комплектующие;
  •  количество времени, которое необходимо затратить на ремонт;
  •   конечная стоимость ремонта;
  • могут ли проявиться дефекты с течением времени после ремонта автомобиля;
  •  определение утраты стоимости транспортного средства после восстановления;
  •  возможна ли эксплуатация автомобиля с выявленными недостатками;
  • насколько обоснованным будет ремонт автомобиля с имеющимися дефектами

 

 

Хотите узнать точную стоимость
экспертизы давности документа?

Оставьте заявку и мы перезвоним вам в течение нескольких минут!

Когда и как проводится судебная техническая экспертиза автомобиля

 

Судебная техническая экспертиза автомобиля занимается исследованием качества автомобиля и его технического состояния как полностью, так и отдельных «внутренностей» машины. Кроме того, рассматриваются причины того, почему в той или иной ситуации вышли из строя детали, агрегаты и узлы транспортного средства. Если владельца авто не устроило качество произведенного ремонта или технического обслуживания, то оно тоже может быть предметом проведения экспертизы. В случае ДТП эксперт выявляет обстоятельства и причины возникновения понесенного автомобилем ущерба.

Отдельным предметом исследования для эксперта является финансовая сторона вопроса. Техническая экспертиза автомобиля поможет рассчитать стоимость устранения его повреждений с максимальной достоверностью и точностью. Эксперты могут установить и стоимость авто в различном состоянии в целом.

Судебная экспертиза может быть проведена только на основании определения суда или постановлений правоохранительных органов. Экспертное заключение будет одним из доказательств в рассматриваемом деле.

 

Независимая техническая экспертиза автомобиля — основания и порядок проведения

Помимо работы эксперта в судебном процессе этими услугами можно воспользоваться не только в его рамках. Владелец транспортного средства может самостоятельно обратиться в специализированное учреждение, если на это будут причины.

Когда нужна независимая техническая экспертиза автомобиля:

 

  • покупка некачественного товара;
  • существуют разногласия в отношении качественных характеристик авто между покупателем и изготовителем;
  •  ремонт неудовлетворительного качества;
  • нарушение различных правил, которые надо соблюдать при эксплуатации автомобиля.

 

 

 

Это лишь некоторые основания. На практике могут возникнуть и другие важные вопросы к эксперту.

Конечно же, можно заказать проведение дополнительной независимой экспертизы и в рамках судебного разбирательства по желанию одной из сторон. Однако будет ли приобщено заключение независимого эксперта к материалам дела, зависит от решения судьи.

 

Как проводится независимая техническая экспертиза автомобиля

Первоначально между заказчиком и экспертом заключается договор, в котором указывается:

 

  • стоимость экспертизы;
  • дата, место и время ее проведения.

Когда наступает день оценки, начинается основная часть всей работы эксперта. Первоначально проверяется идентификационный номер автомобиля. После по фото- и видеоматериалам выявляются все возможные неисправности. В обязательном порядке на фотографиях должен быть зафиксирован государственный номер или иное обозначение. Это необходимо для того, чтобы достоверно знать, что экспертиза проводится в отношении именно данного транспортного средства.

Эксперт обязательно фиксирует в акте оценке порядок и характер восстановительных и ремонтных работ, которые были проведены с автомобилем ранее. Особенно это касается дорогостоящих и важных деталей и частей авто.

После этих действий эксперту необходимо рассчитать затраты на ремонтные и восстановительные работы, покупку комплектующих и запасных частей. Все расчеты делаются на основании существующих на данный момент времени рыночных расценок.

В нашем Московском центре экспертизы и оценке Вы всегда сможете заказать качественную экспертную работу. Техническая экспертиза автомобиля, цена на которую достаточно приемлема, будет выполнена в соответствии со всеми правилами и нормами российского законодательства.

 

Спросите нас и мы предложим решение!

Автотехническая экспертиза — независимая экспертиза Топ Эксперт

Автотехническая экспертиза – это сложный, многоступенчатый процесс исследования: автомобиля, дорожных условий, следов, оставленных автомобилем на дорожном полотне и других обстоятельств, связанных с объектом исследования.

Сроки: 3-7 раб дней
Цена от 5 000 р.
Вы получаете: Бесплатную консультациюСкидки при заказе более 2-ух объектов исследованияОперативный выезд эксперта на место ДТПКачественное заключение эксперта

Внимание: сроки и стоимость зависят от сложности объекта,более подробную информацию можно получить у специалистов экспертно-правового центра Топ Эксперт

Виды автотехнических экспертиз:

Автотехническая экспертиза представляет собой специальное исследование автотранспортных средств с целью оценки их текущего состояния и определения механизма произошедших с ними изменений. Как правило, автотехническая экспертиза применяется в отношении автомобилей, побывавших в дорожно-транспортных происшествиях. Данное исследование необходимо для установления актуальной стоимости транспортного средства и определения нанесенного его владельцу материального ущерба. Кроме того, с помощью этого вида экспертизы можно выяснить подробности происшествия, определить факторы, по которым суд впоследствии сможет установить виновника аварии.

Автотехническая экспертиза имеет множество названий. Ее также называют автотранспортной, дорожно-транспортной, транспортной экспертизой, автоэкспертизой и экспертизой дорожно-транспортных происшествий. Большое количество наименований исследования связано, прежде всего, с широким кругом решаемых проблем. Причем, данное исследование проводится не только в отношении машин, прошедших через аварию или столкновение, но и для оценки качества выполненных ремонтных работ, а также других манипуляций, связанных с изменением конструкции автотранспортного средства.

Автооценочная экспертиза определяет текущую рыночную стоимость автомобиля в том виде, в каком он направлен на проведение исследования. Эксперт исчисляет цену, ориентируясь на среднерыночные показатели. В результате данного вида автотехнической экспертизы также можно установить объем материального ущерба, нанесенного владельцу автотранспортного средства в результате случившейся аварии. При этом специалист ориентируется на средние показатели цены аналогичного автомобиля того же года выпуска, кроме того, он вычисляет стоимость машины с учетом поврежденных частей и деталей.

Экспертиза дорожных условий анализирует состояние того отрезка дороги, на котором произошла авария. Исследование оценивает состояние дорожного полотна, наличие на нем повреждений, правильность нанесенной разметки, а также корректность установленных дорожных знаков. Любой из перечисленных аспектов в случае имеющихся нарушений может привести к столкновению, при этом вина с граждан, управляющих автомобилями, должна быть снята.

Экспертиза состояния транспортных средств устанавливает техническую пригодность автомобиля к эксплуатации. Специалист, проводящий данный вид автотехнической экспертизы, исследует имеющиеся в автотранспортном средстве поломки, недостатки производственной сборки, преднамеренно нанесенные повреждения. Подобный анализ может выявить непригодность автомобиля к эксплуатации, а также определить причины данного состояния машины.

Экспертиза обстоятельств ДТП является одним из самых объемных и трудоемких по исполнению разновидностей автотехнической экспертизы. Исследование определяет множество факторов, сопровождавших ДТП и устанавливает их влияние на механизм нанесенных повреждений. Данный вид экспертизы учитывает направление движения автомобилей, погодные условия, состояние граждан, управлявших транспортными средствами, особенности дорожного покрытия и другие показатели. Эксперт исследует оставленные автомобилями следы, материалы дела, метеорологические данные, показания свидетелей, производит необходимые анализы и так далее.

Порядок проведения автотехнической экспертизы.

В первую очередь при возникновении необходимости в проведении автотехнической экспертизы, инициатор исследования направляется для получения предварительной консультации с экспертом. Консультация проводится с целью определения конкретного вида автотехнической экспертизы, ее стоимости и сроков проведения, постановки цели и задач исследования, а также формулирования списка вопросов эксперту. На предварительной консультации также определяется, будет ли экспертиза проведена одним специалистом или комиссией экспертов.

При принятии положительного решения о производстве автотехнической экспертизы, инициатор исследования заключает с экспертным центром договор на проведение данного анализа. В договор в обязательном порядке включается информация о стоимости и сроках осуществления предстоящей экспертизы, цели и задачи, поставленные перед экспертом, перечень вопросов, на которые он должен будет ответить. После заключения договора, заказчик представляет эксперту все имеющиеся у него материалы. В каждом конкретном случае проведения исследования, список материалов оговаривается отдельно. В большинстве случаев для производства автотехнической экспертизы необходимо передать эксперту следующие документы:

  • Технический паспорт, содержащий сведения о типе, марке автомобиля и других его характеристиках.
  • Документы, подтверждающие личность владельца и его право на обладание данным транспортным средством.
  • Сведения о произошедшем инциденте – количество пассажиров, скорость передвижения транспортного средства, состояние дороги, наличие дорожной разметки и дорожных знаков и так далее.
  • Показания свидетелей, справку о дорожно-транспортном происшествии (если имеются и если необходимы).
  • Другие документы – по требованию эксперта, проводящего исследование.

После получения всех необходимых документов и материалов эксперт приступает к производству автотехнической экспертизы. В первую очередь он тщательно изучает все имеющиеся сведения, потом осуществляет другие необходимые экспертные мероприятия – анализы, исследования и так далее. Изучив полученные результаты исследования и решив поставленные перед ним задачи, специалист формулирует свое экспертное мнение и отвечает на заданные вопросы. На последнем этапе эксперт составляет экспертное заключение, в которое заносит описание произведенных действий, копии полученных документов, экспертный вывод и ответы на вопросы. После передачи заключения инициатору экспертизы, специалист, проводивший исследование, может быть вызван в суд для дачи показаний или разъяснений относительно вынесенного им экспертного заключения.

  • Каковы причины произошедшего столкновения?
  • Каково было состояние дорожного полотна в момент аварии?
  • Соответствовало ли нанесение дорожной разметки требованиям нормативных документов?
  • Какова текущая стоимость исследуемого автомобиля?
  • Каков объем материального ущерба, нанесенного владельцу автотранспортного средства?

Уточняйте интересующий Вас вопрос по контактному телефону:

+7 (495) 127-09-35
+7 (916) 435-72-27

Консультация специалиста в офисе рядом с м. Охотный ряд осуществляется по предварительной записи с целью выбора наиболее удобного времени для Вас!

С Уважением,
Коллектив ЭКСПЕРТНО-ПРАВОВОГО ЦЕНТРА «TOP EXPERT».

Загрузка…

Независимая экспертиза после ДТП в Ростовской области

К сожалению, безопасность движения не всегда зависит от мастерства и опыта водителя, и такая неприятность, как ДТП, может случиться практически с каждым. Первое, что требуется в такой ситуации — это оценка ущерба после ДТП.

Многие автомобилисты, доверяя оценку ущерба экспертной организации страховой компании, сталкиваются с проблемой, что выплаты по ОСАГО не покрывают причиненный ущерб. Любая страховая компания в Ростове-на-Дону, Таганроге, Шахтах, Волгодонске, Новочерскасске, Батайске, Новошахтинске и в других городах Ростовской области является коммерческой организацией, заинтересованной к сведению выплат по страховке к минимуму. По этой причине экспертные организации страховщика стараются минимизировать оценку ущерба, причиненного автомобилю.

Для того, чтобы избежать подобной ситуации, экспертиза автомобиля и оценка ущерба при ДТП должна осуществляться независимой экспертной организацией, не имеющей договоров со страховыми компаниями.

Бюро независимой оценки и экспертизы «Эксперт+» является независимой экспертной компанией, одним из направлений деятельности которой является оценка ущерба автомобиля после ДТП.

В соответствии со статьей 12 ФЗ-40 «Об обязательном страховании гражданской ответственности владельцев транспортных средств», ущерб при ДТП может определяться той экспертной компанией, которую выбирает клиент (потерпевший). Независимая экспертная компания устанавливает необходимый перечень работ, которые потребуются для восстановления пострадавшего в ДТП автомобиля, а также рассчитывает стоимость проведения ремонтных работ, необходимых запчастей и расходных материалов.

Этапы оценки ущерба после ДТП в Ростовской области

Оценка ущерба после ДТП включает в себя несколько этапов:

  • подача документов, подтверждающих наступление страхового случая в страховую компанию;
  • уведомление страховой компании и причинителя ущерба о времени и месте проведения экспертизы не позднее, чем за три рабочих дня.

Организация осмотра и проведения экспертизы автомобиля в Ростовской области

Осмотр автомобиля осуществляется экспертами компании «Эксперт+» в удобное для клиента время. В том случае, если автомобиль невозможно доставить к офису компании, Эксперт выедет на место стоянки поврежденного авто.

После проведения осмотра и получения необходимых для проведения оценки ущерба материалов в течение 3-10 дней (в зависимости от количества повреждений у автомобиля) производится непосредственно оценка ущерба при ДТП. Эксперт определяет перечень повреждений, проводит расчеты с использованием сертифицированных программных комплексов «ПС:Комплекс 7», «AudaPadWeb» и оформляет Экспертное заключение.

Что представляет собой Экспертное заключение и для чего его делать?

Экспертное заключение представляет собой уникальный документ в объеме 15-30 страниц с описанием повреждений, расчетом ущерба при ДТП и приложенными фотографиями повреждений, а также документами Эксперта, проводившего экспертизу автомобиля. Экспертное заключение является основанием для предъявления досудебных требований к страховой компании и виновнику ДТП, а также является законным основанием для подачи заявления в суд.

Качественно проведенная оценка повреждений автомобиля не только помогает выявить реальный размер ущерба, но, кроме того, может служить законным основанием для произведения компенсационных выплат и серьезной опорой при судебных разбирательствах. Доверять в подобном вопросе следует лишь квалифицированным профессионалам, имеющим многолетнюю хорошую репутацию.

Нужна ли оценка ущерба автомобиля с серьезными повреждениями?

Оценка ущерба в том случае, если автомобиль получил серьезные повреждения или в аварии было более двух участников, имеет целый ряд нюансов. Независимая экспертиза автомобиля в этом случае просто необходима, так как на основании заверенной копии отчета эксперта пострадавший имеет право обратиться в суд и требовать возмещения ущерба с причинителя, независимо от той суммы, которую выплатила страховая компания.

Качественное обслуживание и индивидуальный подход, а также способность погрузиться в обстоятельства произошедшего ДТП, позволяет Экспертам нашей организации удовлетворить запросы заказчиков и помочь им в решениях спорных ситуаций. Наши специалисты помогут оценить, насколько губительна оказалась авария, как сильны повреждения и во сколько обойдется восстановление транспортного средства.

Сколько стоит независимая экспертиза автомобиля, оценка ущерба, УТС?

Дорожно-транспортное происшествие может иметь различные масштабы и последствия. В любом случае, очень важно, чтобы обстоятельства происшествия были выявлены достоверно, определены действительные виновники и пострадавшие, а также определен материальный, финансовый вред. Именно поэтому невозможно точно ответить, сколько стоит независимая экспертиза после ДТП, так как требуется учет ряда факторов.

Не стоит гоняться за дешевизной в вопросе оценки ущерба автомобилю при ДТП, так как на рынке в Ростове-на-Дону, Таганроге, Шахтах, Волгодонске, Новочерскасске, Батайске, Новошахтинске и в других городах Ростовской области присутствует большое количество организаций, предлагающих оценить ущерб автомобилю после ДТП по цене существенно ниже рыночной. Если же вам предлагают сомнительно дешевые исследования, следует хорошо подумать, стоит ли им доверять.

Оценка после ДТП, автотехническая экспертиза (автоэкспертиза), выполняемая нашими Экспертами в Ростове-на-Дону, Таганроге, Шахтах, Волгодонске, Новочерскасске, Батайске, Новошахтинске и в других городах Ростовской области, имеет четко установленные сроки проведения, не выходя за рамки которых вы получите качественное Экспертное заключение. Мы не допускаем затягивание сроков проведения экспертизы, потому как понимаем желания клиента и возможные для него последствия просрочки. Мы выполняем даже сложные комплексные задачи в четко установленный договором срок.

Заполните форму ниже, указав в тексте поля «Комментарий» суть Вашего вопроса.

Не забудьте указать контактную информацию в полях «Телефон» или «E-mail», а также представьтесь в поле «ФИО», чтобы наши менеджеры смогли в короткий срок связаться и проконсультировать Вас.

 

 

Повышение квалификации людей и машин с помощью технологий консервации: вопросы и ответы с Сарой Бири

  • Сара Бири — эксперт по компьютерному зрению, чей путь в науку маловероятен: она начинала балериной, а теперь ее цель — помочь решить проблемы в технологиях консервации .
  • Она использует два подхода к технологиям консервации — нисходящий для решений, которые могут быть применены к широкому кругу проблем, и восходящий, предназначенный для конкретных задач, — и работает в полевых условиях, чтобы убедиться, что они на самом деле работают.
  • Бири помог создать ИИ Microsoft для Earth MegaDetector, модель, которая помогает обнаруживать животных в данных фотоловушек, и сотрудничает с проектом ElephantBook в Кении для автоматизации идентификации слонов.
  • В интервью Mongabay Сара Бири рассказывает о своем пути к природоохранным технологиям, о том, как она сочетает в себе лучшее из человеческого и искусственного интеллекта для решения проблем, и почему работа на местах является ключом к обеспечению пригодности и доступности технических решений.

Некоторые люди знают, что они хотят быть учеными с раннего возраста. Не так с Сарой Бири. Эксперт по компьютерному зрению начал свой путь в науку неожиданным образом: в качестве балерины. Работая в Atlanta Ballet, Бири увидел рекламу семинаров в Технологическом институте Джорджии. И хотя именно бесплатная еда привела ее к двери, темы со временем пробудили ее интерес.

«Впервые в жизни я понял, что инженерия, компьютерные науки и технологии могут быть инструментами для общественного блага», — говорит Бири, ныне доктор философии.Д. кандидат Калифорнийского технологического института.

Сегодня бывшая балерина изучает, как можно использовать искусственный интеллект в природоохранной деятельности, чтобы упростить анализ данных, помочь ученым стать более эффективными и создать действительно полезные и доступные технологии.

Сара Бири — эксперт в области компьютерного зрения и доктор философии. кандидат Калифорнийского технологического института. В ее работе используется искусственный интеллект, чтобы упростить рабочие процессы с данными фотоловушек. Изображение предоставлено Сарой Бири.

«Я чувствую, что балет научил меня очень хорошо относиться к неудачам. И воспринимайте все эти неудачи как уроки для дальнейшего улучшения», — говорит она.

И она сделала именно это: Бири видит проблемы в технологии консервации и устраняет их. Одна из проблем, которую она пытается решить, — это проблема слишком большого количества данных, особенно при использовании фотоловушек. Она видит всеобщую необходимость в научном сообществе отфильтровывать пустые изображения и точно обнаруживать животных на оставшихся изображениях.

«Камеры-ловушки собирают массу данных, — говорит она. «Человеку требуется невероятно много времени, чтобы просмотреть все эти данные… и извлечь информацию, скрытую во всех этих пикселях».

So Beery помог разработать ИИ Microsoft для Earth MegaDetector, модель, которая обнаруживает животных на фотографиях, сделанных фотоловушками.

Работа в полевых условиях также является важной частью исследований Бири. Часто с машинным обучением решения и изменения не всегда переносятся на поле.Поэтому она сотрудничает с ElephantBook в Масаи Мара в Кении, следя за слонами, используя гибридный подход человека и ИИ, который, по ее мнению, является важным следующим этапом в технологии сохранения.

Этот подход основан на том факте, что люди лучше учатся, чем машины, и могут лучше определять изменения в отдельных слонах и популяции. Например, у отдельных слонов могут появиться новые слезы в ушах, или некоторые из них могут появляться и исчезать в популяции. По ее словам, это проблемы, с которыми машинное обучение не справляется.Дополнительным преимуществом является то, что члены сообщества в процессе становятся экспертами по слонам.

«Часть того, чего я хочу от своей карьеры, — это убедиться, что инструменты, которые я создаю, решают проблему, которую я пытаюсь решить, и могут использоваться сообществом», — говорит она.

Кейтлин Луби из

Mongabay недавно поговорила с Сарой Бири о ее пути от балета к компьютерному зрению, о том, как ее работы помогают упростить анализ данных с фотоловушек и о том, как она выезжает на поле, чтобы убедиться, что технологии пригодны для использования, масштабируемы и доступны.Интервью было слегка отредактировано для ясности и длины.

Монгабай: Я хотел бы услышать о вашем прошлом. Как вы начали заниматься консервационными технологиями? Вы всегда интересовались ИИ?

Сара Бири: Это было немного странное путешествие. Я всегда был очень увлечен окружающей средой и сохранением. И это, вероятно, отчасти из-за того, как мои родители воспитали меня. Они похожи на счастливых хиппи с северо-запада Тихого океана, которые очень заботятся о мире.Но моим первым увлечением был балет. Я начал заниматься балетом в 4 года; Я начала усердно тренироваться примерно в 11 или 12 лет. И я получила свою первую работу в 16 лет, переехала через всю страну и шесть лет была профессиональной балериной. Немного другой путь.

Моя первая работа была в балете Атланты. А молодым балеринам много не платят. Я был действительно разбит и голоден все время. И я жил в дешевом районе Атланты, где также было много студентов колледжей, поступивших в Технологический институт Джорджии, который назывался Хоум-Парк.

Так вот раньше на телефонных столбах люди вешали объявления типа «приходите на семинар, еда бесплатно». И я начал ходить на семинары в Технологический институт Джорджии и притворяться, что я студент, ради бесплатной еды, но потом приходится оставаться и разговаривать.

Впервые в жизни я понял, что инженерия, компьютерные науки и технологии могут быть инструментами для общественного блага. Раньше я действительно не был знаком с этим понятием. Я думал, что информатика предназначена для людей, которым нравятся видеоигры.И это как бы открыло мне глаза на возможность. Затем, когда я действительно ушел в отставку, я решил уйти в преклонном возрасте 22 из моей балетной карьеры.

Я вернулся в школу, чтобы изучать электротехнику, потому что хотел работать над переходом на зеленую энергию. А затем, по счастливой случайности, председатель моего отдела работал над исследовательским проектом с Panthera, занимаясь распознаванием отдельных снежных барсов с помощью компьютерного зрения. И я никогда не слышал о компьютерном зрении.

Я хотел выяснить, что такое исследование, и меня пригласили в этот проект, и я полностью влюбился в концепцию использования компьютерного зрения и ИИ для работы над этими проблемами сохранения дикой природы. Что касается концепции исследования в целом, мне понравилось, насколько она креативна. Мне казалось, что я возвращаюсь к своим художественным корням. Я работал над этим проектом на протяжении всего обучения, а затем решил получить докторскую степень. и продолжайте использовать этот тип ИИ для сохранения природы.

Сара Бири наблюдает за слонами в полевых условиях в заповеднике Мара-Норт в Кении вместе с командой долгосрочного мониторинга Mara Elephant Project.Мать-слон без бивней известна как ID129. Изображение предоставлено Chags Photography для проекта Mara Elephant.

Монгабай: Есть ли что-то, что вы взяли из своего танцевального опыта, что вы используете сегодня в своей науке?

Сара Бири: Думаю, этот танец действительно помог мне в паре вещей. В балете вы постоянно сталкиваетесь с неудачами. И я думаю, что в исследованиях мы имеем дело с неудачами. Многое идет не так, что-то ломается, и я чувствую, что балет научил меня очень хорошо относиться к неудачам.И воспринимайте все эти неудачи как уроки для дальнейшего улучшения.

И затем я думаю, что другим важным навыком, которому меня научила работа художника, было то, как хорошо общаться с кучей разных людей. Я думаю, что мы должны учить ученых общаться больше, чем мы, потому что я действительно видел, как эти навыки общения помогли мне в моей карьере.

Монгабай: Расскажите мне о проекте Microsoft AI for Earth MegaDetector.Каковы некоторые из целей и как они были успешными до сих пор?

Сара Бири: Этот проект начался как мой первоначальный исследовательский проект [о снежных барсах], когда я только начинал свою докторскую диссертацию. в Калтехе. Одна из вещей, которые я заметил в этом проекте, заключалась в том, что была большая необходимость определить, является ли это снежным барсом вообще. Но в более широком смысле любой, кто работает с данными фотоловушек, хочет знать, каких животных я видел в своей камере.

Все началось с проекта, в рамках которого я сотрудничал с местными исследователями из Южной Калифорнии из Геологической службы США и Службы национальных парков и пытался создать для них модели классификации видов с помощью фотоловушек. И наши первоначальные результаты выглядели хорошо, мы получали почти идеальную точность. Машинное обучение может сделать это. Примерно в то же время начали появляться статьи, в которых говорилось, что машинное обучение решило проблему идентификации видов с помощью фотоловушек.Нам больше не нужно беспокоиться об этом.

Но в ходе обсуждений с моими коллегами я понял, что они хотят, чтобы это работало на любой новой камере, которую они выпускают. Мы знаем, что машинное обучение очень хорошо запоминает корреляции в данных, которые на самом деле не очень хороши в том, что мы хотим. Например, это может быть просто изучение того, что в этой конкретной камере-ловушке, если вы видите этот фон, вы, скорее всего, увидите рысь, потенциально узнавая что-то, чего вы не хотите.

Я взял данные, которые мы собрали, и подумал: давайте попробуем наши модели в этом сценарии. Мы будем тренироваться на этих и тестировать на них. И то, что мы увидели, это серьезное падение производительности с этими новыми фотоловушками — мы говорим о точности от 95% до 60%.

Затем я пошел работать в Microsoft в качестве стажера, и мы с Дэном Моррисом как бы взяли это и построили MegaDetector… И давайте посмотрим, сможем ли мы построить модель обнаружения животных для данных фотоловушек, которая будет работать в любой точке мира для любого разновидность.

Итак, «мега» здесь — это что-то вроде ироничной ссылки на усилия по работе с кучей разных партнеров из множества организаций, сбору их данных, анализу их в единый стандартный формат… «Мега» пытается заставить всех работать вместе. Чтобы построить что-то, что работает лучше для всех. После той стажировки проект действительно пошел в гору.

Монгабай: Какую главную проблему вы пытались решить с помощью этого проекта?

Сара Бири: Когда дело доходит до дела, большая проблема, с которой сталкиваются люди, пытающиеся использовать фотоловушки для сохранения, исследования или управления охраняемой территорией, заключается в том, что фотоловушки собирают массу данных.Например, я установил сеть фотоловушек в Кении, 100 фотоловушек, и за последние два года мы собрали 18 миллионов изображений.

Как вы можете себе представить, человеку требуется невероятно много времени, чтобы просмотреть все эти данные и обработать их, чтобы иметь возможность затем использовать их и получить информацию, скрытую во всех этих пикселях, и иметь возможность ее использовать. для их последующих исследований.

И наша цель состоит в том, как сделать это масштабируемым? Как сделать людей более эффективными, чтобы они могли своевременно обрабатывать данные? До того, как мы начали работать с Департаментом рыболовства и охоты Айдахо, они отставали в обработке на пять лет и собирали данные каждый год, так что вы никогда не сможете наверстать упущенное.И затем, если вы получаете результаты вашего мониторинга с опозданием на пять лет, и вы уже внесли изменения в политику, вы не узнаете, были ли эти изменения в политике хорошими или нет, своевременно, что я считаю действительно важным. .

Модель MegaDetector обнаруживает животных на изображениях фотоловушек и отфильтровывает пустые изображения. Изображение предоставлено Вашингтонским университетом.

Монгабай: Насколько я понимаю, вы также занимаетесь полевой работой. Можете ли вы рассказать мне немного больше об этом? Почему для вас важно выйти на поле?

Сара Бири: Я начала создавать больше сообщества вокруг ИИ для сохранения и завела канал в Slack, чтобы попытаться выяснить, кто еще работает над этими проблемами.А сейчас там около 600 человек, и поэтому в исследовательском сообществе есть большой интерес. Но то, что я постоянно наблюдал, это то, что люди публиковали статью о каком-то классном проекте, который во многих случаях был действительно многообещающим. Но тогда эти проекты не использовались. Некоторые технологии разрабатывались, но тогда защитники природы не использовали их, чтобы извлечь из них пользу.

И я впервые начал выходить в поле, потому что я действительно чувствовал, что часть того, чего я хочу от своей карьеры, — это убедиться, что инструменты, которые я создаю, решают проблему, которую я намереваюсь решить, и могут быть использованы сообщество и тем или иным образом приносят пользу.Я хотел действительно понять из первых рук, на что похожи эти узкие места: почему они, почему эти системы не используются? По каким причинам они недоступны? Каждый раз, когда я выезжаю в поле, я узнаю гораздо больше от людей, которые находятся там на местах, что нужно и какие есть узкие места.

Что-то вроде Мегадетектора, например, находится в облаке. И у меня есть много разных моделей, которые работают в разных частях света и очень полезны, но они в облаке.

Я получил финансирование, купил эти фотоловушки, отправился в Кению и поставил их, чтобы мы могли провести сравнительное исследование индивидуальной идентификации зебры по данным, полученным с фотоловушек, и по данным, полученным людьми. План состоял в том, чтобы работать с этой местной компанией, у которой лучшая пропускная способность в Кении. Мы знали, что не сможем получить данные из исследовательского лагеря из Исследовательского центра Мпала в облако, потому что там просто нет пропускной способности.Но мы собирались привезти жесткие диски в город, и тогда у местной компании была бы скорость, чтобы выполнить загрузку. И мы попробовали это в первый раз, и они начали делать тесты скорости. И они поняли, что размещение одного жесткого диска в облаке займет шесть месяцев и будет невероятно дорого для них. Это неосуществимо.

Теперь наш обходной путь, который причиняет мне боль, заключается в том, что мы кладем жесткие диски в коробку и отправляем их по всему миру в Калифорнийский технологический институт, а я загружаю их в Калифорнийский технологический институт, где это происходит намного быстрее.Это просто показывает, что это большая проблема. Попытка решить эту проблему передачи этих больших объемов данных из поля в модель машинного обучения сложна.

И еще есть дополнительные испытания. Вы хотите внедрить модель машинного обучения на местах, потому что вам нужны сверхбыстрые компьютеры или доступ к ресурсам, которых нет в некоторых из этих местных центров. Понимая, почему вещи не используются, а затем пытаясь придумать хорошие способы решения этих проблем, я думаю, именно поэтому технологам по консервации важно выходить на поле, даже если большая часть их работы связана с набором текста на компьютере.

Монгабай: Расскажите мне немного больше о работе, которую вы делаете с ElephantBook.

Сара Бири: Когда я был в Кении, устанавливая эти фотоловушки, я также хотел поговорить с несколькими группами защитников природы. В Кении ведется масса удивительных работ по сохранению. Я поговорил с Всемирным фондом дикой природы и Всемирным центром агролесоводства, а затем отправился в Мара, чтобы навестить Mara Elephant Project и их директора по исследованиям и сохранению [Джейка Уолла], который является потрясающим технологом по сохранению.Он разработал большую часть программирования для Earth Ranger, которая является широко используемой платформой для управления данными для охраняемых территорий. Мы говорили о некоторых из их проблем, связанных с наблюдением за слонами.

Традиционно, один из способов, которым мы пытаемся отслеживать эти популяции слонов, состоит в том, чтобы надевать ошейники на определенных ключевых слонов в популяции, что стоит от 15 000 до 20 000 долларов за слона и требует большого количества опыта и содержания. Другой подход заключался в долгосрочном мониторинге популяций с визуальной повторной идентификацией: вы видите слона и можете визуально повторно определить, какой это слон, а затем вы можете использовать эту информацию для отслеживания его поведения и моделей движения. в социальных сетях.

Но это традиционно в значительной степени зависело от того, что популяции достаточно малы и замкнуты настолько, чтобы человек мог изучить всех слонов. Он в значительной степени зависит от такой небольшой группы экспертов, которые могут посмотреть на слона и сказать вам, кто он. И невероятно сложно добиться воспроизводимости в этом сценарии, потому что у вас нет данных, которые вы собираете, и нет возможности вернуться к ним.

ElephantBook — это система, которая пытается использовать автоматизированные методы, чтобы сделать повторную идентификацию слонов более быстрой и доступной для неспециалистов.И это позволяет сделать это быстро и качественно.

Были некоторые традиционные способы, которыми люди пытались сделать это более доступным для неспециалистов, чтобы помочь привлечь внимание человека к частям слона, которые делают его опознаваемым. И к ним относятся рисунки краев ушей слона. Недавно группа исследователей во главе с Мишель Хенли в Южной Африке из Elephants Alive создала упрощенную версию того, что они называют Системой знаний об ухе слона (SEEK).Наш вклад заключается в систематизации маркировки SEEK, чтобы человек маркировал код для данного слона. А затем мы запускаем алгоритмы компьютерного зрения, которые извлекают контур уха и выполняют сопоставление на основе контура.

Эта комбинация приписываемых человеку меток в кодировании слонов плюс компьютерное зрение систематически дает нам лучшие результаты. И у нас есть своего рода творческие способы объединения этой информации, а затем мы полагаемся на людей, выполняющих проверку для каждого человека.

Сара Бири развернула 100 фотоловушек в Исследовательском центре Мпала в Лайкипии, Кения, чтобы проверить идентификацию видов с помощью ИИ в данных фотоловушек. Это изображение было захвачено одной из фотоловушек во время первоначального развертывания. Изображение предоставлено Сарой Бири.

Монгабай: Вы используете гибридный подход человека и ИИ с ElephantBook. Как это работает?

Сара Бири: Я думаю, причина того, что он работает лучше любого из них, заключается в том, что вы объединяете лучшее из обоих миров.ИИ действительно быстрый, но он склонен к ошибкам. И он склонен к ошибкам, особенно в сценариях, где либо мало доступных обучающих данных для данного интересующего объекта, либо когда его могут попросить сделать что-то, выходящее за рамки того, для чего он был обучен. Если объекты будут меняться со временем, это также то, с чем модели трудно справиться. Если его натренировали распознавать слона по заданному контуру, а затем у этого слона в ухе появляется огромная слеза, внезапно этот контур оказывается существенно другим.Это может быть сложно для модели машинного обучения.

Индивидуальная идентификация действительно включает в себя эти проблемы. По оценкам, в Маре обитает около 8000 слонов, которые со временем меняются, а популяция меняется. Есть смерти, рождения и мимолетные слоны. Вы должны быть в состоянии справиться со всеми этими проблемами, с которыми машинное обучение традиционно не очень хорошо справляется. В последнее время было сделано много интересных достижений, и машинное обучение становится лучше в этих вещах, но оно все еще недостаточно хорошо, чтобы ему можно было доверять.

И здесь на помощь приходят люди. Люди удивительно хорошо усваивают информацию на нескольких примерах. Они могут надежно обрабатывать новые концепции. И эта надежность, позволяющая действительно доверять базе данных, которую мы создаем, полагаясь на обе, очень важна.

Мы работаем с командой долгосрочного наблюдения, которую мы наняли для проекта Mara Elephant. Это команда рейнджеров, которые находятся на земле, и они каждый день выходят на улицу и наблюдают за слонами. И одна из действительно крутых вещей заключается в том, что никто из них не был экспертом по слонам с самого начала.Но они постоянно предоставляют дополнительные обучающие данные, которые улучшают нашу модель машинного обучения, а затем система помогает направить их внимание и учит их этим идентифицируемым характеристикам, что учит их быть лучшими экспертами. Человеческий опыт улучшается, и одновременно улучшается опыт машинного обучения.

Монгабай: Похоже, ваша работа выполняется в двух разных масштабах. MegaDetector очень общий и широкий, в то время как ElephantBook специфичен и адаптирован.Можете ли вы рассказать мне больше об этом?

Сара Бири: Это был осознанный выбор в рамках моей кандидатской диссертации. На самом деле они представляют собой два конца спектра того, как вы можете оказать влияние на охрану окружающей среды с помощью технологий. И я действительно хотел изучить этот спектр и понять, где находятся эти компромиссы. По сути, это разница между подходом «сверху вниз» и подходом «снизу вверх». Создавая ElephantBook, мы действительно разработали систему, которая комплексно решала проблему конкретного пользователя.Мы начали с нуля, и теперь у нас есть развернутая система, и мы создаем очень надежную базу данных о популяции слонов.

В то время как с МегаДетектором это было больше связано с пониманием того, что существует универсальная потребность в фильтрации пустых изображений, например, и данных фотоловушек. И хотя первоначальной целью проекта была идентификация видов, он также признавал, что была возможность предоставить инструмент, который может не выполнять идентификацию видов для всех в мире.Но это уже полезно практически для всех в мире, кто использует данные фотоловушек. И сделать этот инструмент доступным, понять потребности сообщества, а затем предоставить инструменты для их решения.

И поэтому я думаю, что если вы исследователь компьютерного зрения, понимание специфики проблемы и того, насколько хорошо она может быть обобщена, повлияет на ваши решения.

Монгабай: Каковы некоторые ограничения в использовании технологий, особенно ИИ?

Сара Бири: Как это переводится в решения.Я думаю, что это просто позволяет природоохранным группам взять ресурсы, которые они тратят на обработку данных, и перенаправить эти ресурсы на анализ и решение проблем, что, как я думаю, действительно должно быть направлено их ресурсам. Партнеры будут сообщать о сокращении примерно на 50-80% времени, затрачиваемого на маркировку данных фотоловушек, и финансовых затратах, чтобы платить людям за просмотр всех изображений. Много ресурсов, которые высвобождаются для других целей. Особенно, если учесть, сколько разных проектов использует модель.

AI делает возможным то, что раньше было просто невозможно. Для проекта Mara Elephant Project было невозможно проводить долгосрочное моделирование и мониторинг популяции, потому что у них не было местного эксперта, который уже знал всех слонов. Было непонятно, как научить кого-то этому. И они определенно не могут ошейничать каждого слона из популяции в 8000 слонов. У них не было возможности сделать то, что они смогли сделать, потому что мы внедрили этот систематический подход.

Пользовательский интерфейс ElephantBook, который упрощает процесс сопоставления с помощью ИИ, помогая повторно идентифицировать слонов в полевых условиях.Слона на этом фото зовут Фред. ElephantBook был разработан в результате сотрудничества Калифорнийского технологического института и проекта Mara Elephant Project под руководством Питера Кулица, Джейка Уолла и Бири. Группа студентов Центра открытого исходного кода (RCOS) Политехнического института Ренсселера создала соответствующий пользовательский интерфейс в сотрудничестве с командой ElephantBook. Изображение предоставлено Питером Кулитсом и Нехой Дешпанде для ElephantBook.

Монгабай: Как ваша работа помогает найти решения и изменить политику?

Сара Бири: Процесс понимания того, какую роль ИИ будет играть в разработке политики, все еще продолжается.Правительства все еще находятся в процессе выяснения того, когда следует или не следует использовать ИИ, следует ли ему доверять при принятии политических решений и как следует регулировать ИИ. Я думаю, что в контексте сохранения это требует строгих стандартов для постоянной проверки и проверки ИИ для любой модели, которая будет использоваться в качестве политики. Но мы все еще в этом процессе. Что касается того, как это повлияло на изменение политики, я думаю, мы увидим.

Монгабай: Какие следующие шаги вы хотите предпринять в своей работе?

Сара Бири: Я думаю, что с точки зрения исследований, которые меня действительно интересуют, как мы можем включить больше обширных и очень хорошо изученных научных знаний в эти модели машинного обучения? Одним из примеров этого является идентификация слона.Большинство систем повторной идентификации и компьютерного зрения в настоящее время работают как один к одному: вот изображение слона, скажите нам, какой слон.

Существует множество социальных структур и популяция слонов. Вы не видите слона в одиночестве. Обычно вы увидите слонов в социальных группах. И когда человек проводит такую ​​идентификацию, он смотрит на всю группу слонов. Возможно, они выявят ключевых лиц, которые очень узнаваемы, и, возможно, у одного из них отсутствует бивень.А затем они используют свои предварительные знания о социальной сети, с кем эти слоны, вероятно, будут тусоваться, чтобы упростить идентификацию других в группе. Это всего лишь один пример того, как включить это в вашу систему, но в настоящее время мы работаем с исследователями из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе и Политехнического института Ренсселера, чтобы попытаться разработать систематическую модель для включения социальной информации в систему. повторная идентификация животных.

Прошлый пример действительно успешного подхода в этой области [включение того, что люди могут делать в машинное обучение] — это данные фотоловушек.Эксперты-люди часто используют временную информацию: давайте посмотрим на то, что было до и после нее. На прошлой неделе мы видели животное, очень похожее на животное того же размера и формы, но эта картина была размытой…

Предоставляя модели машинного обучения доступ к долгосрочной временной информации, вы можете получить доступ к этому банку воспоминаний, и он может использовать гибкий подход. Мы увидели значительные улучшения в идентификации видов. Это просто сильно информировано тем, как люди-эксперты делают что-то, и поэтому чем больше мы можем проектировать системы, которые не просто работают в вакууме и решают проблемы таким образом, который не соответствует решаемой проблеме… чем больше мы сможем включить интуицию экспертов-людей в рамки, которые мы разрабатываем, я думаю, тем лучше.

Монгабай: Как вы определяете успех, когда речь идет о технологии консервации?

Сара Бири: Приносит ли это пользу? И делает ли это значение возможным то, что раньше было невозможно? Я думаю, что это не успех, если это требует больше усилий и денег, а затем не работает, и вы все равно делаете это по-старому.

Любая новая технологическая разработка, любой исследовательский вопрос в корне обречены на неудачу. Будут ошибки, и я думаю, что именно здесь вступает в дело научно-исследовательское сообщество.Потому что исследования — это пространство, в котором вы должны создавать прототипы и тестировать эти новые подходы. Если мы сделаем это очень тщательно, а затем будем сотрудничать с местными организациями, проведем первые этапы прототипирования и действительно убедимся, что система работает так, как ожидалось…

И я думаю, что одна вещь, которую я видел, действительно разочаровывает, так это то, что люди не тратят время на тщательную проверку своих предположений и публикуют статьи и сообщения в блогах, в которых говорится, что машинное обучение — это здорово.Это сработает для вас, каждый должен купить 20 дронов, потому что дроны станут новой вещью, которая позволит вам контролировать свое население.

И я думаю, что в конечном итоге, когда люди делают эти заявления, которые не очень хорошо проверены публично, мы начинаем видеть недоверие к технологиям со стороны природоохранных организаций, потому что они прилагают много усилий. Они вкладывают много денег, которых у них нет, а потом не получают ничего, что работает.И когда это произойдет, они больше не будут рисковать. И я думаю, что мы, как технологи сохранения, должны быть очень осторожными в заявлениях, которые мы делаем.

Команда долгосрочного мониторинга Mara Elephant Project собирает наблюдения за слонами в полевых условиях и добавляет их в ElephantBook, где встроенная система искусственного интеллекта помогает идентифицировать каждого отдельного слона. Слона на этом фото зовут Лопси Флопси. В состав команды входят (слева направо) Джон Пези, Финтан Санкей, Сарафина Сиронка, Уилсон Сайровуа и Винсент Ленкоко (без фото).Изображение предоставлено Chags Photography для проекта Mara Elephant.

Примечание редактора: Эта статья была поддержана организацией XPRIZE Rainforest в рамках их пятилетнего конкурса по улучшению понимания экосистемы тропического леса. Что касается политики Mongabay в отношении редакционной независимости, XPRIZE Rainforest не имеет права назначать, просматривать или редактировать любой контент, опубликованный при их поддержке.

Животные, Искусственный интеллект, Фотосъемка, Сохранение, Технологии сохранения, Слоны, Интервью, Технологии, Технологии и сохранение, Дикая природа, Wildtech Распечатать

дилеров совершенствуют свой опыт с машинными технологиями

Род Саттон, главный редактор / 11 декабря 2019 г.

Менеджеры конструктивно оценили свою способность сотрудничать с дилерами в отношении обслуживания и поддержки, и примерно половина из них оценила своего основного дилера на «отлично» или «очень хорошо» по сравнению с 2018 годом.На другом конце спектра доля дилеров, оценивающих их как «удовлетворительных» или «плохих», снизилась с 12 до 8,2 %.

General Equipment & Supplies, Construction Equipment Победитель конкурса Dealer Excellence Award в 2019 году, компания заняла позицию партнерства со своими клиентами, инвестируя в внутреннюю инфраструктуру и обслуживающий клиентов персонал.

GES и другие дилеры работают над поддержкой парков оборудования и развитием партнерских отношений, которые позволят руководителям автопарков в полной мере использовать технологии и данные, доступные в настоящее время на приобретаемых ими машинах. Производители оборудования также сосредотачиваются на поддержке дилеров, инвестируя в строительную телематику и вспомогательный персонал, который предоставит информацию и опыт своим дилерам на передовой.

Данные о машинах позволяют руководителям автопарков получить представление о местоположении, производительности и надежности машин, а дилеры могут помочь конечным пользователям управлять техническим обслуживанием и принимать решения о производительности в рамках парка.

То, как будут развиваться эти отношения, будет зависеть от опыта дилера, производительности и ценообразования, а также от потребности менеджеров по оборудованию в услугах, которые появятся.

Как дилеры строительной техники могут сотрудничать с автопарками?

Мы попросили респондентов оценить своих дилеров основного оборудования по двум параметрам: понимание и способность к партнерству. Заметное улучшение было зафиксировано по сравнению с прошлым годом.Среди респондентов 15,9% оценили своего основного дилера на «отлично» за его способность понимать технологию, которую они продают на своем оборудовании. Около двух третей оценили своего дилера на «отлично» или «очень хорошо», что выше 56 процентов.

Результаты со стороны данных, частично измеряемые тем, как автопарки оценивают своего основного дилера в отношении его способности сотрудничать в сфере обслуживания и поддержки, также были выше, чем в 2018 году.Хотя в вопросе не указывается использование данных, дилеры, безусловно, имеют возможность использовать их для более качественного предоставления послепродажной поддержки и обслуживания; менеджеры автопарка могут извлечь выгоду из более точного планирования технического обслуживания и даже предиктивной диагностики.

Чуть более половины респондентов оценили способность своего основного дилера сотрудничать в сфере обслуживания и поддержки на «отлично» или «очень хорошо». Это на 5 базисных пунктов выше, чем в предыдущем году. Точно так же процент респондентов, которые оценили своего дилера как «удовлетворительного» или «плохого», также снизился с 12 процентов в 2018 году до 8 процентов в 2019 году.

Безопасность | Стеклянная дверь

Пожалуйста, подождите, пока мы проверим, что вы реальный человек. Ваш контент появится в ближайшее время. Если вы продолжаете видеть это сообщение, отправьте электронное письмо чтобы сообщить нам, что у вас возникли проблемы.

Veuillez терпеливейший кулон Que Nous vérifions Que Vous êtes une personne réelle. Votre contenu s’affichera bientôt. Si vous continuez à voir ce сообщение, связаться с нами по адресу Pour nous faire part du problème.

Bitte warten Sie, während wir überprüfen, dass Sie wirklich ein Mensch sind. Ихр Inhalt wird в Kürze angezeigt. Wenn Sie weiterhin diese Meldung erhalten, Информировать Sie uns darüber bitte по электронной почте и .

Эвен Гедульд А.У.Б. terwijl мы verifiëren u een человек согнуты. Uw содержание wordt бинненкорт вергегевен. Als u dit bericht blijft zien, stuur dan een электронная почта naar om ons te informeren по поводу ваших проблем.

Espera mientras verificamos Que eres una persona real.Tu contenido se sostrará кратко. Si continúas recibiendo este mensaje, информация о проблемах enviando электронная коррекция .

Espera mientras verificamos Que eres una persona real. Tu contenido aparecerá en краткий Si continúas viendo este mensaje, envía un correo electronico a пункт informarnos Que Tienes Problemas.

Aguarde enquanto confirmamos que você é uma pessoa de verdade. Сеу контеудо será exibido em breve. Caso continue recebendo esta mensagem, envie um e-mail para Para Nos Informar Sobre O Problema.

Attendi mentre verificiamo che sei una persona reale. Il tuo contenuto verra кратко визуализировать. Se continui a visualizzare questo message, invia удалить все сообщения по электронной почте indirizzo для информирования о проблеме.

Пожалуйста, включите Cookies и перезагрузите страницу.

Этот процесс выполняется автоматически. Вскоре ваш браузер перенаправит вас на запрошенный вами контент.

Подождите до 5 секунд…

Перенаправление…

Код: CF-102 / 7008862a4dc59d90

Базовый технический семинар по швейным машинам

Мы хотели бы объявить, что наш «Технический семинар по основам швейных машин» 2022 года.У нас будет обучение очно и виртуально. Мы надеемся, что вы можете присоединиться к нам!

  Цели обучения с основным акцентом на:

1. Базовые знания о швейных машинах
2. Обзор машины челночного стежка
3. Обзор оверлочных машин
4. Обзор машин с циклом закрепки
5. Введение в цифровую автоматизацию шитья с программируемыми машинами, использующими программное обеспечение PM-1 и панель машины на Машины АМС и ЛК

Цены и даты

Стоимость этой 5-дневной обучающей программы составляет 1500 долларов США лично и 1000 долларов США виртуально.Это на человека. Мы оставляем за собой право отменить или отложить семинар, если мы не достигнем минимального требования в 10 участников. Пожалуйста, зарегистрируйтесь сейчас!

— 21 — 25 марта 2022 г.

— 22 — 27 июня 2022

— 26 — 30 сентября 2022 г.

— 12 — 16 декабря 2022 г.

День 1. Базовые знания о швейных машинах

Безопасность оператора и механика

Типы игл

Типы резьб

Типы систем подачи

Доступные типы машин

Выбор иглы для ткани

Выбор нити к игле

Выбор подкласса.Для сверхтяжелого, тяжелого, среднего, легкого и сверхлегкого шитья

Наименование компонентов

Дополнительные детали, выбор

Возможности и ограничения машины

Правильная настройка машины

Правильная смазка и консистентная смазка

Ежедневная, еженедельная и ежемесячная программа обслуживания

Как искать детали и как заказывать детали?

Понимание инструкций и технических руководств по регулировке

Методы устранения неполадок

День 2 — Прямострочная машина — Стандартные настройки в соответствии с инструкцией

Что такое машина челночного стежка?

Формирование стежка

Выбор масла и смазка

Выбор игл

Нарезание резьбы

Синхронизация игловодителя

Крюк синхронизации

Синхронизация зубчатой ​​рейки

Регулировка ножей

Подгонка кулачка синхронизации

Принять настройки пружины

Регулировка узла натяжения

Разборка и синхронизация верхней передней части машины

Устранение проблем со стежками

Дополнительные принадлежности

День 3 — оверлок — Стандартные настройки в соответствии с инструкцией

Что такое оверлочная машина цепного стежка?

Формирование стежка

Выбор масла и смазка

Выбор игл

Нарезание резьбы

Синхронизация игловодителя

Синхронизация верхнего петлителя

Синхронизация нижнего петлителя

Синхронизация зубчатой ​​рейки

Регулировка верхнего и нижнего ножа

Цепной резак

Регулировка узла натяжения

Разборка и синхронизация верхней передней части машины

Устранение проблем со стежками

Дополнительные принадлежности

 

День 4 – Закрепочная машина – Стандартные регулировки в соответствии с инструкцией

Что такое закрепочная машина?

Формирование стежков

Выбор масла и смазка

Выбор игл

Нарезание резьбы

Синхронизация игловодителя

Крюк синхронизации

Настройки подачи по осям X и Y

Как изменить программы и шаблоны

Регулировка верхнего и нижнего ножа

Выбор деталей для ткани

Регулировка узла натяжения

Разборка и синхронизация верхней передней части машины

Устранение проблем со стежками

Дополнительные принадлежности

 

День 5 — Знакомство с автоматизацией и швейной машиной с программируемыми выкройками с использованием панели и программирования PM-1 — Стандартные настройки в соответствии с инструкцией

Что такое программируемая закрепочная машина?

Формирование стежка механическое и цифровое.

Программное обеспечение PM-1 для создания стежков и рисунков с использованием ноутбуков и компьютеров для переноса рисунков.

Выбор масла и смазка

Выбор игл

Нарезание резьбы

Синхронизация игловодителя

Крюк синхронизации

Настройки подачи по осям X и Y

Как изменить программы и шаблоны

Регулировка верхнего и нижнего ножа

Выбор деталей для ткани

Регулировка напряжения ASM

Разборка и синхронизация верхней передней части машины

Устранение проблем со стежками

Дополнительные принадлежности

Заинтересованы в повышении квалификации? Пожалуйста, свяжитесь с [email protected]ком.

Обратите внимание: Когда вы покинете нашу программу обучения, мы хотели бы, чтобы вы получили базовые знания по всем пунктам, перечисленным выше. Мы надеемся, что вы вернетесь в свое учреждение, чтобы реализовать и отработать то, что вы узнали, и планируете вернуться для более углубленного обучения в будущем.

Как люди и ИИ работают вместе в 1500 компаниях

Коротко
Перспектива

Искусственный интеллект меняет бизнес и оказывает наиболее значительное влияние, когда он дополняет людей, а не заменяет их.

Детали

Компании видят наибольший прирост производительности, когда люди и умные машины работают вместе. Люди нужны для обучения машин, объяснения их результатов и обеспечения их ответственного использования. ИИ, в свою очередь, может улучшить когнитивные навыки и креативность людей, освободить работников от низкоуровневых задач и расширить их физические возможности.

Рецепт

Компании должны переосмыслить свои бизнес-процессы, сосредоточившись на использовании ИИ для достижения большей операционной гибкости или скорости, большего масштаба, лучшего принятия решений или большей персонализации продуктов и услуг.

Искусственный интеллект хорошо справляется со многими «человеческими» задачами — диагностикой болезней, переводом языков, обслуживанием клиентов — и он быстро совершенствуется. Это вызывает разумные опасения, что ИИ в конечном итоге заменит людей во всей экономике. Но это не неизбежный и даже не самый вероятный исход. Никогда прежде цифровые инструменты не реагировали так на нас, а мы — на наши инструменты. Хотя ИИ радикально изменит то, как выполняется работа и кто ее выполняет, большее влияние технологии будет заключаться в дополнении и расширении человеческих возможностей, а не в их замене.

Конечно, многие компании использовали ИИ для автоматизации процессов, но те, которые применяют его в основном для увольнения сотрудников, получат лишь краткосрочный прирост производительности. В нашем исследовании с участием 1500 компаний мы обнаружили, что фирмы достигают наиболее значительных улучшений производительности, когда люди и машины работают вместе. Благодаря такому совместному интеллекту люди и ИИ активно усиливают дополняющие друг друга сильные стороны: лидерство, командную работу, креативность и социальные навыки первых, а также скорость, масштабируемость и количественные возможности вторых.То, что естественно для людей (например, пошутить), может быть сложным для машин, а то, что просто для машин (анализ гигабайт данных), остается практически невозможным для людей. Бизнес требует обоих видов возможностей.

Чтобы в полной мере воспользоваться преимуществами этого сотрудничества, компании должны понимать, как люди могут наиболее эффективно дополнять машины, как машины могут улучшать то, что люди делают лучше всего, и как перепроектировать бизнес-процессы для поддержки партнерства.Благодаря нашим исследованиям и работе в этой области мы разработали рекомендации, которые помогут компаниям добиться этого и задействовать возможности совместной аналитики.

Люди помогают машинам

Люди должны выполнять три важные роли. Они должны обучить машин для выполнения определенных задач; объяснить результаты выполнения этих задач, особенно когда результаты противоречат здравому смыслу или противоречивы; и поддерживают ответственное использование машин (например, предотвращая причинение вреда людям роботами).

Обучение.

Алгоритмы машинного обучения необходимо научить выполнять работу, для которой они предназначены. При этом накапливаются огромные наборы данных для обучения, чтобы научить приложения машинного перевода обрабатывать идиоматические выражения, медицинские приложения для выявления заболеваний и механизмы рекомендаций для поддержки принятия финансовых решений. Кроме того, системы ИИ должны быть обучены тому, как лучше всего взаимодействовать с людьми. В то время как организации из разных секторов в настоящее время находятся на ранних стадиях заполнения вакансий инструкторов, ведущие технологические компании и исследовательские группы уже имеют зрелый штат обучающих специалистов и опыт.

Рассмотрим помощника Microsoft по искусственному интеллекту, Кортану. Роту потребовалось обширное обучение, чтобы развить нужную личность: уверенную в себе, заботливую и готовую помочь, но не властную. Привитие этих качеств потребовало бесчисленных часов работы команды, в которую входили поэт, писатель и драматург. Точно так же инструкторы были необходимы для развития индивидуальности Siri от Apple и Alexa от Amazon, чтобы они точно отражали бренды их компаний. Siri, например, обладает легким нахальством, чего потребители и ожидают от Apple.

ИИ-помощников в настоящее время обучают проявлять еще более сложные и тонкие человеческие качества, такие как сочувствие. Стартап Koko, ответвление MIT Media Lab, разработал технологию, которая может помочь ИИ-помощникам проявлять сочувствие. Например, если у пользователя плохой день, система Koko не отвечает готовым ответом, таким как «Мне жаль это слышать». Вместо этого он может запросить дополнительную информацию, а затем предложить совет, который поможет человеку увидеть свои проблемы в другом свете.Например, если он чувствовал стресс, Коко мог бы порекомендовать думать об этом напряжении как о положительной эмоции, которую можно направить в действие.

Объяснение.

Поскольку ИИ все чаще приходят к выводам с помощью непрозрачных процессов (так называемая проблема черного ящика), им требуются люди-эксперты в этой области, чтобы объяснить свое поведение неопытным пользователям. Эти «объяснители» особенно важны в доказательных отраслях, таких как юриспруденция и медицина, где практикующий врач должен понимать, как ИИ взвешивает входные данные, скажем, при вынесении приговора или медицинской рекомендации.Объяснители также важны для того, чтобы помочь страховщикам и правоохранительным органам понять, почему автономный автомобиль предпринял действия, которые привели к аварии или не смогли ее избежать. И объяснители становятся неотъемлемой частью регулируемых отраслей — фактически, любой отрасли, ориентированной на потребителя, где результаты работы машины могут быть оспорены как несправедливые, незаконные или просто неправильные. Например, новый Общий регламент ЕС по защите данных (GDPR) дает потребителям право получить объяснение любого решения, основанного на алгоритме, такого как предложение ставки по кредитной карте или ипотеке.Это одна из областей, где ИИ будет способствовать увеличению занятости на 90 004 человек: по оценкам экспертов, компаниям придется создать около 75 000 новых рабочих мест для выполнения требований GDPR.

Поддерживающий.

Помимо людей, которые могут объяснить результаты ИИ, компаниям нужны «поддерживающие» — сотрудники, которые постоянно работают над тем, чтобы системы ИИ функционировали должным образом, безопасно и ответственно.

ИИ может повысить наши аналитические способности и способности принимать решения, а также повысить креативность.

Например, ряд экспертов, которых иногда называют инженерами по безопасности, сосредоточены на прогнозировании и предотвращении вреда от ИИ. Разработчики промышленных роботов, которые работают вместе с людьми, уделили особое внимание тому, чтобы они распознавали людей поблизости и не подвергали их опасности. Эти эксперты также могут ознакомиться с анализом объяснителей, когда ИИ действительно причиняют вред, например, когда беспилотный автомобиль попадает в аварию со смертельным исходом.

Эта статья также появляется в:

Другие группы сторонников следят за тем, чтобы системы ИИ соответствовали этическим нормам.Если, например, обнаруживается, что система ИИ для одобрения кредита дискриминирует людей в определенных группах (как это произошло), эти менеджеры по этике несут ответственность за расследование и решение проблемы. Выполняя аналогичную роль, специалисты по соблюдению требований к данным пытаются обеспечить соответствие данных, поступающих в системы искусственного интеллекта, GDPR и другим правилам защиты прав потребителей. Связанная с этим роль использования данных включает в себя обеспечение того, чтобы ИИ ответственно управляли информацией. Как и многие технологические компании, Apple использует ИИ для сбора личных данных о пользователях, когда они взаимодействуют с устройствами и программным обеспечением компании.Цель состоит в том, чтобы улучшить взаимодействие с пользователем, но неограниченный сбор данных может поставить под угрозу конфиденциальность, разозлить клиентов и нарушить закон. «Команда дифференциальной конфиденциальности» компании работает над тем, чтобы, хотя ИИ стремится узнать как можно больше о группе пользователей в статистическом смысле, он защищает конфиденциальность отдельных пользователей.

Машины, помогающие людям

Умные машины помогают людям расширять свои возможности тремя способами. Они могут усилить наши когнитивные способности; взаимодействовать с клиентами и сотрудниками, чтобы освободить нас для задач более высокого уровня; и воплощают человеческих навыков для расширения наших физических возможностей.

Усиление.

Искусственный интеллект может повысить наши аналитические способности и способность принимать решения, предоставляя нужную информацию в нужное время. Но это также может усилить творческий потенциал. Подумайте, как искусственный интеллект «Ловец снов» от Autodesk расширяет воображение даже выдающихся дизайнеров. Дизайнер предоставляет Dreamcatcher критерии желаемого продукта — например, стул, способный выдержать до 300 фунтов, с сиденьем на высоте 18 дюймов от земли, изготовленный из материалов стоимостью менее 75 долларов и так далее.Она также может предоставить информацию о других стульях, которые ей нравятся. Затем Dreamcatcher выпускает тысячи дизайнов, соответствующих этим критериям, часто порождая идеи, которые дизайнер изначально не рассматривал. Затем она может направлять программное обеспечение, сообщая ему, какие стулья ей нравятся, а какие нет, что приводит к новому раунду проектов.

В ходе итеративного процесса Dreamcatcher выполняет множество расчетов, необходимых для обеспечения того, чтобы каждый предлагаемый проект соответствовал заданным критериям.Это позволяет дизайнеру сконцентрироваться на использовании уникальных человеческих качеств: профессиональном суждении и эстетическом чутье.

Взаимодействие.

Сотрудничество человека и машины позволяет компаниям взаимодействовать с сотрудниками и клиентами новыми и более эффективными способами. Агенты ИИ, такие как Cortana, например, могут облегчать общение между людьми или от имени людей, например, расшифровывая собрание и распространяя версию с голосовым поиском среди тех, кто не смог присутствовать.Такие приложения по своей природе являются масштабируемыми — например, один чат-бот может предоставлять стандартное обслуживание клиентов одновременно большому количеству людей, где бы они ни находились.

Родственные инструменты

Крупный шведский банк SEB теперь использует виртуального помощника под названием Aida для взаимодействия с миллионами клиентов. Способная поддерживать разговоры на естественном языке, Aida имеет доступ к обширным хранилищам данных и может ответить на многие часто задаваемые вопросы, например, как открыть счет или совершить трансграничные платежи.Она также может задавать звонящим уточняющие вопросы, чтобы решить их проблемы, и она может анализировать тон голоса звонящего (например, разочарование или одобрение) и использовать эту информацию для повышения качества обслуживания позже. Всякий раз, когда система не может решить проблему — что происходит примерно в 30% случаев — она перенаправляет звонящего к представителю службы поддержки клиентов, а затем отслеживает это взаимодействие, чтобы узнать, как решать аналогичные проблемы в будущем. С Aida, обрабатывающим основные запросы, представители-люди могут сосредоточиться на решении более сложных вопросов, особенно тех, которые исходят от недовольных абонентов, которым может потребоваться дополнительная поддержка.

Воплощение.

Многие ИИ, такие как Aida и Cortana, существуют в основном как цифровые объекты, но в других приложениях интеллект воплощается в роботе, который дополняет человека-работника. Благодаря своим сложным датчикам, двигателям и исполнительным механизмам машины с поддержкой ИИ теперь могут распознавать людей и объекты и безопасно работать вместе с людьми на фабриках, складах и в лабораториях.

Например, в производстве роботы превращаются из потенциально опасных и «тупых» промышленных машин в умных, контекстно-зависимых «коботов».Например, рука кобота может выполнять повторяющиеся действия, требующие подъема тяжестей, в то время как человек выполняет дополнительные задачи, требующие ловкости и человеческого суждения, например, сборку мотор-редуктора.

Hyundai расширяет концепцию коботов экзоскелетами. Эти носимые роботизированные устройства, которые адаптируются к пользователю и местоположению в режиме реального времени, позволят промышленным рабочим выполнять свою работу со сверхчеловеческой выносливостью и силой.

Переосмысление вашего бизнеса

Чтобы получить максимальную отдачу от ИИ, операции должны быть переработаны.Для этого компании должны сначала обнаружить и описать операционную область, которую можно улучшить. Это может быть сложный внутренний процесс (например, медлительность отдела кадров при заполнении вакансий) или ранее неразрешимая проблема, которую теперь можно решить с помощью ИИ (например, быстрое выявление побочных реакций на лекарства среди пациентов). Кроме того, ряд новых ИИ и передовых аналитических методов могут помочь выявить ранее невидимые проблемы, которые поддаются решениям ИИ.

Затем компании должны разработать решение путем совместного творчества, когда заинтересованные стороны представляют, как они могут сотрудничать с системами ИИ для улучшения процесса.Рассмотрим случай крупной сельскохозяйственной компании, которая хотела внедрить технологию ИИ, чтобы помочь фермерам. Было доступно огромное количество данных о свойствах почвы, погодных условиях, исторических урожаях и так далее, и первоначальный план состоял в том, чтобы создать приложение ИИ, которое более точно предсказывало бы будущие урожаи. Но в ходе переговоров с фермерами компания узнала о более насущной потребности. Чего фермеры действительно хотели, так это системы, которая могла бы давать рекомендации в режиме реального времени о том, как повысить производительность — какие культуры сажать, где их выращивать, сколько азота использовать в почве и так далее.Компания разработала систему искусственного интеллекта для предоставления таких советов, и первоначальные результаты были многообещающими; фермеры были довольны урожаем, полученным под руководством ИИ. Затем результаты этого первоначального теста были возвращены в систему для уточнения используемых алгоритмов. Как и в случае с этапом открытия, новый ИИ и аналитические методы могут помочь в совместном творчестве, предлагая новые подходы к улучшению процессов.

Третьим шагом для компаний является масштабирование и последующая поддержка предлагаемого решения.SEB, например, первоначально развернул версию Aida внутри компании, чтобы помочь 15 000 банковских служащих, но затем развернул чат-бот для одного миллиона своих клиентов.

Работая с сотнями компаний, мы определили пять характеристик бизнес-процессов, которые компании обычно хотят улучшить: гибкость, скорость, масштаб, принятие решений и персонализация. При переосмыслении бизнес-процесса определите, какие из этих характеристик являются ключевыми для желаемого преобразования, как можно использовать интеллектуальное сотрудничество для его решения и какие согласования и компромиссы с другими характеристиками процесса потребуются.

В Mercedes-Benz руки коботов становятся продолжением тела рабочего.

Гибкость.

Для руководителей Mercedes-Benz негибкие процессы представляли собой растущую проблему. Все чаще наиболее прибыльные клиенты компании требовали индивидуализированных седанов S-класса, но сборочные системы автопроизводителя не могли обеспечить желаемую индивидуализацию.

Традиционно производство автомобилей представляло собой жесткий процесс с автоматизированными этапами, выполняемыми «тупыми» роботами.Чтобы повысить гибкость, Mercedes заменил некоторых из этих роботов коботами с поддержкой искусственного интеллекта и перестроил свои процессы с учетом взаимодействия человека и машины. На заводе компании недалеко от Штутгарта, Германия, руки коботов, управляемые рабочими-людьми, поднимают и размещают тяжелые детали, становясь продолжением тела рабочего. Эта система позволяет рабочему контролировать сборку каждого автомобиля, выполняя меньше ручного труда и больше выполняя «пилотную» работу с роботом.

Человеко-машинные команды компании могут адаптироваться на лету.На заводе коботов можно легко перепрограммировать с помощью планшета, что позволяет им выполнять различные задачи в зависимости от изменений в рабочем процессе. Такая гибкость позволила производителю достичь беспрецедентного уровня настройки. Mercedes может индивидуализировать производство автомобилей в соответствии с выбором, который потребители делают в дилерских центрах в режиме реального времени, меняя все, от компонентов приборной панели автомобиля до кожи сидений и крышек клапанов шин. В результате не бывает двух одинаковых автомобилей, сходящих с конвейера завода в Штутгарте.

Скорость.

Для некоторых бизнес-операций премия зависит от скорости. Одной из таких операций является обнаружение мошенничества с кредитными картами. У компаний есть всего несколько секунд, чтобы определить, должны ли они одобрить данную транзакцию. Если это мошенничество, им, скорее всего, придется съесть эту потерю. Но если они отрицают законную транзакцию, они теряют комиссию за эту покупку и злят покупателя.

Как и большинство крупных банков, HSBC разработал решение на основе искусственного интеллекта, которое повышает скорость и точность обнаружения мошенничества.ИИ ежедневно отслеживает и оценивает миллионы транзакций, используя данные о месте покупки и поведении клиентов, IP-адресах и другую информацию, чтобы выявлять тонкие закономерности, сигнализирующие о возможном мошенничестве. HSBC сначала внедрил систему в Соединенных Штатах, значительно снизив уровень необнаруженного мошенничества и ложных срабатываний, а затем развернул ее в Великобритании и Азии. Другая система искусственного интеллекта, используемая Danske Bank, улучшила уровень обнаружения мошенничества на 50% и уменьшила количество ложных срабатываний на 60%. Сокращение количества ложных срабатываний позволяет следователям сосредоточить свои усилия на сомнительных транзакциях, отмеченных ИИ, где требуется человеческое суждение.

Борьба с финансовым мошенничеством похожа на гонку вооружений: лучшее обнаружение приводит к более коварным преступникам, что приводит к лучшему обнаружению, что продолжает цикл. Таким образом, алгоритмы и скоринговые модели для борьбы с мошенничеством имеют очень короткий срок годности и требуют постоянного обновления. Кроме того, в разных странах и регионах используются разные модели. По этим причинам легионы аналитиков данных, ИТ-специалистов и экспертов по финансовому мошенничеству необходимы на стыке между людьми и машинами, чтобы программное обеспечение было на шаг впереди преступников.

Шкала.

Для многих бизнес-процессов плохая масштабируемость является основным препятствием для улучшения. Это особенно верно для процессов, которые зависят от интенсивного человеческого труда с минимальной помощью машин. Возьмем, к примеру, процесс найма сотрудников в Unilever. Гигант потребительских товаров искал способ диверсифицировать свою рабочую силу, насчитывающую 170 000 человек. Отдел кадров решил, что необходимо сосредоточиться на найме начального уровня, а затем быстро направить лучших в менеджмент. Но существующие в компании процессы не позволяли оценивать потенциальных новобранцев в достаточном количестве, уделяя при этом каждому кандидату индивидуальное внимание, чтобы обеспечить разнообразие исключительно талантливых людей.

Вот как Unilever объединила возможности человека и искусственного интеллекта для масштабирования индивидуального найма: на первом этапе процесса подачи заявок кандидатов просят сыграть в онлайн-игры, которые помогают оценить такие качества, как неприятие риска. В этих играх нет правильных или неправильных ответов, но они помогают ИИ Unilever выяснить, какие люди лучше всего подходят для конкретной должности. В следующем туре соискателей просят представить видео, в котором они отвечают на вопросы, предназначенные для конкретной интересующей их должности.Их ответы анализируются системой искусственного интеллекта, которая учитывает не только то, что они говорят, но также их язык тела и тон. Лучшие кандидаты из этого раунда, по оценке ИИ, затем приглашаются в Unilever для личных собеседований, после которых люди принимают окончательное решение о найме.

Еще слишком рано говорить о том, что новый процесс найма привел к повышению качества сотрудников. Компания внимательно отслеживает успех этих наймов, но все еще необходимо больше данных. Однако ясно, что новая система значительно расширила масштабы найма Unilever.Отчасти потому, что соискатели могут легко получить доступ к системе со смартфона, число претендентов удвоилось до 30 000 в течение года, количество представленных университетов увеличилось с 840 до 2 600, а социально-экономическое разнообразие новых сотрудников увеличилось. Кроме того, среднее время от подачи заявки до принятия решения о приеме на работу сократилось с четырех месяцев до четырех недель, а время, которое рекрутеры тратят на рассмотрение заявок, сократилось на 75%.

Эта статья также появляется в:

Принятие решений.

Предоставляя сотрудникам персонализированную информацию и рекомендации, ИИ может помочь им принимать более взвешенные решения. Это может быть особенно ценно для рабочих, работающих в окопах, где правильный выбор может оказать огромное влияние на итоговую прибыль.

Рассмотрим, как улучшается техническое обслуживание оборудования с использованием «цифровых двойников» — виртуальных моделей физического оборудования. General Electric создает такие программные модели своих турбин и другой промышленной продукции и постоянно обновляет их с помощью потока рабочих данных, поступающих от оборудования.Собирая показания с большого количества машин в полевых условиях, GE накопила огромное количество информации о нормальной и ненормальной работе. Его приложение Predix, использующее алгоритмы машинного обучения, теперь может предсказать, когда конкретная часть отдельной машины может выйти из строя.

Эта технология коренным образом изменила трудоемкий процесс обслуживания промышленного оборудования. Predix может, например, определить непредвиденный износ ротора турбины, проверить историю эксплуатации турбины, сообщить, что ущерб увеличился в четыре раза за последние несколько месяцев, и предупредить, что, если ничего не делать, ротор потеряет примерно 70% срока полезного использования.Затем система может предложить соответствующие действия, принимая во внимание текущее состояние машины, условия эксплуатации и агрегированные данные об аналогичных повреждениях и ремонтах других машин. Наряду со своими рекомендациями Predix может генерировать информацию об их затратах и ​​финансовых выгодах и обеспечивать уровень достоверности (скажем, 95%) для допущений, используемых в его анализе.

Без Predix рабочие были бы счастливы обнаружить повреждение ротора при плановом техническом обслуживании.Вполне возможно, что это останется незамеченным, пока ротор не выйдет из строя, что приведет к дорогостоящему отключению. С Predix обслуживающий персонал предупреждается о потенциальных проблемах до того, как они станут серьезными, и у них всегда под рукой есть необходимая информация для принятия правильных решений, которые иногда могут сэкономить GE миллионы долларов.

Персонализация.

Предоставление клиентам индивидуально подобранного опыта взаимодействия с брендом — святой Грааль маркетинга. Благодаря ИИ такая персонализация теперь может быть достигнута с невообразимой ранее точностью и в огромных масштабах.Подумайте о том, как служба потоковой передачи музыки Pandora использует алгоритмы искусственного интеллекта для создания персонализированных плейлистов для каждого из миллионов пользователей в соответствии с их предпочтениями в песнях, исполнителях и жанрах. Или возьмем Starbucks, который с разрешения клиентов использует ИИ для распознавания их мобильных устройств и вызывает историю их заказов, чтобы помочь бариста дать рекомендации по подаче. Технология ИИ делает то, что у нее получается лучше всего, просеивая и обрабатывая большие объемы данных, чтобы рекомендовать определенные предложения или действия, а люди делают то, что у них получается лучше всего, проявляя свою интуицию и суждение, чтобы дать рекомендацию или выбрать наиболее подходящую из набора предложений. выбор.

Корпорация Carnival применяет ИИ для персонализации круизов для миллионов отдыхающих с помощью носимого устройства под названием Ocean Medallion и сети, позволяющей подключать интеллектуальные устройства. Машинное обучение динамически обрабатывает данные, поступающие от медальона, а также от датчиков и систем по всему кораблю, чтобы помочь гостям получить максимальную отдачу от отпуска. Медальон упрощает процессы посадки и высадки, отслеживает действия гостей, упрощает покупку за счет подключения их кредитных карт к устройству и действует как ключ от номера.Он также подключается к системе, которая предвосхищает предпочтения гостей, помогая членам экипажа предоставлять персонализированные услуги каждому гостю, предлагая индивидуальные маршруты мероприятий и обедов.

Потребность в новых ролях и талантах

Переосмысление бизнес-процесса включает в себя больше, чем внедрение технологии ИИ; это также требует значительной приверженности развитию сотрудников с тем, что мы называем «навыками слияния», которые позволяют им эффективно работать в человеко-машинном интерфейсе.Для начала люди должны научиться делегировать задачи новой технологии, например, когда врачи доверяют компьютерам помощь в чтении рентгеновских снимков и МРТ. Сотрудники также должны знать, как сочетать свои отличительные человеческие навыки с навыками умной машины, чтобы получить лучший результат, чем каждый из них мог бы достичь в одиночку, как в роботизированной хирургии. Рабочие должны иметь возможность обучать интеллектуальных агентов новым навыкам и проходить обучение, чтобы хорошо работать в процессах, усиленных ИИ. Например, они должны знать, как лучше всего задать вопросы агенту ИИ, чтобы получить необходимую им информацию.И должны быть сотрудники, такие как сотрудники Apple, занимающиеся дифференциальной конфиденциальностью, которые следят за тем, чтобы системы искусственного интеллекта их компаний использовались ответственно, а не в незаконных или неэтичных целях.

Мы ожидаем, что в будущем роли в компании будут перестроены в соответствии с желаемыми результатами переосмысления процессов, а корпорации будут все больше строиться вокруг различных типов навыков, а не вокруг жестких названий должностей. AT&T уже начала этот переход, поскольку она переходит от стационарных телефонных услуг к мобильным сетям и начинает переподготовку 100 000 сотрудников для новых должностей.В рамках этих усилий компания полностью пересмотрела свою организационную структуру: примерно 2000 наименований должностей были сокращены до гораздо меньшего числа широких категорий, охватывающих схожие навыки. Некоторые из этих навыков вполне ожидаемы (например, опыт работы с данными и обработка данных), в то время как другие менее очевидны (например, способность использовать простые инструменты машинного обучения для перекрестных продаж услуг).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Большинство действий в человеко-машинном интерфейсе требуют, чтобы люди делали новые и разные вещи (например, обучали чат-бота) и делали что-то по-другому (использовали этого чат-бота для улучшения обслуживания клиентов).Однако пока лишь небольшое число опрошенных нами компаний начали переосмысливать свои бизнес-процессы, чтобы оптимизировать совместный интеллект.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.