Laugarren industria-iraultzaren oinarriak eta bere ondorio sozialak

Laugarren industria-iraultza ikuspuntu teknikotik zertan datzan azaltzea da erreportaje honen helburua, baina, horrez gain, ekoizpen paradigma berriaren ondorio sozialak aztertu nahi ditu.
Argazki Nagusia
2020ko abenduaren 14a


[Arteka aldizkarian 2020ko uztailean Beñat Gallastegik argitaratutako erreportajea]

Laugarren industria-iraultza ikuspuntu teknikotik zertan datzan azaltzea da erreportaje honen helburua, baina, horrez gain, ekoizpen paradigma berriaren ondorio sozialak aztertu nahi ditu. Horretarako, lehenik eta behin, aurreko industria-iraultzen azterketa labur bat egiten da: zeintzuk izan diren haien ezaugarri teknologiko nagusiak eta nola eragin duten horiek gizarte modernoen garapenean. Azalpen horren ondoren, Industria 4.0 izenaren atzean ezkutatuta dagoen teknologia aztertzen da, eta, azkenik, hura epe ertainean abian jartzeak gizartean dituen ondorioak.

Lehen industria-iraultza Ingalaterran hasi zen XVIII. mendearen amaieran. Iraultza horretako teknologiarik garrantzitsuena lurrun makina izan zen (James Watt, 80ko hamarkada), antzinako trakzio sistemak (animaliaz bultzatutakoak edota sistema hidrauliko eta eolikoa) energia mekaniko iturri berri batekin ordezkatu zituena. Aldaketa horrek ahalbidetu zuen ikatzez elikatutako makina nekaezinak lortzea, eta horrek aurrerapen handia eragin zuen mekanizazioan1. Mekanizazio-prozesu horrek ehungintzan (Jacquardeko ehungailua) eta garraio-teknologietan izan zuen eraginik handiena; hala nola, lurrun-makinen bidez propultsatutako itsasontzietan eta trenetan.

Aipatzekoa da nekazaritza-iraultza deiturikoari esker (XVIII. mendearen amaieran ere bai), laboreen eraginkortasuna nabarmen hobetu zela makineriaren erabileraren, nekazaritza-teknika berrien eta labore berrien (artoa, patata...) inportazioaren bidez. Beraz, elikagaiak ekoizteko behar zen lan-indarra minimizatu egin zen. Gainera, garai honetan, enclosure (lur komunalak) direlakoen pribatizazioa gertatu zen, soldatapeko lanak onartzera behartuz. Ondorioz, langile multzo handiak landetatik hirietara mugitu ziren. Ingalaterran langile klasea osatu zen garaia da.

XIX. mendearen amaieran, mekanizaziorako indar motor gisa aplikatutako energia-iturri berriek ekoizpen-indarren garapen handiagoa ahalbidetu zuten, bigarren industria-iraultzari bide emanez. Energia-iturri berriak ikatza (gasa, petrolioa...) ez bezalako erregai fosilak ziren, baina batez ere elektrizitatea, urteetan fase esperimentalean egon ondoren, gizartearentzat energia erabilgarria izatea lortu zuena. Honen lehen adibidea lanpara goria da (Joseph Wilson Swanek 1879an jaso zuen bere gailurako britainiar patentea, Thomas Alva Edisonek baino urtebete inguru lehenago). Beste alde batetik, 1886an Werner von Siemensek (Siemens AGren aitzindaria) patentatutako dinamoa lehen motor elektriko bihurtu zen.

Garraiobideek garatzen jarraitu zuten (hegazkina, automobilak...), baita komunikazio-sistemek ere (telefonoa eta irratia), lehen globalizazioa deiturikoari bide emanez. Hori dela eta, munduko beste herrialde batzuetara (Europa, Estatu Batuak eta Japonia) zabaldu zen Ingalaterrako ekoizpen-sistema.

Energia iturriaz eta garraio- eta komunikazio-sistemez gain, masa ekoizpena da fase berri hau bereizten duena. Prozesuen optimizazioarekin, Taylorismoak2 teorikoki garatu eta Henry Fordek (Fordismoaren aitzindaria) Ford T-aren ekoizpenean trebetasun handiz (ekoizpenari dagokionez) abian jarritako muntaia kate ezagunak sortu zituzten.

Bestalde, fabriken elektrifikazioak errele (logika kableatua3) bidezko automatizazioa4 eragin zuen. Adibidez, 1892an telefonoguneak kudeatzeko lehen sistema automatikoa jarri zen martxan.

Bigarren iraultza industrialak bere aurrekoak baino eragin handiagoa izan zuen, sozialki nahiz ekonomikoki. Kontaezinak izan ziren aurrerapen teknologikoak. Gainera, garraioan eta komunikabideetan izandako aurrerapenei esker, askoz ere handiagoa izan zen haren irismena.

Hirugarren iraultza industrialak, «informazioaren iraultza» ere deitua, ordenagailuen agerpena du ezaugarri nagusitzat. Ekoizpen-prozesuei dagokienez, aurrerapen teknologiko handia ekarri zuen horrek. Izan ere, ehungailu automatikoetan jada beharginik gabe (edo modu asistentzialean) lan egiten zuten makinak bazeuden ere, ordenagailuek inoiz imajinatu gabeko automatizazio-­gaitasuna ahalbidetzen zuten.

Zehazki, industriako lehen ordenagailua General Motorsek sustatutako bat izan zen. 1968an, errele bidez kontrolatutako bere sistemak sistema elektroniko programagarriekin ordezkatzeko proposamenak eskatu zituen. Emaitza gisa, lehen PLCa (Programmable Logic Controller) lortu zuten, logika kableatuan oinarritutako sistema guztiak ordezka zitzakeen gailu programagarria.

Gaur egun, inguratzen gaituzten industria gehienek ordenagailuetan (nagusiki PLCetan) gauzatutako programei esker funtzionatzen dute, espazio-ontzietarako pieza konplexuak automatikoki fabrikatzeko edo freskagarriak5 fabrikatzeko eta botilaratzeko instalazioak kontrolatzeko gai direnak. Hau ezinezkoa izango litzateke automatizazio mekanikoaren bidez (Jacquarden ehungailua) edo logika kableatuan oinarritutakoaren bidez (telefonogune zaharrak).

Eta laugarren iraultza industriala? Zer ezkutatzen da 4.0 Industria izenaren atzean?

Industria 4.0 terminoa Hannoverreko 2011ko azokan erabili zen lehen aldiz, makina-erremintaren mundu mailako topaketa handienetako batean. Askok teknologia multzo modura aipatzen dute 4.0 Industria: fabrikazio gehigarria, ziber segurtasuna, konputazioa hodeian, gauzen Interneta, elkarlaneko robotika, errealitate birtuala eta areagotua, Big Data eta analitika... Egia da teknologia horiek guztiek industria-aro berriranzko eraldaketan parte hartzen dutela, baina horien guztien atzean helburu komun bat dago: ekoizpen-prozesuak optimizatzea, gainbalio handiagoa erauzteko.

Helburu horretara nola iristen den ulertzeko, beharrezkoa da sistema automatiko sinple batek nola funtzionatzen duen ulertzea; adibidez, berokuntza-sistema batek. Berokuntza-sistema bat termostato baten bidez kontrolatzen da (sinpleagoa edo modernoagoa, baina erraietan gauza bera da), eta bertan lortu nahi den tenperatura markatzen da. Gailuak berotze-sistemari eragingo dio (erradiadorea, aire-kanoia...) nahi den tenperatura lortu arte; orduan, berotzeari utziko dio. Tenperatura nahi den mailatik jaisten denean, berotze-sistema berriro konektatuko da, eta horrela hurrenez hurren.

Horretarako, lau elementu ditugu: (1) kontrolagailu bat (termostatoa), eragiteko sistema bat (ekintza fisiko bat egiteko gai dena: gela bat berotzea), sentsorikoa (adibidez, termostatoan integratutako tenperatura-sentsore bat) eta erabiltzailearekin komunikatzeko modu bat (erruleta edo termostatoaren pantaila). Begizta itxiko kontrola deitzen zaio sistema bat kontrolatzeko modu honi (1. ilustrazioa), non sistema automatikoa bera autoerregulatzeko gai den feedback loop6 bati esker.

Industria modernoan makina eta gailu askok funtzionatzen dute kontrol-eskema honi esker. Esate baterako, teknikaren egungo garapenerako nahiko funtzio sinpleak betetzen dituztenak dira: botilatze automatikoa, ibilgailuen mihiztadura, uzta-makina erraldoiak... Baina sistema konplexuagoak ere aurkitzen ditugu; hala nola, ibilgailu autonomoak, balaztek huts eginez gero nor salbatu7 behar duen erabakitzeko gai direnak.

Hala ere, fabrika bat bere osotasunean aztertzean, ikus daiteke, makina automatikoz osatuta egon arren, ez duela bere osotasunean modu automatikoan funtzionatzen (termino teknologikoetan hitz eginez). Hau da, fabrikak sarrera batzuk ditu (lehengaiak, energia, lan-indarra) eta transformazio-­prozesuen bidez salgaiak lortzen ditu. Orain arte, hau sarreren eta irteeren prozesu lineal bat zen; 4.0 Industriak, ordea, zikloak itxiz automatizazio maila handiago batera eramatea hartu du helburutzat (ikus 2. ilustrazioa). Alegia, Toyotismoaren8 jarraibideei segituz teknika perfekzionatzea zuen xede, ekoizpen-­prozesuen erabateko optimizaziorako.

Teknologikoki, hori sistema ziber fisiko direlakoen bidez egiten da. Hau da, beren geruza fisikoaz edo hardwareaz gain, ordenagailu zentralizatuen bidez kontrola daitekeen geruza digital bat duten gailuak. 3. ilustrazioan sistema ziber fisikoen funtzionamenduaren eskema ikus daiteke. Eskema horretan funtsezko hiru fase ikusten dira. Alde batetik, sistema fisikoak datu ugari sortzen ditu gauzatzen dituen ekintzetan (minutuko piezak, abiadurak, kontsumitutako potentzia, sistemaren egoera...). Bestalde, sistema zentral batek gailuetako datuak sarean atzeman eta biltegiratzen ditu (adibidez, fabrika bateko makina guztiak, argiztapen-sistemak...). Azkenik, algoritmoak aplikatuz (gehienbat ikaskuntza automatikoko9 ereduak) ekoizpen-prozesua kontrolatzeko erabakiak sortzen dira.

Azalpen sakonagoa merezi duen teknologia, izan ditzakeen ondorio sozial eta ekonomikoengatik, Adimen Artifiziala da (AI, Artificial Inteligence) eta, zehazki, ikaskuntza automatikoa (ML, Machine Learning). Teknologia horrek fabrika baten ziklo denak ixtea ahalbidetzen du, gertatzen denaren eta gerta litekeenaren gaineko erabateko kontrola izateko aukera emanez. Baina nola egiten da hau?

Adimen artifiziala giza gaitasunak ordezka ditzaketen makinak lortzea helburu duen algoritmoen konbinazioa da. Hala ere, hori egiteko modu desberdinak daude. Ohiko modua arauak (algoritmoak) sortzea da, seinale batzuk oinarri hartuta, lehenik ekintza batzuk egiten dituztenak. Termostatoaren kasuan, giro-tenperaturaren eta nahi den tenperaturaren arabera, berokuntza-­sistemari eragiten zaio; beraz, adimen pixka bat baduela esan genezake. Baina adimen artifizialaren lan-ildo berria automatikoki ikasten duten makinak sortzea da (ML).

Horretarako, datuetan oinarritutako eredu matematikoak erabiltzen dira. Adibidez, 4. ilustrazioan erakusten den bezala, espazio bidimentsional batean puntu-hodei bat edukiz gero, erregresio lineal baten bidez, X balioaren bidez Y-ren balioa lor daitekeen eredu bat eskura daiteke. Hau da datuetan oinarritutako ereduen artean aurki dezakegun sinpleena; dena den, kontzeptua ulertzeko balio du. Lortu dena da datuen barne-araua automatikoki ateratzea, erregresioaren kasuan, zuzen baten ekuazioa.

Ikaskuntza automatikoan bi arazo mota handi aurkitzen ditugu: ikaskuntza gainbegiratua eta ez gainbegiratua. Gainbegiratua haur bati modu gidatuan irakastea bezala da. Adibidez, sagarrak laranjetatik bereizten irakatsi diezaiokegu. Horretarako, datu etiketatuak10 erakutsiko genizkioke, sagar batzuk sagarrak direla esango genioke eta laranja batzuk laranjak direla esango genioke, bere kabuz bereizteko gai izan arte. Aitzitik, gainbegiratu gabeko ikaskuntzaren kasuan, datu berri batzuk ditugu (etiketatu gabeak), eta horiek multzokatzea11 ahalbidetzen duten patroiak aurkitzea da helburua.

Hori arauak eskuz programatuz egiteak, giza ezagutza ordezkatzen saiatzeko, lan handia eskatzen du, ezinezkoa izateraino. Paradigma berri honek, ordea, eskuzko lana ezabatzea ahalbidetzen du; nahikoa da sistema datuekin elikatzea bere kabuz ikas dezan.

Sare neuronalak dira makinei ezagutza inferitzeko modu horren adierazpen nagusia, zehazki, sare sakonak (Deep Neural Networks). Eredu horiek gure garunaren arkitektura dute oinarri. Neuronen geruzen segidak dira (non bakoitzak eragiketa matematiko sinple bat egiten duen), eta segida horien pisuak egokitu egiten dira nahi den irteera lortzeko. Esate baterako, laranja baten irudia emanda, sare neuronal batek laranja bat dela esan beharko luke; bestela, eragiketa neuronalak egokitu egiten dira, bere zeregina behar bezala bete arte. Esan behar da 2015ean Deep motako sare neuronal bat gai izan zela irudi multzo handi bat gizaki talde batek baino hobeto sailkatzeko12.

Machine Learning teknologiek dute zikloak eskala handiagoan ixteko ardura. Sarrera-datuen bidez (fabrikazio-­parametroak, lehengaiari eta langileen eraginkortasunari buruzko informazioa...) eta lortutako irteera-portaeraren bidez (matxura-kopurua, salgaiaren kantitatea eta kalitatea... hau da, irabazia), gai da ekoizpen-sistema optimizatzen duten arauak sortzeko. Horregatik, baiezta daiteke ziber fisikoaren kontzeptua eta ML teknologiak direla industria-aro berriko garrantzitsuenak.

Baina, zein eragin du horrek gizartean?

Industriako aurrerapen teknologiko guztiekin gertatzen den bezala, helburua gainbalioa handitzea da, salgaiak ekoizteko beharrezkoa den lan-indarra murriztuz. Kasu honetan, badirudi zain dugun industria-iraultzak teknikarien ezagutza burmuin digitaletara transferituko den garaia barne bilduko duela.

Zentro inperialistetan, teknologia horiek ezartzeak enplegua murriztea ekarriko du, langile gutxiagorekin egin ahal izango baita ekoizpen berdina. Gainera, teknologia horiek aplikatzeko gai ez diren fabrikek lehiakortasuna galduko dute eta ez dira errentagarriak izango; beraz, lan horiek eskulana merkeagoa den lekuetara eramango dira. Hori lehenago ere gertatu da; izan ere, lehen bi industria-iraultzek (lehena industrien agerpenagatik eta bigarrena masa-lanagatik) lanpostuen gorakada ekarri zuten arren, hirugarrenetik aurrera (aplikatu den lekuetan), joera negatiboa dago industrian behar diren langileen kopuruan. Adibide gisa, 5. ilustrazioa azter daiteke, non ikusten den Amerikako Estatu Batuetan, maila teknologiko aurreratua lortzean, enplegua izugarri jaitsi zela.

Bestalde, erreportajearen garapenean aipatu ez bada ere, prozesu industrialean langilea puzzlearen beste pieza bat da, eta, beraz, hura kontrolatzea ere beharrezkoa izango da. Hori fitxaketa-­sistemen bidez egiten da jada, baina langileen jarduera kontrolatzeko lehen eskumuturrekoak erabiltzen ere hasiak dira dagoeneko: kokapena, datu biometrikoen erregistroa... Bestalde, lanpostuek beharginen produktibitateari buruzko informazio asko eskuratzen dute. Informazio hori guztia zentralizatzean, burmuin birtualek hain produktiboak ez diren langileak seinalatu ahal izango dituzte, horrek ekar ditzakeen ondorio guztiekin.

Gainera, merkantzien gaineko kontrola ere beharrezkoa da ekoizpen-prozesua optimizatzeko: erabilera mota, matxuren jatorria... Hori erabat ezarrita dago telefonia mugikorraren edo ordenagailu pertsonalen industrian. Fabrikatzaileek beren salgaiei buruzko datuak jasotzen dituzte beren gailuak hobetu ahal izateko, erabiltzaileen esperientzian, ohituretan eta bestelakoetan oinarrituta. Berriro ere, langileen gaineko kontrola Kapitalaren zerbitzura jartzen da.

Datozen aurrerapen teknologikoen benetako ondorioak ikusteke daude oraindik eta, beharbada, hemen azaldutakoak baino handiagoak izango dira. Hala ere, hauek dira kontuan hartu beharreko gakoetako batzuk. Bitartean, aurrerapen teknologikoei adi jarraituko dugu, horien ondorioak gelditzeko prestatu ahal izateko.

Oharrak

1 Jarduera bat (fabrika, nekazaritza, etab.) egiteko makinak erabiltzea, lan-indar eta baliabide material gutxiago erabiltzeko.

2 Frederick Taylorrek (1856-1915) proposatutako ekoizpena eta haren gauzatze-denborak antolatzeko sistema. Helburua ekoizpen-prozesuak optimizatzea da, fabrikazio-kostuak murrizteko.

3 Logika kableatuak erreleak erabiltzen ditu (korronte osagarri bat erabiliz zirkuitu baten korronte nagusia erregulatzeko eta zuzentzeko aukera ematen duen aparatua. RAE) edo automatismoak diseinatzeko balbulak (pneumatikoak eta hidraulikoak). Sistema horiek funtzio bakar baterako diseinatzen dira, eta nekez alda daitezke. Gainera, dedikazio handia eskatzen dute diseinuetarako, garapenerako eta fabrikaziorako. Bestalde, prozesu sinpleak automatizatzeak elementu asko erabiltzea dakar, kostu handiak eraginez.

4 Automatizazioa: giza esku-hartzerik behar ez duten edo oso esku-hartze txikia duten ekoizpen-sistemak sortzera bideratutako zientzia.

5 Coca-Colak Galdakaon duen lantegiak milioi bat litro ekoizten eta botilaratzen ditu egunero (32 botila eta 25 lata segundoko) 215 langilerekin bakarrik. (Iturria: Alimarket eta finantzak)

6 Feedback loop edo atzera-elikadurako begiztak sistema automatikoei autoerregulazioa ahalbidetzen die, prozesuaren informazioa jasoz.

7 MITen (Massachusetts Institute of Technology) moralmachine.mit.edu orrialdean dilema moralak azaltzen dira, eta ibilgailu autonomo batek aurre egin beharko die.

8 Katean ekoizteko metodo berria, fordismoa XIX. mendeko 70eko hamarkadan ordezkatu zuena. Merkatuaren eskaeretara egokitzeko gai den sistema da: saltzen dena bakarrik ekoiztea. Gaur egun, bere aurrekoa, Lean Manufacturing, konpainia handiak gidatzen dituen fabrikazio eredua da.

9 Ikaskuntza automatikoa edo machine learning adimen artifizial mota bat da, ordenagailuei datuetatik zuzenean ikasteko aukera ematen diena.

10 Etiketatutako datuek helburu-aldagaia izeneko izena (edo etiketa) dute. Erregresio linealaren kasuan Y, edo fruten arazoaren kasuan, fruta mota.

11 Salgaiak gomendatzeko sistemek (filmak, arropa, liburuak) horrela funtzionatzen dute. Antzeko gustuak dituzten bezero taldeak sortzen dituzte, beste batzuek erositakoa gomendatzeko.

12 ImageNet 20.000 kategoriari (marrubia, autoa, pertsona) buruzko 14 milioi irudi baino gehiago dituen datu-basea da. Urtero lehiaketa bat egiten da (ILSVRC), eta helburua irudiak automatikoki katalogatzen dituzten sistemak lortzea da.