A munkaerőhiány megöli az amerikai gyártást. Így hozhatja életre az AI.

Az amerikai gyártás jelentős fellendülés előtt áll. A járvány okozta ellátási lánc összeomlása megmutatta a hosszú ellátási lánctól való túlzott függőség gyengeségét, különösen az Egyesült Államokon kívülitől.

Ezenkívül a Kínával fennálló feszültség fokozódása miatt az Egyesült Államok megkérdőjelezte a kínai gyártástól való függését a gazdasági siker érdekében. Ezek a problémák megváltoztatták az amerikai gyártócégek elkötelezettségét a helyi építkezés iránt.

A probléma az, hogy az amerikai gyártás kritikusan hiányzik a forradalom elindításához szükséges munkaerőből. Egyszerűen nincs elég képzett munkaerő a munka elvégzéséhez, sem pedig a tanulni hajlandó képzetlen munkaerő.

A szükség azonban valóban a találmány anyja. A gyártási munkaerőhiány megnyitotta az utat a mesterséges intelligencia néhány nagyon izgalmas újításának széles körű elterjedése előtt. Olyan erősek ezek a fejlemények, hogy McKinskey azt jósolja, hogy létre fognak hozni néhányat 3.7 billió dollár értékben a 2025.

Mielőtt azonban belevágnánk, vessünk egy gyors pillantást a forradalmat szító munkaválságra.

Íme, milyen rossz a munkaügyi probléma az amerikai gyártásban

Még ha Amerikában minden szakmunkást alkalmaznának is, akkor is lenne 35%-kal több betöltetlen állás a tartós fogyasztási cikkeket gyártó ágazatban, mint a megtölteni képes szakmunkások. A Deloitte megjósolja 2030-ra több mint kétmillió amerikai feldolgozóipari dolgozó hiánya, ami évi 1 billió dolláros alternatív költséget jelent.

Ha nem ellenőrizzük, a dolgok valószínűleg rosszabbak lesznek, nem pedig jobbak. Még mindig vannak 40 millió Baby Boomer a munkaerő– a teljes munkaerő körülbelül 25%-a, akik közül sokan „régi iskola” gyártási szerepet töltenek be. Ahogy a boomok nyugdíjba vonulnak, a fiatalabb munkavállalók kerülik a gyártási munkákat a technológia, az egészségügy és más olyan lehetőségek érdekében, ahol vonzóbbak a munkakörülmények és a fizetés.

Az Egyesült Államok gyorsan felpörgetheti a bevándorlást azokból az országokból, ahol a munkavállalók alig várják, hogy amerikai munkát szerezzenek, de ez megvan a maga kihívásai között, és több politikai varázslatot igényel, mint amennyit elképzelni tudok. Emellett a munkaadók óvakodhatnak attól, hogy új szakképzett munkaerőt képezzenek ki, csak azért, mert a következő bezáráskor ismét leállítják tevékenységüket.

Annak érdekében, hogy a gépek folyamatosan forogjanak, az amerikai gyártóknak alternatívákat kell találniuk az emberi munka helyett.

A mesterséges intelligencia a munkaerőhiány megoldásának nagy része lehet

A probléma megoldásának egy része nem meglepő módon a mesterséges intelligencia. Más iparágakhoz hasonlóan elkerülhetetlen, hogy sok korábban emberi munkát AI váltson fel. De ahelyett, hogy aggódna az AI által veszélyeztetett munkahelyek, ebben az esetben el kell gondolkodnia azon, hogy a mesterséges intelligencia hogyan segítheti a működését és az alkalmazottak alkalmazását.

Íme néhány olyan módszer, amellyel a mesterséges intelligencia a gyártásban segít csökkenteni a munkaerőhiányt és forradalmasítani a termékek amerikai földön történő előállítását:

Robotautomatizálás

A robotokat évtizedek óta használják olyan területeken, mint az autógyártás és az acélművek, ahol ismétlődő termelési padlóműveleteket hajtottak végre, például nehézemelést és hézaghegesztést. Ezeket a hagyományos robotokat azonban csak nagyon szűken meghatározott feladatok végrehajtására tervezték rendkívül kiszámítható körülmények között.

Ma olyan mesterséges intelligencia alkalmazások, mint a Siemens Szimatikus neurális feldolgozó egység A robotkarok képesek megragadni és kezelni a tárgyakat, függetlenül azok tájolásától, sebességétől vagy elhelyezésétől. Ez azt jelenti, hogy a robotokat és a „társbotokat” (az emberek melletti munkavégzésre tervezett robotasszisztenseket) meg lehet tanítani arra, hogy az emberekhez hasonlóan sokféle összeszerelősoros munkát végezzenek. Eközben az AI-funkciókkal, például térképezéssel, felületi anomáliák észlelésével és tárgykerülési technológiával felvértezett autonóm irányított járművek (AGV-k) a rakodószemélyzet és a targoncakezelők helyett alkatrészeket és késztermékeket szállíthatnak a raktárakon és a gyári emeleteken.

Ezek a mesterséges intelligencia által hajtott robotinnovációk együttesen legalább spórolhatnak a munkaerőköltség 75%-a Az ember egyedüli használata lehetővé teszi a 24 órás folyamatos termelést, és segít elkerülni a futószalag veszélyeiből, a nehéz anyagok kezeléséből és az ismétlődő mozgásokból származó sérüléseket. Nem csoda, hogy a modern robotika már a a gyártási vagyon megfordítása olyan helyeken, mint Szingapúr és Dél-Korea. Miért ne tenné ugyanezt az Egyesült Államokban?

Adalékanyagok gyártása

Egy másik terület, ahol a mesterséges intelligencia segít a gyártási munkaerőhiány enyhítésében, a 3D nyomtatás. A hagyományos megközelítés szerint a magasan képzett tervezőknek és mérnököknek több éves tapasztalatot és „legjobb tipp” megközelítést kell felhasználniuk a legjobb tervezési megoldás eléréséhez. A mesterséges intelligencia azonban most egy gyors, generatív megközelítést tesz lehetővé összetett és rendkívül optimalizált tervezési megoldások kifejlesztésében, amelyek gyorsan előállíthatók 3D nyomtatással.

A gépi tanulás például olyan szoftverrendszerekben, mint az Autodesk Netfabb, lehetővé teszi a gyártók számára bemeneti tervezési paraméterek és kérje a leghatékonyabb, legeredményesebb és legyártható lehetőségeket. Amint kiválasztott egy tervet, az olyan cégek mesterséges intelligenciája, mint a NNAISENCE, használja neurális hálózatok és digitális ikrek az additív gyártási folyamat hibáinak előrejelzésére, nyomon követésére és kiküszöbölésére, segítve ezzel a költséges késések és hibák elkerülését. Az olyan mesterséges intelligencia szoftverek, mint az Intellegens Alchemite, még használhatók képzelj el új és egzotikus anyagokat speciális gyártási és termékfelhasználási igényekre alkalmas.

Ha ezeket a hihetetlenül összetett funkciókat az emberek egyedül látnák el, sokkal nagyobb, magasan képzett mérnökökből és tervezőkből álló csapatokra lenne szükség, és gyakran gyengébb eredményekhez vezetnének.

Machine Vision

Amikor elképzel egy gyártási összeszerelősort, valószínűleg először egy szállítószalagot képzel el, amelyet az egyik állomásról a másikra kevernek, ahol az emberi munkások ellenőrzik a termékeket, miközben haladnak. A legtöbb gyártási környezetben ez tényleg nem áll messze az igazságtól. Ez ismétlődő, munkaigényes és hibákra hajlamos munka, de létfontosságú a minőségbiztosítási folyamat szempontjából.

belép Autonóm gépi látás (AMV), amelyet olyan AI-cégek vezetnek, mint az Inspekto és a Matroid. Kamerák és mesterséges intelligencia segítségével, amely felismeri az összeszerelősorból készült termékek alakját, tájolását és állapotát különböző fényviszonyok között, az AMV-rendszerek megszámolhatják és nyomon követhetik a tételeket, észlelhetik a hibákat, és ennek megfelelően válogathatják a termékeket, ahogy haladnak mellettük. Ezáltal a minőségbiztosítási folyamatban nincs szükség emberi szemre és kézre.

A gépi látás a csomagolás, a raklapozás és a rakomány berakodásának támogatására is használható, így munkaerőt, időt és pénzt takaríthat meg. Az olyan cégek megoldásai, mint a RobitIQ és a Spiroflow, meg tudják határozni például az optimális raklapozási módot, amikor is egy robotkar automatikusan megragadja és raklapokra helyezi a kartonokat.

Termelés optimalizálás

Amikor a gyártógépek leállnak, gyakran speciális elemző- és javítóügynökökre van szükség, amelyeket gyakran a gyártótól küldenek ki, és időbe és pénzbe kerül. Az olyan szolgáltatók mesterséges intelligenciája, mint a Vanti és a 3DS, nem csak a gépek és a szerszámok kopásának nyomon követésére használható, hogy a megelőző karbantartást optimális időre lehessen ütemezni, hanem a hőmérséklet, a páratartalom és a különböző termékek és anyagok működési eltéréseit is figyelemmel kísérheti. a gyártógépek a jelenlegi feltételek alapján optimalizálhatók.

Ha valami elromlik, a mesterséges intelligencia elemezni tudja az összes lehetséges okot, és javaslatot tesz a legjobb lehetséges cselekvésre. Erre a legtöbb gyárban csak egy nagy tapasztalattal rendelkező karbantartó mérnök képes.

De ez nem csak a karbantartásról és a kárelhárításról szól. A mesterséges intelligencia alapú felhő- és szélrendszerek, mint például a GE Brilliant Manufacturing Suite és a Siemens Mindsphere azon dolgoznak, hogy összekapcsolják és menedzseljék a teljes gyártási folyamatot a tervezéstől a kereslet tervezésén és az anyagleltáron át az energiafogyasztáson át a végjáték logisztikájáig.

Az AI iránti igény a gyártásban még nagyobb, mint gondolnád

Képzeljünk el olyan antropomorf robotokat, amelyek olyan széles fizikai funkcióval és mesterséges intelligencia által vezérelt alkalmazkodóképességgel rendelkeznek, hogy szinte bármilyen kézi munkát képesek elvégezni, amit az emberek jelenleg képesek elvégezni. Amikor ez megtörténik, milyen különbséget jelent majd a fejlődő országok munkaerőköltsége versenyelőnyként? A mesterséges intelligenciával működő gyártóknak közel sem kell annyi dolgozót toborozniuk és kiképezniük. Kevesebbet fognak aggódni a következő járvány és bezárás miatt. Sok olyan, egyetlen forrásból származó kihívást elkerülhetnek, amelyek a jelenlegi ellátási lánckezelési válságunkkal együtt érkeztek. És még sok más.

Ahogy a mesterséges intelligencia rendszerek egyre több adatnak vannak kitéve, folyamatosan javulnak, lendkerék hatást keltve, amely kivonja az üzletből ha lekésed a vonatot. Ennek a forradalomnak azonban megvan az az egyedülálló ereje is, hogy teljesen megfiatalítsa az amerikai gyártást, és talán ismét a világ legversenyképesebbjei közé emelje.

A mesterséges intelligencia gyártási forradalma most zajlik, nem valami elképzelhetetlen ponton a láthatáron. Ez a munkaerő-válság nem múló bosszúság. Ez az új üzleti környezet része, amelyre az elkövetkező években számíthatunk. Azok a gyártók, akik az AI-t mint sikerük fő mozgatórugója a mostani évtizedünkben meg fogja kamatoztatni az előnyöket.

Ha érdekli, hogy a mesterséges intelligencia hogyan határozza meg a nyerteseket és a veszteseket az üzleti életben, és hogyan tudja a mesterséges intelligenciát szervezete javára kamatoztatni, akkor arra bátorítom, hogy maradjon velünk. (Majdnem) kizárólag arról írok, hogy felsővezetők, igazgatósági tagok és más üzleti vezetők hogyan tudják hatékonyan használni az AI-t. A gombra kattintva elolvashatja a korábbi cikkeket, és értesítést kaphat az újakról "Követés" gomb itt.