Дефіцит робочої сили вбиває американське виробництво. Ось як ШІ може повернути його до життя.

Виробництво США готове до значного відродження. Поразка ланцюга поставок, спричинена пандемією, показала слабкість надмірної залежності від довгого ланцюжка поставок, особливо за межами США.

Крім того, зростання напруженості у відносинах з Китаєм змусив США поставити під сумнів свою залежність економічного успіху від китайського виробництва. Ці проблеми змінили зобов’язання американських виробничих фірм будувати на місцевому рівні.

Проблема в тому, що американському виробництву критично не вистачає робочої сили, необхідної для цієї революції. Просто не вистачає кваліфікованих працівників, щоб виконувати цю роботу, ані некваліфікованих працівників, які бажають вчитися.

Однак необхідність справді є матір’ю винаходів. Дефіцит робочої сили на виробництві проклав шлях для широкого впровадження деяких дуже захоплюючих інновацій у сфері штучного інтелекту для виробництва. Ці розробки настільки потужні, що, за прогнозами МакКінскі, вони їх створять 3.7 трильйон доларів вартістю по 2025.

Але перш ніж приступити до цього, давайте швидко поглянемо на трудову кризу, яка розпалює революцію.

Ось наскільки серйозна проблема праці в американському виробництві

Навіть якби кожен кваліфікований робітник в Америці був зайнятий, вони все одно були б На 35% більше незаповнених вакансій у секторі виробництва товарів тривалого користування, ніж кваліфіковані працівники, здатні їх заповнити. Делойт прогнозує дефіцит понад двох мільйонів американських робітників на виробництві до 2030 року, що представляє альтернативні витрати в 1 трильйон доларів на рік.

Якщо не контролювати, ситуація, ймовірно, погіршиться, а не покращиться. Є ще деякі 40 мільйонів людей бебі-буму серед робочої сили—близько 25% загальної робочої сили, багато з яких займають посади «старої школи» у виробництві. Коли жителі буму виходять на пенсію, молоді працівники уникають роботи на виробництві на користь технологій, охорони здоров’я та інших можливостей, де умови праці та винагорода є привабливішими.

Сполучені Штати могли б швидко збільшити імміграцію з країн, де працівники прагнуть отримати американську роботу, але це супроводжується власним набором проблем і вимагатиме більше політичного чаклунства, ніж я можу собі уявити. Крім того, роботодавці можуть побоюватися підготовки нової кваліфікованої робочої сили лише для того, щоб побачити, що їх діяльність знову припиняється під час наступного карантину.

Щоб машини продовжували працювати, американським виробникам потрібно знайти альтернативу людській праці.

ШІ може стати значною частиною вирішення проблеми нестачі робочої сили

Частиною вирішення цієї проблеми, як не дивно, є штучний інтелект. Як і в інших галузях промисловості, багато професій, які раніше були людьми, неминуче буде замінено ШІ. Але замість того, щоб турбуватися про робочі місця, яким загрожує ШІ, у цьому випадку вам слід подумати про те, як штучний інтелект може допомогти підтримувати роботу ваших операцій і роботу вашого персоналу.

Ось лише кілька способів, за допомогою яких штучний інтелект у виробництві допоможе зменшити нестачу робочої сили та революціонізувати виробництво продукції на території США:

Роботизована автоматизація

Роботи десятиліттями використовувалися в таких галузях, як автомобілебудування та металургійні заводи, де вони виконували повторювані виробничі операції, такі як підняття важких предметів і зварювання з’єднань. Однак ці звичайні роботи були розроблені лише для виконання дуже вузько визначених завдань за надзвичайно передбачуваних обставин.

Сьогодні такі програми штучного інтелекту, як Siemens Блок нейронної обробки Simatic дають змогу роботам захоплювати об’єкти та маніпулювати ними незалежно від їх орієнтації, швидкості чи розташування. Це означає, що роботів і «ко-ботів» (роботів-помічників, призначених для роботи разом з людьми) можна навчити виконувати різноманітні роботи на конвеєрі, як і люди. Тим часом автономні керовані транспортні засоби (AGV), озброєні такими функціями штучного інтелекту, як картографування, виявлення поверхневих аномалій і технологія уникнення об’єктів, можуть транспортувати деталі та готову продукцію через склади та виробничі цехи замість бригад вантажників і операторів навантажувачів.

Разом ці роботизовані інновації на основі ШІ можуть принаймні заощадити 75% вартості праці використання лише людей, забезпечують 24-годинне безперервне виробництво та допомагають уникнути травм через конвеєрні небезпеки, обробку важких матеріалів і повторювані рухи. Не дивно, що сучасна робототехніка вже керує a переворот виробничого стану у таких місцях, як Сінгапур і Південна Корея. Чому б не зробити те саме в Сполучених Штатах?

Виробництво добавок

Ще одна сфера, де штучний інтелект допомагає зменшити дефіцит робочої сили на виробництві, — це 3D-друк. Згідно з традиційним підходом, висококваліфіковані дизайнери та інженери повинні використовувати багаторічний досвід і підхід «найкращого припущення», щоб прийти до найкращого дизайнерського рішення. Але тепер штучний інтелект надає можливість швидкого генеративного підходу до розробки складних і високооптимізованих дизайнерських рішень, які можна швидко створити за допомогою 3D-друку.

Наприклад, машинне навчання в програмних системах, таких як Netfabb від Autodesk, дозволяє виробникам вхідні параметри конструкції і запросити найбільш ефективні, результативні та технологічні варіанти. Після вибору дизайну використовується ШІ від таких компаній, як NNAISENCE нейронні мережі та цифрові близнюки прогнозувати, контролювати та усувати дефекти в процесі адитивного виробництва, допомагаючи уникнути дорогих затримок і помилок. Можна навіть використовувати програмне забезпечення штучного інтелекту, наприклад Alchemite від Intellegens уявіть собі нові та екзотичні матеріали підходить для конкретних потреб виробництва та використання продукту.

Якби всі ці неймовірно складні функції виконували лише люди, вони вимагали б набагато більших команд висококваліфікованих інженерів і дизайнерів, і часто призводили б до гірших результатів.

Машинне бачення

Коли ви уявляєте виробничу конвеєрну лінію, ви, напевно, спочатку уявляєте конвеєрну стрічку продуктів, що переміщуються від однієї станції до іншої, після чого люди перевіряють продукцію, проходячи по ній. У більшості виробничих середовищ це дійсно не так далеко від істини. Це повторювана, трудомістка та схильна до помилок робота, але вона життєво важлива для процесу забезпечення якості.

Що натомість? Створіть віртуальну версію себе у Автономне машинне бачення (AMV), на чолі з такими компаніями штучного інтелекту, як Inspekto та Matroid. Використовуючи камери та штучний інтелект, які розпізнають форму, орієнтацію та стан конвеєрних продуктів за різних умов освітлення, системи AMV можуть підраховувати та відстежувати елементи, виявляти дефекти та відповідно сортувати продукти, коли вони проходять. Це усуває велику частину потреби в людських очах і руках у процесі контролю якості.

Машинне бачення також можна використовувати для підтримки пакування, палетування та завантаження вантажу, заощаджуючи робочу силу, час і гроші. Рішення таких компаній, як RobitIQ і Spiroflow, можуть визначати оптимальний метод палетування, наприклад, після чого роботизована рука автоматично захоплює та розміщує коробки на піддонах.

Оптимізація виробництва

Коли виробничі машини виходять із ладу, часто потрібні спеціалізовані агенти для аналізу та ремонту, які часто надсилаються від виробника, що коштує часу та грошей. ШІ від таких постачальників, як Vanti і 3DS, можна використовувати не тільки для моніторингу зносу машин і прес-форм, щоб можна було запланувати профілактичне технічне обслуговування на оптимальний час, але він також може контролювати температуру, вологість і відмінності в роботі для різних продуктів і матеріалів, щоб виробничі машини можна оптимізувати на основі поточних умов.

Коли щось йде не так, ШІ може проаналізувати всі можливі причини та запропонувати найкращий варіант дій. На більшості заводів це може зробити лише досвідчений інженер з обслуговування.

Але мова йде не лише про технічне обслуговування та контроль пошкоджень. Хмарні та периферійні системи на базі штучного інтелекту, такі як Brilliant Manufacturing Suite GE та Mindsphere Siemens, працюють над підключенням і керуванням усім процесом виробництва від розробки до планування попиту та інвентаризації матеріалів, споживання енергії до кінцевої логістики.

Потреба в ШІ у виробництві навіть більша, ніж ви думаєте

Уявіть собі антропоморфних роботів із таким широким діапазоном фізичних функцій і здатністю адаптуватися за допомогою штучного інтелекту, що вони зможуть виконувати практично будь-яку ручну роботу, яку зараз можуть виконувати люди. Коли це станеться, яку різницю матиме вартість робочої сили в країнах, що розвиваються, як конкурентну перевагу? Виробникам із штучним інтелектом не доведеться набирати та навчати стільки працівників. Вони менше хвилюватимуться про наступну пандемію та карантини. Вони уникнуть багатьох проблем із єдиним джерелом, які виникли разом із поточною кризою управління ланцюгом поставок. І набагато більше.

Оскільки системи штучного інтелекту піддаються все більшій кількості даних, вони постійно вдосконалюватимуться, створюючи ефект маховика, який вивести вас з бізнесу якщо ти спізнишся на поїзд. Однак ця революція також має унікальну силу повністю омолодити американське виробництво, можливо, навіть знову зробивши його одним з найбільш конкурентоспроможних у світі.

Виробнича революція ШІ відбувається прямо зараз, а не в якійсь неймовірній точці на горизонті. Ця трудова криза не є побіжним роздратуванням. Це частина нового бізнес-ландшафту, який ми маємо очікувати в найближчі роки. Виробники, які позиціонують ШІ як ключовий фактор їхнього успіху отримають переваги протягом поточного десятиліття.

Якщо ви дбаєте про те, як штучний інтелект визначає переможців і переможених у бізнесі та як ви можете використовувати штучний інтелект на користь вашої організації, я заохочую вас залишатися з нами. Я пишу (майже) виключно про те, як керівники вищої ланки, члени правління та інші бізнес-лідери можуть ефективно використовувати ШІ. Ви можете прочитати минулі статті та отримувати сповіщення про нові, натиснувши кнопку кнопка «підписатися» тут.