המחסור בכוח אדם הורג את הייצור האמריקאי. הנה איך AI יכול להחזיר אותו לחיים.

הייצור בארה"ב צפוי לתחייה משמעותית. התקלות בשרשרת האספקה ​​שנגרמה על ידי המגיפה הראו את החולשה של תלות יתר בשרשרת אספקה ​​ארוכה, במיוחד כזו מחוץ לארה"ב.

יתרה מכך, המתיחות הגואה עם סין גרמה לארה"ב להטיל ספק בתלותה בייצור הסיני להצלחה כלכלית. נושאים אלה שינו את המחויבות של חברות ייצור בארה"ב לבנות מקומית.

הבעיה היא - הייצור האמריקאי חסר באופן קריטי מהכוח העבודה הדרושים לו כדי להניע את המהפכה הזו. פשוט אין מספיק עובדים מיומנים לעשות את העבודה, וגם לא מספיק עובדים לא מיומנים שמוכנים ללמוד.

הצורך הוא באמת אם ההמצאה, עם זאת. המחסור בכוח אדם בייצור סלל את הדרך לפריסה נרחבת של כמה חידושים מרגשים מאוד בבינה מלאכותית לייצור. ההתפתחויות האלה כל כך חזקות שמקינסקי צופה שהן ייצרו כמה שווי של טריליון דולר על ידי 2025.

אבל לפני שניכנס לזה, בואו נסתכל במהירות על משבר העבודה שמעורר את המהפכה.

הנה כמה גרועה בעיית העבודה בייצור האמריקאי

גם אם כל עובד מיומן באמריקה היה מועסק, עדיין יהיה 35% יותר משרות שלא מומשו במגזר ייצור מוצרים בני קיימא מאשר עובדים מיומנים המסוגלים למלא אותם. דלויט חוזה מחסור של יותר משני מיליון עובדי ייצור אמריקאים עד 2030, המייצג עלות הזדמנות של טריליון דולר בשנה.

אם לא נבדק, המצב כנראה יחמיר, לא ישתפר. עדיין יש כאלה 40 מיליון בייבי בומרס בכוח העבודה-כ-25% מכלל כוח העבודה, שרבים מהם בתפקידי ייצור "בית ספר ישן". עם פרישת בומרס, עובדים צעירים נמנעים מעבודות ייצור לטובת טכנולוגיה, שירותי בריאות והזדמנויות אחרות שבהן תנאי העבודה והתגמול אטרקטיביים יותר.

ארצות הברית יכולה להגביר במהירות את ההגירה ממדינות שבהן עובדים להוטים להשיג תעסוקה אמריקאית, אבל זה בא עם מערך אתגרים משלה, וידרוש יותר כישוף פוליטי ממה שאני יכול לדמיין אפשרי. חוץ מזה, מעסיקים עשויים להיזהר מהכשרת עובדים מיומנים חדשים רק כדי לראות את הפעילות שלהם נסגרת שוב במהלך הסגר הבא.

כדי לשמור על המכונות להסתובב, יצרנים אמריקאים צריכים למצוא חלופות לעבודה אנושית.

בינה מלאכותית יכולה להיות חלק גדול מפתרון המחסור בעבודה

חלק מהפתרון לבעיה זו, באופן לא מפתיע, הוא בינה מלאכותית. כמו בתעשיות אחרות, זה בלתי נמנע שעבודות רבות שהיו בעבר אנושיות יוחלפו בבינה מלאכותית. אבל במקום לדאוג משרות בסיכון מ-AI, במקרה זה אתה צריך לחשוב כיצד בינה מלאכותית יכולה לעזור לשמור על הפעילות שלך ועל הצוות האנושי שלך להעסיק.

הנה רק כמה מהדרכים שבהן בינה מלאכותית בייצור תעזור לצמצם את המחסור בכוח אדם ולחולל מהפכה באופן שבו מוצרים מיוצרים על אדמת ארה"ב:

אוטומציה רובוטית

רובוטים שימשו במשך עשרות שנים בתחומים כמו ייצור רכב ומפעלי פלדה, שם הם ביצעו פעולות רצפת ייצור חוזרות ונשנות כמו הרמה כבדה וריתוך מפרקים. אולם הרובוטים הקונבנציונליים הללו תוכננו רק לבצע משימות מצומצמות מאוד בנסיבות צפויות ביותר.

כיום, יישומי בינה מלאכותית כמו של סימנס יחידת עיבוד עצבי סימטי הם מעצימים את זרועות הרובוט לתפוס ולתפעל אובייקטים ללא קשר לכיוון, מהירות או מיקומם. המשמעות היא שניתן לאמן רובוטים ו"קו-בוטים" (עוזרים רובוטיים שנועדו לעבוד לצד בני אדם) לבצע מגוון רחב של עבודות פס ייצור, בדיוק כפי שעושים בני אדם. בינתיים, רכבים מודרכים אוטונומיים (AGV), חמושים בפונקציות בינה מלאכותית כמו מיפוי, זיהוי חריגות פני השטח וטכנולוגיית הימנעות מאובייקטים, יכולים להעביר חלקים ומוצרים מוגמרים דרך מחסנים ורצפות מפעל במקום צוותי העמסה ומפעילי מלגזות.

יחד, החידושים הרובוטיים המופעלים על ידי AI יכולים לחסוך לפחות 75% מעלות העבודה של שימוש בבני אדם בלבד, מאפשרים ייצור רציף 24 שעות ביממה, ועוזרים להימנע מפציעות מסכנות בקו ייצור, טיפול בחומרים כבדים ותנועות חוזרות. אין זה פלא שהרובוטיקה המודרנית כבר מניעה א היפוך הון ייצור במקומות כמו סינגפור ודרום קוריאה. למה לא לעשות את אותו הדבר בארצות הברית?

ייצור תוספות

תחום נוסף שבו בינה מלאכותית עוזרת להקל על המחסור בכוח אדם בייצור הוא בהדפסת תלת מימד. על פי הגישה המקובלת, מעצבים ומהנדסים בעלי מיומנות גבוהה חייבים למנף שנים של ניסיון וגישת "הניחוש הטוב ביותר" כדי להגיע לפתרון העיצוב הטוב ביותר. אבל בינה מלאכותית מעצימה כעת גישה מהירה ויצרנית לפיתוח פתרונות עיצוב מורכבים ומוטבים במיוחד שניתן לייצר במהירות באמצעות הדפסת תלת מימד.

למידת מכונה במערכות תוכנה כמו Netfabb של Autodesk, למשל, מאפשרת ליצרנים לעשות זאת פרמטרי עיצוב קלט ולבקש את האפשרויות היעילות, היעילות והניתנות לייצור. לאחר בחירת עיצוב, AI מחברות כמו NNAISENCE משתמשות רשתות עצביות ותאומים דיגיטליים לחזות, לנטר ולחסל פגמים בתהליך הייצור התוסף, ולעזור למנוע עיכובים וטעויות יקרים. ניתן אפילו להשתמש בתוכנת AI כמו Alchemite של Intellegens לדמיין חומרים חדשים ואקזוטיים מתאים לצרכי ייצור ושימוש ספציפיים במוצר.

אילו כל הפונקציות המורכבות להפליא הללו היו מבוצעות על ידי בני אדם בלבד, הן ידרשו צוותים גדולים בהרבה של מהנדסים ומעצבים מיומנים, ולעתים קרובות היו מביאים לתוצאות נחותות.

חזון מכונה

כשאתה מדמיין פס ייצור, אתה בטח רואה תחילה מסוע של מוצרים שמועבר מתחנה אחת לאחרת, ואז עובדים אנושיים בודקים מוצרים כשהם עושים את דרכם. ברוב סביבות הייצור, זה באמת לא רחוק מהאמת. זוהי עבודה חוזרת, עתירת עבודה ונוטה לטעויות, אך היא חיונית לתהליך אבטחת האיכות.

זן ראיית מכונה אוטונומית (AMV), בהובלת חברות בינה מלאכותית כמו Inspekto ו-Matroid. באמצעות מצלמות ובינה מלאכותית המזהים את הצורה, הכיוון והמצב של מוצרי פס הייצור בתנאי תאורה שונים, מערכות AMV יכולות לספור ולעקוב אחר פריטים, לזהות פגמים ולמיין מוצרים בהתאם, כשהם דוהרים לידם. זה מבטל הרבה מהצורך בעיניים ובידיים אנושיות בתהליך ה-QA.

ראיית מכונה יכולה לשמש גם כדי לתמוך באריזה, משטחים והעמסת מטען, לחסוך בעבודה, זמן וכסף. פתרונות של חברות כמו RobitIQ ו-Spiroflow יכולים לקבוע את שיטת הפלטיזציה האופטימלית, למשל, ואז זרוע רובוטית אוחזת ומניחה קרטונים על משטחים באופן אוטומטי.

מיטוב ייצור

כאשר מכונות הייצור יורדות, זה דורש לעתים קרובות סוכני ניתוח ותיקון מיוחדים, הנשלחים לעתים קרובות מהיצרן, בעלות של זמן וכסף. לא רק שניתן להשתמש בבינה מלאכותית מספקים כמו Vanti ו-3DS לניטור בלאי מכונות ועובש כך שניתן לתזמן תחזוקה מונעת לזמן אופטימלי, אלא שהיא יכולה גם לנטר טמפרטורה, לחות ושונות ריצה עבור מוצרים וחומרים שונים, כך ניתן לבצע אופטימיזציה של מכונות ייצור בהתבסס על התנאים הנוכחיים.

כאשר משהו אכן משתבש, AI יכול לנתח את כל הסיבות האפשריות ולהציע את דרך הפעולה האפשרית הטובה ביותר. זה משהו שרק מהנדס תחזוקה אנושי מנוסה יכול לעשות ברוב המפעלים.

אבל זה לא רק על תחזוקה ובקרת נזקים. מערכות ענן וקצה המופעלות על ידי בינה מלאכותית כמו Brilliant Manufacturing Suite של GE ו-Mindsphere של סימנס פועלות לחיבור ולנהל את כל תהליך הייצור מקצה לקצה, מתכנון לתכנון דרישה ומלאי חומרים, ועד לצריכת אנרגיה ועד ללוגיסטיקה של המשחק.

הצורך בבינה מלאכותית בייצור גדול אפילו יותר ממה שאתה חושב

תארו לעצמכם רובוטים אנתרופומורפיים עם מגוון רחב כל כך של תפקוד פיזי ויכולת הסתגלות המופעלת על ידי בינה מלאכותית שהם יהיו מסוגלים לבצע כמעט כל עבודת כפיים שבני אדם יכולים לעשות כרגע. כשזה יקרה, מה יעשה עלות העבודה במדינות מתפתחות כיתרון תחרותי? יצרנים המופעלים על ידי בינה מלאכותית לא יצטרכו לגייס ולהכשיר כמעט עובדים רבים. הם ידאגו פחות לגבי המגיפה והסגר הבאות. הם ימנעו רבים מהאתגרים של מקור יחיד שהגיעו יחד עם משבר ניהול שרשרת האספקה ​​הנוכחי שלנו. ועוד הרבה.

ככל שמערכות בינה מלאכותית נחשפות ליותר ויותר נתונים, הן ישתפרו ללא הרף, ויצרו אפקט של גלגל תנופה להוציא אותך מיד מהעסק אם אתה מפספס את הרכבת. עם זאת, למהפכה זו יש גם את הכוח הייחודי להצעיר לחלוטין את הייצור האמריקאי, אולי אפילו להפוך אותו שוב בין התחרותיים בעולם.

מהפכת ייצור הבינה המלאכותית מתרחשת ממש עכשיו, לא באיזו נקודה בלתי נתפסת באופק. משבר העבודה הזה אינו מטרד חולף. זה חלק מהנוף העסקי החדש שאנחנו צריכים לצפות לו בשנים הבאות. יצרנים שממצבים את AI בתור המניע העיקרי להצלחתם יקצור את היתרונות בעשור הנוכחי שלנו.

אם אכפת לך מהאופן שבו בינה מלאכותית קובעת את המנצחים והמפסידים בעסק, וכיצד אתה יכול למנף את הבינה המלאכותית לטובת הארגון שלך, אני ממליץ לך להישאר מעודכן. אני כותב (כמעט) אך ורק על האופן שבו מנהלים בכירים, חברי דירקטוריון ומנהיגים עסקיים אחרים יכולים להשתמש ב-AI ביעילות. אתה יכול לקרוא מאמרים קודמים ולקבל הודעה על מאמרים חדשים על ידי לחיצה על כפתור "עקוב" כאן.