Աշխատուժի պակասը սպանում է ամերիկյան արտադրությունը. Ահա թե ինչպես է AI-ն կարող է կյանքի կոչել այն:

ԱՄՆ-ի արտադրությունը պատրաստվում է զգալի վերածննդի: Համաճարակի հետևանքով առաջացած մատակարարման շղթայի ձախողումները ցույց են տվել չափազանց կախվածության թուլությունը երկար մատակարարման շղթայից, հատկապես ԱՄՆ-ից դուրս:

Ավելին, Չինաստանի հետ աճող լարվածությունը պատճառ է դարձել, որ ԱՄՆ-ը կասկածի տակ դնի իր կախվածությունը չինական արտադրությունից՝ տնտեսական հաջողության համար: Այս հարցերը փոխել են ԱՄՆ-ի արտադրական ընկերությունների պարտավորությունը տեղական շինարարություն իրականացնելու հարցում:

Խնդիրն այն է, որ ամերիկյան արտադրությունը խիստ պակասում է աշխատուժին, որն անհրաժեշտ է այդ հեղափոխությունը մղելու համար: Պարզապես չկան բավականաչափ հմուտ աշխատողներ՝ աշխատանքն անելու համար, ոչ էլ բավականաչափ հմուտ աշխատողներ, ովքեր ցանկանում են սովորել:

Այնուամենայնիվ, անհրաժեշտությունը իսկապես գյուտի մայրն է: Արտադրական աշխատուժի պակասը ճանապարհ է հարթել Արհեստական ​​ինտելեկտի ոլորտում որոշ շատ հետաքրքիր նորարարությունների լայն տարածման համար: Այնքան հզոր են այս զարգացումները, որ ՄակՔինսկին կանխատեսում է, որ դրանք կստեղծեն որոշ զարգացումներ 3.7 տրիլիոն դոլար արժողությամբ ի 2025.

Բայց մինչ դրա մեջ մտնելը, եկեք արագ նայենք աշխատանքային ճգնաժամին, որը հրահրում է հեղափոխությունը:

Ահա թե որքան վատ է աշխատուժի խնդիրը ամերիկյան արտադրությունում

Եթե ​​նույնիսկ Ամերիկայում յուրաքանչյուր հմուտ աշխատող աշխատած լիներ, միեւնույն է, կլիներ 35%-ով ավել բաց թողնված աշխատատեղեր երկարաժամկետ ապրանքների արտադրության ոլորտում, քան հմուտ աշխատողներ, որոնք կարող են լրացնել դրանք: Deloitte-ը կանխատեսում է մինչև 2030 թվականը ավելի քան երկու միլիոն ամերիկյան արտադրական աշխատողների պակաս, ինչը տարեկան 1 տրիլիոն դոլարի հնարավորություն է:

Չստուգված մնալով՝ ամեն ինչ հավանաբար կվատթարանա, ոչ թե ավելի լավ: Դեռ կան 40 միլիոն Baby Boomers աշխատուժում— ընդհանուր աշխատուժի մոտ 25%-ը, որոնցից շատերը «հին դպրոցի» արտադրական դերերում են: Քանի որ Boomers-ը թոշակի է անցնում, երիտասարդ աշխատողները խուսափում են արտադրական աշխատանքից՝ հօգուտ տեխնոլոգիաների, առողջապահության և այլ հնարավորությունների, որտեղ աշխատանքային պայմաններն ու փոխհատուցումն ավելի գրավիչ են:

Միացյալ Նահանգները կարող է արագ ընդլայնել ներգաղթը այն երկրներից, որտեղ աշխատողները ցանկանում են ստանալ ամերիկյան աշխատանք, բայց դա ունի իր մարտահրավերները և կպահանջի ավելի շատ քաղաքական կախարդություն, քան ես կարող եմ պատկերացնել: Բացի այդ, գործատուները կարող են զգուշանալ նոր հմուտ աշխատուժի պատրաստումից միայն հաջորդ փակման ժամանակ իրենց գործունեությունը ևս մեկ անգամ փակված տեսնելու համար:

Մեքենաները պտտվող վիճակում պահելու համար ամերիկյան արտադրողները պետք է այլընտրանք գտնեն մարդկային աշխատանքին:

AI-ն կարող է լինել աշխատուժի պակասի լուծման մեծ մասը

Այս խնդրի լուծման մի մասը, զարմանալիորեն, Արհեստական ​​ինտելեկտն է: Ինչպես մյուս ոլորտներում, անխուսափելի է, որ նախկինում մարդկային շատ աշխատատեղեր կփոխարինվեն արհեստական ​​ինտելեկտով: Բայց անհանգստանալու փոխարեն AI-ի վտանգի տակ գտնվող աշխատատեղեր, այս դեպքում դուք պետք է մտածեք այն մասին, թե ինչպես AI-ն կարող է օգնել պահպանել ձեր գործառնությունները և աշխատեցնել ձեր մարդկային անձնակազմը:

Ահա միայն մի քանի եղանակներ, որոնցով արհեստական ​​ինտելեկտը կօգնի նվազեցնել աշխատուժի պակասը և հեղափոխել, թե ինչպես են արտադրվում ապրանքները ԱՄՆ-ի հողում.

Ռոբոտային ավտոմատացում

Ռոբոտները տասնամյակներ շարունակ օգտագործվել են այնպիսի ոլորտներում, ինչպիսիք են ավտոմոբիլային արտադրությունը և պողպատի արտադրությունը, որտեղ նրանք կատարել են հատակի արտադրության կրկնվող գործողություններ, ինչպիսիք են ծանրաբեռնվածությունը և հոդերի եռակցումը: Այնուամենայնիվ, այս սովորական ռոբոտները նախագծված էին միայն խիստ կանխատեսելի հանգամանքներում շատ նեղ սահմանված առաջադրանքներ կատարելու համար:

Այսօր արհեստական ​​ինտելեկտի այնպիսի հավելվածներ, ինչպիսիք են Siemens-ը Սիմատիկ նյարդային մշակման միավոր ռոբոտների ձեռքերը կարող են բռնել և կառավարել առարկաները՝ անկախ դրանց կողմնորոշումից, արագությունից կամ տեղակայությունից: Դա նշանակում է, որ ռոբոտները և «համաբոտերը» (ռոբոտների օգնականները, որոնք նախատեսված են մարդկանց կողքին աշխատելու համար) կարող են վերապատրաստվել հավաքման գծի աշխատանքների լայն տեսականի կատարելու համար, ճիշտ այնպես, ինչպես անում են մարդիկ: Միևնույն ժամանակ, ինքնավար կառավարվող մեքենաները (AGVs), որոնք զինված են AI գործառույթներով, ինչպիսիք են քարտեզագրումը, մակերեսային անոմալիաների հայտնաբերումը և օբյեկտներից խուսափելու տեխնոլոգիաները, կարող են մասեր և պատրաստի ապրանքներ տեղափոխել պահեստներով և գործարանների հատակով՝ բեռնման բրիգադների և բեռնատար մեքենաների օպերատորների փոխարեն:

Միասին այս AI-ով աշխատող ռոբոտային նորարարությունները կարող են առնվազն փրկել Աշխատուժի ծախսերի 75%-ը Մարդկանց միայնակ օգտագործելը, հնարավորություն է տալիս 24-ժամյա շարունակական արտադրությունը և օգնում խուսափել հավաքման գծի վտանգներից, ծանր նյութերի բեռնաթափումից և կրկնվող շարժումներից վնասվածքներից: Զարմանալի չէ, որ ժամանակակից ռոբոտաշինությունն արդեն քշում է ա արտադրական բախտի հակադարձում այնպիսի վայրերում, ինչպիսիք են Սինգապուրը և Հարավային Կորեան: Ինչո՞ւ նույնը չանել Միացյալ Նահանգներում:

Արտադրություն

Մեկ այլ ոլորտ, որտեղ AI-ն օգնում է մեղմել արտադրական աշխատուժի պակասը, 3D տպագրությունն է: Համաձայն ավանդական մոտեցման՝ բարձր որակավորում ունեցող դիզայներներն ու ինժեներները պետք է օգտագործեն տարիների փորձը և «լավագույն գուշակություն» մոտեցումը՝ հասնելու լավագույն դիզայներական լուծմանը: Սակայն AI-ն այժմ հզորացնում է արագ, գեներացնող մոտեցում բարդ և բարձր օպտիմիզացված դիզայներական լուծումների մշակման համար, որոնք կարող են արագ արտադրվել 3D տպագրության միջոցով:

Մեքենայի ուսուցումը ծրագրային համակարգերում, ինչպիսին է Autodesk-ի Netfabb-ը, օրինակ, թույլ է տալիս արտադրողներին մուտքագրման նախագծման պարամետրեր և պահանջել ամենաարդյունավետ, արդյունավետ և արտադրվող տարբերակները: Դիզայնը ընտրվելուց հետո NNAISENCE-ի նման ընկերությունների AI-ն օգտագործում է նեյրոնային ցանցեր և թվային երկվորյակներ կանխատեսել, վերահսկել և վերացնել հավելումների արտադրության գործընթացի թերությունները՝ օգնելով խուսափել ծախսատար ուշացումներից և սխալներից: AI ծրագրակազմը, ինչպիսին Intellegens' Alchemite-ն է, նույնիսկ կարող է օգտագործվել պատկերացրեք նոր և էկզոտիկ նյութեր հարմար է արտադրության և արտադրանքի օգտագործման հատուկ կարիքների համար:

Եթե ​​այս բոլոր անհավանական բարդ գործառույթները կատարվեին միայն մարդկանց կողմից, դրանք կպահանջեին բարձր որակավորում ունեցող ինժեներների և դիզայներների շատ ավելի մեծ թիմեր, որոնք հաճախ կհանգեցնեին ցածր արդյունքների:

Machine Vision- ը

Երբ դուք պատկերում եք արտադրական հավաքման գիծ, ​​դուք հավանաբար նախ պատկերացնում եք, որ ապրանքների փոխակրիչ գոտին մի կայանից մյուսը թափահարվում է, որից հետո մարդկային աշխատողները ստուգում են արտադրանքը, երբ նրանք ճանապարհ են անցնում: Շատ արտադրական միջավայրերում դա իսկապես հեռու չէ ճշմարտությունից: Դա կրկնվող, աշխատատար և սխալների հակված աշխատանք է, սակայն կենսական նշանակություն ունի որակի ապահովման գործընթացի համար:

Մտնել Ինքնավար մեքենա տեսողություն (AMV), որը գլխավորում է AI ընկերությունները, ինչպիսիք են Inspekto-ն և Matroid-ը: Օգտագործելով տեսախցիկներ և AI, որոնք ճանաչում են հավաքման գծերի արտադրանքի ձևը, կողմնորոշումը և վիճակը տարբեր լուսավորության պայմաններում, AMV համակարգերը կարող են հաշվել և հետևել տարրերը, նկատել թերությունները և համապատասխանաբար տեսակավորել արտադրանքները, երբ նրանք վազում են: Սա վերացնում է մարդու աչքերի և ձեռքերի անհրաժեշտությունը ՈԱ գործընթացում:

Մեքենայական տեսողությունը կարող է օգտագործվել նաև փաթեթավորման, ծղոտե ներքնակների և բեռների բեռնման համար՝ խնայելով աշխատուժը, ժամանակն ու գումարը: RobitIQ-ի և Spiroflow-ի նման ընկերությունների լուծումները կարող են որոշել պալետավորման օպտիմալ մեթոդը, օրինակ, երբ ռոբոտային թեւը բռնում և ավտոմատ կերպով տեղադրում է տուփերը ծղոտե ներքնակների վրա:

Արտադրության օպտիմալացում

Երբ արտադրական մեքենաներն իջնում ​​են, այն հաճախ պահանջում է վերլուծության և վերանորոգման մասնագիտացված գործակալներ, որոնք հաճախ ուղարկվում են արտադրողից՝ ծախսելով ժամանակ և գումար: Vanti-ի և 3DS-ի նման պրովայդերների AI-ը ոչ միայն կարող է օգտագործվել մեքենաների և կաղապարների մաշվածությունը վերահսկելու համար, որպեսզի կանխարգելիչ սպասարկումը հնարավոր լինի պլանավորել օպտիմալ ժամանակի համար, այլև այն կարող է վերահսկել տարբեր ապրանքների և նյութերի ջերմաստիճանը, խոնավությունը և գործարկման շեղումները, որպեսզի արտադրական մեքենաները կարող են օպտիմիզացվել ընթացիկ պայմաններից ելնելով:

Երբ ինչ-որ բան սխալ է լինում, AI-ն կարող է վերլուծել բոլոր հնարավոր պատճառները և առաջարկել գործողության լավագույն հավանական ընթացքը: Դա մի բան է, որ գործարանների մեծ մասում կարող է անել միայն մարդկային սպասարկման բարձր փորձառու ինժեները:

Բայց խոսքը միայն պահպանման և վնասների վերահսկման մասին չէ: AI-ով աշխատող ամպային և ծայրամասային համակարգերը, ինչպիսիք են GE-ի Brilliant Manufacturing Suite-ը և Siemens-ի Mindsphere-ը, աշխատում են միացնելու և կառավարելու ամբողջ արտադրական գործընթացը՝ դիզայնից մինչև պահանջարկի պլանավորում և նյութական գույքագրում, էներգիայի սպառում մինչև վերջնախաղի լոգիստիկա:

Արդյունաբերությունում AI-ի կարիքը նույնիսկ ավելի մեծ է, քան դուք կարծում եք

Պատկերացրեք անտրոպոմորֆ ռոբոտներ, որոնք ունեն ֆիզիկական գործառույթների այնպիսի լայն շրջանակ և արհեստական ​​ինտելեկտի վրա աշխատող հարմարվողականություն, որ նրանք կկարողանան կատարել գրեթե ցանկացած ձեռքի աշխատանք, որն այժմ մարդիկ կարող են անել: Երբ դա տեղի ունենա, ի՞նչ տարբերություն զարգացող երկրներում աշխատուժի արժեքը՝ որպես մրցակցային առավելություն: AI-ով աշխատող արտադրողները ստիպված չեն լինի հավաքագրել և վերապատրաստել գրեթե նույնքան աշխատող: Նրանք ավելի քիչ անհանգստանալու են հաջորդ համաճարակի և արգելափակման մասին: Նրանք կխուսափեն մեկ աղբյուրի բազմաթիվ մարտահրավերներից, որոնք առաջացել են մատակարարման շղթայի կառավարման մեր ընթացիկ ճգնաժամի հետ մեկտեղ: Եվ շատ ավելին:

Քանի որ արհեստական ​​ինտելեկտի համակարգերը ենթարկվում են ավելի ու ավելի շատ տվյալների, դրանք շարունակաբար կբարելավվեն՝ ստեղծելով թռչող անիվի էֆեկտ, որը կ ձեզ դուրս հանել բիզնեսից եթե բաց եք թողնում գնացքը. Այնուամենայնիվ, այս հեղափոխությունն ունի նաև ամերիկյան արտադրությունն ամբողջությամբ երիտասարդացնելու եզակի ուժը, միգուցե այն ևս մեկ անգամ դարձնելով աշխարհի ամենամրցունակներից մեկը:

AI-ի արտադրության հեղափոխությունը տեղի է ունենում հենց հիմա, ոչ թե հորիզոնի ինչ-որ աներևակայելի կետում: Այս աշխատանքային ճգնաժամը անցողիկ զայրույթ չէ։ Դա բիզնեսի նոր լանդշաֆտի մի մասն է, որը մենք պետք է ակնկալենք գալիք տարիների ընթացքում: Արտադրողներ, ովքեր AI-ն համարում են նրանց հաջողության հիմնական շարժիչ ուժը օգուտները կքաղեն մեր ընթացիկ տասնամյակի ընթացքում:

Եթե ​​ձեզ հետաքրքրում է, թե ինչպես է AI-ն որոշում հաղթողներին և պարտվողներին բիզնեսում, և ինչպես կարող եք օգտագործել AI-ն ի շահ ձեր կազմակերպության, խորհուրդ եմ տալիս ձեզ մնալ լարված: Ես գրում եմ (գրեթե) բացառապես այն մասին, թե ինչպես ավագ ղեկավարները, խորհրդի անդամները և բիզնեսի այլ ղեկավարները կարող են արդյունավետորեն օգտագործել AI-ն: Դուք կարող եք կարդալ անցյալ հոդվածները և տեղեկանալ նորերի մասին՝ սեղմելով կոճակը «հետևել» կոճակն այստեղ.