Майбутнє виробництва: 5 найкращих робочих місць в епоху, що працює на AI

Майбутнє виробництва: 5 найкращих робочих місць в епоху, що працює на AI

Останнім часом виробництво привертає значну увагу, особливо у Сполучених Штатах. Наша концепція процвітання та культурної ідентичності тісно пов'язана з цією віковою галуззю. А чому б це не було? З лампочок, телевізорів, транзисторів, літаків, вакцин, Інтернету, до персональних комп’ютерів – ми мріяли та побудували деякі найсучасніші машини та продукти, які змінили траєкторію людської історії. Нам вдалося досягти цієї виробничої майстерності, оскільки ми вдосконалили Trifecta: Technology & Innovation, безперебійний ланцюг поставок та робочу силу, які працюють у тандемі.

Але в десятиліття з того часу наша увага відійшла від виробництва, і делікатна трифекта випала з рівноваги. Сьогодні технологія просунулася в такій мірі, що вона затьмарила останніх двох. Ланцюги поставок глобалізовані та залежать від технологій. Праця невизначена через технологічний прогрес. Це буде визначальним моментом для всієї галузі. “Промисловість 4.0”, де автоматизація, штучний інтелект (AI) та вдосконалена робототехніка, а не просто складальні лінії, будуть центром виробничого ландшафту. Як американський виробництво відродження, ми повинні запитати: що означає працювати у світі, що переробляється машинами? Ми створюємо роботу, які готові до майбутнього?

Сьогодні на вітчизняному виробництві працює 13 мільйонів робітників, які заробляють середньорічну зарплату в розмірі 102 629 доларів. Він сприяє 52,9% НДДКР з приватного сектору та вносить 2,64 долара економіці за кожен вкладений долар. До 2033 року, прогнозується, що галузь вимагає 3,8 мільйона нових робочих місць. Однак під цією перспективною статистикою з'являється більш складна картина.

Ці роботи будуть доменом висококваліфікованих працівників, включаючи інженерів, техніків, розробників програмного забезпечення, спеціалістів з робототехніки та інших. Роботи замінять заводські ролі, які повторюються, вручну та на основі завдань. Китай, нова виробнича енергетика, працює так званими “темними фабриками”, які є повністю автоматизованими об'єктами, які функціонують через ШІ та роботів з мінімальним втручанням людини.

Настільки ж грізний, як цей момент, це також можливість переосмислити нашу більш широку стратегію робочої сили, вдосконалювати наш талант та розвивати знання та набори навичок, які є актуальними для цього віку, а не минулого. Нам потрібно створити високоцінні роботи, керовані технологіями, які потребуватимуть винахідливості та творчого судження людини. Ось п’ять ключових ролей, що ведуть цю трансформацію.

1. Робот Wrangler

Роботи Wranglers-це передні солдати виробничого майбутнього. Рівень технічного досвіду цього поля, що виникає, може змінюватися залежно від їх “зграї”, але вони, ймовірно, будуть доручено усунення несправностей, обслуговування та оптимізацію роботів у їхньому середовищі.

Незалежно від того, чи це сортування пакетів, переміщення фрахту чи зварювальної сталі, незалежно від того, наскільки кваліфікованими та ефективними роботами стали їх спеціальність, вони все ще стикаються з невидимими проблемами та глюками, тим більше, що вони орієнтуються на недосконалий середовище. Наприклад, у Tesla Gigafactory, Robot Wranglers керують міні-армією робочих робітників, коли вони проводять роботу в зборах акумуляторів, технічному обслуговуванні датчиків та інших завдань у всьому їх 10 мільйонам квадратних футів.

Ця робота вимагає широкого спектру знань у таких сферах, як автоматизація, AI, загальна робототехніка та механічне обслуговування. За даними одного джерела, очікується, що роботи в автомобільному виробництві досягнуть шестизначної позначки всього за чотири-п’ять років. Як би вдосконалено не стали ці машини, вони все одно потребуватимуть допомоги Wrangler, щоб переконатися, що речі залишаються гладкими, безпечними та продуктивними.

2. Інтегратор систем AI

Настільки ж розумний, як АІ, для його запуску та роботи потрібно значна кількість людського інтелекту. Ось тут і входять інтегратори систем AI. Вони служать архітектором між різними системами AI, включаючи датчики IoT (Інтернет речей), цифрові близнюки та кілька інструментів AI. Поєднання всього цього дозволяє створити розумні фабрики майбутнього. Вони не тільки з'єднують ці різні системи, але й працюють над тим, щоб кожен з них плавно працювати разом.

У партнерстві між IBM та Boston Dynamics ці компанії проаналізували різні форми даних з усього об'єкта для поліпшення робочого процесу. У цьому процесі вони також створили спеціалізований цифровий близнюк для прогнозування збоїв обладнання та впровадження захисних заходів з кібербезпеки. Подібні розумні фабрики зростають по всій країні, зростаючи зі швидкістю понад 50% щорічно, згідно з недавнім дослідженням МакКінсі. Як і автомобіль і механік, вони не можуть працювати без допомоги інтегратора систем AI.

3. Фахівці з оперативного планування

Якби виробнича підлога була оркестром, оперативним планувальником був би провідник. Вони є міжнародними координаторами, які об'єднують навіть найрізноманітніші відділи в компанії-бізнес-бачення, стратегія, виробництво, закупівлі, ланцюг поставок, якість тощо. Тепер ця роль зміщується, щоб стати більш технічним, і інструменти торгівлі відображають цю зміну. Використовуючи системи AI, їх роль розвивається від прогнозування до моделювання та моделювання сценаріїв. Вони можуть розбити великі цілі на керовані завдання, встановлювати терміни, віхи та пріоритети та бачити їх від кінчика до хвоста. Вони можуть передбачити “найкращі сценарії” та “найгірші сценарії” та придумати можливі рішення. Що робити, якщо ключовий постачальник не вдається?

Роль все ще стосується з'єднання стратегії високого рівня з щоденною роботою. З усіма рухомими частинами та рівнем взаємодії людини, по суті, це проблематичне положення, щоб ШІ переривання.

4. Техніки промислового обслуговування

Поки машини існують, технічні працівники будуть виконувати роботи з технічного обслуговування та ремонту. Єдина відмінність полягає в тому, що замість просто конвеєрів чи механічних систем вони будуть усунути зброю робототехніки, AGV та, можливо, навіть спільні роботи (коботи). І, звичайно, замість реактивного ремонту або запланованого технічного обслуговування вони будуть працювати з моделями AI та даними датчиків з цифрових близнюків, щоб передбачити невдачі ще до того, як вони відбудуться.

В даний час машина простою збільшує понад 50 мільярдів доларів щорічно. Коли ми рухаємось до створення розумних заводів з передовими роботами та обладнанням, роль технічного технічного обслуговування стане все більш критичною. На рослинах вітрогенераторів General Electric вони вже використовують програмне забезпечення для прогнозування для діагностики проблем з роботами, замінюють несправні деталі та регулюють датчики IoT для цифрових близнюків. Нам знадобиться більше таких техніків, якщо ми хочемо конкурувати з автоматизованими засобами Китаю.

5. Інспектори контролю якості

Однією з найбільших проблем у традиційному виробництві є контроль якості, оскільки його можна досягти лише в кінці виробничої лінії. Він також дуже посібник і покладається на випадкові перевірки. Але це досить проста проблема для вирішення розумних заводів, де дані можуть безперешкодно надходити між машинами, системами та людьми. Контроль якості буде інтегрований на кожному етапі виробничого процесу, підвищення ефективності, мінімізації відходів та збільшення виробничої вартості.

У міру того, як розумні фабрики стають більш поширеними, роль інспектора якості зміщується до більш орієнтованого на дані підходу, що вирішує проблеми. Їм потрібно буде поєднати людське судження з AI Analytics, щоб забезпечити якість продукції в автоматизованих умовах. Їм потрібно буде співпрацювати та співпрацювати з інженерами та інтеграторами системи AI для вирішення кореневих проблем, постійно підготовка моделей AI для підвищення точності та забезпечення дотримання. По суті, вони забезпечать необхідний людський нагляд у світі машин.

Управління змінами з людьми та культурою

Виробництво – це більше, ніж просто галузь або економічний двигун для американців США. Це культурний наріжний камінь, що кореняться в зерні та гордості американських робітників. У ньому сформують громади від пояса іржі до Сонячного пояса. Оскільки виробництво стає все більш керованим AI, ми несемо відповідальність за збереження душі цієї галузі-її робітників.

У Siemens традиційні асамблери зараз тренуються як технічні працівники промислового обслуговування, освоєння інструментів для прогнозування технічного обслуговування, тоді як пілоти -робот Toyota залучають робітників для побудови довіри. Ми повинні вивчити такі глобальні професійні моделі, як вони, щоб інвестувати в нашу розробку робочої сили та зробити навчання більш доступним. Якщо ми зможемо сприяти навчанню протягом усього життя та відсвяткувати пристосованість робітників, ми можемо розширити можливості робочої сили, яка відзначає та несе спадщину американської промисловості.

Джой Тейлор – керуючий директор консалтингу в AlliantGroup, консультаційній та інженерній фірмі. Майрон Мозер – член консультативної ради в Alliantgroup та голова Емерітус Hartfiel Automation.