Нехватка рабочей силы убивает американское производство. Вот как ИИ может вернуть его к жизни.

Производство в США готово к значительному возрождению. Сбои в цепочке поставок, вызванные пандемией, продемонстрировали слабость чрезмерной зависимости от длинной цепочки поставок, особенно за пределами США.

Кроме того, рост напряженности в отношениях с Китаем заставил США усомниться в своей зависимости экономического успеха от китайского производства. Эти проблемы изменили приверженность американских производственных компаний строительству на местах.

Проблема в том, что американскому производству критически не хватает рабочей силы, необходимой для этой революции. Просто не хватает ни квалифицированных рабочих, чтобы выполнять эту работу, ни неквалифицированных рабочих, желающих учиться.

Однако необходимость действительно является матерью изобретения. Нехватка производственной рабочей силы проложила путь к широкому внедрению некоторых очень интересных инноваций в области искусственного интеллекта для производства. Эти разработки настолько эффективны, что McKinskey предсказывает, что они создадут некоторые 3.7 триллион долларов в стоимости по 2025.

Но прежде чем мы углубимся в это, давайте быстро взглянем на трудовой кризис, который разжигает революцию.

Вот насколько серьезна проблема рабочей силы в американском производстве

Даже если бы каждый квалифицированный рабочий в Америке был нанят, все равно было бы На 35% больше незаполненных вакансий в секторе производства товаров длительного пользования, чем квалифицированные рабочие, способные их заполнить. Deloitte прогнозирует нехватка более двух миллионов американских производственных рабочих к 2030 году, что представляет собой альтернативные издержки в размере 1 триллиона долларов в год.

Если его не остановить, все, вероятно, станет хуже, а не лучше. Есть еще некоторые 40 миллионов бэби-бумеров в рабочей силе— около 25% от общей численности рабочей силы, многие из которых занимают «старые» производственные должности. По мере того, как бумеры выходят на пенсию, молодые работники избегают производственной работы в пользу технологий, здравоохранения и других возможностей, где условия труда и оплата более привлекательны.

Соединенные Штаты могли бы быстро увеличить иммиграцию из стран, рабочие которых стремятся получить работу в Америке, но это сопряжено со своими собственными проблемами и потребует большего политического колдовства, чем я могу себе представить. Кроме того, работодатели могут опасаться обучения новых квалифицированных кадров только для того, чтобы увидеть, как их предприятия снова закрываются во время следующего карантина.

Чтобы машины продолжали работать, американским производителям необходимо найти альтернативу человеческому труду.

ИИ может стать важной частью решения проблемы нехватки рабочей силы

Неудивительно, что частью решения этой проблемы является искусственный интеллект. Как и в других отраслях, неизбежно, что многие ранее человеческие рабочие места будут заменены искусственным интеллектом. Но вместо того, чтобы беспокоиться о рабочие места, подверженные риску из-за ИИ, в этом случае вы должны подумать о том, как ИИ может помочь поддерживать работу ваших операций и занятость вашего персонала.

Вот лишь несколько способов, с помощью которых ИИ в производстве поможет смягчить нехватку рабочей силы и революционизировать производство продуктов на территории США:

Роботизированная автоматизация

Роботы десятилетиями использовались в таких областях, как автомобилестроение и сталелитейный завод, где они выполняли повторяющиеся производственные операции, такие как подъем тяжестей и сварка швов. Однако эти обычные роботы были разработаны только для выполнения очень узко определенных задач в чрезвычайно предсказуемых обстоятельствах.

Сегодня приложения искусственного интеллекта, такие как Siemens Simatic нейронный процессор дают роботам-манипуляторам возможность захватывать объекты и манипулировать ими независимо от их ориентации, скорости или положения. Это означает, что роботы и «коботы» (роботы-помощники, предназначенные для работы вместе с людьми) могут быть обучены выполнять широкий спектр работ на конвейере, как это делают люди. Между тем, автономные управляемые транспортные средства (AGV), оснащенные функциями искусственного интеллекта, такими как картографирование, обнаружение аномалий поверхности и технология предотвращения объектов, могут перевозить детали и готовую продукцию через склады и заводские цеха вместо погрузочных бригад и операторов вилочных погрузчиков.

Вместе эти роботизированные инновации на базе искусственного интеллекта могут сэкономить не менее 75% затрат на оплату труда использования только людей, обеспечивают 24-часовое непрерывное производство и помогают избежать травм от опасностей сборочной линии, обработки тяжелых материалов и повторяющихся движений. Неудивительно, что современная робототехника уже ведет изменение состояния производства в таких местах, как Сингапур и Южная Корея. Почему бы не сделать то же самое в США?

Производство добавок

Еще одна область, в которой ИИ помогает уменьшить нехватку производственной рабочей силы, — это 3D-печать. Согласно традиционному подходу, высококвалифицированные дизайнеры и инженеры должны использовать многолетний опыт и метод «наилучшего предположения», чтобы прийти к наилучшему проектному решению. Но теперь искусственный интеллект обеспечивает быстрый генеративный подход к разработке сложных и высокооптимизированных дизайнерских решений, которые можно быстро изготовить с помощью 3D-печати.

Машинное обучение в таких программных системах, как, например, Autodesk Netfabb, позволяет производителям входные расчетные параметры и запрашивать наиболее эффективные, действенные и технологичные варианты. После выбора дизайна ИИ таких компаний, как NNAISENCE, использует нейронные сети и цифровые двойники прогнозировать, отслеживать и устранять дефекты в процессе аддитивного производства, помогая избежать дорогостоящих задержек и ошибок. Программное обеспечение для искусственного интеллекта, такое как Alchemite от Intellegens, можно использовать даже для представьте себе новые и экзотические материалы подходит для конкретных потребностей производства и использования продукта.

Если бы все эти невероятно сложные функции выполнялись людьми в одиночку, для них потребовались бы гораздо более крупные команды высококвалифицированных инженеров и дизайнеров, что часто приводило бы к худшим результатам.

Машинное зрение

Когда вы представляете производственную сборочную линию, вы, вероятно, сначала представляете себе конвейерную ленту, в которой продукты перемещаются от одной станции к другой, после чего люди проверяют продукты по мере их продвижения. В большинстве производственных сред это действительно недалеко от истины. Это повторяющаяся, трудоемкая и подверженная ошибкам работа, но она жизненно важна для процесса обеспечения качества.

Enter Автономное машинное зрение (AMV), во главе с такими компаниями, как Inspekto и Matroid. Используя камеры и искусственный интеллект, который распознает форму, ориентацию и состояние продуктов сборочной линии при различных условиях освещения, системы AMV могут подсчитывать и отслеживать элементы, выявлять дефекты и соответствующим образом сортировать продукты по мере их прохождения. Это устраняет большую часть потребности в человеческих глазах и руках в процессе контроля качества.

Машинное зрение также можно использовать для поддержки упаковки, укладки на поддоны и погрузки грузов, что экономит труд, время и деньги. Решения от таких компаний, как RobitIQ и Spiroflow, могут, например, определить оптимальный метод укладки на поддоны, после чего роботизированная рука автоматически захватывает и укладывает коробки на поддоны.

Оптимизация производства

Когда производственные машины выходят из строя, часто требуются специализированные агенты по анализу и ремонту, которые часто отправляются производителем, что требует времени и денег. ИИ от таких поставщиков, как Vanti и 3DS, можно использовать не только для мониторинга износа машин и пресс-форм, чтобы можно было запланировать профилактическое обслуживание на оптимальное время, но также может отслеживать температуру, влажность и отклонения в работе для различных продуктов и материалов, чтобы производственные машины могут быть оптимизированы в зависимости от текущих условий.

Когда что-то идет не так, ИИ может проанализировать все возможные причины и предложить наиболее вероятный план действий. Это то, что может сделать только очень опытный инженер по техническому обслуживанию на большинстве заводов.

Но дело не только в техническом обслуживании и предотвращении повреждений. Облачные и периферийные системы на базе искусственного интеллекта, такие как GE Brilliant Manufacturing Suite и Siemens Mindsphere, работают над подключением и управлением всем сквозным производственным процессом от проектирования до планирования спроса и инвентаризации материалов, от потребления энергии до конечной логистики.

Потребность в ИИ в производстве даже больше, чем вы думаете

Представьте себе антропоморфных роботов с таким широким спектром физических функций и адаптивностью на основе ИИ, что они смогут выполнять практически любой ручной труд, который в настоящее время могут выполнять люди. Когда это произойдет, какое значение будет иметь стоимость рабочей силы в развивающихся странах в качестве конкурентного преимущества? Производителям на базе ИИ не нужно будет нанимать и обучать почти столько же рабочих. Они будут меньше беспокоиться о следующей пандемии и карантине. Они смогут избежать многих проблем, связанных с единым источником, которые возникли вместе с нашим нынешним кризисом управления цепочками поставок. И многое другое.

По мере того как системы искусственного интеллекта получают все больше и больше данных, они будут постоянно совершенствоваться, создавая эффект маховика, который будет вывести вас из бизнеса если вы опоздаете на поезд. Однако эта революция также обладает уникальной способностью полностью омолодить американское производство, возможно, даже снова сделав его одним из самых конкурентоспособных в мире.

Революция в производстве ИИ происходит прямо сейчас, а не в какой-то невообразимой точке на горизонте. Этот трудовой кризис не является преходящим раздражением. Это часть нового делового ландшафта, которого нам следует ожидать в ближайшие годы. Производители, позиционирующие ИИ как ключевой фактор их успеха будет пожинать плоды в течение нашего текущего десятилетия.

Если вам небезразлично, как ИИ определяет победителей и проигравших в бизнесе, и как вы можете использовать ИИ на благо своей организации, я призываю вас следить за новостями. Я пишу (почти) исключительно о том, как руководители высшего звена, члены совета директоров и другие бизнес-лидеры могут эффективно использовать ИИ. Вы можете читать прошлые статьи и получать уведомления о новых, нажав кнопку кнопка "подписаться" здесь.

Источник: https://www.forbes.com/sites/glenngow/2022/08/28/the-labor-shortage-is-killing-american-manufacturing-heres-how-ai-can-bring-it-back- к жизни/