Первоначально опубликовано на Forbes 28 августа 2022 года.
Американское производство готово к значительному подъему. Проблемы с цепочками поставок, вызванные пандемией, показали слабость чрезмерной зависимости от длинных цепочек поставок, особенно тех, что находятся за пределами США.
Более того, рост напряженности в отношениях с Китаем заставил США усомниться в своей зависимости от китайского производства для достижения экономического успеха. Эти проблемы изменили стремление американских производственных компаний развивать локальное производство.
Проблема в том, что американскому производству критически не хватает рабочей силы, необходимой для осуществления этой революции. Просто не хватает квалифицированных рабочих для выполнения этой работы, как и неквалифицированных, желающих учиться.
Однако нужда — действительно мать изобретательности. Нехватка производственных кадров проложила путь к широкому внедрению некоторых очень захватывающих инноваций в области искусственного интеллекта для производства. Эти разработки настолько эффективны, что McKinsey прогнозирует, что к 2025 году они создадут $3.7 trillion in value значительную экономическую ценность.
Но прежде чем мы углубимся в это, давайте кратко рассмотрим кадровый кризис, который разжигает эту революцию.
Вот насколько серьезна проблема с кадрами в американском производстве
Даже если бы каждый квалифицированный рабочий в Америке был трудоустроен, в секторе производства товаров длительного пользования все равно было бы 35% more unfilled job openings больше вакансий, чем квалифицированных рабочих, способных их заполнить. Deloitte прогнозирует нехватку более двух миллионов американских производственных рабочих к 2030 году, что представляет собой альтернативные издержки в размере 1 триллиона долларов в год.
Если оставить все как есть, ситуация, вероятно, будет ухудшаться, а не улучшаться. Все еще существует 40 million Baby Boomers in the workforce значительная доля бэби-бумеров — около 25% от общей численности рабочей силы, многие из которых занимают должности на «старомодном» производстве. По мере выхода бэби-бумеров на пенсию молодые работники избегают производственных профессий, отдавая предпочтение технологиям, здравоохранению и другим возможностям, где условия труда и компенсация более привлекательны.
Соединенные Штаты могли бы быстро увеличить иммиграцию из стран, где работники стремятся получить работу в Америке, но это сопряжено с собственным набором проблем и потребует больше политического волшебства, чем я могу себе представить. Кроме того, работодатели могут опасаться обучать новых квалифицированных рабочих только для того, чтобы увидеть, как их предприятия снова закрываются во время следующего локдауна.
Чтобы машины продолжали работать, американским производителям необходимо найти альтернативы человеческому труду.
ИИ может стать важной частью решения проблемы нехватки рабочей силы
Частью решения этой проблемы, как ни странно, является искусственный интеллект. Как и в других отраслях, неизбежно, что многие ранее выполнявшиеся людьми работы будут заменены ИИ. Но вместо того, чтобы беспокоиться о рабочих местах, находящихся под угрозой из-за ИИ, в данном случае вам следует подумать о том, как ИИ может помочь поддерживать работу вашего предприятия и сохранять занятость вашего персонала.
Вот лишь несколько способов, которыми ИИ в производстве поможет смягчить нехватку рабочей силы и произвести революцию в способах производства продукции на территории США:
Роботизированная автоматизация
Роботы десятилетиями использовались в таких областях, как автомобилестроение и сталелитейная промышленность, где они выполняли повторяющиеся операции на производственном участке, такие как подъем тяжестей и сварка соединений. Однако эти обычные роботы были разработаны только для выполнения очень узко определенных задач в чрезвычайно предсказуемых условиях.
Сегодня приложения искусственного интеллекта, такие как нейронный процессор Simatic от Siemens, позволяют роботам-манипуляторам захватывать и перемещать объекты независимо от их ориентации, скорости или расположения. Это означает, что роботов и «коботов» (роботизированных помощников, предназначенных для работы рядом с людьми) можно обучить выполнению широкого спектра сборочных работ, точно так же, как это делают люди. Тем временем автономные транспортные средства (AGV), оснащенные функциями ИИ, такими как картографирование, обнаружение аномалий поверхности и технология предотвращения столкновений с объектами, могут перевозить детали и готовую продукцию по складам и цехам вместо погрузочных бригад и операторов вилочных погрузчиков.
Вместе эти инновации в области робототехники на базе ИИ могут сэкономить как минимум 75% of the labor costs 30-50% затрат по сравнению с использованием только человеческого труда, обеспечить круглосуточное непрерывное производство и помочь избежать травм, связанных с опасностями на сборочной линии, погрузкой тяжелых материалов и повторяющимися движениями. Неудивительно, что современная робототехника уже способствует повороту производственной удачи в таких местах, как Сингапур и Южная Корея. Почему бы не сделать то же самое в Соединенных Штатах?
Аддитивное производство
Еще одна область, где ИИ помогает облегчить нехватку производственных кадров, — это 3D-печать. Согласно традиционному подходу, высококвалифицированные дизайнеры и инженеры должны использовать многолетний опыт и подход «лучшего предположения», чтобы прийти к оптимальному проектному решению. Но ИИ теперь позволяет использовать быстрый, генеративный подход к разработке сложных и высокооптимизированных проектных решений, которые можно быстро производить с помощью 3D-печати.
Машинное обучение в программных системах, таких как Netfabb от Autodesk, например, позволяет производителям вводить параметры проектирования и запрашивать наиболее эффективные, действенные и технологичные варианты. После выбора дизайна ИИ от таких компаний, как NNAISENCE, использует нейронные сети и цифровые двойники для прогнозирования, мониторинга и устранения дефектов в процессе аддитивного производства, помогая избежать дорогостоящих задержек и ошибок. Программное обеспечение с ИИ, такое как Alchemite от Intellegens, можно даже использовать для создания новых и экзотических материалов, подходящих для конкретных производственных нужд и потребностей использования продукции.
Если бы все эти невероятно сложные функции выполнялись только людьми, потребовались бы гораздо большие команды высококвалифицированных инженеров и дизайнеров, и это часто приводило бы к худшим результатам.
Машинное зрение
Когда вы представляете себе производственную сборочную линию, вы, вероятно, сначала представляете конвейерную ленту с продукцией, которую быстро перемещают от одной станции к другой, где рабочие осматривают изделия по мере их продвижения. В большинстве производственных сред это недалеко от истины. Это повторяющаяся, трудоемкая и подверженная ошибкам работа, но она жизненно важна для процесса обеспечения качества.
На помощь приходит автономное машинное зрение (AMV), возглавляемое ИИ-компаниями, такими как Inspekto и Matroid. Используя камеры и ИИ, который распознает форму, ориентацию и состояние изделий на сборочной линии при различных условиях освещения, системы AMV могут подсчитывать и отслеживать товары, обнаруживать дефекты и соответствующим образом сортировать продукцию по мере ее прохождения. Это устраняет большую часть потребности в человеческих глазах и руках в процессе контроля качества.
Машинное зрение также можно использовать для поддержки упаковки, паллетирования и погрузки грузов, экономя труд, время и деньги. Решения от таких компаний, как RobitIQ и Spiroflow, могут определить оптимальный метод паллетирования, например, после чего роботизированная рука автоматически захватывает и укладывает коробки на поддоны.
Оптимизация производства
Когда производственные машины выходят из строя, это часто требует специализированного анализа и ремонтных бригад, которые обычно направляются производителем, что влечет за собой временные и финансовые затраты. ИИ от таких провайдеров, как Vanti и 3DS, можно использовать не только для мониторинга износа машин и пресс-форм, чтобы планировать профилактическое обслуживание на оптимальное время, но и для контроля температуры, влажности и отклонений в работе при производстве различных изделий и использовании разных материалов, что позволяет оптимизировать работу производственных машин с учетом текущих условий.
Когда что-то идет не так, ИИ может проанализировать все возможные причины и предложить наиболее вероятный план действий. В большинстве случаев на заводах это под силу только высококвалифицированному инженеру по техническому обслуживанию.
Но дело не только в обслуживании и устранении неполадок. Облачные и периферийные системы на базе ИИ, такие как Brilliant Manufacturing Suite от GE и Mindsphere от Siemens, работают над объединением и управлением всем производственным процессом от начала до конца: от проектирования до планирования спроса, учета материальных запасов, контроля энергопотребления и логистики готовой продукции.
Потребность в ИИ в производстве даже выше, чем вы думаете
Представьте себе антропоморфных роботов с таким широким спектром физических функций и адаптивностью на базе ИИ, что они смогут выполнять практически любую ручную работу, которую сейчас делают люди. Когда это произойдет, какое значение будет иметь стоимость рабочей силы в развивающихся странах в качестве конкурентного преимущества? Производителям, использующим ИИ, не придется нанимать и обучать так много рабочих. Они будут меньше беспокоиться о следующей пандемии и локдаунах. Они избегут многих проблем, связанных с единственным источником поставок, которые сопровождали наш текущий кризис управления цепочками поставок. И многого другого.
По мере того как системы искусственного интеллекта получают все больше данных, они будут постоянно совершенствоваться, создавая эффект маховика, который вытеснит вас из бизнеса, если вы упустите момент. Однако эта революция также обладает уникальной силой полностью возродить американское производство, возможно, даже сделав его снова одним из самых конкурентоспособных в мире.
Революция ИИ в производстве происходит прямо сейчас, а не в какой-то невообразимой точке на горизонте. Этот кадровый кризис — не мимолетная неприятность. Это часть нового бизнес-ландшафта, который будет сохраняться долгие годы. Производители, которые сделают ИИ ключевым фактором своего успеха, пожнут плоды уже в текущем десятилетии.
