ジョンP.デズモンド、AIトレンドエディター
バージニア州ブルックニールでの高度なプラスチック製造工場の出現は、小規模製造会社に対するAIの影響について物語っています。
地元の起業家 ヒュー E.ウィリアムズは、さまざまな顧客が必要とする小さなプラスチック部品を成形するために、American PlasticFabricatorsを開始しました。 最終的に、同社はポリエチレンの製造と高密度プラスチックの製造で競争力を持つようになりました。 工場を訪問しました 最近 この地域でウィリアムズと共に育ったマイクロソフトのAIおよびリサーチのCTO兼エグゼクティブバイスプレジデントであるケビンスコットによるものです。
スコットが工場を訪れた日、 のアカウントによると、労働者のXNUMX人は、コンピューターで制御される洗練されたフライス盤を使用して、ディズニーランドのジャンピンジェリーフィッシュライド用の複雑な作品を作成していました。 ワイヤード.
ディズニーは仕様を電子的に送信し、労働者は機械をプログラムしました。 「サウスサイドバージニアコミュニティカレッジの機械工の卒業証書と少しの実地訓練により、かつては数えられていた小さな町で、高給の仕事に就くことができます。」
この地域には、過去に主にタバコ農場、繊維工場がありました。, と家具メーカー。 「「マイクロソフトのデータによると、製造業はAIの才能とスキルで最も急成長している分野のXNUMXつです」と、スコットは述べています。 本の著者 アメリカの夢の再プログラミング：アメリカの田舎からシリコンバレーへ—AIが私たち全員に役立つようにする.
過去数十年で多くの米国の製造業の仕事が失われましたが、「ブルックニールと全国で、農村部と都市部の両方で、AI、ロボット工学、高度な自動化が日ごとに高性能で安価になり、米国やその他の市場で物を作ることが可能になるため、新しい製造業の雇用が創出されています人件費が高いところ」とスコットは述べた。
移行が行われています。 「マイクロソフトのデータは、製造業がAIの才能とスキルで最も急成長している分野のXNUMXつであることを示しています」とスコットは述べています。 「AI、ロボット工学、ドローン、データは、今後何世代にもわたって、グラディスやブルックニールなどのコミュニティの労働者を置き換えるのではなく、増強し続けるでしょう。」
AIベンダーとのエンゲージメントは通常どのように始まるか
AIを組み込む方法を検討しているメーカーは、XNUMXつのアカウントで「XNUMXつの神話」と呼ばれるものに遭遇する可能性があります。AIは高価です。; 専門家のチームが必要です; そしてあなたの会社はAIの準備ができていません。
ただし、AIは小さな方法で導入でき、多くのベンダーはスタッフの専門知識を必要とせず、データのソースなどの問題はAIアクションプランで対処できると、サウスカロライナマニュファクチャリングエクステンションパートナーシップの地域担当副社長であるメリッサスタインクールは示唆しています。 -サウスカロライナ州の企業のリソースとして機能する利益。
「AIベンダーとの関わりは通常、収集されているマシンとデータを分析するための評価から始まります」とSteinkuhlは次のアカウントで述べています。 インダストリーウィーク。 「ベンダーは既存のデータをクレンジングし、モデルを実行して何を学習できるかを確認します。 ベンダーは、データのギャップを埋めるためにセンサーを追加することを推奨する場合があります。」 古い機器に適切なセンサーがない場合は、手頃な価格のアフターマーケットセンサーを利用できます。
AIの実装を成功させるには、問題に関連するデータである実証済みのROIで解決するために、特定の測定可能な問題が必要です。 必要な幹部からの賛同。
「製造業者の運用チームとITチームは、実装を最適化するためにベンダーと緊密に連携する必要があります」と彼女は提案しました。
AIは、最初のパスの歩留まりの改善、より一貫した品質、より良い予測が見込める小規模製造会社の標準的な手順になる可能性があります。 製造業のAIは50以上成長すると予測されています% 毎年2027年まで。「従業員が50人未満の多くのメーカーが参入しています。」 スタインクール 述べました。
AIと自動化が根拠のないものと見なされる労働者に取って代わるのではないかという恐れ
製造業は人材不足に直面しています。 デロイトのデータによると、2025年までに製造スキルのギャップが拡大し、3.4万人の熟練労働者が必要になり、そのうちXNUMX万人の仕事が埋められなくなる可能性があります。 信頼できるプラント.
自動化やロボットが製造業の仕事を危険にさらすのではないかと恐れる人もいますが、アカウントの作成者はそれを別の見方をしています。 「人間は常に製造プロセスの必要な部分です」と、の創設者兼CEOであるPrateekJoshiは述べています。 プルートシフト、プロセス業界向けのパフォーマンスソフトウェア監視を提供する会社。 これには水、食べ物、飲み物が含まれます, と化学薬品。 彼はAI研究者であり、XNUMX冊の出版された本の著者です。, とTEDxスピーカー。
「施設が進化し続け、より多くの資産を接続するにつれて、人々はフロアから生成された膨大な量のデータを消化する必要があります。そうすれば、より速く、より良いものを構築できます。, そしてもっと安い」とジョシは言った。 「彼らがこれを行うためには、そのデータを人が消化できる情報に変換する必要があります。 人工知能（AI）がそれを助けることができます。」
AIを使用せずに同様の機能を実行する代わりに、製造会社のXNUMX人以上のスタッフが、複数のデータベースシステムからデータを収集し、それらを接続して、さらに調査するデータを決定する方法を学ぶ必要があります。 次に、そのデータをスプレッドシートを使用して手動で抽出し、結果を決定します。 「このプロセスは面倒で面倒です。, 非常にエラーが発生しやすい」と述べた。 データが分析のために準備されるまでに、労働者はおそらく忍耐と時間を使い果たしてしまうでしょう。 「AIの助けを借りて、これらの個人は、手動で数値を計算するのではなく、そのデータから有用なインテリジェンスを引き出して実行に移すことができます」とJoshi氏は述べています。
製造業者と協力してデジタル自動化を推進するコンサルタントであるDrishtiと提携しているグローバル経営コンサルティング会社であるATKearneyによる最近の調査は、AIと自動化が人々から仕事を奪っているという考えをさらに払拭しました。 と題されたレポート 「ヒューマンファクトリー分析の現状、」100の製造リーダーからの回答に基づいて、72% 製造業の仕事の多くは依然として人々によって行われており、それらの人々は対応する機械のXNUMX倍の価値を推進しています。
「製造プロセスのより多くの部分が自動化されたとしても、人間の判断と直感に取って代わることができる機械はありません」とJoshi氏は述べています。
のソース記事を読む ワイヤード, インダストリーウィーク, in 信頼できるプラント または 「ヒューマンファクトリー分析の現状」ATカーニーとドリシュティからの報告。
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出典：https：//www.aitrends.com/ai-and-business-strategy/ai-seen-helping-to-add-jobs-as-small-manufacturers-pursue-automation/
