작성자 : John P. Desmond (AI 트렌드 편집자)
버지니아 주 브룩 닐 (Brookneal)에 첨단 플라스틱 제조 공장의 출현은 AI가 소규모 제조 회사에 미치는 영향에 대한 이야기입니다.
지역 기업가 휴 E. Williams는 다양한 고객이 필요로하는 작은 플라스틱 부품을 성형하기 위해 American Plastic Fabricators를 시작했습니다. 결국이 회사는 폴리에틸렌 및 고밀도 플라스틱 제조 분야에서 경쟁력을 갖게되었습니다. 공장 방문 최근에 이 지역에서 Williams와 함께 성장한 Microsoft의 AI 및 연구 담당 CTO 겸 수석 부사장 Kevin Scott이 작성했습니다.
Scott이 공장을 방문한 날 직원 중 한 명은 컴퓨터로 제어되는 정교한 밀링 머신을 사용하여 Disneyland의 Jumpin 'Jellyfish 타기를위한 복잡한 조각을 만들었습니다. 유선.
Disney는 사양을 전자적으로 보냈고 작업자들은 기계를 프로그래밍했습니다. "그리고이 젊은 작업자들은 하나씩 플라스틱을 산업 예술 작품에 조각했습니다."라고 Scott은 말했습니다. "사우스 사이드 버지니아 커뮤니티 칼리지에서 기계공의 졸업장과 약간의 실무 교육을 받으면 한때 계산 된 작은 마을에서 보수가 좋은 직업을 얻을 수 있습니다."
이 지역은 과거에 주로 담배 농장, 섬유 공장이있는 곳이었습니다., 및 가구 제조업체. “Microsoft 데이터에 따르면 제조업은 AI 인재 및 기술 분야에서 가장 빠르게 성장하는 부문 중 하나입니다.”라고 Scott은 말했습니다. 책의 저자 아메리칸 드림 재 프로그래밍 : 미국 시골에서 실리콘 밸리로 —AI를 통해 우리 모두에게 봉사.
지난 수십 년 동안 많은 미국 제조업 일자리가 사라졌지 만 "Brookneal과 전국의 시골 및 도시 환경에서 AI, 로봇 공학 및 고급 자동화가 날이 갈수록 더 능력 있고 저렴 해지고 미국 및 기타 시장에서 물건을 만들 수있게되면서 새로운 제조 일자리가 창출되고 있습니다. 인건비가 높은 곳”이라고 Scott이 말했습니다.
전환이 일어나고 있습니다. "Microsoft 데이터에 따르면 제조 분야는 AI 인재 및 기술 분야에서 가장 빠르게 성장하는 부문 중 하나입니다."라고 Scott은 말했습니다. "AI, 로봇 공학, 드론 및 데이터는 앞으로도 Gladys 및 Brookneal과 같은 커뮤니티의 근로자를 대체하는 것이 아니라 계속 증가시킬 것입니다."
AI 벤더와의 관계가 일반적으로 시작되는 방법
AI를 통합하는 방법을 고려하는 제조업체는 "세 가지 신화"로 설명되는 하나의 계정에 직면 할 수 있습니다. AI는 비용이 많이 듭니다.; 전문가 팀이 필요합니다; 귀사는 AI에 대한 준비가되어 있지 않습니다.
그러나 AI는 작은 방식으로 도입 될 수 있으며, 많은 공급 업체는 직원 전문 지식이 필요하지 않으며 데이터 소스와 같은 문제를 AI 실행 계획에서 해결할 수 있다고 South Carolina Manufacturing Extension Partnership의 지역 부사장 인 Melissa Steinkuhl은 말합니다. -사우스 캐롤라이나 기업의 자원 역할을하는 이윤.
"AI 벤더와의 계약은 일반적으로 수집되는 기계 및 데이터를 분석하기위한 평가로 시작됩니다.”라고 Steinkuhl은 인더스트리위크. “공급 업체는 기존 데이터를 정리하고이를 모델을 통해 실행하여 무엇을 배울 수 있는지 확인합니다. 공급 업체는 데이터의 공백을 채우기 위해 센서 추가를 권장 할 수 있습니다. " 구형 장비에 적절한 센서가없는 경우 저렴한 애프터 마켓 센서를 사용할 수 있습니다.
성공적인 AI 구현에는 문제와 관련된 데이터 인 입증 된 ROI로 해결하기 위해 구체적이고 측정 가능한 문제가 필요합니다. 그리고 필요한 경영진의 동의.
"제조업체의 운영 및 IT 팀은 구현을 최적화하기 위해 공급 업체와 긴밀하게 협력해야합니다."라고 그녀는 제안했습니다.
AI는 개선 된 50 차 수율, 더 일관된 품질 및 더 나은 예측을 볼 수있는 소규모 제조 회사에서 표준 절차가 될 가능성이 높습니다. 제조 분야의 AI는 XNUMX 개 이상 성장할 것으로 예상됩니다.% 2027 년까지 매년. "직원이 50 명 미만인 많은 제조업체가 뛰어 들고 있습니다." 슈타인쿨 정해진.
AI와 자동화가 근거없는 작업자를 대체 할 것이라는 두려움
제조업은 인재 부족에 직면 해 있습니다. Deloitte의 데이터에 따르면 2025 년까지 제조 기술 격차가 확대되어 3.4 만 명의 숙련 된 근로자가 필요하며이 중 XNUMX 만 개의 일자리가 채워지지 않을 가능성이 있습니다. 신뢰할 수있는 식물.
자동화와 로봇이 제조업 일자리를 위험에 빠뜨릴 것이라는 두려움이 있지만 계정 작성자는이를 다르게 본다. "인간은 항상 제조 공정에서 필요한 부분이 될 것입니다."라고 설립자이자 CEO 인 Prateek Joshi는 말했습니다. 명왕성 편이, 프로세스 산업을위한 성능 소프트웨어 모니터링을 제공하는 회사. 여기에는 물, 음식, 음료가 포함됩니다., 및 화학 물질. 그는 XNUMX 권의 출판 된 책을 집필 한 AI 연구원입니다., 그리고 TEDx 스피커.
“시설이 계속 발전하고 더 많은 자산을 연결함에 따라 사람들은 현장에서 생성 된 방대한 양의 데이터를 소화하여 더 빠르고 더 잘 구축 할 수 있어야합니다., 그리고 더 싸다.”Joshi가 말했다. “이렇게하려면 데이터를 사람이 소화 할 수있는 정보로 변환해야합니다. 인공 지능 (AI)이이를 도울 수 있습니다.”
AI없이 유사한 기능을 수행하는 대안은 하나 이상의 제조 회사 직원이 여러 데이터베이스 시스템에서 데이터를 수집하고 함께 연결하고 추가 조사 할 데이터를 결정하는 방법을 배우도록 요구합니다. 이 데이터는 결과를 결정하기 위해 스프레드 시트를 사용하여 수동으로 추출됩니다. “이 과정은 번거롭고 지루할 것입니다., 오류가 발생하기 쉽습니다.”라고 그는 말했습니다. 작업자는 분석을 위해 데이터가 준비 될 때까지 인내심과 시간이 부족할 가능성이 높습니다. Joshi는“AI의 도움으로 이러한 개인은 수동으로 숫자를 계산하는 대신 해당 데이터에서 유용한 인텔리전스를 도출하고이를 실행하는 데 시간을 할애 할 수 있습니다.
디지털 자동화를 추진하기 위해 제조업체와 협력하는 컨설턴트 인 Drishti와 협력 한 글로벌 경영 컨설팅 회사 AT Kearney의 최근 연구는 AI와 자동화가 사람들로부터 일자리를 빼앗고 있다는 개념을 더욱 무너 뜨 렸습니다. 제목이 붙은 보고서 “인간 공장 분석 현황,”100 명의 제조 리더의 응답에 따르면 72% 제조업 일자리의 대부분은 여전히 사람에 의해 수행되며, 그 사람들은 기계에 비해 XNUMX 배 더 많은 가치를 창출합니다.
"제조 공정의 더 많은 부분이 자동화 되어도 인간의 판단과 직관을 대체 할 수있는 기계는 없습니다.”라고 Joshi는 말했습니다.
소스 기사 읽기 유선, 인더스트리위크, in 신뢰할 수있는 식물 으로 혹은 “인간 공장 분석 현황”AT Kearney와 Drishti의 보고서.
코인 스마트. 유로파 최고의 비트 코인-보르 스
출처 : https://www.aitrends.com/ai-and-business-strategy/ai-seen-helping-to-add-jobs-as-small-manufacturers-pursue-automation/
