การขาดแคลนแรงงานกำลังฆ่าการผลิตของอเมริกา นี่คือวิธีที่ AI สามารถฟื้นคืนชีพได้

การผลิตในสหรัฐฯ เตรียมพร้อมสำหรับการฟื้นตัวอย่างมีนัยสำคัญ การล่มสลายของห่วงโซ่อุปทานที่เกิดจากการระบาดใหญ่ได้แสดงให้เห็นจุดอ่อนของการพึ่งพาห่วงโซ่อุปทานที่ยาวนานมากเกินไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งนอกสหรัฐอเมริกา

นอกจากนี้ ความตึงเครียดที่เพิ่มขึ้นกับจีนทำให้สหรัฐฯ ตั้งคำถามถึงการพึ่งพาการผลิตของจีนเพื่อความสำเร็จทางเศรษฐกิจ ปัญหาเหล่านี้ได้เปลี่ยนความมุ่งมั่นของบริษัทผู้ผลิตในสหรัฐฯ ในการสร้างในประเทศ

ปัญหาคือ—การผลิตของอเมริกาขาดแคลนแรงงานที่จำเป็นอย่างยิ่งในการขับเคลื่อนการปฏิวัตินั้น มีเพียงแรงงานที่มีทักษะไม่เพียงพอที่จะทำงาน หรือแรงงานไร้ฝีมือที่เต็มใจเรียนรู้เพียงพอ

ความจำเป็นอย่างแท้จริงเป็นมารดาของการประดิษฐ์อย่างไรก็ตาม การขาดแคลนแรงงานด้านการผลิตได้ปูทางไปสู่การนำนวัตกรรมที่น่าตื่นเต้นบางอย่างมาใช้อย่างกว้างขวางในปัญญาประดิษฐ์สำหรับการผลิต การพัฒนาเหล่านี้มีศักยภาพมาก ซึ่ง McKinskey คาดการณ์ว่าพวกเขาจะสร้างขึ้นมาบ้าง มูลค่า 3.7 ล้านล้านดอลลาร์ โดย 2025

แต่ก่อนจะลงมือ เรามาดูวิกฤตแรงงานที่กระตุ้นให้เกิดการปฏิวัติกันเสียก่อน

ปัญหาแรงงานในอุตสาหกรรมการผลิตในอเมริกาแย่แค่ไหน

แม้จะจ้างช่างฝีมือทุกคนในอเมริกา ก็ยังมี ตำแหน่งงานว่างเพิ่มขึ้น 35% ในภาคการผลิตสินค้าคงทนมากกว่าแรงงานที่มีฝีมือสามารถบรรจุได้ ดีลอยท์ทำนาย การขาดแคลนแรงงานในภาคการผลิตในอเมริกามากกว่า 2030 ล้านคนภายในปี 1 คิดเป็นต้นทุนค่าเสียโอกาส XNUMX ล้านล้านดอลลาร์ต่อปี

หากไม่เลือก สิ่งต่างๆ อาจจะแย่ลง ไม่ดีขึ้น ยังมีอยู่นะครับ พนักงาน Baby Boomers 40 ล้านคน—ประมาณ 25% ของกำลังคนทั้งหมด ซึ่งหลายคนมีบทบาทในการผลิตแบบ “โรงเรียนเก่า” เมื่อคนรุ่น Boomers เกษียณอายุ พนักงานที่อายุน้อยกว่ากำลังหลีกเลี่ยงงานด้านการผลิตเพราะหันไปใช้เทคโนโลยี การดูแลสุขภาพ และโอกาสอื่นๆ ที่สภาพการทำงานและค่าตอบแทนน่าสนใจยิ่งขึ้น

สหรัฐอเมริกาสามารถเพิ่มการย้ายถิ่นฐานอย่างรวดเร็วจากประเทศที่คนงานกระตือรือร้นที่จะได้รับการจ้างงานชาวอเมริกัน แต่นั่นมาพร้อมกับความท้าทายในตัวเอง และจะต้องใช้เวทมนตร์ทางการเมืองมากกว่าที่ฉันจะจินตนาการได้ นอกจากนี้ นายจ้างอาจระมัดระวังในการฝึกอบรมแรงงานที่มีทักษะใหม่เพียงเพื่อให้การดำเนินงานของพวกเขาถูกปิดอีกครั้งในช่วงล็อกดาวน์ครั้งต่อไป

เพื่อให้เครื่องจักรหมุนได้ ผู้ผลิตในอเมริกาจำเป็นต้องหาทางเลือกอื่นแทนการใช้แรงงานมนุษย์

AI สามารถเป็นส่วนสำคัญของการแก้ปัญหาการขาดแคลนแรงงาน

ส่วนหนึ่งของการแก้ปัญหานี้คือปัญญาประดิษฐ์ เช่นเดียวกับอุตสาหกรรมอื่นๆ งานของมนุษย์ในอดีตจำนวนมากจะถูกแทนที่ด้วย AI อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ แต่แทนที่จะกังวลกับ งานที่มีความเสี่ยงจาก AIในกรณีนี้ คุณควรคิดว่า AI สามารถช่วยให้การดำเนินงานของคุณดำเนินไปและพนักงานที่เป็นมนุษย์ของคุณมีการจ้างงานได้อย่างไร

นี่เป็นเพียงไม่กี่วิธีที่ AI ในการผลิตจะช่วยบรรเทาปัญหาการขาดแคลนแรงงานและปฏิวัติวิธีการผลิตผลิตภัณฑ์บนดินของสหรัฐอเมริกา:

หุ่นยนต์อัตโนมัติ

มีการใช้หุ่นยนต์มานานหลายทศวรรษในสาขาต่างๆ เช่น การผลิตยานยนต์และงานเหล็ก ซึ่งพวกเขาได้ดำเนินการขั้นตอนการผลิตซ้ำๆ เช่น การยกของหนักและการเชื่อมรอยต่อ อย่างไรก็ตาม หุ่นยนต์ทั่วไปเหล่านี้ได้รับการออกแบบเพื่อทำงานที่กำหนดไว้อย่างแคบมากภายใต้สถานการณ์ที่คาดเดาได้อย่างมากเท่านั้น

ทุกวันนี้ แอพพลิเคชั่นปัญญาประดิษฐ์อย่างซีเมนส์ หน่วยประมวลผลประสาท Simatic กำลังเสริมพลังให้แขนหุ่นยนต์จับและจัดการวัตถุโดยไม่คำนึงถึงทิศทาง ความเร็ว หรือตำแหน่ง นั่นหมายความว่าหุ่นยนต์และ "โค-บอท" (ผู้ช่วยหุ่นยนต์ที่ออกแบบมาเพื่อทำงานร่วมกับมนุษย์) สามารถได้รับการฝึกฝนให้ทำงานสายการประกอบที่หลากหลายได้เช่นเดียวกับที่มนุษย์ทำ ในขณะเดียวกัน Autonomous Guided Vehicles (AGVs) ที่ติดอาวุธด้วยฟังก์ชัน AI เช่น การทำแผนที่ การตรวจจับความผิดปกติของพื้นผิว และเทคโนโลยีการหลีกเลี่ยงวัตถุ สามารถขนส่งชิ้นส่วนและสินค้าสำเร็จรูปผ่านคลังสินค้าและพื้นโรงงานแทนพนักงานขนถ่ายและรถยก

นวัตกรรมหุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เหล่านี้สามารถช่วยประหยัดเวลาได้อย่างน้อย 75% ของค่าแรง ของการใช้มนุษย์เพียงลำพัง ทำให้สามารถผลิตได้อย่างต่อเนื่องตลอด 24 ชั่วโมง และช่วยหลีกเลี่ยงการบาดเจ็บจากอันตรายในสายการผลิต การจัดการวัสดุหนัก และการเคลื่อนไหวซ้ำๆ ไม่น่าแปลกใจที่หุ่นยนต์สมัยใหม่กำลังขับเคลื่อน การพลิกกลับของโชคชะตาในการผลิต ในสถานที่เช่นสิงคโปร์และเกาหลีใต้ ทำไมไม่ทำเช่นเดียวกันในสหรัฐอเมริกา?

การผลิตแบบเติม

อีกด้านที่ AI ช่วยบรรเทาปัญหาการขาดแคลนแรงงานในการผลิตคือการพิมพ์ 3 มิติ ตามแนวทางทั่วไป นักออกแบบและวิศวกรที่มีทักษะสูงต้องใช้ประสบการณ์หลายปีและวิธีการ "คาดเดาได้ดีที่สุด" เพื่อให้ได้โซลูชันการออกแบบที่ดีที่สุด แต่ตอนนี้ AI ให้อำนาจแก่วิธีการที่รวดเร็วและสร้างสรรค์เพื่อพัฒนาโซลูชันการออกแบบที่ซับซ้อนและปรับให้เหมาะสมที่สุด ซึ่งสามารถผลิตได้อย่างรวดเร็วผ่านการพิมพ์ 3 มิติ

การเรียนรู้ของเครื่องในระบบซอฟต์แวร์ เช่น Netfabb ของ Autodesk ช่วยให้ผู้ผลิตสามารถ พารามิเตอร์การออกแบบอินพุต และขอตัวเลือกที่มีประสิทธิภาพ มีประสิทธิภาพ และสามารถผลิตได้มากที่สุด เมื่อเลือกการออกแบบแล้ว AI จากบริษัทอย่าง NNAISENCE ก็ใช้ โครงข่ายประสาทเทียมและฝาแฝดดิจิทัล เพื่อคาดการณ์ ตรวจสอบ และขจัดข้อบกพร่องในกระบวนการผลิตสารเติมแต่ง ช่วยป้องกันความล่าช้าและข้อผิดพลาดที่มีค่าใช้จ่ายสูง ซอฟต์แวร์ AI เช่น Alchemite ของ Intellegens ก็สามารถใช้ได้เช่นกัน จินตนาการถึงวัสดุใหม่และแปลกใหม่ เหมาะสำหรับการผลิตและความต้องการใช้ผลิตภัณฑ์เฉพาะ

การทำงานที่ซับซ้อนอย่างเหลือเชื่อเหล่านี้ทั้งหมดต้องดำเนินการโดยมนุษย์เพียงลำพัง พวกเขาต้องการทีมวิศวกรและนักออกแบบที่มีทักษะสูงและมีขนาดใหญ่กว่ามาก และมักจะส่งผลให้ได้ผลลัพธ์ที่ด้อยกว่า

วิชันซิสเต็ม

เมื่อคุณนึกภาพสายการประกอบการผลิต คุณอาจนึกภาพสายพานลำเลียงของผลิตภัณฑ์ถูกเคลื่อนย้ายจากสถานีหนึ่งไปยังอีกสถานีหนึ่ง จากนั้นคนงานที่เป็นมนุษย์จะตรวจสอบผลิตภัณฑ์ขณะดำเนินการ ในสภาพแวดล้อมการผลิตส่วนใหญ่นั้นอยู่ไม่ไกลจากความจริง เป็นงานที่ทำซ้ำ ใช้แรงงานมาก และมีโอกาสเกิดข้อผิดพลาดได้ แต่มีความสำคัญต่อกระบวนการประกันคุณภาพ

เข้าสู่ วิชันซิสเต็มอัตโนมัติ (AMV)นำโดยบริษัท AI อย่าง Inspekto และ Matroid การใช้กล้องและ AI ที่จดจำรูปร่าง การวางแนว และสภาพของผลิตภัณฑ์ในสายการประกอบภายใต้สภาพแสงต่างๆ ระบบ AMV สามารถนับและติดตามรายการ ระบุจุดบกพร่อง และจัดเรียงผลิตภัณฑ์ตามลำดับขณะที่แข่งกัน ซึ่งช่วยลดความจำเป็นในการใช้สายตาและมือของมนุษย์ในกระบวนการ QA

นอกจากนี้ยังสามารถใช้แมชชีนวิชันเพื่อรองรับการบรรจุ การจัดเรียงสินค้าบนพาเลท และการบรรทุกสินค้า ช่วยประหยัดแรงงาน เวลา และเงิน โซลูชันจากบริษัทต่างๆ เช่น RobitIQ และ Spiroflow สามารถกำหนดวิธีการจัดเรียงพาเลทที่เหมาะสมได้ ตัวอย่างเช่น แขนจับหุ่นยนต์และวางกล่องบนพาเลทโดยอัตโนมัติ

การเพิ่มประสิทธิภาพการผลิต

เมื่อเครื่องจักรที่ใช้ในการผลิตหยุดทำงาน มักต้องการตัวแทนในการวิเคราะห์และซ่อมแซมเฉพาะทาง ซึ่งมักจะส่งมาจากผู้ผลิต ซึ่งทำให้เสียเวลาและเงิน ไม่เพียงแต่ AI จากผู้ให้บริการอย่าง Vanti และ 3DS เท่านั้นที่สามารถใช้ตรวจสอบการสึกหรอของเครื่องจักรและแม่พิมพ์ เพื่อให้สามารถกำหนดเวลาการบำรุงรักษาเชิงป้องกันได้ในเวลาที่เหมาะสม แต่ยังสามารถตรวจสอบอุณหภูมิ ความชื้น และความแปรปรวนในการทำงานของผลิตภัณฑ์และวัสดุต่างๆ ได้อีกด้วย เครื่องจักรการผลิตสามารถปรับให้เหมาะสมตามสภาวะปัจจุบัน

เมื่อมีสิ่งผิดปกติเกิดขึ้น AI สามารถวิเคราะห์สาเหตุที่เป็นไปได้ทั้งหมดและเสนอแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดที่เป็นไปได้ นั่นเป็นสิ่งที่วิศวกรซ่อมบำรุงที่มีประสบการณ์สูงเท่านั้นที่สามารถทำได้ในโรงงานส่วนใหญ่

แต่มันไม่ได้เกี่ยวกับการบำรุงรักษาและการควบคุมความเสียหายเท่านั้น ระบบคลาวด์และ Edge ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น Brilliant Manufacturing Suite ของ GE และ Mindsphere ของ Siemens กำลังทำงานเพื่อเชื่อมต่อและจัดการกระบวนการผลิตแบบ end-to-end ทั้งหมด ตั้งแต่การออกแบบไปจนถึงการวางแผนความต้องการและสินค้าคงคลัง ไปจนถึงการใช้พลังงาน ไปจนถึงการขนส่งท้ายเกม

ความต้องการ AI ในการผลิตนั้นยิ่งใหญ่กว่าที่คุณคิด

ลองนึกภาพหุ่นยนต์มานุษยวิทยาที่มีฟังก์ชันทางกายภาพที่หลากหลายและความสามารถในการปรับตัวด้วย AI ซึ่งพวกเขาจะสามารถใช้แรงงานคนเกือบทุกอย่างที่มนุษย์สามารถทำได้ในปัจจุบัน เมื่อสิ่งนั้นเกิดขึ้น ค่าแรงในประเทศกำลังพัฒนาจะแตกต่างกันอย่างไรเพื่อให้เกิดความได้เปรียบในการแข่งขัน ผู้ผลิตที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะไม่ต้องจ้างและฝึกอบรมพนักงานเกือบเท่าๆ กัน พวกเขาจะกังวลน้อยลงเกี่ยวกับการระบาดใหญ่และการล็อกดาวน์ครั้งต่อไป พวกเขาจะหลีกเลี่ยงความท้าทายจากแหล่งเดียวมากมายที่มาพร้อมกับวิกฤตการจัดการห่วงโซ่อุปทานในปัจจุบันของเรา และอีกมากมาย

เนื่องจากระบบปัญญาประดิษฐ์ได้รับข้อมูลมากขึ้นเรื่อยๆ พวกเขาจะปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง สร้างเอฟเฟกต์มู่เล่ที่จะ นำคุณออกจากธุรกิจ หากคุณพลาดรถไฟ อย่างไรก็ตาม การปฏิวัติครั้งนี้ยังมีพลังพิเศษในการชุบตัวการผลิตของอเมริกาโดยสิ้นเชิง บางทีอาจจะทำให้มันกลายเป็นผู้ผลิตที่มีการแข่งขันสูงที่สุดในโลกอีกครั้ง

การปฏิวัติการผลิต AI กำลังเกิดขึ้นในขณะนี้ ไม่ใช่จุดที่คาดไม่ถึงบนขอบฟ้า วิกฤตการณ์แรงงานครั้งนี้ไม่เกิดความรำคาญแต่อย่างใด เป็นส่วนหนึ่งของแนวธุรกิจใหม่ที่เราควรคาดหวังสำหรับปีต่อ ๆ ไป ผู้ผลิตที่วางตำแหน่ง AI เป็น กุญแจสู่ความสำเร็จของพวกเขา จะเก็บเกี่ยวผลประโยชน์ภายในทศวรรษปัจจุบันของเรา

หากคุณสนใจเกี่ยวกับวิธีที่ AI กำหนดผู้ชนะและผู้แพ้ในธุรกิจ และวิธีที่คุณสามารถใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อประโยชน์ขององค์กรของคุณ เราขอแนะนำให้คุณคอยติดตาม ฉันเขียน (เกือบ) เฉพาะเกี่ยวกับวิธีที่ผู้บริหารระดับสูง สมาชิกคณะกรรมการ และผู้นำธุรกิจรายอื่นๆ สามารถใช้ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ คุณสามารถอ่านบทความที่ผ่านมาและรับการแจ้งเตือนบทความใหม่โดยคลิกที่ ปุ่ม “ติดตาม” ที่นี่.