AIが製造業の未来である理由、しかし人々は依然として必要とされている

製造業では、人材不足が深刻化しています。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、340万人の熟練労働者が必要になり、そのうち200万人の役割が果たされなくなります。この空白を推進するのは、業界内での成長によって生み出される約70万人の雇用に加えて、2025年までに業界を退職または退職する270万人の労働者です。

誤解：AIと自動化によりジョブが少なくなる

自動化とロボットが製造業の仕事を危険にさらすだろうという誤解がまだ広まっています。これはそうではありません。人間は常に製造工程の必要な部分です。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して、物事をより速く、より良く、より安く構築できるようにする必要があります。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は、大量の生データを人間が読み取って解釈できる情報に変換できます。それがなければ、人々は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、調査する機能を知り、スプレッドシートを使用して手動で抽出し、結果を解釈する方法を学ぶ必要があります。このプロセスは、面倒で面倒で、エラーが発生しやすくなります。データが分析のために準備されたときまでに、彼らは分析を実行するための時間と忍耐力をすでに使い果たしていたでしょう。 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。

AIと自動化が人から仕事を奪うという概念をさらに払拭するために、AT KearneyとDrishtiの最近の調査によると、製造業の仕事の72％は依然として人によって行われており、同じ人が実際に機械の3倍の価値を生み出しています。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、人間の判断や直感に取って代わることができる機械はありません。

過去の産業革命と一致するように、技術革新は常に新しい地位を生み出します。 PwCのレポートによると、ロボット工学とAIは、2037年までに英国で20万人の雇用を生み出します。AI、機械学習、自動化は、それらをサポートおよび維持するために必要な専門的なスキルセットにより、雇用を創出します。マシンが大量のデータの生成を開始した後、そのデータを分析して人間が読める情報に変換するためのソフトウェアが必要になります。この情報を活用するには、人間がそれを有意義な方法で使用し、関連する行動を取る必要があります。

ボイドを埋める

これらの役割を果たすために重要なのは、若い世代から才能を引き付けることです。これは可能ですが、彼らを魅了する仕事のプロファイルは、工場のフロアで現在利用可能な仕事とは異なります。環境の産物である若い労働力は、情報へのアクセスを含め、すべてをオンデマンドで取得することに慣れています。これは、彼らが労働力に入るときに当てはまります。したがって、製造業のデジタル化は強力な第一歩です。

若い世代は、科学と工学のキャリアへの関心が高まっています。全米科学財団によると、2012年に取得した学士号の約30％は、科学と工学の専攻でした。さらに、授与された博士号の58％もこれらの分野に属していました。

より多くの学生が科学と工学に興味を示すにつれて、高度な技術でのキャリアを追求することは論理的な進歩です。 AIと機械学習は成熟し続け、AIがテクノロジーに焦点を当てた大学のカリキュラムとトレーニングプログラムのより主流のコンポーネントになることを私たちは見始めます。

AIは製造業の将来にとって重要な要素です

製造業で生成されるデータの量は膨大ですが、情報を取得するために使用されない限り、すべてを収集する意味はほとんどありません。たとえば、施設がマシンの動作を把握していること、突然電力を消費しすぎている場合、または故障に向かっている場合などが最も重要です。温度や圧力などの指標に積極的に気づき、それに基づいて行動することで、コストのかかるダウンタイムを防ぐことができます。

残念ながら、分析するデータが多すぎるため、AIと機械学習が人間と連携する必要があることを示しています。これらのテクノロジーは、それらに取って代わるのではなく、それらに力を与えるでしょう。 AIと機械学習は、情報の谷を分析し、その中の傾向を特定し、ビジネスリーダーがより多くの情報に基づいた意思決定をより迅速に行えるようにするために行われました。

メーカーは常にマージンを改善する方法を探しています。 AIによって生成された情報は、よりスリムな施設を運営し、潜在的な懸念に積極的に対処するための鍵となります。最適以下の容量で稼働しているマシンなど、状態が長く続くほど、メーカーはより多くのお金を洗い流します。 AIはすでに、組織が資産のパフォーマンスを先取りし、収益に影響を与えるのを支援しています。この傾向は続くでしょう。また、最新のテクノロジーを活用したいと考えている次世代の人材を引き付ける雇用を増やすのにも役立ちます。

業界が変化し続けるにつれて、それをサポートする役割も変化します。将来の労働力は、マシンの稼働を維持することに集中するだけでなく、生成されているデータから学習します。これにより、彼らは会社のためにより良い意思決定を行うことができます。

作者について

Prateek Joshiは、 Plutoshift の創設者兼CEOです。 、水、食品、飲料、化学薬品などのプロセス業界にパフォーマンス監視ソフトウェアソリューションを提供します。 Joshiは人工知能の研究者であり、8冊の出版された本とTEDxスピーカーの著者です。彼はForbes30 Under 30、CNBC、TechCrunchなどで紹介されています。