AIは製造業の仕事を生み出すことができますか？
労働力不足により、企業はイノベーションの目標を達成できないリスクにさらされています。 FeroLabsの創設者兼CEOであるBerkBirandが、AIがどのように役立つかを説明します
2030年までに200万を超える製造業の仕事が埋められないままになると予想されるため、AIは、産業部門全体で新しい仕事を排除するのではなく追加し、従業員がインダストリー4.0の可能性を実現できるようにします。 FeroLabsの創設者兼CEOであるBerkBirandがその方法を説明します
労働力不足の重大な理由の1つは、特定の中間レベルの運用上の役割を果たすための訓練を受けた労働者が不足していることです。伝統的に、機械工や工具メーカーのような役割のトレーニングと認定には3〜5年かかることがあり、多くの人がこれらのキャリアパスを追求することを思いとどまらせます。しかし、AIを使用すると、このトレーニングプロセスを数か月に短縮できます。
製造業におけるAIの新しい可能性の創造
デジタルツイン（産業プロセスの仮想コピー）を使用して、将来のオペレーターは、工場のフロアで遭遇する可能性のある新しいシナリオと設定を探索できます。また、生産に影響を与えることなく、仮想的な状況を実験して、意思決定能力をテストすることもできます。これにより、新たな採用の可能性が生まれます。製造業者は、すでに経験のあるオペレーターに検索を限定するのではなく、経験の浅い個人を雇い、迅速かつ効率的にスピードを上げることができます。
オペレーターに加えて、製造労働力の不足にはデータサイエンティストが含まれます。メーカーはインダストリー4.0の可能性を実現することを目指しているため、工場のセンサーによって生成されたすべてのデータを誰かに解釈してもらい、それを実用的な推奨事項に変換することが重要です。そこでAIが大きな役割を果たすことができます。説明可能な機械学習ソフトウェアは、工場のフロアで生成されたすべてのデータを取り込み、最適な設定を決定して、リアルタイムで生産をより効率的にすることができます。本質的に、エンジニアとオペレーターをデータサイエンティストに変えます。
テクノロジーは新しい労働者の役割を生み出すことができます
これは、AIがデータサイエンティストを排除しているという意味ではありません。それどころか、テクノロジーは彼らにもっと面白い仕事を引き受ける力を与えます。伝統的に、産業データサイエンティストは、時間の大部分をロートデータ分析に費やしています。データ処理やクリーニングなどのタスクを処理する機械学習ソフトウェアを使用すると、データサイエンティストは、より興味深い問題やユースケースを調査するために作業時間を費やすことができます。
自動化による殺人の話のすべてで、「AI」という言葉はしばしば警戒を呼び起こします。しかし、適切なアプリケーションを使用すれば、AIは逆のことを行うことができます。つまり、製造業者が人間の従業員を訓練し、力を与えて、インターネット4.0の夢を実現するのを支援します。
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