Czy AI nadchodzi na stanowiska produkcyjne?
Kiedy ludzie spojrzą wstecz na rok 2023, jedną z najważniejszych historii będzie wpływ AI na produkcję: w szczególności, gdy technologie generatywne, takie jak Chat-GPT i Midjourney, zaczną wywierać wpływ na wiele sektorów, od edukacji po dziennikarstwo, projektowanie i nie tylko.
Jak to zwykle bywa, gdy w miejscu pracy pojawia się nowa technologia, jej wpływ sprawia, że wielu pracowników spogląda przez ramię, zastanawiając się, kiedy ich pracę przejmie komputer... lub robot.
Jednak według niedawno opublikowanego raportu eLearning Industry State of the Employee Experience Report, w branży produkcyjnej tak naprawdę tak nie jest. Zaledwie 28% pracowników produkcyjnych obawia się utraty pracy z powodu automatyzacji i nowych technologii - to znacznie niższy odsetek niż w sektorach takich jak opieka zdrowotna i finanse.
Obecnie firma CloudNC ma wiele atutów w tej walce: nie tylko jesteśmy brytyjskim producentem, prowadzącym wysokospecjalistyczną fabrykę zatrudniającą ponad 50 osób, ale także przodujemy w stosowaniu AI produkcji dzięki naszym rozwiązaniom, takim jak CAM , które skracają czas programowania maszyn CNC nawet o 80%.
Prawdopodobnie mamy więc dobre wyczucie perspektywy w tej kwestii. Przyjrzyjmy się zatem: dlaczego liczba ta jest tak niska - i czy pracownicy mają rację, że nie boją się zagrożenia ze strony AIencji?
Rozwiązanie problemu niedoboru umiejętności w branży produkcyjnej
Po pierwsze, istnieje wyraźny powód, dla którego producenci nie boją się AI: ich umiejętności są bardzo poszukiwane, a na rynku brakuje pracowników.
Pisaliśmy już wcześniej o sytuacji w amerykańskim sektorze produkcyjnym i o tym, dlaczego tak bardzo brakuje talentów, ale w skrócie: według Deloitte do 2030 r. w amerykańskim sektorze produkcyjnym ma być 2,1 miliona nieobsadzonych miejsc pracy, co wpłynie na zdolność kraju do budowania niemal wszystkiego.
Ten niedobór prowadzi pracowników do logicznego wniosku: jeśli branża tak desperacko potrzebuje umiejętności, a nasze miejsca pracy są tak poszukiwane, to nie ma zagrożenia ze strony nowych technologii.
W CloudNC uważamy, że takie stanowisko jest sprawiedliwe. W końcu nasza technologia nie ma na celu zastąpienia CAM – ma ona pomóc wypełnić lukę produkcyjną i umożliwić obecnym pracownikom osiągnięcie większej wydajności. Wierzymy, że CAM może skrócić proces produkcji średnio o 63 minuty na każdą część.
To ogromna zaleta – ale taka, która pozwala CAM być bardziej produktywnym, a nie zastępuje jego miejsce w cyklu produkcyjnym. Oczekujemy, że te ulepszenia oznaczają, że:
- Eksperci mogą poświęcić mniej czasu na czasochłonne programowanie i są w stanie zainwestować swój czas i wiedzę w znacznie bardziej złożone zadania
- Młodsi programiści mogą być bardziej produktywni szybciej i mogą obrabiać trudniejsze komponenty
- Zmniejszając zależność od ręcznego programowania maszyn, fabryki mogą produkować więcej części, szybciej i z mniejszą ilością odpadów
Tak więc, biorąc pod uwagę, że umiejętności produkcyjne są tak poszukiwane, rozsądne jest, aby pracownicy w tym sektorze byli mniej zaniepokojeni niż ci gdzie indziej. W CloudNC podejrzewamy jednak, że panuje pewne samozadowolenie...
" AI inteligencja nie może wykonywać mojej pracy"
Obróbka precyzyjna jest niezaprzeczalnie niezwykle trudna.
Wykonanie części lub komponentu wiąże się z nieskończoną liczbą zmiennych, począwszy od konkretnych (takich jak sposób ustawienia maszyny CNC i narzędzia, a skończywszy na jakości materiału) po bardziej abstrakcyjne: czy jest to praca w pośpiechu? Czy mechanik jest zmotywowany do wykonywania swojej najlepszej pracy, czy też stara się wyjść za drzwi... a może po prostu jest lepszy w niektórych rodzajach pracy niż w innych? Czy hala produkcyjna jest gorętsza po południu niż rano, co może mieć wpływ na wydajność maszyny?
Innymi słowy, w proces obróbki wbudowana jest ogromna ilość wariancji, a sposobem, w jaki producenci sobie z tym radzą, jest opieranie się na doświadczeniu, budowanym przez poszczególne osoby po jednym zadaniu przez wiele lat.
Jest to słuszne, a precyzyjna obróbka skrawaniem to praca wymagająca wysokich umiejętności (wystarczy sprawdzić nasze kanały w mediach społecznościowych, by się o tym przekonać!). Jednak proces ten prowadzi do powstania poglądu, że doświadczenie jest nieodwołalnie niezastąpione: z pewnością nie trzeba iść zbyt daleko na żadnej hali produkcyjnej, aby znaleźć kogoś, kto jest skłonny potwierdzić pogląd, że nie ma możliwości, aby AI encja mogła wykonywać swoją pracę tak dobrze, jak oni.
W tej kwestii CloudNC nie jest jednak tak pewne, czy podejście produkcyjne sprawdzi się w dłuższej perspektywie. Dlaczego? Cóż, udało nam się już przezwyciężyć wiele sceptycznych opinii w branży i stworzyć rozwiązanie CAM , które pozwala realizować strategie tworzenia wielu części i komponentów bez interwencji programisty.
Obecnie rozwiązanie to nie jest jeszcze w stanie wykonać wszystkich zadań: CAM , miesiąc po wprowadzeniu na rynek, jest obecnie bardziej skuteczny w przypadku 3-osiowych elementów pryzmatycznych niż w przypadku bardziej złożonych części. Oczekujemy jednak dalszego rozwoju tego rozwiązania, dzięki czemu z czasem będzie ono w stanie sprostać takim wyzwaniom, jak wieloosiowa obróbka pozycyjna, złożone materiały, automatyczne posuwy i prędkości oraz uproszczone mocowania – ostatecznie przybliżając nasze rozwiązania do realizacji naszej misji i wizji: umożliwienie produkcji za pomocą jednego kliknięcia na całym świecie.
Oczywiście, realizacja tej wizji zajmie jeszcze kilka lat. Jednak nie tylko spodziewamy się stopniowych ulepszeń w zakresie CAM w najbliższej przyszłości, ale nasze rozwiązania już dziś przynoszą korzyści użytkownikom i klientom.
Czy można więc oczekiwać, że z czasem oprogramowanie będzie coraz lepsze i jeszcze bardziej zbliży się do wydajności na poziomie eksperckim? Uważamy, że tak. A to pomoże programistom i operatorom maszyn być jeszcze bardziej produktywnymi niż obecnie.
Chcesz dowiedzieć się, czy CAM może Ci pomóc? Skontaktuj się z nami, a będziesz mógł skorzystać z pomocy wykwalifikowanego operatora maszyn CNC na swoim komputerze!
