AI 会抢走制造业的饭碗吗？
回顾 2023 年，AI 对制造业的影响将是人们关注的焦点之一：具体来说，随着Chat-GPT和Midjourney等生成技术开始在教育、新闻、设计等多个领域产生影响。
按照惯例，当一项变革性技术进入工作场所时，它所带来的影响会让不同的工人望而却步，不知道自己的工作何时会被电脑或机器人取代。
然而，根据在线学习行业最近发布的《员工体验状况报告》，制造业的情况并非如此。只有 28% 的制造业员工担心自动化和新技术会让他们失去工作，这一数字远低于医疗保健和金融等行业。
如今，CloudNC在这场角逐中可谓身负重任：我们不仅是英国本土制造商，运营着配备高端设备的工厂 并雇佣逾50名员工，CAM 等解决方案 AI 制造业的应用——该技术可将数控机床编程时间缩短高达80%。
因此，我们大概对这个问题有了一个正确的认识。那么，让我们来看看：为什么这个数字如此之低--劳动力不惧怕AI的威胁是否正确？
解决制造业技能短缺问题
首先，制造商之所以不害怕AI，有一个明确的原因：他们的技能非常抢手，而现在技能短缺，工人不够用。
关于美国制造业的现状以及人才短缺的原因，我们之前已经写过文章，但简而言之：根据德勤（Deloitte）的数据，到 2030 年，美国制造业预计将有 210 万个工作岗位空缺，这将影响美国制造几乎所有产品的能力。
这种短缺使工人们得出了一个合乎逻辑的结论：如果这个行业如此急需技能，我们的工作如此抢手，那么新技术就不会构成威胁。
在CloudNC，我们认为这种立场相当合理。毕竟，我们的技术并非旨在取代CAM ——而是为了填补产出缺口，帮助现有员工提升生产效率。我们相信CAM 平均缩短每个零件63分钟的生产周期。
这确实是巨大的优势——但它能CAM 的工作效率，而非取代其在生产周期中的地位。我们预期这些改进将带来以下效果：
- 专家们可以减少在耗时的编程上花费的时间，将时间和知识投入到更复杂的任务中去
- 初级程序员可以更快地提高生产力，并能加工更难的组件
- 通过减少对人工机器编程的依赖，工厂可以更快地生产更多零件，减少浪费
因此，总的来说，鉴于制造业对技能的需求如此之大，该行业的工人比其他行业的工人更不担心也在情理之中。但在CloudNC，我们也怀疑有一些自满情绪......
AI 无法胜任我的工作
制造一个零件或组件包含无限多的变量，从具体的变量（如如何设置数控机床、使用什么工具、毛坯的质量）到更抽象的变量：这是一项赶工任务吗？机械师是否有动力把工作做到最好，或者他们是否想尽快完成工作......或者他们是否只是比其他人更擅长某些类型的工作？下午的车间是否比上午更热，这会影响机器的性能吗？
换句话说，加工过程中存在着巨大的差异，而制造商应对这种差异的方法就是依靠个人多年来一项一项工作积累起来的经验。
这样做是正确的，精密机械加工是一项技术含量很高的工作（看看我们的社交媒体就知道了！）。但这一过程确实产生了一种观点，即经验是不可逆转、不可替代的：当然，在任何工厂车间，你不用走得太远，就会发现有人愿意断言，AI 不可能像他们一样出色地完成工作。
然而在这一方面，CloudNC对制造业的立场能否长期维持并不确定。原因何在？我们已成功克服了业界的诸多质疑，开发出无需编程人员干预即可完成多种零件与组件制造策略 CAM 解决方案。
目前该解决方案尚无法实现全部功能：CAM 发布一个月以来，在三轴棱柱形零件上的表现优于复杂零件。但我们计划持续优化该系统，使其逐步解决多轴定位加工、复杂材料处理、自动进给与转速控制以及简化夹具等难题——最终使我们的解决方案更接近使命与愿景：为全球实现单击制造。
诚然，实现这一愿景尚需数年时间。但我们不仅预期在可预见的未来逐步完善整个CAM 流程，我们的解决方案如今已为用户和客户带来切实改变。
那么，我们是否有理由期待，随着时间的推移，软件会变得越来越好，甚至更接近专家级的性能？我们认为是的。这将有助于提高程序员和机械师的工作效率。
想CAM 您一臂之力？立即联系我们，您就能在桌面上享受专业数控操作员的助力！
