Arbeitskräftemangel: Kann KI die US-Produktion retten?

Es wird erwartet, dass sich die US-amerikanische Fertigungsindustrie in großem Umfang erholen wird. Der durch die COVID-19-Epidemie verursachte Zusammenbruch der Lieferkette hat die tatsächlichen Risiken deutlich gemacht, die sich aus der Abhängigkeit von langen Lieferketten ergeben können. Daher arbeiten die Vereinigten Staaten hart daran, wieder mehr Lieferverbindungen ins Land zu bringen.

Darüber hinaus haben die wachsenden Spannungen mit China auch die Vereinigten Staaten dazu gezwungen, ihre grundlegende Strategie zu überdenken, sich für den eigenen wirtschaftlichen Erfolg auf die chinesische Fertigung zu verlassen. Vor diesem Hintergrund haben amerikanische Fertigungsunternehmen beschlossen, ihre Arbeitsplätze vor Ort zurückzugeben.

Aber das Problem ist, dass es in der amerikanischen Fertigungsindustrie stark an Arbeitskräften mangelt, die nötig sind, um diese Revolution voranzutreiben. Es gibt nicht genügend Fachkräfte und ungelernte Menschen haben nicht die Absicht, Fertigungskompetenzen zu erlernen.

Aber Not macht immer erfinderisch. Der aktuelle Arbeitskräftemangel in der Fertigungsindustrie hat auch den Weg für innovative Errungenschaften im Bereich der Fertigungs-KI geebnet. Dieser Teil der Ergebnisse ist bereits recht umfangreich. McKinsey prognostiziert, dass der dadurch geschaffene Wert bis 2025 etwa 3,7 Billionen US-Dollar erreichen wird.

Bevor wir zum Punkt kommen, wollen wir zunächst diese weitreichende Arbeitskrise verstehen.

Wie ernst ist das Problem des Arbeitskräftemangels in der US-amerikanischen Fertigungsindustrie?

Auch wenn alle Fachkräfte mobilisiert werden, gibt es in der produzierenden Industrie des täglichen Bedarfs immer noch 35 % mehr freie Stellen als die Zahl der Beschäftigten insgesamt. Deloitte prognostiziert, dass der Arbeitskräftemangel im US-amerikanischen verarbeitenden Gewerbe bis 2030 mehr als 2 Millionen betragen wird, was jährliche Opportunitätskosten von 1 Billion US-Dollar verursachen wird.

Wenn es nicht unter Kontrolle gebracht wird, wird sich die Situation nur verschlimmern. Die Haupterwerbsbevölkerung in den Vereinigten Staaten besteht derzeit immer noch aus etwa 40 Millionen Babyboomern, die ein Viertel des gesamten Arbeitsmarktes ausmachen, und die meisten von ihnen sind immer noch in der „traditionellen“ Fertigung tätig. Und da die Babyboom-Generation in den Ruhestand geht, sind jüngere Arbeitnehmer im Allgemeinen zurückhaltend, wenn es um Jobs in der Fertigung geht, und bevorzugen eindeutig Technologie, Gesundheitswesen und andere Karriererichtungen mit besseren Arbeitsbedingungen und attraktiverem Entgelt.

Natürlich können die Vereinigten Staaten schnell Arbeitskräfte aus ausländischen Gruppen aufnehmen, die einwandern möchten, aber dies wird auch eine Reihe damit verbundener Herausforderungen mit sich bringen und die politische Instabilität in den Vereinigten Staaten noch weiter verstärken. Darüber hinaus möchten sich Arbeitgeber offensichtlich nicht die Mühe machen, diese neuen Talente in der Fertigung selbst auszubilden, es sei denn, es kommt zu einer weiteren Welle von Unterbrechungen in der Lieferkette, die durch epidemische Lockdowns verursacht werden.

Um also die Ausrüstung am Laufen zu halten, müssen amerikanische Fertigungsunternehmen dringend neue Alternativen zur Arbeitskraft finden.

KI soll der Branche dabei helfen, das Problem des Arbeitskräftemangels zu lösen.

KI-Technologie wird zweifellos eine wichtige Kraft bei der Lösung dieser Krise werden. Wie in anderen Branchen werden auch in der Fertigungsindustrie viele Arbeitsplätze durch KI ersetzt. Aber angesichts des aktuellen Arbeitskräftemangels müssen wir uns nicht darum kümmern, ob KI Arbeitsplätze vernichten wird, sondern darum, wie KI Unternehmen dabei helfen kann, den Betrieb aufrechtzuerhalten und die fatale Mitarbeiterlücke zu schließen.

Nachfolgend werfen wir einen Blick auf mehrere Möglichkeiten der KI, um den Arbeitskräftemangel in der Fertigungsindustrie zu lindern und die Art und Weise, wie in den Vereinigten Staaten gefertigt wird, völlig zu verändern:

Roboterautomatisierung

# 🎜🎜# Seit Jahrzehnten spielen Roboter in Bereichen wie dem Automobilbau und der Stahlschmelze eine langfristige Rolle und übernehmen risikoreiche, repetitive Aufgaben wie Heben und Verbindungsschweißen. Allerdings sind diese herkömmlichen Roboter nur für den Einsatz in sehr vorhersehbaren Szenarien und für die Ausführung sehr spezifischer Aufgaben konzipiert.

Heutzutage steuern KI-Anwendungen wie die neuronalen Verarbeitungseinheiten Simatic von Siemens Roboterarme beim Greifen und Manipulieren von Objekten und passen sich dabei vollständig an verschiedene Ausrichtungen, Geschwindigkeiten und Positionen an. Dies bedeutet, dass Roboter und „Cobots“ (Roboterassistenten, die speziell mit Menschen zusammenarbeiten) auch darauf trainiert werden können, eine Vielzahl komplexerer Fließbandoperationen wie Menschen auszuführen. Darüber hinaus haben KI-Technologien wie unterstützende Karten, Erkennung von Oberflächenanomalien und Objektvermeidung es automatisierten Transportfahrzeugen (FTS) ermöglicht, Lader und Gabelstaplerfahrer zu ersetzen und Teile und Fertigprodukte flexibel zwischen Lagern und Fabriken zu transportieren.

Zusammengenommen können diese KI-gesteuerten Roboterinnovationslösungen mindestens 75 % der Arbeitskosten einsparen, eine kontinuierliche Produktion rund um die Uhr aufrechterhalten und potenzielle Schäden durch Montagelinien, schwere Materialhandhabung und sich wiederholende Vorgänge beseitigen . Es ist kein Wunder, dass die moderne Robotik die Fertigung in Ländern wie Singapur und Südkorea revolutioniert hat, und es ist an der Zeit, dass die Vereinigten Staaten diesen wichtigen Schritt unternehmen.

Additive Fertigung

Eine weitere wichtige Möglichkeit für KI, den Arbeitskräftemangel in der Fertigungsindustrie zu lindern, ist der 3D-Druck. Nach traditionellen Methoden müssen hochrangige Designer und Ingenieure auf jahrelange Erfahrung und „Bauchgefühl“ zurückgreifen, um die beste Designlösung zu finden. Aber KI ist jetzt in der Lage, komplexe und hochoptimierte Designs schnell zu erstellen und durch 3D-Druck schnell fertige Produkte zu liefern.

Nehmen Sie Netfabb von Autodesk als Beispiel. Die maschinelle Lerntechnologie in dieser Art von Softwaresystem kann Designparametereingaben von Herstellern empfangen und die effizienteste herstellbare Lösung bereitstellen. Nach der Auswahl eines Designentwurfs nutzen KI-Lösungen von Herstellern wie NNAISENCE neuronale Netze und digitale Zwillinge, um Fehler im additiven Fertigungsprozess vorherzusagen, zu überwachen und zu beseitigen, um Produktionsverzögerungen und Fehler zu vermeiden. KI-Software wie Intellegens Alchemite kann sogar Ihre Fantasie nutzen, um neuartige Grundmaterialvorschläge zu liefern, die spezifischen Herstellungs- und Produktnutzungsanforderungen entsprechen.

Wenn diese komplexen Funktionen alle von Menschen ausgeführt würden, wäre zweifellos ein großes Team hochrangiger Ingenieure und Designer erforderlich, und die Endergebnisse wären möglicherweise nicht zufriedenstellend.

Machine Vision

Wenn es um Fertigungslinien geht, denkt man oft als Erstes an ein Produktförderband, an dem Mitarbeiter an verschiedenen Stationen jederzeit arbeiten und es inspizieren. Allerdings ist diese repetitive, arbeitsintensive Arbeit oft fehleranfällig, was eine zufriedenstellende Qualitätssicherung erschwert.

Dies führt zur autonomen Bildverarbeitungstechnologie (AMV), die von KI-Anbietern wie Inspekto und Matroid bereitgestellt wird. Das autonome Bildverarbeitungssystem kann die Form, Ausrichtung und den Zustand von Montageprodukten unter verschiedenen Lichtbedingungen genau identifizieren. Es verwendet Kameras und KI, um vorbeikommende Produkte zu zählen und zu verfolgen, Fehler schnell zu erkennen und sie entsprechend zu klassifizieren. Dadurch entfällt die hohe Abhängigkeit des Qualitätssicherungsprozesses von Arbeitskräften.

Machine Vision eignet sich zum Verpacken, Palettieren und Laden von Fracht, wodurch Arbeitsaufwand, Zeit und Kosten erheblich gespart werden können. Lösungen von Anbietern wie RobitIQ und Spiroflow können die beste Palettiermethode ermitteln und Roboterarme anweisen, Kartons automatisch zu greifen und auf Versandpaletten zu platzieren.

Produktionsoptimierung

Wenn Produktionsanlagen ausfallen, ist oft ein zeitaufwändiges und kostspieliges Eingreifen durch professionelles Analyse- und Wartungspersonal des Anlagenherstellers erforderlich. Die KI-Errungenschaften von Herstellern wie Vanti und 3DS können nicht nur den Maschinen- und Formenverschleiß überwachen und den besten Zeitpunkt für die Planung vorbeugender Wartung auswählen, sondern auch die Temperatur, Luftfeuchtigkeit und den Betriebsstatus verschiedener Produkte und Materialien überwachen und Entscheidungen treffen auf der Ausrüstung basierend auf tatsächlichen Produktionsbedingungen.

Sobald ein Problem auftritt, kann die KI alle potenziellen Ursachen analysieren und die beste Reaktion vorschlagen. In der Vergangenheit konnten sich die meisten Anlagen bei der Erledigung der Arbeiten nur auf ihre erfahrensten Wartungstechniker verlassen.

Die Anpassungsfähigkeit dieser Technologie geht weit über Wartung und Schadensbegrenzung hinaus. KI-gesteuerte Cloud-/Edge-Systeme wie die Brilliant Manufacturing Suite von General Electric und Mindsphere von Siemens können sogar auf den gesamten End-to-End-Herstellungsprozess zugreifen und ihn verwalten, einschließlich Bedarfsplanung, Materialbestand, Energieverbrauch und sogar Endlogistik.

Der Bedarf an KI in der Fertigungsindustrie ist weit jenseits aller Vorstellungskraft

Stellen Sie sich vor, was passieren würde, wenn es einen anthropomorphen Roboter gäbe, der weitgehend an Produktionsanforderungen angepasst und von KI gesteuert werden könnte und sogar fast die gesamte körperliche Arbeit des Menschen übernehmen könnte derzeit möglich ist. Wenn dies Realität wird, wird der Arbeitskostenvorteil, auf den die Entwicklungsländer stolz sind, verschwinden. Sie werden nicht mehr auf viele menschliche Mitarbeiter angewiesen sein und werden nicht länger möglichen Epidemien und Isolationsblockaden ausgesetzt sein. Aus dieser Perspektive wird die Lieferkettenkrise, die derzeit die Welt plagt, nicht länger bestehen.

Da das KI-System immer mehr Daten aufnimmt, wird sich das Modell selbst weiter verbessern, wodurch ein Schwungradeffekt entsteht, und jedes Unternehmen, das mit diesem Trend nicht mithalten kann, wird von der Geschichte ausgeschlossen. Es wird erwartet, dass diese Revolution auch die US-amerikanische Fertigungsindustrie wiederbeleben und sogar wieder zu einem der wettbewerbsfähigsten Länder der Welt werden wird.

Die Revolution in der KI-Fertigung findet statt – nicht in der Zukunft, sondern in der Gegenwart. Bitte beachten Sie, dass es sich bei der aktuellen Personalkrise nicht um einen vorübergehenden Notfall, sondern um eine neue Normalität für Unternehmen handelt, die noch viele Jahre andauern wird. Daher werden Hersteller mit KI als zentraler treibender Kraft dieses Jahrzehnt nach und nach die Oberhand gewinnen und diesen entstehenden Wettbewerbsvorteil fest behaupten.

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