未来の工場における人工知能の役割

#製造業は岐路に立っています。 1つの道筋は、労働力の高齢化、職業プログラムの欠如、仕事についての誤解、スキルセットの変化によって引き起こされるスキル危機の拡大です。この経路の最終結果は、生産量の制限、デジタル化の遅れ、競争上の優位性の喪失です。もう 1 つの道は、新しい AI 主導のトレーニング パラダイムを採用するものです。このルートは、豊かなスキル開発、人間の可能性の拡大、そして次の産業革命を推進できる労働力につながります。 製造業では、ある道が岐路に立たされており、労働力の高齢化、職業プログラムの不足、誤った労働倫理、そして絶えず変化するスキル要件によって引き起こされる、ますます高まるスキル危機に直面しています。もう 1 つの道は、スキルの開花、人間の可能性の拡大、そして次の世代を推進できる労働力につながります。産業革命。

このスキル不足は生産性と生産高に直接影響します。製造業者は労働力の 80% を使って同じ量の商品を生産しようとしています。さらに、この小規模な従業員のスキルレベルは 5 年前に比べて大幅に低下しています。これは生産目標の達成に大きな影響を与えます。

また懸念されるのは、スキルの低い労働者を派遣すると、職場事故、品質問題、規制違反のリスクが高まるということです。たとえば、訓練を受けていない機械オペレーターは、新しい機器を習得するときに怪我をする可能性が高くなります。同様に、新しい施設の技術者が不適切な機械の修理を行うと、機械の故障が早まる可能性があります。このような事件は士気を低下させると同時に、やり直し、スクラップ、罰金、誤った納品によってコストが増加します。

AI 主導のトレーニングでスキル ギャップを埋める

人工知能は、産業労働力の能力を構築するための即応性と適応性のあるアプローチを提供します。 AI と統合された接続されたフロントライン ワーカー プラットフォームは、個人のニーズに基づいてパーソナライズされたリアルタイムのガイダンスを提供し、スキルの習得を加速します。最先端の生成 AI テクノロジーは、製造スキルの開発とトレーニングを促進し、ワークフローの一部でいつでもどこでも、より多くの人々が製造スキルをより簡単に利用できるようにするために不可欠です。

Hunter Industries は最近、Augmentir の AI を活用したコネクテッド ワーカー プラットフォームを製造業務に適用し、トレーニングへのアプローチに革命をもたらしました。同社は、トレーニングを製造現場に近づけ、AI による直接ガイダンスを作業タスクに組み込むことで、オンボーディング時間を短縮できることを示しました。 さらに、トレーニング プログラムの有効性を評価し、人間工学をベクトルし、データの洞察を活用してトレーニング コンテンツをそれに応じて強化およびカスタマイズできるようになりました。 この革新的なアプローチは、データの洞察を活用してトレーニング コンテンツを強化およびカスタマイズしながら、従業員の生産性を向上させるだけではありません。これらの改善により、ハンター インダストリーズは製造業務が直面する課題に適切に対処し、より効率的なトレーニングおよび生産環境を提供できるようになりました。

スマートで接続された労働力プラットフォームにより、専門家は複雑なタスクを通じて研修生をリモートで指導できます。最前線の従業員は、現場の AI アシスタントを通じてプログラムにアクセスし、即座に指示を受け、マイクロターゲットのコンテンツを表示できます。このプラットフォームでは、各従業員の役割、ペース、好みの学習方法に合わせて、カスタマイズされた学習計画を作成することもできます。

AI を活用した最前線の従業員プラットフォームは、一度実装されると、長期にわたってスキル能力を継続的に強化する永続的な福利厚生サポート システムになります。これらのソリューションを活用している企業は、新入社員のオンボーディングが迅速化され、専門家の配置が減り、少数の従業員のスキルギャップを効果的に埋めることができると報告しています。労働者は、成熟度や知識のギャップを対象とした生産ラインのトレーニングを受けます。

オンデマンド配信、パーソナライゼーション、および製造現場のアクセシビリティを組み合わせることで、より技術的に洗練され、より安全で効率的な労働力が生み出されます。 AI は、トレーニングを時折のバラバラな活動から、各従業員の強みとニーズに合わせた継続的な能力構築プラットフォームに変えます。

製造業における人工知能の未来

製造業の未来は、最前線で働く従業員のスキルを向上させることにあります。これらの従業員を接続できれば、これらの従業員のパフォーマンスに関する貴重なデータを取得することもできます。その後、AI を広範囲に活用して、特定のトレーニング セッションに参加した後の各従業員のパフォーマンスに基づいて、作業の取り決め、プロセス、トレーニング プログラムを最適化できます。これは、タスクを自動化するだけでなく、従業員の業務にも AI を適用できる可能性を示しています。

インダストリー 5.0 が進展するにつれ、メーカーはタスクを自動化するだけでなく、人間の能力を拡張するためにも人工知能を必要とするようになります。将来の労働者は、AI をユビキタスな副操縦士として使用し、品質検査を指導し、ワークフローを最適化し、質問に答え、知識のギャップを埋めることになります。適切な戦略があれば、メーカーは中断を最小限に抑え、人間と AI のコラボレーションによるメリットを最大化することで、競争上の優位性を得ることができます。これには、より安全な職場、より生産性が高く満足度の高い従業員、各従業員のニーズに基づいた専門的なトレーニングを提供する機能が含まれます。

ビジネス リーダーが人工知能システムを自社の業務に導入しようとする場合、従業員への影響を考慮し、従業員をプロセスに直接関与させることが重要です。 AI については多くの恐怖、不確実性、懐疑論がありますが、AI は脅威ではなく協力者として位置付けられるべきです。

従業員が AI ツールを使用できるように効果的に準備できる企業は、業務の将来性を確保しながら、人材の獲得と育成に優れています。人間中心の AI の導入に失敗したメーカーは、AI 変革をさらに進めている競合他社に後れを取るリスクがあります。