على أرضيات مصنع Danone ، حيث يصنع عمال الخطوط الأمامية منتجات مثل Dannon و Activia Yogurts و Evian Water ، تكتشف أجهزة الاستشعار الذكية الاهتزازات وتغيرات درجات الحرارة إلى أعطال الجهاز المحتملة. تجد “أنظمة الرؤية” التي تعمل من الذكاء الاصطناعي عيوب الجودة قبل العين البشرية. حتى AI يساعد في تبسيط العمليات مثل حليب الأطفال تجفيف الرش.
هذه الأنظمة لا تهدف إلى استبدال العمال البشريين. بدلاً من ذلك ، يقول فيكرام أغاروال ، كبير مسؤولي العمليات في Danone ، “الآلات ستكون زملائنا ، وسنكون لهم”.
في هذه المقالة ، سيتعلم المشتركون المدفوعون:
- لماذا تركز شركات التصنيع على إعادة التسكين بدلاً من استبدال العمال
- كيف يستخدم Danone AI “التوائم الرقمية”
- ما هي المهارات التي يتعلمها الموظفون أن تصبح “أكثر مرونة وأكثر استجابة”
صعود زميل الروبوت
نرى هذا يحدث بالفعل: في مستودعات الأمازون ، يوجد ما يقرب من روبوت واحد لكل إنسان. في حين أن أرباب العمل يريدون عمومًا أن يتعلم عمال المصانع كيفية العمل مع الروبوتات بدلاً من استبدالهم ، فإن إخراج الموظفين من قاعة المصنع للتدريب الرقمي يمكن أن يزيد من تكاليف العمالة ، حيث يجب على أرباب العمل تغطية المنشورات التي خلفها شخص يشارك في جلسة على غرار الفصل الدراسي.
يقول ماثيو دانيال ، مدير استراتيجية المواهب في Guild منظمة التدريب على القوى العاملة: “لا يتمكن معظم موظفي Frontline من الفرص التعليمية المرنة والمضغوطة بالوظيفة”. “ونتيجة لذلك ، غالبًا ما يتم تركها خارج الموجة الأولى من استراتيجيات تمكين الذكاء الاصطناعي.” ومع ذلك فهو يشير إلى أن هؤلاء الموظفين قد يحتاجون إلى تدريب الذكاء الاصطناعي أكثر. يقول: “ستتطور أربعون في المائة من مهارات التصنيع المتقدمة في السنوات القادمة”.
وجدت دراسة أجريت في بوسطن الاستشارية 2023 أن 14 ٪ فقط من عمال الخطوط الأمامية ، بمن فيهم عمال المصانع ، تلقوا تدريبًا على الذكاء الاصطناعي ، مقارنة بـ 44 ٪ من قادة الأعمال.
لهذا السبب أنشأت شركات مثل Danone “أكاديميات” داخلية تضيء الموظفين على تقنيات مثل الذكاء الاصطناعي والأتمتة. تهدف أكاديمية Danone’s Industry 5.0 إلى تزويد أكثر من 20.000 من عمال التصنيع ، من الصين إلى البرازيل ، مع ما تسميه أغاروال مهارات الذكاء الاصطناعي “العملية” ، مثل استخدام التكنولوجيا لاختبار المنتجات ، ورسم عمليات الإنتاج ، واكتشاف العيوب. اتخذ عدد قليل من الشركات المصنعة الرئيسية الأخرى ، مثل Bosch ، مسارات مماثلة ، وخلط التعلم أثناء العمل (لمنع التعطل في أرضيات المصنع) مع جلسات تعليمية بقيادة البائعين وحتى التدريب المهني.
يقول أغاروال: “سيتم استبدال العمل البدني من قبل المشغلين بشكل متزايد بنماذج المشغلين (التدريب) من الذكاء الاصطناعي للقيام بالعمل البدني”. الهدف من أكاديمية Danone هو جعل أدوار هؤلاء المشغلين “أكثر مرونة وأكثر استجابة وأكثر تركيزًا على حل المشكلات”.
تلتقي أكاديميات الذكاء الاصطناعي “لحظة الحاجة”
تدريب أكاديميات الذكاء الاصطناعى في المنزل الموظفين على كيفية تقليل الذكاء الاصطناعي وزيادة الأتمتة في التوقف عن العمل ورفع الكفاءة مع مساعدة عامل المصنع.
في شركة الهندسة بوش ، التي لديها “أكاديمية منظمة العفو الدولية” التي دربت أكثر من 65000 من الزملاء اعتبارًا من يناير 2025 ، يشارك عمال قاعة المصنع في “جلسات على طراز الفصل الدراسي” مع خبراء الذكاء الاصطناعى في المنزل يركزون على مشاريع حقيقية تتم في النباتات التي يعملون فيها ، كما يقول كارولين بيرد ، الضابط الرقمي للتنقل في البوش ، الأمريكا. وبهذه الطريقة ، يمكنهم أخذ ما تعلموه من الفصل على الفور إلى الخطوط الأمامية للتصنيع.
يقول إيدي آزاد ، الرئيس التنفيذي لشركة Parsec ، وهي منظمة تعمل مع الآلاف من شركات التصنيع للمساعدة في دمج AI في عملياتها: “في المصانع التي يتم فيها تطبيق الذكاء الاصطناعي ، يتم تضمينها عادةً مباشرة في الأدوات التي يستخدمها العمال بالفعل ، مما يجعلها امتدادًا طبيعيًا لسير العمل”. يستشهد بالشركات التي تستخدم “مساعدين يعملون بمواد الذكاء الاصطناعى” في أنظمة التصنيع لجلب مشكلات الجودة للموظفين بمجرد اكتشافهم ، مثل Danone. تستخدم الشركة أيضًا منظمة العفو الدولية للتنبؤ بموعد ظهور المشكلات ، بحيث يمكن للعاملين في الخطوط الأمامية حلها قبل أن يصبحوا جادة للغاية. يساعد مساعدو AI في الشركات الأخرى في مهام مثل “أحداث الأداء في تسجيل الأداء” ، أو بدء تغييرات التحول ، وأداء الخدمات التي تقطع العمل المشغول.
يستخدم Danone أيضًا “Twins Digital Twins” ، أو عمليات محاكاة AI التي تتيح لأعضاء فريق الإنتاج اختبار منتجات أو عمليات جديدة تقريبًا حتى لا تضيع الطاقة أو المكونات عن طريق الاختبار مع النماذج المادية. يقول أغاروال: “يمكننا تصميم نتائج الانبعاثات قبل إجراء التغييرات” ، و “إنشاء خطوط إنتاج أكثر استدامة”.
في بوش ، تستخدم المصانع التي تتخذ من الولايات المتحدة مقراً لها من الذكاء الاصطناعي لتوصيل الكفاءة. على سبيل المثال ، إذا سقط خط تصنيع واحد ، فيمكن أن يخبر الذكاء الاصطناعى العمال من هذا الخط حيث سيكونون أكثر إنتاجية في مكان آخر في المصنع خلال هذا التحول.
الأهم من ذلك ، لا تطلب أكاديميات AI في المنزل من العمال الالتحاق بخلفيات تقنية. بدلاً من ذلك ، كما هو الحال في بوش ، يركزون على “وضع أساس قوي ، لذلك يفهم الزملاء كيف يعمل الذكاء الاصطناعى” ، كما يقول بيرد. على سبيل المثال ، في منشأة تصنيع ساوث كارولينا في بوش ، عقدت الشركة جلسة حول هندسة الذكاء الاصطناعى تطلب زيادة الكفاءة في قاعة المصنع ، وذلك باستخدام أمثلة حقيقية من عمليات المنشأة.
يقول آزاد من التدريبات التكنولوجية المتقدمة: “لقد رأينا أفضل النتائج عندما يتم تسليم التدريب بزيادات صغيرة مركزة من خلال تعليمات العمل المدمجة ، والمطالبات الموجهة ، أو تجول الفيديو القصير ، الذي يميز الدور”. “لا يتعلق الأمر بالندوات الرسمية. إنه يتعلق بالدعم المستهدف في لحظة الحاجة.”
الذكاء الاصطناعى أساسي ، وليس اختياري
في نهاية المطاف ، تهدف AI و Automation Upssdensing ، أو Resking ، إلى الحفاظ على قيمة العمال. وفقًا لدراسة نشرت في مجلة Harvard Business Review في عام 2023 ، أخبرت شركة تصنيع السيارات الكبيرة التي لم تكشف عن اسمها مباشرة بعض مهندسيها أن مهاراتهم أصبحت قديمة – فسيتعين عليهم تعلم كيفية استخدام التكنولوجيا الذكية في عملهم للحفاظ على الأمن الوظيفي.
عندما يأتي المديرون التنفيذيون إلى Parsec ، يقول آزاد إن الأسئلة التي يطرحونها “براغماتية – كيف يمكن أن تساعدنا الذكاء الاصطناعي في تقليل وقت التوقف أو تحسين الجودة أو الركض بشكل أكثر كفاءة؟” يضيف آزاد أن سؤالًا واحدًا يميلون إلى عدم طرحه هو “هل يجب أن نستبدل الناس؟” بدلاً من ذلك ، يسألون عن كيفية تدريب فرقهم.
وصفت Danone’s Agarwal AI Reskilling بأن شركة “الأولوية”. الآن بعد أن أصبحت أكاديمية الصناعة 5.0 تعمل ، بدأت Danone في العمل على شبكة جديدة من 10 مصانع لتجريب “نماذج التخريبية” ، كما يقول أغاروال ، والتي ستركز على “تعاون الإنسان والآلة”. وفي الوقت نفسه ، يقول بيرد إن بوش يرى منظمة العفو الدولية يقود الكثير من النمو لدرجة أن الشركة تخطط لاستثمار أكثر من 2.7 مليار دولار في التكنولوجيا بحلول عام 2027.
على الرغم من هذا الانفجار في الذكاء الاصطناعي والأتمتة على أرضيات المصنع ، فإن “الأكاديميات الرسمية مثل Danone لا تزال غير شائعة للغاية” ، كما يقول آزاد. لكنه يرى أنه اتجاه مزدهر ، ويضيف: “جزء قياسي من تصنيع تطوير القوى العاملة في السنوات المقبلة.”
يقول دانيال إن مجموعات المهارات هذه “لن تكون اختيارية” قريبًا “. “سيكونون مؤسسين للعاملين في المصانع” ، حيث تتحول أدوار الفنيين بشكل متزايد من العمل اليدوي إلى الرقمية. يقول: “عندما تنخفض الآلات” ، يستغرق الأمر أكثر من وجع لإعادتها عبر الإنترنت. “
