Ford palkas 300+ kogenud inspektorit kvaliteedi tõstmiseks

Tehas sumises. Kaamerad vilkusid. Siiski libisesid probleemid ikka läbi.

Ford alustas vaikselt üle 300 kogenud inspektori taas palkamist pärast seda, kui automatiseeritud kvaliteedikontrolli süsteemid osutusid vähem usaldusväärseks kui loodeti. Bloomberg teatas muutusest esimesena: tööriistad, mille eesmärk oli kulusid kärpida ja läbilaskevõimet suurendada, ei saavutanud seda otsustus- ja mustrituvastuse taset, mida kogenud inimesed tootmisliinile toovad.

Charles Poon, sõiduki riistvara inseneri asepresident, ütles seda otse: tehisintellekt võib olla võimas tööriist. Kuid selle tulemuslikkus sõltub andmetest ja institutsionaalsest teadmistest, mis seda toetavad. Ford oli viinud kaamerad ja masinõppemudelid inspekteerimisülesannetesse - 900 nutikat kaamerat tehastes kuulus sellesse panusesse - kuid ettevõte õppis, et pelgalt konstruktsioonispetsifikatsioonid ei asenda kvaliteedi hindamist.

Kogenud töötajad õpetavad uusi oskusi

Tagasi kutsutud inseneridel on kaks ülesannet. Esiteks parandavad nad vigu, mida automaatsed süsteemid ei märganud. Teiseks, ja ehk olulisemalt, õpetavad nad: märgistades erandeid, kujundades treeningandmeid ning edasiandes vahetuid teadmisi noorematele tehnikutele. Lühiajaline taas palkamine. Pikaajaline teadmuste ülekandmine.

Ford väidab, et see samm tõi ettevõtte tagasi tööstuse kvaliteedireitingu tippu.

See ei ole lugu tehisintellekti ja inimeste vastandamisest. See on lugu tasakaalust. Masinnägemine paistab silma kiiruse ja järjepidevuse poolest. Inimesed tõusevad esile nüansside, konteksti ja kogemuse osas. Kui sensorid kohtavad tundmatuid defekte või peeneid kokkupanemise eripärasid, võib varasemate näidete põhjal treenitud mudel neid valesti klassifitseerida või eirata. See lõhe on tähtis, kui kaalul on miljonid sõidukid ja brändi maine.

Mida see tähendab laiemale autotööstusele? Oodata on rohkem hübriidseid lähenemisi. Ettevõtted jätkavad automatiseerimist seal, kus järjepidevus on selgelt mõõdetav, kuid nad investeerivad ka süsteemidesse, mis võimaldavad kogenud töötajatel mudeleid kujundada, mitte neid asendada. Lühidalt: automatiseerimine koos inimjärelevalvega, mitte automatiseerimine selle asemel.

See tõstatab ka praktilise küsimuse: kuidas jäädvustada aastakümnete pikkust praktilist kogemust andmekogumitesse? Selle mõistatuse lahendab Ford nüüd, ühe märgistatud vea kaupa.

Õppetund on lihtne ja järjekindel. Uued tööriistad on võimsad, kuid need ei ole otsetee ekspertiisi. Fordi ümberhindamine tuletab meelde, et rasketel kogemustel põhinev inimlik otsustusvõime juhib endiselt auto kvaliteedi tulevikku.