Connect with us

على أرضية المصنع، يتعلم البشر والrobots العمل معًا كشركاء

قادة الفكر

على أرضية المصنع، يتعلم البشر والrobots العمل معًا كشركاء

mm

خلال السير عبر معظم ورش العمل الصغيرة أو المتوسطة في الولايات المتحدة الأمريكية اليوم، يظهر مشهد جديد. وسط الصوت المألوف لأدوات الطحن والطحن، قد يوجد ذراع روبوتي يخدم آلة، أو يضع قطعًا، أو يساعد في الفحص، غالبًا على بعد بضعة أقدام من مشغل بشري. أصبحت هذه الروبوتات التعاونية، أو cobots، مكونة أساسية في الأماكن التي كانت تفتقر تاريخيًا إلى الميزانية أو الموظفين لتأتمتة.

ترتفع هذه الزيادة مع واحدة من أكبر التحديات في الصناعة الأمريكية: فجوة عمل تصنيع متزايدة. وتشير تقرير ديلايت لعام 2024 إلى أن 3.8 مليون موقع عمل في التصنيع سيتطلب امتلاءه بين 2024 و2033، وتحذر من أن ما يصل إلى 1.9 مليون من هذه الوظائف قد تظل شاغرة إذا لم تتم معالجة فجوات المهارات والمتقدمين. يلجأ أصحاب العمل الذين يحاولون الوفاء بالالتزامات الإنتاجية بشكل متزايد إلى التأتمتة التي يمكن نشرها بسرعة، وتنفذ بثبات، وتتعايش مع قوة عمل محدودة.

لقد قمت ب Passing مسيرتي المهنية في التصنيع، أولاً كمهندس في شركة فورد، ثم كواحد من مؤسسي شركة Fictiv لمساعدة جسر التصميم الرقمي والإنتاج الفعلي. لقد سرت على أرضية العديد من المصانع خلال العقد الماضي. ما يحدث الآن يشعر بالاختلاف والتحفيز.

لا يعد الـ cobots جديدًا؛ تم اختراعه من قبل أساتذة جامعة نورث وسترن J. Edward Colgate وMichael Peshkin في عام 1996، وتم تسويقه بنجاح من قبل Universal Robots في عام 2008. لكنه لم يكن متاحًا أبدًا كما هو الآن. هذه الروبوتات الأمانة والأكثر ذكاءً والأصغر حجمًا هي ضمن متناول الشركات التي لا تمتلك الموارد لدعم التأتمتة التقليدية الكبيرة والتكلفة والمركبة. التأثير هائل.

تصبح فجوة العمل محفزًا

يصف المصنعون الـ cobots كاستجابة عملية لنقص قوة العمل الذي لا يظهر أي علامات على التخفيف. تتميز هذه الآلات بالمهام المتكررة والمؤثرة على الإرهاق أو المخاطر الإrgonomics مثل palletizing، وخدمة الآلة، وdeburring، والفحص الأساسي في الخط؛ أي، أنواع الواجبات التي تقع تحت “Four Ds” من روبوتية (Dull، Dirty، Dangerous، وDear، أو “مكلفة”) وتجعل الاحتفاظ بهم على أرضية المصنع صعبًا.

يشير تحليل PwC حول الروبوتات في التصنيع إلى أن البيئة الحالية قاسية: حتى مع الأجور التنافسية، لا يستطيع العديد من المصنعين توظيف الأدوار الفنية الرئيسية، و”ينتج عن نقص العمالة المزمن تسريع التأتمتة”. لا تتمثل الروبوتات الحديثة في الروبوتات الصناعية المحتجزة في الماضي. يشير PwC إلى أن الأنظمة الحديثة أكثر أمانًا وأكثر ذكاءً وميسورة التكلفة، مصممة للعمل جنبًا إلى جنب مع الناس على مهام دقيقة دون حماية ثقيلة، بفضل التقدم في رؤية الآلة وقيود القوة وواجهات البرمجة البسيطة.

هذا يهم المصنعين الصغيرة والمتوسطة بشكل خاص. عندما لا تتوفر مقاعد التأتمتة، تحتاج إلى أدوات يمكن لفريقك الحالي نشرها. يُظهر عمل IBM حول إعادة التصنيع و”العمل الرقمي” الـ cobots كجزء من استراتيجية أوسع نطاقًا: استخدام التأتمتة للقيام بالمهام المتكررة أو الخطرة أو المعقدة، في حين إعادة توظيف الأشخاص في عمل أكثر قيمة مثل حل المشكلات وتنظيم العمليات والصيانة.

تلتقي إعادة التصنيع مع الواقع الاقتصادي

الزخم وراء إعادة التصنيع في أمريكا الشمالية حقيقي، مدفوعًا برغبة في صيانة سلسلة التوريد بعد سنوات من الاضطراب العالمي. ومع ذلك، فإن إعادة بناء القدرة الإنتاجية المحلية معقدة. تجعل التكاليف العمالية المحلية الأعلى ونقص العمال المهرة من الصعب على المصنعين الصغيرة زيادة الإنتاج من خلال “التحاق بالوظيفة” فقط.

هنا يبدأ الـ cobots في تغيير المعادلة الاقتصادية.

لا يعد الروبوتات مجالًا للمصنعين العالميين العملاقة فقط. وفقًا لتقرير الروبوتات العالمي 2025 الصادر عن الاتحاد الدولي للروبوتات، قامت المصانع في جميع أنحاء العالم بتثبيت 542,000 روبوت صناعي في عام 2024، أكثر من ضعف الحجم السنوي الذي شوهد قبل عقد من الزمان. وهذا يشير إلى العام الرابع على التوالي الذي يتجاوز عدد التثبيتات نصف مليون وحدة. تمثل الولايات المتحدة 68% من التثبيتات في الأمريكتين في عام 2024. هذا الحجم يؤدي إلى خفض التكلفة وتحسين التوافر على toàn النطاق، بما في ذلك الأنظمة التعاونية.

فتح الباب لآي أو إس الصغيرة

لم يكن الحاجز أمام التأتمتة في “المصنع المجاور” هو التكلفة فقط، ولكن أيضًا التعقيد. كان برمجة الروبوتات الصناعية تتطلب مهارات متخصصة ودورات تركيب طويلة. هذا يتغير بسرعة.

يشير مقال استعراضي حديث في مجلة Results in Engineering إلى كيفية تمكين الروبوتات التعاونية المتكاملة مع الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتحسس الذكي من التأتمتة الآمنة والمستجيبة أكثر وإنسانية. يمكن أن تقلل الروبوتات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي من أوقات الدورة، وتحسن جودة المنتج، وتدعم التصنيع التكيفي عبر قطاعات مثل السيارات واللوجستيات، في حين أن ميزات الأمان مثل التحكم في القوة والمراقبة الفاصلة بين السرعة والمسافة تجعل التعاون الوثيق بين الإنسان والروبوت ممكنًا على أرضية المصنع المزدحمة.

مستقبل مبني حول الأشخاص والتأتمتة

تُظهر انتشار الـ cobots عبر المصانع الأمريكية الصغيرة نقطة تحول أوسع. لم يعد التأتمتة مقصورًا على المصنعين الأكبر أو الأكثر رأس مالًا. إنه يصبح أداة стандартية للمشاغل التي تدعم النظام الإقتصادي المحلي.

بغض النظر عن هدف الحفاظ على الطلب أو إعادة التصنيع أو حماية الأعمال من تقلبات قوة العمل، يظهر الـ cobots كأداة عملية وضرورية بشكل متزايد. ومع نضج الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، من المرجح أن تتوسع دورها على أرضية المصنع.

لكن كل هذه التكنولوجيا لا تعني شيئًا إذا نسينا البشر خلفها.

أفضل المصنعين الذين قابلتهم يعتبرون التأتمتة استثمارًا في الأشخاص. يُدرّبون العمال على استخدامها، ويُشملونهم في الإعداد وبرمجة الروبوتات، ويعاملونهم كأصحاب مساهمين في العملية. عندما يشعر الأشخاص بالملكية تجاه الآلات التي يعملون معها، يحدث شيء سحري. تزداد الإنتاجية، نعم، ولكن أيضًا الروح المعنوية. تتحسن السلامة؛ ينخفض معدل دوران الموظفين. فجأة، لا يبدو فجوة المهارات كبيرة كما كانت، لأن الوظيفة نفسها تطورت.

هذا ما أعنيه بالتأتمتة المركزة على الإنسان: بناء بيئة حيث تعزز التكنولوجيا الإبداع والقضاء والرفاهية البشرية، بدلاً من تحسين الأشخاص من العملية. عند إعادة التصنيع، يجب ربط الاستثمارات في العمل الرقمي بتحسين المهارات الحقيقية وإعادة تأهيلها لفتح قيمة التأتمتة الكاملة. المستقبل هو حيث يعمل الأشخاص والآلات جنبًا إلى جنب بطرق ترفع كلاهما.

للمصنعين الكثير، التغيير الأكثر أهمية الذي يحدث هو ثقافي، وليس تقنيًا. لم يعد الروبوتات يُعتبرون تهديدات للوظائف، ولكن كشركاء يساعدون الفرق على القيام بأكثر من ما لديهم من مواهب. في عصر يتميز بنقص العمالة واعادة ترتيب سلسلة التوريد، هذا الشراكة يغير كيفية تصنيع الأشياء في أمريكا.

أنا، لأحد، لا أستطيع الانتظار لمعرفة كيف سيتم صنع المستقبل.

كما يُدير ديف إيفانز رؤية Fictiv’s كCEO، لتضع قدرات التصنيع وال سلسلة التوريد من الدرجة العالمية في أيدي المبتكرين، دون قيود. قبل تأسيس Fictiv، كان ديف أول موظف في مختبر فورد للابتكار في وادي السيليكون، تحت قسم الأبحاث العالمية والهندسة المتقدمة في فورد. حصل ديف على شهادة البكالوريوس في الهندسة الميكانيكية من جامعة ستانفورد.