Connect with us

Lãnh đạo tư tưởng

Nhà máy của Tương lai Đang Được Viết trong Lời nhắc

mm
Two engineers, a younger woman and a senior man, review holographic blue schematics and failure analysis data floating above a 3D component model within a modern, clean factory setting equipped with robotic arms.

Đây là một điều đúng về cách các vật thể vật lý được tạo ra: hầu như không ai ngoài ngành sản xuất thực sự biết cách các vật thể vật lý được tạo ra.

Họ biết những nét tổng quát. Một người thiết kế một thứ gì đó. Một người khác xây dựng nó. Một xe tải đến. Nhưng phần giữa, nơi một khái niệm trở thành một thông số kỹ thuật, nơi một thông số kỹ thuật trở thành một quyết định nguồn cung, nơi một quyết định nguồn cung trở thành một lô sản xuất, nơi một lô sản xuất trở thành thứ bạn đã đặt hàng, phần đó chủ yếu là vô hình, và nó rất phức tạp, và nó đã hoạt động gần như giống nhau trong một thời gian rất dài.

Điều đó đang thay đổi bây giờ.

Trí tuệ nhân tạo sinh (Generative AI) đang bắt đầu viết lại chu kỳ sản xuất theo những cách khó có thể phóng đại. Hãy để tôi cố gắng chính xác về nó. Thay đổi không chủ yếu là về tốc độ, mặc dù nó sẽ làm cho mọi thứ nhanh hơn. Nó không chủ yếu là về chi phí, mặc dù nó sẽ thay đổi cấu trúc chi phí đáng kể. Nó là về một điều cơ bản hơn: nơi trong quá trình trí tuệ được áp dụng, và bởi ai, và sớm như thế nào. Chúng ta đang ở giai đoạn mở đầu của một sự chuyển đổi sẽ thay đổi nền kinh tế công nghiệp một cách đáng kể như điện khí hóa hoặc máy tính hóa, và các công ty hiểu điều này bây giờ, trong khi nó vẫn còn sớm và vẫn còn hơi混乱, sẽ là những người viết quy tắc cho mọi người khác sau này.

Vấn đề Đắt Tiền Nhất trong Sản xuất Không Phải Là Điều Bạn Nghĩ

Hỏi hầu hết mọi người nơi sản xuất đi sai và họ sẽ chỉ bạn đến nhà máy. Nhưng một số thất bại đắt tiền nhất xảy ra sớm hơn, trong giai đoạn không có hình dạng khi một ý tưởng sản phẩm bắt đầu kết tinh thành một tập hợp các yêu cầu. Và đó là nơi một lượng thời gian và tiền bạc khổng lồ biến mất.

Vấn đề là sự không phù hợp. Các yêu cầu được thu thập thông qua email, tài liệu半 đọc, và các cuộc họp nơi sự phù hợp cảm thấy đạt được nhưng không phải như vậy. Chúng đến trong các bản tóm tắt kỹ thuật vài tuần sau đó mang theo những sự mơ hồ nhúng mà không ai nhận thấy – những sự mơ hồ chỉ xuất hiện khi một nguyên mẫu trả về sai, hoặc một nhà cung cấp báo giá một thứ gì đó không hoàn toàn phù hợp, hoặc một đội sản xuất nhận ra rằng thiết kế họ đã được giao không thể thực sự được sản xuất với số lượng lớn.

Trí tuệ nhân tạo sinh đang can thiệp vào chính giai đoạn này, và các hiệu ứng cascade về phía trước thông qua mọi thứ tiếp theo. Những hệ thống này có thể tiêu thụ các đầu vào không có cấu trúc khổng lồ – phản hồi của khách hàng, hồ sơ pháp lý, dữ liệu thất bại trên trường, phân tích cạnh tranh – và tổng hợp chúng thành các yêu cầu có cấu trúc, được tham chiếu chéo nhanh hơn và nhất quán hơn so với các đội nhân sự có thể quản lý. Điều mà trước đây mất vài tuần để thực hiện kỹ thuật hệ thống có thể được soạn thảo trong vài giờ.

Khi các yêu cầu đến sớm hơn và với độ trung thực cao hơn, các giao tiếp thay đổi. Các đội nguồn cung cấp có thể bắt đầu xác định nhà cung cấp song song với thiết kế, không phải sau khi thiết kế. Lập kế hoạch sản xuất có thể bắt đầu trước khi bản vẽ được hoàn thiện. Các giai đoạn từng được tuần tự bắt đầu chạy đồng thời.

Đối với các công ty xây dựng các bộ phận cơ khí tùy chỉnh, nơi mỗi đơn đặt hàng là một vấn đề kỹ thuật mới và tốc độ báo giá thường là sự khác biệt giữa việc giành được kinh doanh và mất kinh doanh, đây là một sự chuyển đổi chiến lược.

Điều mà một Kỹ sư Cũ Biết

Có một loại kiến thức sống trong các kỹ sư sản xuất tốt nhất mà gần như không thể mô tả từ bên ngoài. Những dung sai nào có thể đạt được với quy mô. Những hợp kim nào thất bại dưới các kết hợp cụ thể của nhiệt và căng thẳng. Những quyết định thiết kế trông đẹp trên giấy và tạo ra thảm họa cho đội ngũ công cụ. Nó mất vài thập kỷ để tích lũy, chủ yếu là không thể chuyển giao, và rời khỏi cánh cửa mỗi khi một kỹ sư cao cấp nghỉ hưu.

Các phi công AI đang bắt đầu thay đổi điều đó. Một kỹ sư làm việc trên một hình học thành phần mới có thể bây giờ hỏi một hệ thống về khả năng sản xuất với quy mô, nhận được một phân tích thất bại trên nhiều kịch bản tải, và đánh giá các ý nghĩa về chi phí của việc chuyển đổi vật liệu. Tất cả điều này xảy ra trong môi trường thiết kế, trước khi bất kỳ nguyên mẫu vật lý nào tồn tại, vào thời điểm thông tin thực sự hữu ích.

Để rõ ràng: nó không phải là thay thế cho phán quyết kỹ thuật. Các quyết định liên quan đến kiến thức ngữ cảnh, trách nhiệm nghề nghiệp, và giải quyết vấn đề sáng tạo dưới ràng buộc vẫn đòi hỏi một người. Điều mà các phi công AI đang làm là mở rộng không gian giải pháp mà các kỹ sư có thể khám phá trước khi cam kết một con đường, và phân phối các khía cạnh của trực giác sản xuất cấp cao cho nhiều người, sớm hơn. Các đội áp dụng chúng tốt sẽ đến với các thiết kế tốt hơn, vì họ sẽ đánh giá nhiều lựa chọn hơn trước khi vật lý và kinh tế của sản xuất đóng khung các lựa chọn của họ.

Hai Loại Trí tuệ Nhân tạo Đang Kết hợp, và Nhà máy Sẽ Không Bao Giờ Còn Là Cùng Một

Đây là một sự phân biệt quan trọng. Có trí tuệ nhân tạo số (digital AI) – các hệ thống sinh tạo hỗ trợ thiết kế, tài liệu, phân tích nguồn cung, và hỗ trợ quyết định. Những hệ thống này hoạt động trên thông tin. Và có trí tuệ nhân tạo vật lý (physical AI) – các hệ thống nhận thức, lập kế hoạch, và điều khiển năng động các robot công nghiệp, hậu cần tự động, thiết bị sản xuất thích ứng. Những hệ thống này hoạt động trên vật chất. Chúng cảm nhận thế giới, lập kế hoạch hành động, và di chuyển mọi thứ.

Trong hầu hết thập kỷ trước, hai loại này phát triển trong các thế giới gần như hoàn toàn riêng biệt. Nhưng bây giờ, các mô hình sinh tạo đang ngày càng được sử dụng để lập trình, chỉ đạo, và diễn giải các hệ thống vật lý. Các robot có thể nhận các lệnh ngôn ngữ tự nhiên và dịch chúng thành các trình tự chuyển động. Các mô hình tầm nhìn-ngôn ngữ cho phép các hệ thống kiểm tra mô tả những gì chúng quan sát bằng cách con người có thể hành động. Các công cụ thiết kế sinh tạo đang được kết nối trực tiếp với các máy CNC và hệ thống sản xuất phụ gia, vì vậy những gì một mô hình thiết kế, một nhà máy có thể xây dựng.

Đối với công nghệ khí hậu, ý nghĩa là đáng kể. Trí tuệ nhân tạo sinh đang tăng tốc việc khám phá vật liệu, tìm ra các hóa chất pin tốt hơn, các chất xúc tác hiệu quả hơn, các vật liệu cấu trúc giảm cường độ carbon công nghiệp. Đối với sản xuất rộng rãi, sự hội tụ có nghĩa là các nhà máy đang trở thành các hệ thống thích ứng thực sự, có khả năng tái cấu hình để đáp ứng với các thay đổi nhu cầu hoặc gián đoạn cung ứng gần như thời gian thực. Ranh giới giữa mô hình số của một nhà máy và nhà máy vật lý đang tan biến. Điều thay thế nó là một cơ sở hạ tầng công nghiệp học hỏi, thích ứng, và đóng vòng lặp giữa thiết kế và sản xuất theo những cách không thể trước đây.

Câu hỏi Về Lực lượng Lao động

Tại một số điểm trong bất kỳ bài viết nào về trí tuệ nhân tạo và sản xuất, bạn phải nói về con người. Không với sự đổ bộ mềm mại của “các công việc mới sẽ xuất hiện” đã trở thành một loại hình thức trong viết công nghệ. Thực sự nói về nó.

Lo lắng là thực và nó không vô căn cứ. Việc làm sản xuất đã trải qua những gián đoạn đau đớn trong bốn thập kỷ. Một vòng chuyển đổi khác được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo không phải là một trừu tượng cho những người làm việc trong các ngành công nghiệp này.

Điều mà dữ liệu ban đầu cho thấy là tác động gần hạn quan trọng nhất không phải là sự thay thế, mà là sự nâng cao. Các kỹ sư sử dụng các phi công AI đang thực hiện các kỹ thuật quan trọng hơn, dành ít thời gian hơn cho việc ghi chép thường xuyên và nhiều hơn cho các quyết định quan trọng quyết định liệu một sản phẩm có thành công hay không. Các nhà quản lý chuỗi cung ứng đang điều hướng nhiều phức tạp hơn với thông tin tốt hơn. Các nhà lãnh đạo hoạt động đang áp dụng các thông tin được tạo ra bởi AI vào các môi trường nơi trách nhiệm vẫn còn là của con người.

Các vai trò được định nghĩa chủ yếu bởi việc xử lý dữ liệu thường xuyên, các nhiệm vụ phối hợp lặp đi lặp lại, hoặc công việc vật lý nằm trong khả năng hiện tại của robot sẽ phải đối mặt với áp lực thực sự. Điều này đòi hỏi sự chú ý trung thực từ các công ty và tổ chức.

Lực lượng lao động sản xuất của thập kỷ tới sẽ được định nghĩa bởi khả năng làm việc hiệu quả với AI. Để hiểu đầu ra của nó, đặt câu hỏi về các giả định của nó, và áp dụng các khuyến nghị của nó vào các quyết định đòi hỏi phán quyết của con người. Đó là một hồ sơ kỹ năng khác so với hồ sơ mà sản xuất được xây dựng xung quanh. Xây dựng nó với quy mô, công bằng, đúng lúc để quan trọng, là một trong những vấn đề thực sự khó khăn của thời điểm này.

Cửa sổ

Sản xuất không phải là một khối. Việc áp dụng AI trong hàng không khác với điện tử tiêu dùng, khác với các thành phần công nghiệp tùy chỉnh, khác với thiết bị y tế. Tốc độ thay đổi khác nhau rất nhiều theo cơ sở hạ tầng dữ liệu, môi trường pháp lý, và khả năng tổ chức.

Nhưng hướng không mơ hồ. Chu kỳ sản xuất đang được tái cấu trúc bởi AI tại mọi nút. Các công ty đầu tư vào cơ sở hạ tầng dữ liệu, các quy trình kỹ thuật được tăng cường bởi AI, khả năng lực lượng lao động, và các hệ thống quản trị cho các quyết định quan trọng sẽ định nghĩa sản xuất tiên tiến trông như thế nào một thập kỷ từ bây giờ.

Nhà máy của tương lai sẽ được định hình bởi các mô hình, được viết trong lời nhắc, và tinh chỉnh thông qua một sự hợp tác giữa con người và máy móc mà ngành công nghiệp chỉ mới bắt đầu hiểu. Điều mà nó tạo ra sẽ phụ thuộc vào các lựa chọn đang được thực hiện ngay bây giờ, trong các công ty vẫn đang cố gắng tìm ra câu hỏi nào để hỏi.

Cửa sổ để xây dựng lợi thế có ý nghĩa đang mở. Nó sẽ không mở mãi.

Nate Evans is responsible for creating a customer experience that enables the world's teams to unlock their full creative potential. He also leads Fictiv's business strategy. Prior to founding Fictiv, Nate started his career at Seven Hills Partners, a boutique investment bank, advising enterprise and high-growth technology companies. Nate majored in international relations and earned his masters in Chinese at Stanford University.