La pénurie de main-d'œuvre tue l'industrie américaine. Voici comment l'IA peut lui redonner vie.

La fabrication américaine est prête pour une résurgence significative. Les débâcles de la chaîne d'approvisionnement causées par la pandémie ont montré la faiblesse d'une dépendance excessive à une longue chaîne d'approvisionnement, en particulier en dehors des États-Unis.

De plus, les tensions croissantes avec la Chine ont amené les États-Unis à remettre en question leur dépendance à l'égard de la fabrication chinoise pour leur réussite économique. Ces problèmes ont changé l'engagement des entreprises manufacturières américaines à construire localement.

Le problème est que l'industrie manufacturière américaine manque cruellement de la main-d'œuvre dont elle a besoin pour conduire cette révolution. Il n'y a tout simplement pas assez de travailleurs qualifiés pour faire le travail, ni assez de travailleurs non qualifiés désireux d'apprendre.

La nécessité est vraiment la mère de l'invention, cependant. La pénurie de main-d'œuvre dans le secteur manufacturier a ouvert la voie au déploiement à grande échelle de certaines innovations très intéressantes dans le domaine de l'intelligence artificielle pour la fabrication. Ces développements sont si puissants que McKinskey prédit qu'ils créeront des 3.7 XNUMX milliards de dollars de valeur dès 2025.

Mais avant d'entrer dans le vif du sujet, jetons un coup d'œil sur la crise du travail qui fomente la révolution.

Voici à quel point le problème du travail est grave dans la fabrication américaine

Même si chaque travailleur qualifié en Amérique était employé, il y aurait toujours 35 % d'offres d'emploi non pourvues en plus dans le secteur de la fabrication de biens durables que les travailleurs qualifiés capables de les remplir. Deloitte prédit une pénurie de plus de deux millions de travailleurs américains du secteur manufacturier d'ici 2030, ce qui représente un coût d'opportunité de 1 XNUMX milliards de dollars par an.

Si rien n'est fait, les choses vont probablement empirer, pas s'améliorer. Il y a encore quelques 40 millions de baby-boomers dans la population active—environ 25 % de la main-d'œuvre totale, dont beaucoup occupent des postes de fabrication "à l'ancienne". Alors que les baby-boomers prennent leur retraite, les jeunes travailleurs évitent les emplois manufacturiers au profit de la technologie, des soins de santé et d'autres opportunités où les conditions de travail et la rémunération sont plus attrayantes.

Les États-Unis pourraient rapidement augmenter l'immigration en provenance de pays où les travailleurs sont désireux d'obtenir un emploi américain, mais cela comporte son propre ensemble de défis et nécessiterait plus de sorcellerie politique que je ne peux l'imaginer. En outre, les employeurs peuvent hésiter à former de nouveaux travailleurs qualifiés pour voir leurs opérations fermées une fois de plus lors du prochain confinement.

Afin de faire tourner les machines, les fabricants américains doivent trouver des alternatives au travail humain.

L'IA peut jouer un rôle important dans la solution à la pénurie de main-d'œuvre

Une partie de la solution à ce problème, sans surprise, est l'intelligence artificielle. Comme pour d'autres industries, il est inévitable que de nombreux emplois autrefois humains soient remplacés par l'IA. Mais au lieu de s'inquiéter emplois menacés par l'IA, dans ce cas, vous devriez réfléchir à la façon dont l'IA peut vous aider à maintenir vos opérations en cours et votre personnel humain employé.

Voici quelques-unes des façons dont l'IA dans le secteur manufacturier contribuera à atténuer la pénurie de main-d'œuvre et à révolutionner la façon dont les produits sont fabriqués sur le sol américain :

Automatisation robotique

Les robots sont utilisés depuis des décennies dans des domaines tels que la construction automobile et les aciéries, où ils ont effectué des opérations répétitives au sol telles que le levage de charges lourdes et le soudage de joints. Cependant, ces robots conventionnels ont été conçus uniquement pour exécuter des tâches très étroitement définies dans des circonstances extrêmement prévisibles.

Aujourd'hui, les applications d'intelligence artificielle comme Siemens Unité de traitement neuronal Simatic permettent aux bras de robots de saisir et de manipuler des objets indépendamment de leur orientation, de leur vitesse ou de leur placement. Cela signifie que les robots et les « co-bots » (assistants robotiques conçus pour travailler aux côtés des humains) peuvent être formés pour effectuer une grande variété de travaux sur la chaîne de montage, tout comme les humains. Pendant ce temps, les véhicules guidés autonomes (AGV), dotés de fonctions d'intelligence artificielle telles que la cartographie, la détection d'anomalies de surface et la technologie d'évitement d'objets, peuvent transporter des pièces et des produits finis dans les entrepôts et les usines à la place des équipes de chargement et des opérateurs de chariots élévateurs.

Ensemble, ces innovations robotiques alimentées par l'IA peuvent économiser au moins 75% des coûts de main-d'œuvre d'utiliser des humains seuls, permettent une production continue 24 heures sur XNUMX et aident à éviter les blessures causées par les dangers de la chaîne de montage, la manutention de matériaux lourds et les mouvements répétitifs. Il n'est pas étonnant que la robotique moderne conduise déjà un renversement des fortunes de fabrication dans des endroits comme Singapour et la Corée du Sud. Pourquoi ne pas faire de même aux États-Unis ?

Fabrication Additive

L'impression 3D est un autre domaine dans lequel l'IA contribue à atténuer la pénurie de main-d'œuvre dans le secteur manufacturier. Selon l'approche conventionnelle, les concepteurs et ingénieurs hautement qualifiés doivent s'appuyer sur des années d'expérience et une approche basée sur la « meilleure estimation » pour arriver à la meilleure solution de conception. Mais l'IA permet désormais une approche rapide et générative pour développer des solutions de conception complexes et hautement optimisées qui peuvent être produites rapidement grâce à l'impression 3D.

L'apprentissage automatique dans des systèmes logiciels comme Netfabb d'Autodesk, par exemple, permet aux fabricants de paramètres de conception d'entrée et demandez les options les plus efficaces, les plus efficaces et les plus manufacturables. Une fois qu'un design est sélectionné, l'IA d'entreprises comme NNAISENCE utilise réseaux de neurones et jumeaux numériques pour prévoir, surveiller et éliminer les défauts du processus de fabrication additive, ce qui permet d'éviter des retards et des erreurs coûteux. Un logiciel d'IA comme Alchemite d'Intellegens peut même être utilisé pour imaginer des matériaux nouveaux et exotiques adapté aux besoins spécifiques de fabrication et d'utilisation du produit.

Si toutes ces fonctions incroyablement complexes devaient être exécutées par des humains seuls, elles nécessiteraient des équipes beaucoup plus importantes d'ingénieurs et de concepteurs hautement qualifiés, et se traduiraient souvent par des résultats inférieurs.

Vision artificielle

Lorsque vous imaginez une chaîne de montage de fabrication, vous envisagez probablement d'abord un tapis roulant de produits transportés d'une station à l'autre, après quoi des travailleurs humains inspectent les produits au fur et à mesure de leur chemin. Dans la plupart des environnements de fabrication, ce n'est vraiment pas loin de la vérité. Il s'agit d'un travail répétitif, exigeant en main-d'œuvre et sujet aux erreurs, mais il est essentiel au processus d'assurance qualité.

Entrer Vision artificielle autonome (AMV), dirigé par des sociétés d'IA comme Inspekto et Matroid. À l'aide de caméras et d'IA qui reconnaissent la forme, l'orientation et l'état des produits de la chaîne de montage dans diverses conditions d'éclairage, les systèmes AMV peuvent compter et suivre les articles, repérer les défauts et trier les produits en conséquence, au fur et à mesure qu'ils défilent. Cela élimine une grande partie du besoin d'yeux et de mains humaines dans le processus d'assurance qualité.

La vision industrielle peut également être utilisée pour prendre en charge l'emballage, la palettisation et le chargement des marchandises, ce qui permet d'économiser du travail, du temps et de l'argent. Les solutions d'entreprises telles que RobitIQ et Spiroflow peuvent déterminer la méthode de palettisation optimale, par exemple, après quoi un bras robotique saisit et place automatiquement les cartons sur les palettes.

Optimisation de la production

Lorsque les machines de production tombent en panne, cela nécessite souvent des agents d'analyse et de réparation spécialisés, souvent envoyés par le fabricant, ce qui coûte du temps et de l'argent. Non seulement l'IA de fournisseurs tels que Vanti et 3DS peut être utilisée pour surveiller l'usure des machines et des moules afin que la maintenance préventive puisse être planifiée à un moment optimal, mais elle peut également surveiller la température, l'humidité et les écarts de fonctionnement pour différents produits et matériaux, de sorte que les machines de production peuvent être optimisées en fonction des conditions actuelles.

En cas de problème, l'IA peut analyser toutes les raisons possibles et proposer la meilleure ligne de conduite probable. C'est quelque chose que seul un ingénieur de maintenance hautement expérimenté peut faire dans la plupart des usines.

Mais il ne s'agit pas seulement d'entretien et de contrôle des dommages. Les systèmes cloud et edge alimentés par l'IA, tels que Brilliant Manufacturing Suite de GE et Mindsphere de Siemens, s'efforcent de connecter et de gérer l'ensemble du processus de fabrication de bout en bout, de la conception à la planification de la demande et à l'inventaire des matériaux, en passant par la consommation d'énergie et la logistique finale.

Le besoin d'IA dans la fabrication est encore plus grand que vous ne le pensez

Imaginez des robots anthropomorphes dotés d'une gamme de fonctions physiques et d'une adaptabilité alimentées par l'IA si larges qu'ils seront capables d'effectuer presque tous les travaux manuels que les humains peuvent actuellement effectuer. Lorsque cela se produit, quelle différence le coût de la main-d'œuvre dans les pays en développement fera-t-il en tant qu'avantage concurrentiel ? Les fabricants alimentés par l'IA n'auront pas à recruter et à former autant de travailleurs. Ils s'inquiéteront moins de la prochaine pandémie et du confinement. Ils éviteront bon nombre des défis à source unique qui ont accompagné notre crise actuelle de la gestion de la chaîne d'approvisionnement. Et beaucoup plus.

Au fur et à mesure que les systèmes d'intelligence artificielle sont exposés à de plus en plus de données, ils s'amélioreront continuellement, créant un effet de volant qui vous mettre en faillite si vous manquez le train. Cependant, cette révolution a aussi le pouvoir unique de rajeunir complètement la fabrication américaine, la faisant peut-être même une fois de plus parmi les plus compétitives au monde.

La révolution de la fabrication de l'IA se produit en ce moment, pas à un moment inimaginable à l'horizon. Cette crise du travail n'est pas une gêne passagère. Cela fait partie du nouveau paysage commercial auquel nous devrions nous attendre pour les années à venir. Les fabricants qui positionnent l'IA comme le moteur clé de leur succès récoltera les bénéfices au cours de notre décennie actuelle.

Si vous vous souciez de la façon dont l'IA détermine les gagnants et les perdants dans les affaires, et comment vous pouvez tirer parti de l'IA au profit de votre organisation, je vous encourage à rester à l'écoute. J'écris (presque) exclusivement sur la façon dont les cadres supérieurs, les membres du conseil d'administration et d'autres chefs d'entreprise peuvent utiliser efficacement l'IA. Vous pouvez lire les articles passés et être informé des nouveaux en cliquant sur le bouton "suivre" ici.