Tekoäly voi ottaa suuren osan katsomistyöstä hoitaakseen. Tekoäly ei voi ottaa hylkäämistä hoitaakseen, eikä varsinkaan tuotteen fyysistä poistamista tai korjaamista. Se on raja, joka nousee esiin kahdeksasta akselista: kuvantunnistus on nykyään kehittynyt riittävän pitkälle poikkeamien havaitsemiseen, mutta päätös siitä, mitä hylätylle tuotteelle tehdään, sekä siihen liittyvä toimenpide, pysyvät ihmisellä.
Kolme akselia ratkaisee tässä: virhekustannukset, compliance ja tehtävän fyysinen luonne.
Virhekustannukset saavat alhaisen pisteytyksen, koska huomaamatta jäänyt vika aiheuttaa välitöntä vahinkoa: tuote, joka lähtee ovesta ulos vaikka se ei täytä spesifikaatiota, voi johtaa reklamaatioon, takaisinvetoon tai turvallisuusriskiin. Tällaisia seurauksia sisältävässä tehtävässä yksikään yritys ei hyväksy järjestelmää, joka päättää itsenäisesti ilman että kukaan voi puuttua asiaan.
Compliance saa yhtä alhaisen pisteytyksen. Tarkastusprotokollat on usein kirjattu laadunhallintajärjestelmään, joskus ulkoisen sertifioinnin tai lakisääteisen normin tukemana. Sen, joka hylkää, on pystyttävä perustelemaan päätöksensä. Tämä ei ole tekoälyn tekninen rajoitus, vaan kehys, joka edellyttää ihmistä kantamaan päätöksen vastuun.
Fyysisyys saa alhaisen pisteytyksen, koska tuotteen koskettaminen, siirtäminen tai takaisin asettaminen on toimenpide todellisessa maailmassa. Kuvantunnistus näkee poikkeaman, mutta ei puutu siihen itsestään.
Sitä vastoin rakenteisuus ja volyymi saavat suotuisan pisteytyksen: tarkastusprotokolla, jossa on kiinteät spesifikaatiot ja toistuvat mittaukset, on juuri sitä työtä, johon visuaaliset tekoälymallit koulutetaan. Suurilla volyymeilla, kuten tuotantolinjalla, joka toimittaa tuhansia identtisiä osia päivässä, tämä kuvio on järjestelmälle helposti tunnistettavissa.
Yrityksessä, joka tarkastaa pienten osien mittoja ja pintavikoja, konenäköjärjestelmä voi kuvata ja mitata jokaisen kappaleen sekä antaa sille pisteytyksen tai lipun. Operaattori tarkastelee sen jälkeen vain lipulla merkityt kappaleet ja päättää hylkäämisestä. Tämä siirtää työn "jokaisen kappaleen erillisestä tarkastelusta" "poikkeamien arviointiin." Vapautuvat tunnit ovat rutiininomaisessa katselutyössä; jäljelle jäävät tunnit ovat rajatapausten arvioinnissa ja hylkäämisen perustelemisessa.
Yrityksessä, joka tarkastaa monimutkaisempia tuotteita, joissa vika tulee näkyviin vasta kokoonpanossa tai joissa normi jättää tilaa tulkinnalle, tilanne on toinen. Siellä harkintavara on suurempi tekijä, ja tekoälyn hallittavissa oleva osuus siirtyy pienemmäksi kuin yksinkertaisessa, voimakkaasti standardoidussa tarkastuksessa.
Laitteiston on oltava validoitu: kamera tai anturi, jota ei ole säädetty oikeaan toleranssiin, antaa näennäisvarmuutta valvonnan sijaan. Ja lopullinen vastuu hylkäämisestä on ihmisellä, ei siksi että tekoäly ei pystyisi lähestymään tätä arviota, vaan koska väärän päätöksen seuraukset ovat liian suuria jätettäväksi ilman ihmistä. Tämä on prosessuaalinen vaatimus, ei tekninen.
Laadunvalvonta ei ole erillään muusta ketjusta. Sen, mikä saapuu, on ensin oltava kunnolla rekisteröity: se, miten saapuvien tavaroiden vastaanotto ja kirjaus sujuu, määrittää toimiiko tarkastusjärjestelmä ylipäätään oikeilla tiedoilla. Toisaalta hylkäys ruokkii usein suunnittelun seuraavaa vaihetta, kuten sen uudelleenlaskentaa mitä tilaus vielä tarvitsee; katso miten tämä liittyy materiaalitarpeen laskemiseen tilauskohtaisesti. Ja toimittajalla ilmenevä rakenteellinen vika koskettaa taas kysymystä siitä, miten ostotilausten tekeminen toimittajille hoidetaan, sillä toistuva hylkääminen on relevanttia tietoa tätä valintaa varten.
Suuren volyymin ja selkeiden spesifikaatioiden yrityksissä kuvantunnistus laadunvalvontaa varten on jo nykyään käytössä, ei tulevaisuudensuunnitelmana vaan käynnissä olevana prosessina operaattorin rinnalla. Monimutkaisempien, vähemmän standardoitujen tuotteiden yrityksissä tämä rajoittuu vielä koeasetelmiin tai pysyy kokonaan ihmistyönä. Ero ei ole siinä, kuinka pitkälle tekniikka on kehittynyt, vaan siinä, kuinka ennustettavissa vika on ja kuinka painavia virheen seuraukset ovat. Tämän vuoksi tämä muutos ei myöskään koskaan ole kysymys "päällä tai pois": se tapahtuu tehtävä kerrallaan, tuotantolinja kerrallaan, ihmisen ollessa siinä kohdassa, missä päätös ratkaisee.
Tämä ei ole henkilöstöneuvo eikä perustelu päätökselle henkilöstön käytöstä. Jos tehtävien muutoksella on seurauksia toimenkuviin, niihin sovelletaan omia lakisääteisiä vaatimuksia; niitä ei käsitellä tässä.
Nähdäksenne miten tämä koskee omaa yritystänne, on hyödyllistä tarkastella laadunvalvonnan lisäksi koko sitä tehtäväkokonaisuutta, josta työ koostuu. Ilmainen pikaskannaus koostuu kahdestatoista kysymyksestä, se voidaan suorittaa ilman tiliä ja se antaa viitteen siitä, kuinka suuri osa profiilinne tunneista on nykyään tekoälyn hoidettavissa. Täydellinen työskannaus, joka erittelee yrityksen työn yksityiskohtaisesti tehtäviin ja henkilötyövuosikapasiteettiin, on vielä rakenteilla.
Vraag maar. Ik ken de kennisbank van deze site; wat ik niet weet, zeg ik erbij.
Answers come from this site’s knowledge base. Not tailored advice, and not a scan of your company.