Proizvodna industrija ni enoten sektor. Obstaja proizvodna dvorana, kjer se srečujejo fizično delo, upravljanje strojev in kontrola kakovosti. Obstaja načrtovanje, ki usklajuje naročila, materiale in kapaciteto. Obstaja administracija okoli nabave, zalog in fakturiranja. In obstaja stik s strankami, od povpraševanja za ponudbo do dogovora o dostavi. V tovrstnih podjetjih se največji del pisarniških ur porabi za načrtovanje, komunikacijo in administracijo okoli proizvodnega procesa, ne za samo fizično delo. To fizično delo pogosto še vedno zahteva človeške roke, čeprav upravljanje strojev že dolgo ni več popolnoma ročno.
Kar ta sektor naredi posebnega, je kombinacija številnih ločenih sistemov. ERP za načrtovanje, ločen paket za zaloge, CRM za stik s strankami, in na proizvodni dvorani včasih še Excel-tabele ali papirni delovni nalogi poleg digitalnih sistemov. Ta razdrobljenost močno določa, kaj lahko AI dobro prevzame in kaj ne: nalogo, ki poteka znotraj enega sistema, je lažje avtomatizirati kot nalogo, ki potuje skozi štiri sisteme in dva oddelka. Poleg tega igra vlogo tudi zakonodaja, na primer certificiranje, sledljivost materialov in varnostni predpisi. Kjer ima napaka posledice za varnost ali skladnost, je merilo za popolno avtomatizacijo strožje.
Znotraj proizvodne industrije obstajajo naloge, ki so v veliki meri vezane na pravila in zahtevajo malo presoje. Pomislite na pošiljanje standardnih potrditev po oddaji naročila, vodenje enostavnih sprememb zalog na podlagi fiksnih pravil, ali generiranje standardne dokumentacije, kot so dobavnice. Prav tako se za to primerna komunikacija, ki je malo odvisna od specifične situacije. Tako lahko AI prevzame pošiljanje pozdravnih sporočil novim strankam pogosto v celoti izvede AI, ker je vsebina v veliki meri fiksna in so posledice majhne napake omejene. Enako pogosto velja za pošiljanje opomnikov o dogovorih ali dostavah, kjer je prav tako pomembno, ali AI lahko prevzame pošiljanje opomnikov na dogovorjene termine v ta proces sodi. Skupni dejavnik je: fiksna vsebina, nizko tveganje pri napaki in jasen trenutek, ko se naloga začne.
Največji del dela v proizvodni industriji spada v to srednjo kategorijo. Pomislite na pripravo proizvodnih načrtov, kjer lahko AI pripravi predlog na podlagi naročil in kapacitete, vendar mora planer presoditi izjeme, nujna naročila in okvare strojev. Pomislite tudi na izdajanje delovnih nalogov na proizvodno dvorano: sistem lahko pripravi naročilo in ga usmeri, vendar je vprašanje, ali je to mogoče brez nadzora, odvisno od tega, kako predvidljiv je proces. Na strani o ali AI lahko prevzame izdajanje delovnih nalogov na proizvodno dvorano je natančno navedeno, kje ta meja leži. Tudi kontrola kakovosti na podlagi senzorskih podatkov ali prepoznavanja slike pogosto spada v to kategorijo: AI zazna odstopanja, človek presodi, ali to upravičuje zavrnitev in zakaj. Pri teh nalogah ni tako pomembna kompleksnost dejanja, kot potreba po presoji z razlogom, kar zahteva nadzor z odobritvijo ali zavrnitvijo namesto popolne avtomatizacije.
Nekatere naloge za zdaj ostajajo človeško delo, in to ni stvar preference, temveč narave dela. Fizična dejanja na proizvodni dvorani, fino uravnavanje strojev na podlagi izkušenj in pogajanja z dobavitelji o ceni in dobavnem času zahtevajo presojo, pogajalski prostor in fizično prisotnost, ki jih AI ne more zagotoviti. Tudi zapleteno reševanje pritožb, pri katerem stranka prijavi tehnično težavo, ki ne sodi v standardno kategorijo, zahteva osebo, ki lahko postavlja dodatna vprašanja in prevzame odgovornost za rešitev. To je drugačna vrsta dela kot primerljive naloge stika s strankami, ki jih vidite v kaj lahko AI prevzame v poslovnih storitvah, kjer je vpletenega manj fizičnega konteksta.
Razdelitev med teh treh kategorij se močno razlikuje po podjetjih, in tudi po proizvodnih linijah znotraj podjetja. Tovarna z enim integriranim ERP-sistemom in standardiziranimi izdelki lahko uvrsti več nalog v kategorijo 1 in 2 kot podjetje, ki proizvaja po meri z spremenljivimi specifikacijami po naročilu. Prav tako igra vlogo obseg zakonodaje: sektorji s strogimi zahtevami po sledljivosti, kot so proizvodnja hrane ali farmacevtska proizvodnja, ohranjajo več nalog v kategoriji 2 in 3 kot sektorji z manj obveznostmi. Ta vzorec razdrobljenosti in zakonodaje se sicer pojavlja tudi v sosednjih sektorjih, kot je razvidno iz kaj lahko AI prevzame v transportnem sektorju, kjer prav tako igrajo pomembno vlogo načrtovanje in komunikacija s strankami.
Pomembno je tudi, da ta razdelitev nič ne pove o kadrovskih odločitvah. Ali in kako organizacija drugače uporabi ure, ki se sprostijo, je odločitev, ki je v rokah delodajalca in za katero, če gre za odpustitev ali reorganizacijo, veljajo lastne zakonske zahteve. Ta stran opisuje samo, katere naloge so primerne za prevzem s strani AI in katere niso, ne pa, kaj bi se s tem moralo zgoditi.
Da bi videli, kako se te tri kategorije nanašajo na vaše lastne naloge, lahko izpolnite brezplačni hitri pregled ftetoai: dvanajst vprašanj, brez računa, z izidom, ki je ocena, kolikšen del ur v vašem profilu je danes mogoče prevzeti z AI. Celoten delovni pregled, ki podrobneje obravnava posamezne naloge in procese, je še v izdelavi in trenutno ni na voljo. Hitri pregled pa vseeno ponuja prvo, nezavezujočo sliko o tem, kje v vaši situaciji obstaja prostor.
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.