Hoe AI nieuwe productiebanen drijft en werkzekerheden vult

Met meer dan 2 miljoen productiebanen die naar verwachting ongevuld zullen blijven tot 2030, kan AI nieuwe banen toevoegen in plaats van elimineren in industriële sectoren en werknemers machtigen om het potentieel van Industry 4.0 te realiseren. Berk Birand, oprichter & CEO van Fero Labs, legt uit hoe.

Een cruciale reden voor het arbeidstekort is het gebrek aan opgeleide werknemers voor specifieke mid-level operationele rollen. Traditioneel duurt training en certificering voor een rol als machinist of toolmaker drie tot vijf jaar, wat velen afschrikt deze carrièrepaden te volgen. Maar met AI kan dit trainingsproces worden verkort tot een paar maanden.

Nieuwe mogelijkheden creëren met AI in de productie

Met behulp van een digitale tweeling (een virtuele kopie van een industriële proces), kunnen potentiële operators nieuwe scenario's en instellingen verkennen die ze op de shopfloor kunnen tegenkomen. Ze kunnen ook experimenteren met hypothetische situaties om hun besluitvormingsvermogen te testen, zonder de productie te beïnvloeden. Dit creëert een nieuwe mogelijkheid voor werving. In plaats van hun zoektocht te beperken tot operators die al ervaring hebben, kunnen fabrikanten minder ervaren individuen aannemen en ze snel en efficiënt op snelheid brengen.

Naast operators omvat het productie-arbeidstekort ook data scientists. Naarmate fabrikanten het potentieel van Industry 4.0 willen realiseren, is het cruciaal om iemand te hebben die alle data die gegenereerd wordt door fabrieksensoren kan interpreteren en vertalen naar actieerbare aanbevelingen. Daar speelt AI een enorme rol. Verklaarbare machine learning software kan alle data die op de shopfloor wordt gegenereerd verwerken en de optimale instellingen bepalen om productie in real-time efficiënter te maken – wat ingenieurs en operators essentieel tot data scientists maakt.

Technologie kan nieuwe arbeidsrollen creëren

Dat betekent niet dat AI data scientists elimineert. Tevens, technologie maakt hen machtiger om meer interessante werk te nemen. Traditioneel besteden industriële data scientists een groot deel van hun tijd aan routinematige data-analyse. Met machine learning software die taken als dataverwerking en -opschooning overneemt, kunnen data scientists hun werktijd besteden aan het verkennen van meer intrigerende problemen en use cases.

Met al het praat over automatisering die banen dodelijkt, roept het woord "AI" vaak alarm op. Maar met de juiste toepassingen kan AI het tegenovergestelde doen – helpen bij het trainen en bemachtigen van menselijke werknemers om de Industry 4.0-droom een realiteit te maken.