노동력 부족이 미국 제조업을 죽이고 있습니다. AI가 어떻게 그것을 되살릴 수 있는지는 다음과 같습니다.

미국 제조업이 크게 회복될 태세입니다. 팬데믹으로 인한 공급망 붕괴는 긴 공급망, 특히 미국 이외의 지역에 대한 과도한 의존의 약점을 보여주었습니다.

게다가, 중국과의 긴장 고조로 인해 미국은 경제적 성공을 위해 중국 제조업에 의존하는 것에 의문을 제기했습니다. 이러한 문제는 미국 제조 회사의 현지 건설 약속을 변경했습니다.

문제는 미국 제조업이 그 혁명을 주도하는 데 필요한 노동력이 매우 부족하다는 것입니다. 단순히 일을 할 수 있는 숙련된 근로자가 충분하지 않고, 배우고자 하는 비숙련 근로자도 충분하지 않습니다.

그러나 필요는 진정으로 발명의 어머니입니다. 제조 노동력 부족은 제조를 위한 인공 지능의 몇 가지 매우 흥미로운 혁신을 광범위하게 배포할 수 있는 길을 열었습니다. McKinskey는 이러한 발전이 매우 강력하여 일부 가치 3.7조 달러 2025에 의해.

그러나 본론으로 들어가기 전에 혁명을 조장하고 있는 노동 위기를 간단히 살펴보자.

미국 제조업의 노동 문제가 얼마나 심각한지

미국의 모든 숙련공이 고용되더라도 여전히 채워지지 않은 일자리 35% 증가 내구재 제조 부문에서는 이를 채울 수 있는 숙련 노동자보다 딜로이트 예측 2030년까지 1만 명 이상의 미국 제조업 근로자가 부족해 연간 XNUMX조 달러의 기회 비용이 발생합니다.

확인하지 않은 채로 두면 상황이 개선되지 않고 악화될 수 있습니다. 아직 좀 있다 40천만 명의 베이비붐 세대가 일하고 있습니다.—전체 노동력의 약 25%, 그들 중 다수는 "구식" 제조 역할에 있습니다. 붐 세대가 은퇴함에 따라 젊은 근로자들은 기술, 의료 및 근로 조건과 보상이 더 매력적인 기타 기회를 선호하여 제조업 일자리를 기피하고 있습니다.

미국은 노동자들이 미국 취업을 열망하는 국가로부터의 이민을 빠르게 늘릴 수 있지만, 이는 자체적인 도전과제를 수반하고 내가 상상할 수 있는 것보다 더 많은 정치적 마법을 요구할 것입니다. 게다가 고용주는 새로운 기술 인력을 훈련시키는 것을 경계할 수 있으며, 다음 폐쇄 기간 동안 다시 한 번 영업이 중단되는 것을 볼 수 있습니다.

기계가 계속 돌아가도록 하기 위해 미국 제조업체는 인간 노동에 대한 대안을 찾아야 합니다.

AI는 노동력 부족 솔루션의 큰 부분이 될 수 있습니다

이 문제에 대한 해결책의 일부는 당연히 인공 지능입니다. 다른 산업과 마찬가지로 이전에 인간이었던 많은 직업이 AI로 대체되는 것은 불가피합니다. 하지만 걱정하기 보다는 AI로 인해 위험에 처한 직업, 이 경우 AI가 운영을 유지하고 직원을 고용하는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 생각해야 합니다.

다음은 제조 분야의 AI가 노동력 부족을 완화하고 미국 땅에서 제품이 제조되는 방식을 혁신하는 데 도움이 될 몇 가지 방법입니다.

로봇 자동화

로봇은 자동차 제조 및 제철소와 같은 분야에서 수십 년 동안 사용되어 왔으며, 이 분야에서는 무거운 물건을 들어 올리고 조인트 용접과 같은 반복적인 생산 현장 작업을 수행했습니다. 그러나 이러한 기존 로봇은 매우 예측 가능한 상황에서 매우 좁게 정의된 작업만 실행하도록 설계되었습니다.

오늘날 Siemens와 같은 인공 지능 응용 프로그램은 시매틱 신경 처리 장치 방향, 속도 또는 위치에 관계없이 로봇 팔이 물체를 잡고 조작할 수 있도록 합니다. 이는 로봇과 "코봇"(인간과 함께 일하도록 설계된 로봇 보조자)이 인간과 마찬가지로 다양한 조립 라인 작업을 수행하도록 훈련될 수 있음을 의미합니다. 한편 AGV(Autonomous Guided Vehicles)는 매핑, 표면 이상 감지 및 물체 회피 기술과 같은 AI 기능으로 무장하여 적재 직원 및 지게차 운전자 대신 창고 및 공장 현장을 통해 부품 및 완제품을 운송할 수 있습니다.

이러한 AI 기반 로봇 혁신은 함께 최소 비용을 절약할 수 있습니다. 인건비의 75% 24시간 연속 생산이 가능하고 조립 라인의 위험, 무거운 자재 취급 및 반복적인 움직임으로 인한 부상을 방지할 수 있습니다. 현대 로봇이 이미 자동차를 운전하고 있다는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 제조 운의 역전 싱가포르와 한국과 같은 곳에서. 왜 미국에서 똑같이 하지 않습니까?

첨가제 제조

AI가 제조 노동력 부족을 완화하는 데 도움이 되는 또 다른 영역은 3D 프린팅입니다. 기존 접근 방식에 따르면 고도로 숙련된 설계자와 엔지니어는 수년간의 경험과 "최상의 추측" 접근 방식을 활용하여 최상의 설계 솔루션에 도달해야 합니다. 그러나 이제 AI는 3D 프린팅을 통해 신속하게 생산할 수 있는 복잡하고 고도로 최적화된 설계 솔루션을 개발하기 위한 신속하고 생성적인 접근 방식을 지원합니다.

예를 들어 Autodesk의 Netfabb와 같은 소프트웨어 시스템의 기계 학습을 통해 제조업체는 입력 설계 매개변수 가장 효율적이고 효과적이며 제조 가능한 옵션을 요청합니다. 디자인이 선택되면 NNAISENCE와 같은 회사의 AI가 사용 신경망과 디지털 트윈 적층 제조 공정의 결함을 예측, 모니터링 및 제거하여 비용이 많이 드는 지연과 실수를 방지할 수 있습니다. Intellegens의 Alchemite와 같은 AI 소프트웨어는 새롭고 이국적인 재료를 상상하다 특정 제조 및 제품 사용 요구에 적합합니다.

이 모든 믿을 수 없을 정도로 복잡한 기능을 인간 혼자 수행하려면 훨씬 더 큰 규모의 고도로 숙련된 엔지니어와 디자이너 팀이 필요하며 종종 열등한 결과를 초래할 수 있습니다.

머신 비전

제조 조립 라인을 상상할 때 아마도 먼저 제품의 컨베이어 벨트가 한 스테이션에서 다음 스테이션으로 휘젓는 모습을 상상할 것입니다. 대부분의 제조 환경에서 이는 사실과 크게 다르지 않습니다. 반복적이고 노동 집약적이며 오류가 발생하기 쉬운 작업이지만 품질 보증 프로세스에 필수적입니다.

엔터 버튼 자율 머신 비전(AMV), Inspekto 및 Matroid와 같은 AI 회사가 주도합니다. 다양한 조명 조건에서 조립 라인 제품의 모양, 방향 및 상태를 인식하는 카메라와 AI를 사용하여 AMV 시스템은 품목을 세고 추적하고 결함을 찾아내고 그에 따라 제품을 분류할 수 있습니다. 이렇게 하면 QA 프로세스에서 사람의 눈과 손이 필요하지 않습니다.

머신 비전은 포장, 팔레타이징 및 화물 적재를 지원하는 데도 사용할 수 있어 노동력, 시간 및 비용을 절약할 수 있습니다. RobitIQ 및 Spiroflow와 같은 회사의 솔루션은 최적의 팔레타이징 방법을 결정할 수 있습니다. 예를 들어 로봇 팔이 자동으로 상자를 잡고 팔레트에 놓습니다.

생산 최적화

생산 기계가 다운되면 전문 분석 및 수리 에이전트가 필요한 경우가 많으며, 종종 제조업체에서 파견되어 시간과 비용이 많이 듭니다. Vanti 및 3DS와 같은 제공업체의 AI를 사용하여 기계 및 금형 마모를 모니터링하여 예방 유지 보수를 최적의 시간에 예약할 수 있을 뿐만 아니라 다양한 제품 및 재료에 대한 온도, 습도 및 실행 편차를 모니터링할 수 있습니다. 생산 기계는 현재 조건에 따라 최적화될 수 있습니다.

문제가 발생하면 AI는 가능한 모든 원인을 분석하고 가장 가능성 있는 조치를 제안할 수 있습니다. 이는 대부분의 공장에서 고도로 숙련된 인간 유지보수 엔지니어만이 할 수 있는 일입니다.

그러나 유지 관리 및 손상 제어에만 해당되는 것은 아닙니다. GE의 Brilliant Manufacturing Suite 및 Siemens의 Mindsphere와 같은 AI 기반 클라우드 및 에지 시스템은 설계에서 수요 계획 및 자재 재고, 에너지 소비, 최종 물류에 이르는 전체 종단 간 제조 프로세스를 연결하고 관리하기 위해 노력하고 있습니다.

제조 분야에서 AI의 필요성은 생각보다 훨씬 큽니다.

현재 인간이 할 수 있는 거의 모든 육체 노동을 수행할 수 있을 정도로 광범위한 물리적 기능과 AI 기반 적응성을 갖춘 의인화된 로봇을 상상해 보십시오. 그렇게 되면 개발도상국의 인건비가 경쟁력으로 어떤 차이를 만들까요? AI 기반 제조업체는 거의 많은 직원을 모집하고 훈련할 필요가 없습니다. 그들은 다음 전염병과 폐쇄에 대해 덜 걱정할 것입니다. 그들은 현재 공급망 관리 위기와 함께 발생하는 많은 단일 소스 문제를 피할 것입니다. 그리고 훨씬 더.

인공 지능 시스템이 점점 더 많은 데이터에 노출됨에 따라 지속적으로 개선되어 다음과 같은 플라이휠 효과가 생성됩니다. 당신을 바로 사업에서 몰아 기차를 놓치면. 그러나 이 혁명은 또한 미국 제조업을 완전히 젊어지게 하는 독특한 힘을 가지고 있으며 아마도 다시 한 번 세계에서 가장 경쟁력 있는 국가로 만들 수도 있습니다.

AI 제조 혁명은 상상할 수 없는 시점이 아니라 바로 지금 일어나고 있습니다. 이 노동 위기는 일시적인 골칫거리가 아닙니다. 이는 우리가 앞으로 몇 년 동안 기대해야 하는 새로운 비즈니스 환경의 일부입니다. AI를 다음과 같이 포지셔닝하는 제조업체 그들의 성공의 핵심 동인 현재 XNUMX년 이내에 이익을 얻을 것입니다.

AI가 비즈니스의 승자와 패자를 결정하는 방법과 조직의 이익을 위해 AI를 활용하는 방법에 관심이 있다면 계속 지켜봐 주시기 바랍니다. 저는 고위 경영진, 이사회 구성원 및 기타 비즈니스 리더가 AI를 효과적으로 사용할 수 있는 방법에 대해 (거의) 독점적으로 글을 씁니다. 클릭하면 지난 기사를 읽고 새로운 기사에 대한 알림을 받을 수 있습니다. 여기 "팔로우" 버튼.