フォードは、人工知能と自動化品質システムが期待に満たさなかったことを述べた、同社は、車両開発と部品の品質クリアランスを強化するために350のシニアエンジニアをリクルートしました。 以前はベンダーシステムで働いていたのは、Ford などで担当者がいた。

独立して検査を完了できなかったAI

ブルームバーグ氏は、フォードのチーフ・オペレーターであるクマール・ガルホトラ氏によると、同社はこれまで自動化された品質管理システムにますます頼っていたが、実際の結果は理想的ではないとジャーナリストに語った。 この目的のために、フォードは技術的な専門家を予備部品が植物ラインに入る前に潜在的な故障ポイントを選別するために再侵入させます。

フォード・カー・ハードウェア・エンジニアリング・プロジェクト担当副社長であるチャールズ・ポオン氏は、以前はAIを導入し、既存の設計要件を入力することで、高品質の製品を生産できると考えていましたが、その判断は有効ではありませんでした。

上級エンジニアが正しいツールに

フォードはAIの計画を放棄しませんでしたが、使用した方法を調整しました。 シニアエンジニアは、若いスタッフのトレーニングと、実際の製造ニーズに近づけるためにAIツールを再プログラミングし、正しいAIツールを支援します。

フォードの声明によると、会社は単に労働上の総信頼性の古いモデルに戻るのではなく、製造の経験と自動化システム間の中間リンクとして「灰色の板エンジニア」として知られている修飾されたエンジニアのこのグループを使用しています。

  • 再雇用350
  • 人事情報には、元スタッフとベンダーのエンジニアリング部門が含まれます。
  • 焦点は予備品のための失敗ポイントの早期検出にあります

フォードの投影された貯蓄は1億ドルです。

フォードによると、再雇用のこのラウンドは結果を生み出し始めており、同社は今年10億ドルのコストを削減することを期待しています。 同時に、フォードは今週リリースされた新しいJ.D.パワー車両の初期品質調査で主流ブランドで最初にランク付けしたことを述べています。

この調整はまた、製造業界がAIを進歩させるため、経験豊富なエンジニアが品質管理のためのモデルとシステムに完全に頼るのではなく、自動化ツールで作業できるようにする短期的には現実的です。