ה-AI לא הספיק: פורד קוראת למהנדסים לחזור

לדברי פורד, זו לא נסיגה מוחלטת מהטכנולוגיה. פורד לא מוותרת על AI, על מערכות ניתוח תמונה או על אוטומציה בקווי הייצור אומרים בסוכנות הידיעות. היא כן מבינה שהמערכות האלה צריכות אנשים שמכירים את המכונית, יודעים לפרש תקלות ולא מסתפקים בזיהוי נקודתי של אנומליות כאלה ואחרות.

המהנדס מחבר

בשנים האחרונות יצרניות רכב רבות החלו להשתמש במצלמות, חיישנים ותוכנות ניתוח כדי לפקח על הייצור. מערכות כאלה יכולות לאתר למשל מרווח לא אחיד בין חלקי מרכב, חיבור לא תקין, רכיב שהותקן בזווית שגויה או דפוס שחוזר על עצמו בכמה מכוניות מאותו קו, או בעצם לאתר פוטנציאל לכל תקלה כרונית.

במפעל שמוציא אלפי מכוניות בשבוע, היכולת לזהות תקלה מוקדם שווה הרבה כסף. אבל הבעיה בד"כ מתחילה בשלב הבא - להבין מאיפה היא הגיעה. פגם שנראה פשוט לעין יכול להתחיל בתכנון, בחומר גלם, בהנחיות עבודה, בשינוי אצל ספק משנה או בתהליך הרכבה.

כאן נכנס הערך של מהנדסים וטכנאים עתירי מידע. הם לא רק רואים שהבעיה קיימת, אלא יודעים לקשור אותה להחלטות קודמות. מערכת AI יכולה להתריע. ניסיון אנושי יודע לעיתים קרובות איפה להתחיל לחפור. צ'ארלס פון, סגן נשיא להנדסת חומרה לרכב בפורד, אמר כי בינה מלאכותית היא כלי מצוין, "אבל היא טובה רק כמו המידע שעליו מאמנים אותה".

פערי איכות

הגיוס המחודש מגיע אחרי שנים שבהן פורד התמודדה עם לא מעט בעיות איכות, ריקולים ועלויות אחריות גבוהות. תקלות חוזרות פוגעות באמון הלקוחות, מקשות על סוכנויות ויבואנים, ומשפיעות גם על ערך המכוניות בשוק המשומשות.

אבל לא הכל קודר מבחינת פורד. בסקר האיכות הראשונית האחרון של J.D. Power היא דורגה ראשונה בין המותגים העממיים. מבחינתה, זה סימן לכך שהשיפור מתחיל להגיע גם לשטח. ועדיין, החתמה מחדש של מאות אנשי מקצוע מראה שהחברה מפיקה את הלקחים הנכונים - ובעיתוי המדויק.

פיטורים

איכות ייצור היא היבט שאנחנו פוגשים אותו כל רגע באוטו. זה מתבטא ברכב שנכנס פחות למוסך, במערכות בטיחות שעובדות כהלכה, באחריות שלא הופכת להתכתשות מול היבואן ובמחיר טוב יותר ביום שנחליט למכור. ככל שהמכוניות נעשות מורכבות יותר, כך קשה יותר לתקן טעויות אחרי שהן כבר הגיעו לכביש.

בשורת הביניים, הסיפור של פורד הוא ציון דרך קטן; גם בעידן של בינה מלאכותית, תעשיית הרכב עדיין נשענת על ידע שנצבר בידי אנשים, באולמות ייצור, במעבדות בדיקה ובשנים של טעויות ותיקון. AI יכול לקצר תהליכים ולזהות תבניות במהירות אבל הוא עדיין צריך מישהו שיגיד לו מה חשוב ובעיקר, מה בעל פוטנציאל להיות נפיץ עבור היצרן.