AI가 제조업 일자리를 만들 수 있을까?

노동력 부족으로 인해 기업은 혁신 목표를 놓칠 위험이 있습니다. Fero Labs의 설립자이자 CEO인 Berk Biland는 AI가 어떻게 도움이 될 수 있는지 설명합니다.

2030년까지 200만 개 이상의 제조업 일자리가 채워지지 않을 것으로 예상되는 가운데 AI는 산업 부문 전반에 걸쳐 새로운 일자리를 없애기보다는 추가하고 직원들이 인더스트리 4.0의 잠재력을 실현할 수 있도록 할 수 있습니다. Fero Labs의 설립자이자 CEO인 Berk Biland가 설명하는 방법

노동력 부족의 한 가지 중요한 이유는 특정 중간 수준의 운영 역할을 수행할 훈련된 작업자가 부족하기 때문입니다. 전통적으로 기계공이나 도구 제작자와 같은 역할에 대한 교육 및 인증에는 3~5년이 걸릴 수 있으므로 많은 사람들이 이러한 경력 경로를 추구하는 것을 단념합니다. 하지만 AI를 사용하면 이 교육 과정을 몇 개월로 단축할 수 있습니다.

제조 분야에서 AI로 새로운 가능성 창출

디지털 트윈(산업 공정의 가상 사본)을 사용하여 예비 작업자는 공장 현장에서 마주할 수 있는 새로운 시나리오와 설정을 탐색할 수 있습니다. 그들은 또한 생산에 영향을 미치지 않고 의사 결정 능력을 테스트하기 위해 가상의 상황을 실험할 수 있습니다. 이것은 고용에 대한 새로운 가능성을 만듭니다. 제조업체는 이미 경험이 있는 운영자에게 검색 범위를 제한하는 대신 경험이 적은 개인을 고용하여 신속하고 효율적으로 속도를 높일 수 있습니다.

운영자 외에도 제조 노동력 부족에는 데이터 과학자가 포함됩니다. 제조업체가 Industry 4.0의 잠재력을 실현하는 것을 목표로 함에 따라 공장 센서에서 생성된 모든 데이터를 누군가가 해석하고 이를 실행 가능한 권장 사항으로 변환하도록 하는 것이 중요합니다. 여기서 AI가 큰 역할을 할 수 있습니다. 설명 가능한 머신 러닝 소프트웨어는 공장에서 생성된 모든 데이터를 수집하고 최적의 설정을 결정하여 실시간으로 생산 효율성을 높일 수 있습니다. 따라서 엔지니어와 운영자는 데이터 과학자가 됩니다.

기술은 새로운 노동 역할을 창출할 수 있습니다.

그렇다고 AI가 데이터 과학자를 없애는 것은 아닙니다. 반대로 기술은 더 흥미로운 작업을 수행할 수 있는 권한을 부여합니다. 전통적으로 산업 데이터 과학자들은 기계적인 데이터 분석에 많은 시간을 할애합니다. 데이터 처리 및 정리와 같은 작업을 처리하는 기계 학습 소프트웨어를 통해 데이터 과학자는 작업 시간을 보다 흥미로운 문제와 사용 사례를 탐구하는 데 보낼 수 있습니다.

자동화 살인 작업에 대한 모든 이야기와 함께 "AI"라는 단어는 종종 경고를 불러일으킵니다. 그러나 올바른 응용 프로그램을 사용하면 AI가 그 반대의 작업을 수행할 수 있습니다. 즉, 제조업체가 직원을 교육하고 권한을 부여하여 인터넷 4.0의 꿈을 현실로 만들 수 있도록 지원합니다.