Tootmistööstuses koosneb töö suures osas kolmest voost: eeltraject kalkulatsiooni ja pakkumise koostamisega, planeerimine ja tootmisjuhtimine tootmispõrandal, ning kvaliteedikontroll, mis määrab, kas tellimus on piisavalt hea, et saata. Lisaks on olemas töö, mis on seotud masinate ja materjalidega: hooldus, tooraine ostmine ning sertifitseerimise ja jälgitavusega seotud administreerimine. Kumb voog kõige rohkem tunde neelab, sõltub ettevõttest ja tootetüübist, kuid tehingu tulemus ei sõltu peaaegu kunagi voost, mis nõuab kõige vähem tunde.
Tulemust suunavad tingimused on osaliselt tehnilised ja osaliselt inimlikud. Pakkumine peab vastama tegelikule läbimisajale, mitte fikseeritud marginaalile, mis juhtumisi enamasti õigeks osutub. Tarneaeg on nii hea, kui hea on planeering, mis selle annab, ja see planeering on nii hea, kui head on andmed, millele see põhineb. Ja kvaliteeti hinnatakse tootmistööstuses mitte keskmise, vaid erandite alusel: ühe partii kõrvalekalle, mida klient mällu jätab.
Küsimus ei ole selles, kas AI võtab tootmistööstuses töö üle – see toimub juba osaliselt. Küsimus on, mida see teeb mõõtmega, mille alusel klient tarnijate vahel valib. Kuni tarneaeg sõltub planeerija koormusest, võidab osapool, kellel on tootmispõrandal kõige rohkem kogenud töötajaid. Kui planeerimine tehakse suuresti tarkvaraga, mis arvutab stsenaariume läbi ja laseb inimesel kinnitada ainult kõrvalekaldeid, muutub tarneaeg võimekuse küsimusest andmete küsimuseks: võidab see, kellel on parim sisend, mitte see, kellel on rohkem planeerijaid.
Sama kehtib kalkulatsiooni kohta. Pakkumine, mis varem võtis päevi, kuna keegi pidi joonised läbi arvutama, võib nüüd osaliselt tekkida automaatselt, kusjuures insener hindab tulemust ebaloogiliste kõrvalekallete suhtes. Kas siis võidab veel see osapool, kes pakub kiiremini, või see, kes pakub täpsemalt? Vastus ei ole kõikjal sama, ja just seetõttu muutub tarnijate vaheline võrdlus: mõõde, mille alusel varem võideti, jääb püsima, kuid see, mis seda mõõdet täidab, ei ole enam see, mis see oli.
Kvaliteedikontroll on kolmas näide. Visuaalne inspekteerimine, mille AI üle võtab, ei muuda küsimust, kas klient nõuab kvaliteeti, kuid muudab seda, mida tähendab "kvaliteedis paremini toime tulla". Ettevõte, kes teeb inspekteerimist veel täielikult inimeste abil, ei konkureeri enam silma järjekindluse alusel, vaid millegi teise alusel: parandamise kiirus, kõrvalekaldeid puudutav läbipaistvus või garantiiperioodid. Kes seda ei taba, jätkab kaitset mõõtme peal, mis ei loe enam samamoodi, kui see kunagi loeti.
See erinevus ettevõtete vahel ei tulene ambitsioonist, vaid sellest, mida oli võimalik automatiseerida, arvestades nende tootevalikut ja andmeid. Tootmisettevõttel, kellel on palju seeriatoodangut ja standarditud jooniseid, on tõenäolisemalt olemas alus, mille pealt kalkulatsioon üle võtta, kui ettevõttel, kes valmistab peamiselt tellimustööd, kus iga tellimus on uus erand. Ettevõte, kellel on aastatepikkused sensoriandmed masinatelt, saab hoolduse muuta ennustavaks; ettevõte, kellel neid andmeid ei ole, peab enne investeerima, enne kui AI seal midagi üle saab võtta. See nihe ei mõjuta seega igat ettevõtet samas järjekorras, ja see tähendab, et võrreldav rühm sisaldab teatud ajahetkel nii ettevõtteid, mis juba saavutavad tulemusi uue mõõtme alusel, kui ka ettevõtteid, mis veel kaitsevad vana mõõdet.
Kas AI-põhine võimekusevõit toob kaasa ka väiksema töötajate arvu (fte), on tööandja otsus, millele kehtivad omad seadusest tulenevad nõuded; siin käsitletakse ainult küsimust, milline mõõde otsustab tehingu üle ja kes sellel praegu paremini toime tuleb.
See nihe ei toimu ainult tootmistööstuses. Sellest, mida tähendab tarneaeg, kui planeerimine võtab üle transpordiplaneerijate töö, näeb sarnast mustrit, samuti nagu küsimusest, mille alusel konsultatsioonibürood eristuvad, kui uuring ja raportlus on suures osas automatiseeritud. Kui tunnete ära mõõtme, mille alusel arvate võitvat, on järgmine küsimus, mida teha, kui selgub, et konkurent on selles juba ees: mida teha, kui esineb mahajäämus mõõtmel, mis otsustab tehingu üle, annab selleks lähenemise.
Alusküsimusele, mis töö teie ettevõttes on tegelikult AI-ga üle võetav, vastab FTE TO AI töötuumiku (werkscan) abil ülesannete kaupa.
Enne kui hakkate mõõtmel kaitset pidama, on hea teada, kas see mõõde on veel see, mis see oli, ja kas teie väide selle kohta on jätkusuutlik. Väide nagu "me oleme kiiremad" või "me oleme täpsemad" on väärtuslik ainult siis, kui seda saab tõestada; kuidas see toimib, on kirjeldatud siin: kuidas põhjendada väidet oma kvaliteedi kohta. Tasuta mõõtmekontrolliga määrate kindlaks, mille alusel arvate võitvat, ja näete, milliseid neist väidetest saab tõenditega kaitsta. Täielik võrdlusalus (benchmark), mis näitab teie positsiooni ja teie võrreldava rühma positsiooni igal mõõtmel, on ehitamisel.