Gamybos pramonėje darbas didžia dalimi telpa į tris srautus: kalkuliacijos ir pasiūlymo parengiamąjį etapą, planavimą ir gamybos valdymą ceche, bei kokybės kontrolę, kuri nusprendžia, ar užsakymas yra pakankamai geras, kad būtų išsiųstas. Be to, yra darbas, susijęs su pačiomis įrangomis ir medžiagomis: priežiūra, žaliavų pirkimas ir administravimas, susijęs su sertifikavimu ir atsekamumu. Kuris iš šių srautų suryja daugiausia valandų, skiriasi kiekviename versle ir kiekviename produkto tipe, tačiau sandorio rezultatas retai nulemiamas srauto, kuris reikalauja mažiausiai valandų.
Aplinkybės, kurios nulemia rezultatą, yra dalinai techninės, dalinai žmogiškos. Pasiūlymas turi atitikti realų atlikimo laiką, o ne fiksuotą maržą, kuri atsitiktinai dažniausiai pasiteisina. Pristatymo terminas yra tik toks geras, kokia yra planavimo sistema, kuri jį nustato, o pati planavimo sistema yra tik tokia gera, kokie yra duomenys, su kuriais ji dirba. Ir kokybė gamybos pramonėje vertinama ne pagal vidurkį, o pagal išskirtis: tos vienos partijos su nuokrypiu, kurią klientas prisimena.
Klausimas nėra, ar AI gamybos pramonėje perima darbą – tai jau vyksta dalinai. Klausimas yra, kas tai daro su dimensija, kuria remdamasis klientas renkasi tarp tiekėjų. Tol, kol pristatymo terminas priklauso nuo planuotojo užimtumo, laimi tas, kuris turi daugiausia patyrusių žmonių ceche. Kai planavimą didžia dalimi atlieka programinė įranga, kuri apskaičiuoja scenarijus ir tik nuokrypių atveju leidžia žmogui patvirtinti, pristatymo terminas iš pajėgumų klausimo pasikeičia į duomenų klausimą: laimi tas, kuris turi geriausią pradinę informaciją, o ne tas, kuris turi daugiausia planuotojų.
Tas pats taikoma kalkuliacijai. Pasiūlymas, kuris anksčiau užtrukdavo dienas, kadangi kažkas turėjo apskaičiuoti brėžinius, dabar dalinai gali būti sudaromas automatiškai, o inžinierius įvertina rezultatą dėl neloginių nuokrypių. Ar tada laimi tas, kuris pateikia pasiūlymą greičiausiai, ar tas, kuris pateikia pasiūlymą tiksliausiai? Tai ne visur turi tą patį atsakymą, ir tai tiksliai paaiškina, kodėl kinta tiekėjų palyginimas: dimensija, kuria anksčiau buvo laimima, tebeegzistuoja, bet tai, kas ją užpildo, nebėra tai, kas buvo anksčiau.
Kokybės kontrolė yra trečiasis pavyzdys. Vizualinė inspekcija, kurią perima AI, nekeičia klausimo, ar klientas reikalauja kokybės, bet keičia tai, ką reiškia „geriau vertinti kokybę“. Įmonė, kuri inspekciją dar atlieka visiškai žmonių jėgomis, tuomet nebekonkuruoja akies nuoseklumu, bet kažkuo kitu: taisymo greičiu, skaidrumu apie nuokrypius arba garantijos terminais. Kas to nesupranta, tebesigina dimensijoje, kuri jau nebeskaičiuojama taip, kaip anksčiau.
Šis skirtumas tarp įmonių slypi ne ambicijose, o tame, ką iš viso buvo galima automatizuoti, atsižvelgiant į jų produktų mišinį ir duomenis. Gamybos įmonė su daugybe serijinės gamybos ir standartizuotų brėžinių turi didesnį pagrindą leisti kalkuliaciją perimti automatiškai nei įmonė, kuri daugiausia teikia individualius sprendimus, kur kiekvienas užsakymas yra nauja išimtis. Įmonė su daugelio metų sensorinių duomenų iš įrangos gali priežiūrą paversti prognozine; įmonė, neturinti tokių duomenų, pirmiausia turi investuoti, kol AI galės ką nors ten perimti. Todėl šis pokytis kiekvieną įmonę pasiekia ne ta pačia tvarka, ir tai reiškia, kad tam tikru laiko momentu lyginamoji grupė apima tiek įmones, kurios jau renka rezultatus naujoje dimensijoje, tiek įmones, kurios vis dar ginasi senojoje dimensijoje.
Ar AI pagrįstas pajėgumų padidėjimas taip pat lemia mažesnį etatų skaičių, yra darbdavio sprendimas, priimamas atsižvelgiant į atitinkamus teisinius reikalavimus; čia svarbu tik klausimas, kuri dimensija nulemia sandorį ir kas šiuo metu joje pirmauja.
Šis pokytis vyksta ne tik gamybos pramonėje. Tai, ką reiškia pristatymo terminas, kai planavimas perima transporto planuotojų darbą, rodo panašų modelį, kaip ir klausimas, kuo konsultacinės įmonės išsiskiria, kai tyrimai ir ataskaitų rengimas didžia dalimi automatizuoti. Jei atpažįstate dimensiją, kuria manote laimint, tuomet kitas klausimas yra, ką daryti, jei pasirodo, kad konkurentas tuo tarpu ją jau pasiekė: ką daryti, kai atsilieka dimensijoje, kuri nulemia sandorį suteikia tam skirtą metodą.
Pagrindinis klausimas, koks darbas jūsų įmonėje realiai gali būti perimtas AI, atsakomas FTE TO AI darbo skanavimu (werkscan), analizuojant kiekvieną užduotį atskirai.
Prieš gindamiesi dimensijoje, verta žinoti, ar ta dimensija tebėra tokia, kokia buvo, ir ar jūsų teiginys apie ją yra tvarus. Teiginys „mes esame greitesni“ arba „mes esame tikslesni“ turi vertę tik tuomet, kai jį galima pagrįsti; kaip tai veikia, aprašyta straipsnyje kaip pagrįsti teiginį apie savo kokybę. Naudodamiesi nemokamu dimensijų patikrinimu, įvardijate, kuo manote laimint, ir sužinote, kurie iš šių teiginių gali būti apginti įrodymais. Pilna lyginamoji analizė (benchmark), su jūsų padėtimi ir jūsų lyginamosios grupės padėtimi kiekvienoje dimensijoje, dar kuriama.