În industria prelucrătoare, munca se concentrează în mare parte în trei fluxuri: etapa preliminară de calculație și ofertare, planificarea și controlul producției pe hala de fabricație, și controlul calității care determină dacă o comandă este suficient de bună pentru a fi expediată. Pe lângă acestea, există munca legată de mașini și materiale în sine: întreținere, achiziția de materii prime și administrația legată de certificare și trasabilitate. Care dintre aceste fluxuri consumă cele mai multe ore diferă în funcție de companie și de tipul de produs, dar rezultatul unei oferte este rareori determinat de fluxul cu cele mai puține ore.
Circumstanțele care determină rezultatul sunt parțial tehnice și parțial umane. O ofertă trebuie să corespundă timpului de livrare real, nu unei marje fixe care se potrivește întâmplător de cele mai multe ori. Un termen de livrare este la fel de bun ca planificarea care îl produce, iar acea planificare este la fel de bună ca datele pe care se bazează. Iar calitatea, în industria prelucrătoare, nu se evaluează pe baza unei medii, ci pe baza abaterilor extreme: acel unic lot cu o abatere pe care un client îl ține minte.
Întrebarea nu este dacă AI preia din munca în industria prelucrătoare, acest lucru se întâmplă deja parțial. Întrebarea este ce face acest lucru cu dimensiunea pe baza căreia un client alege între furnizori. Atât timp cât un termen de livrare depinde de disponibilitatea unui planificator, câștigă partea cu cei mai experimentați oameni pe hala de producție. În momentul în care planificarea este realizată în mare parte de software care calculează scenarii și lasă un om să aprobe doar în cazul abaterilor, termenul de livrare se transformă dintr-o chestiune de capacitate într-o chestiune de date: câștigă cel care are cele mai bune date de intrare, nu cel care are cei mai mulți planificatori.
Același lucru este valabil pentru calculație. O ofertă care înainte dura zile întregi pentru că cineva trebuia să calculeze desenele, poate acum fi realizată parțial automat, cu un inginer care evaluează rezultatul pentru abateri ilogice. Câștigă atunci partea care oferă cel mai rapid, sau partea care oferă cel mai precis? Răspunsul nu este același peste tot, și tocmai de aceea comparația dintre furnizori se schimbă: dimensiunea pe baza căreia se câștiga înainte continuă să existe, dar ceea ce umple acea dimensiune nu mai este ce era.
Controlul calității este al treilea exemplu. Inspecția vizuală pe care AI o preia nu schimbă întrebarea dacă un client cere calitate, dar schimbă ce înseamnă „a obține un scor mai bun la calitate”. O companie care încă face inspecția complet manual nu mai concurează atunci pe consistența ochiului uman, ci pe altceva: viteza de corectare, transparența privind abaterile sau perioadele de garanție. Cine nu vede acest lucru continuă să se apere pe o dimensiune care nu mai contează așa cum contează.
Această diferență dintre companii nu ține de ambiție, ci de ce era posibil de automatizat dată fiind combinația lor de produse și datele lor. O companie de producție cu multă muncă în serie și desene standardizate are mai devreme o bază pentru a lăsa calculația să fie preluată decât o companie care livrează predominant lucrări la comandă, unde fiecare comandă este o nouă excepție. O companie cu ani de date de senzori de la mașini poate face întreținerea predictivă; o companie fără aceste date trebuie să investească mai întâi înainte ca AI să poată prelua ceva acolo. Prin urmare, schimbarea nu afectează fiecare companie în aceeași ordine, ceea ce înseamnă că grupul de referință conține la un moment dat atât companii care deja obțin scoruri bune pe noua dimensiune, cât și companii care încă se apără pe vechea dimensiune.
Dacă un câștig de capacitate generat de AI duce și la reducerea numărului de fte este o decizie a angajatorului, cu propriile cerințe legale; aici este vorba doar despre întrebarea ce dimensiune decide o ofertă și cine obține în prezent scoruri bune pe aceasta.
Această schimbare nu se manifestă doar în industria prelucrătoare. Ce înseamnă termenul de livrare atunci când planificarea preia munca planificatorilor de transport arată un tipar comparabil, la fel ca și întrebarea pe ce se diferențiază firmele de consultanță atunci când cercetarea și raportarea sunt în mare parte automatizate. Dacă recunoașteți o dimensiune pe care credeți că o câștigați, următoarea întrebare este ce faceți atunci când se dovedește că un concurent este deja înaintea dumneavoastră pe aceasta: ce să faceți în cazul unui decalaj pe o dimensiune care decide oferta oferă o abordare pentru aceasta.
Întrebarea de fond, ce muncă din compania dumneavoastră poate fi de fapt preluată de AI, este răspunsă pe bază de sarcină cu scanarea de lucru de la FTE TO AI.
Înainte de a vă apăra pe o dimensiune, este bine să știți dacă acea dimensiune mai este ceea ce era și dacă afirmația dumneavoastră privind aceasta mai este susținută. O afirmație precum „suntem mai rapizi” sau „suntem mai preciși” valorează ceva doar dacă poate fi demonstrată; modul în care funcționează acest lucru este descris în cum susțineți o afirmație despre propria calitate. Cu verificarea gratuită a dimensiunilor, identificați pe ce credeți că câștigați și vedeți care dintre aceste afirmații poate fi susținută cu dovezi. Benchmark-ul complet, cu poziția dumneavoastră și cea a grupului dumneavoastră de referință pe fiecare dimensiune, este în curs de dezvoltare.