L'IA et la résolution de problèmes : Le rôle permanent de l'homme dans les opérations de fabrication

Chaque robot ajouté dans l'industrie manufacturière a remplacé environ 3,3 travailleurs aux États-Unis, selon une étude publiée récemment. étude.En utilisant des données de 1990 à 2007, les économistes Daron Acemoglu du MIT et Pascual Restrepo de l'université de Boston ont pu quantifier les effets de l'automatisation sur la main-d'œuvre. La tendance s'accélère. Dans son livre, Un monde sans travail : La technologie, l'automatisation et la façon dont nous devrions réagirSelon David Susskind, économiste à Oxford, aux frontières de l'intelligence artificielle, les machines ne reproduisent plus les capacités humaines. Elles utilisent désormais d'énormes quantités de puissance de traitement et de données pour résoudre des problèmes d'une manière qui échappe aux humains.

De nombreuses activités de "dépannage" de base peuvent désormais être résolues sans intervention de l'opérateur.

En effet, l'apprentissage automatique a permis aux organisations de faire des progrès étonnants dans la résolution automatisée des problèmes. De nombreuses activités de "dépannage" de base peuvent désormais être résolues sans l'intervention d'un opérateur. Si le système, les données et les actions correctives sont tous bien définis et documentés avec précision, cela réduit la charge sur les ressources d'une organisation pour traiter des problèmes relativement standard. En retour, cela permet au capital humain d'une organisation de se concentrer sur les activités de résolution de problèmes complexes qui échappent encore aux machines.
L'apprentissage automatique, grâce à l'accumulation et à l'analyse de grandes quantités de données, permet de trouver des solutions rapides, pilotées par la machine, à de nombreux problèmes courants. Mais, du moins pour l'instant, cela signifie également que les problèmes nécessitent toujours une intervention humaine et que ces problèmes sont généralement complexes et uniques. Malgré, ou peut-être à cause, des vastes progrès de la fabrication numérique, le besoin de compétences avancées en matière de résolution de problèmes, requises tout au long des opérations de fabrication, persiste et est plus élevé que jamais.

Le besoin de compétences avancées en matière de résolution de problèmes, requises tout au long des opérations de fabrication, persiste et est plus élevé que jamais.

Pour l'instant, les problèmes qui dépassent généralement les capacités de l'apprentissage automatique nécessitent un niveau élevé de compétences humaines en matière de résolution de problèmes dans certains domaines. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent manquer de la capacité de penser au-delà de leur application prévue. Lorsque des problèmes surviennent au-delà de la portée prévue d'un algorithme, ils peuvent nécessiter ce type de réponses humaines spécifiques :
  1. Capacité de raisonnement. Les personnes peuvent offrir la capacité d'analyser pourquoi une situation particulière se produit : la différence entre les problèmes de cause commune et de cause spéciale. Pourquoi cela se produit-il dans ce cas particulier ?
  2. Compréhension du contexte. Il faut des personnes pour interpréter divers problèmes ou interactions humaines, comprendre comment ils influencent ou provoquent une situation et déterminer comment ce contexte peut jouer un rôle dans la résolution d'un problème complexe.
  3. Capacité à identifier de nouvelles informations. Les personnes ayant des compétences avancées en matière de résolution de problèmes ont la capacité d'identifier des éléments spécifiques d'information manquants qui sont pertinents pour la résolution du problème et de développer et exécuter un plan pour obtenir cette information.
  4. Capacité à démêler des situations complexes. Les personnes sont capables de prendre un groupe de problèmes complexes qui sont interdépendants et de lire la situation, de poser des questions pour clarifier les problèmes, de donner la priorité à des problèmes spécifiques, puis de constituer des équipes / d'attribuer des responsabilités et de gérer les équipes jusqu'à la résolution.
Les capacités avancées de résolution de problèmes sont devenues une priorité pour le personnel d'exploitation à tous les niveaux. Parmi les capacités de base nécessaires à la résolution de problèmes complexes au sein d'une organisation manufacturière, citons les suivantes
Fixer des priorités. En se concentrant sur les éléments essentiels qui permettront de résoudre un problème - informations, compétences, processus de résolution de problèmes -, on accélère la capacité à traiter le problème immédiat ou les besoins immédiats du client.
Réduire les problèmes à des parties gérables. En divisant efficacement le problème en parties et en résolvant ces parties individuelles avant de les relier pour former un tout, on réduit la complexité.
Utilisation d'un processus. Travailler dans un cadre de résolution de problèmes bien compris et défini augmente l'objectivité et accélère le temps de résolution. Cela implique l'utilisation d'une approche commune, d'un "langage" commun et l'utilisation visible d'une pensée structurée pour résoudre les problèmes.
Collecte de données. Les données nécessaires sont-elles disponibles et où se trouvent-elles ? Les personnes chargées de résoudre les problèmes doivent utiliser diverses méthodes de collecte, identifier les données pertinentes et passer au crible le bruit des gros volumes de données.
Compétence en matière de construction. La pratique répétée et l'utilisation de processus efficaces de résolution de problèmes contribuent à l'acquisition d'un haut niveau de compétence. La compétence est encouragée en définissant les attentes (à quoi ressemble un bon résultat) et en les comparant aux capacités et aux réalisations au fur et à mesure qu'elles se développent.

À propos de Kepner-Tregoe

Les logiciels et les modèles ne résolvent pas les problèmes. Ce sont les gens qui les résolvent !
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