Ford przywraca 350 doświadczonych inżynierów po porażce automatyzacji kontroli jakości

Ford przyznał, że zbyt mocno postawił na sztuczną inteligencję w kontroli jakości pojazdów i przez trzy lata musiał naprawiać skutki tej decyzji. Firma ujawniła, że w tym czasie przywróciła do pracy 350 doświadczonych inżynierów, których wiedzy zabrakło systemom automatycznym.

Historia Forda jest jednym z pierwszych tak otwartych przyznań się dużego producenta do tego, że automatyzacja oparta na AI zawiodła tam, gdzie wcześniej pracowali doświadczeni ludzie. Firma nie wycofuje się z AI, ale przebudowała podejście do tego, jak i gdzie system ma wspierać, a nie zastępować inżynierów.

Co poszło nie tak

Ford, podobnie jak inni producenci z Detroit, w ostatnich latach mocno ograniczał zatrudnienie w działach inżynieryjnych, licząc na to, że narzędzia AI przejmą część pracy kontrolnej i projektowej. Od 2020 roku firma zredukowała 5300 stanowisk umysłowych, a trzej najwięksi producenci z Detroit razem zwolnili około 20 tysięcy pracowników biurowych.

Problem w tym, że wielu najbardziej doświadczonych inżynierów odeszło z firmy, zanim ich wiedza została w jakikolwiek sposób przekazana systemom automatycznym. W efekcie narzędzia AI, zamiast wyłapywać błędy projektowe, powielały i wzmacniały słabe dane wejściowe, na których je trenowano.

Błędnie sądziliśmy, że samo wprowadzenie sztucznej inteligencji i wprowadzenie do niej naszych wymagań projektowych wystarczy, by uzyskać produkt wysokiej jakości - Charles Poon, wiceprezes Ford ds. inżynierii sprzętu pojazdów

Powrót weteranów

Rozwiązaniem okazało się sprowadzenie z powrotem do firmy tak zwanych gray beard engineers, czyli inżynierów z wieloletnim stażem, którzy odeszli lub zostali zwolnieni we wcześniejszych falach redukcji. Ich zadaniem nie jest jednak zastąpienie AI, lecz mentorowanie młodszych pracowników i przebudowa systemów uczenia maszynowego tak, by faktycznie wychwytywały wady projektowe.

Sztuczna inteligencja to fantastyczne narzędzie, ale jest tak dobra, jak dane, na których ją wytrenowano - Charles Poon, wiceprezes Ford ds. inżynierii sprzętu pojazdów

Ford podkreśla, że AI pozostaje kluczowym elementem strategii firmy. Powracający inżynierowie mieli za zadanie nie odrzucić automatyzacji, lecz wzbogacić ją o wiedzę, której brakowało w danych treningowych, oraz zbudować mechanizmy nadzoru nad decyzjami podejmowanymi przez systemy kontrolne.

Efekty i liczby

Firma dodała do procesu produkcyjnego ponad 100 tysięcy zautomatyzowanych testów opartych na AI oraz stworzyła 40-osobowy zespół odpowiedzialny za jakość oprogramowania. Połączenie doświadczenia ludzkiego z rozbudowaną automatyzacją przełożyło się na wymierny efekt w rankingach branżowych i w kosztach napraw gwarancyjnych.

Ford zajął pierwsze miejsce wśród marek masowych w prestiżowym rankingu jakości JD Power Initial Quality Survey, po raz pierwszy od szesnastu lat. Prezes Jim Farley podał, że spadek kosztów gwarancyjnych i akcji serwisowych przełożył się na oszczędności liczone w setkach milionów dolarów rocznie.

Dla polskich firm produkcyjnych, które rozważają wdrażanie AI w kontroli jakości czy projektowaniu, przypadek Forda jest przestrogą praktyczną, a nie ideologiczną. Automatyzacja bez zachowania wiedzy eksperckiej w organizacji, choćby w formie danych treningowych czy udokumentowanych procedur, może zwiększać ryzyko błędów zamiast je ograniczać, zwłaszcza gdy doświadczeni pracownicy odchodzą szybciej, niż firma zdąży ich wiedzę zdigitalizować.

Źródła: Forbes (forbes.com), Yahoo Finance (finance.yahoo.com), Motor1 (motor1.com)