Industry 5.0がより多くの人間のスキルを必要とする理由

産業(yè)5.0の概念は、ヨーロッパの政策立案者と業(yè)界のアナリストによって導(dǎo)入されました。高度な製造の中核に人々を配置することにより、センサー、データ湖、ロボット工學(xué)など、業(yè)界4.0の原則に基づいています。 Danoneは、工場のチームが迅速なライティング、データ解釈、コボットと一緒に作業(yè)することに熟練している場合にのみ、AIがその潛在能力を最大限に発揮することを強(qiáng)調(diào)しています。

このシフトは理論的なだけではありません。世界的に、メーカーは、データを解釈したり、プロンプトを作成したり、AIシステムで効果的に協(xié)力したりできる労働者を探しています。課題は、新しい才能を雇うだけでなく、既存の従業(yè)員を再訓(xùn)練することにもあります。

「グローバル製造部門は、熟練労働者の大きな不足に直面しています」と、ダノーネの最高執(zhí)行責(zé)任者であるヴィクラム?アガルワルは言います。 「現(xiàn)在の労働力のトレーニングに投資して、業(yè)界5.0に積極的に貢獻(xiàn)できることが重要です。AIやロボット工學(xué)などのテクノロジーは、私たちの運(yùn)営方法をすでに変えていますが、それらの本當(dāng)の価値は私たちの人々に依存しています?！?/p>

AIトレーニングのスピード違反

Danoneのアカデミープログラムは、學(xué)習(xí)を一口サイズのモジュールに分解します。従業(yè)員は、より良いプロンプトの作成、センサーデータの分析、デジタルアシスタントの使用に関するマイクロトレーニングセッションを受けます。 Opoleの対面および仮想ワークショップは、VRシミュレーションと、130のグローバルサイトに配布される短い5分間のビデオと組み合わされています。

トレーニングは、実際のアプリケーションに根ざしています。メンテナンスチームは、AIの副操縦士に機(jī)械の問題を説明する方法を?qū)Wびます。ラインスーパーバイザーは、センサーデータを使用して生産を最適化し、廃棄物を減らすことを練習(xí)します。デジタルアシスタントは、標(biāo)準(zhǔn)的な手順をユーザーに導(dǎo)き、コストのかかる問題にエスカレートする前に問題を特定します。

Opoleはすでに最先端のテクノロジーで成功を示しています。 2022年、世界経済フォーラムは、AIの実施が変化の數(shù)を3分の1減らし、水使用量を22％削減した後、それをグローバルな燈臺工場として認(rèn)識しました?，F(xiàn)在、Danoneは、ブラジル、インドネシア、その他の地域の同僚のピアトレーナーと同じチーム（技術(shù)者、ラインリーダー、1時(shí)間ごとの労働者）を活用しています。

スキルシフト：AIトレーニングがオプションではなくなった理由

AI開発は急速に継続されているため、Danoneのような企業(yè)はトレーニングを最優(yōu)先事項(xiàng)と見なしています。

AI機(jī)能が進(jìn)化するにつれて、それらを使用するために必要なスキルも進(jìn)化します。かつては安定していると考えられていました - 顧客サービス、計(jì)畫、パッケージングなど、毎日のタスクが自動化または変換されていることがわかります。

データはこの傾向をサポートしています。世界経済フォーラムによると、労働者の60％近くが2027年までに新しいスキルを必要とします。その時(shí)點(diǎn)では、今日の重要な能力の約44％が時(shí)代遅れになります。そして、4つに1つは大幅に変化するか、完全に消える可能性があります。

同時(shí)に、大きな機(jī)會があります。 McKinseyは、生成AIが年間2.6兆ドルから4.4兆ドルを生成できると推定していますが、システムを管理する人が効果的に使用する方法を知っている場合にのみです。

ライバルがどのように熟練しているか

AIを最前線のスキルにリンクするのはDanoneだけではありません。

ネスレは、製品開発を加速し、生産の問題を解決するように設(shè)計(jì)されたNesgptという名前の獨(dú)自の內(nèi)部大規(guī)模な言語モデルを立ち上げました。エンジニアから包裝専門家まで、數(shù)千人の従業(yè)員が、短い內(nèi)部コースを完了した後、「迅速な証明書」を獲得しています。

ユニリーバは、世界中で120を超える植物でAIに強(qiáng)化された製造システムを拡大しています。早期のテストでは、機(jī)器の効率の2桁の改善が示されました。

Procter＆Gambleは最近、AIの內(nèi)部への影響を測定するために、學(xué)術(shù)研究者と協(xié)力しました。調(diào)査結(jié)果は、AIがイノベーションと従業(yè)員の生産性を大幅に向上させたことを明らかにしました。

必要な次のステップを踏む

高級な従業(yè)員は、人事費(fèi)用を超えています。これは回復(fù)力への投資です。 AIと自動化に熟練したチームは、サプライチェーンの混亂の際により速く適応し、サイバーセキュリティのリスクに早期に対処し、他の場所でより多くの「技術(shù)的な」役割を擔(dān)う可能性が低くなります。 Danoneの場合、Opoleでこれらのスキルを?qū)毪工毪长趣恰ⅴ偿堀氓?、デジタル雙子、または次世代のデータプラットフォームを含む將來のアップグレードが初日からスムーズに実裝できるようになります。

「アカデミーはほんの始まりに過ぎません」とアガルワルは述べています。 「私たちはまた、將來のデジタル工場の革新的なモデルをテストするための10の先駆的な工場の新しいネットワークを構(gòu)築しています。私たちの目標(biāo)は、人間のマシンコラボレーション基準(zhǔn)を再定義し、世界中の顧客、消費(fèi)者、患者により効果的にサービスを提供できるようにすることです。」

AIは、コストを削減し、速度を上げ、新製品を有効にすることができます。しかし、最大の利點(diǎn)は、これらのツールを真に価値のあるものにするためにスキルを人々に裝備するという基本的な要因からもたらされるかもしれません。

企業(yè)がデジタル機(jī)能を強(qiáng)化するために急いでいるため、勝者は最も高度なアルゴリズムによって決定されることはありませんが、最初の日から効果的に使用する方法を知っているチームによって決定されます。

以上がDanone's Academyは、20,000人のAIの準(zhǔn)備ができている労働者を訓(xùn)練したいと考えていますの詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。