Новый подход к обучающим видео для производителей и производителей

Кто-то записывает, как эксперт по машинам выполняет задание. После этого видео автоматически загружается в систему искусственного интеллекта, которая индексирует и редактирует контент на удобоваримые сегменты.

Острая нехватка рабочей силы в металлургическом производстве не нова, как и обвинение в этом. Дети выросли, возясь не с карбюраторными двигателями, а со смартфонами и компьютерами. Профессиональное образование уже несколько лет находится в упадке. У производства есть проблемы с имиджем.

Фабрики, которые не могут найти опыт, могут нанимать людей на основе мягких навыков, включая стремление людей учиться. Но как именно учат этих людей? Довольно часто процесс обучения носит явно олдскульный характер. Кто-то следит за опытным оператором листогибочного станка или станка для лазерной резки, чтобы постепенно освоить его работу. Проблема в том, что, если у новичка возникнет вопрос, а ветеран, за которым он следит, потеряет терпение? В конце концов, ему нужно производить детали, а новый парень просто его тормозит.

Многие на этом этапе говорят о корпоративной культуре, лидерстве и других расплывчатых понятиях, но затем останавливаются на конкретном решении. Сэм Чжэн, генеральный директор DeepHow, говорит, что его компания нашла такого.

DeepHow, запущенный в 2018 году Чжэном, Вэй-Лян Као и Патриком Матосом, предлагает своего рода автоматизированное индексирование и редактирование видео. Открыв мобильное приложение, человек может записать специалиста на полу, выполняющего определенные задачи. Записанный контент автоматически загружается в безопасное облако, где механизм искусственного интеллекта (ИИ) определяет различные этапы задачи, а затем разрезает видео на удобоваримые сегменты. Новые сотрудники смогут просмотреть (и просмотреть несколько раз) видео на веб-сайте или в мобильном приложении. Просмотр поведения, в свою очередь, обеспечивает работу механизма искусственного интеллекта, поэтому со временем он может более эффективно редактировать контент.

Думайте об этом как о своего рода Академии Хана, управляемой искусственным интеллектом, для мастерских. Однако, в отличие от Хана, DeepHow построен не на общих знаниях, а на ноу-хау для конкретных задач. Идея состоит в том, что люди могут учиться лучше, не просто следя за происходящим, но и просматривая и просматривая поучительный видеоконтент снова и снова. Этот контент не просто создается и публикуется как случайное видео в Интернете (он всегда находится на защищенном сервере). По словам компании, вместо этого контент сегментируется и редактируется уникальным способом, при этом ИИ извлекает данные из точек данных, которые показывают, как зритель учится лучше всего. По мере создания этой гибко настраиваемой библиотеки контента растет и способность производителя развивать таланты в цехах.

Будучи научным сотрудником в лаборатории корпоративных исследований компании Siemens в Принстоне, штат Нью-Джерси, Чжэн имеет опыт работы в области инженерной психологии, изучая взаимодействие людей и машин.

«Когда я руководил своими цифровыми инновационными проектами, я, по сути, видел, как мы внедряем все эти сложные автоматизированные системы в цеха. Было мнение, что автоматизация может решить все проблемы вместо того, чтобы иметь дело с реальными людьми. Это не работало. "

В фабриках работают машины и люди, как молодые, так и старые. У производителя может быть новый листогибочный пресс с сенсорным экраном, на котором отображается трехмерное моделирование изгиба. Но всего в нескольких футах от него кто-то другой может управлять листогибочным прессом-динозавром. Некоторые детали он по-прежнему работает нормально, и, кроме того, некоторым ветеранам мастерской удобно им пользоваться. Однако новые сотрудники не будут прикасаться к старой машине, и ветеранам цехов тоже не нравится новая машина. Это несоответствие человека и машины, объяснил Чжэн, приводит к множеству операционных головных болей, и эту проблему невозможно решить только с помощью автоматизированных машин.

Хуже того, схемы обучения сильно различаются от магазина к магазину. Обозреватель FABRICATOR Стив Бенсон, президент ASMA LLC, компании по обучению листогибочным прессам из Салема, штат Орегон, видел все это. Некоторые компании предлагают серьезное обучение чтению чертежей и использованию точных измерительных инструментов. Они еще новички, когда начинают делать детали. Но они не новички в руководстве по эксплуатации машины и знают, как читать и калибровать штангенциркуль и другие измерительные инструменты.