A Ford vezető szerepet tölt be a JD Power kezdeti minőségi rangsorában a tömeggyártók között, és ennek kapcsán nyíltan beszélt az elmúlt évek kihívásairól. A vállalat elismerte, hogy túlzottan támaszkodott az automatizált rendszerekre a gyártás és a tervezés során, ami minőségi problémákhoz vezetett. Kiderült, hogy ezek a rendszerek nem voltak olyan robusztusak, mint ahogy azt feltételezték, ezért a Ford kénytelen volt tapasztalt technikusokat felvenni – néha még volt alkalmazottakat is visszacsábítani –, hogy kijavítsák a robotok által elkövetett hibákat. A vállalat rájött, hogy a mesterséges intelligencia hatékonysága teljes mértékben az adatok minőségén múlik, és alábecsülték a tapasztalt mérnökök intézményi tudásának értékét, ami a járművek minőségének romlásához vezetett.
Charles Poon, a Ford járműhardver-mérnöki részlegének alelnöke elmondta, hogy tévesen hitték: a mesterséges intelligencia bevezetése és a tervezési követelmények módosítása önmagában elegendő a kiváló minőség eléréséhez. A vállalat legtapasztaltabb munkatársai közül sokan távoztak, mielőtt tudásukat teljes mértékben át lehetett volna adni az automatizált rendszereknek. Ezért a Ford visszahívott néhány korábbi alkalmazottat, hogy újratanítsák a rendszereket, vagy mentorálják a fiatalabb mérnököket. A vállalat összesen több mint 350 tapasztalt mérnököt vett fel, léptetett elő vagy hívott vissza, hogy újjáépítse a szakértői réteget.
A Ford jelenleg az első helyen áll a visszahívások számában az iparágban, és minőségi besorolása az elmúlt években romlott. Ezek a kihívások az Explorer és az Aviator bevezetésének nehézségei, a Covid-járvány okozta ellátási lánc zavarai és a visszahívások számának növekedése miatt váltak hangsúlyossá. Kumar Galhotra, a Ford COO-ja elmondta, hogy a vállalat minőségbiztosítási megközelítése túlságosan széttöredezetté vált, a különböző részlegek elkülönülten dolgoztak, és a “találj meg és javítsd ki” filozófiára támaszkodtak, ami nem akadályozta meg a problémák kialakulását. A Ford most a megelőzésre helyezi a hangsúlyt, szorosabbra fűzve a szoftveres, digitális, mérnöki, gyártási és ellátási lánc csapatok közötti együttműködést.
A Ford nem mond le a mesterséges intelligencia további integrációjáról sem. A vállalat jelentősen bővítette automatizált tesztelési képességeit, több mint 100 000 új, MI-vezérelt tesztet hozzáadva, amelyek célja a szélsőséges esetek azonosítása és a szoftverrendszerek stresszhelyzetben történő vizsgálata. Mivel a tesztelés erősen automatizált, a szoftverek késői módosításai is gyorsan újravalidálhatók, biztosítva, hogy a változtatások ne vezessenek be új hibákat. Poon szerint a Ford a szoftverek megbízhatóságát szigorú tudományággá tette, szigorú mutatókkal, és létrehozott egy 40 fős, kizárólag a problémák megelőzésével foglalkozó szoftverminőség-biztosítási csapatot.
Ez a cikk a Neural News AI (V1) verziójával készült.
Forrás: https://www.theverge.com/transportation/956316/ford-quality-jd-power-ranking-ai-automated-mistakes.
