Uma nova abordagem para vídeos de treinamento para fabricantes e fabricantes

Alguém registra um especialista em máquina realizando uma tarefa. Depois disso, o vídeo é carregado automaticamente para um mecanismo de IA que indexa e edita o conteúdo em segmentos digeríveis.

A aguda escassez de mão-de-obra na fabricação de metais não é nova, nem as acusações. As crianças cresceram brincando não com motores carburados, mas com smartphones e computadores. A educação profissional está em declínio há anos. A fabricação tem um problema de imagem.

Lojas fabulosas que não conseguem encontrar experiência podem contratar pessoas com base em habilidades interpessoais, incluindo a ânsia de aprender das pessoas. Mas como essas pessoas são ensinadas, exatamente? Muitas vezes, o processo de aprendizagem é distintamente old-school. Alguém segue um experiente operador de prensa dobradeira ou máquina de corte a laser para aprender lentamente as cordas ao longo do tempo. O problema é: e se um novato tiver uma pergunta e o veterano que ele está acompanhando ficar impaciente? Ele tem peças para produzir, afinal de contas, e o cara novo está apenas atrasando-o.

Muitos neste ponto falam sobre a cultura da empresa, liderança e outros conceitos vagos, mas depois param em uma solução concreta. Sam Zheng, CEO da DeepHow, diz que sua empresa encontrou um.

Lançado em 2018 por Zheng, Wei-Liang Kao e Patrik Matos, o DeepHow oferece uma espécie de indexação e edição automatizada de vídeos. Ao abrir um aplicativo móvel, uma pessoa pode gravar um especialista no chão realizando determinadas tarefas. O conteúdo gravado é carregado automaticamente para uma nuvem segura, onde um mecanismo de inteligência artificial (IA) identifica as diferentes etapas da tarefa e corta o vídeo em segmentos digeríveis. Os novos funcionários podem visualizar (e revisar várias vezes) o vídeo em um site ou aplicativo móvel. A visualização do comportamento, por sua vez, alimenta o mecanismo de IA, para que ele possa editar o conteúdo com mais eficiência ao longo do tempo.

Pense nisso como uma espécie de Khan Academy orientada por IA para o chão de fábrica fabuloso. Ao contrário de Khan, porém, o DeepHow não se baseia no conhecimento geral, mas no know-how específico da tarefa. A ideia é que as pessoas possam aprender melhor não apenas observando, mas visualizando e revisando o conteúdo instrutivo do vídeo repetidamente. Esse conteúdo não é apenas feito e postado como um vídeo aleatório da internet (é sempre em um servidor seguro). De acordo com a empresa, o conteúdo é segmentado e editado de maneira única, com a IA extraída de pontos de dados que revelam como o espectador aprende melhor. À medida que essa biblioteca de conteúdo altamente personalizável aumenta, também aumenta a capacidade do fabricante de desenvolver talentos no chão de fábrica.

Como pesquisador na academia e no Siemens Corporate Research Innovation Lab em Princeton, NJ, Zheng tem experiência em psicologia da engenharia, estudando como as pessoas e as máquinas interagem.

"Quando liderei meus projetos de inovação digital, basicamente vi como estávamos introduzindo todos esses sistemas automatizados complexos no chão de fábrica. Havia um pensamento de que a automação poderia resolver todos os problemas, em vez de lidar com pessoas reais. Isso não estava funcionando. "

Lojas fabulosas empregam máquinas e pessoas jovens e velhas. Um fabricante pode ter uma nova dobradeira completa com um controle de tela sensível ao toque mostrando a simulação de dobra em 3D. Mas a apenas alguns metros de distância, outra pessoa pode estar operando uma dobradeira de dinossauro. Ele ainda funciona muito bem para certas peças e, além disso, alguns dos veteranos da oficina se sentem à vontade para operá-lo. Os funcionários mais novos não tocam na máquina antiga, e os veteranos da loja também não se sentem confortáveis ​​com a máquina mais nova. Essa incompatibilidade pessoa-máquina, explicou Zheng, leva a montanhas de dores de cabeça operacionais e é um problema que não pode ser resolvido apenas com máquinas automatizadas.

Pior ainda, os regimes de treinamento variam muito de loja para loja. O colunista do FABRICATOR, Steve Benson, presidente da ASMA LLC, uma empresa de treinamento de dobradeiras com sede em Salem, Oregon, já viu de tudo. Algumas empresas oferecem treinamento sólido em leitura de plantas e no uso de ferramentas de medição de precisão. Eles ainda são novatos quando começam a fazer peças. Mas eles também não são estranhos ao manual da máquina e sabem como ler e calibrar um paquímetro e outras ferramentas de medição.