फोर्ड मोटर कंपनी के अधिकारियों ने कहा कि कंपनी ने लगभग 350 वरिष्ठ इंजीनियरों को फिर से काम पर रखा है, जिनमें फोर्ड के पूर्व कर्मचारी और तकनीशियन भी शामिल हैं, जो पहले आपूर्तिकर्ताओं के यहां काम करते थे। फोर्ड ने स्वीकार किया कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता और स्वचालित प्रणालियों पर भरोसा करके वाहन की गुणवत्ता में सुधार करने के उसके पिछले प्रयासों से वांछित परिणाम नहीं मिले।
ब्लूमबर्ग के अनुसार, फोर्ड के मुख्य परिचालन अधिकारी कुमार गल्होत्रा ने मीडिया के साथ एक साक्षात्कार में कहा कि कंपनी ने पिछले अवधि में "स्वचालित गुणवत्ता प्रणालियों पर तेजी से भरोसा किया है", लेकिन वास्तविक परिणाम निराशाजनक रहे हैं। परिणामस्वरूप, फोर्ड ने "तकनीकी विशेषज्ञों को फिर से नियुक्त करने" का निर्णय लिया जो भागों के उत्पादन लाइन में प्रवेश करने से पहले संभावित विफलता बिंदुओं का निवारण कर सकते हैं।
फोर्ड के वाहन हार्डवेयर इंजीनियरिंग के उपाध्यक्ष चार्ल्स पून ने आगे स्वीकार किया कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता को पेश करते समय कंपनी ने गलत निर्णय लिया था। उन्होंने कहा: "हमने एक बार गलती से यह मान लिया था कि जब तक हम कृत्रिम बुद्धिमत्ता का परिचय देते हैं और सिस्टम में सभी मौजूदा डिज़ाइन आवश्यकताओं को इनपुट करते हैं, हम स्वचालित रूप से उच्च गुणवत्ता वाले उत्पाद तैयार कर सकते हैं।" इस कथन को पारंपरिक विनिर्माण उद्योगों में एआई के गहन अनुप्रयोग पर एक सार्वजनिक प्रतिबिंब माना जाता है।
फिर भी, इसका मतलब यह नहीं है कि फोर्ड गुणवत्ता नियंत्रण और उत्पादन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता के उपयोग को पूरी तरह से छोड़ देगा। कंपनी की वर्तमान दिशा पुनर्नियुक्त वरिष्ठ इंजीनियरों - जिन्हें आंतरिक रूप से "ग्रेबर्ड इंजीनियर्स" के रूप में जाना जाता है - को युवा इंजीनियरों के साथ जोड़ना है, जिसमें पूर्व इंजीनियरों को मौजूदा एआई उपकरणों के रिप्रोग्रामिंग और अनुकूलन में भाग लेने के दौरान एक सलाहकार की भूमिका निभानी है।
फोर्ड ने कहा कि "मानव-मशीन एकीकरण" गुणवत्ता सुधार के इस दौर ने परिणाम दिखाए हैं। कंपनी को इस वर्ष संबंधित लागत में लगभग $1 बिलियन की बचत होने की उम्मीद है। नवीनतम जेडी पावर इनिशियल क्वालिटी सर्वे में, फोर्ड ने मुख्यधारा के ऑटो ब्रांडों में भी पहला स्थान हासिल किया, जिससे बाहरी दुनिया को यह साबित हुआ कि इसकी गुणवत्ता प्रणाली मजबूती की ओर लौट रही है।
व्यापक उद्योग संदर्भ में, फोर्ड के दृष्टिकोण को कृत्रिम बुद्धिमत्ता को अपनाने वाली पारंपरिक कार कंपनियों के वास्तविक जीवन के उदाहरण के रूप में देखा जाता है: एल्गोरिदम और स्वचालन पर पूर्ण निर्भरता अनुभवी इंजीनियरों द्वारा जटिल औद्योगिक प्रणालियों की समझ और नियंत्रण को प्रतिस्थापित नहीं कर सकती है। फोर्ड ने केवल एक या दूसरे को चुनने के बजाय "ग्रेबर्ड" और एआई को समानांतर में काम करने देना चुना। यह एक नया उदाहरण भी प्रदान करता है कि विनिर्माण उद्योग डिजिटल परिवर्तन और कृत्रिम अनुभव को कैसे संतुलित करता है।
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