Ford, son yıllarda yapay zekanın tecrübeli mühendislerin yerini alabileceği yönündeki yaklaşımının yanlışlı olduğunu kabul etti. Şirket, kalite meselelerini azaltmak ve araç geliştirme süreçlerini düzgünleştirmek emeliyle son üç yıl içinde emekli olmuş yahut şirketten ayrılmış yaklaşık 350 tecrübeli mühendisi tekrar işe aldığını açıkladı.

Ford araç donanımı mühendisliğinden sorumlu lider yardımcısı Charles Poon, yöneticilerin uzun yıllar boyunca farklı eser geliştirme döngülerinde edinilen bilgi birikimini gereğince dikkate almadığını belirtti. Poon, yapay zekayı devreye sokup mevcut tasarım ihtiyaçlarını sisteme aktarmanın yüksek kaliteli bir eser ortaya çıkaracağını düşündüklerini lakin yanıldıklarını tabir etti.

Hata kabul edildi

Yapay zekanın güçlü bir araç olmasına karşın performansının büsbütün eğitildiği bilgilerin kalitesine bağlı olduğunu vurgulayan Poon, bu durumun beklentileri karşılamadığını lisana getirdi. Yine misyona başlayan mühendisler, artık araç geliştirme gruplarıyla zarurî teknik kıymetlendirme toplantıları düzenliyor.

Aynı vakitte üretim öncesinde ortaya çıkabilecek kusurları önlemek maksadıyla otomatik mühendislik yazılımlarını ve yapay zeka tabanlı teşhis sistemlerini tekrar programlıyorlar. Bu uzman gruplar, kesimler üretim çizgisine ulaşmadan evvel muhtemel arıza noktalarını tespit ederek kalite sorunlarının önüne geçmeye çalışıyor.

Kalite sıralamasında dikkat cazibeli yükseliş

Ford’un bu yaklaşımı kalite sonuçlarına da direkt yansıdı. JD Power’ın, araçların birinci üç aylık kullanım periyodundaki kalite performansını ölçen yıllık araştırmasında şirket, geçen yıl ana akım markalar arasında 10. sırada yer almış ve kesim ortalamasının altında kalmıştı.

Ancak bu yıl yayımlanan araştırmada Ford, Toyota ve Honda’nın da önüne geçerek ana akım araba markaları arasında birinci sıraya yükseldi. Şirket, elde edilen bu değerli güzelleşmeyi direkt tekrar misyona dönen tecrübeli mühendislerin katkısına bağladı. Sizce teknoloji şirketlerinin insan deneyimini yapay zeka ile büsbütün değiştirmeye çalışması hakikat bir yaklaşım mı?

Kaynak: Shiftdelete