Yaşlanma sənaye texnologiyalarının inkişafına təkan verən amilə çevrilir
Əhalinin yaşlanması artıq yalnız demoqrafik və ya sosial məsələ deyil. Bu, getdikcə sənaye texnologiyası məsələsinə çevrilir, çünki əmək qabiliyyətli əhalinin azalması şirkətlərin istehsal gücünü, əmək xərclərini və investisiyaları necə qiymətləndirməsinə təsir edir.
Beynəlxalq Valyuta Fondunun Aging Economies and AI Adoption: Firm-Level Evidence from the World Bank Enterprise Surveys adlı son işçi sənədi bu əlaqəyə dair firma səviyyəsində sübutlar təqdim edir. Tədqiqat 2022–2025-ci illər arasında sorğuda iştirak etmiş 144 ölkədəki 89 380 firmaya aiddir.
Bu şirkətlər arasında 1 656 firma və ya təxminən 1,9% süni intellekt, avtomatlaşdırma və ya robotikanı əhatə edən proses innovasiyaları barədə məlumat verib. Yalnız 221 firma, yəni 0,2%, həmin innovasiyaların bir hissəsi kimi süni intellekt və ya maşın öyrənməsini açıq şəkildə qeyd edib.
Rəqəmlər hələ nisbətən kiçikdir, lakin istiqamət vacibdir: işçi qüvvəsini tapmaq çətinləşdikdə, texnologiya insan əməyinin daha praktik əvəzedicisinə çevrilir.
Avtomatlaşdırmaya investisiyanın arxasındakı demoqrafik siqnal
Tədqiqat göstərir ki, yaşlılardan asılılıq əmsalının 10 faiz-bəndi artması gəlir, internetə çıxış, şirkətin ölçüsü, sektor, region və sorğu ili kimi amillər nəzərə alındıqdan sonra proses texnologiyalarının tətbiqində 0,6 faiz-bəndi artımla əlaqəlidir.
Yaşlılardan asılılıq əmsalı 65 və yuxarı yaşda olan insanların əmək qabiliyyətli yaşda olan hər 100 nəfərə nisbətini ölçür. Bu əmsal artdıqca, şirkətlər potensial olaraq daha kiçik mövcud işçi qüvvəsi hovuzu ilə üzləşirlər.
Sənaye avtomatlaşdırılması baxımından bu əlaqə məntiqlidir. Yerli əmək bazarında artıq işçi qüvvəsi çatışmazlığı olduğu halda, zavod daha çox operator işə götürməklə istehsalı qeyri-məhdud şəkildə artıra bilməz.
Bu məqamda mühəndislik sualı “Nə qədər işçi işə götürə bilərik?” sualından “Hansı istehsal tapşırıqlarını əlavə işçi qüvvəsi olmadan texnologiya ardıcıl şəkildə yerinə yetirə bilər?” sualına çevrilir.
Bu dəyişiklik PLC sistemləri, sənaye robotları, maşın görməsi, avtomatlaşdırılmış material daşınması, prosesə nəzarət və intellektual istehsal proqram təminatı ilə bağlı qərarlara birbaşa təsir göstərə bilər.
İstehsal və xidmət sahələri fərqli texnoloji yollar seçir
Ən faydalı nəticələrdən biri budur ki, “süni intellektin tətbiqi” vahid texnologiya kateqoriyası kimi qəbul edilməməlidir.
AI, avtomatlaşdırma və robototexnika birlikdə nəzərdən keçirildikdə, demoqrafik təsir xüsusilə istehsalatda aydın görünür. Bu başadüşüləndir, çünki sənaye istehsalında avtomatlaşdırıla bilən çoxsaylı təkrarlanan, ölçülə bilən və fiziki cəhətdən tələbkar əməliyyatlar mövcuddur.
Robototexnika, avtomatlaşdırılmış yoxlama, hərəkətə nəzarət, maşın görməsi və istehsal xəttinə nəzarət aydın şəkildə müəyyən edilmiş proseslərdə əl ilə müdaxiləni əvəz edə və ya azalda bilər.
Proqram əsaslı AI fərqli nümunə üzrə inkişaf edir. Tədqiqat xüsusi olaraq AI və ya maşın öyrənməsini qeyd edən firmalara yönəldikdə, xidmət sahəsindəki müəssisələr daha çox ön plana çıxır.
Bu fərq siyasətçilər və avtomatlaşdırma təchizatçıları üçün əhəmiyyətlidir. İstehsalatda AI çox vaxt kapital avadanlıqları, sensorlar, kontrollerlər, intiqallar, təhlükəsizlik sistemləri, şəbəkələşmə və mühəndislik inteqrasiyası tələb edir. Xidmət sektorunda AI isə məlumatlara, proqram platformalarına, hesablama infrastrukturuna və işçi bacarıqlarına nisbətən daha böyük investisiya tələb edə bilər.
Buna görə də hər iki sektora eyni yanaşan milli “AI-nin tətbiqi” strategiyası texnologiyanın tətbiqindəki mühüm fərqləri nəzərdən qaçıra bilər.
Böyük Şirkətlərin Struktur Üstünlüyü Var
Demoqrafik təsir ən azı 100 işçisi olan şirkətlər arasında daha güclüdür. Kiçik şirkətlər daha zəif reaksiya verir, əsas təhlil isə orta ölçülü şirkətlər üçün statistik baxımdan əhəmiyyətli nəticə göstərmir.
Bu, sənaye mühəndisliyi baxımından ən mühüm nəticələrdən biridir.
Avtomatlaşdırma robot və ya PLC almaqla başlamır. Adətən proseslərin təhlili, avadanlıq seçimi, elektrik mühəndisliyi, idarəetmə sistemlərinin inteqrasiyası, təhlükəsizliyin təsdiqlənməsi, proqramlaşdırma, istismara vermə, operatorların təlimi və uzunmüddətli texniki xidmət tələb olunur.
Böyük şirkətlər bu sabit xərcləri daha yüksək istehsal həcmləri arasında bölüşdürə bilirlər. Kiçik istehsalçılar isə çox vaxt bunu edə bilmirlər.
Nəticədə, əmək qıtlığı məhz kiçik şirkətlərin cavab vermək üçün ən az maliyyə və mühəndislik imkanına malik olduğu vaxtda avtomatlaşdırma üçün ən güclü stimul yarada bilər.
Mənim fikrimcə, bu, potensial “avtomatlaşdırma uçurumu” yaradır. Əhalisi qocalan iqtisadiyyatlarda texnoloji cəhətdən inkişaf etmiş istehsalçılar məhsuldarlığı artıra bilər, kiçik təchizatçılar isə əmək tutumlu proseslərlə işləməyə davam edə bilərlər.
Əmək Qıtlığı Mühəndislik üzrə Biznes Əsaslandırmasını Dəyişə Bilər
Ənənəvi avtomatlaşdırma layihələri çox vaxt əməyə qənaət, məhsuldarlığın artırılması, keyfiyyətə nəzarət, təhlükəsizlik və ya istehsalın sabitliyi ilə əsaslandırılır.
Yaşlanan əhali daha bir amil əlavə edir: əmək qüvvəsinin mövcudluğu özü istehsal gücü üçün məhdudiyyətə çevrilir.
Bu fərq vacibdir. Operatorlar asanlıqla tapıldıqda və ucuz olduqda robot cəlbedici olmaya bilər. İxtisaslı operatorların işə götürülməsi aylar çəkdikdə və istehsalın genişləndirilməsi əlavə işçilərin tapılmasından asılı olduqda isə həmin robot iqtisadi baxımdan cəlbedici ola bilər.
Eyni prinsip avtomatlaşdırılmış yoxlamaya, anbar sistemlərinə, proqnozlaşdırılan texniki xidmətə, rəqəmsal istehsal monitorinqinə və mərkəzləşdirilmiş proses idarəetməsinə də şamil olunur.
Beləliklə, avtomatlaşdırma yalnız məhsuldarlığa investisiya deyil, həm də istehsal gücünü qoruma strategiyasına çevrilir.
İki avtomatlaşdırma kanalına daha çox diqqət yetirilməlidir
BVF-nin tədqiqatı həm proses kanalını, həm də məhsul kanalını müəyyən edir.
Proses kanalı şirkətlər əmək tələbatını azaltmaq və ya istehsal proseslərini təkmilləşdirmək üçün süni intellektdən, avtomatlaşdırmadan və ya robot texnikasından daxildə istifadə etdikdə yaranır.
Məhsul kanalı şirkətlər müştərilərinə işçi qüvvəsi məhdudiyyətlərini aradan qaldırmağa kömək edən süni intellektlə dəstəklənən məhsul və ya xidmətlər hazırladıqda yaranır.
Tədqiqatda yalnız 82 şirkət hər iki kanal vasitəsilə tətbiq edənlər kimi təsnif edilib. Bu, yaşlanmanın şirkətlərə bir-birindən nisbətən fərqli iki şəkildə təsir göstərə biləcəyini göstərir.
Sənaye avtomatlaşdırılması təchizatçıları üçün məhsul kanalı xüsusilə əhəmiyyətli ola bilər. İşçi çatışmazlığı ilə üzləşən istehsalçı həm avtomatlaşdırma müştərisinə, həm də avtomatlaşdırma texnologiyası təminatçısına çevrilə bilər.
Bu, robot sistemləri, sənaye görmə sistemləri, avtonom material daşınması, intellektual sensorlar, kənar hesablama və süni intellektlə dəstəklənən idarəetmə tətbiqləri hazırlayan şirkətlər üçün imkanlar yaradır.
Hindistan böyük, lakin mühüm tarixi mənzərə təqdim edir
Hindistan tədqiqata 9 111 şirkətlə töhfə verir və bu, ən böyük milli nümunədir.
Bununla belə, məlumatların toplanma vaxtı diqqətlə nəzərə alınmalıdır. Hindistana dair müşahidələr generativ süni intellektin biznes proseslərinə geniş şəkildə inteqrasiya olunmasından əvvəl, 2022-ci ildə toplanıb.
Nəticə etibarilə, tədqiqat Hindistan sənayesində süni intellektin tətbiqinin cari ölçüsü kimi şərh edilməməlidir.
Sənaye avtomatlaşdırılması üçün bu məhdudiyyət xüsusilə aktualdır. Texnoloji mənzərə 2022-ci ildən bəri sürətlə dəyişib və sənaye kənar hesablama, süni intellektə əsaslanan yoxlama, maşın öyrənməsi, əməkdaşlıq edən robotlar, rəqəmsal əkizlər və əlaqələndirilmiş istehsal sistemləri daha geniş tətbiq olunmağa başlayıb.
Buna görə də Hindistanın gələcək avtomatlaşdırma trayektoriyası ilkin sorğuda əks olunan tətbiq səviyyələrindən əhəmiyyətli dərəcədə fərqli görünə bilər.
Cənubi Asiya Tətbiq Problemini Göstərir
Tədqiqata əsasən, Cənubi Asiyada proseslərin tətbiqi cəmi 0,16%, məhsulların tətbiqi isə 0,04% olub.
Bu göstəricilər Danimarkada 15,5%, İsveçrədə 10,6% və Belçikada 9,4% olmaqla, bir sıra daha yaşlı iqtisadiyyatlarla müqayisədə aşağıdır. Çində bu göstərici 7,9% təşkil edib.
Lakin bu regional müqayisələr sadəcə olaraq bir iqtisadiyyatın digərindən texnoloji cəhətdən “daha yaxşı” olduğuna sübut kimi şərh edilməməlidir.
Avtomatlaşdırmanın tətbiqi kapitalın əlçatanlığından, sənaye strukturundan, əməkhaqqı səviyyələrindən, mühəndislik imkanlarından, infrastrukturdan, təchizat zəncirinin yetkinliyindən, elektrik enerjisinin etibarlılığından, texnologiya xərclərindən və ixtisaslı inteqratorların mövcudluğundan asılıdır.
Demoqrafik təzyiq avtomatlaşdırma üçün stimul yaradır, lakin təkcə stimullar avtomatlaşdırma imkanları formalaşdırmır.
Əsl Darboğaz Mühəndislik Bacarığı Ola bilər
Məncə, müzakirə məhz burada BVF-nin tədqiqatından kənara çıxmalıdır.
İşçi çatışmazlığı avtomatik olaraq avtomatlaşdırılmış fabrik yaratmır.
Şirkətə hələ də idarəetmə arxitekturalarını layihələndirə, uyğun sensorları seçə, PLC və DCS platformalarını konfiqurasiya edə, robotları inteqrasiya edə, sənaye kommunikasiya şəbəkələri qura, təhlükəsizlik funksiyalarını yoxlaya və nəticədə yaranan sistemi texniki cəhətdən dəstəkləyə bilən mühəndislər lazımdır.
Bir çox inkişaf etməkdə olan sənaye bazarlarında çatışmazlıq tədricən istehsal operatorlarından avtomatlaşdırma mühəndislərinə, sistem inteqratorlarına, proqramçılara, texniki xidmət mütəxəssislərinə və məlumat mühəndislərinə doğru dəyişə bilər.
Bu o deməkdir ki, işçi qüvvəsi siyasəti yalnız işçilərin ümumi rəqəmsal işlərə yenidən hazırlanmasına yönəlməməlidir. O, həmçinin idarəetmə sistemləri, ölçmə cihazları, robototexnika, elektrik sistemləri, sənaye şəbəkələri, kibertəhlükəsizlik və maşın məlumatları üzrə praktiki sənaye bacarıqları formalaşdırmalıdır.
Avtomatlaşdırma Əmək Problemini Aradan Qaldırmayacaq
Avtomatlaşdırma müəyyən vəzifələr üçün tələb olunan işçi sayını azalda bilər, lakin insanlara olan ehtiyacı aradan qaldırmır.
Avtomatlaşdırılmış istehsal xətti hələ də istismara vermə mühəndislərinə, texniki xidmət texniklərinə, idarəetmə mühəndislərinə, proses mütəxəssislərinə, təhlükəsizlik işçilərinə və getdikcə mürəkkəbləşən sistemlərə nəzarət edə bilən operatorlara ehtiyac duyur.
Buna görə əmək bazarı sadəcə yoxa çıxmır, dəyişir.
Rutin əl əməyinə əsaslanan tapşırıqlar azala, daha yüksək ixtisas tələb edən texniki vəzifələrə tələbat isə arta bilər. İşçi qüvvəsinin inkişafına sərmayə qoymadan avtomatlaşdırma tətbiq edən şirkətlər nəticədə fərqli bir məhdudiyyət yarada bilərlər: avtomatlaşdırma infrastrukturunu texniki cəhətdən qoruyub təkmilləşdirə bilən insanların çatışmazlığı.
Bu, sənaye avtomatlaşdırması üçün nə deməkdir
BVF-nin araşdırması daha geniş sənaye tendensiyasına işarə edir: demoqrafik dəyişikliklər əmək qüvvəsinin iqtisadi göstəricilərini dəyişdirərək texnologiyanın mənimsənilməsinə təsir göstərə bilər.
İstehsalçılar üçün nəticə sadədir. Əhalinin qocalması və işçi qüvvəsinin çatışmazlığı ayrıca işçi qüvvəsi məsələləri kimi deyil, uzunmüddətli avtomatlaşdırma planlaşdırılmasına daxil edilməlidir.
Avtomatlaşdırma təchizatçıları üçün bu, tətbiqi, miqyaslandırılması, texniki xidməti və mövcud istismar olunan müəssisələrə inteqrasiyası daha asan olan həllərə tələbat yaradır.
Kiçik istehsalçılar üçün maliyyələşməyə çıxış, ortaq mühəndislik resursları, modul avtomatlaşdırma platformaları və praktiki texniki təlimlər süni intellektin mənimsənilməsi üçün sadəcə maliyyə stimulları təklif etməkdən daha vacib ola bilər.
Ən vacibi, sənaye avtomatlaşdırması tam istehsal strategiyasının bir hissəsi kimi qiymətləndirilməlidir. Robotlar, PLC-lər, ötürücülər, sensorlar, görüntü sistemləri, sənaye şəbəkələri, kənar hesablama və süni intellekt proqram təminatı yalnız dəqiq müəyyən edilmiş istehsal məhdudiyyətini aradan qaldırdıqda ölçülə bilən dəyər yaradır.
Növbəti mərhələ daha çox məlumatlara əsaslanacaq
Mövcud sübutların ən mühüm məhdudiyyəti vaxt amilidir. Əsas sorğu məlumatlarının böyük hissəsi generativ süni intellektin sürətli kommersiya mənimsənilməsindən əvvələ aiddir.
Buna görə də gələcək müəssisə sorğuları ənənəvi avtomatlaşdırma, robototexnika, maşın öyrənməsi, generativ süni intellekt, süni intellektlə dəstəklənən mühəndislik, avtonom sistemlər və süni intellektlə təmin edilmiş sənaye idarəetməsi arasında fərq qoymalıdır.
Onlar həmçinin praktiki nəticələri ölçməlidirlər: işçi qüvvəsinə olan tələbatdakı dəyişiklikləri, istehsal gücünü, məhsuldarlığı, əməkhaqqını, dayanma müddətini, keyfiyyəti və kapital xərclərini.
Mühəndislik baxımından, demoqrafik təzyiqin sadəcə avtomatlaşdırmanın mənimsənilməsi ilə əlaqəli olub-olmadığını və ya sənaye istehsalını fundamental şəkildə yenidən formalaşdırıb-formalaşdırmadığını müəyyən etmək üçün məhz bu məlumatlar lazımdır.
Uzunmüddətli nəticə kifayət qədər aydındır: ixtisaslı işçi qüvvəsini cəlb etmək çətinləşdikdə, avtomatlaşdırma səmərəlilik üçün seçim olmaqdan çıxaraq istehsal gücü tələbinə çevrilir. Buna cavab vermək üçün ən əlverişli mövqedə olan şirkətlər texnologiyaya sərmayəni mühəndislik imkanları və işçi qüvvəsinin inkişafı ilə birləşdirənlər olacaq.
