Îmbătrânirea devine un factor al tehnologiei industriale
Îmbătrânirea populației nu mai este doar o problemă demografică sau socială. Ea devine tot mai mult o problemă de tehnologie industrială, deoarece reducerea populației aflate la vârsta de muncă schimbă modul în care companiile evaluează capacitatea de producție, costurile forței de muncă și investițiile.
Un studiu recent al FMI, Economiile îmbătrânite și adoptarea IA: dovezi la nivel de firmă din sondajele Băncii Mondiale asupra întreprinderilor, oferă dovezi la nivel de firmă pentru această relație. Studiul acoperă 89.380 de firme din 144 de țări, chestionate între 2022 și 2025.
Dintre aceste companii, 1.656 de firme, adică aproximativ 1,9%, au raportat inovații de proces care implicau IA, automatizare sau robotică. Doar 221 de firme, reprezentând 0,2%, au identificat în mod explicit IA sau învățarea automată ca parte a acestor inovații.
Cifrele sunt încă relativ mici, însă direcția este importantă: atunci când forța de muncă devine mai greu de găsit, tehnologia devine un substitut mai practic pentru munca umană.
Semnalul demografic din spatele investițiilor în automatizare
Studiul asociază o creștere cu 10 puncte procentuale a ratei de dependență a persoanelor vârstnice cu o creștere de 0,6 puncte procentuale a adoptării tehnologiilor de proces, după luarea în considerare a unor factori precum venitul, accesul la internet, dimensiunea firmei, sectorul, regiunea și anul sondajului.
Rata de dependență a persoanelor vârstnice măsoară numărul persoanelor cu vârsta de 65 de ani și peste raportat la fiecare 100 de persoane aflate la vârsta de muncă. Pe măsură ce acest raport crește, companiile se pot confrunta cu un bazin mai restrâns de lucrători disponibili.
Din perspectiva automatizării industriale, această relație este logică. O fabrică nu își poate crește pur și simplu producția la nesfârșit angajând mai mulți operatori atunci când piața locală a muncii este deja limitată.
În acel moment, întrebarea inginerească se schimbă de la „Câți lucrători putem angaja?” la „Ce sarcini de producție poate îndeplini tehnologia în mod constant, fără forță de muncă suplimentară?”
Această schimbare poate influența direct deciziile privind sistemele PLC, roboții industriali, viziunea artificială, manipularea automatizată a materialelor, controlul proceselor și software-ul pentru producție inteligentă.
Producția și serviciile urmează traiectorii tehnologice diferite
Una dintre cele mai utile constatări este că „adoptarea IA” nu ar trebui tratată ca o singură categorie tehnologică.
Atunci când IA, automatizarea și robotica sunt analizate împreună, efectul demografic este deosebit de vizibil în producție. Acest lucru este de înțeles, deoarece producția industrială include numeroase operațiuni repetitive, măsurabile și solicitante fizic, care pot fi automatizate.
Robotica, inspecția automatizată, controlul mișcării, viziunea artificială și controlul liniilor de producție pot înlocui sau reduce intervenția manuală în procese clar definite.
IA bazată pe software urmează un tipar diferit. Atunci când studiul se concentrează în mod specific pe firmele care menționează IA sau învățarea automată, companiile din servicii devin mai proeminente.
Această diferență este importantă pentru factorii de decizie și furnizorii de soluții de automatizare. IA în producție necesită adesea echipamente de capital, senzori, controlere, variatoare, sisteme de siguranță, rețele și integrare inginerească. IA în sectorul serviciilor poate necesita investiții comparativ mai mari în date, platforme software, infrastructură de calcul și competențele angajaților.
Prin urmare, o strategie națională de „adoptare a IA” care tratează ambele sectoare în mod identic va ignora diferențe importante în implementarea tehnologiei.
Companiile mari au un avantaj structural
Efectul demografic este cel mai puternic în rândul companiilor cu cel puțin 100 de angajați. Companiile mai mici reacționează mult mai puțin, iar analiza principală nu identifică un rezultat semnificativ statistic pentru firmele de dimensiune medie.
Aceasta este una dintre cele mai importante constatări din perspectiva ingineriei industriale.
Automatizarea nu începe cu achiziționarea unui robot sau a unui PLC. De obicei, aceasta necesită analiza proceselor, selectarea echipamentelor, inginerie electrică, integrarea sistemelor de control, validarea siguranței, programare, punere în funcțiune, instruirea operatorilor și mentenanță pe termen lung.
Companiile mari pot distribui aceste costuri fixe pe volume de producție mai mari. Producătorii mai mici nu pot face adesea acest lucru.
În consecință, deficitul de forță de muncă poate crea cel mai puternic stimulent pentru automatizare tocmai atunci când companiile mai mici dispun de cea mai redusă capacitate financiară și inginerească de a răspunde.
În opinia mea, acest lucru creează o posibilă „divizare a automatizării”. Economiile îmbătrânite ar putea vedea producători avansați din punct de vedere tehnologic sporindu-și productivitatea, în timp ce furnizorii mai mici continuă să opereze cu procese intensive în muncă.
Deficitul de forță de muncă poate schimba justificarea economică a proiectelor de inginerie
Proiectele tradiționale de automatizare sunt adesea justificate prin economii de forță de muncă, creșterea productivității, controlul calității, siguranță sau consecvența producției.
Populațiile îmbătrânite adaugă un alt factor: disponibilitatea forței de muncă devine ea însăși o constrângere asupra capacității de producție.
Această distincție este importantă. Un robot poate să nu fie atractiv atunci când operatorii sunt disponibili cu ușurință și costă puțin. Același robot poate deveni atractiv din punct de vedere economic atunci când recrutarea unor operatori calificați durează luni, iar extinderea producției depinde de găsirea unor lucrători suplimentari.
Același principiu se aplică inspecției automatizate, sistemelor de depozitare, mentenanței predictive, monitorizării digitale a producției și controlului centralizat al proceselor.
Prin urmare, automatizarea devine nu doar o investiție în productivitate, ci și o strategie de menținere a capacității.
Cele două canale ale automatizării merită mai multă atenție
Studiul FMI identifică atât un canal al proceselor, cât și un canal al produselor.
Canalul proceselor apare atunci când companiile utilizează intern inteligența artificială, automatizarea sau robotica pentru a reduce necesarul de forță de muncă sau pentru a îmbunătăți procesele de producție.
Canalul produselor apare atunci când companiile dezvoltă produse sau servicii bazate pe inteligență artificială care îi ajută pe clienții lor să facă față constrângerilor legate de forța de muncă.
Doar 82 de firme din studiu au fost clasificate drept adoptatoare prin ambele canale. Acest lucru sugerează că îmbătrânirea poate influența companiile în două moduri relativ distincte.
Pentru furnizorii de automatizări industriale, canalul produselor poate fi deosebit de important. Un producător care se confruntă cu deficit de forță de muncă poate deveni atât client pentru automatizări, cât și furnizor de tehnologii de automatizare.
Acest lucru creează oportunități pentru companiile care dezvoltă sisteme robotice, sisteme de viziune industrială, soluții autonome de manipulare a materialelor, senzori inteligenți, edge computing și aplicații de control bazate pe inteligență artificială.
India oferă o perspectivă istorică amplă, dar importantă
India contribuie cu 9,111 firme la studiu, reprezentând cel mai mare eșantion național.
Totuși, momentul colectării datelor trebuie analizat cu atenție. Datele privind India au fost colectate în 2022, înainte ca inteligența artificială generativă să fie integrată pe scară largă în procesele de afaceri.
Prin urmare, studiul nu ar trebui interpretat ca o măsurare actuală a adoptării inteligenței artificiale în industria indiană.
Pentru automatizarea industrială, această limitare este deosebit de relevantă. Peisajul tehnologic s-a schimbat rapid din 2022, odată cu adoptarea mai largă a tehnologiilor de edge computing industrial, a inspecției bazate pe inteligență artificială, a învățării automate, a roboticii colaborative, a gemenilor digitali și a sistemelor de producție conectate.
Prin urmare, traiectoria viitoare a automatizării în India ar putea arăta semnificativ diferit față de nivelurile de adoptare surprinse de studiul inițial.
Asia de Sud evidențiază provocarea adoptării
Asia de Sud a înregistrat în studiu doar o adoptare a proceselor de 0,16% și o adoptare a produselor de 0,04%.
Aceste cifre sunt scăzute comparativ cu cele din mai multe economii mai vechi, inclusiv Danemarca, cu 15,5%, Elveția, cu 10,6%, și Belgia, cu 9,4%. China a înregistrat 7,9%.
Totuși, aceste comparații regionale nu ar trebui interpretate pur și simplu ca dovezi că o economie este „mai bună” din punct de vedere tehnologic decât alta.
Adoptarea automatizării depinde de disponibilitatea capitalului, structura industrială, nivelul salariilor, capacitatea inginerească, infrastructură, maturitatea lanțului de aprovizionare, fiabilitatea alimentării cu energie electrică, costurile tehnologiei și disponibilitatea integratorilor calificați.
Presiunea demografică creează un stimulent pentru automatizare, dar stimulentele singure nu creează capacitate de automatizare.
Adevăratul blocaj ar putea fi capacitatea inginerească
Aici cred că discuția trebuie să depășească studiul FMI.
Un deficit de forță de muncă nu produce automat o fabrică automatizată.
O companie are în continuare nevoie de ingineri care să poată proiecta arhitecturi de control, selecta senzori adecvați, configura platforme PLC și DCS, integra roboți, stabili rețele de comunicații industriale, valida funcțiile de siguranță și întreține sistemul rezultat.
În multe piețe industriale în curs de dezvoltare, deficitul s-ar putea deplasa treptat de la operatorii de producție către ingineri de automatizări, integratori de sisteme, programatori, specialiști în mentenanță și ingineri de date.
Asta înseamnă că politica privind forța de muncă nu ar trebui să se concentreze exclusiv pe recalificarea lucrătorilor pentru locuri de muncă digitale generice. Ar trebui, de asemenea, să dezvolte competențe industriale practice în domeniul sistemelor de control, al instrumentației, roboticii, sistemelor electrice, rețelelor industriale, securității cibernetice și datelor provenite de la utilaje.
Automatizarea nu va elimina problema forței de muncă
Automatizarea poate reduce numărul de lucrători necesari pentru anumite sarcini, dar nu elimină nevoia de oameni.
O linie de producție automatizată necesită în continuare ingineri de punere în funcțiune, tehnicieni de mentenanță, ingineri de control, specialiști în procese, personal de siguranță și operatori capabili să supravegheze sisteme din ce în ce mai complexe.
Prin urmare, piața muncii se transformă, nu pur și simplu dispare.
Sarcinile manuale de rutină pot scădea, în timp ce cererea pentru roluri tehnice cu un nivel mai ridicat de calificare crește. Companiile care automatizează fără să investească în dezvoltarea forței de muncă pot crea, în cele din urmă, o constrângere diferită: insuficiența personalului capabil să întrețină și să îmbunătățească infrastructura de automatizare.
Ce înseamnă acest lucru pentru automatizarea industrială
Cercetarea FMI indică o tendință industrială mai amplă: schimbările demografice pot influența adoptarea tehnologiei prin modificarea economiei forței de muncă.
Pentru producători, implicația este directă. Îmbătrânirea populației și deficitul de forță de muncă ar trebui incorporate în planificarea automatizării pe termen lung, nu tratate ca probleme separate ale forței de muncă.
Pentru furnizorii de soluții de automatizare, acest lucru generează cerere pentru soluții mai ușor de implementat, extins, întreținut și integrat în facilitățile brownfield existente.
Pentru producătorii de dimensiuni mai mici, accesul la finanțare, resursele de inginerie partajate, platformele modulare de automatizare și instruirea tehnică practică pot fi mai importante decât simpla oferire de stimulente financiare pentru adoptarea inteligenței artificiale.
Cel mai important, automatizarea industrială ar trebui evaluată ca parte a unei strategii complete de producție. Roboții, PLC-urile, acționările, senzorii, sistemele de viziune, rețelele industriale, edge computing-ul și software-ul de inteligență artificială creează valoare măsurabilă doar atunci când rezolvă o constrângere de producție clar definită.
Următoarea etapă va fi bazată mai mult pe date
Cea mai importantă limitare a dovezilor actuale este momentul colectării datelor. O mare parte din informațiile provenite din sondajele de bază precedă adoptarea comercială rapidă a inteligenței artificiale generative.
Prin urmare, viitoarele sondaje în rândul companiilor ar trebui să facă distincția între automatizarea convențională, robotică, învățarea automată, inteligența artificială generativă, ingineria asistată de inteligență artificială, sistemele autonome și controlul industrial bazat pe inteligență artificială.
De asemenea, ar trebui să măsoare rezultatele practice: modificările necesarului de forță de muncă, ale capacității de producție, productivității, salariilor, timpilor de nefuncționare, calității și cheltuielilor de capital.
Din punct de vedere ingineresc, acestea sunt datele necesare pentru a determina dacă presiunea demografică este doar asociată cu adoptarea automatizării sau dacă remodelează fundamental producția industrială.
Concluzia pe termen lung este suficient de clară: atunci când forța de muncă calificată devine mai greu de găsit, automatizarea trece de la o opțiune de eficientizare la o necesitate pentru menținerea capacității de producție. Companiile cel mai bine poziționate pentru a răspunde vor fi cele care combină investițiile în tehnologie cu competențele de inginerie și dezvoltarea forței de muncă.
