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फोर्ड ने AI गुणवत्ता नियंत्रण की विफलता के बाद 350 वरिष्ठ इंजीनियरों को वापस बुलाया

कृत्रिम बुद्धिमत्ता आधारित निरीक्षण प्रणालियों के अपेक्षित मानकों पर खरे न उतरने पर अमेरिकी वाहन निर्माता ने मानवीय विशेषज्ञता की ओर रुख किया, जिससे गुणवत्ता रैंकिंग में शीर्ष स्थान प्राप्त हुआ।

अमेरिकी वाहन निर्माता फोर्ड ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) पर आधारित स्वचालित गुणवत्ता नियंत्रण प्रणालियों से अपेक्षित परिणाम न मिलने के बाद पिछले तीन वर्षों में 350 से अधिक अनुभवी इंजीनियरों और गुणवत्ता निरीक्षकों को पुनः नियुक्त किया है। कंपनी के अनुसार, इस कदम का सीधा प्रभाव उत्पाद गुणवत्ता में सुधार और उत्पादन लागत में कमी के रूप में सामने आया है। जे.डी. पावर के आरंभिक गुणवत्ता अध्ययन में फोर्ड 2010 के बाद पहली बार मुख्यधारा ब्रांडों में शीर्ष स्थान पर पहुंची, जो इस रणनीतिक बदलाव का एक मापनीय परिणाम है।

फोर्ड के वाहन हार्डवेयर इंजीनियरिंग के उपाध्यक्ष चार्ल्स पून ने स्वीकार किया कि कंपनी ने AI की क्षमताओं को अधिक आंका। उन्होंने कहा, “AI एक शानदार उपकरण है, लेकिन यह केवल उतना ही अच्छा है जितना कि इसे प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया गया डेटा।” फोर्ड ने अपने संयंत्रों में 900 से अधिक AI-संचालित कैमरे लगाए थे और डिज़ाइन आवश्यकताओं को सीधे सिस्टम में डालकर उच्च-गुणवत्ता वाले उत्पाद की उम्मीद की थी। परंतु स्वचालित प्रणालियों में वह व्यावहारिक ज्ञान और निर्णय क्षमता नहीं थी जो दशकों के अनुभव से आती है। कई वरिष्ठ तकनीशियनों के सेवानिवृत्त होने से पहले उनकी विशेषज्ञता को AI मॉडलों में समाहित नहीं किया गया था, जिससे सिस्टम विकास के चरण में ही संभावित दोषों की पहचान नहीं कर पाए।

वैश्विक स्तर पर यह घटनाक्रम एक व्यापक प्रवृत्ति को दर्शाता है। स्वीडिश फिनटेक कंपनी क्लार्ना ने ग्राहक सेवा में AI चैटबॉट के असंतोषजनक प्रदर्शन के बाद मानव कर्मचारियों की वापसी की, जबकि मैकडॉनल्ड्स ने वॉयस ऑर्डरिंग के लिए IBM के AI सिस्टम के बार-बार गलतियाँ करने पर उसका परीक्षण स्थगित कर दिया। फोर्ड के मुख्य संचालन अधिकारी कुमार गल्होत्रा ने कहा कि कंपनी अब समस्या के बाद समाधान की बजाय शुरुआत में ही रोकथाम की संस्कृति पर जोर दे रही है। पुनर्नियुक्त इंजीनियर, जिन्हें आंतरिक रूप से ‘ग्रे बियर्ड’ कहा जाता है, युवा इंजीनियरों को प्रशिक्षित करने के साथ-साथ AI उपकरणों को अधिक प्रभावी बनाने में मदद कर रहे हैं।

फोर्ड का यह कदम AI को पूरी तरह त्यागने का संकेत नहीं है। कंपनी ने एक लाख से अधिक AI-आधारित सत्यापन परीक्षण शुरू किए हैं, जो जटिल परिस्थितियों में सॉफ्टवेयर की कार्यक्षमता जांचते हैं। लेकिन अब इन प्रणालियों को अनुभवी व्यक्तियों द्वारा प्रशिक्षित किया जा रहा है ताकि ये वास्तविक दुनिया की बारीकियों को बेहतर ढंग से समझ सकें। कंपनी के अनुसार, इंजीनियरिंग, विनिर्माण और आपूर्ति श्रृंखला विभागों में वरिष्ठ नेतृत्व में भी बदलाव किए गए हैं।

देखने वाली अगली बात यह होगी कि क्या यह मानव-केंद्रित दृष्टिकोण फोर्ड की व्यापक चुनौतियों, विशेषकर इलेक्ट्रिक वाहन इकाई में 4.8 अरब डॉलर के घाटे और अमेरिकी बाजार में सबसे अधिक रिकॉल वाली कंपनी होने की छवि को बदलने में सहायक होता है। फिलहाल, गुणवत्ता में सुधार के ठोस आंकड़े इस रणनीति को बल दे रहे हैं।

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फोर्ड ने AI गुणवत्ता नियंत्रण की विफलता के बाद 350 वरिष्ठ इंजीनियरों को वापस बुलाया

कृत्रिम बुद्धिमत्ता आधारित निरीक्षण प्रणालियों के अपेक्षित मानकों पर खरे न उतरने पर अमेरिकी वाहन निर्माता ने मानवीय विशेषज्ञता की ओर रुख किया, जिससे गुणवत्ता रैंकिंग में शीर्ष स्थान प्राप्त हुआ।

अमेरिकी वाहन निर्माता फोर्ड ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) पर आधारित स्वचालित गुणवत्ता नियंत्रण प्रणालियों से अपेक्षित परिणाम न मिलने के बाद पिछले तीन वर्षों में 350 से अधिक अनुभवी इंजीनियरों और गुणवत्ता निरीक्षकों को पुनः नियुक्त किया है। कंपनी के अनुसार, इस कदम का सीधा प्रभाव उत्पाद गुणवत्ता में सुधार और उत्पादन लागत में कमी के रूप में सामने आया है। जे.डी. पावर के आरंभिक गुणवत्ता अध्ययन में फोर्ड 2010 के बाद पहली बार मुख्यधारा ब्रांडों में शीर्ष स्थान पर पहुंची, जो इस रणनीतिक बदलाव का एक मापनीय परिणाम है।

फोर्ड के वाहन हार्डवेयर इंजीनियरिंग के उपाध्यक्ष चार्ल्स पून ने स्वीकार किया कि कंपनी ने AI की क्षमताओं को अधिक आंका। उन्होंने कहा, “AI एक शानदार उपकरण है, लेकिन यह केवल उतना ही अच्छा है जितना कि इसे प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया गया डेटा।” फोर्ड ने अपने संयंत्रों में 900 से अधिक AI-संचालित कैमरे लगाए थे और डिज़ाइन आवश्यकताओं को सीधे सिस्टम में डालकर उच्च-गुणवत्ता वाले उत्पाद की उम्मीद की थी। परंतु स्वचालित प्रणालियों में वह व्यावहारिक ज्ञान और निर्णय क्षमता नहीं थी जो दशकों के अनुभव से आती है। कई वरिष्ठ तकनीशियनों के सेवानिवृत्त होने से पहले उनकी विशेषज्ञता को AI मॉडलों में समाहित नहीं किया गया था, जिससे सिस्टम विकास के चरण में ही संभावित दोषों की पहचान नहीं कर पाए।

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फोर्ड का यह कदम AI को पूरी तरह त्यागने का संकेत नहीं है। कंपनी ने एक लाख से अधिक AI-आधारित सत्यापन परीक्षण शुरू किए हैं, जो जटिल परिस्थितियों में सॉफ्टवेयर की कार्यक्षमता जांचते हैं। लेकिन अब इन प्रणालियों को अनुभवी व्यक्तियों द्वारा प्रशिक्षित किया जा रहा है ताकि ये वास्तविक दुनिया की बारीकियों को बेहतर ढंग से समझ सकें। कंपनी के अनुसार, इंजीनियरिंग, विनिर्माण और आपूर्ति श्रृंखला विभागों में वरिष्ठ नेतृत्व में भी बदलाव किए गए हैं।

देखने वाली अगली बात यह होगी कि क्या यह मानव-केंद्रित दृष्टिकोण फोर्ड की व्यापक चुनौतियों, विशेषकर इलेक्ट्रिक वाहन इकाई में 4.8 अरब डॉलर के घाटे और अमेरिकी बाजार में सबसे अधिक रिकॉल वाली कंपनी होने की छवि को बदलने में सहायक होता है। फिलहाल, गुणवत्ता में सुधार के ठोस आंकड़े इस रणनीति को बल दे रहे हैं।

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