स्वचालन की होड़ में, वाहन निर्माता तेजी से कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर भरोसा कर रहे हैं। हालाँकि, Ford Motor Co. के हालिया अनुभव ने स्पष्ट रूप से दिखाया है: प्रौद्योगिकी वर्षों से संचित मानव अनुभव को पूरी तरह से प्रतिस्थापित नहीं कर सकती। गुणवत्ता नियंत्रण में रणनीतिक गलतियों को स्वीकार करते हुए, कंपनी ने सैकड़ों अनुभवी विशेषज्ञों को वापस काम पर लगाया, जिससे पहले ही प्रभावशाली परिणाम मिले हैं।
स्वचालन की गलती
कुछ साल पहले, Ford ने लागत अनुकूलन और विकास प्रक्रियाओं को तेज करने के प्रयास में, हजारों कर्मचारियों को कम कर दिया। प्रबंधन ने उम्मीद की थी कि AI-आधारित सिस्टम गुणवत्ता नियंत्रण और इंजीनियरिंग जाँच की जिम्मेदारी लेंगे। हालाँकि, विशेषज्ञ अपने ज्ञान और अंतर्ज्ञान को एल्गोरिदम में पूरी तरह से 'स्थानांतरित' करने से पहले ही चले गए।
परिणामस्वरूप, स्वचालित सिस्टम उन दोषों को अनदेखा करने लगे जिन्हें एक अनुभवी पेशेवर तुरंत पहचान लेता। इससे वाहनों की विश्वसनीयता में गंभीर समस्याएँ, रिकॉल अभियानों की संख्या में वृद्धि और कंपनी के लिए अरबों डॉलर का नुकसान हुआ।
गलती की स्वीकारोक्ति
Ford के प्रबंधन ने अपनी रणनीति में गलत अनुमान को खुले तौर पर स्वीकार किया। Ford के वाहन हार्डवेयर के उपाध्यक्ष चार्ल्स पून (Charles Poon) ने कहा, 'कृत्रिम बुद्धिमत्ता एक शानदार उपकरण है, लेकिन यह उतना ही अच्छा है जितना कि वह डेटा जिस पर इसे प्रशिक्षित किया गया है। हमने गलती से मान लिया था कि केवल AI को लागू करना और उसमें अपनी डिज़ाइन आवश्यकताओं को लोड करना पर्याप्त होगा, और हमें एक गुणवत्तापूर्ण उत्पाद मिलेगा। पिछले वर्षों में, हमने अपने सबसे जानकार इंजीनियरों के अनुभव पर पर्याप्त ध्यान नहीं दिया, जो कई विकास चक्रों से गुज़रे हैं।'
'भूरे दाढ़ी वाले' अनुभवियों की वापसी
स्थिति को सुधारने के लिए, Ford ने एक असामान्य लेकिन अत्यधिक प्रभावी कदम उठाया। पिछले तीन वर्षों में, कंपनी ने 350 इंजीनियरिंग के अनुभवी लोगों को वापस काम पर रखा है, जिन्हें कॉर्पोरेट संस्कृति में अनौपचारिक रूप से 'भूरे दाढ़ी वाले' (gray-beard engineers) कहा जाता है। उनमें से कई Ford के पूर्व कर्मचारी या प्रमुख आपूर्तिकर्ताओं के विशेषज्ञ हैं।
नई जगह पर उनके मुख्य कार्य:
- अनिवार्य डिज़ाइन समीक्षा: प्रारंभिक चरणों में परियोजनाओं के गहन विश्लेषण के लिए सख्त बैठकें आयोजित करना।
- सक्रिय रूप से कमजोरियों की खोज: किसी हिस्से या असेंबली के उत्पादन लाइन पर पहुंचने से पहले संभावित विफलता बिंदुओं की पहचान करना।
- AI को फिर से प्रशिक्षित करना: वास्तविक, सैद्धांतिक नहीं, अनुभव के आधार पर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को सही करना और ठीक करना।
तालमेल, प्रतिस्थापन नहीं
यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि Ford ने प्रौद्योगिकी को पूरी तरह से नहीं छोड़ा है। कंपनी स्वचालन में निवेश जारी रखती है और अपनी उत्पादन प्रक्रियाओं में 100 000 से अधिक स्वचालित परीक्षण जोड़े हैं। हालाँकि, अब प्रतिमान बदल गया है: AI काम नहीं करता बजाय लोगों के, बल्कि उनके साथ तालमेल में अनुभवी इंजीनियरों की क्षमताओं को बढ़ाते हुए, न कि उनकी जगह लेते हुए।
रेटिंग्स में विजय
नई नीति के परिणाम आने में देर नहीं लगी। 2026 वर्ष के लिए J.D. Power U.S. Initial Quality Study (IQS) में, जो स्वामित्व के पहले तीन महीनों में प्रति 100 वाहनों पर समस्याओं की संख्या का मूल्यांकन करता है, Ford ने प्रभावशाली छलांग लगाई।
2023 वर्ष में 15वें स्थान से ऊपर उठकर, ब्रांड ने 1-वें स्थान पर सभी मास (मुख्यधारा) वाहन निर्माताओं में 2026 वर्ष में, Toyota और Honda जैसे मान्यता प्राप्त गुणवत्ता नेताओं को पीछे छोड़ते हुए। समग्र रैंकिंग में, Ford केवल प्रीमियम ब्रांड Porsche और Genesis से पीछे रही। इसके अलावा, कंपनी के तीन मॉडल — F-150 पिकअप, Super Duty ट्रक और Mustang स्पोर्ट्स कार — ने अपनी-अपनी श्रेणियों में पहला स्थान हासिल किया।
निष्कर्ष
Ford की कहानी पूरे वैश्विक उद्योग के लिए एक आदर्श उदाहरण बन गई है। यह साबित करती है कि AI की क्षमता में अंधा विश्वास कि वह मानव अंतर्ज्ञान और अनुभव को पूरी तरह से बदल सकता है, कंपनी को अरबों का नुकसान करा सकता है। प्रौद्योगिकियाँ सबसे अधिक प्रभाव तब नहीं देतीं जब वे लोगों की जगह लेती हैं, बल्कि जब अनुभवी विशेषज्ञ उन्हें शुरुआती चरणों में त्रुटियों को रोकने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण के रूप में उपयोग करते हैं।
स्रोत: Transport Topics, Bloomberg, J.D. Power Initial Quality Study 2026 के आधिकारिक आंकड़े।
