Gamybos įmonė veikia derinio pagrindu, kurį retai sutiksite kitose šakose: darbo paruošimas ir kalkuliacija, planavimas ir pirkimai, kokybės kontrolė, priežiūra, o pačiame ceche – mašinų valdymo ir rankų darbo derinys, kurio taip paprastai neperkelsi kitur. Be to, dažnai vienas asmuo – dažnai pats savininkas – stovi tarp kliento ir pasiūlymo, tarp tiekėjo ir plano, arba tarp gedimo ir jo sprendimo. Šis derinys lemia ne tik tai, kaip įmonė veikia, bet ir tai, kaip ji vertinama. Pirkėjas neskaičiuoja galvų. Pirkėjas skaičiuoja, kas toliau veiks, jei dalis tų galvų dings arba bus pakeista kažkuo kitu.
Aplinkybės, kurios lemia rezultatą, labai skiriasi priklausomai nuo įmonės: unikalių produktų skaičius, palyginti su serijine gamyba, tai, kiek brėžinių, standartų ir kalkuliacijų jau saugoma struktūrizuotai, ir kiek koordinavimo tarp žmogaus, mašinos ir kliento vis dar yra kažkieno galvoje, o ne sistemoje.
Dirbtinis intelektas dalyse gamybos pramonės jau perima darbą – tai ne ateities vaizdinys, o kažkas, kas vyksta šiandien įmonėse, kurios susistemino savo procesus. Trys kategorijos persipina per visa tai. Dalis darbo gali būti visiškai perimta: pasiūlymų generavimas iš produktų konfigūratoriaus, nuokrypių atpažinimas remiantis matavimo duomenimis, priežiūros planavimas remiantis jutiklių rodmenimis. Kita dalis persikelia į priežiūros lygmenį: dirbtinis intelektas parengia kalkuliaciją ar kokybės ataskaitą, o žmogus patvirtina arba atmeta ir nurodo priežastį. O trečia dalis lieka žmogaus darbu – fizinis darbas prie mašinos, kliento, kuris prašo kažko, kas neatitinka standarto, vertinimas, derybos su tiekėju dėl pristatymo termino.
Skirtumas tarp įmonių šiuo atveju retai atsiranda atsitiktinai. Įmonės, kuriose brėžiniai, medžiagų srautai ir kokybės duomenys jau yra sistemoje, gali greičiau sumažinti tą trečiąją kategoriją nei įmonės, kuriose ši informacija vis dar yra popieriuje, el. laiškuose ar vieno darbo paruošimo specialisto galvoje. Technologija dažnai jau yra; kas lemia, ar ji bus panaudota, tai kaip darbas organizuotas šiandien.
Pirkėjas sveria aštuonis veiksnius, ir dirbtinis intelektas, perimantis darbą, pakeičia kiekvieno veiksnio svorį – ne ta pačia kryptimi ir ne tuo pačiu tempu.
Priklausomybė nuo savininko sveria daugiausia. Jei kalkuliacija, kliento santykiai ir planavimas priklauso nuo vieno asmens, tai yra rizika, kurią pirkėjas įtraukia į kainą, nepriklausomai nuo to, ką dirbtinis intelektas gali perimti. Tačiau jei dirbtinis intelektas jau iš dalies perima tą kalkuliaciją ir planavimą, prižiūrint žmogui, ta priklausomybė persikelia nuo asmens prie proceso – o procesą galima perduoti.
Pelno kokybė sveriama kitaip, kai taupymas tampa matomas. Taupymas, atsirandantis dėl to, kad viena programinės įrangos tiekėja perima užduotį, pirkėjui reiškia kitką nei taupymas, kuris įtvirtintas pačiame procese ir veikia su kiekvienu darbuotoju ar sistema. Kaip pagrįsti šią pelno kokybę, toliau paaiškinta pelno kokybės pagrindimo paaiškinime.
Pasikartojančios pajamos – paslaugų, priežiūros ir papildomo pardavimo sutartys – gamybos pramonėje įgyja kitokį svorį, jei tos priežiūros vykdymas iš dalies automatizuotas: tuomet tai mažiau priklauso nuo konkrečių meistrų prieinamumo. Kas tiksliai lemia pasikartojančių pajamų vertę parduodant įmonę, aptariama paaiškinime apie pasikartojančių pajamų vertinimą parduodant.
Taip pat tokie veiksniai kaip klientų koncentracija, augimo potencialas ir veiklos plečiamumas keičiasi, nes dirbtinis intelektas keičia augimo kaštų struktūrą: plėstis, nesamdant proporcingai daugiau darbo paruošimo specialistų ar planuotojų, dalyje gamybos įmonių jau yra realybė, o kitose – dar ne.
Šis pokytis nėra pagrindas kalbėti apie tai, ką įmonė turėtų palikti dirbti, o ką atleisti. Kuris darbas gali būti perimtas, yra faktinis klausimas apie užduotis; ką darbdavys su tuo daro, priklauso nuo jo paties teisinių pareigų ir nepriklauso vertės vertinimui. Klausimas, į kurį čia atsakoma, yra kitas – ką pirkėjas mato, žvelgdamas į įmonę – šiandien ir po dvejų metų.
Palyginimas su kitomis šakomis rodo, kad šis modelis nėra unikalus gamybos pramonei: tas pats poslinkis vyksta vertinant įmonės vertę transporto sektoriuje ir vertinant verslo paslaugų teikėjo vertę, kai dirbtinis intelektas perima užduotis, kiekvieną kartą su kitokiu pasiskirstymu tarp perėmimo, priežiūros ir žmogaus darbo.
Pagrindinis klausimas – kokį darbą šioje konkrečioje įmonėje dirbtinis intelektas tikrai gali perimti, kuri dalis pereina į priežiūros lygmenį ir kuri dalis lieka žmogaus darbu – atsakomas pagal kiekvieną užduotį naudojant FTE TO AI darbo analizę.
Pati vertės analizė – aštuoni veiksniai, kiekvienam veiksniui brandos balas su įrodymais, priklausomybės nuo savininko indeksas ir dvejų metų kalendorius iki pardavimo momento – dar kuriama. Kol kas siūlomas nemokamas vertės patikrinimas: aštuoni trumpi klausimai, po vieną kiekvienam veiksniui, kurie suteikia pirminį vaizdą, kuris veiksnys šiandien labiausiai slegia jūsų įmonės kainą.