Utrka za prikupljanje znanja 2026: Kako se automobilska proizvodnja razvija uz digitalizaciju

Krizu Znanja: Sve Veći Izazov u Proizvodnji Automobila

U automobilsim pogonima diljem Europe i Sjeverne Amerike tiha oluja se sprema. Deseci tisuća iskusnih tehničara približavaju se mirovini, a ključna znanja o naslijeđenim proizvodnim sustavima polako nestaju. Samo u tvornici Toyota Motor Manufacturing UK u Burnastonu, više od 300 radnika planira otići u mirovinu, noseći sa sobom desetljeća stručnosti.

Ovaj trend masovnih umirovljenja nije jedinstven za Toyotu. To je stvarnost koja se odvija na brojnim proizvodnim lokacijama širom svijeta. Inženjeri koji su desetljećima usavršavali proizvodne linije, optimizirali procese i usađivali proizvodne filozofije u svoje umove odlaze, a bez intervencije njihovo neprocjenjivo znanje moglo bi nestati.

Imperativ Elektrifikacije i Digitalizacije

S druge strane, automobilska industrija prolazi kroz veliku transformaciju. Prijelaz na električna vozila (EV), povećana ovisnost o robotici i integracija digitalnih sustava zahtijevaju potpuno nove kompetencije. Inženjerstvo visokog napona, integracija softvera i automatizacija sada su u prvom planu, tražeći vještine koje trenutni radnici možda nemaju.

To stvara jaz u znanju: veterani posjeduju duboku stručnost u tradicionalnim proizvodnim metodama, ali nova generacija radnika treba radikalno drugačiji skup vještina za snalaženje u složenostima digitalnih i elektrificiranih proizvodnih linija. Rješenje? Digitalizacija znanja odlazećih stručnjaka kako bi se sačuvala njihova mudrost i osigurala dostupnost za budućnost.

Digitalizacija Stručnosti: Utrka za Kodiranje Znanja

Hitnost hvatanja i prijenosa implicitnog znanja raste. U listopadu 2025. godine, konferencija Automotive Manufacturing North America (AMNA) fokusirala se na to kako se nositi s ovim izazovom. Industrijski lideri raspravljali su o strategijama za izvlačenje i kodiranje znanja umirovljenih radnika u digitalne formate, poput velikih jezičnih modela i digitalnih blizanaca. Te tehnologije ne služe za zamjenu ljudske stručnosti, već za njezino očuvanje i pojačavanje.

Koncept je jasan: iskusni radnici će hraniti AI sustave svojim praktičnim znanjem, učinkovito trenirajući digitalne alate da postanu spremišta znanja. Ovaj prijelaz od ljudske mudrosti usmjerene na čovjeka do inteligencije naučene od stroja ključan je za premošćivanje jaza u znanju u automobilskoj proizvodnji.

Toyotin Hibridni Program Naukovanja: Model za Budućnost

Izvrstan primjer rješavanja izazova prijenosa znanja je Toyotin hibridni program naukovanja, razvijen u suradnji s Rockwell Automation i Derby Collegeom. Ovaj program fokusira se na kombinaciju nastave u učionici i praktičnog iskustva s trenutnim kontrolnim sustavima i softverom za simulaciju. Cilj je pripremiti sljedeću generaciju za stvarne proizvodne scenarije, istovremeno hvatajući dijagnostičku intuiciju iskusnih inženjera.

Stephen Heirene iz Rockwell Automation naglašava važnost modernih programa obuke koji odražavaju stvarne uvjete u tvornici. "Obuka mora odražavati stvarne primjene," ističe Heirene, naglašavajući da zastarjela oprema malo pomaže u pripremi učenika za sustave s kojima će se susresti u proizvodnim pogonima.

Toyotin program kombinira dvije godine učenja u učionici o kontrolnim sustavima s opsežnim praktičnim iskustvom. Integriranjem novih tehnologija u kurikulum, Toyota osigurava da novi radnici steknu poznanstvo s alatima koje će koristiti, dok istovremeno hvata vrijedne tehnike rješavanja problema i dijagnostike iskusnih radnika.

Širenje Hvatanja Znanja u Industriji

Toyotin uspjeh u prijenosu znanja pruža predložak za druge proizvođače. Međutim, izazov je u širenju ovih programa na više proizvodnih lokacija i prilagodbi različitim tržištima rada i tehnologijama. Kako će više proizvođača pokrenuti slične programe u 2026., bit će ključno vidjeti kako prilagođavaju ove inicijative regionalnim potrebama i specifičnim proizvodnim tehnologijama.

Korporativne akademije, ili "univerziteti proizvodnje", mogle bi postati uobičajeno rješenje za velike proizvođače s više pogona. Ovi interni centri za obuku mogli bi standardizirati prijenos znanja i osigurati da se stručnost dijeli kroz cijelu organizaciju, osiguravajući dosljednost i skalabilnost.

Proizvodnja Baterija: Kritično Područje Prijenosa Znanja

Proizvodnja baterija jedno je od najsloženijih područja u automobilskoj proizvodnji i ističe hitnu potrebu za prijenosom znanja. Kao što objašnjava Riddhi Padariya, bivši Tesla stručnjak, tehnički izazovi sastavljanja baterijskih paketa su ogromni. Logistički problemi poput upravljanja isporukom milijuna baterijskih ćelija tjedno bez oštećenja, u kombinaciji s potrebom za preciznim termalnim upravljanjem, zahtijevaju duboku stručnost.

Padariya naglašava da čak i mali problemi, poput curenja elektrolita, mogu dovesti do katastrofalnih kvarova. Kako se proizvodnja baterija brzo širi u 2026., proizvođači se moraju oslanjati na iskusne radnike da podijele svoje znanje o rukovanju ovim osjetljivim procesima. Optimizacija vremena stvrdnjavanja, upravljanje protokom proizvodnje i sprječavanje oštećenja tijekom sastavljanja su područja koja zahtijevaju duboko razumijevanje koje se ne može naučiti preko noći.

Kako proizvođači povećavaju proizvodnju baterija da zadovolje rastuću potražnju, sposobnost hvatanja i prijenosa znanja u stvarnom vremenu bit će ključna za smanjenje uskih grla i poboljšanje učinkovitosti proizvodnje.

Prevladavanje Otpora prema Promjenama: Ljudski Element u Digitalnoj Transformaciji

Iako su digitalni alati i programi usavršavanja ključni, proizvođači moraju također adresirati ljudsku stranu digitalne transformacije. Otpor prema promjenama, često nazivan "upravljanje promjenama", jedan je od najvećih prepreka u modernoj proizvodnji. Na AMNA konferenciji, lideri iz Stellantisa, General Motorsa i Boscha raspravljali su o tome kako kombinacija digitalnih alata i lean proizvodnih praksi može povećati produktivnost dok istovremeno uključuje radnike u proces.

Ključ je integrirati tehnologiju na način koji poboljšava ljudske sposobnosti rješavanja problema, a ne da ih zamjenjuje. Kada radnici razumiju prednosti digitalnih alata i vide kako mogu poboljšati svoje svakodnevne zadatke, stopa usvajanja raste. Stoga uspjeh ovisi ne samo o samoj tehnologiji, već i o načinu na koji se uvodi i podržava od strane vodstva.

Globalni Konkurentski Pejzaž: Znanje naspram Brzine

Kako 2026. napreduje, automobilska industrija suočava se s intenzivnom globalnom konkurencijom. Kineski proizvođači automobila, poput Nio i BYD-a, brzo povećavaju proizvodnju EV vozila, koristeći vertikalnu integraciju i agilne, digitalno orijentirane proizvodne strategije. Zapadni proizvođači, s druge strane, pokušavaju prilagoditi naslijeđene tvornice za proizvodnju EV-a bez zaustavljanja tradicionalnih proizvodnih linija.

To stvara strukturnu neravnotežu: kineske tvrtke mogu dizajnirati i proizvoditi nove modele EV-a mnogo brže od svojih zapadnih konkurenata, koji rade s duljim ciklusima razvoja. Međutim, zapadni proizvođači imaju jasnu prednost—desetljeća akumuliranog znanja u kontroli kvalitete, kontinuiranom poboljšanju i upravljanju lancem opskrbe. Izazov je spojiti ovu stručnost s modernim digitalnim alatima kako bi ostali konkurentni.

Proizvođači koji uspiju kombinirati svoju bogatu povijest proizvodne izvrsnosti s najsuvremenijim tehnologijama imat će značajnu prednost nad konkurentima. S druge strane, oni koji ne uspiju uhvatiti i prenijeti znanje mogli bi se teško natjecati s brže pokretnim, digitalno rođenim tvrtkama.

Imperativ Očuvanja Znanja

Vrijeme istječe za proizvođače automobila da uhvate i sačuvaju stručnost umirovljenih radnika. Kako se industrija ubrzano prebacuje na elektrifikaciju i digitalnu proizvodnju, izazov postaje još hitniji. Tehnologija postoji za očuvanje institucionalnog znanja—bilo kroz AI, digitalne blizance ili druge alate—ali vrijeme istječe.

Tvrtke koje uspiju u ovoj utrci prijenosa znanja neće samo sačuvati svoju konkurentsku prednost, već će osigurati i dugoročnu održivost svojih operacija. Kako se 2026. odvija, pobjednici će biti oni koji svoje umirovljene radnike tretiraju kao vrijedan resurs, hvatajući njihovo znanje aktivnim kodiranjem i digitalnim očuvanjem, umjesto da ga dopuste da nestane u mirovini.

Studija Slučaja Primjene: Hvatanje Znanja u Proizvodnji Baterija

Jedan vodeći proizvođač automobila nedavno je pokrenuo interni program za hvatanje znanja iskusnih inženjera u proizvodnji baterija. Kroz kombinaciju tehnologije digitalnog blizanca i AI platformi za učenje, tvrtka je dokumentirala ne samo korake uključene u sastavljanje baterija, već i razloge iza svake odluke. Ovo "kodiranje mudrosti" omogućilo je novim zaposlenicima da iskoriste uvide iz stvarnog rješavanja problema i ubrzalo njihovu krivulju učenja, smanjujući uobičajene pogreške u procesu.