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

Krizа znаnjа: Rastući izazov u proizvodnji automobila

U automobilski fabrikama širom Evrope i Severne Amerike tiha oluja se sprema. Desetine hiljada iskusnih tehničara približava se penziji, a ključna znanja o nasleđenim proizvodnim sistemima polako izmiču. Samo u postrojenju Toyota Motor Manufacturing UK u Burnastonu, preko 300 radnika će otići u penziju, noseći sa sobom decenije stručnosti.

Ovaj trend masovne penzije nije jedinstven za Toyotu. To je realnost koja se odvija na brojnim proizvodnim lokacijama širom sveta. Inženjeri koji su decenijama usavršavali proizvodne linije, optimizovali procese i usađivali proizvodne filozofije u svoje umove odlaze, a bez intervencije njihovo neprocenjivo znanje može nestati.

Imperativ elektrifikacije i digitalizacije

S druge strane jednačine, automobilska industrija prolazi kroz ogromnu transformaciju. Prelazak na električna vozila (EV), povećana zavisnost od robotike i integracija digitalnih sistema zahtevaju potpuno nove kompetencije. Inženjering visokog napona, integracija softvera i automatizacija sada su u prvom planu, tražeći veštine koje trenutni radnici možda nemaju.

Ovo stvara jaz u znanju: veterani poseduju duboku stručnost u tradicionalnim metodama proizvodnje, ali nova generacija radnika treba radikalno drugačiji skup veština da bi se snašla u složenostima digitalnih i elektrifikovanih proizvodnih linija. Rešenje? Digitalizacija znanja odlazećih stručnjaka kako bi se sačuvala njihova mudrost i obezbedila dostupnost za budućnost.

Digitalizacija stručnosti: Trka za kodiranjem znanja

Hitnost hvatanja i prenosa tacitnog znanja raste. U oktobru 2025. godine, konferencija Automotive Manufacturing North America (AMNA) fokusirala se na to kako se suočiti sa ovim izazovom. Lideri industrije razgovarali su o strategijama za izvlačenje i kodiranje znanja radnika koji odlaze u digitalne formate, kao što su veliki jezički modeli i digitalni blizanci. Ove tehnologije ne služe da zamene ljudsku stručnost, već da je sačuvaju i pojačaju.

Koncept je jasan: iskusni radnici će hraniti AI sisteme svojim praktičnim znanjem, efikasno obučavajući digitalne alate da postanu skladišta znanja. Ovaj prelaz sa ljudske mudrosti na mašinski naučenu inteligenciju je ključan za premošćavanje jaza u znanju u automobilskoj proizvodnji.

Hibridni program pripravništva Toyote: Model za budućnost

Izuzetan primer rešavanja izazova prenosa znanja je hibridni program pripravništva Toyote, razvijen u saradnji sa Rockwell Automation i Derby College. Ovaj program se fokusira i na obuku u učionici i na praktično iskustvo sa aktuelnim kontrolnim sistemima i softverom za simulaciju. Cilj je pripremiti sledeću generaciju za stvarne proizvodne scenarije, istovremeno hvatajući dijagnostičku intuiciju iskusnih inženjera.

Stephen Heirene iz Rockwell Automation naglašava važnost modernih programa obuke koji odražavaju stvarne uslove u fabrici. „Obuka mora da odražava stvarne primene,“ ističe Heirene, naglašavajući da zastarela oprema malo pomaže učenicima da se pripreme za sisteme sa kojima će se susretati u proizvodnim pogonima.

Program Toyote kombinuje dve godine učenja u učionici o kontrolnim sistemima sa opsežnim praktičnim iskustvom. Integracijom novih tehnologija u kurikulum, Toyota osigurava da novi radnici steknu poznanstvo sa alatima koje će koristiti, dok istovremeno hvata dragocene tehnike rešavanja problema i dijagnostike iskusnih radnika.

Širenje hvatanja znanja širom industrije

Uspeh Toyote u prenosu znanja pruža šablon za druge proizvođače. Međutim, izazov je u širenju ovih programa na više proizvodnih lokacija i prilagođavanju različitim tržištima rada i tehnologijama. Kako će sve više proizvođača pokretati slične programe u 2026. godini, biće ključno videti kako prilagođavaju ove inicijative regionalnim potrebama i specifičnim proizvodnim tehnologijama.

Korparativne akademije, ili „univerziteti proizvodnje“, mogli bi postati uobičajeno rešenje za velike proizvođače sa više pogona. Ovi interni centri za obuku mogli bi standardizovati prenos znanja i osigurati da se stručnost deli kroz celu organizaciju, obezbeđujući doslednost i skalabilnost.

Proizvodnja baterija: Kritična oblast prenosa znanja

Proizvodnja baterija je jedna od najsloženijih oblasti u automobilskoj proizvodnji i ističe hitnu potrebu za prenosom znanja. Kao što objašnjava Riddhi Padariya, bivši Tesla stručnjak, tehnički izazovi sklapanja baterijskih paketa su ogromni. Logistički problemi poput upravljanja isporukom miliona baterijskih ćelija nedeljno bez oštećenja, u kombinaciji sa potrebom za preciznim termalnim upravljanjem, zahtevaju 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. godini, proizvođači moraju da se oslone na iskusne radnike da podele svoje znanje o rukovanju ovim delikatnim procesima. Optimizacija vremena stvrdnjavanja, upravljanje protokom proizvodnje i sprečavanje oštećenja tokom sklapanja su oblasti koje zahtevaju duboko razumevanje koje se ne može naučiti preko noći.

Kako proizvođači povećavaju proizvodnju baterija da bi zadovoljili rastuću potražnju, sposobnost hvatanja i prenosa znanja u realnom vremenu biće ključna za smanjenje uskih grla i poboljšanje efikasnosti proizvodnje.

Prevazilaženje otpora promenama: Ljudski faktor u digitalnoj transformaciji

Iako su digitalni alati i programi za usavršavanje veština neophodni, proizvođači moraju da se pozabave i ljudskom stranom digitalne transformacije. Otpor prema promenama, poznat kao „upravljanje promenama“, jedan je od najvećih prepreka u modernoj proizvodnji. Na AMNA konferenciji, lideri iz Stellantisa, General Motorsa i Boscha razgovarali su o tome kako kombinovanje digitalnih alata sa lean proizvodnim praksama može povećati produktivnost dok istovremeno angažuje radnike u procesu.

Ključ je integrisati tehnologiju na način koji unapređuje ljudske sposobnosti rešavanja problema, a ne da ih zamenjuje. Kada radnici razumeju prednosti digitalnih alata i vide kako mogu poboljšati svoje svakodnevne zadatke, stopa usvajanja raste. Stoga uspeh ne zavisi samo od same tehnologije, već i od načina na koji se uvodi i podržava od strane rukovodstva.

Globalni konkurentski pejzaž: Znanje naspram brzine

Kako 2026. godina odmiče, automobilska industrija se suočava sa intenzivnom globalnom konkurencijom. Kineski proizvođači automobila, poput Nio i BYD, brzo povećavaju proizvodnju EV vozila, koristeći vertikalnu integraciju i agilne, digitalno orijentisane proizvodne strategije. Zapadni proizvođači, s druge strane, pokušavaju da prilagode nasleđene fabrike za proizvodnju EV vozila bez zaustavljanja tradicionalnih proizvodnih linija.

Ovo stvara strukturni disbalans: kineske kompanije mogu mnogo brže dizajnirati i proizvoditi nove modele EV vozila od svojih zapadnih konkurenata, koji rade po dužim ciklusima razvoja. Međutim, zapadni proizvođači imaju jasnu prednost — decenije akumuliranog znanja u kontroli kvaliteta, kontinuiranom unapređenju i upravljanju lancem snabdevanja. Izazov je spojiti ovu stručnost sa modernim digitalnim alatima kako bi ostali konkurentni.

Proizvođači koji uspeju da kombinuju bogatu istoriju proizvodne izvrsnosti sa najsavremenijim tehnologijama imaće značajnu prednost nad rivalima. S druge strane, oni koji ne uspeju da uhvate i prenesu znanje mogu imati poteškoće u konkurenciji sa brže pokretnim, digitalno rođenim kompanijama.

Imperativ očuvanja znanja

Vreme ističe za proizvođače automobila da uhvate i sačuvaju stručnost radnika koji odlaze u penziju. Kako se industrija ubrzano okreće elektrifikaciji i digitalnoj proizvodnji, izazov postaje još hitniji. Tehnologija postoji da sačuva institucionalno znanje — bilo kroz AI, digitalne blizance ili druge alate — ali vreme ističe.

Kompanije koje uspeju u ovoj trci prenosa znanja neće samo sačuvati svoju konkurentsku prednost, već će obezbediti i dugoročnu održivost svojih operacija. Kako se 2026. godina bude odvijala, pobednici će biti oni koji svoje radnike u penziji tretiraju kao dragoceni resurs, hvatajući njihovo znanje kroz aktivno kodiranje i digitalno očuvanje, umesto da ga dozvole da nestane u penziji.

Studija slučaja primene: 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, kompanija je dokumentovala ne samo korake u sklapanju baterija, već i razloge iza svake odluke. Ovo „kodiranje mudrosti“ omogućilo je novim zaposlenima da imaju koristi od uvida u rešavanje problema iz stvarnog sveta i ubrzalo njihovu krivu učenja, smanjujući uobičajene greške u procesu.