Ngày 21 tháng 8 năm 2023
Đánh giá tác động của thực tế tăng cường trong đào tạo sản xuất công nghiệp
Như đã trình bày trong phần một của loạt bài này, Fortune Business Insights định giá thị trường thực tế tăng cường (AR) ở mức 42,20 tỷ USD vào năm 2022 và dự báo tăng từ 62,75 tỷ USD năm 2023 lên 1.109,71 tỷ USD vào năm 2030.
AR đặc biệt hữu ích đối với ngành sản xuất và xây dựng, nơi công nghệ này được khai thác để nâng cao khả năng quản lý dây chuyền sản xuất, phân tích và tương tác với mô hình ảo, cũng như tạo bản thiết kế ảo và cung cấp hướng dẫn từ xa.
Một nghiên cứu mới của Augmented Reality for Enterprise Alliance (AREA) làm rõ thêm tiềm năng sử dụng AR của các nhà sản xuất trong đào tạo người lao động.
Về nghiên cứu
Báo cáo “Đánh giá hiệu quả của thực tế tăng cường trong việc cung cấp hướng dẫn công việc đòi hỏi độ khéo léo cao (ERADEX)”, nêu rõ những thách thức đáng kể mà các công ty sản xuất vật liệu composite phải đối mặt trong việc giảm lãng phí, hoàn thành nhiệm vụ trong thời gian ngắn hơn và vận hành theo quy trình sản xuất lấy người tiêu dùng làm trung tâm với yêu cầu “làm đúng ngay từ lần đầu”.
Toàn bộ quá trình đào tạo lực lượng lao động — từ đào tạo ban đầu cho nhân viên mới tuyển đến nâng cao kỹ năng cho nhân viên đã thành thạo — đều đóng vai trò then chốt trong việc duy trì tiêu chuẩn chất lượng cao của ngành. Doanh nghiệp phải cân bằng giữa chất lượng và tính nhất quán của hoạt động đào tạo với mục tiêu giảm lãng phí, đồng thời xây dựng cách tiếp cận bền vững về chất lượng, năng suất và sản lượng có thể đo lường.
Đại dịch COVID-19 càng làm tăng nhu cầu duy trì sự cân bằng giữa đào tạo và sản xuất. Vì vậy, ngành phải giải quyết các thách thức mới về giao sản phẩm đúng hạn trong khuôn khổ chất lượng được chấp nhận, đồng thời tiếp tục nâng cao kỹ năng lực lượng lao động trước những biến động toàn cầu mới.
Nghiên cứu ERADEX xem xét tiềm năng sử dụng thực tế mở rộng (XR) trong đào tạo và ứng dụng trong ngành, đồng thời đánh giá các thử nghiệm AR dùng để truyền đạt hướng dẫn cho những công việc đòi hỏi độ khéo léo cao.
Nghiên cứu tập trung vào bốn câu hỏi chính:
- AR dành cho các nhiệm vụ đòi hỏi độ khéo léo cao khác gì so với những phương pháp hướng dẫn khác như tài liệu giấy, giảng dạy tại lớp và trực tuyến, hướng dẫn trên màn hình hoặc hướng dẫn chỉ bằng âm thanh?
- Người dùng bị tác động như thế nào khi nhận hướng dẫn bằng AR trong các nhiệm vụ đòi hỏi độ khéo léo cao?
- Những yếu tố then chốt nào — chẳng hạn cơ cấu chi phí — ảnh hưởng đến việc ra quyết định và thúc đẩy lợi tức đầu tư khi cung cấp hướng dẫn cho các công việc thủ công đặc biệt tinh vi?
- Hướng dẫn công việc có hỗ trợ AR cho các nhiệm vụ thủ công linh hoạt và biến đổi có thể giúp cải thiện quy trình kinh doanh như nâng cao chất lượng, tăng năng suất và giảm lãng phí hay không?
Các nhà nghiên cứu sử dụng phương pháp hỗn hợp để thiết lập các kết quả có thể đo lường sau:
Định lượng:
- Thời gian hoàn thành nhiệm vụ đào tạo và nhiệm vụ chuyển giao
- Số lỗi quan sát được trong từng nhiệm vụ
- Người tham gia đạt hoặc không đạt
- Kiểm tra thời gian và độ chính xác khi người dùng thực hiện các phần cụ thể của quy trình lắp ráp composite
- Mức độ chấp nhận công nghệ của người tham gia, bao gồm đánh giá mức độ yêu thích/cảm nhận khi sử dụng AR để hoàn thành nhiệm vụ đòi hỏi độ khéo léo
- Thông tin nhân khẩu học cơ bản (nhóm tuổi, giới tính, trình độ học vấn, v.v.)
- Ước tính lượng vật liệu phế phẩm/cần gia công lại
Định tính:
- Chất lượng cuối cùng của sản phẩm công việc
- Mức độ rõ ràng khi sử dụng hướng dẫn AR/không AR
- Đánh giá mức độ trực quan, dễ làm theo của hướng dẫn AR để hoàn thành nhiệm vụ
Phương pháp nghiên cứu
ERADEX đặt mục tiêu xem xét tác động của AR khi đào tạo người dùng cách lắp ráp vật liệu composite. Các nhà nghiên cứu sử dụng thiết kế thực nghiệm giữa các nhóm, so sánh các chỉ số KPI về hiệu quả của nhóm được hỗ trợ bằng AR với nhóm đối chứng được hướng dẫn mà không dùng AR. Hai nhiệm vụ đào tạo tạo ra sự khác biệt trong thao tác, trong đó người tham gia thực hành quy trình đóng túi. Nghiên cứu nhằm xác định mức độ chuyển giao những gì người tham gia đã học — và chưa học — đồng thời đánh giá độ khéo léo khi sử dụng AR trong khâu thiết lập và thao tác.
Các nhà nghiên cứu thu thập dữ liệu định tính từ 33 người tham gia thông qua nhận xét/quan sát trong thử nghiệm, cùng khảo sát trước và sau thử nghiệm.
Ba chỉ số dữ liệu định lượng được dùng để ghi nhận chính xác thời gian, số lỗi và tình trạng túi không đạt của từng người tham gia trong thử nghiệm kéo dài 45 phút, với mỗi người thực hiện ba lần lặp cho từng bài thử. Mỗi người báo cho điều phối viên khi họ cho rằng bài thử đã hoàn thành. Sau đó điều phối viên xác định quy trình đóng túi đạt hay không bằng cách kiểm tra xem sản phẩm hoàn thiện có chịu được môi trường chân không và duy trì trong 2 phút hay không.
Sau khi hoàn tất thử nghiệm, các nhà nghiên cứu phân tích dữ liệu thu thập được để xác định tiềm năng của AR trong việc giúp nhà sản xuất cải thiện quy trình, áp dụng phương pháp làm việc linh hoạt hơn, giảm thời gian và chi phí đào tạo, đồng thời nâng cao kỹ năng nhân sự ở nhiều cấp độ kỹ thuật khác nhau.
Kết quả nghiên cứu rất đáng khích lệ, cả về tính hữu ích của AR đối với người lao động lẫn tiềm năng tạo tác động tích cực đến ngành.
Phần III của loạt bài sẽ được đăng trong tuần bắt đầu từ ngày 28 tháng 8 — hãy đón xem!
Đọc Phần I của loạt bài “Từ ngách nhỏ thành nhu cầu thiết yếu: Đổi mới và tích hợp trong thị trường AR đang bùng nổ“