Ford memilih langkah yang jarang terdengar di industri otomotif modern: memanggil kembali para insinyur senior setelah sistem kecerdasan buatan dan otomatisasi mutu tidak memberi hasil seperti yang diharapkan. Kini, kehadiran para veteran itu justru mulai dikaitkan dengan perbaikan kualitas awal dan efisiensi biaya.
Perubahan arah ini datang saat Ford mencatat kemajuan pada JD Power Initial Quality Survey dan naik ke posisi teratas di antara merek arus utama. Perusahaan menilai kebangkitan itu tidak lepas dari kembalinya pengalaman manusia ke dalam proses pengembangan kendaraan.
Bloomberg melaporkan Ford telah merekrut kembali sekitar 350 insinyur veteran dalam tiga tahun terakhir. Mereka berasal dari mantan pegawai Ford maupun pemasok yang sudah lama berkecimpung di industri otomotif.
| Langkah Ford | Tujuan Utama | Detail Penting |
|---|---|---|
| Merekrut kembali insinyur veteran | Menutup celah pengetahuan | Sekitar 350 insinyur dalam tiga tahun terakhir |
| Memakai AI dan otomatisasi mutu | Mempercepat deteksi masalah | Tetap digunakan, tetapi kini didukung data dari insinyur berpengalaman |
| Membentuk tim khusus perangkat lunak | Meningkatkan keandalan software | Beranggotakan 40 orang |
AI Masih Dipakai, Tapi Tidak Lagi Dibiarkan Sendiri
Wakil Presiden Ford untuk rekayasa perangkat keras kendaraan, Charles Poon, mengakui perusahaan sempat melebih-lebihkan kemampuan AI untuk bekerja sendiri. Ia mengatakan Ford keliru mengira bahwa memasukkan kebutuhan desain ke sistem AI akan otomatis menghasilkan produk berkualitas tinggi.
Poon tetap menyebut AI sebagai alat yang sangat baik, namun kualitasnya bergantung pada data pelatihan. Di titik inilah Ford melihat kelemahannya sendiri, karena pengetahuan teknik yang dibangun selama beberapa generasi kendaraan tidak cukup dijaga ketika banyak tenaga berpengalaman pergi.
Untuk menutup celah itu, Ford membawa kembali lebih dari 350 insinyur veteran yang di internal dijuluki “gray beard” engineers. Mereka kini membimbing karyawan yang lebih muda, membantu melatih ulang perangkat AI, dan mencari potensi cacat mutu sebelum masalah masuk ke lini produksi.
Chief Operating Officer Ford, Kumar Galhotra, mengatakan perusahaan sebelumnya terlalu mengandalkan sistem mutu otomatis tanpa memperoleh hasil yang diinginkan. Menurut dia, para insinyur berpengalaman kini ditempatkan di pusat strategi pemulihan kualitas Ford.
Galhotra juga menjelaskan bahwa para veteran itu memimpin tinjauan mutu wajib dalam proses pengembangan. Polanya bergeser dari memperbaiki masalah setelah muncul menjadi mencegah masalah sejak awal.
Perubahan tersebut tidak berhenti pada sisi perangkat keras kendaraan. Ford menyebut tim perangkat lunak, manufaktur, dan rantai pasok kini bekerja lebih erat agar masalah bisa ditemukan lebih cepat dalam siklus pengembangan.
Perusahaan juga membentuk tim khusus penjaminan mutu perangkat lunak beranggotakan 40 orang. Tim ini ditugaskan meningkatkan keandalan software sebelum kendaraan sampai ke tangan pelanggan.
Pelajaran dari Ford
Ford kini tetap memakai AI, tetapi memberi sistem itu data yang lebih baik dari para insinyur berpengalaman agar hasilnya lebih akurat dan relevan. Perusahaan mengatakan telah menambahkan lebih dari 100.000 pengujian validasi berbasis AI untuk menemukan edge case dan menguji ketahanan perangkat lunak kendaraan.
Kerangka pengujian otomatis itu juga dipakai agar insinyur bisa memvalidasi ulang perangkat lunak dengan cepat ketika ada perubahan di tahap akhir. Tujuannya sederhana, yakni memastikan masalah terdeteksi sebelum kendaraan dikirim ke konsumen.
Kasus Ford menunjukkan bahwa otomatisasi tidak selalu bisa menggantikan pengalaman lapangan yang terkumpul selama puluhan tahun. Di industri otomotif yang kompleks, kualitas produk tetap bergantung pada perpaduan antara data, sistem digital, dan penilaian teknik yang lahir dari pengalaman nyata.
Perusahaan tampaknya kini memilih pendekatan yang lebih seimbang antara manusia dan mesin. AI tetap menjadi alat penting, tetapi keputusan kualitas kembali ditopang oleh para insinyur yang memahami detail persoalan sejak tahap desain hingga produksi.
Hasil awal dari pendekatan itu sudah mulai terlihat pada capaian kualitas dan biaya, menurut perusahaan. Ford kini menggunakan pengalaman para veteran bukan hanya untuk memperbaiki kesalahan, tetapi juga untuk mengajarkan sistem digital agar tidak mengulang kekeliruan yang sama.