Ford kembali menempatkan pengalaman manusia di pusat strategi kualitas setelah terlalu lama mengandalkan otomatisasi. Hasil awal dari langkah itu mulai terlihat pada mutu produk awal dan efisiensi biaya, menurut perusahaan.
Perubahan arah ini juga tercermin dalam laporan terbaru JD Power Initial Quality Survey, yang menempatkan Ford di posisi teratas di antara merek arus utama. Capaian tersebut dinilai selaras dengan kembalinya para insinyur senior ke proses pengembangan kendaraan.
Chief Operating Officer Ford, Kumar Galhotra, mengatakan perusahaan sempat semakin bergantung pada sistem mutu otomatis tanpa memperoleh hasil yang diinginkan. Karena itu, para insinyur veteran kini ditempatkan sebagai pusat pemulihan kualitas Ford.
Insinyur senior kembali untuk menutup celah pengetahuan
Dalam tiga tahun terakhir, Ford disebut telah merekrut kembali sekitar 350 insinyur veteran. Bloomberg melaporkan bahwa mereka berasal dari mantan pegawai Ford dan juga dari perusahaan pemasok yang punya pengalaman panjang di industri.
Di internal perusahaan, mereka dijuluki “gray beard” engineers. Tugas mereka mencakup membimbing karyawan yang lebih muda, membantu melatih ulang perangkat AI, dan mencari potensi cacat mutu sebelum masalah sampai ke lantai pabrik.
Menurut para eksekutif Ford, masalah utama perusahaan bukan hanya teknologi yang kurang matang. Pengetahuan teknik yang dibangun selama beberapa generasi kendaraan dinilai tidak cukup dijaga ketika banyak tenaga berpengalaman meninggalkan perusahaan.
AI tetap dipakai, tetapi tidak bekerja 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 menilai AI sebagai alat yang sangat baik, tetapi kualitas hasilnya sangat bergantung pada data yang digunakan untuk melatih sistem. Karena itu, Ford kini menambahkan wawasan dari para insinyur berpengalaman agar hasil AI lebih akurat dan relevan.
Perusahaan juga telah menambahkan lebih dari 100.000 pengujian validasi berbasis AI. Pengujian ini dirancang untuk menemukan edge case dan menguji ketahanan perangkat lunak kendaraan dalam berbagai kondisi.
Kerangka pengujian otomatis tersebut dipakai agar insinyur bisa memvalidasi ulang perangkat lunak dengan cepat ketika ada perubahan di tahap akhir. Tujuannya adalah memastikan masalah terdeteksi sebelum kendaraan dikirim ke konsumen.
Pengawasan mutu kini lebih menyatu di seluruh tim
Perubahan Ford tidak berhenti pada perangkat keras kendaraan. Tim perangkat lunak, manufaktur, dan rantai pasok kini bekerja jauh lebih erat agar masalah bisa ditemukan lebih cepat dalam siklus pengembangan.
Perusahaan juga membentuk tim khusus penjaminan mutu perangkat lunak yang beranggotakan 40 orang. Tim ini ditugaskan untuk meningkatkan keandalan perangkat lunak sebelum kendaraan sampai ke tangan pelanggan.
Galhotra mengatakan para insinyur berpengalaman kini memimpin tinjauan mutu wajib dalam proses pengembangan. Pendekatan ini mendorong pergeseran dari pola memperbaiki masalah setelah muncul menjadi mencegah masalah sejak awal.
Kasus Ford memperlihatkan bahwa otomatisasi tidak selalu bisa menggantikan pengalaman lapangan yang terkumpul selama puluhan tahun. Di industri otomotif yang kompleks, kualitas produk tetap ditentukan oleh gabungan data, perangkat digital, dan penilaian teknik yang lahir dari pengalaman nyata.
Ford kini mencoba menjaga keseimbangan itu dengan lebih hati-hati. AI tetap menjadi alat penting, tetapi keputusan kualitas kembali ditopang oleh para insinyur yang memahami detail persoalan sejak tahap desain hingga produksi.