سقوط خاموش دانش: بحران تجربه در صنایع و معادن

صنایع و معادن: در حالی که صنایع مادر ایران و جهان درگیر تحول دیجیتال و چالش‌های زنجیره تأمین هستند، یک بحران پنهان در حال شکل‌گیری است:
شکاف تجربه ناشی از بازنشستگی زودهنگام و خروج اجباری نیروهای متخصص، باسابقه و ماهر. این متخصصان، از مهندسان با تجربه ۲۰ ساله در فرآیندهای پیچیده متالورژی گرفته تا استادکاران ماشین‌آلات سنگین، حامل دانش ضمنی(Tacit Knowledge) هستند؛ دانشی که مکتوب نیست، در دفترچه‌های راهنما یافت نمی‌شود، و تنها از طریق سال‌ها کار و مواجهه با موقعیت‌های بحرانی کسب شده است. خروج ناگهانی این افراد، به معنای از بین رفتن میراث ناملموس سازمان و فلج شدن سیستم‌های عیب‌یابی و حل مسئله است.

هزینه نامرئی تولید: از دست رفتن دانش ضمنی

از دست رفتن دانش ضمنی، تأثیرات مستقیم و نامرئی بر عملکرد صنایع دارد:
افزایش نرخ خطا و حوادث: نیروهای جدید به دلیل کمبود تجربه در مواجهه با شرایط غیر استاندارد، زمان بیشتری برای تصمیم‌گیری صرف می‌کنند و احتمال خطای انسانی در محیط‌های پرخطر افزایش می‌یابد.
کاهش راندمان فرآیند: دانش ضمنی استادکاران در تنظیم دقیق تجهیزات، بهینه‌سازی مصرف مواد اولیه و صرفه‌جویی در انرژی حیاتی است. با خروج آن‌ها، راندمان تولید کاهش و هزینه‌های عملیاتی(OPEX) افزایش می‌یابد.
طولانی‌شدن زمان توقف: زمانی که یک ماشین‌آلات پیچیده خراب می‌شود، توانایی عیب‌یابی سریع و دقیق به تجربه فردی وابسته است. انتقال این دانش به نیروی جوان، زمان‌بر است و توقف خط تولید را طولانی‌تر می‌کند.

از مربیگری تا بانک اطلاعاتی

کشورهای پیشرفته برای مدیریت این بحران، استراتژی‌های چندوجهی را به کار گرفته‌اند:
برنامه‌های مربیگری معکوس: در این مدل، نیروی جوان (مسلط به تکنولوژی‌های دیجیتال) به نیروی باتجربه (مسلط به فرآیند) آموزش می‌دهد و در مقابل، جوانان دانش فنی را کسب می‌کنند. این فرآیند تبادل، به مستندسازی دانش ضمنی کمک می‌کند.
استخدام پاره‌وقت بازنشستگان: شرکت‌ها با انعقاد قراردادهای پاره‌وقت یا مشاوره‌ای با بازنشستگان، اطمینان حاصل می‌کنند که دانش کلیدی آن‌ها در هنگام نیاز در دسترس باشد و فرآیند انتقال به صورت تدریجی انجام پذیرد.
بانک دانش سازمانی: ایجاد سیستم‌های مدیریتی جامع که در آن فرآیندهای عیب‌یابی، تجربیات حل مسائل خاص و بهترین اقدامات (Best Practices) توسط متخصصان ارشد مکتوب و دیجیتالیزه می‌شود.

ایران: چالش‌های ساختاری و قانونی

قوانین بازنشستگی زودهنگام: برخی قوانین و فشارهای مالی باعث می‌شود که نیروهای متخصص در اوج کارایی و تجربه، مجبور به بازنشستگی زودهنگام شوند که این یک خروج اجباری دانش از سیستم است.
جذابیت پایین صنعت برای جوانان: به دلیل فاصله میان دانشگاه و صنعت، حقوق پایین در شروع کار و شرایط سخت محیطی (به ویژه در مناطق معدنی دورافتاده)، فارغ‌التحصیلان برتر تمایل کمتری به کار در صنایع سنگین پیدا می‌کنند. این امر، چرخه جایگزینی را مختل می‌کند.
عدم فرهنگ‌سازی مستندسازی: در بسیاری از سازمان‌های سنتی ایران، دانش، قدرت محسوب می‌شود و تمایل کمی به اشتراک‌گذاری و مستندسازی تجربیات در میان متخصصان وجود دارد.

راه‌حل‌های نوین: پل‌های دیجیتالی و هوش مصنوعی

آموزش مبتنی بر واقعیت افزوده(AR) و واقعیت مجازی(VR): متخصص باتجربه می‌تواند با استفاده از عینک‌های AR، راهنمایی‌های خود را به صورت دستورالعمل‌های بصری، گام به گام و هم‌پوشان (Overlay) روی تجهیزات واقعی برای نیروی جوان نمایش دهد. این امر فرآیند یادگیری و عیب‌یابی را به شدت سریع‌تر و ایمن‌تر می‌کند.
سیستم‌های هوش مصنوعی(AI) برای عیب‌یابی: با استفاده از داده‌های جمع‌آوری شده از سال‌ها عملیات، می‌توان مدل‌های هوش مصنوعی را آموزش داد تا الگوهای خرابی را که پیش‌تر توسط استادکاران به صورت شهودی تشخیص داده می‌شد، حالا به صورت الگوریتمی شناسایی و به نیروی جدید منتقل کنند.
ویدئوگرافی از فرآیندها: ضبط ویدئویی فرآیندهای کلیدی، تعمیرات پیچیده و تکنیک‌های خاص توسط متخصصان قدیمی، به عنوان یک منبع آموزشی دیداری برای نسل بعدی.