Ford vertrouwde op AI — en haalde de ingenieurs terug toen kwaliteit zichzelf niet bleek te repareren

© A. Krivonosov

Ford haalt zo’n 350 ervaren ingenieurs terug om de kwaliteit van zijn auto’s onder controle te krijgen voordat problemen uitmonden in massale terugroepacties. Het bedrijf had eerder ingezet op kunstmatige intelligentie en automatisering, maar moest erkennen dat algoritmes alleen niet volstaan.

Het team, geleid door operationeel directeur Kumar Galhotra, gaat jongere medewerkers begeleiden, deelnemen aan ontwerpanalyses en de geautomatiseerde keuringssystemen herafstellen. Het idee is niet om AI overboord te zetten, maar om het systeem te leren defecten eerder te zien — in de ontwerp- en productiefase, niet pas na klachten van eigenaren.

Charles Poon, Fords vice president vehicle hardware engineering, was glashelder: „Kunstmatige intelligentie is een fantastisch hulpmiddel, maar zo goed als de informatie waarmee je het traint.” Volgens hem ging het bedrijf er ten onrechte van uit dat het volstond om de ontwerpvereisten in het systeem te stoppen om er een kwaliteitsproduct uit te krijgen.

Ford heeft daar duur voor betaald. Het merk werd het meest teruggeroepen van de Verenigde Staten: in één jaar tijd kondigde het meer dan 150 servicecampagnes aan en riep het bijna 13 miljoen auto’s terug. In 2026 staat de teller al op 51 terugroepacties. Veel problemen gaan terug op platforms en modellen die tussen 2013 en 2020 zijn ontwikkeld; een deel van de gebreken kan op afstand worden verholpen via software-updates.

De paradox: naast de terugroepacties kreeg Ford een sterk signaal voor zijn nieuwere modellen. Het merk werd uitgeroepen tot beste mainstreammerk in de J.D. Power U.S. Initial Quality Study en klom van de 15e plaats in 2023 naar de eerste — voor het eerst in 16 jaar. De nieuwe processen werken zichtbaar, maar de erfenis van oudere engineeringkeuzes trekt de cijfers nog steeds omlaag.

Voor kopers is dat belangrijker dan mooie beloften over digitale productie. Een terugroepactie kan gratis zijn, maar kost tijd, schaadt vertrouwen en drukt de restwaarde. Vooral bij populaire modellen als de F-150, Explorer, Bronco, Escape of Mustang Mach-E wordt één haperend onderdeel snel een grote campagne.

Het verhaal van Ford laat iets eenvoudigs zien: AI kan patronen vinden, maar vervangt niet de ingenieur die uit ervaring weet waar een constructie zal beginnen te haperen na drie winters op slechte wegen en met slechte brandstof.