制造业和供应链是以人为本的行业，建立在人与人之间的联系之上。牢固的关系是它们的基础，然而，如今这两个行业正面临着由快速技术进步和熟练工人需求增长所驱动的重大前线变革，随着合格员工日益稀缺，这种需求变得更加紧迫。

AI正处于这场变革的前沿。当谈到制造业中的AI时，主要有三个关键领域：基于工人数据的机器学习算法以驱动洞察，GenAI，用于创建新内容以帮助培训和支持工人，以及自主式AI，用于自动化决策和行动，以促进更好的劳动力协作。AI的影响远不止于机械和自动化，它现在正与连接工人的技术结合使用，以重塑制造业劳动力的学习、协作和表现方式。数据驱动的评估，加上实时的工作支持和简化的劳动力发展，使一线员工能够清晰地理解任务，并增强他们对自己工作价值的认识。

AI远非削弱人际关系，而是在推动其进化。AI培养了更具韧性、技能和协作能力的员工，他们将人类专业知识与技术相结合，以推动卓越运营。通过将人们从重复性任务中解放出来，并为员工提供数据驱动的洞察，AI使他们能够专注于真正重要的事情：建立更牢固的关系、促进更深入的协作，并利用他们独特的人类技能来创造一个更加连接和高效的工作场所。

应对现代制造业中的劳动力挑战

德勤最近的分析估计，未来几年内可能会有190万个制造业岗位空缺，原因何在?缺乏知识渊博的工人。随着熟练的老工人退休，这种知识差距进一步扩大。考虑一下经验丰富的婴儿潮一代员工，他们通常享有15年的平均工作任期，这使他们有足够的时间来建立坚实的知识基础，但取代他们的工人更年轻，通常在40岁以下，且跳槽更频繁，平均任期约为2.4年，这种短暂性阻碍了他们获取和传授技能的能力，使企业面临生产力损失、安全风险和效率低下的风险。

通过将AI驱动的连接工人工具整合到劳动力发展中，公司能够增强所有任期水平的工人的能力，这些工具能够识别培训需求、评估能力、解决知识差距，并加强协作。这不是对人类专业知识的替代，而是对其的增强，为员工提供了多种途径来更有效地适应不断变化的工作场所需求。AI在关键领域推动了积极变化，培养了一个敏捷且有能力的工作队伍，他们与技术合作以提升自身能力。

个性化学习和技能提升

当培训与个人需求相匹配时，效果会更好，并且在“工作流中”交付时，保留率会更高。AI驱动的工具，特别是GenAI工厂助手，使这成为可能。GenAI工厂助手(或副驾驶)能够通过根据工人的当前能力调整培训内容，并指出技能差距，来生成个性化的学习计划。这种量身定制的培训加速了技能提升，减少了时间浪费，并确保工人获得他们在当前工作中脱颖而出所需的知识。

个性化学习可以显著改善劳动力发展。一家跨国暖通空调(HVAC)制造商在实施数字技能培训系统后，新员工入职时间缩短了72%。通过使用AI驱动的洞察来识别技能提升差距，该公司还改进了交叉培训和劳动力规划，同时提高了运营效率。

实时、无偏见的反馈以促进持续改进

传统的绩效评估通常每年进行一次，使员工在不良流程成为根深蒂固的习惯之前无法意识到它们，但AI驱动的连接工人软件可以通过提供实时反馈和即时纠正指导来消除这种滞后。员工从一开始就被赋予能力来建立高效的习惯，以便他们能够始终如一地表现出色。

除了更好的评估时机外，AI还能提供更客观和全面的绩效衡量。通过分析来自多个来源的数据——包括培训完成率、生产力指标和收集的同行反馈——AI提供了对工人能力的全面和无偏见的看法。这有助于管理者识别高绩效者和可能需要额外支持的人。

此外，AI驱动的自动化简化了合规跟踪，确保所有员工保持必要的技能认证并遵守安全协议。这使管理者和员工能够专注于协作和日常流程，而不是文书工作。

AI驱动的沟通和知识管理

制造业效率取决于部门间团队之间的无缝协作。在风险和不确定性高且优先级可能迅速变化的今天，这一点尤为重要。敏捷性至关重要，能够快速转变方向的团队更有可能成功。

AI驱动的软件平台打破了信息孤岛，并为员工提供了即时访问关键、最新信息的途径。作为机构知识的集中枢纽，工人可以快速检索有关培训、故障排除和运营最佳实践的相关信息。在这种连接的环境中，团队可以建立更牢固的关系并更有效地协作，因为他们知道他们访问的信息是当前且可靠的。

除了知识管理外，AI驱动的工厂助手正在革新车间团队之间的协作。这些智能系统通过提供上下文感知信息、回答复杂问题并在实时中提供可操作的洞察来参与解决问题。当工人遇到不熟悉的情况时，这些AI助手会提供即时指导，而无需主管或专家的帮助。这种AI促进的协作在换班或跨部门工作期间尤其有价值。通过支持工人技能提升并提供个性化协助，这些AI合作者填补了专业知识差距，并培养了一个更具凝聚力的劳动力队伍，能够在中断期间保持生产力。

捕获和数字化部落知识是GenAI的另一个亮点。这些系统可以将协作交流转化为可共享的数字资产——将资深专家的故障排除视频转换为培训材料或分步工作指令。这保留了关键的机构知识，并使其在整个组织中即时可用，从而缩小了资深员工和新员工之间的经验差距。

通过预测性安全分析增强安全性

在制造业中，人为错误、设备故障和疲劳都可能导致昂贵且危险的安全事故。AI可以改变这一点。根据德勤最近的一项调查，78%的企业将更好的业务成果(包括劳动力安全和业务增长方面的收益)归因于他们对数据收集(特别是AI)的使用。

基于AI的预测性分析可以在事故发生前识别模式和潜在危险，从而显著降低工作场所风险和潜在危害。为了实现这一点，AI利用嵌入在设备和可穿戴设备中的传感器。

通过持续监控机器状况，这些传感器会提醒工人注意潜在故障，使他们能够避免中断和潜在的危险情况。同样，可穿戴传感器可以检测工人疲劳的迹象，减少人为错误，并有助于安全合规和一个更安全的工作场所。通过主动解决安全问题，AI提供了一个更安全的工作场所，使员工能够完全专注于他们的职责并推动运营成功。

工业AI代理将安全监控提升到新的水平，通过主动监督整个工厂的安全合规情况。这些自主系统可以检测何时未遵守安全协议、实时识别潜在危险，并在需要干预时自动通知主管。

流程优化和劳动力效率

制造业依靠结构化的工作流程来维持效率，然而，传统流程往往依赖于手动数据输入、手动验证标准工作合规性以及耗时的质量控制检查，这些都会造成瓶颈。AI正在通过自动化常规流程和减少人为错误来改变这一点，从而使工人能够专注于更高价值的职责。

例如，AI驱动的机器人可以快速准确地处理重复性组装任务，提高产量和一致性。智能调度系统分析实时生产需求，并结合可用工人的技能和熟练程度来有效分配劳动力。同时，AI驱动的预测性维护通过在设备问题升级之前识别它们来帮助制造商避免计划外停机。由于将AI整合到日常运营中提高了生产力并最小化了昂贵的低效性，公司随后可以将劳动力用于更具战略性的活动。

促进无缝的人与AI协作

制造业的未来并非在于取代人类工人，而是让他们工作得更聪明。AI是人类专业知识的延伸，承担重复性任务，揭示潜在运营风险的洞察，同时允许员工专注于决策、创新和战略问题解决。

拥抱AI驱动的劳动力协作的公司不仅将改善运营绩效，还将创造一个更投入和知识渊博的劳动力队伍。通过利用AI简化运营数据分析、增强培训和促进人机协作的能力，制造商可以在日益竞争激烈的领域中为自己定位长期成功。最终，AI作为人类成长的催化剂，帮助制造商培养一个每个人都能茁壮成长的劳动力队伍。

企业网D1net(www.d1net.com)：

国内主流的to B IT门户，旗下运营国内最大的甲方CIO专家库和智力输出及社交平台-信众智(www.cioall.com)。旗下运营19个IT行业公众号(微信搜索D1net即可关注)。

版权声明：本文为企业网D1Net编译，转载需在文章开头注明出处为：企业网D1Net，如果不注明出处，企业网D1Net将保留追究其法律责任的权利。