人工智能將帶來制造業和勞動力革命

對制造業的企業而言，人工智能的出現將創造出新的價值來源、新的商業模式，并帶來新的諸如大規模定制、預測性維護和“產品服務化”等增值服務（即從制造商的產品到相關服務之間創造收益的過程）。

隨著企業管理和運營的各個方面越來越普遍地使用人工智能，對人的投資將變得更加重要。人工智能和自動化不會取代人工，而是以新的方式組合他們的能力，創造新的價值形式和新的機會。那些懂得利用人工智能應用來武裝員工的制造商將在未來創造出最大的價值。

而對那些擔心在迎接人工智能革命落后的制造商而言，他們也并不孤單，因為只有5%的美國制造商聯盟（MAPI）成員公司已經找到了AI的發展定位，并制定了明確的戰略來獲取AI所需數據。

而目前有56%的公司還沒有這樣的計劃。這種情況在未來五年內將會有所改善，因為14%的受訪企業希望到那時完成這一計劃，而63%的受訪企業將會處在完成這一計劃的過程當中。

那么，人工智能對下一階段制造業轉型和勞動力將造成什么影響呢？本文將從七個方向入手，包括促進人工智能融入制造業、重大技術和勞動力壁壘仍然存在、人類和機器獲得新角色、全新的AI工作將不斷涌現、對融合技能和需求的提升、AI勞動力將短缺、學習和發展對解鎖AI新潛能至關重要。

人工智能融入制造業。AI最常用于工業機器人、機器視覺、智能產品、機器學習和協作機器人當中。在未來五年中，行業領導者們希望在預測系統和利用AI管理智能供應鏈方面取得顯著進展，同時制造商還期望顯著加強機器人流程自動化（RPA）的使用。

重大技術和勞動力壁壘仍然存在。目前，如何利用AI解決問題仍不明確，設備之間缺乏互相操作性也是部署AI的最大障礙。同時勞動力方面也面臨巨大挑戰，缺乏具備應用AI所需數字技能的員工，或不了解需要何種AI技能。

人類和機器獲得新角色。AI將創造出新的角色，在某些領域中人類的能力將占主導地位（例如創造和判斷活動），而其他領域中機器的地位將超越人類（例如迭代和預測活動）。而在人類操縱機器（例如訓練、解釋和維護活動）以及AI增強人類能力（例如放大、交互和具體表現活動）的領域將會出現新的混合角色。

全新的AI工作不斷涌現。很少有組織機構專門針對AI創造新的工作類別，但這些工作正不斷涌現。43%的制造商已將“數據科學家/數據質量分析師”納入到他們的員工隊伍中，并且預計在未來五年內還有35%的制造商將這樣做。

還有相當大比例的制造商正在創設“機器學習工程師或專家”（目前占33%，未來五年內將占70%）、“協作機器人專家”（占29%）、“數據質量分析師”和 “AI方案程序員/ 軟件設計師”（占26%）等職位。

對融合技能的需求提升。“融合技能”是指在業務流程中將人力和機器能力相結合，相比于各自的獨立工作，將創造出更為卓越的成果。許多領域都將需要融合技能，例如培訓、解釋和維護活動（例如通過人類判斷改善機器性能），員工能力擴展（例如機器智能幫助人類做出決策），以及在人與機器需要共同發揮作用的任務當中（例如各成員相互學習的迭代過程）。

AI技術勞動力短缺。在培養精通AI的勞動力方面，許多制造商認為，獲得具備AI技術勞動力的最大障礙在于具備所需知識和技能的學校畢業生數量不足。

此外由于制造業聲譽問題不斷，因而難以吸引熟練技術工人，同時也缺乏相應機制，對現有的擁有必要AI技能的工人進行再培訓。學習和發展對解鎖AI新潛能至關重要。大多數公司希望在未來五年內將再培訓和雇用具備所需AI/數據科學技能的工人相結合起來。

許多企業正在與當地學術機構（包括高中、社區學院和大學）建立聯系;一些企業已經轉向大規模開放的在線課程（MOOCs）和其他形式的網絡在線教育;一些企業已經開設了內部培訓課程。

雖然，業界對人工智能的呼聲越來越高，但與此同時，幾乎有一半企業還沒有為他們的員工提供AI技能提升培訓，這反映出對于許多制造商來說使用AI還為時尚早。

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對制造業革命的六點建議

人工智能和勞動力的可持續轉型需要一項細致全面的改革管理戰略。為此我們對企業領導者們提出了以下六項建議：

建立團隊推進企業數字化轉型

包含應用AI解決方案在內的制造業數字化，是一代人對制造業的最重大改革;制造商需要專門的團隊來把控這種轉變，例如建立數字指揮中心和數字業務團隊，負責領導新興數字技術的部署工作。

為人工智能轉型確定“AI管理聯盟”

制造商應確定自己的AI轉型策略，評估公司的工作流程和運營情況，然后評估如何應用AI系統對其進行改造提升。

業務、IT、人力資源和分析領導者組成“AI管理聯盟”，負責諸如設定AI項目方向、分析要通過AI解決的問題以及管理內部變更等活動。

評估AI和員工的轉型準備情況

勞動力轉型戰略應考慮需要創建哪些AI特定工作，以及如何為各級別的員工提供相關的AI培訓;

制造商需要具體列出公司所需的所有AI技能，以確定內部資源可以在多大程度上滿足這些需求，或者需要從外部獲得何種技能，并制定培訓和提升工人技能的計劃。

制定可衡量的數字和AI轉型目標

公司不應僅僅出于技術原因而使用AI技術，所有數字技術的應用都應滿足明確的業務需求，并能獲得合理的投資回報。制造商應制定年度目標，用來衡量如何使用AI幫助滿足關鍵績效指標（如整體運營效率和生產率的增長）。

重新定義數字和物理產品創新流程

數字創新的出現對加快產品上市時間提出了要求，但也對用于管理產品開發和創新周期的階段關卡模型提出了挑戰;公司必須修改其產品開發流程以適應數字化轉型，同時仍需滿足其成品的關鍵安全性、可靠性和產品質量標準。

切實促進改革管理通信

有效的做法包括開發通信流程，用于解釋AI應用程序和解決方案對員工、客戶和合作伙伴產生的影響。一些公司已經成立了工人委員會，以促進管理人員和一線員工進行對話，了解在人工智能時代，AI的出現將如何改變工人的角色和責任。