制造業的未來并非在于取代人類工人，而是讓他們工作得更聰明，AI是人類專業知識的延伸。

制造業和供應鏈是以人為本的行業，建立在人與人之間的聯系之上。牢固的關系是它們的基礎，然而，如今這兩個行業正面臨著由快速技術進步和熟練工人需求增長所驅動的重大前線變革，隨著合格員工日益稀缺，這種需求變得更加緊迫。

AI正處于這場變革的前沿。當談到制造業中的AI時，主要有三個關鍵領域：基于工人數據的機器學習算法以驅動洞察，GenAI，用于創建新內容以幫助培訓和支持工人，以及自主式AI，用于自動化決策和行動，以促進更好的勞動力協作。AI的影響遠不止于機械和自動化，它現在正與連接工人的技術結合使用，以重塑制造業勞動力的學習、協作和表現方式。數據驅動的評估，加上實時的工作支持和簡化的勞動力發展，使一線員工能夠清晰地理解任務，并增強他們對自己工作價值的認識。

AI遠非削弱人際關系，而是在推動其進化。AI培養了更具韌性、技能和協作能力的員工，他們將人類專業知識與技術相結合，以推動卓越運營。通過將人們從重復性任務中解放出來，并為員工提供數據驅動的洞察，AI使他們能夠專注于真正重要的事情：建立更牢固的關系、促進更深入的協作，并利用他們獨特的人類技能來創造一個更加連接和高效的工作場所。

應對現代制造業中的勞動力挑戰

德勤最近的分析估計，未來幾年內可能會有190萬個制造業崗位空缺，原因何在?缺乏知識淵博的工人。隨著熟練的老工人退休，這種知識差距進一步擴大。考慮一下經驗豐富的嬰兒潮一代員工，他們通常享有15年的平均工作任期，這使他們有足夠的時間來建立堅實的知識基礎，但取代他們的工人更年輕，通常在40歲以下，且跳槽更頻繁，平均任期約為2.4年，這種短暫性阻礙了他們獲取和傳授技能的能力，使企業面臨生產力損失、安全風險和效率低下的風險。

通過將AI驅動的連接工人工具整合到勞動力發展中，公司能夠增強所有任期水平的工人的能力，這些工具能夠識別培訓需求、評估能力、解決知識差距，并加強協作。這不是對人類專業知識的替代，而是對其的增強，為員工提供了多種途徑來更有效地適應不斷變化的工作場所需求。AI在關鍵領域推動了積極變化，培養了一個敏捷且有能力的工作隊伍，他們與技術合作以提升自身能力。

個性化學習和技能提升

當培訓與個人需求相匹配時，效果會更好，并且在“工作流中”交付時，保留率會更高。AI驅動的工具，特別是GenAI工廠助手，使這成為可能。GenAI工廠助手(或副駕駛)能夠通過根據工人的當前能力調整培訓內容，并指出技能差距，來生成個性化的學習計劃。這種量身定制的培訓加速了技能提升，減少了時間浪費，并確保工人獲得他們在當前工作中脫穎而出所需的知識。

個性化學習可以顯著改善勞動力發展。一家跨國暖通空調(HVAC)制造商在實施數字技能培訓系統后，新員工入職時間縮短了72%。通過使用AI驅動的洞察來識別技能提升差距，該公司還改進了交叉培訓和勞動力規劃，同時提高了運營效率。

實時、無偏見的反饋以促進持續改進

傳統的績效評估通常每年進行一次，使員工在不良流程成為根深蒂固的習慣之前無法意識到它們，但AI驅動的連接工人軟件可以通過提供實時反饋和即時糾正指導來消除這種滯后。員工從一開始就被賦予能力來建立高效的習慣，以便他們能夠始終如一地表現出色。

除了更好的評估時機外，AI還能提供更客觀和全面的績效衡量。通過分析來自多個來源的數據——包括培訓完成率、生產力指標和收集的同行反饋——AI提供了對工人能力的全面和無偏見的看法。這有助于管理者識別高績效者和可能需要額外支持的人。

此外，AI驅動的自動化簡化了合規跟蹤，確保所有員工保持必要的技能認證并遵守安全協議。這使管理者和員工能夠專注于協作和日常流程，而不是文書工作。

AI驅動的溝通和知識管理

制造業效率取決于部門間團隊之間的無縫協作。在風險和不確定性高且優先級可能迅速變化的今天，這一點尤為重要。敏捷性至關重要，能夠快速轉變方向的團隊更有可能成功。

AI驅動的軟件平臺打破了信息孤島，并為員工提供了即時訪問關鍵、最新信息的途徑。作為機構知識的集中樞紐，工人可以快速檢索有關培訓、故障排除和運營最佳實踐的相關信息。在這種連接的環境中，團隊可以建立更牢固的關系并更有效地協作，因為他們知道他們訪問的信息是當前且可靠的。

除了知識管理外，AI驅動的工廠助手正在革新車間團隊之間的協作。這些智能系統通過提供上下文感知信息、回答復雜問題并在實時中提供可操作的洞察來參與解決問題。當工人遇到不熟悉的情況時，這些AI助手會提供即時指導，而無需主管或專家的幫助。這種AI促進的協作在換班或跨部門工作期間尤其有價值。通過支持工人技能提升并提供個性化協助，這些AI合作者填補了專業知識差距，并培養了一個更具凝聚力的勞動力隊伍，能夠在中斷期間保持生產力。

捕獲和數字化部落知識是GenAI的另一個亮點。這些系統可以將協作交流轉化為可共享的數字資產——將資深專家的故障排除視頻轉換為培訓材料或分步工作指令。這保留了關鍵的機構知識，并使其在整個組織中即時可用，從而縮小了資深員工和新員工之間的經驗差距。

通過預測性安全分析增強安全性

在制造業中，人為錯誤、設備故障和疲勞都可能導致昂貴且危險的安全事故。AI可以改變這一點。根據德勤最近的一項調查，78%的企業將更好的業務成果(包括勞動力安全和業務增長方面的收益)歸因于他們對數據收集(特別是AI)的使用。

基于AI的預測性分析可以在事故發生前識別模式和潛在危險，從而顯著降低工作場所風險和潛在危害。為了實現這一點，AI利用嵌入在設備和可穿戴設備中的傳感器。

通過持續監控機器狀況，這些傳感器會提醒工人注意潛在故障，使他們能夠避免中斷和潛在的危險情況。同樣，可穿戴傳感器可以檢測工人疲勞的跡象，減少人為錯誤，并有助于安全合規和一個更安全的工作場所。通過主動解決安全問題，AI提供了一個更安全的工作場所，使員工能夠完全專注于他們的職責并推動運營成功。

工業AI代理將安全監控提升到新的水平，通過主動監督整個工廠的安全合規情況。這些自主系統可以檢測何時未遵守安全協議、實時識別潛在危險，并在需要干預時自動通知主管。

流程優化和勞動力效率

制造業依靠結構化的工作流程來維持效率，然而，傳統流程往往依賴于手動數據輸入、手動驗證標準工作合規性以及耗時的質量控制檢查，這些都會造成瓶頸。AI正在通過自動化常規流程和減少人為錯誤來改變這一點，從而使工人能夠專注于更高價值的職責。

例如，AI驅動的機器人可以快速準確地處理重復性組裝任務，提高產量和一致性。智能調度系統分析實時生產需求，并結合可用工人的技能和熟練程度來有效分配勞動力。同時，AI驅動的預測性維護通過在設備問題升級之前識別它們來幫助制造商避免計劃外停機。由于將AI整合到日常運營中提高了生產力并最小化了昂貴的低效性，公司隨后可以將勞動力用于更具戰略性的活動。

促進無縫的人與AI協作

制造業的未來并非在于取代人類工人，而是讓他們工作得更聰明。AI是人類專業知識的延伸，承擔重復性任務，揭示潛在運營風險的洞察，同時允許員工專注于決策、創新和戰略問題解決。

擁抱AI驅動的勞動力協作的公司不僅將改善運營績效，還將創造一個更投入和知識淵博的勞動力隊伍。通過利用AI簡化運營數據分析、增強培訓和促進人機協作的能力，制造商可以在日益競爭激烈的領域中為自己定位長期成功。最終，AI作為人類成長的催化劑，幫助制造商培養一個每個人都能茁壯成長的勞動力隊伍。