智库 | 人工智能将带来制造业和劳动力革命

对制造业企业而言，人工智能的出现将创造出新的价值来源，新的商业模式，并带来新的诸如大规模定制、预测性维护和“产品服务化”等增值服务（即从制造商的产品到相关服务之间创造收益的过程）。随着企业管理和运营的各个方面越来越普遍地使用人工智能，对人的投资将变得更加重要。人工智能和自动化不会取代人工，而是以新的方式组合他们的能力，创造新的价值形式和新的机会。那些懂得利用人工智能应用来武装员工的制造商将在未来创造出最大的价值。

而对那些担心在迎接人工智能革命上落后的制造商而言，他们也并不孤单，因为只有5％的美国制造商联盟（MAPI）成员公司已经找到了AI的发展定位，并制定了明确的战略来获取AI所需数据。而目前有56％的公司还没有这样的计划。这种情况在未来五年内将会有所改善，因为14％的受访企业希望到那时完成这一计划，而63％的受访企业将会处在完成这一计划的过程当中。本文描述了人工智能对下一阶段制造业转型和劳动力造成的影响，并对未来发展提出了建议。

一、人工智能对制造业转型的影响

1. 人工智能融入制造业

AI最常用于工业机器人、机器视觉、智能产品、机器学习和协作机器人当中。在未来五年中，行业领导者们希望在预测系统和利用AI管理智能供应链方面取得显著进展，同时制造商还期望显着加强机器人流程自动化（RPA）的使用。

2. 重大技术和劳动力壁垒仍然存在

目前，如何利用AI解决问题仍不明确，设备之间缺乏互相操作性也是部署AI的最大障碍。同时劳动力方面也面临巨大挑战，缺乏具备应用AI所需数字技能的员工，或不了解需要何种AI技能。

3. 人类和机器获得新角色

AI将创造出新的角色，在某些领域中人类的能力将占主导地位（例如创造和判断活动）而其他领域中机器的地位将超越人类（例如迭代和预测活动）。而在人类操纵机器（例如训练、解释和维护活动）以及AI增强人类能力（例如放大、交互和具体表现活动）的领域将会出现新的混合角色。

4. 全新的AI工作不断涌现

很少有组织机构专门针对AI创造新的工作类别，但这些工作正不断涌现。43％的制造商已将“数据科学家/数据质量分析师”纳入到他们的员工队伍中，并且预计在未来五年内还有35％的制造商将这样做。还有相当大比例的制造商正在创设“机器学习工程师或专家”（目前占33％，未来五年内将占70％）、“协作机器人专家”（29％）、“数据质量分析师”和 “AI方案程序员/ 软件设计师”（26％）等职位。

5.对融合技能的需求提升

“融合技能”是指在业务流程中将人力和机器能力相结合，相比于各自独立工作，将创造出更为卓越的成果。许多领域都将需要融合技能，例如培训、解释和维护活动（例如通过人类判断改善机器性能），员工能力扩展（例如机器智能帮助人类做出决策），以及在人与机器需要共同发挥作用的任务当中（例如各成员相互学习的迭代过程）。

6. AI技术劳动力短缺

在培养精通AI的劳动力方面，许多制造商认为，获得具备AI技术劳动力的最大障碍在于具备所需知识和技能的学校毕业生数量不足。此外由于制造业声誉问题不断，因而难以吸引熟练技术工人，同时也缺乏相应机制，对现有的拥有必要AI技能的工人进行再培训。

7. 学习和发展对解锁AI新潜能至关重要

• 大多数公司希望在未来五年内将再培训和雇用具备所需AI/数据科学技能的工人相结合起来；

• 许多企业正在与当地学术机构（包括高中、社区学院和大学）建立联系；

• 一些企业已经转向大规模开放的在线课程（MOOCs）和其他形式的网络在线教育；

• 一些企业已经开设了内部培训课程。

   

与此同时，几乎有一半企业还没有为他们的员工提供AI技能提升培训，这反映出对于许多制造商来说使用AI还为时尚早。

二、对于制造业革命的六点建议

人工智能和劳动力的可持续转型需要一项细致全面的改革管理战略。为此我们对企业领导者们提出了以下六项建议：

1. 建立团队推进企业数字化转型

• 包含应用AI解决方案在内的制造业数字化，是一代人对制造业的最重大改革；

• 制造商需要专门的团队来把控这种转变，例如建立数字指挥中心和数字业务团队，负责领导新兴数字技术的部署工作。

2. 为人工智能转型确定“AI管理联盟”

• 制造商应确定自己的AI转型策略，评估公司的工作流程和运营情况，然后评估如何应用AI系统对其进行改造提升；

• 业务、IT、人力资源和分析领导者组成“AI管理联盟”，负责诸如设定AI项目方向、分析要通过AI解决的问题以及管理内部变更等活动。

3. 评估AI和员工的转型准备情况

• 劳动力转型战略应考虑需要创建哪些AI特定工作，以及如何为各级别的员工提供相关的AI培训；

• 制造商需要具体列出公司所需的所有AI技能，以确定内部资源可以在多大程度上满足这些需求，或者需要从外部获得何种技能，并制定培训和提升工人技能的计划。

4. 制定可衡量的数字和AI转型目标

• 公司不应仅仅出于技术原因而使用AI技术，所有数字技术的应用都应满足明确的业务需求，并能获得合理的投资回报；

• 制造商应制定年度目标，用来衡量如何使用AI帮助满足关键绩效指标（如整体运营效率和生产率的增长）。

5. 重新定义数字和物理产品创新流程

• 数字创新的出现对加快产品上市时间提出了要求，但也对用于管理产品开发和创新周期的阶段关卡模型提出了挑战；

• 公司必须修改其产品开发流程以适应数字化转型，同时仍需满足其成品的关键安全性、可靠性和产品质量标准。

6. 切实促进改革管理通信

• 有效的做法包括开发通信流程，用于解释AI应用程序和解决方案对员工、客户和合作伙伴产生的影响；

• 一些公司已经成立了工人委员会，以促进管理人员和一线员工进行对话，了解在人工智能时代，AI的出现将如何改变工人的角色和责任。

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