制造業中的人工智能正在推動數字化轉型

制造業中的人工智能可以實現數字化轉型，使其成為一個更有效、更熟練、更高效的行業。人工智能可以幫助增強記錄保存、庫存管理和供應鏈流程。通過對機器數據的分析，還可以顯著改善機器的健康狀況。其還可以診斷現有的問題，并提供預測性的見解，為制造商節省維護和維修的時間和金錢。

人工智能最大的禮物可能是它回饋給員工的時間。隨著人工智能管理更多重復或平凡的任務，一線工人、技術人員和管理人員可以自由地專注于產生更多價值的戰略任務。但要實現這一天賦，員工必須知道如何與人工智能合作，并使之為其服務。

這就是挑戰所在。人工智能和自動化行業的引入，突顯了可能阻礙制造業數字化轉型進程的技能差距。工人需要正確的技能，來與人工智能及其開發人員一起工作，以在制造業中創建實用的人工智能使用案例。沒有這一點，制造商將永遠無法利用人工智能的真正力量來實現智能高效的決策。

從一線工人到管理人員，整個行業都存在技能差距。為了創造一個人工智能和技術工人同步運作的未來，制造商必須立即解決這些差距。

工廠工人和技術人員

人工智能可以帶來最大價值的一個領域是機器健康。技術可以提供有關機械狀態的實時數據，并提供深刻的見解，使其超越反應性和預防性方法，從而進入預測性維修領域。人工智能支持的機器健康監控可以顯著減少停機時間，并加速制造商的數字化轉型工作。當然，前提是那些在工廠車間工作的人已經準備好并能夠利用人工智能的潛力。

制造業的技術創新不應取代一線技術人員。相反，它應該使他們的工作更有效率，并為更高價值的工作騰出時間。然而，對于那些在沒有人工智能的幫助下工作多年的人來說，這一點并不是很清晰。為了推動當前境況，并解決技能差距，制造業領導人必須首先解釋，為什么工人要學習實施人工智能所需的技能。

向員工展示制造業中的人工智能如何接管日常工作，讓其騰出時間來從事需要創新思維和解決問題技能更有利潤的工作。一旦做到了這一點，便可以開始為工人配備合適的技能，以實現人工智能的價值潛力。

這些技能中最主要的是基于數據的決策。為了迎接未來的制造業，維護團隊必須理解其所得到的數據，并采取行動。這并不意味著每個人都必須在一夜之間成為數據科學家——來自人工智能的機器數據可以以一種易于理解的方式呈現出來——但解讀這些數據將是一項需要學習的重要技能。

維護團隊和技術人員還必須學會相互協作，并與其他利益相關方協作，以利用機器健康監視提供的洞察力。例如，如果人工智能告訴技術人員，一個軸承將在不久后會發生故障，員工應該知道聯系庫存管理，以確保需要的部件在修理期間能提供。

機器健康監控還可以使維護人員比以往任何時候都更精確。如果人們知道該往哪里看，那么曾經被忽視的重大進步現在可以完全實現。例如，當磨損的軸承開始引起更多的振動時，切換更安全的螺紋鎖。人工智能工具可能會感知并報告振動，但如何處理這些信息取決于人們。

說到底，制造業的數字化轉型并不意味著要把人工智能變成節目的明星。相反，人工智能工具應該扮演輔助角色，讓一線工人提升工作價值。為此，員工必須了解自身的角色將如何演變，以及如何利用人工智能的力量來改善未來的決策和效率。

制造管理

人工智能的價值和影響也可以延伸到工廠工人和技術人員之外。事實上，只有管理者具備管理行業內發生的變化的能力，制造業數字化轉型才能成功。從大流行到氣候變化，從供應短缺到技術創新，一切都在塑造未來幾年的制造業格局。為了成功駕馭這一切，管理者需要適應挑戰現狀，并推動創新。

這意味著要做好實驗的準備。在過去，制造業的領導者可能不會承認并獎勵實驗作為一種寶貴的制造技能，但嘗試新事物、并從失敗和成功中學習將是敏捷性和適應性的關鍵部分。這種思維模式不應該局限于產品開發——實驗可以應用于整個組織。

例如，隨著人工智能在制造業的應用，為技術人員和維護團隊騰出了更多的時間，如何讓員工利用新發現的時間，取決于管理層的嘗試。在技術方面，工人可以使用AI支持的機器健康數據洞察來嘗試不同的方法來降低運營成本，并提高庫存管理的效率。

打破現狀的意愿也延伸到了企業本身的等級制度。將工廠工人與管理層分開的傳統結構將阻礙制造業的數字化轉型。相反，管理者需要創建一個能夠適應新挑戰的敏捷結構。

其中包括在公司內部找到愿意推動變革和挑戰現狀的人。那些勇于嘗試、尋求創新和改進的員工將會是推動企業向前發展的人。在以前，領導者可能會把這類員工視為一種阻礙而非幫助。是時候改變這種態度了。

管理者不能把自己置于公司和整個行業發生的變化之上。他們是制造業數字化轉型的重要組成部分，必須愿意并能夠適應，且幫助其他人也這樣做。

數字化轉型的新角色

除了一線工人和管理人員需要的新技能外，由于制造業數字化轉型的新挑戰和新機遇，混合角色也將出現。這些職位將跨越傳統上存在于管理層和一線員工之間的鴻溝，并模糊傳統專業領域之間的界限，以推動新的價值、創新和增長。

例如，隨著制造業中的人工智能改變了機器健康狀況的監控和管理方式，企業將需要機器操作專家來彌補操作和維護之間的差距。這些團隊將推動人工智能預測方法。

技術還使維護團隊能夠與世界上任何地方的任何人共享精確的預測性數據。這意味著非現場專家可以輕松地利用他們的專業知識，通過視頻來幫助解決具體問題。遠程協作以前可能不是制造業的優先事項，但它在當今的數字化轉型中發揮了作用，企業將需要虛擬的轉移冠軍來幫助工人和管理者適應。

技術還使維護團隊能夠與世界上任何地方的任何人共享精確的預測數據。這意味著場外專家可以輕松地利用他們的專業知識通過視頻幫助解決特定問題。遠程協作以前可能不是制造業的優先事項，但它在當今的數字化轉型中可以發揮作用，公司將需要機器翻譯來幫助工人和管理人員適應。

更重要的是，當員工面臨挑戰常規和推動創新的任務時，他們可能會感受到企業文化的轉變。這就是文化翻譯的新角色可以幫助鼓勵員工適應變化，并與之一起適應，以創造更多的價值。

傳統制造業的角色正在改變，新的崗位正在出現。這是一個令人興奮的時代，制造業正在向更加數字化和更具活力的行業轉變。但要確保組織跟上步伐，這將取決于制造業領導者，為團隊提供在當今制造業中充分利用AI并適應未來需求所需的技能。