制造业中的人工智能可以实现数字化转型，使其成为一个更高效、更熟练、更量产的行业。它可以帮助增强记录保存能力、库存管理和供应链流程。通过对机器数据的分析，还可以显著改善机器的健康状况。人工智能可以诊断现有问题，并提供预测性的见解，从而为制造商维护设备、节省时间与金钱。

人工智能可以管理更多重复或平凡的任务，一线工人、技术人员和管理人员可以自由地专注于产生更多价值的战略任务。但要实现一目标，员工必须知道如何与人工智能合作。

人工智能推动制造业数字化转型瓶颈

人工智能和自动化在该行业引入可能阻碍制造业数字化转型进程的技能差距。工人需要正确的技能来与人工智能及其开发人员合作，以在制造业中创建实用的人工智能使用案例。如果没有这些基础，制造商将永远无法利用人工智能的真正力量来实现数字化转型的目标。

从一线工人到管理人员，整个行业都存在技能差距。为了创造一个人工智能和技术工人同步工作的未来，制造商必须解决这些差距。

工厂车间工人和技术人员

人工智能领域里最大价值的是机器健康。AI可以提供机械的实时数据状态，提供预防性方法，使其进入预测性维修领域。人工智能支持的机器健康监控可以显著减少停机时间，并加速制造商的数字化转型。但这些都应该是在工厂工作的人已经准备好，并能够利用AI潜力的情况下实现。

制造业的技术创新不应取代一线技术人员。相反，它应该使他们的工作更有效率，并为更高价值的工作腾出时间。但事实上，对于多年来一直在没有AI帮助的情况下工作的人来说，这一点并不能让他们理解。为了解决技能差距，制造业领导者必须首先解决工人想要学习、实施人工智能所需技能的原因。

向员工展示制造业中的人工智能如何接管日常工作，让他们腾出时间从事需要创新思维和解决问题技能、利润更高的工作。一旦你做到了这一点，你就可以开始为工人配备合适的岗位，以实现人工智能的价值潜力。

这些技能中最主要的是基于数据的决策。为了迎接制造业的未来，维护团队必须了解所得到的数据，并据此采取行动。这并不意味着每个人都必须在一夜之间成为数据科学家，人工智能的机器数据会以一种较容易理解的方式呈现出来，我们要学会的是解读这些数据。

维护团队和技术人员必须学会相互协作，并与其他利益相关者协作，以利用机器健康监测提供的数据。例如，如果人工智能告诉技术人员，一个轴承将在不久的将来损坏，技术人员应知道联系库存管理。

机器健康监测可以使维护人员比以往任何时候都更精确。例如，当磨损的轴承开始引起更多振动时，切换到更安全的螺纹锁固剂。人工智能工具可能会感知并报告振动，但维护人员需要知道如何处理这些信息。

说到底，人工智能工具应该扮演辅助角色，让一线工人提升工作价值。为了实现这一目标，员工必须了解他们的角色将如何演变，以及他们如何利用人工智能的力量来提高未来的决策制定和效率。

生产管理

人工智能的价值影响也可以延伸到工厂工人和技术人员之外。事实上，只有管理者具备管理行业内发生变化的能力，制造业数字化转型才能成功。从疫情到气候变化，从供应短缺到技术创新，一切都在塑造未来几年的制造业格局。要成功驾驭这一切，管理者需要适应挑战现状并推动创新。

这意味着要做好实验的准备。管理者需要不断尝试新事物、从失败和成功中学习将是敏捷性和适应性的关键部分。这种思维模式不应该局限于产品开发，更可以应用于整个组织。

例如，随着人工智能在制造业的应用，为技术人员和维护团队腾出了更多的时间，如何让员工利用时间，取决于管理层的尝试。在技术方面，工人可以使用ai支持的机器健康数据洞察尝试不同的方法来降低运营成本，并提高库存管理的效率。

打破现状的意愿也延伸到了企业本身的等级制度。将工厂工人与管理层分开的传统结构将阻碍制造业的数字化转型。相反，管理者需要创建一个能够适应新挑战的敏捷结构。

那些勇于尝试、寻求创新和改进的员工将会是推动企业向前发展的人，传统上，领导者可能会把这类员工视为一种阻碍而非帮助，这就需要改变这种态度了。

管理者不能把自己置于公司和整个行业发生的变化之上，管理者也是制造业数字化转型的重要组成部分，必须适应并帮助其他人也这样做。

数字转型的新角色

除了一线工人和管理人员需要的新技能外，由于制造业数字化转型的新挑战、新机遇，有些职位将跨越传统上存在于管理层和一线员工之间的鸿沟，模糊传统专业领域之间的界限，以推动新的价值、创新和增长。

例如，随着制造业中的人工智能改变了机器健康状况的监控和管理方式，企业将需要机器操作专家来弥合运营和维护之间的差距。这些团队将推动人工智能预测方法。

AI技术还使维护团队能够与世界上任何地方的任何人共享精确的预测性数据。这意味着场外专家可以很容易地利用自身的专业知识，通过视频来帮助解决具体问题。远程协作以前可能不是制造业的优先选项，但它在当今的数字化转型中可以发挥作用。

传统制造业的角色正在改变，新的岗位正在出现，这是一个令人兴奋的时代，制造业正在向更加数字化和更具活力的行业转变。但这将取决于制造业领导者，以确保团队能跟上步伐。让团队掌握所需技能，以便在当今制造业中充分利用人工智能，并适应未来的需求。