导语：制造业的未来在于提高一线工人的技能。如果你可以连接这些工人，你也可以获得关于这些工人如何工作的有价值的数据。然后，您可以广泛使用人工智能，根据每个员工在参加某些培训课程后的表现来优化工作安排、流程和培训计划。 制造业正处于十字路口。一条道路是不断扩大的技能危机，这是由劳动力老龄化、缺乏职业计划、错误的工作观念和不断变化的技能所推动的。这条路的尽头是产出受限、数字化延迟和竞争优势丧失。另一条道路则包含了由人工智能驱动的新的培训模式。这条路线导致丰富的技能发展，放大的人类潜力和能够推动下一次工业的劳动力。 这种技能短缺直接影响到生产力和产出。制造商正试图用过去80%的劳动力生产同样数量的产品。此外，这一规模较小的劳动力的技能远远低于五年前的劳动力。这对实现生产目标产生了重大影响。 同样令人担忧的是，派遣技术不熟练的工人增加了工作场所事故、质量问题和违反监管规定的风险。例如，未经培训的机器操作员在学习新设备时更容易受伤。同样，新的工厂技术人员可能会不适当的服务机器，导致他们更快地崩溃。这些事件降低了士气，同时由于返工、报废、罚款和错过交货而增加了成本。 通过AI驱动的培训缩小技能差距 人工智能提供了一种反应灵敏、适应性强的方法来培养工业劳动力的能力。与人工智能相结合的互联一线工人平台可提供针对个人需求量身定制的个性化实时指导，加快技能获取。尖端的生成式人工智能技术对于促进制造技能开发和培训至关重要，使其更容易，更好，并可供更多人使用—无论何时何地，他们都需要在工作流程中使用它。 例如，Hunter Industries最近将Augmentir的人工智能连接工人平台应用于其制造业务，彻底改变了其培训方法。通过将培训移到更靠近车间的地方，并将人工智能指导直接集成到工作任务中，该公司显著缩短了入职时间。此外，它现在可以评估培训计划的有效性，衡量员工培训后的表现，并使用数据洞察力来相应地增强和定制培训内容。 智能互联的劳动力平台允许专家远程指导学员完成复杂的任务。一线工人可以通过车间的人工智能助手访问程序，获得即时指令并查看微目标内容。这些平台还可以为每个员工创建定制的学习计划，这些计划与他们的角色，进度和首选的学习方法保持一致。 一旦实施，人工智能驱动的一线工作人员平台将成为一个持久的绩效支持系统，随着时间的推移不断提高技能。利用这些解决方案的公司报告说，新员工的入职速度更快，专家召集更少，员工队伍中的技能差距得到了可靠的弥补。工人在生产线上接受针对其熟练程度和知识差距的培训。 按需交付、个性化和车间可访问性相结合，创造了一支更熟练、更安全、更高效的劳动力队伍。人工智能将培训从偶尔的脱节事件转变为针对每个员工的优势和需求定制的持续能力建设平台。 AI在制造业中的未来 制造业的未来在于提高一线工人的技能。如果你可以连接这些工人，你也可以获得关于这些工人如何工作的有价值的数据。然后，您可以广泛使用人工智能，根据每个员工在参加某些培训课程后的表现来优化工作安排、流程和培训计划。这证明了将人工智能应用于劳动力运营的潜力，而不仅仅是自动化任务。 随着工业5.0的发展，制造商不仅需要人工智能来自动化任务，还需要增强人类的能力。未来的工人将使用人工智能作为无所不在的副驾驶员—指导质量检查，优化工作流程，回答问题并填补知识空白。通过正确的策略，制造商可以最大限度地减少中断，并最大限度地发挥人类与人工智能协作的优势，以获得竞争优势。这包括更安全的工作场所，更有效率和满意的员工，以及根据每个工人的需求提供专门培训的能力。 随着企业领导者希望将人工智能系统应用到他们的运营中，考虑对工人的影响并直接让他们参与到这个过程中至关重要。围绕人工智能有很多恐惧、不确定性和怀疑，但它应该被定位为合作者，而不是威胁。 那些有效地让员工准备好利用人工智能工具的公司将在吸引和培养人才方面表现出色，同时也能保证未来的运营。未能采用以人为本的人工智能的制造商有可能落后于在人工智能转型方面沿着的竞争对手。