最近的事件及其对制造商供应链的影响凸显了改变运营模式的必要性。正如制造商在大多数其他行业之前认识到，当他们将流程自动化时，他们可以更快地生产更好的产品并减少浪费，因此人们越来越理解这种想法可以超越制造产品 - 进入他们业务的各个方面。这是由三个强大的趋势推动的。首先是该行业缺乏技能和经验，这在大流行之前就已经是一个问题，但此后加速了。根据 2021 年德勤和制造研究所制造人才研究，到 2030 年，美国制造业预计将有 210 万个职位空缺。第二个趋势是制造商需要变得更加敏捷和有弹性，尤其是在应对全球冲击波时。在数字化战略方面走得最远的组织 w据广泛报道，他们处于更好的位置来调整和调整他们在锁定期间的运作方式。这导致了第三个趋势，即机器人过程自动化 (RPA)、机器学习 (ML)、人工智能 (AI) 和物联网 (IOT) 等强大技术的更广泛采用。这些技术共同使制造商能够在规划、预测、报告和预测性维护等领域实现资源匮乏、手动和半手动流程的自动化。就像在工厂车间使用的机械臂一样，数字工作者可以全天候 24/7 运行，没有错误，并且比人类更经济高效。因此，制造商的下一阶段是开始重新构想他们的劳动力，以实现纯人力劳动力无法实现的服务水平和生产力水平。
数字优先：新常态
以“数字优先”的心态引入新流程可以让制造商重新思考关于他们如何管理团队以及这些团队如何与客户和供应商互动。认识到数字工作者可以像人类工作者访问或输入数据时一样访问核心业务和操作系统的关键点。后端系统可以保持完整：变化在于数字和人类工作者如何编排数据并将其从一个地方移动到另一个地方。例如，数字工作者可以不断扫描 SCADA 数据以在问题出现之前创建主动警报，而不是人工访问和阅读维护记录来确定何时可能需要维修机器。与人类员工不同，数字化员工使制造商能够创建动态的可组合员工队伍，这些员工队伍可以快速响应业务变化，而不会出现招聘新员工的时间滞后。 从单一任务到价值链
虽然 RPA 和数字工作者传统上主要用于加速和改善个别流程和任务，制造商在考虑整个价值链的数字化以及根据战略目标确定结果时获得最大价值。自动化可以对制造商的运营模式产生重大影响的另一个领域是研发 (R&D)，尤其是与 ML 和 AI 相结合时。制造商可以使用此类技术在海量数据中寻找模式，如果团队规模和相关成本不可持续地增长，人类将无法找到这些模式。数字孪生的概念，即使用真实世界的数据对整个过程进行镜像以创建模拟，使制造商能够预测产品或过程的性能，甚至在产品或过程推出之前。 统一的劳动力
制造商的理想劳动力是既包括技术人员又包括数字工作者的劳动力。它提供了降低维护成本的成功组合宁的专业知识——同时面临流失、技能短缺和培训费用——并通过数字能力支持更好的员工体验。可以重新调整数字工作者的用途以满足企业的持续需求，创建一个随着企业及其数字成熟度而发展的灵活解决方案。随着您的业务发展，数字工作者永远不需要再培训，除非您更新您的流程并且他们从不偏离给他们的指示。这不仅可以提高业务稳定性，同时最大限度地降低风险，而且还可以提高利益相关者的价值。在全球技能短缺的时代，制造商需要能够证明他们正在采取行动采用新的运营模式，并且他们正在使用现代技术来提高生产力、盈利能力和敏捷性。加入我们，探索组织设计和劳动力管理的混合方法如何释放增长动力在您的业务中发挥潜力。作者：Tom Gurd，SS&C Blue Prism 制造业战略总监
