无纸化制造：数字解决方案有助于弥合不可避免的技能差距

制造业工作正在发生变化。未来的工厂将继续看到自动化程度的提高、人口结构的变化以及对基于知识的职位的重视。似乎也有一种转向制造业工作的心态。随着下一代工人不太愿意进入制造业，世界各地的工厂都面临着劳动力短缺的风险。尽管车间人口结构不断变化，进入制造业的兴趣也在下降，但该行业一直通过增加自动化来平衡。工厂正在实施更多由人工智能和机器学习支持的自主机器。事实上，人工劳动留下的部分差距正在被机器填补：但它是否可持续？我们仍然需要熟练的操作员。然而，他们的技能正在发生变化。专注于数据驱动、基于知识的职位将为未来建立工厂。除非我们解决这一新的基于知识的假设浪潮现在，我们正在走向一个面临不可避免的技能差距的制造业世界。我认为这是一个转折点，也是一个重要的机会，可以将制造业数字化，以吸引和留住年轻人从事知识型制造业工作。让我们让这些工作变得更有趣。吸引人才需要创新并了解劳动力市场当前的需求。我们可以利用数字化来弥合这一差距。第一步是无纸化制造。

什么是无纸化制造？

简单地说，无纸化制造在整个制造过程中都不需要纸张。这些数据不是在纸上记录数据（班次交接、质量问题、生产率等），而是直接输入数字数据库或自动生成并通过传感器和在线网关传输。无纸化制造由终端支持到端的软件解决方案，将使制造商能够实现数字化。这些数据需要是实时的和战略性的，提供趋势和长期分析，形成坚实的信息基础，从中做出关键的业务决策。了解数据并真正了解人工智能和机器学习如何受益的运营商生产，对于工厂的可持续和长期增长至关重要。

使用无纸化制造数字解决方案吸引下一代工人

随着越来越多的年轻人（Z 世代和千禧一代）进入制造业劳动力队伍，婴儿潮一代不断退休，工厂必须适应以填补不可避免的技能缺口。随着新一代工人渴望寻求更多基于知识的职位，传统的制造业工作需要发展。适应这种更年轻、更受数字化驱动的劳动力需要转变心态，尤其是在技术方面。这场青年运动带来了一种精通数字、无纸化的思维方式到智能手机、平板电脑和触摸屏。为了让公司保持相关性并吸引下一代工人，纸质制造需要转向数字化，转向端到端的无纸化流程。我们知道：下一代的工人将需要掌握基于知识、数据驱动的能力 STEM 和技术学位在整个制造领域的需求量很大制造数据是难题中最重要的部分无纸化制造软件使每个过程都能读取和生成数据，这些数据被整体用于优化生产，减少质量缺陷，提升OEE制造业的未来是高度自治，数据是驱动力。机器将转向全自动，而操作员的功能将转向更高级别的任务，如编程、过程故障排除以及优化 AI 和机器学习。最终，所有收集的数据将提供一个闭环返回给设备进入。人类技能将再次转移到其他领域，但趋势将继续关注整个车间以知识为基础的职位。为了让操作员为这种转变做好准备，我们现在必须开始技能培训。随着人工智能在制造业中的应用越来越多在世界范围内，体力劳动职位将不可避免地继续存在。除非我们为未来做好准备，否则我们将面临这一不可避免的技能差距。

弥合不可避免的技能差距

以知识为基础的制造职位需要大学和学院的技能，以及既定的技能再培训和技能提升操作员和工厂工人。我们必须小心，不要让制造技术的进步超过技能的进步。人工智能和机器人制造可以带来惊人的成果。未来的职位将依赖于使用 AI 解决方案的专业知识和信心。制造商现在需要通过培训现有人员来解决这些技能，工作与教育机构合作，并招募具有与 AI 一起工作的知识和能力的候选人。这一波技能浪潮的关键是向数字化的转变。无纸化制造应该是每个工厂数字化的切入点。智能工厂依靠数据运行。这些数据在纸上没有任何用途。无纸化制造与迈向未来工厂的动力齐头并进。

数字化正在改善制造

人工智能和机器学习驱动的自动化将继续重塑制造业的面貌。选择加入这一数字浪潮的工厂正在为未来的可持续成功做好准备。无纸化制造——数据被即时存储、收集和处理——将使未来工厂能够优化生产并提供新的、有吸引力的机会

在正确的地方获取数据——走向数字化

Paperless 制造软件在每个过程中都使用数据。它使操作员、管理人员和机器本身能够智能地访问和使用云中实时、关联和关联的数据。如果您的组织不相信需要转向无纸化，则应该明确指出不必一次全部发生。说服运营团队信任人工智能归结为分阶段的方法。让数据说话。拿一个部分，把人工智能和机器学习的概念融入其中，让输出让操作员相信这是有价值的。我对无纸化制造的力量深信不疑。通往 IIoT 和工业 4.0 的道路始于制造过程的数字化。未来的工厂及其下一代运营商都依赖于无纸化。扔掉铅笔，立即开始您的旅程。关于作者 LineView Solutions 的联合创始人，Ian 在可口可乐的运营管理领域工作了 10 多年引导他寻找更好的生产数据收集和可视化解决方案。 Ian Rowledge 设计了 ​​LineView（已知最早的自动化生产线监控解决方案之一），是一位制造智能的远见者。他具有独特的能力，可以审查任何制造工厂的运营情况，并确定可以快速实现最具增值改进的领域。Ian 是一位真正的领导者、教练和导师。他的运营专业知识受到全球快速消费品领导者的追捧，从而在实施精益方法和使用卓越运营技术以在最具挑战性的环境中节省成本、提高效率和提高质量方面取得了良好的记录。