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世紀(jì)經(jīng)濟(jì)論壇“燈塔工廠”負(fù)責(zé)人專訪:第四次工業(yè)革命如何重塑人與制造業(yè)?

http://www.199rrr.com 2024-03-12 11:38 來源:界面新聞

“在最新的世界經(jīng)濟(jì)論壇‘燈塔工廠’網(wǎng)絡(luò)中,40%是中國工廠。”世界經(jīng)濟(jì)論壇先進(jìn)制造業(yè)與供應(yīng)鏈中心負(fù)責(zé)人Federico Torti在最近的專訪中告訴界面智庫。過去6年中,他帶領(lǐng)一個(gè)專家評審團(tuán)隊(duì)遍訪全球制造業(yè)工廠,并評選出采用最先進(jìn)技術(shù)的代表。

“過去12到15個(gè)月里,我們看到,中國工廠申請直接或間接促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展的技術(shù)應(yīng)用案例在增加,這意味著中國工廠不僅投資于提升效率和生產(chǎn)力,還明確投資于可持續(xù)發(fā)展。”Torti指出。

“燈塔工廠”被定義為廣泛應(yīng)用工業(yè)4.0技術(shù)的典范工廠。2023年12月,世界經(jīng)濟(jì)論壇公布了最新的“燈塔工廠”名單,2023年新晉21座“燈塔工廠”,其中12座在中國,合計(jì)全球有153家“燈塔工廠”,在中國的工廠有62座。

截至2023年12月,全球共有153家“燈塔工廠”。圖片:《全球“燈塔工廠”網(wǎng)絡(luò):AI應(yīng)用的速度和規(guī)模》白皮書

同步發(fā)布的還有《全球“燈塔工廠”網(wǎng)絡(luò):AI應(yīng)用的速度和規(guī)模》白皮書,世界經(jīng)濟(jì)論壇指出,每次工業(yè)革命都有決定性的突破誕生,過去是蒸汽機(jī)、電力帶動(dòng)的大規(guī)模生產(chǎn)、計(jì)算機(jī)帶來的自動(dòng)化,現(xiàn)在則是大數(shù)據(jù)帶來的機(jī)器智能定義了第四次工業(yè)革命。AI技術(shù)正在給制造業(yè)帶來變革。

在過去5年中,“燈塔工廠”網(wǎng)絡(luò)收錄了700個(gè)第四次工業(yè)革命的應(yīng)用案例,其中200個(gè)采用了AI技術(shù)。

白皮書指出,每一家新的“燈塔工廠”都在推動(dòng)生成式人工智能的應(yīng)用,因?yàn)樯墒饺斯ぶ悄軐槊磕甑氖澜缃?jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)2.6-4.4萬億美元的產(chǎn)值,其中四分之一可以來自制造業(yè)和供應(yīng)鏈生產(chǎn)的改進(jìn)。

比如,儀器公司安捷倫通過分析供應(yīng)商信息,預(yù)測材料可用性,把控供應(yīng)鏈風(fēng)險(xiǎn);鴻佰科技(Ingrasys)用訂單歷史數(shù)據(jù)和市場數(shù)據(jù)來預(yù)測訂單量;聯(lián)合利華根據(jù)前一天的銷售額、庫存目標(biāo)、產(chǎn)能限制等自動(dòng)補(bǔ)充庫存;亨通廣電(Hengtong Alpha,中國蘇州)使用先進(jìn)分析技術(shù)優(yōu)化預(yù)成型和拉絲工藝參數(shù)。

對于“燈塔工廠”來說,它同時(shí)需要重新培訓(xùn)工人與4.0革命下的工廠協(xié)作配合。中國太陽能企業(yè)隆基綠能評上了2023年的“燈塔工廠”,白皮書中以隆基綠能舉例稱,它實(shí)施了內(nèi)部的評估培訓(xùn)認(rèn)證體系,為近1000名員工定制了學(xué)習(xí)發(fā)展計(jì)劃。

隆基綠能的內(nèi)部培訓(xùn)體系。圖:《全球“燈塔工廠”網(wǎng)絡(luò):AI應(yīng)用的速度和規(guī)模》白皮書

Federico Torti在接受界面智庫專訪中介紹了評選“燈塔工廠”的標(biāo)準(zhǔn)、選拔流程,未來的評選擴(kuò)展計(jì)劃,以及工業(yè)4.0正在給全球制造業(yè)工廠帶來的變革。

Federico Torti接受界面智庫采訪

以下是專訪實(shí)錄,發(fā)布時(shí)有編輯:

全球燈塔工廠的地理分布與制造業(yè)貢獻(xiàn)分布大體一致

界面智庫:我們觀察到,制造業(yè)對綠色轉(zhuǎn)型越來越重視,企業(yè)也更加關(guān)注效率、自動(dòng)化、脫碳以及員工福利。截至去年,全球共有153家“燈塔工廠”,其中62家在中國。您能否分享下,“燈塔工廠”項(xiàng)目是如何啟動(dòng)的?在第四次工業(yè)革命的背景下,“燈塔工廠”具有何種意義?

Federico Torti:“燈塔工廠”項(xiàng)目始于2018年,這是我們在世界經(jīng)濟(jì)論壇上進(jìn)行的時(shí)間最長的項(xiàng)目之一。我的團(tuán)隊(duì)(即先進(jìn)制造和供應(yīng)鏈中心)最初是與麥肯錫公司(McKinsey & Company)合作,現(xiàn)在我們有8個(gè)正式支持我們的行業(yè)合作伙伴。

從根本上講,“燈塔工廠”的網(wǎng)絡(luò)是由正在大規(guī)模部署數(shù)字技術(shù)的、成熟的先進(jìn)制造商組成的社區(qū),這些技術(shù)也代表著第四次工業(yè)革命,例如人工智能、先進(jìn)機(jī)器人或區(qū)塊鏈等技術(shù),它們能夠?qū)S運(yùn)營產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性和具體的影響。

我們會特別關(guān)注財(cái)務(wù)影響,包括應(yīng)用先進(jìn)技術(shù)帶來的成本降低或新增收入潛力;可持續(xù)性是另一個(gè)重要的評價(jià)角度,我們也特別關(guān)注通過技術(shù)直接改善環(huán)境、可持續(xù)性指標(biāo);另外,我們在研究先進(jìn)技術(shù)對工作場所的變革,以及對工人的益處。當(dāng)然,還有很多運(yùn)營指標(biāo)與公司的工作方式有關(guān)。

工廠是價(jià)值鏈的節(jié)點(diǎn),在這些節(jié)點(diǎn),我們親眼目睹和了解了某些技術(shù)在整個(gè)價(jià)值鏈中的應(yīng)用,以及其產(chǎn)生的變革力量。此外,我們還帶著我們平臺上的企業(yè)管理者們,參觀這些制造業(yè)工廠,實(shí)地了解這些標(biāo)桿企業(yè)如何實(shí)際運(yùn)作。

界面智庫:所以每年您都會去世界各地參觀這些工廠?

Federico Torti:沒錯(cuò),過去幾年,我花了很多時(shí)間周游世界,現(xiàn)在我們有了一個(gè)更大的團(tuán)隊(duì)。有2人從世界經(jīng)濟(jì)論壇的角度來統(tǒng)領(lǐng)工作,還有一個(gè)8人研究小組,成員來自各行業(yè)的專家,通過實(shí)地訪問,推進(jìn)整個(gè)遴選過程。

8個(gè)行業(yè)合作伙伴來自麥肯錫、強(qiáng)生、施耐德、西門子、Koç Holdings(土耳其最大工業(yè)集團(tuán))、富士康、漢高,還有寧德時(shí)代。

界面智庫:“燈塔工廠”在全球的地理分布情況如何?

Federico Torti:我們目前在4年半的工作中總共評出了153座燈塔。考慮到全球大約有1000萬家工廠,“燈塔工廠”占比只是相當(dāng)小的一部分。但總體來看,制造業(yè)對GDP的貢獻(xiàn)大約為14萬億美元,觀察這一貢獻(xiàn)在全球的分布,會發(fā)現(xiàn)大約三分之一來自中國。我們可以大致說,全球燈塔項(xiàng)目的地理分布與制造業(yè)直接創(chuàng)造的GDP分布大致一致。而中國“燈塔工廠”在我們最新的網(wǎng)絡(luò)中占比大約為40%。

在全球制造業(yè)領(lǐng)域,中國無疑是最大的強(qiáng)國之一,在先進(jìn)技術(shù)和創(chuàng)新方面表現(xiàn)尤為突出。

然后,我們看到大約25%的GDP增長來自歐洲,這是另一個(gè)重要的制造業(yè)集群,盡管在制造和設(shè)施方面可能相對老化,但在某些領(lǐng)域仍具有創(chuàng)新性。

亞洲其他地區(qū)的增長貢獻(xiàn)約為20%,包括印度和東南亞。就最新的“燈塔工廠”網(wǎng)絡(luò)而言,這些區(qū)域是世界上增長最快的地區(qū)之一,這可能表明,各大公司現(xiàn)在也在亞洲尋找不同的生產(chǎn)地點(diǎn)、生產(chǎn)設(shè)施。

界面智庫:一個(gè)趨勢是,印度的“燈塔工廠”數(shù)量似乎在增多,您對此有什么觀察?

Federico Torti:確實(shí),特別是印度和東南亞地區(qū)的一些國家,比如馬來西亞和印度尼西亞。與過去幾年相比,這些國家的增長速度正在加快,它們可能成為增長最快的新興市場之一。

“燈塔工廠”項(xiàng)目的核心要素和擴(kuò)展計(jì)劃

界面智庫:您能否概述一下“燈塔工廠”的選拔機(jī)制和標(biāo)準(zhǔn)?

Federico Torti:目前選擇的標(biāo)準(zhǔn)非常直接。四個(gè)核心要素——影響力、解決方案、推動(dòng)因素,以及作為新增要求的可持續(xù)性,共同構(gòu)成了衡量框架的基礎(chǔ)。

影響力是轉(zhuǎn)型成果的直接體現(xiàn),通常通過可量化的成效來展示,如成本節(jié)省、效率提升、產(chǎn)量增加等,例如看到某些成本降低了30%或50%。這個(gè)指標(biāo)反映了技術(shù)或變革措施對業(yè)務(wù)的直接影響,是最容易被外部認(rèn)可和理解的部分。但是,推動(dòng)因素和解決方案,則是深入了解這些公司如何實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型并產(chǎn)生影響的關(guān)鍵。

我們所說的解決方案特指技術(shù)用例,涉及企業(yè)采用的具體技術(shù)解決方案及其實(shí)施的復(fù)雜程度。這包括人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)分析等新興技術(shù)的應(yīng)用,以及這些技術(shù)如何解決業(yè)務(wù)問題或提高操作效率。例如工廠產(chǎn)品面臨質(zhì)量問題時(shí),可能是利用人工智能的光學(xué)檢測系統(tǒng)自動(dòng)減少次品率,將顧客投訴減至最低。

而關(guān)于推動(dòng)因素,對我來說可能是最關(guān)鍵的一環(huán)。比如一個(gè)組織需要考慮如何把人放置于數(shù)字化轉(zhuǎn)型、升級或擴(kuò)展計(jì)劃的中心,如何尋找合適的人才和知識,如何開發(fā)合作伙伴生態(tài)系統(tǒng),如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)和技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化及架構(gòu)等等,這對于企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能否成功至關(guān)重要。所有這些因素很少與技術(shù)直接相關(guān),而是關(guān)注公司如何管理轉(zhuǎn)型變革,如何適應(yīng)未來。企業(yè)需要有遠(yuǎn)見的領(lǐng)導(dǎo)者,他們能夠準(zhǔn)確理解第四次工業(yè)革命帶來的好處。

隨著全球?qū)Νh(huán)保和可持續(xù)發(fā)展的日益重視,可持續(xù)性已成為評估標(biāo)準(zhǔn)的重要組成部分。在2020年,我們將可持續(xù)性作為強(qiáng)制性要求。這不僅要求企業(yè)展示其操作和技術(shù)解決方案的環(huán)境影響,還要求企業(yè)展現(xiàn)其推動(dòng)可持續(xù)發(fā)展的長期承諾和實(shí)際行動(dòng)。對于新建立的工廠或項(xiàng)目,要求提供至少6到12個(gè)月的KPI數(shù)據(jù),以確保評估結(jié)果的準(zhǔn)確性和可靠性,排除生產(chǎn)初期可能的異常波動(dòng)。

界面智庫:2023年有21家新工廠加入“燈塔工廠”網(wǎng)絡(luò),還有4家加入可持續(xù)發(fā)展工廠,這4家可持續(xù)工廠有什么特別之處?

Federico Torti:我們在“燈塔工廠”的標(biāo)識之外,還設(shè)立了一個(gè)名為“可持續(xù)發(fā)展燈塔”的額外獎(jiǎng)項(xiàng)計(jì)劃,它聚焦于先進(jìn)技術(shù)對可持續(xù)性指標(biāo)的影響。在成為“燈塔工廠”后,企業(yè)有機(jī)會通過提交附加申請,未來被認(rèn)定為一個(gè)致力于可持續(xù)發(fā)展的先行者。

認(rèn)定可持續(xù)發(fā)展“燈塔工廠”需要我們深入了解更多信息,比如特定技術(shù)應(yīng)用或方法如何直接減少排放或降低現(xiàn)場能耗,以及技術(shù)應(yīng)用對水使用、廢棄物產(chǎn)生及其循環(huán)利用方面的影響。

過去我們通常看到,技術(shù)應(yīng)用除了帶來流程效率的提升,也額外帶來能源使用的減少,但我們期望的不僅僅是這種情況,而是企業(yè)能夠采取行動(dòng)減少排放,有明確的凈零排放目標(biāo)和承諾,并致力于利用技術(shù)達(dá)成這些目標(biāo)。

界面智庫:“燈塔工廠”項(xiàng)目未來是否有擴(kuò)展計(jì)劃,比如拓寬選擇范圍,或引入新的評估標(biāo)準(zhǔn)?

Federico Torti:答案毫無疑問是肯定的。我們正處于第四次工業(yè)革命的前沿,探索其中最具影響力和變革性的領(lǐng)域。

可持續(xù)發(fā)展是我們關(guān)注的核心話題之一,我們已經(jīng)啟動(dòng)了一個(gè)專注于可持續(xù)性的項(xiàng)目,名為“Sustainability Deep Dive”。我們的目標(biāo)是將這個(gè)項(xiàng)目的囊括范圍擴(kuò)展到技術(shù)領(lǐng)域之外,將其打造成真正意義上關(guān)于可持續(xù)性的標(biāo)桿,這樣我們便能展示更多關(guān)于可持續(xù)性的實(shí)際案例。

人在技術(shù)轉(zhuǎn)型中扮演著關(guān)鍵角色,這是我們希望進(jìn)一步探索的一個(gè)領(lǐng)域,這個(gè)話題被討論得還不夠多。

我們最近還審視了企業(yè)如何面對速度和規(guī)模形成的新挑戰(zhàn)。這個(gè)挑戰(zhàn)不僅在于變化之快,還在于如何從整體上改變企業(yè)的生產(chǎn)網(wǎng)絡(luò)。企業(yè)如何應(yīng)對挑戰(zhàn),獲得成功?設(shè)計(jì)和推動(dòng)企業(yè)數(shù)字化變革的洞察力變得越來越重要。

自2018年以來,我們希望能為我們的合作伙伴和全球制造業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者提供更有針對性的見解,并更專注于特定行業(yè),提供數(shù)據(jù)產(chǎn)品。我們的目標(biāo)是像向班上最優(yōu)秀的學(xué)生學(xué)習(xí),以一種更加直接的方式向社區(qū)提供知識。

基于數(shù)據(jù)和智能的工廠自我調(diào)節(jié)系統(tǒng)正在興起

界面智庫:聚焦中國,您如何看待中國工廠在自動(dòng)化和綠色轉(zhuǎn)型方面的機(jī)會;以及在當(dāng)前的工業(yè)格局中,哪些行業(yè)最值得關(guān)注?

Federico Torti:正如我之前提到的,中國可能是全球發(fā)展速度最快且變革最集中的地區(qū)之一。在我們的中國“燈塔工廠”中,自動(dòng)化水平普遍很高。除了生產(chǎn)過程的自動(dòng)化,我們還觀察到工廠與上游供應(yīng)商、下游客戶之間緊密連接,以及高度集成和先進(jìn)的解決方案。例如有些黑燈工廠,在幾乎無需照明的情況下就能運(yùn)行,這表明所有生產(chǎn)環(huán)節(jié)的系統(tǒng)都高度互聯(lián)。自動(dòng)化不僅限于生產(chǎn)處理,還包括質(zhì)量檢查、實(shí)時(shí)采購材料和調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃等環(huán)節(jié)。這一切都依賴于算法、系統(tǒng)和機(jī)器人技術(shù)。值得注意的是,這些高度自動(dòng)化的應(yīng)用在中國較為常見,而在國外則不太常見。

特別是在過去12到15個(gè)月里,我們看到,中國工廠申請直接或間接促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展的技術(shù)應(yīng)用案例在增加,這意味著中國工廠不僅投資于提升效率和生產(chǎn)力,還明確投資于可持續(xù)發(fā)展。

至于您提出的第二個(gè)問題,大多數(shù)中國“燈塔工廠”集中在電子、半導(dǎo)體、制藥和汽車行業(yè)。所有這些行業(yè)都在變得越來越成熟,越來越智能化。食品飲料和消費(fèi)品制造行業(yè),也有大量人工智能技術(shù)的應(yīng)用案例。

全球范圍內(nèi),更多新興產(chǎn)業(yè)正在加入第四次工業(yè)革命,比如韓國的水處理廠和美國孟菲斯的DHL物流配送中心,都是積極的示范。這表明,技術(shù)轉(zhuǎn)型和先進(jìn)技術(shù)的實(shí)施不僅僅限于傳統(tǒng)制造業(yè)。

界面智庫:談到人工智能,據(jù)您觀察人工智能是如何融入“燈塔工廠”的生產(chǎn)流程的?大數(shù)據(jù)分析又在工廠的決策支持系統(tǒng)中發(fā)揮了什么作用?

Federico Torti:這確實(shí)是一個(gè)很好的問題。我們最新發(fā)布的白皮書就主要探討了人工智能的革命性影響,最新的“燈塔工廠”案例展示了各種人工智能技術(shù)的成熟度。

AI在生產(chǎn)過程的各個(gè)階段都在發(fā)揮作用,它推動(dòng)更好的產(chǎn)品設(shè)計(jì),并整合客戶反饋、洞察需求或解決投訴。AI應(yīng)用已經(jīng)融入了生產(chǎn)過程的每一步,包括與供應(yīng)商的聯(lián)系、生產(chǎn)調(diào)度、采購等。基于AI應(yīng)用的影響范圍,我們也把“燈塔工廠”分為將AI技術(shù)應(yīng)用于工廠內(nèi)部或價(jià)值鏈全鏈條的工廠。

在最新的白皮書中,有關(guān)公司實(shí)施AI速度的數(shù)據(jù)特別引人注目。關(guān)于數(shù)據(jù)和分析在轉(zhuǎn)型中的作用,我們看到了有的企業(yè)從幾乎沒有數(shù)據(jù)到擁有高質(zhì)量、可靠數(shù)據(jù)的巨大跨越,這依賴于大規(guī)模的標(biāo)準(zhǔn)化和數(shù)據(jù)架構(gòu)工作。一旦實(shí)現(xiàn),基于數(shù)據(jù)的決策就變得極為重要,利用整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)池來推動(dòng)智能化生產(chǎn),包括預(yù)測設(shè)備維護(hù)、優(yōu)化生產(chǎn)流程、調(diào)度調(diào)整等等。

我們正在見證,基于數(shù)據(jù)和智能的工廠自我調(diào)節(jié)系統(tǒng)興起,人類正在轉(zhuǎn)變角色,以更好地融入這一循環(huán)。

界面智庫:這真的很有趣,人工智能一直在改變我們的生活,由于它們許多應(yīng)用是在工廠里,我們?nèi)粘?床坏健D芊窒硪恍┯腥さ墓适聠?

Federico Torti:當(dāng)然。我認(rèn)為人工智能最突出的應(yīng)用之一是在光學(xué)檢測和質(zhì)量控制方面,對于某些行業(yè),這意味著從依賴人工轉(zhuǎn)向完全自動(dòng)化,這不僅減少了運(yùn)營成本和勞動(dòng)力成本,更革新了人力資源管理方式。

質(zhì)量檢測工作本身是一項(xiàng)壓力很大的工作,既乏味又易于出錯(cuò),因?yàn)樗ǔR蠊と藗儎?dòng)作快,且工作重復(fù)性高。因此,采用自動(dòng)化不僅減少了人為失誤,通過標(biāo)準(zhǔn)化視圖,還能全面提升產(chǎn)品質(zhì)量,顯著減少客戶投訴。自動(dòng)化光學(xué)檢測還能生成數(shù)據(jù),優(yōu)化上游生產(chǎn)流程或設(shè)備設(shè)置,進(jìn)而減少產(chǎn)品缺陷和客戶投訴。因此,機(jī)器能提供可靠數(shù)據(jù),驅(qū)動(dòng)上游的設(shè)計(jì)和生產(chǎn)調(diào)整。

而更令人興奮的是生產(chǎn)計(jì)劃和供應(yīng)商調(diào)度的動(dòng)態(tài)優(yōu)化。當(dāng)物流鏈路中斷,相關(guān)信息會被收錄并共享,隨后AI模型可據(jù)此調(diào)整供應(yīng)商間的物料采購策略,評估其對生產(chǎn)計(jì)劃的影響。

另一個(gè)引人注目的案例在菲律賓,有工廠借助人工智能系統(tǒng)上網(wǎng)搜集天氣預(yù)報(bào)和警報(bào)信息,作出針對自然災(zāi)害的預(yù)測和響應(yīng),比如預(yù)測其對生產(chǎn)計(jì)劃、物流運(yùn)輸?shù)挠绊懀M(jìn)而采取預(yù)防措施。例如,在火山活動(dòng)增強(qiáng)時(shí),提前關(guān)閉空氣處理設(shè)施,避免灰塵堵塞。這些系統(tǒng)極大地改善了公司的運(yùn)作方式。

我們的白皮書中記錄了許多激動(dòng)人心的案例,總共超過700個(gè),這展示了人工智能應(yīng)用的廣泛性和深遠(yuǎn)影響。

界面智庫:我還想知道的是,關(guān)于供應(yīng)鏈管理和物流優(yōu)化,現(xiàn)代工廠面臨哪些挑戰(zhàn)?先進(jìn)技術(shù)可以發(fā)揮哪些作用?

Federico Torti:目前成千上萬的企業(yè)正面臨著多重因素驅(qū)動(dòng)的全球供應(yīng)鏈壓力,例如消費(fèi)者需求不斷變化,不僅要求工廠提高供應(yīng)鏈透明度,還需要加強(qiáng)與供應(yīng)商、合作伙伴乃至競爭對手之間的數(shù)據(jù)共享和連接。另外,法律法規(guī)和對企業(yè)可持續(xù)性要求增加,對供應(yīng)鏈彈性的需求顯著上升。

在此背景下,企業(yè)必須應(yīng)對復(fù)雜的供應(yīng)鏈問題,并增加供應(yīng)鏈彈性。比如為特定產(chǎn)品、原材料或部件尋找替代供應(yīng)商,或者考慮重新配置制造業(yè)基地,這也需要考慮全球不同國家的政策。然而,任何形式的復(fù)制都意味著額外的投資。

我們有案例表明,技術(shù)在幫助彌合這些差距、消除低效環(huán)節(jié),特別是在推動(dòng)供應(yīng)鏈透明化方面。例如最近我們見證了蘇伊士運(yùn)河和紅海的斷航事件,還有2021年3月蘇伊士運(yùn)河因一艘運(yùn)輸船阻塞而完全斷航,造成物流配送延遲。提高供應(yīng)鏈數(shù)據(jù)可見性和可用性,使得即時(shí)交互和情景預(yù)測成為可能,有助于減少回購效應(yīng)和上游的牛鞭效應(yīng)(指供應(yīng)鏈上的一種需求變異放大現(xiàn)象,信息流從終端客戶向原始供應(yīng)商傳遞時(shí),信息的扭曲逐級放大)。

對于供應(yīng)商來說,沒有足夠的數(shù)據(jù)可見性,面對需求和供應(yīng)數(shù)據(jù)的極端波動(dòng),企業(yè)難以應(yīng)對。而基于數(shù)據(jù)的人工智能和分析工具,可以減少和預(yù)防這些。

制造業(yè)工人的工作任務(wù)正在發(fā)生變革

界面智庫:您剛剛提到AI應(yīng)用可以使人們減少無聊的工作,您覺得“燈塔工廠”的發(fā)展會如何影響傳統(tǒng)制造業(yè)工人?

Federico Torti:這個(gè)問題很好。我們對153個(gè)“燈塔工廠”中收錄的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn),通過恰當(dāng)且高效的技術(shù)應(yīng)用,制造業(yè)工人的工作任務(wù)正在發(fā)生變革。這種變革營造了一個(gè)環(huán)境,員工能在此環(huán)境中不斷學(xué)習(xí)和發(fā)展,面對的工作或任務(wù)種類也在不斷進(jìn)化。因此,每位工人和每項(xiàng)工作都展現(xiàn)出更高的效率和生產(chǎn)力。

工作環(huán)境也變得更有活力,人們對學(xué)習(xí)和參與技術(shù)變革感到興奮。與那些未經(jīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的公司相比,“燈塔工廠”的工作環(huán)境大大提高了員工的參與度。并且,工人的工作及其技能將根據(jù)工廠內(nèi)外部需求變化而調(diào)整,這在今天快速變化的工作環(huán)境中變得尤為重要。

今天,我們有了更簡單的與系統(tǒng)交互的方式,如基于自然語言的新一代人工智能,工人與人工智能系統(tǒng)的互動(dòng)門檻在降低。系統(tǒng)可能會指導(dǎo)工人如何調(diào)整產(chǎn)品設(shè)計(jì),或以特定方式配置機(jī)器,而在過去,這需要大量的知識和對工作、對其他人的深入了解。

界面智庫:的確,隨著人工智能和自動(dòng)化技術(shù)的不斷發(fā)展,傳統(tǒng)意義上對工人的技能要求正在發(fā)生變化。這不一定意味著所有工人都需接受高等教育,但確實(shí)意味著他們需要具備新的技能,這些技能集可能包括與人工智能的交互合作。

Federico Torti:我理解你說的。確實(shí),不是所有情況下我們都需要經(jīng)過傳統(tǒng)教育體系訓(xùn)練的工人。由于工作環(huán)境的快速變化,企業(yè)有必要在內(nèi)部、在工作場所提供持續(xù)學(xué)習(xí)的機(jī)會。因此,現(xiàn)代工人的學(xué)習(xí)和技能提升不僅僅來自個(gè)人的教育背景,更需要迅速適應(yīng)變化的能力。工作場所需要提供必要的工具,使員工能夠有效地使用系統(tǒng),理解如何有效利用這些工具。依托于工作中提供的資源,持續(xù)學(xué)習(xí)變得更加動(dòng)態(tài)和必要,這種教育成為職業(yè)生涯中的一部分。

另外,隨著數(shù)字學(xué)習(xí)平臺的普及,這些平臺可以輕松地融入培訓(xùn)計(jì)劃,為員工提供持續(xù)學(xué)習(xí)的機(jī)會。我們期待如生成式人工智能之類的工具,能簡化學(xué)習(xí)過程,方便與人互動(dòng),為員工配備適當(dāng)?shù)墓ぞ摺?/p>

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