在人類文明發(fā)展的每個(gè)時(shí)代里，制造業(yè)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力都存在其符合時(shí)代特性的痛點(diǎn)。在當(dāng)下這樣一個(gè)以數(shù)據(jù)為中心的時(shí)代，當(dāng)科技的變革進(jìn)一步加快了腳步，制造工廠里老舊的設(shè)備和系統(tǒng)，伴隨著不斷增長的退休員工人群和不斷縮減的新鮮血液的人力補(bǔ)給，以及傳統(tǒng)工人技能與數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮需求間的差距，讓制造業(yè)的抗風(fēng)險(xiǎn)能力在這個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)上變得脆弱了很多。

　　隨著邊緣數(shù)據(jù)量、連接性和處理能力的日益增長，今天的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)變得越來越普及。然而，對(duì)于很多企業(yè)而言，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成功實(shí)現(xiàn)似乎仍然遙不可及：試行數(shù)字化制造解決方案的企業(yè)中，有2/3未能進(jìn)入大規(guī)模推廣階段。

　　問題出在了哪兒呢？

　　在德勤與美國制造業(yè)研究所（ManufacturingInstitute）合作開展的最近一項(xiàng)研究中，我們看到一個(gè)大的趨勢(shì)：各行各業(yè)都在步入一個(gè)嚴(yán)峻的長期勞動(dòng)力短缺時(shí)期。預(yù)計(jì)到2028年，制造業(yè)將出現(xiàn)240萬個(gè)職位空缺，這將給美國經(jīng)濟(jì)帶來2.5萬億美元的負(fù)面影響。而在同樣是發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的德國和日本，未來勞動(dòng)力短缺預(yù)計(jì)還要嚴(yán)重得多。在中國也是一樣，制造業(yè)勞動(dòng)力成本的不斷攀升和勞動(dòng)力供給規(guī)模減小、技術(shù)進(jìn)步對(duì)勞動(dòng)力素質(zhì)要求提高等多方面的挑戰(zhàn)正在弱化我國制造業(yè)勞動(dòng)力成本低的國際比較優(yōu)勢(shì)。

　　專業(yè)人才的稀缺，進(jìn)一步加重了制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的另一大難點(diǎn)——數(shù)字化技能缺口——所帶來的影響。近期，英特爾發(fā)布了名為“工業(yè)加速”（AccelerateIndustrial）的全新研究，該研究呈現(xiàn)了有關(guān)制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型最全面的觀點(diǎn)。該項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)了大多數(shù)西方工業(yè)生產(chǎn)培訓(xùn)計(jì)劃和政府投資計(jì)劃未能解決的嚴(yán)重技能缺口。

　　“工業(yè)加速”研究由英特爾公司物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部首席工程師、體驗(yàn)架構(gòu)師兼研究員FaithMcCreary博士與英特爾公司物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部工業(yè)解決方案部門工業(yè)創(chuàng)新總監(jiān)IrenePetrick博士合作完成并編撰。該項(xiàng)研究涵蓋了移動(dòng)設(shè)備人群調(diào)查，以及對(duì)超過400家制造商和為其提供支持的生態(tài)系統(tǒng)技術(shù)專家的訪談。該研究以系列報(bào)告的形式發(fā)布。

　　這一研究有哪些發(fā)現(xiàn)呢？

　　首先，研究整理了各企業(yè)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型計(jì)劃投資的技術(shù)，其中，人工智能居首、占比過半：

　　其次，研究采集了各受訪的制造業(yè)企業(yè)所面臨的各種挑戰(zhàn)，這些挑戰(zhàn)很可能導(dǎo)致未來一些企業(yè)對(duì)智能解決方案的投資落空：

　　這一研究帶給我們什么啟示呢？

　　研究中，一些受訪者提到的一些未來技能需要超越基礎(chǔ)編程技術(shù)以深入理解數(shù)字化工具，這包括數(shù)據(jù)采集和分析、并將結(jié)果實(shí)時(shí)反饋到操作環(huán)境中。支持制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所需的五大未來技能包括：

　　二十一世紀(jì)什么最貴？人才！

　　在剛進(jìn)入二十一世紀(jì)時(shí)，一部電影把這樣一句話說在了前頭。二十一世紀(jì)過去了1/5，我們發(fā)現(xiàn)這句話依然適用。

　　制造業(yè)企業(yè)想在以數(shù)據(jù)為中心的時(shí)代這一全新天地間大展宏圖，數(shù)字技能的重要性正日益上升。但研究發(fā)現(xiàn)，盡管人們對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求極大，例如有83%的公司計(jì)劃投資智能工廠技術(shù)；但與此同時(shí)，這一轉(zhuǎn)型所要求的最為重要的技能和特征，往往并未得到大多數(shù)行業(yè)工作培訓(xùn)項(xiàng)目或相關(guān)政策制定者的重視。

　　因此，高校、政府和行業(yè)需要展開合作，共同制定針對(duì)轉(zhuǎn)型制造業(yè)工人培訓(xùn)的計(jì)劃。

　　想要補(bǔ)足數(shù)字化技能缺口，企業(yè)需要通過為現(xiàn)有的勞動(dòng)力開發(fā)終身學(xué)習(xí)的項(xiàng)目，開展數(shù)字化工具和技能的培訓(xùn)，注重在解決方案實(shí)施前問題的評(píng)估和解決，通過平衡外部專家的引入和內(nèi)部員工的培養(yǎng)來助力企業(yè)的數(shù)字靈活性的增長。

　　英特爾公司物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部副總裁兼工業(yè)解決方案部門總經(jīng)理ChristineBoles認(rèn)為：“智能制造將為企業(yè)帶來廣闊的市場機(jī)遇，但隨之而來的數(shù)據(jù)洪流也必然對(duì)傳統(tǒng)制造業(yè)提出更高的要求。”

　　長期以來，英特爾與諸多制造業(yè)企業(yè)建立了廣泛合作，并憑借其領(lǐng)先的產(chǎn)品、技術(shù)和解決方案幫助合作伙伴實(shí)現(xiàn)工作負(fù)載整合，補(bǔ)足數(shù)字化技能缺口，以此應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)量飆升并更好地挖掘數(shù)據(jù)紅利，從而抓住時(shí)代的機(jī)遇并增強(qiáng)抗風(fēng)險(xiǎn)的能力。