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从个体就业到产业升级的微观机遇与宏观挑战

jf_09010900 来源:jf_09010900 作者:jf_09010900 2023-10-12 15:23 次阅读
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据2023年智能制造企业招聘计划显示,智能制造行业在面向应届毕业生的单位就业中占比逐年攀升,从去年的5%增长到今年的8.5%。技术类职位的需求比例超过70%,智能制造设备供应链相关的职位需求也增长显著。然而智能制造快速发展促进了就业的同时,也引起了人们各种的担忧

岗位失衡与转型挑战

随着智能制造的崛起,传统制造业是否会急剧萎缩,从而造成大量普通工人失业?另一方面,智能制造是否能够创造足够的新工作岗位,以满足大学生就业的需求?在产业结构转型中,如何平衡现有技能与新技术之间的差距,确保就业机会不被淘汰?

在我们追求制造业数字化、网络化、智能化的同时,首先要明确:智能制造不是黑灯工厂或者是无人工厂,而是人、机器人以及设备合理分工、协同工作,发挥出最大的效益,其中人的作用非常关键且不可或缺。企业需要采用新的技术、新的工艺、新的工具和生产新的产品。(工业互联网)

技能断层与教育调整

在智能制造领域人们热切地关注其在降低人力成本、甚至取代人力方面的潜。然而,这种集关注可能掩盖了一些更加深远的风险。

近日,“某高校1.31亿科研经费成果转化率为0”话题冲上热搜,引发社会热议。高校科研成果转化率低的问题,在多年前就曾引发社会舆论关注,这些问题凸显了教育体系与产业发展之间的挑战。

不禁让人发问?智能制造所需的技能和知识是否与大学的教育背景和学生个人能力相匹配?市场对于高度技术化的需求与大学生所学专业本身之间是否存在脱节?如何培养适应智能制造时代的跨学科人才?

从产业发展趋势来看,智能制造涵盖了多个领域,包括工程、计算机科学、数据分析、物联网等,要求学生具备跨学科的知识和能力,同时具备实践经验。通过实习项目和实验等方式,将所学知识应用于实际情境中。亲身体验智能制造的全过程,培养解决实际问题的能力。

教育结构的调整不是一朝一夕能够独立解决的,需要政府、社会各界的共同思考和努力,这里不做赘述。

人机关系与权益保障

自2023年初ChatGPT引爆人工智能领域,国内外各个大厂先后推出了各自的人工智能产品。时至今日AGI的话题热度依旧不减,无数人认为自互联网技术至今我们将迎来另一个技术奇点。我们有理由相信一旦人工智能领域完成突破,制造业将面临翻天覆地的变化!

机器取代传统制造业中的人类工人?是否会引发劳动力就业权益的争议?另一方面,如何确保人类在智能制造中仍保持主导地位,避免技术带来的失控风险?在工业智能机器人与人类工人共同作业的情况下,如何确保工作场所的安全和人机协作的平衡?

上世纪八十年代人们就发现,机器使用越普遍的行业失业率越高,这可能是一个不可回避的趋势。我们一直在探索促进智能化发展和保障劳动力就业权益之间的平衡点。在智能制造发展进程中,另一个共识:人类必须处于主导地位。建立安全监管机制,确保技术在服从人类指导下发挥作用,以便更好地引导智能制造的发展方向!

产业升级与地区发展

地区的发展依靠社会生产力的升级,自疫情以来,我国经济发展开启从速度到质量的换挡模式。同时制造业正处于向中高端迈进的关键阶段,结合复杂的内部外部环境,我国的制造业升级之路可能并不平坦。

智能制造业的发展是否会导致传统制造业集中地区的经济基础受到冲击?一些地区是否会面临失业激增和社会动荡的风险?智能制造是否能够促进产业升级,吸引投资,带动地方经济的多元化发展?

为了应对这些挑战,需要采取一系列具体措施。从宏观角度出发,制定产业转型政策如“企业上云上平台补贴”等,鼓励传统企业加速向智能制造领域转型。同时为受转型影响的人提供技能培训和就业再培训,保障基本的生活质量。推动地方经济的多元化发展,需要吸引高科技企业在传统制造业集中地区设立研发中心和生产基地,提升地区的技术含量和产业层次。加强与高校和研究机构的合作,推动技术创新与转化,培育新兴产业,为地方经济注入新的发展动力。

智能制造的崛起既为就业市场带来了新的机遇,又引发了一系列挑战。新兴的智能制造产业呼唤着高端技术人才,为高校毕业生和从业人员提供了广阔的就业前景。随之而来的是传统制造业技能要求变化和就业不稳定性等问题。我们只有通过适应新的技术需求、不断学习和创新,协调个人和社会来共同应对这些挑战,实现智能制造与保障就业率的双赢局面。

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数智化产品服务商

智能制造强调通过智能技术和数字化手段提升制造业的效率和质量,而中服云物联网开发平台正是为实现这一目标提供了关键的支持。

在智能制造中,需要大量的实时数据来监测设备状态、生产过程和产品质量等信息。中服云物联网开发平台可以将各类设备连接到云平台,实现数据的高效采集和传输,为智能制造提供了必要的信息支持。

企业可以通过平台提供的数字化工具和开发环境,将传统的生产流程数字化,实现生产数据的可视化和分析,更好地监控生产过程、优化生产计划,并做出更精准的决策。

审核编辑 黄宇

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