借助AI技术赋能制造业人才转型

文章最初发布于：iTNews Asia

1AI 正成为新型人才战略的关键力量

在亚太地区乃至全球的工厂车间，一场变革正悄然重塑制造业的运作方式。这场革命的核心在于以技术赋能从业者，重塑岗位角色。人工智能 (AI)不再是制造业的次要选项，而是深度融入现代工业企业设计、运营及构建全过程的核心要素之一。

罗克韦尔自动化东南亚区域总监 Marcelo Tarkieltaub 近期在接受 iTNews Asia 采访时表示，过去数十年间，制造业技术领域的探讨主要集中在优化层面，例如如何提升设备运行速度、精简工艺流程、压缩成本结构等。如今，这一趋势开始发生变化。AI 技术的发展正逐渐从单纯的流程优化工具转变为推动行业升级的战略力量，其意义将重新定义人类在制造业中的潜能。这促使制造商重新思考工厂车间的人才定位、能力结构与领导力发展方向。

2从劳动力短缺到人才倍增

制造商面临着全球性的人才挑战：尽管新生力量不断涌入劳动力市场，但技术工人的老龄化速度却更为迅速。与此同时，数字化转型对员工提出了新的能力要求，而这些能力在传统岗位设计中往往并未覆盖。

在运营连续性与人才能力之间的矛盾影响下，企业管理者开始思考：如何在不增加团队负担的前提下，用有限资源实现更高效的运营？

Tarkieltaub 指出，劳动密集型岗位的人才供给持续紧张，而数字化技能的需求与日俱增。在这样的背景下，AI 成了一种赋能工具，为人才赋能，扩展其价值，而非取代人类。

在工厂车间，AI 正助力实现预测性维护、实时质量检测和生产优化等关键应用。这些应用可以帮助操作人员减少重复性工作，并基于数据做出更快速、更明智的决策。工作人员的角色已从单纯的指令执行者向数据分析者和价值创造者转变。

Tarkieltaub 补充道，这一转变不仅代表了一种全新的运营模式，更意味着需要从企业文化、战略和人才发展层面进行系统性重塑。

3AI 不只是工具，更是一种战略

Tarkieltaub 表示，这一转变不仅需要技术投入，更需要对人才进行持续而系统的再投入。

他补充道：“企业必须重新规划人才发展战略，这不仅涉及培训，还包括如何在数字化优先的环境中招聘、培养、支持和激励人才。”

关键之一在于，这种转型需要自上而下推进。变革管理、数字化素养提升以及跨职能协同，正成为人力资源 (HR)、运营管理和高层领导团队不可或缺的能力。

Tarkieltaub 提醒道，如果缺少文化层面的转变作为支撑，即便投入先进的 AI 技术，也未必能收获预期成效。

从人才转型的角度来说，AI不再仅是一种促进逐步提升的工具，更是增强企业韧性、塑造差异化优势与实现可持续发展的战略支点。

Tarkieltaub 分享了一个典型案例：越南领先的制药企业 Pharbaco通过部署 AI 和智能自动化技术，不仅达到了严苛的国际合规标准，更将能耗降低 45% 并提升了洁净室效率。

“这些成果不仅是运营层面的突破，更是人才赋能的进步。既让员工聚焦核心关键任务，更显著提升了员工的参与度和积极性。这类业务案例在激励团队的同时，也为企业迈向规模化转型积蓄了势能。”Tarkieltaub 补充道。

他强调管理团队在推进过程中必须保持清晰和坚定。企业往往容易陷入试点模式难以推进，或因选择过多而犹豫不决。要真正向前推进，组织须明确规划 AI 如何改变流程与岗位角色，并通过针对性的系统建设、合作伙伴生态拓展以及开展培训工作，为这一转型持续提供助力。

4AI 赋能人才队伍：领导团队的关键任务

对许多制造商而言，AI 的应用之旅始于试点项目，但要实现企业级规模的落地依然充满挑战。最大的障碍鲜少来自技术层面，更多源于企业层面。

Tarkieltaub 表示，要打造一支真正能够适应 AI 环境的人才队伍，制造商必须：

将 AI 培训纳入人才发展战略：将 AI 应用能力视为核心能力，而非专业技能。

促进 HR、IT（信息技术）与运营部门协同合作：打破部门壁垒，使人才战略与技术应用相匹配。

阐明 AI 的意义：帮助员工了解 AI 对自身岗位的实际益处，消除对 AI 的恐惧心理，并增强参与感。

在对成本较为敏感的市场中，转型并不意味着彻底淘汰或完全替换现有系统。Tarkieltaub 认为，许多制造商正借助模块化解决方案和工业物联网 (IoT) 网关，在现有基础设施上叠加 AI 技术，确保在不干扰日常运营的情况下实现分阶段部署，目前已取得初步成效。

5未来已来

Tarkieltaub 表示，工业劳动正在重塑。过去，我们专注于如何提高机械设备的生产效率；如今，我们则致力于通过机械设备赋能人才。

AI 并不会取代制造业工作者，而是重新定义了他们的角色，使其更智能、更灵活和富有活力。

他补充道：“领导团队的使命很明确，即推动 AI 技术落地，赋能人才。因为制造业的未来并不在于自动化程度更高的工厂，而在于实现人与 AI 深度融合与协作的工厂。”