为什么人工智能是制造业的未来，但仍然需要人

制造业的人才短缺问题日益严重。德勤的数据显示，到 2025 年，制造业技能差距将扩大，需要 340 万名熟练工人，其中 200 万个职位没有得到满足。除了行业内增长将创造的大约 700,000 个工作岗位外，到 2025 年将有 270 万名工人退休或离开该行业，这将推动这一空白。

误解：人工智能和自动化将导致更少的工作

仍然存在一种普遍的误解，即自动化和机器人将使制造业工作面临风险。不是这种情况。人类将永远是制造过程的必要组成部分。随着设施不断发展并连接更多资产，人们将需要消化从地板产生的大量数据，以便他们能够更快、更好、更便宜地建造东西。为了让他们做到这一点，这些数据需要转换成一个人可以消化的信息。人工智能 (AI) 可以提供帮助。

AI 可以将大量原始数据转换为人类可以阅读和解释的信息。没有它，人们将不得不学习如何从多个数据库系统收集数据，将它们连接在一起，知道要调查哪些特征，使用电子表格手动提取它们，然后解释结果。这个过程会很麻烦、乏味并且很容易出错。当数据准备好进行分析时，他们已经没有时间和耐心来执行分析了。在人工智能的帮助下，这些人可以花时间从这些数据中提取有用的情报并将其付诸行动，而不是花时间手动处理数字。

为了进一步消除人工智能和自动化从人类手中夺走工作的观念，AT Kearney 和 Drishti 最近的研究报告称，72% 的制造业工作仍然由人类完成，而这些人实际上创造的价值是机器同行的三倍。即使制造过程的更多部分变得自动化，也没有机器能够取代人类的判断和直觉。

与过去的工业革命一致，技术创新总是会产生新的位置。普华永道的一份报告发现，到 2037 年，机器人和人工智能将在英国创造 200,000 个工作岗位。人工智能、机器学习和自动化创造就业机会是因为支持和维护它们所需的专业技能集。在机器开始生成大量数据后，需要软件来分析该数据并将其转换为人类可读的信息。为了利用这些信息，我们仍然需要人类以有意义的方式使用它并采取相关行动。

填补空白

填补这些角色的关键是吸引年轻一代的人才。虽然这是可能的，但对他们有吸引力的工作简介将与工厂车间目前可用的工作不同。年轻的劳动力是他们所处环境的产物，他们已经习惯于按需获取一切，包括获取信息。当他们进入劳动力市场时也是如此。因此，将制造业务数字化是强有力的第一步。

年轻一代对科学和工程职业表现出越来越大的兴趣。根据美国国家科学基金会的数据，2012 年获得的学士学位中约有 30% 是科学和工程专业。此外，58% 的博士学位也属于这些领域。

随着越来越多的学生表现出对科学和工程的兴趣，追求先进技术的职业是一个合乎逻辑的进步。人工智能和机器学习将继续成熟，随着它们的发展，我们将开始看到人工智能成为以技术为重点的大学课程和培训计划的主流组成部分。

人工智能是制造业未来的关键组成部分

制造业中产生的数据量是巨大的，但如果不用于获取信息，那么收集所有数据就毫无意义。例如，最重要的是设施知道他们的机器是如何运行的，如果它们突然消耗过多的电力，或者它们是否会出现故障。主动注意温度和压力等指标并采取行动可以避免代价高昂的停机时间。

不幸的是，任何个人或团队都需要分析太多数据，这再次表明人工智能和机器学习需要与人类合作。这些技术将赋予他们权力，而不是取代他们。人工智能和机器学习用于分析信息波谷，识别其中的趋势，并使业务领导者能够更快地做出更明智的决策。

制造商一直在寻找提高利润率的方法。人工智能生成的信息是运营更精简设施和主动解决潜在问题的关键。状况持续的时间越长，例如机器以次优产能运行，制造商冲走的钱就越多。人工智能已经在帮助组织保持领先于其资产绩效并影响其底线。这种趋势将继续下去。它还有助于创造更多就业机会，吸引热衷于使用最新技术的下一代人才。

随着行业的不断变化，支持它的角色也将发生变化。未来的劳动力不仅会专注于保持机器运行，还会从正在生成的数据中学习。这将使他们能够为公司做出更好的决策。

关于作者

Prateek Joshi 是 Plutoshift 的创始人兼首席执行官 ，它为过程工业提供性能监控软件解决方案，包括水、食品、饮料和化学品。 Joshi 是一位人工智能研究员，着有八本已出版书籍和一位 TEDx 演讲者。他曾登上 Forbes 30 Under 30、CNBC、TechCrunch 等。