预测分析和零工经济如何弥合供应链技能差距

汽车制造供应链已变得几乎难以管理，制造商和供应商面临着寻找具备识​​别和预防质量风险技能的合格工人的挑战。

随着分布式工厂和地点数量的增加，很难在车辆的 20,000 多个活动部件中衡量缺陷，无论是孤立的还是跨越供应链的。为确保整个供应链的效率、生产力和盈利能力达到最佳，制造商和供应商认为，为手头的工作找到具备合适技能的合适员工至关重要。

不幸的是，汽车制造商历来难以获得合格的劳动力，但技术解决方案确实存在。预测分析和机器学习已用于当今广泛的业务流程，那么为什么不部署它们以在汽车制造行业进行高效的员工招聘和安置呢？此类流程可以消除在及时寻找最适合该工作的人员时进行的猜测。这种方法加上零工经济的能力，可以为制造商和供应商节省宝贵的能源和资源，简化物流，并最终提高盈利能力。

零工经济利用临时劳动力进行短期工作。可以扩展以满足当今大多数企业需求的概念。目前，超过三分之一的美国雇员是零工，相当于近 5700 万美国人。全职员工的高昂医疗保健和其他福利成本、对产品和服务的需求不断波动以及管理费用的增加正在推动这种增长。

汽车行业对这些问题并不陌生，使其成为利用零工经济原则填补劳动力缺口的有力候选者。将此与支持数字化劳动力创建的技术解决方案组合相结合，制造商和供应商经理可以确定最合格的候选人，根据地理和人口统计信息填补空缺职位，并通过自动化系统监控员工培训过程和在职绩效。

可以通过两种途径简化运营和劳动力管理：

预测分析。 通过检查现有员工的绩效指标，汽车制造商和供应商可以评估哪些员工因素对生产力影响最大。这种类型的数据驱动决策有助于定位和雇用拥有必要经验和技能的零工。为制造商提供和筛选大量自由职业者人才库的公司可以使用预测分析来确定最有可能满足每个制造工厂独特需求的候选人。

在合适的时间为合适的工作找到合适的员工的能力是无价的。超越传统人才库不再产生足够具有合适技能的工人，汽车制造商可以利用零工经济找到具有高需求工作所需的分析、技术和解决问题技能的员工。审查关键绩效指标还可以确定实现生产目标所需的自由职业者数量。

优质的数字平台。 为了最大限度地提高劳动力运营和完善物流，汽车制造商应该利用一个数字技术平台，聚合所有数据和物流，支持雇主-雇员双向沟通，并为员工提供成功所需的培训、继续教育和工作场所信息。通过利用预测分析的平台选择、筛选和安置员工的能力使制造商和供应商能够将最合格的候选人与最适合他们技能组合的工作相匹配。

一旦就业，零工员工最好通过移动设备参与。这些应用程序可以包括一个培训组件，使自由职业者能够在充分理解他们的任务和工作安全知识的情况下到达工作岗位。移动技术还可以为雇主提供实时分析，例如整个供应链中的任期、出勤、绩效评估和问题识别，以告知劳动力需求。将这些元素集成到一个有凝聚力的平台中是优化从布局到生产等各个环节的运营的关键。

汽车制造商利用零工经济的力量，搭配创新的预测分析和移动平台，将有能力提高生产力、更好地满足客户需求并增加收益。完整的劳动力解决方案使制造商和供应商能够将他们的业务和运营框架与合格、灵活的劳动力联系起来，不仅将推动供应链的成功，而且与合格的劳动力建立实时通信网络。在当今竞争日益激烈和复杂的劳动力格局中，零工经济为制造商和供应商提供了一个可扩展的解决方案，以应对劳动力短缺并推动他们的业务发展。

Dave Kmita 是 MS Companies 的运营执行副总裁，该公司为制造商和供应商提供劳动力技术。