利用预测分析与零工人才缩合汽车制造供应链技能缺口
汽车制造供应链规模庞大难以管控，制造商与供应商面临寻找合格工人识别预防质量风险的挑战。
分布式工厂与地点增多，导致难以评估缺陷（无论孤立或跨供应链），单车超20,000个运动部件。为确保供应链最优效率、生产力与盈利，制造商与供应商视寻找具备恰当技能的合适员工为关键。
遗憾的是，汽车制造商长期面临合格劳动力短缺，但技术解决方案存在。预测分析与机器学习广泛应用于各业务流程，为何不部署于汽车制造业的高效招聘与岗位安置？此类流程可消除寻找最合格人选的猜测，及时匹配。结合零工经济能力，可为制造商与供应商节省宝贵精力资源、精简物流、最终提升盈利。
零工经济利用临时工从事短期任务，可扩展以满足多数企业需求。目前超三分之一美国员工为零工从业者，近5700万。全职员工高昂医疗福利成本、产品服务需求持续波动、管理费用上升推动此增长。
汽车业深受其扰，成为利用零工经济原则填补劳动力缺口的有力候选。结合数字化劳动力创建技术解决方案，制造商与供应商管理者可识别最合格候选人，按地理与人口统计特征填补空缺，通过自动化系统监控员工培训与在岗表现。
运营与劳动力管理可通过两条途径精简：
预测分析
通过考察现有员工绩效指标，汽车制造商与供应商可评估哪些员工因素影响生产力最大。这种数据驱动决策有助于定向招聘具备必要经验技能的零工。为制造商提供并筛选大量自由职业者人才库的公司，可用预测分析识别最可能在各工厂独特需求中脱颖而出的候选人。
在正确时间为正确岗位找到正确员工价值无法估量。超越不再产出足够合适技能工人的传统人才库，汽车制造商可利用零工经济寻找具备分析、技术、解决问题技能的高需求岗位员工。回顾关键绩效指标也可确定达成产量目标所需自由职业者数量。
高质量数字平台
为最大化劳动力运营与优化物流，汽车制造商应使用聚合所有数据与物流、支持双向雇主-雇员沟通、提供员工所需培训/持续教育/现场信息的数字技术平台。利用预测分析选拔、筛选、安置员工的平台，可让制造商与供应商将最合格候选人与最匹配其技能的岗位配对。
入职后，零工最佳通过移动端互动。APP可含培训模块，使自由职业者到岗时已具备扎实任务理解与工作安全知识。移动技术还可为雇主提供实时分析：任期、出勤、绩效评估、供应链全链路问题识别，以洞察劳动力需求。将这些要素整合为一体化平台，是从安置到生产全链路优化运营的关键。
善用零工经济力量、创新预测分析与移动平台的汽车制造商，将有利地位提升生产力、更好满足客户需求、增加收益。使制造商与供应商能将业务运营框架与合格敏捷劳动力接轨的完整劳动力解决方案，不仅驱动供应链成功，更创建与合格劳动力的实时沟通网络。在日益竞争激烈复杂的劳动力版图中，零工经济为制造商与供应商提供可扩展解决方案，对抗劳动力短缺、推动业务发展。
Dave Kmita是MS Companies运营执行副总裁，该公司为制造商与供应商提供劳动力技术。
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