工业4.0：跨越制造业技能鸿沟
工业4.0在培育未来劳动力中的角色
制造业再度处于变革期。多项新兴技术崛起为这以重复流程著称的行业注入活力，同时支撑本世纪工业化进程的脊梁——婴儿潮一代——正加速退休。美国劳工统计局数据显示：虽婴儿潮一代延迟退休，但每天1万名工人的退休速度将在未来十年耗尽全球劳动力。
老员工即将退休，如何跨越技能鸿沟成为焦点。制造业挑战更严峰：未来十年需约460万人填补岗位。且相比科技、金融、医疗，X世代与Z世代求职者仍视制造业为低吸引力行业。工业4.0及其驱动技术或可破局。
婴儿潮一代大批退休之际，工业4.0技术助力将其技能传承给下一代。
捕获并存储退休一代的隐性知识
培育未来劳动力、跨越技能鸿沟的第一步：捕获离职一代的海量非显性知识。工业4.0模式如数字化、数字化转型可助力。增强现实（AR）即此类技术之一。
婴儿潮一代40年实战磨练的诀窍可被记录数字化。数字化后，知识可融入虚拟环境，构建不同职场场景，形成可用于未来几代人培训的虚拟培训与验证模型。
联合利华利用AR捕获资深专家330年车间经验即为典范。在AR环境中，该消费品巨头构建职场场景培训新员工，实现停机时间减少50%、AR投资显著回报。
以工业4.0满足未来员工期待
过时职场（制造业称棕地工厂）是新生代求职者的禁区。Kronos劳动力研究院数据：约三分之一求职者拒绝非数字化设施，约55%渴望工时灵活。定义制造业多年的手工流程与苦干心态，无法吸引数字技术培养的新生代。
工业4.0带来的数字化转型再次破局。用企业关系管理工具和云应用数字化重复流程的工厂，在招聘与跨越技能鸿沟上占优。通过物联网设备与智能机器人集成AI与机器学习，可创造新生代渴望的工作生活平衡机会。
成功自动化多元流程、车间集成智能设备，使员工可间歇性远程办公。工业4.0定义的这些新技术，提供吸引新生代投身制造的有力商业案例。
提供数据以简化入职与培训策略
捕获退休员工知识实现代际传承的同时，采集传统与现有机器的分析数据能简化培训部署。工业4.0概念如加工即服务（MaaS），通过研究历史数据理解机器性能与效率问题，提供完美解决方案。
获取这些数据，让新员工掌握机器运作机理、制定预测策略。采集数据还可作为数字化入职培训素材，供年轻技师维护车间早期机器或资产使用。
MachineMetrics等物联网平台通过分析边缘设备、传统设备、车间运营、OEM信息采集的数据赋能MaaS。员工可依托海量采集分析数据，建厂、部署新机、优化制造运营。
培育未来劳动力
工业4.0商业模式及其赋能新技术，提供多元选择以优先员工体验——这是跨越技能鸿沟的关键。要重振制造业吸引力、激励新生代，数字化转型传统流程是关键。随着AI、物联网、MaaS、边缘计算、云计算、AR、机器人技术崛起，任何制造企业激励年轻一代已触手可及。
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