商业领袖联盟强化美国STEM人才管道

过去几十年制造环境发生重大变革，利好国内制造商。行业数据显示非传统制造运营兴起，尤其是中小企业。多数工作仍需人工与自动化结合。当前趋势偏向中小制造商。 无论公司规模，成功始于招募最佳员工并管理之，使其发挥最大潜能。以下八条制造业员工发展建议助业务增长： 一：创建新培训技术 员工入职应具备基本岗位技能，但仍需内部政策流程培训。为进一步发展技能，关键在于识别培训需求领域。开发能快速、有效、清晰让员工上手的培训计划，可迅速激活其作为高产团队成员的效能。 此外，资深员工常需特定领域的复训。培训计划可帮其重温所需知识，跟上不断演进的政策流程。随政策演变，资深员工持续发展技能以更好理解岗位与公司要求至关

Kennebec Technologies是全方位高精密制造企业。专注复杂高附加值零件和组件，服务航空航天国防、医疗器械、半导体等领域。1972年创立，总部缅因州奥古斯塔，约45名员工。 Kennebec Technologies与缅因州MEP（MEP国家网络成员）保持长期合作。公司需劳动力发展协助时，运营副总裁Harvey Smith与缅因MEP高级项目经理Bill Whittier探讨选项。Whittier建议利用“美国制造”（MiiA）拨款项目下的劳动力发展和技术援助服务。 我们与缅因MEP合作超十年，视其为强伙伴。改进业务流程时，我们持续视MEP为规划培训的“首选伙伴”。 —Harv

智能自动化能构建面向明天的数字金融员工队伍，数字与实体员工协作带来更强组织能力和员工赋能。 多渠道捕获和工作流技术已帮会计师事务所和跨行业财务部门让数据为业务服务而非对抗。但只能走这么远，这正是需要智能自动化的原因。 财务流程自动化让组织能通过从任何源捕获提取信息、自动路由进审批工作流、传输信息进记录系统，精简加速采购付款、订单收款、记录报告周期。然而，ERP系统虽是客户财务运营强大核心，有其局限。 大多数组织仍被迫分配员工处理耗时手工工作，处理第三方源信息或处理业务独有任务。因此，即使已实施财务流程自动化，可能仍有显著工作流缺口和盲点，削弱决策、最终紧张客户和供应商关系。 财务流程自动化只是

数据科学家是数据科学项目成功关键。但他们不能孤军奋战。需要其他技能组合帮助，以及自动化方案。 数据，润滑现代机器齿轮的石油。但有问题。组织挣扎于从这新动力获取业务洞察。 供不应求 市场上许多企业客户试图建超大数据科学团队。一些想雇佣数百人应对数据爆炸；源从客户输入到IoT设备——这将成主渠道。 但不易，数据科学家巨缺。 有Gartner所称“公民数据科学家”——主要工作职能在统计分析领域外，但创建或生成使用高级诊断分析或预测处方能力模型的人——他们为专家数据科学家提供互补角色。不替代专家，因无特定高阶数据科学专长。 即使这样，许多企业真难建立公民数据科学团队，更别说数据科学家团队。 数据科学