制造业人工智能时代的人才要求

AI时代制造业的人才要求

制造业中的几家大型企业已经采用了AI和其他数字技术，并开始为其业务实现显著成果，这使得其中许多企业承诺采取AI优先的战略方法。制造业也是我们发现AI被嵌入并与各种其他技术相整合的行业。因此，业务流程转型的方式正在迅速发生变化。因此，随着制造业为未来几波AI浪潮做好准备，其领导者已经认识到需要持续提升员工技能，并识别那些正在变得冗余或被重新定义的岗位。

让我们通过表6.1和表6.2来考察制造业转型所带来的岗位变化。

表6.1 制造业中的演变岗位（印度及亚太地区背景）

职能领域	可能消失/演变的岗位	变革驱动因素	新兴/新出现的岗位	描述/所需关键技能
研发、设计与工程	手工绘图员；

仅限二维设计的工程师 数字孪生、仿真驱动工程、生成式设计 生成式设计与仿真工程师 •使用人工智能和基于物理的模型来优化组件/产品 •具备计算机辅助制造、AI工具和数字孪生建模技能

原型工程师（以实体为先） 虚拟原型与增材制造 增材制造与快速原型专家 •运营3D打印生态系统、拓扑优化、材料科学和小批量原型制作

生产与车间运营 装配线操作员（手工重复性任务） 工业机器人、协作机器人、自动化 人机协作技术员 •与协作机器人协同工作，配置安全的人机工作流程 •需要掌握机器人基础、安全与校准

手动机床调试/操作人员 计算机数控自动校准、远程监控 智能工厂技术员（支持工业物联网） •监控设备健康仪表板 •配置工业物联网设备 •执行数据驱动的干预措施和根因检查

质量与检验 手工质量控制检验员（目视/手动检查） 视觉系统、无损检测自动化、预测性质量 AI驱动的质量分析负责人 •使用计算机视觉、统计模型和异常检测进行实时质量保证 •具备统计过程控制和数据技能

纸质质量文档岗位 数字质量管理系统、区块链可追溯性 数字质量与可追溯性分析师 •管理供应商和工厂之间的数字质量记录、区块链轨迹和合规仪表板

维护与资产管理 反应式维护技术员 预测性维护、数字孪生、传感器化 预测性维护与可靠性工程师 •使用振动/热数据、机器学习模型和综合企业设施管理平台来预测故障 •需要状态监测与分析技能

独立的机械/电气维护岗位 机电一体化与自动化融合 机电一体化与自动化工程师 •整合机械、电气、PLC、机器人和自动化技术，以实现端到端设备可靠性

供应链与物流 手工计划员与排程员（以电子表格为主） 实时供应链可视化、AI计划 互联供应链计划员（控制塔模式） •使用带有情景规划的数字控制塔 •具备销售与运营规划、网络优化和AI计划工具技能

仓库管理员与手工库存跟踪 RFID、物联网、自动化仓库 智能仓库与厂内物流协调员 •运营自主移动机器人、自动化存储系统和基于传感器的库存管理 •具备仓库管理系统、机器人与安全技能

ESG、能源与可持续发展 通用环境、健康与安全/企业社会责任专员 碳排放要求、可再生能源整合、循环生产 脱碳与循环制造负责人 •设计范围1–3减排计划、循环材料闭环、绿色认证和供应商ESG项目

手工废弃物处理人员 零废弃工厂、资源回收 工业废弃物价值化工程师 •将工艺废弃物转化为能源或原材料 •具备工业废弃物化学、ESG和合作伙伴生态系统技能

劳动力、安全与技能发展 安全员（仅限合规） 互联员工、可穿戴设备、AR/VR安全培训 互联员工体验与安全技术专家 •部署可穿戴设备、AR/VR安全模拟和数字化标准操作程序 •具备健康、安全与环境以及数字化采用技能

仅限课堂培训的培训师 AR/VR、微学习、技能护照 沉浸式学习与技能流动设计师 •构建VR/AR模块、基于能力的资质认证和内部人才流动路径

IT/运营技术（OT）、网络安全与数据 传统IT支持岗位 IT–OT融合、工厂网络安全 OT网络安全与工业韧性架构师 •保护监控与数据采集系统（SCADA）、PLC、工业物联网网络 •具备事件响应和网络物理安全专业能力

手工数据录入/报告岗位 智能制造执行系统、AI副驾驶与自动化 制造数据产品分析师 •为车间数据、商业智能仪表板和AI应用场景构建数字工作流 •具备SQL、分析和领域专业知识

采购与供应商管理 手工供应商选择与审计 智能合约、供应商风险分析 供应商风险与数字采购分析师 •使用AI进行供应商评分、ESG合规和智能合约管理 •具备较强的分析能力和谈判知识

售后、服务与产品生命周期 现场服务技术员（反应式） 支持物联网的远程服务、服务化 产品服务与远程诊断工程师 •使用物联网数据进行远程故障排除和预测性服务 •具备以客户为中心的服务分析技能

智能制造与工业4.0转型 精益专员（仅关注流程，无技术） 工业4.0、智能工厂网络、AI优先运营 工业4.0转型经理 •领导自动化、AI、工业物联网、数字孪生和劳动力技能提升路线图 •具备强大的变革管理能力和技术熟练度

创新与新商业模式 传统产品经理（仅硬件思维） “产品+服务+数据”商业模式 产品即服务商业架构师 •为工业产品设计基于订阅/使用量的模式，整合服务、数据和数字生态系统

来源：结合ChatGPT输入整理

表6.2 理解制造业中的新角色（印度和亚太地区，2025–2030）

净新增角色 该角色出现的原因（关键驱动因素） 出现该角色的制造业细分领域 所需关键技能

数字孪生系统架构师 工厂、生产线、机器和供应链的数字孪生；

仿真驱动决策

汽车、电子、制药、重型工程、快速消费品

•仿真工具 •工业物联网 •数据建模 •基于物理的AI

AI优先的生产编排经理

AI驱动的动态排程与生产流程优化

离散制造与流程制造

• 用于运营的AI/机器学习、制造执行系统 + 企业资源计划 + 工业物联网集成、情景规划

机器人与协作机器人机群主管

车间内协作机器人与自主系统机群

汽车、电子、快速消费品、食品加工

• 机器人运营、安全、编程、正常运行时间与供应商管理

工业元宇宙体验设计师

用于培训、设计、维护与远程协作的虚拟工厂

高科技、航空航天、汽车、一级供应商

• XR设计 • 3D内容 • 人机交互

绿色氢能与清洁能源系统负责人

向净零能源、基于氢的工业燃料转型

钢铁、水泥、化工、重工业

• 氢能技术 • 能源系统 • 碳核算

碳与循环材料科学家

低碳材料与循环产品设计

包装、纺织、汽车、电子

• 材料科学 • 生命周期评估 • 回收技术 • 循环设计

智能材料与纳米制造工程师

智能/自修复材料、纳米精度制造

半导体、电子、医疗器械

• 纳米技术 • 洁净室 • 微制造

工业数据市场产品负责人

为生态系统伙伴实现机器与流程数据变现

工业原始设备制造商、一级供应商

• 数据经济学 • API生态系统 • 平台战略

网络物理威胁情报分析师

融合OT+IT的安全；针对PLC/SCADA与工业物联网的攻击

所有资产密集型行业

• OT网络安全 • 威胁情报 • 红队测试

伦理AI与自主系统审计员

AI主导生产、机器人决策、安全与合规的治理

智能工厂与跨国工厂

• AI治理 • 安全标准 • 合规框架

人本数字化工作场所体验设计师

设计以工人为中心的数字化车间交互

所有现代工厂，尤其是劳动力老龄化的工厂

• 面向一线技术的用户体验 • 变革管理 • 人体工程学 • 包容性

微型工厂与本地化生产网络经理

分布式、小占地、超本地化制造网络

服装、食品、电子、3D打印赋能行业

• 网络设计 • 微型工厂运营 • 社区供应链

服务化与基于成果的制造负责人

转向“产品 + 服务 + 性能保障”

工业原始设备制造商；机械；暖通空调；电梯

• 合同管理 • 关键绩效指标 • 数据驱动的服务水平协议

改造与既有工厂数字化专家

需要对传统工厂进行数字化，而非新建绿地项目

工程、采购与施工企业，中小微企业集群

• OT/工业物联网改造 • 供应商管理 • 投资回报率建模

AI赋能的产品拆解与再设计工程师

循环性 + 成本压力 → 面向再利用/翻新的再设计

电子、汽车、消费品

• 价值工程 • 拆解分析 • AI设计工具

量子制造研发分析师（早期阶段）

面向材料与优化的量子建模未来

先进材料、制药、高科技

• 量子基础 • 仿真 • 应用研究

可持续发展挂钩融资与合规协调员

与ESG指标和可持续绩效挂钩的融资

大型制造商与绿色基金受益者

• ESG报告 • 金融 • 激励与审计对齐

工业生物制造工艺开发人员

生物基制造与合成生物学的增长

纺织、包装、化学替代品

• 生物工艺设计 • 发酵 • 放大生产

劳动力数字伦理与福祉官

自动化、AI、增强技术 → 新的福祉/伦理需求

多工厂企业

• 员工福祉 • 技术伦理 • 政策 • 包容性

工业人才云与技能交换经理

跨工厂人才共享、零工技术人员与技能市场

中小微企业、产业集群、多工厂企业

• 技能分类体系 • 零工劳动力运营 • 资质认证

来源：结合ChatGPT输入整理

AI时代制造业的领导力要务

领导者意识到，企业运作方式的变化以及新岗位的履行方式将影响整个行业。由于业务流程的变化和新角色的产生，他们的员工必须接受培训，以拥抱从蓝领工人身份转向适应由AI在车间提供诊断和维护指导的环境这一变化。因此，他们的关注重点将从监督人类转向帮助人类接受工作环境中的协作机器人，并促进人与机器之间的协作。

新冠疫情造成的中断，以及世界各地战争的现实——俄罗斯与乌克兰、以色列与巴勒斯坦以及中东地区的动荡——都为制造企业领导者敲响了警钟，促使他们以更好的价值链可见性和更强的稳健性来优化供应链，以避免材料短缺。这使领导者迫切需要采用符合伦理与合规标准的AI赋能预测性全球供应链系统。

自主制造线正在取代人工或机器辅助的装配线。因此，领导者必须全面理解信息物理系统。虽然决策可以以经验为中心，但它们将由来自多个来源的数据和智能所驱动。因此，深入理解如何通过整合传感器、机器人、数字孪生、安全、网络安全、诊断和预测性维护来培育决策框架的发展，将至关重要。所有企业都将能够获得大量技术和人工智能工具。然而，领导者围绕投资所做的决策、他们对技术未来轨迹可能如何定义其增长路径的风险偏好，以及他们对制造技术、产品和地点等方面的选择，将决定其当前竞争力以及未来生存能力。

伦理、治理和数据所有权问题是没有简单答案的难题，制造业领导者与所有其他行业领导者一样，需要与高科技行业领导者、创新者和政府协同合作，寻找适用于各方的路径。表6.3详细描述了人工智能时代的领导力重点和优先事项。

表6.3 制造业的领导力要务：传统时代与人工智能时代

维度	传统制造业领导力	人工智能时代制造业领导力
核心领导重点	效率、标准化和规模。领导者旨在最大化产出、最小化浪费并保持一致性。	智能、敏捷和可持续性。领导者通过数据、自动化和预测分析动态优化系统。
领导理念	通过控制实现稳定——注重精确、纪律和机械化可靠性	通过编排实现敏捷——注重数据驱动决策、适应性和人机协作
领导风格	层级式和命令驱动。领导权威来自技术专长和任职资历。	分布式和协作式。领导权威来自数据素养、跨领域协调和系统思维。
决策模式	基于经验、顺序推进且被动响应。领导者依赖生产日志、检查和月度报告。	预测性、实时且持续。领导者使用人工智能仪表盘、数字孪生和分析工具获得即时洞察并进行前瞻性决策。
运营领导	通过人工监督关注产量、机器正常运行时间和缺陷减少	关注预测性维护、流程优化和由人工智能引领的设计质量
数据与智能的使用	数据用于审计和历史参考。工厂、采购和配送之间几乎没有整合。	数据是工厂的神经系统——通过物联网、边缘计算和人工智能模型进行整合，实现自主控制回路。
创新方法	渐进式流程改进（改善、精益六西格玛）。创新是渐进的，并由人驱动。	通过人工智能和仿真实现持续创新——数字孪生支持快速原型开发、情景测试和自主优化
技术采用	自动化仅限于物理机械（计算机数控）、可编程逻辑控制器、机器人	人工智能、机器人、物联网和量子计算融合，用于认知制造——机器能够学习并自我纠正
组织结构	垂直的、按职能分割的部门（生产、维护、质量、采购）	网络化、跨职能的“智能单元”，以共享数据层连接设计、生产和物流
劳动力与人员领导	劳动密集型、重复性和人工监督的岗位。领导力关注合规和安全。	混合型人机劳动力。领导力关注技能提升、协作机器人环境中的安全以及人工智能的伦理部署。
供应链领导	线性、被动响应的物流；对供应商和分销商的可视性有限	预测性且有韧性的供应链——人工智能预测需求、缓解中断并确保可追溯性
质量与风险管理	人工检查、被动质量检查以及生产后的纠正措施	人工智能引领的预测性质量和风险评估；传感器实时检测异常，减少缺陷和停机时间
客户导向	按预测生产——面向大众市场的统一化产品	按个性化生产——人工智能支持定制化、小批量制造，以响应实时需求
可持续性与ESG领导力	以合规为导向；节能被视为成本节约	主动型；人工智能跟踪排放、资源使用和废弃物减少，将可持续性融入业务绩效
治理与伦理	领导责任集中于产出和安全指标	治理包括算法问责、数据透明度和自动化的伦理使用
领导力能力	工程知识、流程控制和人员监督	数据素养、数字流利度、生态系统思维和可持续发展愿景
成功指标	成本、良率、停机时间和效率	创新速度、碳足迹、韧性和人工智能驱动的投资回报率

来源：结合ChatGPT输入整理

在这一背景下，生命科学行业也是另一个正在人工智能语境中应对类似问题与挑战的行业。设计、生产和供应链等若干职能具有相似的特征和表现，尽管也存在一些由生命科学行业自身生态系统所驱动的独特维度。因此，在该行业深度融入人工智能的过程中，审视其中一些将在界定人工智能自身未来发展轨迹方面发挥主导作用的维度，显得十分审慎而必要。