制造业中的人工智能可以实现数字化转型，使其成为一个更有效、更熟练、更高效的行业。人工智能可以帮助增强记录保存、库存管理和供应链流程。通过对机器数据的分析，还可以显著改善机器的健康状况。其还可以诊断现有的问题，并提供预测性的见解，为制造商节省维护和维修的时间和金钱。
人工智能最大的礼物可能是它回馈给员工的时间。随着人工智能管理更多重复或平凡的任务，一线工人、技术人员和管理人员可以自由地专注于产生更多价值的战略任务。但要实现这一天赋，员工必须知道如何与人工智能合作，并使之为其服务。
这就是挑战所在。人工智能和自动化行业的引入，突显了可能阻碍制造业数字化转型进程的技能差距。工人需要正确的技能，来与人工智能及其开发人员一起工作，以在制造业中创建实用的人工智能使用案例。没有这一点，制造商将永远无法利用人工智能的真正力量来实现智能高效的决策。
从一线工人到管理人员，整个行业都存在技能差距。为了创造一个人工智能和技术工人同步运作的未来，制造商必须立即解决这些差距。
工厂工人和技术人员人工智能可以带来最大价值的一个领域是机器健康。技术可以提供有关机械状态的实时数据，并提供深刻的见解，使其超越反应性和预防性方法，从而进入预测性维修领域。人工智能支持的机器健康监控可以显著减少停机时间，并加速制造商的数字化转型工作。当然，前提是那些在工厂车间工作的人已经准备好并能够利用人工智能的潜力。
制造业的技术创新不应取代一线技术人员。相反，它应该使他们的工作更有效率，并为更高价值的工作腾出时间。然而，对于那些在没有人工智能的帮助下工作多年的人来说，这一点并不是很清晰。为了推动当前境况，并解决技能差距，制造业领导人必须首先解释，为什么工人要学习实施人工智能所需的技能。
向员工展示制造业中的人工智能如何接管日常工作，让其腾出时间来从事需要创新思维和解决问题技能更有利润的工作。一旦做到了这一点，便可以开始为工人配备合适的技能，以实现人工智能的价值潜力。
这些技能中最主要的是基于数据的决策。为了迎接未来的制造业，维护团队必须理解其所得到的数据，并采取行动。这并不意味着每个人都必须在一夜之间成为数据科学家——来自人工智能的机器数据可以以一种易于理解的方式呈现出来——但解读这些数据将是一项需要学习的重要技能。
维护团队和技术人员还必须学会相互协作，并与其他利益相关方协作，以利用机器健康监视提供的洞察力。例如，如果人工智能告诉技术人员，一个轴承将在不久后会发生故障，员工应该知道联系库存管理，以确保需要的部件在修理期间能提供。
机器健康监控还可以使维护人员比以往任何时候都更精确。如果人们知道该往哪里看，那么曾经被忽视的重大进步现在可以完全实现。例如，当磨损的轴承开始引起更多的振动时，切换更安全的螺纹锁。人工智能工具可能会感知并报告振动，但如何处理这些信息取决于人们。
说到底，制造业的数字化转型并不意味着要把人工智能变成节目的明星。相反，人工智能工具应该扮演辅助角色，让一线工人提升工作价值。为此，员工必须了解自身的角色将如何演变，以及如何利用人工智能的力量来改善未来的决策和效率。
制造管理人工智能的价值和影响也可以延伸到工厂工人和技术人员之外。事实上，只有管理者具备管理行业内发生的变化的能力，制造业数字化转型才能成功。从大流行到气候变化，从供应短缺到技术创新，一切都在塑造未来几年的制造业格局。为了成功驾驭这一切，管理者需要适应挑战现状，并推动创新。
这意味着要做好实验的准备。在过去，制造业的领导者可能不会承认并奖励实验作为一种宝贵的制造技能，但尝试新事物、并从失败和成功中学习将是敏捷性和适应性的关键部分。这种思维模式不应该局限于产品开发——实验可以应用于整个组织。
例如，随着人工智能在制造业的应用，为技术人员和维护团队腾出了更多的时间，如何让员工利用新发现的时间，取决于管理层的尝试。在技术方面，工人可以使用AI支持的机器健康数据洞察来尝试不同的方法来降低运营成本，并提高库存管理的效率。
打破现状的意愿也延伸到了企业本身的等级制度。将工厂工人与管理层分开的传统结构将阻碍制造业的数字化转型。相反，管理者需要创建一个能够适应新挑战的敏捷结构。
其中包括在公司内部找到愿意推动变革和挑战现状的人。那些勇于尝试、寻求创新和改进的员工将会是推动企业向前发展的人。在以前，领导者可能会把这类员工视为一种阻碍而非帮助。是时候改变这种态度了。
管理者不能把自己置于公司和整个行业发生的变化之上。他们是制造业数字化转型的重要组成部分，必须愿意并能够适应，且帮助其他人也这样做。
数字化转型的新角色除了一线工人和管理人员需要的新技能外，由于制造业数字化转型的新挑战和新机遇，混合角色也将出现。这些职位将跨越传统上存在于管理层和一线员工之间的鸿沟，并模糊传统专业领域之间的界限，以推动新的价值、创新和增长。
例如，随着制造业中的人工智能改变了机器健康状况的监控和管理方式，企业将需要机器操作专家来弥补操作和维护之间的差距。这些团队将推动人工智能预测方法。
技术还使维护团队能够与世界上任何地方的任何人共享精确的预测性数据。这意味着非现场专家可以轻松地利用他们的专业知识，通过视频来帮助解决具体问题。远程协作以前可能不是制造业的优先事项，但它在当今的数字化转型中发挥了作用，企业将需要虚拟的转移冠军来帮助工人和管理者适应。
技术还使维护团队能够与世界上任何地方的任何人共享精确的预测数据。这意味着场外专家可以轻松地利用他们的专业知识通过视频帮助解决特定问题。远程协作以前可能不是制造业的优先事项，但它在当今的数字化转型中可以发挥作用，公司将需要机器翻译来帮助工人和管理人员适应。
更重要的是，当员工面临挑战常规和推动创新的任务时，他们可能会感受到企业文化的转变。这就是文化翻译的新角色可以帮助鼓励员工适应变化，并与之一起适应，以创造更多的价值。
传统制造业的角色正在改变，新的岗位正在出现。这是一个令人兴奋的时代，制造业正在向更加数字化和更具活力的行业转变。但要确保组织跟上步伐，这将取决于制造业领导者，为团队提供在当今制造业中充分利用AI并适应未来需求所需的技能。
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