如何解决价值1万亿美元的技能短缺问题

2021-10-30


本文由DeepHow首席执行官 Dr. Sam Zheng撰写,最初发表于《福布斯》杂志。


现代化的、令人信服的培训是吸引工人的最佳策略,在这个过程中,企业应同时提高他们的技能以胜任关键岗位,并帮助他们为未来更先进的工厂不断进行培训。


美国经济正处于巨大繁荣和长期超速增长的阶段。 指标显示,制造业正在努力满足不断增长的消费者支出和对商品的需求,甚至出现了订单没有公司愿意接的状况。尽管消费者对商品的需求旺盛,但工厂报告称很难找到熟练工人来制造这些产品并满足消费者的需求。 根据德勤和制造业研究所最近发表的一项研究,这是一个价值 1 万亿美元的问题。


矛盾的是,尽管今天的失业率远高于三年前,但 2021 年的职位空缺比 2018 年更难填补,而2018年美国经济正处于历史上第二长的扩张期。 该研究调查了这种人才短缺的背后原因,并确定了制造商面临的几个相关挑战。


一个问题是制造业的形象问题。在努力吸引非技术工人的过程中,制造商正面临着来自电子商务和物流行业知名品牌的激烈人才竞争,这些企业以数字化优先而闻名,并且看起来有着光明的前景。


另一个是认知问题。 年轻的美国人不想在工厂工作,部分原因是他们担心他们的工作最终会因工厂自动化或制造业被迁往海外而被淘汰。 潜在的员工认为,随着机器人的接管,他们将被降级到职业发展机会为零或有限的枯燥工作当中。


全球疫情后的工作场所将有所不同。许多公司正在考虑更灵活的现场和远程办公。同样,员工也在重新思考他们想要的职业以及他们对工作的期望。2021年5月,保德信金融集团《美国工人现状调查:全球疫情后的工作和生活——美国劳动力的期望》的报告表明,工作性质的变化正在激励工人学习新技能。近一半的受访者表示,他们必须学习新技能才能在明年完成工作,大多数人表示他们将需要在未来 3-5 年内学习新技能。


“未来的工作稳定性将取决于工人可以提供怎样的技能。 雇主将愿意为具有合适技能的人才支付额外费用,” 保德信金融集团副主席 Rob Falzon 说。 “与此同时,美国公司需要加强投资人才,提供技能培训以及增加在职员工学习的机会,比如通过增加学徒工的岗位和设置轮换计划。” 




制造商必须注重入门级工人的技能培养



为了成功吸引这些年轻工人,制造商必须宣传和强调他们将提供优秀的培训和长期的职业发展。为了给关键的入门级职位提供一个令人信服的通道,以吸引首次进入该行业的工人,制造商必须大大加强其在职培训的价值主张。


现如今,对 "硬 "技术(而且往往是重复性的)技能的需求减少了,因为这些任务基本上已经自动化。相反,现在迫切需要的是能够培养管理、维护和修理数字工厂的机器人和其他先进设备的工人。为了吸引工人承担这些角色,制造商必须重新思考他们将如何培训工人,强调在职培训,使其更有效率、更有效果、更有说服力、更有回报。


通常人们愿意尝试学习新技能。但是,忘记教室吧:这种培训必须在实际工作环境中进行—也就是在车间里。在过去,学徒制是一种规范;高级技术工人提供一对一的培训,让受训者通过程序、技能和技术来吸收一项新任务。事实上,通过观察别人的 "正确做法 "来学习可以追溯到人类的起源。


让这种实践方法适应新一代的需求是至关重要的。Z世代和千禧年一代的工人是视觉学习者,他们希望可以独立学习。他们不会买手册来学习新技能;他们会转向YouTube和TikTok。然而专家的指导是无可替代的,在这种指导下,一对一的展示可以有效的完成复杂任务的技术和知识。


您如何捕捉所有的技术知识并将其作为可以自定进度的培训?人工智能可以通过自动创建许多小时的培训视频内容来发挥主导作用,而制造商需要快速培训工人从事低技能工作。虽然他们解决了雇用和培训初级工人的迫切需要,但制造商必须同时填补他们的中等技能职位空缺。


一个由人工智能驱动的培训计划既可以缩短工人重新掌握这些角色的培训时间(和成本),又可以推荐一个适应性的培训计划,即修改模块以适应每个工人的需求和特定工厂的技能目标。




通过为明天的工厂来培训人才从而更好地重建制造业



当今车间的高度自动化意味着对工厂工人操作重型设备或纯劳动力的任务的需求将会减少。制造商将需要工人们的技术和经验来运营未来的工厂。


在过去的10年里,通过数字化转型和相关的机器人技术、协同技术和分析技术的采用,工厂已经发生了巨大的变化:工厂可以通过不断地测量产出结果,来减少生产过程中的浪费并最大限度地提高质量。安装、设置、校准、管理和维护这些技术将需要一支高技能的员工队伍。


有了正确的培训方法,制造商可以迅速吸引他们需要的人才来填补初级职位。工厂可以之后进一步提高这些人才技能,让他们担任制造、物流和规划方面的新型管理角色。只要制造企业逐步重视更现代化、更有吸引力的培训,他们甚至可以摆脱职业生涯没有前途的社会刻板印象。


关于DeepHow

DeepHow成立于2018年,由数位前西门子研究院的资深工程专家共同创立。他们在劳动技术型行业里看到了知识数字化留存与迁移的需求,因此开发了一个由AI驱动,以视频为载体的知识获取和学习平台,帮助制造业、服务业和建筑业等弥合技能鸿沟。DeepHow通过AI技术对已视频化的工作流程进行自动的索引和分割,将编辑的时间缩短为传统视频编辑方法的十分之一,并通过智能培训平台推动知识的获取和迁移,促进员工学习效率和工作绩效大幅度提升。

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Li ZhiHao

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