随着科技和人工智能 (AI) 的进步，制造业正在经历一场变革。这些变化正在重塑劳动力结构，提高运营效率，并推动从工业 3.0 向工业 4.0 及更高级别的转型。了解这些制造业劳动力趋势对于保持竞争力并为未来做好准备至关重要。

从体力劳动转向技术劳动

制造业劳动力最显著的趋势之一是从体力劳动向熟练劳动力的转变。随着工厂采用更先进的机械和自动化技术，对体力劳动的需求减少，而对熟练技师、工程师和IT专业人员的需求增加。由于某些行业到2033年可能面临190万工人的缺口，学徒计划的需求旺盛。投资培训项目以提高现有员工的技能并吸引具备必要技术专长的新人才对于现代制造工厂至关重要。机器人、人工智能和先进生产监控系统的集成推动了这一转变。需要更高标准的劳动力来管理和维护这些技术。

例如，预测性维护系统可以在设备故障发生之前进行预测，从而减少停机时间并提高效率。然而，这些系统需要熟练的工人来解读数据、理解人工智能算法并执行复杂的故障排除。虽然下一步可能很想使用人工智能算法，但首先需要建立数据收集系统。许多制造工厂仍然通过手工报告收集数据。生产数量被记录在剪贴板上，然后交给一个不幸的实习生输入到Excel中。对上周的Excel电子表格进行复杂的分析就像当地气象学家告诉你上周四的最高气温一样，过时且毫无用处。没有实时数据就无法做出主动决策。这些解读也不需要博士学位才​​能理解。

H&T WATERBURY 转向基于状态的维护

Mingo 智能工厂与 Fiix 打造了原生集成，旨在提供洞察，并在运营和维护之间建立沟通。全球最大的电池组件制造商 H&T Waterbury 正是利用这一优势的公司之一。该集成通过使用振动和温度传感器在两个系统之间传输信息来实现。数据由 Mingo 传感器收集，并传输至制造仪表板，以了解趋势、报告和数据分析。维护团队在 Fiix 中安排维护活动、跟踪库存并维护工作流程。

强调数据驱动的决策

实时数据和分析技术的出现彻底改变了工厂车间的决策方式。制造业高管和工厂经理如今能够获取海量信息，从而做出更明智的数据驱动型决策。这种转变正在催生出一支分析能力更强、更善于利用​​数据优化生产流程的员工队伍。

实时数据能够持续监控生产线，深入了解机器性能、生产率和质量控制。通过利用生产监控软件，工厂经理可以识别瓶颈、减少浪费并提高整体设备效率 (OEE)。基于实时数据做出快速、明智的决策的能力将带来翻天覆地的变化，使工厂能够快速响应需求变化并保持高水平的生产力。

只有团队准备好采取行动，这些制造洞察才能带来翻天覆地的变化。数据只是指明了优化的方向。公司文化需要做好准备，选择正确的指标来采取行动。随着每个新洞察的分析、探索和优化，合适的系统将与工厂一起不断发展。

“您可以通过速度计了解自己的速度，但如果没有速度计，您就不知道自己的速度有多快。”

约翰·鲍尔斯，口腔生物技术公司

TACONY 通过从生产车间到交付的全过程跟踪产品，最大程度提高可视性

Tacony 最初寻求 Mingo 智能工厂的帮助，是为了解决其位于西芝加哥的家具厂过时的手动报告和长达 14 周的积压订单问题。实现工厂可视化的第一步是安装传感器，并通过制造仪表板自动收集数据。Tacony 在 9 个月内将积压订单减少了 60%，并增加了 50 万美元的收入。他们还主动将 Mingo 引入其配送系统。现在，他们能够全面了解产品从工厂到仓库，再到最终到达客户手中的整个流程。

增强人机协作

随着自动化在制造业的日益普及，人机协作日益成为一种趋势。这种协作方式通常被称为“协作机器人”（cobotics），指的是人类与机器人协同工作，以更高效、更安全地完成任务。协作机器人旨在协助人类工人完成重复性或危险性任务。这使得人类能够专注于更复杂、更具附加值的工作。

将协作机器人融入制造流程，不仅能提升生产力，还能提升工作场所的安全性和工作满意度。工人不再局限于单调乏味、体力要求高的工作，而是可以从事需要批判性思维和创造力的工作。这种转变将带来更具活力、更充实的员工队伍，使他们能够充分发挥人类和机器的优势。

物联网只是一项适用于大型系统的赋能技术。制造商首先需要全面了解工厂。传统工厂通常孤立运作，连接性和可视性有限，而智能工厂则不同，它涵盖了生产的各个环节，实现了互联互通和数字化。每台机器、工作站和装配线都配备了传感器，并连接到集中式数据基础设施。这实现了对生产活动的实时监控和控制。

智能工厂的主要特点

1. 实时监控和控制： 持续监控生产参数、设备性能和质量指标，并通过自动警报和通知及时解决偏差或异常。
2. 预测性维护：利用 预测分析 和状态监测来预测设备故障并主动安排维护活动，最大限度地减少停机时间并最大限度地延长正常运行时间。
3. 灵活制造：通过模块化和可重构的生产线实现敏捷的生产能力， 可以快速适应不断变化的产品规格 和市场需求。
4. 协作机器人：将协作机器人（cobots）集成到生产过程中，以提高效率、安全性和灵活性，实现人机在装配、搬运和检查等任务中的协作。

采用灵活的工作方式

技术进步也推动了制造业采用更灵活的工作方式。物联网 (IoT) 和云计算支持的远程监控系统，使工厂经理和工程师能够随时随地监督运营。这种灵活性在当今疫情下尤为宝贵，因为自新冠疫情爆发以来，远程办公已变得越来越普遍。

灵活的工作方式不仅局限于远程监控，还包括灵活的排班和轮班模式。先进的生产监控软件可以根据实时数据优化轮班计划，确保在合适的时间安排合适的工人。这不仅提高了生产力，还改善了员工的工作与生活平衡，使制造业对潜在求职者更具吸引力。

实时掌握工厂车间的机器和操作员数据。Mingo Smart Factory 提供针对移动应用程序优化的机器单元 OEE、停机时间和废品警报。移动应用程序的部分功能包括：

• 远程监控工厂
• 实时指标
• 通知

ICE INDUSTRIES 通过 MINGO 仪表板监控多个地点

当 Ice Industries 的老板向运营总监发送电子邮件，询问生产线的状态时，Bishop 先生能够进入 Mingo 智能工厂仪表盘，查看过去两个月的实际生产数据。一些快速分析显示，虽然 OEE 显示质量和性能良好，但 30-60% 的可用性拖累了各项指标。

实时数据和智能工厂生产监控软件的影响

实时数据和智能工厂生产监控软件的影响不容小觑。这些技术是工业 3.0 向工业 4.0 转型的核心，并且正在为工业 5.0 铺平道路。实时数据能够即时洞察生产流程，从而实现主动决策和快速响应。这种透明度和控制力对于在现代制造业中保持高质量和高效率至关重要。

生产监控软件（例如Mingo Smart Factory提供的解决方案）在这一转型中发挥着关键作用。通过集成传感器、物联网设备和高级分析技术，这些系统能够提供全面的制造流程视图。它们收集并分析来自各种来源的数据，并以工厂经理和高管可访问的格式呈现。

此功能使老旧的工业 3.0 工厂能够快速高效地升级到工业 4.0 标准。例如，配备传统机器的工厂可以集成物联网传感器，以收集机器性能和生产指标数据。这些数据随后由生产监控软件进行处理，提供可用于优化运营、减少停机时间和提高设备综合效率 (OEE) 的洞察。

为未来做好准备

展望未来，向工业 5.0 的转型将进一步强调人机协作，并注重个性化和可持续性。已采用实时数据和智能工厂技术的制造工厂将占据有利地位，有望实现这一飞跃。工业 5.0 设想的未来是，人​​类与人工智能驱动的机器协同工作，共同打造定制化产品，同时最大限度地减少对环境的影响，但前提是数据先行。

为了应对这样的未来，制造业高管和工厂经理应该持续投资先进技术，提升员工技能，并培育持续改进的文化。拥抱这些趋势不仅能提升竞争力，还能确保工厂在不断变化的市场需求面前保持敏捷和韧性。

科技和人工智能的进步正在推动制造业劳动力发生重大变化。通过理解并适应这些趋势，制造业高管和工厂经理可以利用实时数据和生产监控软件的力量，实现从工业 3.0 到工业 4.0 及更高时代的无缝过渡。这种积极主动的方法将使他们能够打造一支技能娴熟、数据驱动、协作能力强的员工队伍，随时准备迎接未来的挑战和机遇。