今天的制造业格局是劳动力挑战的动态组合，由于COVID-19大流行病和由此产生的辞职潮，这些挑战变得更加严重。
Augmentir公司营销副总裁Chris Kuntz承认这是一个挑战，但制造企业仍然可以找到最大限度提高生产力的方法，他在美国芝加哥IMTS 2022会议上发表 "利用人工智能释放当今劳动力的真正潜力 "的演讲时说。
“重要的是要认识到制造业中人的一面，以及人工智能如何增强工人的能力而不是取代他们。”Kuntz说。
这说起来容易做起来难，制造业存在着重大的技能差距，而且制造企业员工的任职率已经下降。在COVID之前，它下降了20%。Kuntz说，在疫情大流行的高峰期和之后，情况变得更糟。
例如，一家食品和饮料制造业正在寻求减少机器停机时间。由于他们没有足够的维护人员，情况变得更糟。生产线随时面临瘫痪的可能，妨碍了他们生产产品的能力。
为了解决这个问题，该公司有四个想要实现的目标。
1.通过更多地依赖自我指导式操作来减少停机时间；
2.降低招聘门槛，以便他们能够雇用更多的工人；
3.让新工人更快地获得技能和生产力；
4.通过高度可变的劳动力实现标准工作。
由于智能AI的实施和一个专门的计划，该公司通过精简和简化程序，使工人更容易适应，将设备停机时间减少了27%，培训时间减少了76%。
采用 AI 的智能互联员工解决方案
Kuntz说，总体目标是将工人接受的培训与他们在工作中的表现结合起来。随着劳动力的变化，它变得更加困难，因为有许多不同的因素参与。它可能很难达到安全、质量和生产目标。
旧有的入职和培训工人的方式很难起作用，因为他们不会像以前那样坚持下去，因此，30到40年前并不罕见的 "从雇佣到退休 "的程序需要重新设计。
将这些程序数字化并将其带入现代是很困难的，但AI可以帮助简化这一过程，使新老工人都能更容易地接受。
“有很多数据和信息都来自于技能矩阵，”Kuntz说。关键是使用AI来增强这些数据，并找到关于如何使工人变得更好的见解。这是关于创建一个智能互联工人的解决方案，它使用AI在四个方面帮助工人。
1.更智能的入职和培训。利用和自动化入职和培训流程，帮助工人更快地掌握技能和操作，以抵消快速流动的劳动力。
2.智能支持。在工作流程中为工人提供支持，使他们能够方便地获得精心策划的知识和远程专家支持。人工智能机器人也可以提供自主支持。
3.智能指导。为每个工人提供与他们的需求相匹配的个性化指导，使不同经验水平的工人能够安全、正确地完成他们个人的最佳生产力。
4.更智能的技能提升和再学习。人工智能驱动的洞察力，决定谁必须重新学习，谁应该提高技能。这有助于提高生产力，增加参与度。
Kuntz后来把它描述为："把它看作是人的整体设备效率（OEE）"。
AI帮助工人通过更智能的入职和培训、个性化的指导、需要时的支持和更智能的技能提升来提高他们的技能。
先进的分析方法和OEE以及其他先进的指标在商业世界或日常生活中并不新鲜——想想棒球中的萨博计量学，它提供了一种看待比赛和最大化生产力的新方法。
人工智能可以为工人做同样的事情，并帮助企业解决许多问题，例如：
· 我的团队今天的出勤技能清单是什么？
· 谁可以/应该执行这项工作？
· 谁会从有针对性的再培训中受益最多？
· 我们应该把重点放在哪里进行流程改进？
· 什么类型的培训会给我们带来最大的回报？
· 我们有多少小时的生产机会？
· 哪些培训材料需要改进？
必须制定一个可靠的计划和目标，信息都在那里，人工智能可以帮助综合和加强已有的信息，为企业创造最佳的劳动力。
