深度工业40时代的核心竞争力是与机器合作白山

【深度】工业4.0时代的核心竞争力是与机器合作

从现在到2025年，工业4.0将推动现有的工业劳动力结构发生巨大的转变。我们以德国为例，针对数字化工业技术的介入对23个行业中的40大类工作岗位产生的影响这一课题进行了研究和分析。数字化工业技术将会削减一定数量的工作岗位，但同时也将带来更多的就业机会。此外，对劳动者的技能要求与过去相比将会有极大的差别。

工业劳动力的未来发展

科技不仅能让人们保持职场竞争力，还能帮助有些人群重返职场。我们通过建模预测，从现在到2025年，德国将净增约35万个工作岗位。应用愈加广泛的机器人和计算机技术将削减约61万个组装和生产类岗位。与此同时，在信息和数据技术领域将会相应增加96万个新的就业机会。

推动并实现转型

想要顺利过渡到工业4.0，企业需要对员工进行再培训，改进组织架构，并制定战略性的人才计划。教育系统应努力提供更广泛的技能培训，弥合在IT技能方面的人才缺口。政府可以通过不同方式更好地发挥自身的中央协调功能，以进一步促进更多就业机会的产生。

19世纪的蒸汽机、20世纪初期的电力、20世纪70年代的自动化技术都为工业生产带来了翻天覆地的变化。然而，每次技术革命的大潮并没有减少总体的就业机会。尽管制造类岗位的数量会有所减少，但新的工作岗位不断涌现，随之而来的是对新技能的需求。如今，制造业正在经历第四次工业革命——新型数字化工业技术的崛起被称为“工业4.0”，新一轮的劳动力转型已近在眼前。

新一轮的工业革命将如何展开？它会创造就业机会，还是会摧毁工作岗位？职位要求将如何发展变化？哪些工作技能将倍受青睐？企业领导者和政策制定者有必要了解这些问题的答案，这将有助于他们通过合理安排具有合适技能的员工来充分把握工业4.0所带来的机遇。

为了更好地了解劳动力结构在工业4.0时代的发展变化，我们分析了多项新技术将会对全球领先的德国制造业布局产生的影响。我们发现，工业4.0可以帮助制造型企业提升竞争力，在提高生产力的同时扩大劳动力队伍。由于生产制造日益向资本密集型发展，劳动力成本较低的传统地区将逐渐丧失其优势，制造型企业会更愿意将之前外包的生产工作再度转回国内。工业4.0还有助于制造型企业创造新的工作岗位，以满足因现有市场的发展以及新产品、新服务的推出而产生的更大需求。与此形成鲜明对比的是，在此前每一次技术革命爆发时，尽管产量都会大幅提升，生产制造类的岗位都会有所缩减。比如，从1997年到2003年，自动化和离岸外包使德国制造业减少了18%的工作岗位，但同时产量却保持上涨。

在这份报告中，我们探讨了从现在起到2025年工业4.0将如何改变生产制造类工作的格局。我们展示了劳动力市场演变的定量建模成果，以及通过专家访谈获得的定性见解。基于这些发现，我们为商界、教育界和政界的领导人提供建议，让他们能够迎接工业4.0时代，从而不断提升劳动力队伍的生产力水平，同时帮助劳动力队伍取得进步和发展。

劳动力成本较低的传统地区将逐渐丧失其优势，制造型企业会更愿意将之前外包的生产工作再度转回国内。

有关工业4.0影响的使用场景分析

科技进步为工业4.0奠定了基础。在接下来的10至15年间，科技创新将重塑商业和经济格局。为了量化分析技术对工业劳动力的影响，我们研究了十个最具影响力的使用场景，揭示了技术对德国23个行业40类工作的影响（参阅图1）。对同一类型的工作来说，不同岗位对劳动力技能的要求虽然具有关联性，但在一定程度上也有所不同。

为了确定每个使用场景对不同类型工作就业人数的具体影响，我们与20位行业专家携手合作，共同分析每个使用场景如何提升现有岗位的生产力水平或是如何创造新的就业机会。我们先从具体部门入手，然后将研究成果外推到企业、行业以及相关行业的层面，最终提升到德国整体制造业的层面。

需要强调的是，我们的分析聚焦于工业4.0对就业增长的带动作用，并不是对研究期间总体就业状况的变化进行预测。我们的数据并不能说明市场整体发展或生产率提高的原因，而且不同行业之间也会存在巨大差异。

将大数据运用于制造业将会减少专门从事质量管理的人员数量，同时也会增加对工业数据科学家的需求。

我们挑选这10个使用场景所依据的标准是：对劳动力产生的总体影响，以及为了完成相关工作是否要求员工具备新技能。下面的几个例子表明了多种技术应用对劳动力队伍的影响。

大数据驱动下的质量管理：一家半导体制造企业采用算法来分析质量管理的实时数据和历史数据，识别质量问题及其原因，并准确地找到方法来最大程度地减少产品缺陷和浪费。将大数据运用于制造业将会减少专门从事质量管理的人员数量，同时也会增加对工业数据科学家的需求。

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