Индустрия 4.0: преодоление кадрового разрыва в производстве

Индустрия 4.0 и её роль в подготовке рабочей силы завтрашнего дня

Производственная отрасль снова находится в состоянии потока. Внедрение ряда новых технологий привносит волнение в отрасль, известную своими повторяющимися процессами, в то время как опорный столп промышленности этого столетия — поколение беби-бумеров — уходит на пенсию. Статистика Бюро трудовой статистики США показывает: хотя бумеры работают дольше любого другого поколения, темп ухода на пенсию в 10 000 человек в день истощит глобальную рабочую силу в ближайшее десятилетие.

Накануне ухода старших сотрудников встает вопрос о преодолении разрыва в навыках. В производстве это особенно остро: за ближайшее десятилетие потребуется около 4,6 млн человек для заполнения вакантных мест. К тому же, производство по-прежнему воспринимается поколениями X и Z как менее привлекательная отрасль по сравнению с IT, финансами и здравоохранением. И именно здесь Индустрия 4.0 и технологии, её двигающие, могут помочь.

По мере массового ухода беби-бумеров на пенсию технологии Индустрии 4.0 помогают передать их навыки следующему поколению.

Захват и сохранение знаний уходящего поколения

Первый шаг к обучению рабочей силы завтрашнего дня и преодолению разрыва в навыках — захват огромного неформального знания уходящего поколения. Здесь на помощь приходят конкретные модели Индустрии 4.0, такие как оцифровка и цифровая трансформация. Одной из таких технологий является дополненная реальность (AR).

Для этого советы и хитрости, которые беби-бумеры оттачивали 40 лет постоянной практики, могут быть записаны и оцифрованы. В цифровой форме захваченные знания интегрируются в виртуальные среды, на их базе строятся различные производственные сценарии. Таким образом, становится доступна виртуальная модель обучения и валидации для подготовки будущих поколений.

Яркий пример — использование Unilever дополненной реальности для захвата 330 лет цеховой экспертизы от старших специалистов. В своей AR-среде производитель товаров народного потребления смог обучать новый персонал, создавая рабочие сценарии для тренинга. Unilever зафиксировала 50% снижение простоев и значительный возврат инвестиций в AR.

Соответствие ожиданиям будущих сотрудников с Индустрией 4.0

Устаревшие рабочие места (так называемые brownfield-объекты) неприемлемы для наступающего поколения. По данным Workforce Institute при Kronos, примерно каждый третий соискатель не будет работать в неоцифрованных объектах, а около 55% хотят гибкости в рабочем графике. Это означает, что ручные процессы и менталитет «рабочей лошадки», определявшие производство десятилетиями, не привлекут поколение, выросшее на цифровых технологиях.

Здесь снова на помощь приходит цифровая трансформация Индустрии 4.0. Производственные объекты, оцифровавшие повторяющиеся процессы с помощью инструментов управления взаимоотношениями с предприятием (ERM) и облачных приложений, получают преимущество при найме и преодолении кадрового разрыва. Интеграция ИИ и машинного обучения через IoT-устройства и умных роботов создает возможности для обеспечения баланса работы и жизни, которого желает новое поколение.

Успешная автоматизация разнообразных процессов и интеграция умных устройств на цехе позволяют сотрудникам периодически работать удаленно. Эти новые технологии, определяемые Индустрией 4.0, предоставляют убедительные бизнес-кейсы для привлечения молодого поколения в производство.

Доступность данных для упрощения адаптации и обучения

Пока захват знаний у уходящих сотрудников обеспечивает передачу опыта от поколения к поколению, сбор и анализ данных с устаревающего и существующего оборудования упрощают процессы обучения и внедрения. Концепции Индустрии 4.0, такие как «Обработка как услуга» (MaaS), идеально подходят для понимания производительности и проблем эффективности станков через изучение исторических данных.

Доступ к этим данным дает новым сотрудникам информацию для понимания принципов работы оборудования и разработки предиктивных стратегий. Захваченные данные также служат цифровыми обучающими материалами для молодых техников, обслуживающих более ранние станки или активы на цехе.

IoT-платформы вроде MachineMetrics реализуют MaaS через анализ данных, собранных с периферийных устройств, устаревшего оборудования, цеховых операций и информации от оригинальных производителей оборудования (OEM). Сотрудники могут опираться на обширные собранные и проанализированные данные для строительства новых объектов, внедрения новых станков и оптимизации производственных операций.

Обучение рабочей силы завтрашнего дня

Бизнес-модели Индустрии 4.0 и новые технологии, их обеспечивающие, дают разнообразные возможности для приоритизации опыта сотрудников — ключа к преодолению кадрового разрыва. Таким образом, чтобы вдохновить следующее поколение и сделать производство снова привлекательной нишей, цифровая трансформация традиционных процессов является ключевым фактором. А с развитием ИИ, IoT, MaaS, периферийных вычислений, облачных вычислений, AR и робототехники вдохновение молодых поколений больше не является недостижимой целью ни для одного производственного предприятия.