数字时代的培训正在发生巨大的变化

多年来，人力资源部在公司后台部署了学习管理系统，这导致质量与培训活动脱节。

员工离职对企业的成本、质量和生产率都有影响，因此培训和资格认证与制造业务息息相关。

由于这些企业体系不善于管理一线劳动力的资格，还出现了其他差距。这个领域已经变得支离破碎，每个公司实体都在以自己的方式进行培训，并在电子表格上进行跟踪。

长期以来，工人培训和资格认证一直是棘手的问题。培训存在于公司组织的各个部分，这取决于公司及其文化。培训和资格认证过程没有明确的“所有者”。

当前游戏状态

目前，劳动力市场受到多种因素的综合影响，这不可避免地导致了一个更大的问题。

• • • “大辞职”或劳动力迁移到不同的工作经历。

    • 数不清的工人坐在家里，挥霍着刺激资金的神话(劳工统计局统计在报告的最后一个完整年度(2021年)，全国只有不到10万人退出了就业市场，不再寻找工作)。

    • 千禧一代和更多的z世代的“数字原住民”进入劳动力市场。

    • 这种压力伴随着统计上的充分就业。

    • 即将到来的经济衰退的可能性带来的紧张。

就业市场正经历着前所未有的推拉式紧张局面。78%的受访者NAM的2022年第二季度制造商前景调查报告指出，吸引和留住高素质的劳动力是最大的挑战。这里工作的主要力量是老龄化的工业劳动力，他们正在迅速退休，拥有宝贵的技能、经验和能力机构知识丢失．

所有这些挑战都导致了制造业劳动力中大量的员工流动。然而，我们对互联前线员工(CFW)的研究表明，只有22%的受访者正在使用CFW应用程序为员工提供培训。

未来会怎样

所有这一切都是地平线上乌云的前奏。大退休是指婴儿潮一代和x世代最后一批劳动力的退出。这将在未来7-10年发生。截至2021年，产业劳动力构成；

• • • 婴儿潮一代:占劳动力的25%

    • x世代:占劳动力的33%

    • 千禧一代:35%的劳动力

    • z世代:占劳动力的5%

到2030年，随着X世代和最后一批婴儿潮一代的退出，千禧一代将占到劳动力的75%。

从人口统计学上看，千禧一代和z世代不喜欢在工厂工作。因此，制造商可用的劳动力资源只是不断萎缩的人口的子集。

代际更替是正常和自然的。现在不同的是数字原生代。数字原住民是伴随着技术成长起来的人，他们非常适应技术，看到了利用技术帮助他们更容易完成工作的价值。

最新的互联前线劳动力研究显示领导者在劳动力协作和培训领域比追随者做得更多(分别多120%和42%)，并且在上下文/微观培训用例中，努力收益比是最有利的。这些比率在未来只会变得更有利。

随着x一代和婴儿潮一代在未来7-10年内退休，用数字原住民取代他们将需要新的培训方法来弥合知识和技能差距。目前，我们在行业中已经部署了很多“微培训”平台。培训是即时的，旨在帮助学员取得成功。为先进的数字解决方案提供了机会，以便做得更好，即在环境中进行微培训，并将其集成到整个生产管理系统和技术架构中。我们即将进行的未来工业工作研究将重点关注这一领域，以及如何成为减少人员流动的“首选雇主”。

如何弥合差距

2030年以后，由于劳动力中的专业人才越来越少，培训和合格的新员工将比今天更具挑战性。人工智能驱动的培训和资格认证是培训的解决方案和未来。人工智能正被应用于工业环境中各种简单到复杂的问题。从回答客户投诉的最佳方式，到运行生产线的最佳方式，以提供最好的质量、最高的生产率和最低的成本。

图1

新兴的互联前线劳动力应用程序结合了微培训的交付，具有工业物联网机器连接，以及来自数字双胞胎或自然语言处理AI的增强现实和虚拟现实功能。这种功能的组合越来越接近于上面图1中定义的Connected Workforce特征。

洞察力的图书馆正在一天天建立起来。接下来很自然的一步就是把这些见解转变过来，把它们作为指导，教新员工“最好”的方式来完成他们的工作任务，并评估他们的表现，以确定一个人是否“有资格”做给定的工作。

这种由人工智能驱动的资格跟踪可能对日常运营管理产生现实意义，因为人工智能可以根据当天谁来上班以及他们有资格做什么来确定可以做什么工作。

建议

正如一句古老的中国谚语所说;“种树的最佳时间是20年前，但第二个最佳时间是现在。”如今，已确定的最佳实践知识库正在从应用于制造和质量数据的大型数据集的各种分析技术中填充。

• • • 现在就开始试验这些最佳实践，以确定通过Connected Frontline Workforce应用程序将最佳实践部署为培训提示和资格标准的理想方式。
    • 在婴儿潮一代和x一代走出家门之前，利用他们的经验和才能来填充和验证这些人工智能驱动的程序。

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