工业物联网和大数据/预测分析投资的驱动力之一是许多行业缺乏熟练劳动力。自然资源行业，尤其是石油天然气和采矿业，似乎面临的挑战最大。这涉及到退休工人的数量和取代他们的难度。这其中有很多因素，包括:
- 具备操作和维护设备的技能
- 内在的危险
- 没有吸引力的工作地点。
在我在这个行业持续45年的职业生涯中，我看到的问题是，它似乎发生得比劳动力老龄化的速度还要快。那么，最新的“大换班”是否会因为技术的发展而更容易解决，从而使劳动力流动能够持续而不是起伏不定?
大转变或人员更迭是真实的
大换班(或人员)是用来描述一个行业由于一代人的成熟而发生的退休潮的术语。自二战以来，人们一波又一波地进入劳动力市场，通常是受到经济投资浪潮的刺激。当经济周期与劳动力老龄化相结合时，由于利润紧张，需要缩小行业规模，问题就会变得更加严重;就像一群工人同时有资格退休一样。
这些工作人员经常积累了广泛的领域专业知识和特定的知识，这些知识通常没有被记录或捕获，并且不容易转移。使问题更加复杂的是劳动力人口结构的变化，千禧一代变得更加城市化，而工作地点仍然更加偏远。此外，这些新员工更有可能喜欢更干净、更安全、更舒适的工作环境，而上几代人愿意忍受这种环境。118金博宝app对于石油、天然气和采矿等行业来说，生产设施可能非常偏远，因为那里是资源所在的地方，这加剧了问题。即使是化工和石油等行业的加工设施，也可能相对偏远，因为工厂的工序很危险，发生灾难性事故的可能性也不太可能位于拥挤的城市地区。
工业物联网和大数据以及相关的预测分析提供了缓解
现有的工人将会离开劳动力市场，而新的工人不会以同样的方式来取代他们。这意味着行业必须借助技术来解决问题，不仅要解决眼前的问题，还要重新定义未来对工人的利用方式。我们不仅要解决眼前的需求，还要改变未来制造业和自然资源行业的劳动力来源模式。
工业物联网(IIoT)其中的关键技术是什么智能互联资产．工业物联网最早的应用之一将是远程操作的增长。广泛的远程信息技术消除了工人在偏远、危险和不受欢迎的地方执行工作职能的需要。这在今天是可行的，采矿业已经发现，让设备操作员进入控制室正在改变他们招聘新员工的能力。当操作人员远离正在操作的机械时，仍然存在生物反馈缺失的挑战，但工业物联网能够更好地捕获性能数据，以便额外的信息可以补偿。通过预测分析，一些操作员多年来积累的“直觉”可以被增强现实显示器取代，以适应新员工。
智能互联资产的最终目标是更加自主的系统，需要更少的人来操作和管理它们。这是投资智能互联资产的长期原因。该行业需要减少对人类专家操作流程和利用技术的依赖，特别是大数据和预测分析。这是为了重新设计流程，使公司需要更少的操作员。当然，仍然需要维护技术人员，但智能互联资产的维护可以由设备OEM提供。此外，通过部署资产性能管理(APM)解决方案，还可以提高可靠性。通过这种方式，访问实际工作地点的频率和持续时间都可以最小化。
云技术与大数据而且预测分析是游戏规则的改变者，但前提是行业今天就开始利用它们。如果该行业只是在远程定位技术上进行最低限度的投资，并就此止步，那么在未来15到20年里，它将面临另一个“巨大的转变”。这个行业可以拖延时间，也可以最终改变自己的经营方式。选择就在那里——企业只需要做出选择。
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