专家洞察
AI
赋能汽车
工人
借助数字科技，提高技能与
生产力
IBM
商业价值研究院
主题专家
PeterRuskoIBM
PeterRusko是全球汽车、航空航天和国防
IBM
团队的成员，负责面向汽车制造、供应链和
全球汽车、航空航天和国防行业
企业职能领域的行业解决方案。他曾参与众多的数
转型运营负责人
linkedin/in/peterrusko字化转型项目，并与欧洲、亚洲和北美的许多客户
2018Peter
Peter.Rusko1@ibm有过合作。年，领导开发了特定于行
业的解决方案：这是一系列专为汽车工厂的操作员、
(AI)
技术人员和工程师设计的基于人工智能和增
(AR)
强现实的工具。
NorikoSuzukiIBM
NorikoSuzuki是汽车行业高级顾问，拥有
20
超过年的丰富经验。她重点关注的领域是汽车
全球企业咨询服务部
制造、产品开发以及利用新兴技术创造新价值。她
全球汽车能力中心，行业顾问IBM
linkedin/in/norikosuzuki热衷于利用的全球汽车能力，为汽车企业客
户带来最大价值。
DanielKnoedlerIBM
是面向汽车、航空和国防
DanielKnoedlerDaniel
企业的全球销售总监。拥有广泛的行业和
IBM20IBM
全球汽车、航空航天和国防行业服务背景，在工作已有年。在的职
Daniel
销售总监业生涯中，一直与在全球运营的汽车和航
linkedin/in/daniel-
空行业的客户合作，他们主要分布在欧洲、亚太地
knoedler-b91860170
区以及北美和南美地区。
KNOEDLER@de.ibm
CorneliaOswald-Stephan
Cornelia是人才与转型服务的
资深顾问兼销售主管。她是人才招聘、人才培养、
Oswald-StephanHR
运营以及认知自动化业务流程外包数字解决方
IBMCornelia
人才与转型服务主管案方面的专家。与工业客户合作，提供一
linkedin/in/cornelia-
oswald-stephan-9248b53流的解决方案，帮助他们攻克真正的制造难题。
cornelia.oswald@de.ibm
IBM
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官网微博微信微信小程序如果只专注于通过自动化不断缩
短每辆车的制造工时而忽略了人
的力量，会错失巨大的机遇。
要点自动化步伐永不停歇
巨大机遇，就在眼前汽车制造业似乎是体现机器人自动化的标杆，因为这种自动
AI化显著提高了该行业的生产效率。事实上，自焊接机器人问
汽车制造业应借助和数字技术为工人赋世以来，该行业已将迅速采用和扩展自动化作为提高效率的
201020165.2
主要途径。到年间，仅美国就安装了万台
能，而不是取代他们。
工业机器人。
应对技能危机
提高自动化程度的脚步几乎没有减缓的迹象。在我们的分析
AI87%
和数字技术可帮助企业发现、留住和培中，的行业高管表示，在工厂中提高自动化水平非常
91%
训高技能员工。切实有用。的受访者表示，如果机器人和其他自动化
机械能够进行自我校准并主动解决问题，将显著提高工厂产
提高生产力的关键量。这表明该行业希望持续扩大自动化的范围，并将其与人
AI(AI)
合理利用可以带来更出色的体验，帮助工智能融合。
工人在工厂环境中更快乐、更高效、更安全尽管对于这一趋势的推断以及有关实现完全自动化的假设极
具吸引力，但许多汽车制造商却发现了一些令人惊讶的事实。
地工作。·
用汽车领域著名创新家埃隆马斯克的话说，“过度的自动化
1
是一个错误……这样会低估人的能力。”
如果只关注通过机器、流程和数据自动化，不断缩短每辆车
2
的制造时间，而忽略人的因素，会错失巨大机遇。换个角
91%
度看，上面的数据说的行业高管希望机器人能够自我
校准并主动解决问题，这表明他们希望机器人能够像人一样
做到适应意外情况，但机器人迄今为止还无法做到这一点。
1
cXeWeYOAmMoN8OcMbRmOrRsQnPjMrRvMiNmMoPaQrQzRMYmMnQMYtRuN新冠病毒疫情的爆发使汽车行业面
临新的冲击：工作地点和工作方式
一夜之间发生改变。
在像汽车制造厂这样的复杂环境中，适应能力至关重要。众所经验教训应用到新领域，而人基本上都有这种本事。在这个
周知，这些环境中会出现一些意料之外的问题和挑战。运用人组合中，人可以构思新颖的解决方案并应用人生阅历和常识；
AI
的适应能力以及丰富经验和判断能力应对这些挑战，并应用自则能够分析几乎无穷无尽的数据流，不会感到疲倦，并且
AI
动化技术执行重复性任务，才是行之有效的方法。即使那些鼓在经过适当的训练之后，也不会像人那样容易被偏见所左
3
吹实现完全无人化制造的企业也已经认识到了这一点。事实右。
--
上，汽车行业中的许多人均已发现，“机器人机器”模式AI(cobot)AI
物流流程中经常使用的协作机器人就是增强
不仅是提高生产力的捷径，而且还是可行的长期战略。
人能力的完美范例。它们是专为人机互动而设计的。协作机
AI
人是帮助汽车制造商不断提高生产力的重要力量。器人中的可以帮助人更好地“感知”环境，并根据实际
情况和限制进一步优化工作程序和操作。
人能做些什么
丰田公司认为，让人参与制造流程是实现持续创新和流程改进AI
6
的关键。事实上，一旦通过机器人实现了流程自动化，就相当和数字技术如何提供帮助：技
于关闭了效率提升的大门。而人则总能想出持续改进的新点子。
4能与才能
汽车行业日新月异的变化使得工人所具备的各项技能迅速过
2030
在美国肯塔基州的福特卡车工厂，人的聪明才智是保证生产线时。难怪在我们的“年汽车行业展望”调研中，制造
5
商最迫切的需求是对所有职能领域的技能进行重塑。此外，
持续正常运转的关键因素。福特的高管表示，如此规模和复82%
杂程度的制造工厂每天都需要实时解决问题，而这是机器人或的受访者认为采用新的工作方式对企业的成功至关重
自动化系统无法应对的。工厂需要工作人员利用自己的丰富经要。同样是在这次调研中，一位行业高管表示：“缺乏技能7
验，应对意外情况。将导致汽车行业产生严重的不稳定性。”
因此，人的因素仍是生产环境中不可或缺的组成部分，至少在虽然我们的调研表明，企业一般都会关注于行为技能，但汽
可以预见的未来是这样。当然，随着更多的机遇被发现，自动车行业高管尤其担心员工缺乏技术技能。例如，电动汽车的
出现降低了机械复杂性，但却带来了更多的数字复杂性、更
化程度将持续提高；从而使工作人员能够有更多时间专注于更4.0
多的软件密集型车辆和新的制造工艺。工业和电动车制
高价值的流程。不过，总的来说，简单重复的制造任务大部分3D
已经实现了自动化。有一个趋势是显而易见的：越来越多的制造工人需要具备数年前无法想象的新技能：如打印（见
AI1
图）。面对日益频繁的人机互动，工作人员需要具备和以
造商专注于使用数字工具和来增强生产线工人的能力。
往完全不同的知识―一种可以用来统筹所有这些互动的通
AI
这与我们将用于应对现实世界中的问题和机遇的经验是一
AIAI用语言。
致的。尽管本身非常强大，但事实证明，和人能力相结
合可以迸发出强大得多的力量，因为二者各自具有独特优势，新冠病毒疫情的爆发带来了新的冲击：工作地点和工作方式
AI
可以起到优势互补、相互增强的作用。在这个组合中，经一夜之间发生改变。一些地区的生产线可能立即关闭。企业
可能选择将生产线转移到未受影响地区的工厂，但是，将项
过训练可以成为出色的模式匹配专家，找到大多数人无法发现
的关联性，但它往往不擅长适应新情况，也不擅长将所学到的目顺利移交给另一个团队需要充分的专业知识共享。与此同时，许多企业中具有丰富现场经验和问题解决能力的
1
图技术专家进入了退休潮。较新的员工可能缺乏老一辈的经验。
成功之必备技能在接下来的几年，随着这些老员工的退休，他们头脑中的知
识也将随之被带走。这些知识和专业能力是企业必须掌握并
保留的宝贵业务资产。此外，一些汽车企业发现越来越难以8
员工技能
吸引和招聘年轻人才，从而引发了所谓的“人才争夺战”。
53%
OEM
汽车技术63%所有这些挑战迫使和供应商必须重新思考和定义技能
与人才框架，以反映实际挑战和需求。建立新框架后，他们
47%
/可以分析技能差距。而了解差距后，他们基本上有两种选择：
创新创业精神62%2
对现有员工进行技能重塑，或者从外部获得新技能（见图）。
51%
330
汽车工艺现有员工技能重塑。预计未来十年，汽车行业将花费亿
54%9
美元对员工进行技能重塑。随着业务模式和产品结构发生变
46%
/化，该行业将不断需要新技能。这种需求一经确定，企业就
定量分析技术技能54%AI
必须制定新技能培训计划，并在驱动的专用平台上对员工
64%进行培训，以实现大规模、持续的个性化学习。最完美的平
/
批判性思维问题解决能力53%台应当能够随时随地在各种设备上提供个性化的培训，在员
工的个人设备上提供他们在日常生活中所熟悉的富有吸引力
43%
的体验设计。
业务转型50%
42%此外，变革步伐和新技术采用速度越来越快，这意味着通过一
软件工程37%次性再培训获得一组新技能已远远不能满足需求。持续学习计
划可助工作人员掌握新技能，跟上新技术的发展步伐。为此，
47%
数以十万计的汽车工人必须使用这些新方法，总共花费数百万10
协作33%
小时进行培训，这其中就包括电动汽车的制造技能。
38%2030
正如我们在“年汽车行业展望”调研中所揭示的那样，
领导能力33%82%
的汽车行业高管计划将新的工作方式（如设计思维、
21%
共同创造、敏捷性和数据驱动决策等）纳入到企业文化中。
全球73%
30%的受访者希望建立敏捷团队，以推动快速的技能传授和
81%
33%培养。的受访者希望建立持续的学习平台和工作流程，<