數據分析&雲端

AI企業應用

缺工議題

人口紅利式微,以新數智模式驅動企業生產力將是勞動力解方

疫情之後,企業招不到工已成常態,未來少子化趨勢也無法快速逆轉,在人口紅利消失的現在,面對市場供需問題,如何讓企業的生產力有效維持,甚至成長?

作者

吳欣珊

750

・2023/05/15

疫情束縛與人口紅利的式微,企業勞動力不足的雙重打擊

疫情爆發快速席捲全球,企業也不能倖免,首當其衝的就是產能不足,疫情期間因應政策,沒有充足人手,產量經常不足,無法趕上交期,對企業而言,疫情期間是第一重打擊。

 

但在疫情之後,持續缺工的問題仍影響著急需勞動力的製造業。現在少子化的狀態持續,人口紅利逐年消失,且無形之中也加重企業成本,確定無法維持人口紅利的狀況下,除了移轉生產基地至人口充足的區域外,企業也開始加速推行數位化,導入機械手臂,以應對這第二重打擊-生產力嚴重不足的問題。

 

可以說因為疫情加上人口紅利消失的推波助燃,加速了企業創新變革的腳步。

 

企業的經驗與生產的數據是未來智慧製造的運作基礎

在以往傳統的製造過程中,企業的經驗和專業知識,在生產管理和問題解決中扮演重要角色。然而,在智慧製造的時代,蒐集重要數據,結合數據分析和AI的能力,這些經驗和知識可以更有效地應用於生產過程中,也是未來智慧製造的重要根基。

 

而其中的重要數據分成2種:

 

1.生產數據:

各種製造設備、傳感器和控制系統能夠產生大量的數據。這些數據可以包括機器運行狀態、生產過程中的參數和品質指標等。透過將這些數據進行蒐集、儲存和分析,製造業可以獲得寶貴的洞察,幫助企業優化生產過程,提升整體生產效率和品質。

 

2.企業經驗:

每種行業的特性與特點不同,管理模式也有差異,將特定領域的行業規則、經驗、管理知識等不斷沉澱,執行數位化,演變成一個完整系統,做為之後的管理規章準則,提供管理、銷售等需求知識與規則,進而找出問題,改善作業效率。

 

在智慧製造後要邁向工業5.0的路徑上,生產數據和企業經驗這2種重要數據是不可或缺的。

 

數據蒐集之後如何進行數智驅動帶領走向工業5.0?

多數企業都能理解數據的重要性,但要進行數據分析、拆解,到真正用來決策,企業是否能確實活用這些留存的數據呢?如果說智慧製造是數據化為基礎,建構智慧化的工業4.0生產模式,那數智驅動就是藉由數據驅動的數字員工,加上知識封裝等重要技術,釋放原有的數字潛能,人機協同增強現有生產力,邁向工業5.0。

 

大量數據做為基礎餵養,智能化的數字員工能進行大規模的重複生產行為,更能自我學習,不斷進化,並與人類進行人機協作釋放最大產能,釋放人類員工的生產時間外,讓人類有更多時間進行決策;數智化的系統更能及時演算數據,提供企業不同方案的成本、生產週期與市場趨勢等參考建議,幫助企業做出對未來更佳的選擇,數據先行並提供解法,將是數智驅動的重要決策模式。

 

延伸閱讀:數字員工釋放企業數據力的新未來,邀您一同參與



結論

充滿人口紅利的時代已經過去,在邁入數位化時代,由數據推動生產力成長的數智驅動模式將成常態,企業的未來成長需要從既有的工業4.0思維,進入到由數智驅動的工業5.0思維,是企業在未來的成長重要路徑,也是面對人口紅利式微的最佳解方。

延伸閱讀

我們使用本身的Cookie和第三方的Cookie進行分析,並根據您的瀏覽習慣和個人資料向您展示與您的偏好相關的廣告。如欲瞭解更多資訊,您可以查閱我們的隱私權政策