畢業(yè)后你愿意進工廠嗎？

對于許多人而言，答案或許是否定的，畢竟在傳統(tǒng)認知中，在工廠工作就是“流水線”工人，簡單枯燥。

但實際上，“工廠”的形象正在發(fā)生轉變。工廠設備與大數據、云計算、物聯(lián)網等技術融合，生產鏈中的大部分工序開始都由機器人、無人運輸車和自動化倉儲設備來運作，員工僅需通過中央控制系統(tǒng)進行實時生產信息監(jiān)控。

在數據作為重要生產要素的背景下，工廠正在擺脫低端勞動力形象，急需更多高端的數字化人才的加入。

數據顯示，2022年春季，新能源、集成電路、醫(yī)療器械、生物制藥等高端制造業(yè)的招聘規(guī)模出現快速增長，同比增幅超過40%。其中數字技術、IT類崗位招聘規(guī)模同比增幅高達75%。

在招聘需求增長迅猛的同時，制造業(yè)卻面臨嚴重的“用工荒”：年輕人都不愿進工廠、月薪2萬招不到人……

從“制造”到“智造”，大數據是核心技術

工業(yè)大數據，是指工業(yè)領域產品和服務全生命周期數據的總稱。

工業(yè)大數據的邏輯并不難理解。運用互聯(lián)網和物聯(lián)網技術“觸手”，將企業(yè)在研發(fā)生產、經營管理等環(huán)節(jié)中生成的數據收集起來，在工業(yè)系統(tǒng)上匯聚、分析（具體包含數據存儲、清洗、建模、分析、可視化等關鍵步驟），并投入應用。大數據的應用能夠為企業(yè)帶來了更快的速度、更高的效率和更強的洞察力。

數據思維的轉變

現代化工業(yè)生產線上安裝有許多的小型傳感器，來探測溫度、壓力、熱能、振動和噪聲，每隔幾秒就收集一次數據。使用這些數據，就能分析整個生產流程，一旦有某個流程偏離了標準工藝，就會產生一個報警信號，能更快速地發(fā)現錯誤解決問題。

上面的案例表明，大數據指導實踐具有重要意義。企業(yè)運用好大數據思維和大數據技術，能夠對企業(yè)管理和運營帶來質的提升。

智能制造煥發(fā)活力，離不開高素質人才

工業(yè)的智能化轉型需要具備不同類型的專業(yè)技術人員，包括數據技術團隊、數據分析團隊、平臺開發(fā)等，只有團隊搭建完整才能擁有強大的數字化思維。

2020年，人力資源和社會保障部做了一個統(tǒng)計，我國智能制造人才的缺口大概是300萬人，這個缺口預計到2025年將擴大至450萬人。

人才的缺口，往往來自認知傳遞的延遲

高校生一畢業(yè)即失業(yè)，原因很可能是職業(yè)規(guī)劃不合理，許多人并不清楚哪些行業(yè)缺人，哪些行業(yè)的待遇好，盲目求職的結果往往就是找不到工作、薪資低。

在當下數字化轉型提速的背景下，專家提醒職場人需關注市場需要的熱招崗位和新興技能，不斷學習并提升自身能力，以適配企業(yè)轉型和社會發(fā)展的需要，才能在競爭激烈的職場環(huán)境中獲得發(fā)展和進階。