インダストリー4.0テクノロジーがスキルギャップをどのように解決しているか

インダストリー4.0と明日の労働力のトレーニングにおけるその役割

繰り返しになりますが、製造業は流動的な状態にあります。いくつかの新しいテクノロジーの台頭は、反復的なプロセスで知られる業界にいくらかの興奮をもたらし、同時に今世紀の工業化の推進力のバックボーンは引退しています。そして、はい、私たちは団塊の世代を意味します。米国労働統計局の統計によると、団塊の世代は他のどの世代よりも長く働いていますが、1日あたり10,000人の労働者の退職率は、今後10年間で世界の労働力を枯渇させるでしょう。

年配の従業員の差し迫った退職は、世代が労働力を離れるときにスキルのギャップをどのように埋めるかという問題を提起します。製造業では、今後10年以内に約460万人の個人が職務を遂行する必要があるため、これらの課題はさらに顕著です。また、製造業は、テクノロジー、金融、ヘルスケア業界と比較して、X世代とZ世代の将来の従業員の間では魅力の少ない業界と見なされています。しかし、これはインダストリー4.0とそれを支える技術の進歩が役立つ可能性がある場所です。

ベビーブーム世代が大勢で引退し続ける中、インダストリー4.0テクノロジーは彼らのスキルを次世代。

引退した世代からの知識の取得と保存

明日の労働力を訓練し、スキルのギャップを埋めるための最初のステップは、次の世代の膨大な非公式の知識を獲得することにあります。ここでは、デジタル化やデジタルトランスフォーメーションの使用など、特定のインダストリー4.0モデルまたは概念が役立ちます。そのようなテクノロジーの1つに、拡張現実（AR）があります。

これを達成するために、ベビーブーム世代が40年間の絶え間ない適用の間に磨き上げてきたヒントとコツを記録し、デジタル化することができます。デジタル形式になると、取得した知識を仮想環境に統合し、そこからさまざまな職場シナリオを構築できます。したがって、将来の世代のトレーニングに使用できる仮想トレーニングおよび検証モデルが使用可能になります。

そのような例の1つは、ユニリーバが拡張現実を使用して、古い専門家から330年にわたる製造現場の専門知識を獲得したことです。 AR環境内で、消費財メーカーは、従業員のトレーニングで使用される職場のシナリオを作成することにより、新しいスタッフをトレーニングすることができました。ユニリーバは、ダウンタイムが50％減少し、AR投資からかなりの利益が得られたと述べています。

インダストリー4.0で将来の従業員の期待に応える

製造エリアのブラウンフィールド施設とも呼ばれる時代遅れの職場は、次世代のための立ち入り禁止の作業スペースです。クロノスの労働力研究所によると、将来の従業員の約3人に1人はデジタル化されていない施設で働くことはなく、約55％は勤務時間の柔軟性を望んでいます。これは、何年にもわたって製造業を定義していた手動プロセスと主力の精神が、デジタル技術で訓練された世代を引き付けないことを意味します。

ここでも、インダストリー4.0に付属するデジタルトランスフォーメーションで1日を節約できます。エンタープライズリレーションシップマネジメントツールとクラウドベースのアプリケーションを使用して反復プロセスをデジタル化することを選択した製造施設は、スキルのギャップを埋めるという点で優位に立っています。 IoTデバイスとスマートロボットを介した人工知能と機械学習の統合は、新世代が望むワークライフバランスを実現する機会を生み出します。

さまざまなプロセスを自動化し、スマートデバイスを製造現場に統合することで、従業員は自宅から定期的に仕事をすることができます。インダストリー4.0で定義されているこれらの新しいテクノロジーは、次世代を製造業に引き付けるために使用できる興味深いビジネスケースを提供します。

オンボーディングとトレーニング戦略を容易にするためにデータを利用可能にする

退職した従業員からデータをキャプチャすることで、ある世代から別の世代に知識が保持されるようになりますが、レガシーマシンと既存のマシンから分析データをキャプチャすると、トレーニングと展開のプロセスが簡素化されます。 Machining as a Service（MaaS）などのインダストリー4.0の概念は、履歴データの調査を通じてマシンのパフォーマンスと効率の問題を理解するための完璧なソリューションを提供します。

このデータにアクセスすると、新入社員は、機械の機能を理解し、予測戦略を立てるために必要な情報を得ることができます。キャプチャされたデータは、製造現場で以前の機械や資産を保守する任務を負った若い技術者向けのデジタルオンボーディングトレーニング資料としても使用できます。

MachineMetricsなどのIoTプラットフォームは、エッジデバイス、レガシー機器、製造現場の運用、および相手先ブランド供給からの情報から収集されたデータの分析を通じてMaaSを可能にします。その後、従業員は、収集および分析された広範なデータを利用して、新しい施設を建設し、新しい機械を配備し、製造業務を最適化することができます。

明日の労働力のトレーニング

インダストリー4.0のビジネスモデルとそれを可能にする新しいテクノロジーは、スキルのギャップを埋めるための鍵となる従業員の経験を優先するためのさまざまなオプションを提供します。したがって、次世代を刺激し、製造を再び魅力的なニッチにするためには、従来のプロセスをデジタル変換することが重要です。また、人工知能、IoT、MaaS、エッジコンピューティング、クラウドコンピューティング、AR、ロボット工学の台頭により、若い世代に刺激を与えることは、どの製造企業にとっても手の届かないものではなくなりました。