人才灯塔工厂引领劳动力转型的三大路径

全球灯塔网络展示了为什么成功的AI应用始于“以人为本”。 Image: Getty Images/iStockphoto
Melanie Azetmüller
Initiative and Community Specialist, Advanced Manufacturing and Supply Chains, World Economic ForumAarushi Singhania
Initiatives Lead, People Centric Pillar, Advanced Manufacturing, World Economic Forum- 未来十年,预计四分之三的产业岗位将发生演变,要求劳动者具备更强的判断能力,并能够监督人工智能赋能的系统。
- 领先制造企业的实践表明,成功转型有赖于对人才进行投入,包括加强劳动力规划、开展人工智能技能培训,以及拓宽技术职业发展通道。
- 世界经济论坛全球灯塔网络认可的四家工厂,为劳动力转型提供了三点经验。全球灯塔网络是一个由引领先进制造发展的工厂组成的社群。
迄今为止,各方关注的重点大多集中于部署人工智能和自动化技术。然而,领先企业的实践表明,要成功实现转型,必须重视并投入劳动力规划、数字技能与人工智能技能培训、人才入职培养项目,以及与教育机构建立合作伙伴关系。
世界经济论坛全球灯塔网络认可的四家“人才灯塔工厂”——施耐德电气武汉工厂、友达光电苏州工厂、位于福鼎的福建宁德核电基地和海尔重庆工厂,为劳动力转型提供了三点经验。
1. 运用人工智能构建以人为本的劳动力规划体系
传统上,劳动力规划主要侧重于填补轮班空缺和应对即时运营需求。如今,领先企业正利用数据和先进技术,提前预判劳动力需求,防止其演变为实际问题。
在施耐德电气武汉工厂,人工智能赋能的劳动力统筹系统在制定排班计划时,能够协调生产订单与员工个人偏好和需求,包括意向班次、个人技能和健康需求等。
通过采取以人为本的方式统筹运营需求,该工厂的员工敬业度从62%提高至96%,缺陷率下降46%,劳动生产率提高逾50%。
与此同时,友达光电苏州工厂也采取了类似的前瞻性举措,将员工福祉直接纳入劳动力规划算法。其智能排班系统综合考虑员工个人健康状况和工作偏好,优先为存在健康风险的员工安排低强度工作,对易导致疲劳的岗位实行轮换,并支持员工参与排班决策。通过这一做法,员工满意度从55%提升至96%以上,员工流失率下降70%。
上述案例表明,人工智能能够推动生产需求与员工能力及偏好相匹配,在提高员工敬业度的同时提升运营绩效,而无须在二者之间作出取舍。

2. 为一线团队构建技术职业发展路径
随着技能要求不断演变、人才竞争日趋激烈,制造企业正加大对长期人才储备体系和结构化职业发展通道的投入,使员工能够随着岗位和技术的变化持续培养新能力。
施耐德电气与11所职业院校开展合作,通过实施“3E”模式——教育(Education)、实践(Experience)和拓展(Exposure)——构建可持续的一线人才储备体系。

通过合作开发课程,使培训内容与产业需求相衔接,并依托自动化培训实验室开展实操训练、项目制实践和结构化导师指导,招聘及入职培训所需时间缩短了80%,达到技术熟练水平所需时间则缩短了近90%。
为确保员工的持续发展,该工厂引入了人工智能驱动的学习平台,用于梳理员工能力、识别技能缺口并推荐个性化发展路径。由此,掌握自动化技能的员工占比从20%提高至76%。
无独有偶,位于福鼎的福建宁德核电基地投资建设了沉浸式反应堆操纵员培训中心,可模拟600多种故障和20种严重事故情景。该项目将操纵员培训与资质认证周期缩短了六个月。
福建宁德核电有限公司福鼎基地的一位发言人表示:“我们基地的一线操作人员已获得充分赋能,从被动执行规程的人员转变为熟练掌握低代码开发和数据分析的数字化专业人才。这一转型增强了员工应对现场挑战的核心能力。”
“这一转型不仅推动工作模式从依赖经验判断转向以数据驱动决策,还通过明确的职业晋升通道以及参与高价值决策,有效激发了员工的主动性和敬业精神。”
海尔重庆工厂通过实施人工智能驱动的关键人才识别与职业发展平台,着力帮助员工明确在企业内部的职业发展方向。
该平台为多个层级的职业发展提供支持,具体涵盖管理、技术和一线岗位。平台根据员工的职业发展意愿,为其提供个性化学习方案和职业发展路径,同时以可视化方式呈现未来三年关键运营岗位的继任计划。这一举措使关键岗位继任人才储备缺口减少了一半,并帮助员工更加清晰地了解未来的职业发展机会。
总体来看,上述案例表明,领先工厂正通过培养技术能力和构建内部职业发展通道,为一线员工赋能,帮助其认识到一线岗位所提供的职业成长机会。
3. 锐意创新,人人有责
创新通常被视为研发团队、工程师或高级管理人员的职责。然而,许多改进机会往往由最贴近日常运营的一线员工发现。
领先的制造企业正在建立相关机制,使一线员工能够直接参与持续改进。在海尔重庆工厂,数字化创新与持续改进激励平台将来自市场渠道和售后服务的实时质量反馈直接转化为改进任务,从而快速对质量问题进行分类,并将其细化为可执行事项。
一线员工通过移动应用主动认领任务;对于复杂问题,平台会自动组建跨职能团队,开展协同解决。每位员工的贡献均通过积分奖励和利润分享机制得到认可。这一举措使一线员工参与持续改进的比例从19%提高至61%,平均问题解决周期缩短47%。
施耐德电气武汉工厂的实践表明,人工智能可以增强而非取代工程工作。该工厂部署了21个人工智能智能体,通过自动完成数据收集、文件生成和工作流程协调等常规活动,为工艺工程师、工业工程师和质量工程师提供支持,使其能够专注于更高价值的工作,包括失效模式分析、工艺优化和复杂技术难题的解决。
这一举措使工程师投入新产品导入(NPI)任务的时间减少75%,达到高级技术能力水平所需的时间缩短一半,并将新产品导入周期从36个月缩短至12个月。
位于福鼎的福建宁德核电基地为员工配备了低代码平台和大语言模型,推动员工开发出353个经过认证的应用程序,作为适配各自工作需求的个性化数字助理。
员工通过开发个性化数字助理,收集运营数据、自动执行常规流程、核验任务并生成报告,为运营决策提供支持。总体而言,该基地的数字化人才数量从不足40人增至近470人,人为差错减少71%,人均利润提高50%。
在企业迈向新一轮产业转型的过程中,灯塔工厂的实践表明,竞争优势取决于人才与技术的协同发展。人才与技术并重的企业实现了超过11%的生产率提升,而忽视人的因素的企业仅实现了4%的提升。
从工作设计与安全、劳动力规划、人才吸引与入职培养,到技能发展和劳动力效能,上述案例表明,劳动力转型能够同时提升运营绩效与劳动力韧性。
本文作者:
Melanie Azetmüller,世界经济论坛先进制造与供应链倡议与社区主管
Aarushi Singhania,世界经济论坛先进制造人才倡议负责人
Benjamin Schönfuß,世界经济论坛先进制造与供应链倡议与社区负责人
本文原载于世界经济论坛Agenda博客,转载请注明来源并附上本文链接。
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