인더스트리 4.0 기술이 기술 격차를 해결하는 방법

인더스트리 4.0과 미래 인력 교육에서의 역할

다시 한 번, 제조업은 유동적인 상태에 있습니다. 몇 가지 새로운 기술의 부상은 반복적인 프로세스로 알려진 산업에 약간의 흥분을 가져오는 동시에 금세기 산업화 추진의 중추적인 역할을 하고 있습니다. 그리고 예, 우리는 베이비 붐 세대를 의미합니다. 미국 노동통계국의 통계에 따르면 붐 세대는 다른 세대보다 더 오래 일하지만 하루에 10,000명의 근로자가 퇴직하면 향후 10년 동안 전 세계 노동력이 고갈될 것입니다.

고령 직원의 임박한 퇴직은 한 세대가 인력을 떠날 때 기술 격차를 해소하는 방법에 대한 질문을 제기합니다. 제조 산업에서 이러한 과제는 산업에서 향후 10년 이내에 직무를 채우는 데 약 460만 명의 개인이 필요하기 때문에 더욱 두드러집니다. 또한 제조는 기술, 금융 및 의료 산업에 비해 X 및 Z 잠재 직원 사이에서 여전히 덜 매력적인 산업으로 간주됩니다. 그러나 이것이 인더스트리 4.0과 이를 뒷받침하는 기술 발전이 도움이 될 수 있는 부분입니다.

베이비붐 세대의 은퇴가 계속됨에 따라 인더스트리 4.0 기술은 그들의 기술을 차세대.

은퇴 세대의 지식 캡처 및 저장

미래의 인력을 교육하고 기술 격차를 해소하는 첫 번째 단계는 나가는 세대의 방대한 비공식 지식을 파악하는 것입니다. 여기에서 디지털화 및 디지털 변환 사용과 같은 특정 인더스트리 4.0 모델 또는 개념이 도움이 될 수 있습니다. 그러한 기술 중 하나가 증강 현실(AR)입니다.

이를 달성하기 위해 베이비 붐 세대가 40년 동안 지속적으로 연마한 요령과 요령을 기록하고 디지털화할 수 있습니다. 디지털 형식으로 전환되면 캡처된 지식을 가상 환경에 통합할 수 있으며 이를 바탕으로 다양한 작업 환경을 구축할 수 있습니다. 따라서 미래 세대를 교육하는 데 사용할 수 있는 가상 교육 및 검증 모델을 사용할 수 있게 됩니다.

그러한 예 중 하나는 Unilever가 증강 현실을 사용하여 고령의 전문가로부터 330년 간의 현장 전문 지식을 캡처한 것입니다. AR 환경 내에서 소비재 제조업체는 직원 교육에 사용되는 작업장 시나리오를 만들어 새로운 직원을 교육할 수 있었습니다. Unilever는 가동 중지 시간이 50% 감소하고 AR 투자에 대한 상당한 수익을 얻었다고 말합니다.

인더스트리 4.0으로 직원의 미래 기대치 충족

제조 지역의 브라운필드 시설이라고도 하는 구식 작업장은 다음 세대를 위한 출입 금지 작업 공간입니다. Kronos의 Workforce Institute에 따르면 예상 직원 3명 중 1명은 디지털화되지 않은 시설에서 일하지 않을 것이며 약 55%는 근무 시간의 유연성을 원합니다. 이것은 수년 동안 제조를 정의한 수동 프로세스와 강력한 사고방식이 디지털 기술로 훈련된 세대를 끌어들이지 못할 것임을 의미합니다.

여기서도 인더스트리 4.0과 함께 제공되는 디지털 혁신이 하루를 절약할 수 있습니다. 기업 관계 관리 도구와 클라우드 기반 애플리케이션을 사용하여 반복적인 프로세스를 디지털화하기로 선택한 제조 시설은 기술 격차를 해소하고 고용하는 데 있어 우위를 점하고 있습니다. IoT 장치와 스마트 로봇을 통한 인공 지능과 머신 러닝의 통합은 새로운 세대가 원하는 일과 삶의 균형을 제공할 수 있는 기회를 제공합니다.

다양한 프로세스를 성공적으로 자동화하고 작업 현장 내 스마트 장치를 통합하면 직원들이 간격을 두고 재택 근무를 할 수 있습니다. 인더스트리 4.0에 의해 정의된 이러한 새로운 기술은 다음 세대를 제조 분야로 끌어들이는 데 사용할 수 있는 흥미로운 비즈니스 사례를 제공합니다.

손쉬운 온보딩 및 교육 전략을 위한 데이터 제공

은퇴하는 직원의 데이터를 캡처하면 지식이 한 세대에서 다른 세대로 유지되는 반면 기존 및 기존 시스템에서 분석된 데이터를 캡처하면 교육 및 배포 프로세스가 간소화됩니다. MaaS(Machining as a Service)와 같은 인더스트리 4.0 개념은 과거 데이터 연구를 통해 기계 성능 및 효율성 문제를 이해하기 위한 완벽한 솔루션을 제공합니다.

이 데이터에 대한 액세스는 신입 직원에게 기계 작동 방식을 이해하고 예측 전략을 개발하는 데 필요한 정보를 제공합니다. 캡처된 데이터는 작업 현장에서 초기 기계 또는 자산을 유지 관리하는 작업을 맡은 젊은 기술자를 위한 디지털 온보딩 교육 자료로도 사용할 수 있습니다.

MachineMetrics와 같은 IoT 플랫폼은 에지 장치, 레거시 장비, 작업 현장 작업 및 원래 장비 제조업체의 정보에서 수집된 데이터 분석을 통해 MaaS를 가능하게 합니다. 그런 다음 직원은 캡처 및 분석된 광범위한 데이터에 의존하여 새 시설을 구축하고 새 기계를 배포하며 제조 운영을 최적화할 수 있습니다.

미래의 인력 교육

Industry 4.0 비즈니스 모델과 이를 가능하게 하는 새로운 기술은 기술 격차를 해소하는 열쇠인 직원 경험을 우선시하기 위한 다양한 옵션을 제공합니다. 따라서 다음 세대에게 영감을 주고 제조를 다시 한 번 매력적인 틈새 시장으로 만들기 위해서는 기존 프로세스를 디지털 방식으로 변환하는 것이 핵심입니다. 그리고 인공 지능, IoT, MaaS, 에지 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅, AR 및 로봇 공학의 등장으로 젊은 세대에게 영감을 주는 것은 더 이상 제조 기업에서 손이 닿지 않는 곳에 있습니다.