在人類文明發展的每個時代里，制造業的抗風險能力都存在其符合時代特性的痛點。在當下這樣一個以數據為中心的時代，當科技的變革進一步加快了腳步，制造工廠里老舊的設備和系統，伴隨著不斷增長的退休員工人群和不斷縮減的新鮮血液的人力補給，以及傳統工人技能與數字化轉型浪潮需求間的差距，讓制造業的抗風險能力在這個時間節點上變得脆弱了很多。

隨著邊緣數據量、連接性和處理能力的日益增長，今天的工業物聯網變得越來越普及。然而，對于很多企業而言，數字化轉型的成功實現似乎仍然遙不可及：試行數字化制造解決方案的企業中，有2/3未能進入大規模推廣階段。

問題出在了哪兒呢？

在德勤與美國制造業研究所（ManufacturingInstitute）合作開展的最近一項研究中，我們看到一個大的趨勢：各行各業都在步入一個嚴峻的長期勞動力短缺時期。預計到2028年，制造業將出現240萬個職位空缺，這將給美國經濟帶來2.5萬億美元的負面影響。而在同樣是發達經濟體的德國和日本，未來勞動力短缺預計還要嚴重得多。在中國也是一樣，制造業勞動力成本的不斷攀升和勞動力供給規模減小、技術進步對勞動力素質要求提高等多方面的挑戰正在弱化我國制造業勞動力成本低的國際比較優勢。

專業人才的稀缺，進一步加重了制造業數字化轉型的另一大難點——數字化技能缺口——所帶來的影響。近期，英特爾發布了名為“工業加速”（AccelerateIndustrial）的全新研究，該研究呈現了有關制造業數字化轉型最全面的觀點。該項研究發現了大多數西方工業生產培訓計劃和政府投資計劃未能解決的嚴重技能缺口。

“工業加速”研究由英特爾公司物聯網事業部首席工程師、體驗架構師兼研究員FaithMcCreary博士與英特爾公司物聯網事業部工業解決方案部門工業創新總監IrenePetrick博士合作完成并編撰。該項研究涵蓋了移動設備人群調查，以及對超過400家制造商和為其提供支持的生態系統技術專家的訪談。該研究以系列報告的形式發布。

這一研究有哪些發現呢？

首先，研究整理了各企業為數字化轉型計劃投資的技術，其中，人工智能居首、占比過半：

其次，研究采集了各受訪的制造業企業所面臨的各種挑戰，這些挑戰很可能導致未來一些企業對智能解決方案的投資落空：

這一研究帶給我們什么啟示呢？

研究中，一些受訪者提到的一些未來技能需要超越基礎編程技術以深入理解數字化工具，這包括數據采集和分析、并將結果實時反饋到操作環境中。支持制造業數字化轉型所需的五大未來技能包括：

二十一世紀什么最貴？人才！

在剛進入二十一世紀時，一部電影把這樣一句話說在了前頭。二十一世紀過去了1/5，我們發現這句話依然適用。

制造業企業想在以數據為中心的時代這一全新天地間大展宏圖，數字技能的重要性正日益上升。但研究發現，盡管人們對數字化轉型需求極大，例如有83%的公司計劃投資智能工廠技術；但與此同時，這一轉型所要求的最為重要的技能和特征，往往并未得到大多數行業工作培訓項目或相關政策制定者的重視。

因此，高校、政府和行業需要展開合作，共同制定針對轉型制造業工人培訓的計劃。

想要補足數字化技能缺口，企業需要通過為現有的勞動力開發終身學習的項目，開展數字化工具和技能的培訓，注重在解決方案實施前問題的評估和解決，通過平衡外部專家的引入和內部員工的培養來助力企業的數字靈活性的增長。

英特爾公司物聯網事業部副總裁兼工業解決方案部門總經理ChristineBoles認為：“智能制造將為企業帶來廣闊的市場機遇，但隨之而來的數據洪流也必然對傳統制造業提出更高的要求。”

長期以來，英特爾與諸多制造業企業建立了廣泛合作，并憑借其領先的產品、技術和解決方案幫助合作伙伴實現工作負載整合，補足數字化技能缺口，以此應對數據量飆升并更好地挖掘數據紅利，從而抓住時代的機遇并增強抗風險的能力。