2019中国智能制造劳动力管理调研报告_28页_5mb

决胜劳动力 “U时代” 2019中国智能制造劳动力管理调研报告总结

核心内容概览

本报告聚焦中国制造业在智能化转型背景下劳动力管理的变革趋势，揭示了“人机新生态”对劳动力结构、管理方式及企业战略的深远影响。报告通过调研分析，总结出智能制造劳动力管理的五大发现与三大建言，为企业应对“U时代”劳动力挑战提供战略指引。

主要观点与关键信息

一、智能制造的现状与未来

• 智能制造的定义：智能制造是智能技术与传统制造业融合的新型业务模式，涵盖研发、制造、营销、售后等价值链环节。
• 技术发展趋势：未来五年，智能制造将完成从底层技术到上层应用的积累，形成以人机协作为核心的“人机新生态”。
• 行业趋势：智能技术将逐步扩散至制造业全价值链，企业组织形态将从传统IT支持模式转向独立的数字化团队驱动。
• 发展阶段划分：智能制造“人机新生态”分为3个阶段：1.0（局部协作）、2.0（多环节协同）、3.0（全价值链覆盖）。

二、劳动力“U时代”重构

• 岗位变化趋势：智能制造将带来“先减后增”的劳动力变化，形成U型曲线。
  • 减少的岗位：劳动密集型（-53%）、职能分析型（-26%）、沟通管理型（-18%）。
  • 增加的岗位：技术密集型（+25%）、沟通管理型（+21%）。
• 岗位影响程度：劳动密集型岗位受智能技术影响最大，沟通管理型岗位影响最小。
• 行业案例：某全球领先电梯制造商在自动化进程中大幅减少维保、图纸设计等岗位，同时新增数字化团队与技术相关岗位。

三、劳动力管理的挑战

• 核心挑战：
  1. 新人才招聘：企业需重新定义岗位能力，精准匹配跨行业人才。
  2. 劳动力再培训：需开发个性化培训内容，应对技能快速迭代。
  3. 绩效管理：如何通过数据驱动实现非标准化能力的评估与激励，是未来管理的重点。
• 当前问题：
  • 数据储备不足，质量不高，缺乏实时性与预测能力。
  • 信息孤岛现象严重，数据协同程度低。
  • 多数企业尚未将数据建设作为数字化转型的重点。

四、管理者决胜之匙

• 三大建言：
  1. 提升劳动力管理者为企业战略管理的“第三极”：CHRO需参与关键决策，确保人机岗位配置与业务战略一致。
  2. 加深劳动力管理者的业务理解：提前准备U型曲线，布局未来人才需求。
  3. 认识数据价值，联合IT构建数据基石：统一数据标准，打通系统，实现数据驱动的劳动力管理。

结构化总结

五大发现

• 智能技术将催生“人机新生态”，辐射制造业全价值链。
• 未来五年内，35%的工作将由机器完成，人力劳动力将减少至2019年的80%。
• “淡化优劣，重在匹配”将成为劳动力管理的新主题。
• “人岗匹配”到“机岗匹配”的成功关键在于数据的积累与分析。
• HR管理者的定位与工具将从“执行者”转向“决策者”。

三大建言

• 将劳动力管理者提升为企业战略管理“第三极”。
• 加深劳动力管理者的业务理解，提前准备U型曲线。
• 认识数据价值，联合IT部门构建数据基石。

岗位类型与影响

数据现状与挑战

• 数据质量与应用：多数企业数据储备不足，系统采集源有限，数据失真、历史性强，缺乏实时与预测能力。
• 数据联通情况：
  • 仅2%企业实现外部系统集成。
  • 14%企业实现内部业务系统集成。
  • 31%企业实现人力资源系统集成。
  • 83%企业数据仅在内部使用，缺乏与业务联动。
• 数据重视程度：
  • 19%企业无数据建设计划。
  • 52%企业有计划但非重点。
  • 29%企业有计划且作为重点项目。

未来建议

• 战略转型：CHRO需成为企业战略管理的“第三极”，推动人机协同与业务战略融合。
• 人才准备：提前规划人才结构，通过招聘、培训、合作等方式构建未来劳动力体系。
• 数据驱动：构建统一的数据平台，打通数据孤岛，实现数据的采集、分析与应用，支撑智能化决策。

结语

智能制造的浪潮正在重塑制造业的劳动力结构与管理模式。面对“U时代”的到来，企业需积极应对岗位变化、管理转型与数据整合三大挑战，将劳动力管理者提升为战略决策的重要角色，构建以数据为核心的智能劳动力管理体系，以实现可持续发展与竞争优势。