破解化工行业劳动生产率难题

执行摘要尽管在新建工厂、改进设备、数字技术和持续改进方面进行了大量投资，劳动生产率仍然保持较低水平。相比之下，在同期，其他几个资本密集型产业实现了劳动生产率提高了高达六倍的改进。破解化学产业的劳动生产率难题化学工业从向低碳经济转型中驱动增长有一个黄金机会，预计到2028年，与可持续性相关的产品需求将飙升约70%。然而，该行业在劳动力生产率方面面临重大挑战。i其在过去 15 年中未能每年提高 1% 以上。如果这一趋势继续下去，化工企业将无法满足额外需求并增加收入，因为它们将缺乏增长所需的人才。展望未来，劳动力生产率将成为化学公司面临的一个更大的挑战，因为两个紧迫的问题正在汇合：退休浪潮和人才短缺。该行业大约有30%的员工年龄在50岁或以上，许多人在未来十年内将退休。此外，工程和商业等关键学科的学生入学率正在下降，进一步缩小了人才库。 归根结底，实现劳动生产率潜力对于业务持续性和未来增长具有决定性意义。化工企业现在是时候认真解决劳动生产率问题，从董事会层面开始着手。这样做将使它们能够应对人才挑战，并在向低碳经济转型的过程中推动增长。技术进步的快速发展带来了新的可能性世界，但许多公司在有效实施这些变化方面面临困难。随着化工公司探索人工智能和自动化等技术的未来进步，他们必须继续重塑角色、技能和组织结构，以充分从中受益。化工企业可以通过重塑角色和重塑劳动力以适应技术改进来破解劳动生产率之谜。这些变化包括重组工作以释放未开发的生產力增长；建立专长以持续适应技术进步；以及投资专用培训、知识捕获和转移。 随着世界向低碳经济转型，化工企业面临着一个推动增长的黄金机遇：与可持续性相关的产品需求预计将从2023年的3400亿美元增加到2028年的5700亿美元。ii这表示增长了约70%，复合年增长率（CAGR）为11%。绿色经济，黄金机遇这种与可持续性相关的需求增长补充了对传统产品的需求，而传统需求也预计将上升。预计传统需求将以近3%的复合年均增长率增长，到2028年将超过5000亿美元。需求激增涵盖了既能促进可持续发展的产品，例如风力涡轮机和太阳能电池板所需的材料，也涵盖了涉及可持续制造的产品，例如生物基产品或由回收材料制成的商品。iii这些产品有助于帮助化工公司和他们的客户满足可持续性承诺、净零目标以及联合国发展目标。 iv 鉴于化工公司投入了高达其年收入的6%，这种劳动生产率水平如此之低令人惊讶vi在新的工厂，更好的设备，数字技术和持续改进。在整个行业，过去15年里，每位全时当量员工收入每年增长不到1%。v在15年间，这项巨额投资为化学资产和工厂提供了重大升级。然而，尽管取得了这些改进，生产力仍然令人失望地低。化工企业的生产率在过去十年中一直保持不变，这意味着它们无法满足额外需求并增加收入，因为它们缺乏增长所需的人才。迄今为止，他们提高生产力的努力并没有达到预期效果。挑战：劳动生产率停滞然而，为了利用这一增长机会，化工企业必须首先克服一个重大障碍：劳动生产率，以每个全时当量（FTE）的收入衡量，已经停滞不前。 与此同时，其他资本密集型产业在生产力方面取得了进展。造纸、钢铁和汽车制造业已基本三到四倍高与化学工业相比，劳动生产率提高。七其他行业取得了更大的进步。水泥、公用事业、采矿和石油天然气等领先行业已经达到了五到六倍的劳动生产率提升比化学工业更严格。八化学工业落后于其他重资产行业 首先，化工公司将受到退休浪潮的冲击，因为该行业约30%的员工年龄在50岁或以上，并且将在未来十年左右退休。ix展望未来，随着两个紧迫问题交织，停滞的劳动生产率可能成为化工企业面临的一个更大的挑战。其次，人才供应链的另一端也存在短缺，因为化工领域的关键学科如工程专业的学生入学人数在下降x和商业。xi工程人才流失现象在美国尤为显著。然而，在印度等其他人才库中也可见到，印度历来是工程人才的重要来源地。这种减少意味着化工公司将面临招募所需技能和补充退休员工队伍的挑战。预测的人才短缺制造了一场完美的风暴 2001004060802013201610040203020132016美国工程学*学位授予，千工程类课程入学人数下降*机械，电气，化学，冶金将学科考虑用于分析获得美国电气化学工程学位，数千2018-22年间下降7K*注意：所有学位授予/入学均按所有级别（学士、硕士和博士）进行考虑，并为攻读更高层次教育（从学士到硕士或从硕士到博士）的学生进行调整，以避免重复计算。来源：美国工程教育协会（asee）-美国；印度高等教育调查（aishe）-高等教育部-印度 如何破解劳动生产率之谜？因此，新工厂在自动化和效率方面改进甚微，与老工厂的运作方式大同小异。同样地，在支持服务和公司职能方面，也没有迹象表明数字化、自动化或机器人技术的投资提高了劳动生产率。事实上，即使化工公司在新技术和设备上的投资高达其年收入的6%，xii对劳动的方法基本上保持不变。其他资本密集型产业已证明，资本支出可以转化为更高的劳动生产率，那么化学公司需要做些什么不同的事情才能实现相同甚至更好的结果？ 好消息是化工企业已经拥有提高劳动生产率和应对人才挑战所需的技术。最终，仅靠技术并不自动导致更高的劳动生产率。同时，公司需要调整工作流程、方法和角色，以适应技术进步。此外，化工公司必须重新考虑其招聘和培训策略，以适应在生命科学、数据科学、工程及其他相关领域对新兴技能需求不断增长的要求。这种综合方法对于提高生产力和缓解即将到来的退休浪潮的影响至关重要。1.重组工作以提高劳动生产率2.（重新）构建持续重组工作的专业知识3.投资专用培训和知识捕获与转移化学公司应该通过在三个维度上重塑角色和调整劳动力结构来实现实质性的生产率提升： 维度1：作为一个例子，想象一家公司投资了一种可以自动化20%工作的技术。如果工作没有重新组织，该岗位的人员将用节省的时间做其他事情。但如果公司合并岗位，可以为每五个工人释放一个全时等价职位。这真的会累积起来。如果公司能在数千个岗位中为每个人节省几个小时，他们就将实现可观的节约，并减少员工退休时需要更换的需求，从而减轻招聘压力。重组工作以提高劳动生产率当化工公司在建设新设施时，他们通常会复制现有的工厂设计和组织结构。而且当他们投资于数字项目时，他们通常不会重新发明或重组角色。在不调整工作流程、方法和角色的前提下，新技术只能引发微小的、渐进式的改进，而公司却错失了更大的生产力提升。 捕获数千个职位的节省时间价值需要专门的投入。第一步涉及检查技术投资在商业案例中承诺的效益。然后公司可以：• 按角色划分任务以收集详细信息以重新组织工作 • 调整和标准化角色简介 • 实现时间节省 • 提供培训以确保工人熟练掌握其角色将涉及的所有新任务。公司应使用这种方法来确认过去的和未来的资本支出都实现了商业案例中承诺的价值。 维度2：从新技术中获得效率需要企业配备有能力在按角色层级重组工作、建立新团队和释放劳动力生产潜力的人员。例如，如果一项新技术为某个角色节省了时间，那么这个角色要么可以领导者不能将变革视为一项几年进行一次的有限工作。变化是持续的，所以变革永远不会停止。领导者需要建立能力，以不断适应和变革，因为技术进步会创造新的可能性。作为一个例子，化工厂可以参考过去实施的精益六西格玛持续改进计划。它们应该实施类似的努力，根据新技术提供的功能和生产力提升来重建和定制它们。（重新）构建持续重组工作的专业知识 理想情况下，负责重组工作的人员将坐在一个专门部门，得到高层管理层的授权支持，并有专门的C级负责人。拥有用新技术重塑人们工作方式以及如何构建组织结构的技能的领导者，将对于成功提高劳动力生产率至关重要。可以通过减少附加任务或全职员工（FTE）的数量来确保释放出的产能用于增值任务。如果这些变化能够成功实施，那么运行每个工厂或职能所需的全职员工（FTE）数量应该会减少。 维度3：投资于专用培训和知识捕捉与转移新技术也带来了新的功能，并需要额外的技能——例如在分析、数据科学和自动化方面。为了弥合化工企业需要制定详细计划，重点关注：通过培训识别并培养所需技能；从离职员工中获取知识；并将这些知识传递给新员工或承担新角色的员工。随着职业角色的变化和整合，这些岗位的员工必须接受培训以应对新的职责。这种转变将影响整个劳动力队伍，因为新技术已经影响了公司中几乎每个角色。然而，低技能、体力劳动岗位将受到特别大的影响，因为许多他们的常规任务变得自动化和数字化。 这些举措将推动一个化学工业中更广泛的转变，从交易性、体力劳动转向工作这种技能差距，化工厂需要建立完善的培训计划，使员工能够适应并与新技术合作。例如，设立学院为工厂工程师提供数据科学培训。由于劳动生产率机会影响所有业务部门、职能和角色，几乎所有员工都将需要一定程度的培训或技能提升。为满足这一需求，公司必须实施比当前培训计划规模大得多的结构化能力建设举措。 对于即将退休的员工，建立知识捕获和转移计划也至关重要，以保留他们多年经验中获得的有价值见解。公司可以利用生成式人工智能来提供帮助，使用大型语言模型（LLM）对退休员工进行访谈，并记录他们处理特定情况和挑战的专业知识。这种方法将有助于在组织内部保存和转移重要知识。专注于分析、设计和执行。在实践层面，这一变化可能意味着从现场进行操作巡视的员工转变为利用远程监督、分析、人工智能和自动化技术从远处管理工厂。 例如，公司可以提供培训并重组工作，使生成式人工智能承担目前占据化工行业劳动力大部分的常规任务。这种转变可以使员工专注于更具创造性和更有意义的工作。生产员工约占劳动力的一半，他们90%的时间用于处理交易性事务和涉及简单判断的任务，而只有10%的时间用于复杂的判断性任务。十三有效利用生成式人工智能可以帮助他们重塑自己的角色并学习新技能。在更广泛的层面上，通用人工智能有潜力革新整个价值链的各项工作和流程。我们的研究表明那通用人工智能将通过自动化或增强影响化工行业约31%的工作时间。xiv这种巨大的潜力很可能就是为什么97%的化工行业领导者认为生成式AI将在未来三年对他们的公司市场份额产生积极影响。xv技术正以指数级的速度发展，提供了新的机遇。然而，大多数公司难以有效地实施和吸收这些变化。随着化工公司探索新技术——包括人工智能、自动化和生成式人工智能——他们必须不断重塑角色、技能和组织结构，以充分利用这些技术。展望未来：新技术的影响 要充分获得生成式人工智能的好处，化工公司将需要解决四个要点：•连接分散的数据集和技术通过一个人工智能赋能、安全的数字核心。十八•为高管配备新方式领导所需的技能和能力。他们将需要指导组织通过重塑流程、调整员工队伍并为生成式人工智能做好准备。目前，只有20%的化学行业领导者感到准备好进行这种转型。xvi•更新员工的技能。目前，只有4%的化工厂提供全面的培训，以帮助工人应对生成式AI的影响。xvii通过更新技能和重组工作以适应生成式人工智能等新技术，公司可以提高效率，并推动组织运营和劳动生产力的根本转变。•让员工重新思考业务流程和工作流程，以有效使用生成式人工智能。他们最了解这项工作，并且可以帮助设计和实施生成式人工智能工具。 一个关键转折点组织无法负担继续严重依赖交易性和手工工作。是时候化工企业认真解决劳动力生产率问题了，以抓住当前和未来技术的优势。从董事会层面到基层，优先重塑角色和调整劳动力以适应技术进步，对于推动增长和在未来章节中繁荣发展至关重要。随着经验丰富的员工退休，人才库缩小，劳动生产率停滞的化工公司将无法发展——尤其无法利用日益增长的与可持续性相关的需求。归根结底，实现劳动生产率的潜力将决定业务连续性和未来的增长。 特别感谢：Ganesh Patro，Jaswin Ratti，Asako Sakuma，Gaurav Sharma，Julia Plonka，Sandra Najem，Rashmi Bhimrao Wankhede，Himanshu Patney，Asmeeta Dewari，Priya Verma，Regina F. Maruca。 关于研究埃