制造业的弹性红利：通过劳动力敏捷性和创新优化变革

以制造业中的员工队伍敏捷性与创新来优化变革 2025年7月奥默·明卡拉副总裁兼首席分析师联系我们 & 客户体验管理领英 当今的制造业领导者面临着持续的干扰，包括波动的国际贸易协议、劳动力短缺、需求波动和数字创新。阿伯丁的研究表明，有韧性的制造商通过自动化、人工智能和敏捷劳动力战略积极主动地适应。 主要劳动力挑战揭示公司最难以应对的是吸引熟练人才、及时提供培训和平衡临时劳动力以保持响应能力。 韧性商业价值突出了富有韧性的制造商与同行相比，在生产力、客户满意度、成本控制和盈利能力方面始终达到更高的水平。 弹性制造的基础构件证明动态规划、按需学习和劳动力战略与运营目标之间紧密的 alignment 是核心差异点。 本报告的研究结果揭示了韧性如何帮助企业在以下方面实现目标：预测技能差距、快速吸纳临时劳动力，以及通过实时洞察力赋能员工以维持业务连续性。 制造业面临的主要劳动力挑战 制造组织面临着劳动力期望与运营现实之间的持续差距。随着需求周期变得越来越不可预测，技术快速发展，传统的劳动力模型越来越不能满足当今环境的需求。 定义：弹性制造 对于本项研究，阿伯丁将其定义弹性制造商那些通过整合员工敏捷性、先进自动化和人工智能驱动的运营规划来主动适应颠覆的企业。它们将人才视为战略资产，并利用人工智能和物联网在设计、生产和员工管理中保持竞争力。 阿伯丁对制造业企业的领导层就其运营活动进行了调查，包括人力和运营规划。这项2025年调查的发现表明，制造商面临的首要人力挑战围绕着三个核心问题。首先是需要吸引和留住 skilled talent,一个加剧的挑战，因为劳动力发生了代际变化，并且招聘环境竞争激烈。许多制造商正为老龄化的劳动力和工作数字技能人才库不足而苦苦挣扎，以支持下一代系统和自动化。 第二是能力为员工提供及时且相关的培训. 生产现场的变革速度—由自动化、人工智能和持续改进要求推动—要求团队比以往任何时候都更快地学习和适应。然而，许多公司仍然依赖过时、基于课堂的训练周期或无法解决实时技能差距的通用内容。 第三挑战在于平衡全职和灵活用工为了应对不断变化的工作负载。随着客户订单变得更加多变和专业化，制造商必须在不牺牲质量的前提下快速扩大规模或转型。静态的员工配置模式无法跟上动态地将劳动力与生产计划相匹配的需求，从而造成了可避免的瓶颈、加班高峰和成本效率低下。 总而言之，这些挑战揭示了对于更高劳动力敏捷性的迫切需求。那些能够及早感知需求变化、预测技能需求，并灵活部署全职和合同工的制造商将处于更有利的位置，以维持产量、保护利润，并满足不断变化的客户期望。 静态人员配置模型无法跟上动态调整劳动力与生产计划的需求，从而造成可避免的瓶颈、加班高峰和成本效率低下。 韧性商业价值 韧性（参见上一页的侧栏）不仅仅是一种保护措施。相反，它是传统制造业向下一代运营演进的下一阶段。 1. 弹性企业 在生产力和客户满意度方面表现更优 弹性制造企业在关键指标上持续超越同行。他们报告的客户满意度同比增长58%，高于其他制造商，突显了他们通过主动沟通和及时交付优质产品来满足甚至超越客户期望的能力（11.4% vs. 7.2%）。他们的首次修复率——这一运营效率的关键指标——也同比增长53%，证明了弹性企业对质量控制及预防性维护措施的承诺（9.0% vs. 5.9%）。 虽然忠诚且满意的客户至关重要，但对于管理其绩效的制造业领导者而言，传统的绩效指标（如生产力）仍然是首要考虑的。在此方面，图1表明，富有韧性的制造商在员工生产力方面实现了比去年增长2.1倍的年增长率，这反映了包括实时绩效跟踪、针对性培训和强大的支持系统在内的卓越管理策略（8.9%与4.3%的对比）。高生产力确保公司能够快速扩展运营以满足市场需求，同时不牺牲质量或服务。事实上，富有韧性的公司报告称，产品质量的年增长率提高了67%，这表明它们战略性地关注严格的质量保证流程、技术创新和员工赋权以维持产品标准（8.5%与5.1%的对比）。 关键要将人力资源数据与运营和财务数据紧密集成。这种集成视图是实现公司目标和客户需求的关键。 采用持续改进方法（如精益生产和全面质量管理（TQM））并使用先进工具（如人工智能和自动化）的公司可以提高生产率和产品质量，从而提高客户满意度。制造业运营的领导者应考虑通过技术创新来丰富持续改进框架，以实现长期运营卓越和能够适应不断变化的商业环境的弹性模式。 2. 弹性制造商实现卓越成本控制和盈利能力 除了运营效率和客户体验的提升之外，研究表明，有韧性的公司通过严格成本控制和战略资源管理，能够享有显著的经济优势。其每位客户的平均利润率年增长率达到6.7%，几乎是那些非韧性公司的3.6%改善程度的两倍。 弹性制造商在提升利润率方面的卓越成功是至关重要的差异化因素。它标志着有效的成本管理、战略定价模型以及卓越的价值传递，这些优化了盈利能力，同时未牺牲客户满意度或产品质量。运营成本改进同样令人印象深刻，同比增长6.5%，相比之下，非弹性公司观察到2.0%的恶化（增加）。8.5% 的运营成本同比变动差距反映了富有韧性的企业对运营规划与执行、精益管理以及废物减少实践的掌握，这些实践显著降低了成本。 熟练运用人工智能和自动化技术来提升韧性，有助于制造商将运营成本每年降低6.5%。 韧性企业还报告员工留存率同比提高66%（5.3%对比3.2%），这表明其员工敬业计划更有效、更相关，薪酬策略更具竞争力，以及职业发展机会更多。留住有知识和经验的人才有助于企业降低员工流动成本（招聘、入职、培训以及生产力损失），保持运营连续性，并有效维护和利用组织知识。 相同的弹性制造商还报告了员工加班成本的年同比增长34%（减少）（4.3% vs. 3.2%）。这一点很重要，因为将之前强调的生产力提升结合起来考虑，这个劳动力成本指标上的改善进一步验证了强大的劳动力规划和高效的资源分配的优势。再次强调，融入人工智能和自动化对于帮助制造公司领导者转变其活动以驱动和培养这种转型是无价的。 此外，在当前员工敬业度计划中加入预测分析，可以通过精确的需求预测和管理，为制造业领导者驱动进一步的生产力提升和运营成本节约。对于旨在建立长期弹性和盈利能力的公司而言，优先考虑集成成本管理和员工保留策略应是其关键杠杆。 弹性制造的基础构件 将制造业运营从传统和被动型转变为有韧性和敏捷型，需要超越思维转变。它需要商业领导者建立和培养特定的活动。Aberdeen的研究揭示，拥有有韧性制造业的领导者更有可能拥有三个关键类别的活动： 1. 执行纪律使员工发展与业务目标保持一致 有韧性的企业擅长使员工技能与动态运营需求保持一致。它们更有可能拥有一个能够使它们调整日程以适应新的运营需求的过程（91%与72%相比，概率高26%）——图3。考虑到有韧性制造商几乎普遍采用了这种能力，人们可以 可以说，利用人工智能和自动化来确保在实时确定资源需求并使其与新的预期变化相一致，是弹性企业的核心特征。这种灵活性使企业能够快速管理中断并利用市场机会。 为了确保其人力资源规划的准确性和可靠性，有韧性的制造商依赖于历史和实时运营数据的组合，并将其与现有的人力资源数据（例如，可用性、位置、技能）相结合。利用机器学习和自动化等人工智能功能，对进行分析，并随后进行规划和管理。引入智能体AI有助于构建和连接该过程中涉及的分散工作流程，从而将人力资源规划的准确性和及时性提升到新的高度。图3显示，有韧性的公司拥有这种能力的可能性高出88%（60%对32%）。 弹性 制造商更有88%的可能性采用一种使用数据、分析、人工智能和自动化来驱动敏捷性和运营卓越性的动态劳动力规划方法。 尽管对制造商而言，预测和管理需求方面的精确性至关重要，但确保员工具备确保产品质量和客户满意度的正确技能和知识也同样关键。有韧性的制造商更有可能拥有自动化流程，以确保其员工能力始终与不断变化的业务需求相匹配（79% vs. 44%）。 自动化实施进一步扩展到评估员工软技能，77%的韧性公司直接将这些能力与客户满意度挂钩，这比其他公司的32%高出2.4倍。这种战略协同提高了员工效率、运营响应能力和客户关系。通过历史和实时运营数据预测劳动力需求，这一做法在60%的韧性公司中被采用，而在其他公司中为32%，这进一步使公司能够预测并迅速适应生产需求的变化。 2. 混合式训练提升敏捷性并降低能力达成时间 利益相关者赋权显著地区分了有韧性的企业与它们的同类。有韧性的制造商实施正式的监督者培训项目更为广泛，达35%，强调了对领导力发展和持续组织效能的战略承诺（81% vs. 60%）。增强的监督者能力，如由生成式人工智能提示的警报、提醒和反馈，直接有助于劳动力效率、生产力和运营稳定性。 尽管赋予主管和其他商业领袖相关技能对于帮助他们提升绩效很重要，但要确保真正的韧性，企业必须确保每位领导者都能访问实时员工和运营数据——韧性企业采用这项能力的比例高出75%（77%与44%）。及时获取数据使商业领袖能够识别运营动态的突然变化并采取行动以确保实现业务目标。 此外，62%的韧性企业利用人工智能驱动的洞察力来促使主管解决特定的劳动力问题，而他们的同行中只有30%这样做。这在主管可能需要处理大量数据以根据不断变化的市场环境快速调整业务活动时尤其有用。为主管提供警报，以确定可能正在酝酿但尚未达到对运营产生可能不利后果程度的问题，允许及时采取缓解措施，以最大程度降低运营出现重大中断的可能性。 在综合主管培训和强大的分析能力方面进行投资的生产领导者，可以期待在管理决策和运营敏捷性方面取得显著改进，确保响应迅速且富有韧性的组织结构。 3. 人工智能驱动规划实现实时劳动力对齐 阿伯丁的研究还揭示了弹性制造商的另一个显著特征：他们始终擅长将质量监控融入绩效管理，这一做法被94%的企业普遍采用，弹性企业的采用率比其竞争对手高出31%（94% vs. 72%）。这种严格的质量管理方法确保了产品标准和员工绩效的持续改进，显著提升了竞争地位和客户信任。 对合同员工绩效的分析，在坚韧型公司中实践的频率高出2.3倍，进一步凸显了全面的人力资源管理方法（83% vs. 36%）。这些领导者不仅将其AI和自动化赋能的韧性框架应用于内部员工，还将其扩展至包括其合同工和临时工。为确保所有员工的活动符合公司的质量标准，在坚韧型公司中，商业领导者更有可能（高出2.2倍）也应用自动化质量管理流程。 利用生成式AI创建定制化入职、辅导和培训材料的公司，可以期待显著的员工发展和生产力提升。这是因为该技术显著缩短了主管（及相关所有员工）为员工创建必要操作知识材料的时间。再次强调，具有韧性的公司报告称，他们拥有这种能力的可能性是其他公司的2.4倍（62% vs. 26%）。 通过劳务派遣扩大劳动力灵活性 韧性也使制造商能够及早发现技能差距，并在中断影响客户之前就雇佣临时劳动力。人工智能预测使领导者能够模拟即将到来的工作量变化，并确定需要哪些岗位和技能。有弹性的公司可以通过维持预先合格的合同工人池，在几天而不是几周内扩展资源。 有韧性的公司民主化运营数据，为组织中的每个层级，从操作员到主管，提供实时可见性。 弹性制造商在需求激增或需要短期提供专业技能时，依赖于连接人力资源、运营和采购的集成工作流程。因此，商业领袖必须确保与他们的员工管理工作相关的数据与实现公司目标和客户需求所需的运营和财务数据紧密集成。这确保了临时工作人员可以无缝地融入日程安排和培训计划。快速调动并使有技能的合同工上岗的能力正成为一个运营成熟的标志，特别是在客户承诺取决于可靠性的行业。 这种透明度使团队能够拥有自主权，更快地解决问题，并做出与公司优先事项相一致的决策。 使用人工智能管理质量和性能 弹性制造企业将人工智能从规划扩展到绩效和质量管理。预测分析以及物联网支持的监控能够在影响客户之前检测到偏差，使团队能够主动干预。例如，制造企业可以使用连接设备的数据来识别可能的设备故障，主动订购备件，安排服务，并根据不