为什么美国需要自动化来维持制造业就业

发表于2017年4月24日

制造业业务分析

当前的特朗普政府,以及制造业,将不得不解决一个日益增长的需求,即将现有的“半熟练”劳动力转变为“技术熟练”劳动力,这将直接与自动化进程保持一致。

将制造业工作岗位带回美国的承诺是特朗普总统竞选的中流砥柱在2016年。

这一承诺的实现很大程度上是基于与墨西哥、中国等国重新谈判贸易协定的战略。因此,特朗普总统签署了退出《跨太平洋伙伴关系协定》(TPP)的行政命令,而他的政府目前正致力于修订《北美自由贸易协定》。

然而,仅仅就贸易协定进行重新谈判可能不足以重振美国的制造业就业。

自动化在制造业领域的稳步崛起,尤其是机器人技术的出现,4.0行业,以及像3 d打印技术必须被纳入任何制造业就业复苏计划。

美国劳工统计局(Bureau of Labor Statistics)估计,美国在2000年至2010年期间失去了560万个制造业工作岗位。在遭受严重裁员的行业中,纺织和家具制造等行业受到的冲击最为严重。汽车制造业等行业很快也纷纷效仿。波尔州立大学商业和经济研究中心进行的一项研究得出结论,自动化是这段时期85%的失业的直接原因。

自2010年以来,对制造业自动化的持续投资使得制造业的人均产出指数从101.975(2006年第四季度)达到125.512(2016年第四季度),凸显了自动化的积极影响。此外,波士顿咨询集团(Boston Consulting Group)预测,“到2025年,机器人执行任务的比例将从目前全球所有制造业的平均水平约10%上升到25%左右。”

所有迹象都表明,阻止自动化进程和向数字制造时代过渡将是徒劳的。

当前的特朗普政府,以及制造业,将不得不解决一个日益增长的需求,即将现有的“半熟练”劳动力转变为“技术熟练”劳动力,这将直接与自动化进程保持一致。

南加州大学(University of Southern California)最新“先进制造中心”主任古普塔(SK Gupta)认为,自动化和先进制造将在把就业机会带回美国方面发挥重要作用

古普塔说:“自动化将使美国制造商再次具有竞争力,因为大部分手工劳动将是免费的——由机器人完成,日以继夜地工作。”

然而,他指出,美国工人现在必须发展与技术相关的技能和能力来管理这些机器人工人。

为了实现这些与技术相关的技能,特朗普政府将必须建立一个发展“技术熟练”劳动力的新系统。该系统可通过以下两方面来建立:

  • 培训项目和职业项目应该以补贴/负担得起的价格向基层美国人提供,特别是那些直接迎合高速增长的项目制造业比如电动汽车或无人机。
  • 推动大型制造业企业使用预测性技能映射技术,以识别未来的技能集。一旦这些技能集被确定,该项目将把工人(他们将直接受到影响)安置到再培训和再技能项目中。

凯瑟琳·纽曼(Katherine Newman)是《重塑美国:21世纪的劳动学习》(Reskilling America: Learning to Labor in the 21st Century)一书的作者,也是马萨诸塞大学(University of Massachusetts)负责学术事务的副校长。她认为,美国必须从基层开始解决技能问题。

纽曼认为,创造与技术相关的劳动力的解决方案之一是“将教育预算的资金输送到技术学校,奖励在这些领域工作的教师,并建立学徒伙伴关系”。

由于来自亚洲和墨西哥的竞争,南卡罗来纳的格林维尔曾经是一个主要的纺织业驱动型经济体。然而,通过吸引通用电气(General Electric)、宝马(BMW)、ABB、福乐(Fluor)、米其林(Michelin)和博世(Bosch)等大公司的投资,中国政府摆脱了对纺织业的依赖。Greeneville现有的劳动力进行了再技能和再培训,以填补这些投资创造的新工作岗位。这些大公司的工厂大部分都是自动化的,完全由工人管理,这些工人已经从基本技能过渡到涉及计算机和机器人的更技术性技能。

特朗普管理美国还必须超越把制造业就业岗位带回美国的政策,把重点放在创建一个具有全球竞争力的制造业基地上。美国已经具备了成为一个有竞争力的制造基地的关键要素之一——打造世界级自动化制造平台的能力。

根据波士顿咨询集团(Boston Consulting Group)关于“机器人革命”的报告,机器人的广泛应用,在一定程度上是由于小型制造商新发现的可获得性,将在中期将人均产出提高30%。特朗普的政府将必须专注于在未来10-15年为制造业创建一个“自动化采纳”计划。这将有助于中国保持与韩国、中国和泰国等国的竞争力,这些国家一直在各自的制造业领域积极引入自动化。

“自动化采用”计划也会无意中推动对“先进制造技能”的需求,这为下一代工人提供了一个机会,以接受基层培训和对现有劳动力的再技能。

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这篇文章首先出现在mbtmag.com