在新的、数字化的制造环境中，谁是留下来的一线工人，他们需要知道什么？对数字化的投资正在与对一线能力的投资同步进行。为了优化现有经验和知识与新技术所提供的机会的价值，企业正在车间建立新的技能。一线团队需要维持生产，实现数字化转型并使用新的数据流。这意味着先进的问题解决技能和降低风险的能力。
随着物联网建立新的制造稳定性和产出水平，操作员、维修工人和其他一线工人在车间的职责正在发生变化，一些工作已经消失了。运行机器、进行调整和解决小问题的需求正在减少。但对于留下来的一线工人来说，有一些好处，包括一个更安全的环境，更少的重复性手工任务。然而，当问题在这个新的数字环境中发生时，前线人员面临的复杂问题可能是以前从未经历过的。在这个新领域之外，还有难以控制的全球供应链的不确定性和要求越来越高的客户。
幸运的是，颠覆性的新技术不仅在改变制造业，也在改变培训。为喷气机飞行员、宇航员和军队培养和保持关键技能的模拟培训，现在广泛用于培养各种能力，包括解决问题和管理风险等软技能。对于车间来说，技术驱动的主动学习可以在可控的时间内完成，不需要大量的课堂时间。此外，边做边学的模拟方法注重应用而不是理论，通过提供动手、互动的挑战，立即吸引了受训者的兴趣。模拟提供了一种跨文化和跨学习方式的培训方法，可以迅速建立信心，最终将新技能应用到工作中去。
提高一线技能的价值并不是一个新概念。精益举措的重点是授权车间的操作员在警报响起时 "停止生产线"，以确保问题得到立即解决。在现代数字化操作中，对变量的自动控制可能会夺走这种一线控制。要让操作员回来并参与进来，就是要把他们定位为问题解决者，让他们参与到排查根本原因和调查问题中。操作员往往会被他们现在必须监控的机器生成的警报所淹没。通过直接让他们参与使用这种自动化产生的数据，教他们如何排除故障和改善问题，操作员将在如何解释和回应自动生成的提示和数据方面获得更大的信心。
现代制造业运营的复杂性涉及到很多部件的相互作用--一个地方的变化可能会影响整个系统。 理解根本原因分析意味着思考在哪些地方可以应用变化来实现预期的结果，以及它们的潜在影响。彻底解决根源问题可能需要解开复杂的系统和它们的依赖关系--通常需要组织内各部门的参与。 原始问题和任何纠正活动的影响都可能是广泛的。 一个精确和协作的方法来处理问题，让整个业务部门的人参与进来--包括特别是前线--有助于业务部门充分利用新的数字工作场所中的机会。
今天的数字进步与对具有批判性思维能力的一线工人日益增长的需求相匹配。在解决问题和使用逻辑和数据方面的先进能力的价值是制造业的一个常态，在迅速接近的、数据驱动的工业4.0的环境中越来越明显。
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克里斯蒂安-格林 他是Kepner-Tregoe公司卓越运营的全球领导人。他领导着一个全球咨询团队，支持制造业客户追求卓越运营，通过改善关键绩效指标，切实关注推动成果。
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