2022製造業正面臨的嚴峻挑戰：勞動力短缺
勞力密集產業，泛指在生產的過程裡，需要投入較多體力勞動的產業。勞力密集的程度，又取決於生產要素中，勞動力所佔有的比例。在自動化的浪潮下，勞力密集的生產方式已逐漸地改變。如今，作業員會在機器無法獨立運作時從旁協助，與過往相比，體力勞動的需求大幅下降。有作業員在側與機器一同工作，能夠增強作業的速度、效率和準確性，整體價值也隨之提升。
德勤(Deloitte) 對2022年製造業的趨勢提出了一系列分析。許多趨勢是正面的，例如因應氣候變遷，對於永續的追求更為強勁；資安也更加被重視，用以保護資訊隱私。然而，其中最重要的趨勢為勞動力短缺。在美國，製造業空缺的職位創下歷史新高，顯見難以被目前的勞動力所滿足。根據德勤的調查：「38%的高級主管認為，2022年關於生產勞動力的首要目標是吸引新的作業員，其次是鼓勵員工留職（31%）和再培訓（13%）。」
由此可知，關於製造業邁入自動化，將有大量作業員失業的焦慮，是有些被誇大了。事實是：「人和他們在製造業中所創造的價值，仍是不可替代的，並且比以往更為關鍵。」眾多國家都表示了對於勞動力的急切需求，包括加拿大、美國、歐盟、英國等。2022年，製造業最要緊的問題是：「勞動力。我們該如何獲得更多的勞動力？」
一窺產力密集產業的現況
針對2022年前所未有的勞動力短缺，富比士(Forbes) 歸結出五大原因。
- 產業名聲
製造業所具有的形象，會讓人想像是在維多莉亞時代的廠房工作。符合條件的工人約有36%認為製造業缺乏吸引力，更傾向投身於醫療保健或是科技產業。 - 乾涸的人才庫
已開發國家的人口成長已趨緩，這要歸因於出生率的低落，以及許多排外的移民法規阻擋了人才的流入。疫情下，在產業中的中高齡勞力也會傾向提早退休。再加上年輕人對於製造業有著先入為主的誤解，縮小了招募經理的人才資料庫。 - 需求上升
需求的上升可從兩個面向來檢視。一是技術的革新提升了作業員的效率和生產力，必須招聘更多的勞動力來管理機器；二是人們的慾望更勝從前，特別是在疫情之下，而企業必須滿足這樣的需求。 - 技能的斷層
日益複雜且科技化的製造環境下，缺乏具有技術、體能以及軟實力的潛在求職者。同時具有藍領與白領技能的工作者—我們將其稱為新領工作者，但這個群體仍然遠遠不夠大。 - 工作與生活平衡的轉變
疫情下，人們大部分時間都待在家裡，這模糊了家人與工作的優先次序，特別是女性肩負著家庭與事業的雙重負擔。疫情稍加穩定過後，求職者更在乎公司的福利與文化，願能與家人常保聯繫。此外，身心健康愈加被人們重視，在傳染病面前，與大量作業員一同在廠房裡賺取薪酬，似乎是不值得的。
在政府提出促使生育率上升，以及完整技能教育的政策之前，公司只能另尋他法，提升自身的吸引力與強化技能培訓。然而，要落實這些方法非常困難，而且公司也很抗拒。薪資的調升和冗長的入職訓練都不是公司樂於承擔的成本。要解決2022年的勞動力短缺問題，還需要更多的幫助。
工業4.0，一場社會文化革命
技術的創新與社會文化的變革時常是攜手並進的，人工智慧的進步將緩解製造業得面臨的社會文化改變。如果公司能夠順利地招聘、使員工願意留職，富有吸引力，那便擁有著競爭優勢。
麥肯錫(McKinsey) 的報告曾深入探討，人工智慧是如何改變人們的工作模式與價值，更直指資料分析是勞動力短缺、生產力不足的解方。透過運動量測、週期時間量測、位置追蹤和數位的績效管理提供數據，得以有效地改善生產線作業。有兩種主要的解方，分別是動態排程以及數位培訓。
由工業4.0所驅動的影像分析，能夠提供一種調度機制，藉以彌補勞動力的差距。當員工需要休假，無論是基於健康因素或是家庭責任，人工智慧的演算法都能夠將技能與工作站相互配對，快速地計算並委派工作，為人員的變動創造出完美流程。PowerArena 正在開發這項技術，以使工廠對新聘人員更具吸引力，希望彈性的工作流程可以創造更大的機會，使工作與生活得以平衡。如此一來，將大大改善工廠的人才資料庫。 這正是2022年勞動力短缺的主要解決方案。
此外，PowerArena所提供的服務包括影像的回放和註記，這能協助改善入職訓練和再培訓，經由AI強化的影像，可以幫助作業員了解工作站複雜且精細的SOP流程，及時的警報系統也能緩和犯錯的壓力。當作業員略過某一步驟，或是以錯誤的順序完成步驟時，系統會立即發佈警報，以便更正。如此一來，對於員工的培訓將變得快速且不昂貴。因此，若工廠能透過有效率的方式培訓新進員工，就毋須擔心過高的人員流動率。
總結來說，2022 年勞動力的短缺問題，只有在人工智慧的幫助下才能獲得解決。
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