在美国，制造业对熟练工人的需求和现有人才库之间的差距越来越大。A最近的德勤和制造业研究所的研究预测，到2030年，潜在的就业缺口将达到210万个，这是一项挑战和一场迫在眉睫的危机。如果这一问题得不到解决，其影响将远远超出数字范畴，预计同年经济生产率将损失1万亿美元。
应对这一挑战的关键在于提高技术专家的技能，他们是制造业未来的驱动力。拥抱新兴技术不再是一种选择，而是一种必然，采用尖端工具至关重要。技术专家必须学会如何使用数字孪生和人工智能等推动工厂数字化的工具，并了解3D打印等推动即时制造或增材制造的新工具。
具体而言，这些创新让我们得以一窥未来，改善运营、优化效率和简化生产流程，并有助于缩小制造业的技能差距:
快速工程
即时工程是生成式人工智能（GenAI）的重要组成部分。它需要为人工智能系统创建有效的输入，以优化制造流程、增强质量控制、预测维护、简化供应链、实现定制化和促进可持续发展。对prompt工程的掌握使技术人员能够充分利用GenAI的潜力，在制造业中培养创新的问题解决方案和设计思维，并为更高效和更具竞争力的行业开发人工智能驱动的解决方案。
数字制造和机器人功能
数字制造包括各种技术和实践，以提高制造运营的效率、生产率和灵活性。预计该行业将在2023年至2030年间大幅增长。在2022年全球数字制造市场当时的估值为3876.5亿美元，预计2023年将达到4560亿美元。
一个越来越令人兴奋的领域是机器人软件的无代码解决方案。传统的机器人编程是零散和昂贵的，由于机器人制造商使用专有语言，通常需要广泛的培训和专业知识。像Augmentus这样的工具旨在通过提供无代码、基于视觉的机器人系统来扰乱工业机器人软件市场，该市场预计到2030年将达到470亿美元。
随着计算机视觉的进步克服了历史上的编程挑战，机器人变得更加多功能和适应性更强。通过利用机器人技术，技术专家可以增强人类的能力，创造一个双赢的场景，即人类专注于更高层次的任务，而机器人处理重复性或体力要求高的工作。这种协同作用提高了生产率，并为提高劳动力技能打开了大门。拥抱机器人技术使技术专家能够成为创新的推动者，为更敏捷、更高效、更熟练的劳动力铺平道路，为制造业的未来做好准备。
增材制造方法
尽管采用和进展缓慢，但我们开始看到3D打印等增材制造方法的整体有效性大幅提升。采用这些技术的技术专家有助于这些技术的进步，并释放其在推动即时制造模式方面的潜力。增材制造通过提供定制化、快速原型制作、减少浪费以及创造传统方法（减法制造）无法实现的复杂几何形状的能力，重新构想了制造的本质，同时需要包含设计思维、材料科学和数字专业知识的多样化技能组合。
人工智能分析
通过将AI分析集成到制造流程中，技术专家能够利用数据驱动的见解，优化运营并预见潜在的瓶颈或增强机会。人工智能分析使个人具备理解、解释和利用复杂数据集的能力，这一技能在现代制造环境中变得越来越重要。此外，通过利用人工智能分析，技术专家促进了更加精简和敏捷的生产流程，从而更快地适应市场需求。采用这项技术可以增强个人技能组合，增强制造业的韧性，确保其在全球格局中的竞争力。