19世纪的蒸汽机、20世纪初期的电力、20世纪70年代的自动化技术都为工业生产带来了翻天覆地的变化。然而，每次技术革命的大潮并没有减少总体的就业机会。尽管制造类岗位的数量会有所减少，但新的工作岗位不断涌现，随之而来的是对新技能的需求。如今，制造业正在经历第四次工业革命——新型数字化工业技术的崛起被称为“工业4.0”，新一轮的劳动力转型已近在眼前。
新一轮的工业革命将如何展开?它会创造就业机会，还是会摧毁工作岗位?职位要求将如何发展变化?哪些工作技能将倍受青睐?企业领导者和政策制定者有必要了解这些问题的答案，这将有助于他们通过合理安排具有合适技能的员工来充分把握工业4.0所带来的机遇。
为了更好地了解劳动力结构在工业4.0时代的发展变化，我们分析了多项新技术将会对全球领先的德国制造业布局产生的影响。我们发现，工业4.0可以帮助制造型企业提升竞争力，在提高生产力的同时扩大劳动力队伍。由于生产制造日益向资本密集型发展，劳动力成本较低的传统地区将逐渐丧失其优势，制造型企业会更愿意将之前外包的生产工作再度转回国内。
工业4.0还有助于制造型企业创造新的工作岗位，以满足因现有市场的发展以及新产品、新服务的推出而产生的更大需求。与此形成鲜明对比的是，在此前每一次技术革命爆发时，尽管产量都会大幅提升，生产制造类的岗位都会有所缩减。比如，从1997年到2003年，自动化和离岸外包使德国制造业减少了18%的工作岗位，但同时产量却保持上涨。
在这份报告中，我们探讨了从现在起到2025年工业4.0将如何改变生产制造类工作的格局。我们展示了劳动力市场演变的定量建模成果，以及通过专家访谈获得的定性见解。
工业4.0的使用场景分析
科技进步为工业4.0奠定了基础。在接下来的10至15年间，科技创新将重塑商业和经济格局(参阅BCG于2015年4月出版的聚焦报告《工业4.0：生产力的未来和制造业的发展》)。为了量化分析技术对工业劳动力的影响，我们研究了十个最具影响力的使用场景，揭示了技术对德国23个行业40类工作的影响(参阅图1)。对同一类型的工作来说，不同岗位对劳动力技能的要求虽然具有关联性，但在一定程度上也有所不同。
为了确定每个使用场景对不同类型工作就业人数的具体影响，我们与20位行业专家携手合作，共同分析每个使用场景如何提升现有岗位的生产力水平或是如何创造新的就业机会。我们先从具体部门入手，然后将研究成果外推到企业、行业以及相关行业的层面，最终提升到德国整体制造业的层面。
需要强调的是，我们的分析聚焦于工业4.0对就业增长的带动作用，并不是对研究期间总体就业状况的变化进行预测。我们的数据并不能说明市场整体发展或生产率提高的原因，而且不同行业之间也会存在巨大差异。
我们挑选这10个使用场景所依据的标准是：对劳动力产生的总体影响，以及为了完成相关工作是否要求员工具备新技能。下面的几个例子表明了多种技术应用对劳动力队伍的影响。
大数据驱动下的质量管理：一家半导体制造企业采用算法来分析质量管理的实时数据和历史数据，识别质量问题及其原因，并准确地找到方法来最大程度地减少产品缺陷和浪费。将大数据运用于制造业将会减少专门从事质量管理的人员数量，同时也会增加对工业数据科学家的需求。
机器人辅助生产：一家塑料制造企业利用与人类高度相近且具有类似手部功能的机器人为其工作。这些机器人很容易接受新的任务。内置的安全感应器和摄像头让机器人可以与周围的环境进行互动。机器人所代表的科技进步将大幅削减生产环节中的人工岗位，比如组装和包装环节中的人工岗位，但同时也将创造出新的工作岗位，也就是机器人协调员(我们将在后文中对此有详细描述)。
无人驾驶物流工具：一家食品饮料制造企业采用了自动化运输系统，该智能系统可以在工厂中独立运作，从而减少了对物流人员的需求。
生产线模拟仿真：一家消费品制造企业利用创新软件，在安装生产线之前先进行模拟，然后将模拟结果用于优化运营。此类技术的应用将增加对工业工程师和模拟专家的需求。
智能供应网络：一家国际消费品企业采用先进技术来操控整个供应网络，从而优化了供应决策。技术的应用将减少从事运营规划的岗位数量，同时创造了对供应链协调岗位的需求，以便更好地处理小批量的交付需求。
预测型维护：一家风力涡轮机制造企业为其客户提供对设备的实时远程监控以及全天候的诊断中心服务。如果涡轮机中的一个振动监控感应器探测到异常，就会立即自动发出警报。监控和传感器技术使制造商能够在设备发生故障前就进行维护，进而将促进与系统设计、IT、数据科学相关的职位大幅增长。这样的技术进步还会催生出一个新的岗位，也就是拥有数字化辅助手段的现场服务工程师，但同时也将导致对传统技工的需求下降。
机器即服务：一家德国压缩机制造企业并不直接销售机器，而是将压缩空气当作一种服务来进行销售。企业为用户安装压缩机，并且按需对设备进行维护和升级。这样的商业模式不仅有助于增加生产和服务类工作岗位，而且还要求制造商扩大自身的销售队伍。
自组织生产：一家齿轮制造企业对产品线进行了专门设计，使之可自动协调和优化每一环节的利用率。尽管这样的自动化设计将会减少对从事生产规划的人员需求，但同时将提高对数据建模和分析专家的需求。
增材制造精密零件：诸如选择性激光烧结和3D打印等技术可令制造商一站式打造复杂的零件，消除对零件进行组装和设置库存的需要。在研发中心和工程学领域，与3D计算机辅助设计和3D建模相关的新工作岗位正在出现，而与此同时，从事零件组装的工作岗位正在不断减少。
在增强现实技术的辅助下开展工作、维护和服务：一家德国物流企业的员工使用具有增强现实功能的眼镜来查看派件信息和位置信息，包括精准识别货物在货架上的位置，同时还能自动扫码。这一系统还能远程辅助基本的维护任务，并提供针对具体客户的货物包装指导。采用增强现实技术大大提高了维修技术人员的处理效率，同时要求企业在研发、IT和数据辅助系统等领域建立起广泛的新能力。
就业水平的变化
根据这10个使用场景所展示的情况，为了预测从2015年到2025年工业4.0对德国工业劳动力的影响，我们从两个变量的角度对一系列情景进行了分析。这两个变量包括：由技术进步带来的额外收入增长，以及先进技术的普及率(参阅图2)。我们还运用了波士顿咨询公司(BCG)的专有定量模型来分析工业4.0对具体公司劳动力队伍的影响。
制造型企业可以通过以下方法来推动收入增长：
采用更具柔性的生产线、机器人和3D打印技术来提供更多定制化的产品
采取机器即服务(machine as a service)等创新的商业模式来开拓新的市场
运用增强现实技术，以拓展售后服务并开发新服务
采取更多措施以满足对工业4.0技术(如自动化机器人)日渐增长的需求
所有的情景都显示，先进技术成果的普及将带来生产力的大幅提升，从而减少了为达到固定产量而所需的劳动力数量。尽管有些岗位将会消失，但人与机器之间的合作关系将会更加密切。
在最有可能发生的基本情景中，我们认为德国企业将利用工业4.0来额外实现1%的年增长，先进技术成果的普及率将达到50%。在这样的情景中，工业4.0将为德国净增约35万个就业岗位，与研究目前所涉及的23个制造行业的700万劳动力相比，增幅达5%。机器人和计算机技术的普及将减少约61万个组装和生产类岗位，但新增的96万个就业机会将抵销组装和生产类岗位的减少。IT、分析和研发领域额外需要21万高技能人才;此外，前文所述的收入增长机遇也将带来约76万个新的工作岗位——所有这些都是新增就业机会的来源。
在基本情景中，通过对不同类型的工作和行业进行分析，我们发现情况截然不同(参阅图3)。总体来说，德国尤其需要具备IT和软件开发技能的人才。IT和数据整合领域的岗位数量将翻倍，新增工作岗位将达到11万，占据了这一类型工作岗位增长的96%。研发和人机界面设计领域的工作岗位将增加约11万。
在意料之中的是，考虑到数据在工业4.0使用场景和商业模式中的重要性，工业数据科学家将成为增速最快的工作岗位，新增岗位将达到约7万。对软件和IT界面的更多应用也会导致对IT解决方案架构师和用户界面设计师的需求激增。随着机器人的日益普及，制造型企业将需要一个全新的工作岗位，也就是机器人协调员，从而有望带来4万个新增岗位。
企业将减少对从事简单、重复性工作的人员需求，因为它们可以利用机器来从事这些工作并实现标准化操作。此类工作岗位的减少将主要源于机器人在生产车间的应用以及常规工作实现计算机化操作。生产类岗位将减少12万(相当于4%)，质量管理类岗位将减少2万(相当于8%)，维护类岗位将减少多达1万(相当于7%)。常规的认知型工作也将会受到影响，比如，2万多个生产计划岗位将被取消。到2025年以后，顶替劳动力的机器人和人工智能将加速发展。
在行业层面，智能机械市场的不断拓展将为智能机械制造商新增7万个工作岗位，相当于6%的增长。相比之下，机器人的应用将会抑制汽车行业和金属制品制造企业的就业增长。
基于对所有使用场景的分析，我们预计机器人辅助生产将导致相关制造领域的工作岗位净增幅大减，这是因为机器人辅助生产将带来生产效率的极大提升，使制造型企业能够大幅缩减生产车间的人员数量。与此同时，机器人以及包括预测型维护和增强现实技术在内的其他使用场景也将帮助制造型企业采用新的商业模式，以促进新的就业机会。
