目前电子组装行业核心技术的成熟度已经很高且相对稳定，一些曾经要求对材料和工艺有专业知识的职位正由拥有自动化和计算机化解决方案经验的专家担任。现在是时候重塑行业对经理、工程师和生产操作员职能的期望，以吸引和支持另一种制造创新。
当SMT刚问世时，我天真地认为拾起元件并将其贴装在PCB的目标位置上不会有多难，尽管有时确实存在一些挑战。但随着该领域技术和专业知识提升，设备速度变得更快，物料尺寸也变得更小。当PCB尺寸、走线间距与物料尺寸同时减小时，与清洗及测试和检测有关的挑战一次又一次出现。
经过30年的发展，SMT相关领域专业人才作出巨大贡献，但我仍然坚持最初的观点——PCB组装并不复杂。该观点来自以下的观察：专业知识和技术已经从各个SMT工厂转移到了设备和材料供应商。现在，我们信任所购买的设备和材料，认为复杂、成熟且先进的设备和材料确实可以高效、可靠地完成预期工作。如今，创建SMT配置来满足生产线需求，就像订购现成的产品一样简单，从众多供应商中任选一家就可以为这项任务选择出最好的工具。
这完全符合核心技术专家的发展趋势——离开制造业，要么继续与设备供应商合作，要么干脆退休。然而这一趋势的关键问题是：“这样是否会造成一些职位空缺？”就目前的情况看来，也许会，但是我认为这不是严重的问题。如今，任何不断增加的挑战都主要由供应商来应对，制造业保持现状即可继续生存。
当然，这不是一种选择。现在，以工厂为中心的改进成为了决定差异化的因素。在许多地区，变化的结果继续带来挑战，但在没有帮助的情况下，及时识别异常并跟踪根本原因所需的详细信息这是不可能完成的。在劳动力成本较低的地区，许多技能相对较低的人正面临这些挑战，例如物流、计划优化和质量控制人员。
随着产品种类的增加，整个工厂车间会陷入混乱，需要不断“灭火”，处理各种问题。这不是智能制造环境下的员工职能定位。换句话说，不能用不熟练的工人代替以前的技术专家。随着行业从大规模生产走向大规模定制的极端，需要重新发明与工厂级功能相匹配的技术。
基于自动化设备的核心制造和组装减少了对人工的需求，因此软件自动化取代了利用Excel等工具来进行计划制定、物料管理、质量控制所做的重复计算，以及ERP和MES系统。工厂改善运营的方式是数字化的，所需要的员工是那些了解如何利用软件系统来改善制造的人。
目前为止，在制造中使用实时数据是受限制的，原因在于缺乏具有一致意义并可被信任用于调查过程和决策的及时数据。对于大多数公司而言，实现数字化的主要推动力是可追溯数据的收集，而数据本身是无秩序的。值得庆幸的是，数字制造终于迎来了工业4.0和智能制造革命。最值得注意的行业标准是IPC CFX标准，包括IPC 数字孪生、IPC-1782精确可追溯性，以及IPC-2581《数字产品模型交互（DPMX）》等，用正确的工具可完全实现可靠的数据互操作性。
然而，制定标准仅仅是开始。MES中很少应用这些标准，但是这些开放的行业标准背后是热衷于投身工业4.0改革的公司，他们显然正在设定对应的计划，为工厂的可视性、控制和优化质量以及进一步自动化提供了支持。制造业真正需要的是具备这些技能的人员：了解数据的使用、所选技术的差异以及后果，以及如何根据数据显示的信息进行决策和管理。
幸运的是，员工数字技能和经验正在增长，但是制造业并不是最吸引拥有这些技能人才的领域。制造工厂取得竞争优势的方式只有改变——为了利用现有技术，需要改变传统招聘和职能定位的方法。
还有最后一个挑战，制造业传统方法的势头依然强劲。由于制造业发展缓慢，难以获得良好的数据，因此制造业和供应链中的管理人员变得内省，整个职业生涯都封闭在工厂的四面墙中，他们认为提出开创性的数字技术代表着一条危险的道路。
高级管理人员与新入行的制造工程师、经理和操作员之间需要建立信任，秉着开放的心态才能更好地应对新挑战。现实情况是，随着这些新岗位对新技能的要求，制造业本身的培训需求也随之而来。那些通过沟通、信任和相互尊重，在技能、制造和数字技术的混合组合中创建适当平衡的公司才能成功。
Michael Ford任Aegis Software公司新兴产业战略高级总监。如需阅读往期专栏或联系Ford，可点击此处。
