新一代智能制造需要什么样的数字化工人？智能工厂的组织结构该如何改变？
2026年04月10日新一代智能制造是以新一代人工智能为核心驱动力，通过信息-物理系统（CPS）实现人、信息、物理系统全面互联，进而推动制造业在研发、生产、管理、服务等全价值链环节发生根本性变革的先进制造模式。核心在于实现了制造系统从被动执行向主动认知与自主决策的跨越，人机深度融合，人去处理复杂性和不确定性的问题，从重复性的体力劳动和脑力劳动中解放。
在新一代智能制造的范式转换过程中，生产要素的结构发生了根本性变迁——数据成为核心生产要素，算法成为核心生产工具。制造业价值链底层逻辑的变革，必然导致劳动力形态的结构性重塑。工厂原有的组织架构中不同部门的员工正在发生职能交叉，职能部门的员工要具备IOT能力，业务部门的员工要具备数据分析能力，IT部门要具备创意创造能力。
在传统自动化阶段，信息技术（IT）与运营技术（OT）是平行的双轨。而在新一代智能制造中，基于信息物理系统（CPS），IT与OT实现了深度嵌套。数字化工人的知识基础必须从单一的机械/电气原理向“机-电-软-算”跨学科拓扑结构转型。这意味着数字化工人需要具备的职业技能是复合型。那么，新一代智能制造需要什么样的数字化工人？结合产业实践，我们认为数字化工人的职业技能可解构为以下五个核心模块。
1、通信网络排查技能： 能够理解并操作车间级的工业以太网、5G\6G专网环境；熟悉OPC UA、MQTT等主流工业通讯协议，能够进行设备联网状态的基础排查与网络节点配置。
在新一代智能制造工厂中数据成为核心生产要素，数字化工人必须具备将数据转化为决策依据的能力。
1、多源异构数据采集与校验技能：能够识别传感器（如震动、温度、视觉）采集的数据质量，具备基础的数据清洗意识，能剔除因设备故障或环境干扰产生的无意义数据。
2、工业数据分析与可视化技能：能够看懂并配置多维度的生产数字看板，掌握基础的统计分析方法，能够利用BI工具进行良率波动、设备综合利用效率下降的初步归因分析。
3、AI工具与工业大模型调用技能：不要求训练算法，但必须具备工业提示词编辑和标注能力。能够精准向工厂AI智能助手或AI质检系统下达指令，解读AI输出的异常告警概率，并结合现场工况判断是否执行干预。
新一代智能制造车间的任务执行主体变成了机器人和数控中心，数字化工人的技能从手工加工转向指挥与人机交互调度。
1、协作机器人编程与调试技能：掌握人形机器人、机械臂、AI机械设备的安全操作规范，能够通过拖拽示教、图形化编程界面，快速修改和设定机械臂和机器人的运动轨迹、抓取逻辑与力控参数，以适应混线生产需求。
2、柔性产线重构与调度技能：在小批量多品种制造模式下，能够通过数字指令快速调整工装夹具，在系统中重新配置AGV/AMR的物流路径与物料配送节拍。
3、智能产线异常恢复技能：当AI全自动产线因卡料、指令错误等原因停机时，能够迅速通过人机界面定位报警节点，完成物理状态的复位与软件逻辑的解锁，实现分钟级恢复。
随着生产要素的全面数字化，数字化工人不仅是数据的生产者，也是数据的直接接触者与保管者。其数据安全技能必须贯穿数据的流转全生命周期。数字化工人不需要去修防火墙，但他们必须清楚自己手中的每一个工艺参数、每一次质检记录都是企业的核心资产，必须具备在“采、存、算、管、用”每一个操作环节中保护这些资产不被泄露、不被滥用的职业素养与操作技能。
在新一代智能制造车间中，如何设计新的组织架构、新的岗位职责、新的薪酬体系、新的绩效考核，成为工厂主必须要面临的问题。未来的职业技能等级评价体系中，对数字化工人的考核，将不再仅仅是能不能加工出合格的零件，而是升级为能不能在AI全自动系统中正确配置参数以加工出零件、能不能通过数据预警在零件报废前干预设备以及能不能用低代码工具把加工经验固化为数字资产。这种硬技能软化、软技能硬核化的趋势，是智能制造人力资本建设的核心着力点。
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作者：FET国际经济与产业科技智库秘书长 张景媛
撰文时间：2026年4月9日
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