A produção industrial foi transformada por energia a vapor no século XIX, eletricidade no início do século XX e automação na década de 1970. Essas ondas de avanço tecnológico não reduziram o emprego geral, no entanto. Embora o número de empregos de fabricação tenha diminuído, surgiram novos empregos e a demanda por novas habilidades cresceu. Hoje, outra transformação da força de trabalho está no horizonte, pois a fabricação experimenta uma quarta onda de avanço tecnológico: a ascensão de novas tecnologias industriais digitais que são conhecidas coletivamente como Indústria 4.0. Isso criará ou destruirá empregos? Como os perfis de emprego evoluirão? E que tipos de habilidades estarão em demanda? As respostas a essas perguntas são críticas para líderes empresariais e formuladores de políticas, pois procuram aproveitar ao máximo as oportunidades decorrentes da indústria 4.0, garantindo que exista uma força de trabalho adequadamente qualificada para capturá -las. Descobrimos que, ao adotar a indústria 4.0, os fabricantes poderão aumentar sua competitividade, o que lhes permitirá expandir sua força de trabalho industrial ao mesmo tempo em que a produtividade aumenta. À medida que a produção se torna mais intensiva em capital, as vantagens dos custos de mão-de-obra dos locais tradicionais de baixo custo diminuem, tornando-o atraente para os fabricantes trazer empregos anteriormente offshored de volta para casa. A adoção do setor 4.0 também permitirá que os fabricantes criem novos empregos para atender à maior demanda resultante do crescimento dos mercados existentes e da introdução de novos produtos e serviços. Esse cenário favorável contrasta com as épocas anteriores do avanço tecnológico, durante o qual o número de trabalhos de fabricação diminuiu apesar de um aumento no volume geral de produção. Por exemplo, a automação e a offshoring causaram uma diminuição de 18 % na força de trabalho de fabricação da Alemanha de 1997 a 2013, ao mesmo tempo em que o volume de produção aumentou. especialistas. Aplicando essas descobertas, oferecemos recomendações aos líderes em negócios, educação e governo de como eles podem promover a adoção da indústria 4.0 e, assim, aprimorar a produtividade e o crescimento da força de trabalho industrial. (Ver 

How will this next wave of industrial evolution play out? Will it create or destroy jobs? How will job profiles evolve? And what types of skills will be in demand? The answers to these questions are critical to business leaders and policy makers as they seek to take full advantage of the opportunities arising from Industry 4.0 by ensuring that an appropriately skilled workforce is in place to capture them.

To understand how the industrial workforce will evolve with Industry 4.0, we looked at the effects that these new technologies will have on Germany’s manufacturing landscape, which is among the world’s most advanced. We found that by adopting Industry 4.0, manufacturers will be able to increase their competitiveness, which will enable them to expand their industrial workforce at the same time that productivity increases. As production becomes more capital intensive, the labor cost advantages of traditional low-cost locations will shrink, making it attractive for manufacturers to bring previously offshored jobs back home. The adoption of Industry 4.0 will also allow manufacturers to create new jobs to meet the higher demand resulting from the growth of existing markets and the introduction of new products and services. This favorable scenario contrasts with previous eras of technological advancement, during which the number of manufacturing jobs declined despite an increase in overall production volume. For example, automation and offshoring caused an 18 percent decrease in Germany’s manufacturing workforce from 1997 through 2013, at the same time that production volume increased.

In this report, we examine how Industry 4.0 will alter the landscape for manufacturing jobs through 2025. We present the results of a quantitative modeling of the labor market’s evolution, as well as qualitative insights gleaned from discussions with a wide variety of experts. Applying these findings, we offer recommendations to leaders in business, education, and government for how they can foster the adoption of Industry 4.0 and thereby enhance the productivity and growth of the industrial workforce.

The advances in technology that form the foundation of Industry 4.0 will reshape the business and economic landscapes during the next 10 to 15 years. (See  Indústria 4.0: O futuro da produtividade e crescimento nas indústrias de manufatura= . (Consulte Anexo 1.) Uma família de empregos compreende funções de trabalho que exigem habilidades relacionadas, mas um pouco diferentes. promoveria ganhos de produtividade para as funções existentes ou criaria novas. Primeiro, determinamos os efeitos em um único local de trabalho e depois extrapolamos os resultados para os níveis da fábrica, a indústria, as indústrias relacionadas e, finalmente, o setor de manufatura geral da Alemanha.

To determine the extent to which each use case would affect the number of employees required for specific job families, we worked with 20 industry experts to analyze how each use case would promote productivity gains for existing roles or create new ones. We first determined the effects at a single workplace and then extrapolated the results to the levels of the factory, the industry, related industries, and, ultimately, Germany’s overall manufacturing sector.

É importante enfatizar que nossa análise, focada apenas nos efeitos incrementais do setor 4.0 no crescimento do emprego, não prevê alterações no emprego geral para o período estudado. Os números não respondem pelo crescimento geral do mercado ou ganhos de produtividade, que variam significativamente pela indústria. Os exemplos a seguir de cada caso de uso ilustram as possibilidades de implantação e as implicações para a força de trabalho. A aplicação de big data na fabricação reduzirá o número de trabalhadores especializados em controle de qualidade, aumentando a demanda por cientistas de dados industriais.

We selected the ten use cases on the basis of their overall impact on the workforce and the degree to which new skills would be required to complete the related tasks. The following examples of each use case illustrate the possibilities for deployment and the implications for the workforce.

• Big-Data-Driven Quality Control. A semiconductor company uses algorithms to analyze real-time or historical quality-control data, identifying quality issues and their causes and pinpointing ways to minimize product failures and waste. The application of big data in manufacturing will reduce the number of workers specializing in quality control, while increasing the demand for industrial data scientists.
• Produção assistida por robô. Sensores de segurança e câmeras permitem que os robôs interajam com seu ambiente. Tais avanços reduzirão significativamente a quantidade de mão-de-obra manual nas operações de produção, como montagem e embalagem, mas criará um novo trabalho-coordenador de robôs (que descrevemos mais adiante). Pessoal. A plastics producer uses robots that are similar to humans with respect to their size and hands and that can be easily trained to take on new tasks. Safety sensors and cameras allow the robots to interact with their environment. Such advancements will significantly reduce the amount of manual labor in production operations, such as assembly and packaging, but create a new job—robot coordinator (which we describe later).
• Self-Driving Logistics Vehicles. A food and beverage manufacturer has deployed automated transportation systems that navigate intelligently and independently within its factory, thereby reducing the need for logistics personnel.
• Simulação da linha de produção. A implementação desta tecnologia aumentará a demanda por engenheiros industriais e especialistas em simulação. Essa aplicação de tecnologia reduzirá o número de empregos no planejamento de operações, ao mesmo tempo em que cria a demanda por coordenadores da cadeia de suprimentos para lidar com entregas em tamanhos de lotes menores. A consumer products manufacturer uses innovative software to simulate production lines prior to installation and applies the insights to optimize operations. Implementation of this technology will increase the demand for industrial engineers and simulation experts.
• Smart Supply Network. By using technology to monitor its entire supply network, an international consumer-goods company has enabled better supply decisions. This application of technology will reduce the number of jobs in operations planning, while creating demand for supply chain coordinators to handle deliveries in smaller lot sizes.
• Manutenção preditiva. Os alarmes são gerados automaticamente se um dos sensores de monitoramento de vibração em uma turbina indicar que ocorreu uma anormalidade. As tecnologias de monitoramento e sensores permitirão que os fabricantes reparem o equipamento antes que ocorram quebras e promoverão um aumento significativo nos trabalhos associados ao projeto do sistema, TI e ciência de dados. Esses avanços também criarão um novo trabalho-os engenheiros de serviço de campo assistidos digitalmente-enquanto reduzem a demanda por técnicos de serviço tradicionais. A wind turbine manufacturer offers its customers real-time remote monitoring of equipment and 24-7 access to a diagnostic center. Alarms are automatically generated if one of the vibration-monitoring sensors in a turbine indicates that an abnormality has occurred. Monitoring and sensor technologies will allow manufacturers to repair equipment before breakdowns occur and will foster a significant increase in jobs associated with system design, IT, and data science. These advancements will also create a new job—digitally assisted field-service engineers—while reducing demand for traditional service technicians.
• Máquinas como serviço. A empresa instala um compressor no site de um cliente e mantém e atualiza o equipamento conforme necessário. Além de promover o crescimento do emprego na produção e serviço, esse modelo de negócios exige que os fabricantes expandam sua força de vendas. A German compressor manufacturer sells compressed air as a service instead of selling the machinery itself. The company installs a compressor at a client’s site and maintains and upgrades the equipment as required. In addition to fostering job growth in production and service, this business model requires manufacturers to expand their sales force.
• Produção auto-organizada. Um produtor de engrenagens projetou suas linhas de produção para coordenar e otimizar automaticamente a utilização de cada ativo. Embora o uso desse tipo de automação reduzirá a demanda por trabalhadores no planejamento da produção, aumentará a demanda por especialistas em modelagem e interpretação de dados. Novos empregos em design de computador 3D e modelagem em 3D estão sendo criados em P&D e engenharia, enquanto os trabalhos estão sendo perdidos na montagem de peças. O sistema também foi projetado para ativar a assistência remota com tarefas básicas de manutenção e fornecer instruções de embalagem específicas do cliente. O uso da realidade aumentada está aumentando significativamente a eficiência do processo para os técnicos de serviço, exigindo que as empresas criem novos recursos em P&D, TI e sistemas de assistência digital.
• Additive Manufacturing of Complex Parts. Techniques such as selective laser sintering and 3-D printing enable manufacturers to create complex parts in one step, eliminating the need for assembly and inventories of individual parts. New jobs in 3-D computer-aided design and 3-D modeling are being created in R&D and engineering, while jobs are being lost in parts assembly.
• Augmented Work, Maintenance, and Service. Workers at a German logistics company use augmented-reality glasses to see dispatch information and navigation instructions, including the exact location of an item on a shelf, and to automatically scan bar codes. The system is also designed to enable remote assistance with basic maintenance tasks and provide customer-specific packaging instructions. The use of augmented reality is significantly increasing process efficiency for service technicians, while requiring companies to build extensive new capabilities in R&D, IT, and digital assistance systems.
  

Para estimar como a indústria 4.0, como representada pelos dez casos de uso, afetará a evolução da força de trabalho industrial da Alemanha de 2015 a 2025, examinamos vários cenários para duas variáveis: o crescimento adicional da receita gerado por esses avanços tecnológicos e sua taxa de adoção. (Consulte Anexo 2.) O modelo quantitativo proprietário do grupo de consultoria de Boston também pode ser usado para analisar as implicações da indústria 4.0 para a força de trabalho de empresas específicas. Rotas

Manufacturers can generate revenue growth by taking one or more routes

• Adopting more flexible production lines, robotics, and 3-D printing to offer products with higher levels of customization
• Implementing innovative business models, such as machines as a service, to tap into new markets
• Deploying augmented reality in the field to expand after-sales service and to develop new services
• Expanding their efforts to meet increased demand for Industry 4.0 technologies, such as autonomous robots
  

Em todos os cenários, a taxa de adoção de avanços tecnológicos levará a ganhos significativos de produtividade, reduzindo assim o número de funcionários necessários para atingir um determinado nível de produção. Embora alguns empregos sejam perdidos, o nível de cooperação entre humanos e máquinas aumentará significativamente. Nesse cenário, o setor 4.0 levaria a um aumento líquido de aproximadamente 350.000 empregos, representando um ganho de 5 % quando comparado à força de trabalho de hoje de aproximadamente 7 milhões de pessoas nas 23 indústrias de manufatura estudadas. Um maior uso de robótica e informatização reduzirá o número de trabalhos em montagem e produção em aproximadamente 610.000. No entanto, esse declínio será mais do que compensado pela criação de aproximadamente 960.000 novos empregos. Os ganhos de trabalho resultarão da demanda por 210.000 trabalhadores altamente qualificados, em TI, análises e funções de P&D, bem como a criação de aproximadamente 760.000 novos empregos resultantes dos tipos de oportunidades de crescimento de receita citadas acima. (Veja a Figura 3.) Em geral, a demanda na Alemanha aumentará mais fortemente para funcionários com competências no desenvolvimento de TI e software. O número de trabalhos nela e a integração de dados quase dobrará - 10.000 trabalhos serão adicionados, representando um aumento de 96 % para essa categoria. Trabalhos em P&D e design de interface humana também aumentarão em aproximadamente 110.000. 70.000 novos empregos. O aumento do uso de software e interfaces de TI também fará com que a demanda aumente para arquitetos de solução de TI e designers de interface do usuário. À medida que a implantação de robôs se torna mais comum, os fabricantes precisarão criar o novo papel do coordenador de robôs, resultando em cerca de 40.000 empregos adicionais. A maioria das perdas de empregos resultará da introdução da robótica no chão da loja e da informatização de trabalhos de rotina. As perdas de empregos atingirão 120.000 (ou 4 %) em produção, 20.000 (ou 8 %) em controle de qualidade e até 10.000 (ou 7 %) em manutenção. O trabalho cognitivo rotineiro também será afetado; Por exemplo, mais de 20.000 empregos no planejamento da produção serão eliminados. Como discutido mais adiante, a substituição do trabalho por robôs e inteligência artificial provavelmente acelerará após 2025.

In the most likely base-case scenario, we believe that German companies would use Industry 4.0 to generate additional growth of 1 percent per year and that the adoption rate of these technological advancements would be 50 percent. In this scenario, Industry 4.0 would lead to a net increase of approximately 350,000 jobs, representing a 5 percent gain when compared with today’s workforce of approximately 7 million people in the 23 manufacturing industries studied. A greater use of robotics and computerization will reduce the number of jobs in assembly and production by approximately 610,000. However, this decline will be more than offset by the creation of approximately 960,000 new jobs. The job gains will result from demand for an additional 210,000 highly skilled workers in IT, analytics, and R&D roles, as well as the creation of approximately 760,000 new jobs resulting from the types of revenue growth opportunities cited above.

In the base-case scenario, an examination at the level of specific categories of work and industries reveals a highly differentiated picture. (See Exhibit 3.) In general, demand in Germany will increase most strongly for employees with competencies in IT and software development. The number of jobs in IT and data integration will nearly double—110,000 jobs will be added, representing a 96 percent increase for this category. Jobs in R&D and human interface design will also increase by approximately 110,000.

As would be expected, given the importance of data in Industry 4.0’s use cases and business models, industrial data scientist will be the job function experiencing the highest growth—approximately 70,000 new jobs. The increased use of software and IT interfaces will also cause demand to surge for IT solution architects and user interface designers. As the deployment of robots becomes more common, manufacturers will need to create the new role of robot coordinator, resulting in an estimated 40,000 additional jobs.

Demand will decrease for workers who perform simple, repetitive tasks, because these activities can be standardized and performed by machines. Most of the job losses will result from the introduction of robotics on the shop floor and the computerization of routine jobs. Job losses will reach 120,000 (or 4 percent) in production, 20,000 (or 8 percent) in quality control, and up to 10,000 (or 7 percent) in maintenance. Routine cognitive work will also be affected; for example, more than 20,000 jobs in production planning will be eliminated. As discussed later, the replacement of labor by robots and artificial intelligence will likely accelerate after 2025.

At the industry level, the expanding market for intelligent machinery will allow manufacturers of this equipment to add 70,000 jobs to their workforce, representing a 6 percent increase. By contrast, the introduction of robotics will limit job gains for the automotive industry and for fabricated-metals manufacturers.

Of all the use cases, we estimate that robot-assisted production will cause the largest net decrease in jobs in the relevant manufacturing industries, because the efficiencies it creates will allow manufacturers to significantly reduce the number of jobs on the shop floor. At the same time, robotics and other uses cases, including predictive maintenance and augmented reality, will also allow manufacturers to deploy new business models that promote job creation.

Indústria 4.0 promoverá mudanças significativas na maneira como os trabalhadores industriais realizam seus empregos, e as famílias totalmente novas serão criadas enquanto outras se tornarem obsoletas. Embora a extensão em que a indústria 4.0, especialmente a robótica, substitua o trabalho humano continue sendo uma questão de debate entre os especialistas, descobrimos que os fabricantes usarão cada vez mais robótica e outros avanços para ajudar os trabalhadores. Alguns especialistas argumentam contra a noção de que todos os trabalhos de fabricação podem ser automatizados. Como Ingo Ruhmann, consultor especial sobre sistemas de TI no Ministério Federal de Educação e Pesquisa da Alemanha, explica: "A automação completa não é realista. A tecnologia aumentará principalmente a produtividade por meio de sistemas de assistência física e digital, não a substituição do trabalho humano". O aumento do uso de sistemas de assistência significa que as mudanças qualitativas provocadas pelo setor 4.0 provavelmente serão positivas para a força de trabalho. O número de trabalhos fisicamente exigentes ou de rotina diminuirá, enquanto o número de trabalhos que exigem respostas flexíveis, resolução de problemas e personalização aumentará. Eles terão que combinar know-how relacionados a um trabalho ou processo específico, como técnicas para trabalhar com robôs ou alterar ferramentas em máquinas, com competências de TI que variam de básico (usando planilhas e acesso às interfaces) a avançados (aplicando habilidades avançadas de programação e análise). A necessidade de várias habilidades difíceis e o escopo sem precedentes de mudanças no chão da loja significam que as habilidades "suaves" se tornarão mais importantes do que nunca. Os funcionários terão que estar ainda mais abertos a mudanças, possuir maior flexibilidade para se adaptar a novos papéis e ambientes de trabalho e se acostumar com o aprendizado interdisciplinar contínuo. Necessidades da força de trabalho envelhecida em muitos países desenvolvidos. Por exemplo, alguns trabalhos de linha de montagem automotiva atualmente requerem levantamento pesado e implica posições físicas desajeitadas. Um dispositivo robótico pode ser usado para aliviar um trabalhador de linha de tarefas fisicamente exigentes, bem como para melhorar a ergonomia. Por exemplo, um robô pode levantar os elementos de acabamento de interior de um carro, como um revestimento de teto, no chassi e, após o alinhamento manual por um trabalhador, afixam automaticamente a parte do chassi. (Consulte Anexo 4.)

To perform effectively with Industry 4.0, workers will need to apply a variety of “hard” skills. They will have to combine know-how related to a specific job or process, such as techniques for working with robots or changing tools on machines, with IT competencies that range from basic (using spreadsheets and accessing interfaces) to advanced (applying advanced programming and analytics skills). The need for multiple hard skills and the unprecedented scope of changes on the shop floor mean that “soft” skills will become more important than ever. Employees will have to be even more open to change, possess greater flexibility to adapt to new roles and work environments, and get accustomed to continual interdisciplinary learning.

Several examples illustrate how Industry 4.0 changes the nature of work:

• Automotive Assembly-Line Worker. The use of automation to assist workers with manual tasks will be particularly valuable in responding to the needs of the aging workforce in many developed countries. For instance, some automotive assembly-line work currently requires heavy lifting and entails awkward physical positions. A robotic device could be used to relieve a line worker from physically demanding tasks as well as to improve ergonomics. For example, a robot could lift a car’s interior-finishing elements, such as a roof lining, into the chassis and, after manual alignment by a worker, automatically affix the part to the chassis. (See Exhibit 4.)
  

• Mobile Service Technician. Industry 4.0 will dramatically improve the productivity of service technicians in the field. (See Exhibit 5.) Today’s service technicians may spend only a few hours each day on value-added work at a single site. Most of their workday is spent traveling to the site and discussing the service problem and a solution with other experts or second-level support colleagues. Manual operations throughout the end-to-end process result in significant delays and downtime. In contrast, Industry 4.0 will enable technology-assisted, predictive maintenance. By remotely reviewing a stream of real-time data on machine performance, the technician will be able to proactively identify defects and order spare parts before arriving at a site. Once on-site, the technician will be assisted in making repairs by augmented-reality technology and will be able to receive remote guidance from experts off-site. The work will also be automatically documented. These productivity improvements will reduce total machine downtime from one day to two hours, providing significant benefits to the customer and enabling the technician to work at multiple sites each day.
  

• Machine Operator. Today, a machine operator is responsible for handling work-in-progress and monitoring performance and product quality at a single machine. Industry 4.0’s advancements will make it possible for an operator to carry out the same types of responsibilities at several machines. Standard operating procedures for any given task will be displayed on screens or glasses. The monitoring of machine performance and product quality will be aided by quality control queries provided by an automated system. Consequently, the operator will require less machine- and product-specific training but will need enhanced capabilities for utilizing digital devices and software and accessing a digital knowledge repository.
  

Dois exemplos ilustram os novos tipos de funções decorrentes da indústria 4.0:

• Cientista de dados industriais. Esses especialistas extrairão e prepararão dados, realizarão análises avançadas e aplicarão suas descobertas para melhorar os produtos ou a produção. Os cientistas de dados industriais devem entender os processos de fabricação e os sistemas de TI e possuir fortes habilidades de análise de causa raiz para identificar correlações e tirar conclusões. Serão necessárias habilidades de programação, incluindo recursos para usar as duas linguagens de programação estatística, como R e linguagens de programação de uso geral, como o Python. Os indivíduos nessa função precisarão da flexibilidade para abordar tópicos continuamente ou responder a solicitações específicas, além de poder trabalhar no local ou remotamente. O coordenador realizará tarefas de manutenção de rotina e de emergência e envolverá outros especialistas, conforme necessário. Se um robô for retirado de serviço, o coordenador o substituirá por um substituto para reduzir o tempo de inatividade da produção. Em muitos casos, os fabricantes poderão treinar os operadores de máquinas para assumir essa função, reduzindo a necessidade de novas contratações. Manufacturers will need to create a new role for industrial data scientists. These specialists will extract and prepare data, conduct advanced analytics, and apply their findings to improve products or production. Industrial data scientists must understand both manufacturing processes and IT systems and possess strong root-cause-analysis skills to identify correlations and draw conclusions. Programming skills will be required, including capabilities to use both statistical programming languages, such as R, and general-purpose programming languages, such as Python. Individuals in this role will need the flexibility to address topics continuously or respond to specific requests, as well as be able to work on-site or remotely.
• Robot Coordinator. The role of robot coordinator will be created to oversee robots on the shop floor and respond to malfunctions or error signals. The coordinator will carry out both routine and emergency maintenance tasks and involve other experts as needed. If a robot must be taken out of service, the coordinator will replace it with a substitute in order to reduce production downtime. In many cases, manufacturers will be able to retrain machine operators to take on this role, reducing the need for new hires.
  

É importante enfatizar que as mudanças relacionadas à indústria 4.0 na natureza do trabalho e no surgimento de novas funções prometem beneficiar muitos trabalhadores que, de outra forma, poderiam enfrentar uma perspectiva mais sombria para o emprego. Os funcionários mais velhos poderão continuar trabalhando por mais tempo se, por exemplo, sistemas de assistência robótica os apoiarem em empregos fisicamente exigentes ou fornecer orientações passo a passo para o uso de novas máquinas. Esses ambientes de trabalho assistido também criarão oportunidades para as pessoas retornarem à força de trabalho em papéis totalmente novos se perderem o emprego quando seu treinamento e experiência se tornarem obsoletos. Líderes empresariais e formuladores de políticas podem considerar as seguintes recomendações, pois procuram promover altos níveis de emprego, além de promover a produtividade e a competitividade. Em países como a Alemanha, onde a força de trabalho industrial é fundamentalmente forte, deve estar preparada para frequentemente treinar sua força de trabalho para acompanhar a introdução de avanços tecnológicos. "Estimamos que aproximadamente 65 % dos funcionários da Alemanha são capazes de atualizar suas habilidades para os novos requisitos da indústria 4.0", observa Constanze Kurz, consultor da indústria 4.0 no IG Metall. Embora muitas empresas já tenham programas para requalificar seus funcionários, esses esforços precisarão ser expandidos e refinados. Programas de treinamento eficazes para habilidades específicas relacionadas ao trabalho devem incluir a instrução no trabalho (através do uso da realidade aumentada, por exemplo ou observando como os trabalhadores experientes executam uma tarefa) e as instruções em sala de aula. Será essencial oferecer programas de aprendizado baseados em competências on-line, dada o escopo e a escala da reciclagem necessária e da necessidade de agendamento flexível. O treinamento em um conjunto mais amplo de habilidades será frequentemente necessário, porque muitos funcionários estarão trabalhando em uma variedade maior de tarefas. Promover uma perspectiva positiva sobre a mudança entre os funcionários será essencial para permitir que eles se adaptem a novos processos e desafios.

The shifting employment landscape has significant implications for industrial companies, education systems, and governments. Business leaders and policy makers can consider the following recommendations as they seek to foster high employment levels while also promoting productivity and competitiveness.

How Should Companies Respond?

Companies will need to retrain their employees, adopt new work and organization models, recruit for Industry 4.0, and engage in strategic workforce planning.

Retrain Current Employees. Companies in countries such as Germany, where the industrial workforce is fundamentally strong, should be prepared to frequently retrain their workforce to keep pace with the introduction of technological advancements. “We estimate that approximately 65 percent of employees in Germany are capable of upgrading their skills to the new requirements of Industry 4.0,” notes Constanze Kurz, an adviser on Industry 4.0 at IG Metall. Although many companies already have programs in place to requalify their employees, these efforts will need to be expanded and refined. Effective training programs for specific job-related skills should include both on-the-job instruction (through the use of augmented reality, for example, or by observing how experienced workers perform a task) and classroom instruction. It will be essential to offer online competency-based learning programs, given the scope and scale of the necessary retraining and employees’ need for flexible scheduling. Training in a broader set of skills will often be required, because many employees will be working on a greater variety of tasks. Fostering a positive perspective on change among employees will be essential for enabling them to adapt to new processes and challenges.

Adote novos modelos de trabalho e organização. Para acomodar o aumento da variabilidade nos horários de produção, as empresas devem considerar novos modelos de trabalho que incluem horários flexíveis semelhantes aos já aplicados em ambientes de escritório. Como Stefan Gerlach, pesquisador do Instituto Fraunhofer de Engenharia Industrial IAO, explica: “Sistemas de assistência móvel e máquinas mais inteligentes abrem caminho para uma flexibilidade muito necessária em programas de trabalho. As mudanças de produção podem ter diferentes horários de partida, portanto, a cada trabalhador. Industry 4.0 creates new types of interactions between people and machines—interactions that will have significant implications for the nature of work and organization structures. To accommodate the increased variability in production schedules, companies should consider new work models that include flexible schedules similar to those already applied in office settings. As Stefan Gerlach, a researcher at the Fraunhofer Institute for Industrial Engineering IAO, explains: “Mobile-assistance systems and smarter machines pave the way for a much-needed flexibility in work schedules. Production shifts can have different starting times for each worker. In the future, machine operators might even work for different companies on different days of the week, thus enabling them to maintain full-time employment.”

As empresas também precisarão repensar a autoridade de tomada de decisão. Por exemplo, um coordenador de robôs não precisa esperar as instruções de um supervisor antes de permitir que um robô inicie reparos de emergência em máquinas de produção. Em muitos casos, as empresas se beneficiarão da introdução de estruturas organizacionais mais planas, a fim de gerenciar o uso e o controle mais dispersos dos dados. A indústria 4.0 também exigirá uma integração mais detalhada do departamento de TI de uma empresa e dos departamentos operacionais, para que os desenvolvedores de software entendam completamente como suas soluções estão sendo usadas na produção e os operadores entendem como suas linhas de produção são afetadas por essas soluções. Por exemplo, os desenvolvedores precisarão obter a aprovação dos operadores do piso da loja para reconfigurar o software de uma linha de produção flexível. As interações entre desenvolvedores e operadores devem ser projetadas de maneira a garantir o manuseio contínuo de tarefas complexas de TI. As empresas também devem garantir que os seres humanos permaneçam responsáveis ​​pela inovação e coordenam processos gerais, em vez de tentar automatizar esses recursos críticos. Como os funcionários estarão trabalhando em uma variedade maior de tarefas não relacionadas à sua educação principal, os recrutadores geralmente terão que olhar além dos graus formais para identificar os trabalhadores com as habilidades relevantes para funções específicas. "Precisamos de pensamentos e plataformas radicalmente diferentes para focar em capacidades em vez de qualificações - uma abordagem semelhante ao aplicativo de namoro Tinder para o novo mercado de trabalho", observa Alexander Spermann, diretor de política trabalhista alemã do Instituto para o Estudo do Trabalho. Ou seja, os fabricantes devem enfatizar as características e capacidades relevantes em suas especificações de trabalho, porque os graus formais e o treinamento são menos importantes. Por exemplo, em vez de procurar um mecânico certificado para executar um reparo específico, os fabricantes devem procurar um mecânico aberto a mudar e ter experiência em reparar máquinas durante o horário de produção, experiência específica trabalhando com uma determinada marca de máquinas e a experiência usando determinados tipos de interfaces de TI devem funcionar. Capacidades dos indivíduos contra esses requisitos. Como o pool de talentos para a indústria 4.0 empregos não se limita aos recém -formados, é crucial que as empresas identifiquem funcionários existentes ou indivíduos experientes de fora da empresa que possuem as capacidades corretas para empregos específicos. Os funcionários do departamento de recrutamento precisarão atualizar suas habilidades para trabalhar efetivamente neste novo ambiente. (Consulte “Prepare-se para a liderança eletrônica e a competição por talento”.) Para dominar a variedade de desafios à frente, as empresas precisam direcionar atenção significativa ao “planejamento estratégico da força de trabalho”. Esse esforço começa com a coleta sistematicamente de informações da linha de base relacionada a todos os funcionários e categorizando os vários tipos de funcionários em famílias de emprego. A modelagem quantitativa pode ser usada no lado da oferta para obter informações sobre o atrito e as aposentadorias dos funcionários e no lado da demanda para simular os requisitos de pessoal, dadas as taxas de previsão da empresa de adoção 4.0 de adoção, melhoria da produtividade e crescimento da receita. A produção dos modelos de oferta e demanda pode ser combinada para produzir uma análise abrangente de lacunas que forneça informações sobre as medidas necessárias, como desenvolvimento de pessoas, transferências, insuficiência ou terceirização e adoção de novos objetivos de recrutamento, que as empresas devem realizar. Este processo de planejamento deve ser repetido anualmente. Os fabricantes devem garantir que os recursos de liderança de sua organização acompanhem o rápido avanço do setor 4.0. Para aplicar a tecnologia de informações e comunicações de última geração para supervisionar as equipes de bordas e usar essa tecnologia para inovar, os gerentes precisarão de habilidades de "liderança eletrônica". Construir essas habilidades requer ação em quatro frentes:

Recruit for Industry 4.0. To succeed with Industry 4.0, companies should consider new approaches to recruiting that focus on capabilities, rather than qualifications determined by degrees and roles. Because employees will be working on a greater variety of tasks unrelated to their core education, recruiters will often have to look beyond formal degrees to identify workers with the relevant skills for specific roles. “We need radically different thinking and platforms to focus on capabilities instead of qualifications—an approach similar to the dating app Tinder for the new job marketplace,” observes Alexander Spermann, director of German labor policy at the Institute for the Study of Labor. That is, manufacturers should emphasize the relevant characteristics and capabilities in their job specifications, because formal degrees and training matter less. For example, instead of seeking a mechanic who is certified to perform a specific repair, manufacturers should look for a mechanic who is open to change and has expertise in repairing machines during production hours, specific experience working with a given machine brand, and experience using certain types of IT interfaces.

To prepare for the shifting job requirements of Industry 4.0, companies should work with governmental job agencies to develop a set of specific capabilities for each role and design ways to assess individuals’ capabilities against these requirements. Because the talent pool for Industry 4.0 jobs is not limited to recent graduates, it is crucial that companies identify existing employees or experienced individuals from outside the company who possess the right capabilities for specific jobs. Employees in the recruiting department will need to update their skills to work effectively in this new environment.

Engage in Strategic Workforce Planning. In addition to transforming the frontline industrial workforce, Industry 4.0 accelerates the need for new types of leadership skills and intensifies the competition for talent in many countries. (See “Prepare for E-Leadership and the Competition for Talent.”) To master the variety of challenges ahead, companies need to direct significant attention to “strategic workforce planning.” This effort starts with systematically gathering baseline information relating to all employees and categorizing the various types of employees into job families. Quantitative modeling can be used on the supply side to gather insights into employee attrition and retirements and on the demand side to simulate staffing requirements given the company’s forecast rates of Industry 4.0 adoption, productivity improvement, and revenue growth. The output from the supply and demand models can then be combined to produce a comprehensive gap analysis that gives insights into the necessary measures, such as people development, transfers, insourcing or outsourcing, and adoption of new recruiting goals, that companies should undertake. This planning process should be repeated annually.

O que os sistemas educacionais devem fazer? Conjuntos. Muitos programas educacionais atuais em todos os níveis oferecem treinamento altamente silencioso e oferecem interação limitada entre os campos. Para promover o conhecimento e a comunicação cruzados, as universidades devem aumentar o número de programas de estudo interdisciplinares que o integram e engenharia, desenvolvendo programas atuais em informática nos negócios e engenharia de negócios. Os programas de estudo tradicionais, como matemática e física, devem incluir cursos adicionais de engenharia e engenharia básicos e exigir estágios na fabricação para promover uma compreensão comum dos requisitos, terminologia e cultura. As universidades devem se concentrar na construção de capacidades específicas para os novos papéis e na adaptação de seus currículos para atender às expectativas das empresas para as habilidades do setor 4.0. As universidades também precisam promover habilidades sociais que permitam que os trabalhadores estejam abertos ao desenvolvimento contínuo de capacidade, colaboração interdisciplinar e inovação. Tais cursos podem combinar instruções na construção e programação de sistemas conectados, por exemplo. Os modelos de aprendizagem e educação cooperativa da Alemanha, nos quais a aprendizagem teórica e prática são combinados, podem ser aplicados adicionais internamente e adotados por outros países. Esses modelos híbridos são reconhecidos internacionalmente como abordagens superiores ao treinamento profissional e são ideais para criar recursos relacionados à indústria 4.0. Por exemplo, considerando os requisitos de pessoal dos fabricantes alemães relacionados à indústria 4.0, estimamos um déficit potencial até 2025 de aproximadamente 120.000 graduados universitários com diplomas e engenharia de computadores. Essas habilidades exigem treinamento universitário aprofundado e geralmente não podem ser adquiridas pelos membros atuais da força de trabalho sobre o trabalho ou por meio da requalificação. Os líderes acadêmicos devem trabalhar com as agências de trabalho do governo para ajudar os alunos a entender que serão necessárias habilidades de TI para todos os tipos de emprego futuro, não apenas para empregos da Indústria 4.0, e dissiparem o equívoco de que essas habilidades são relevantes apenas para especialistas. Consistente com o objetivo de ampliar os conjuntos de habilidades, as universidades devem integrar ainda mais elementos da instrução de engenharia de computador em outras disciplinas, especialmente engenharia e negócios. Esses elementos incluiriam instrução obrigatória no design de infraestrutura de TI, programação de experiência do usuário, princípios de medição e controle eletrônicos e programação para ciência de dados.

Education systems should seek to provide broader skill sets and job-specific capabilities, close the IT skills gap, and offer new formats for continuing education.

Provide Broader Skill Sets. Industry 4.0 will create many new cross-functional roles for which workers will need both IT and production knowledge. Many current educational programs at all levels provide highly siloed training and offer limited interaction among fields. To foster cross-functional knowledge and communication, universities should increase the number of interdisciplinary study programs that integrate IT and engineering, building on current programs in business informatics and business engineering. Traditional study programs, such as mathematics and physics, should include additional IT-related and basic engineering coursework and require internships in manufacturing to promote a common understanding of the requirements, terminology, and culture. Universities should focus on building specific capabilities for the new roles and adapting their curricula to meet companies’ expectations for Industry 4.0 skills. Universities also need to foster soft skills that enable workers to be open to ongoing capability development, interdisciplinary collaboration, and innovation.

The academic community should explore opportunities to begin developing interdisciplinary skills for students who are still in high school. Such courses could combine instruction in building and programming connected systems, for example. Germany’s apprenticeship and cooperative-education models, in which theoretical and practical learning are combined, can be further applied domestically and adopted by other countries. These hybrid models are internationally recognized as superior approaches to professional training and are ideally suited for building capabilities related to Industry 4.0.

Close the IT Skills Gap. Education systems must address the significant shortfall in IT skills required for Industry 4.0. For example, considering German manufacturers’ staffing requirements relating to Industry 4.0, we estimate a potential shortfall by 2025 of approximately 120,000 university graduates with degrees in IT and com- puter engineering. These skills require in-depth university training and often cannot be acquired by current members of the workforce on the job or through requalification.

Universities, along with companies, industry associations, and governments, should encourage students to pursue degrees in IT or computer engineering and seek to attract foreign computer-engineering students. Academic leaders should work with government job agencies to help students understand that IT skills will be needed for all types of future employment, not only for Industry 4.0 jobs, and dispel the misconception that these skills are relevant only to specialists. Consistent with the objective of broadening skill sets, universities should further integrate elements of computer-engineering instruction into other disciplines, especially engineering and business. These elements would include mandatory instruction in IT infrastructure design, user experience programming, principles of electronic measurement and control, and programming for data science.

Ofereça novos formatos para a educação continuada. Esse suporte pode incluir o fornecimento de plataformas de aprendizado on-line e o acesso a cursos gratuitos em universidades "abertas", que não possuem requisitos de entrada, além de usar aplicativos móveis para oferecer treinamento e acesso ao know-how. As universidades também podem oferecer um “curso on-line aberto on-line” gratuito e de alta qualidade na programação para todos os cidadãos. Os líderes acadêmicos devem trabalhar com os líderes empresariais para discutir as necessidades específicas de treinamento de suas empresas. Essa colaboração pode levar a novos modelos de educação para negócios, como programas instrucionais destinados a criar recursos em vez de conferir graus. Academic leaders should prepare the education system to support the ongoing requalification of the industrial workforce, recognizing the need for training to take place in more settings than only the traditional off-site locations. This support could include providing online-learning platforms and access to free courses at “open” universities, which have no entry requirements, as well as using mobile apps to offer training and access to know-how. Universities could also offer a free, high-quality “massive open online course” in programming to all citizens. Academic leaders should work with business leaders to discuss their companies’ specific training needs. This collaboration could lead to new education models for business, such as instructional programs aimed at building capabilities rather than conferring degrees.

Como os governos podem apoiar a criação de empregos? Em muitos casos, esses esforços precisarão se concentrar na promoção da implementação bem -sucedida do setor 4.0, que é um pré -requisito para gerar crescimento da fabricação e criar novas oportunidades de emprego.

To maximize the number of jobs created by Industry 4.0 and help companies retain as many employees as possible, governments must help improve coordination among stakeholders in business and academia. In many cases, these efforts will need to focus on promoting the successful implementation of Industry 4.0, which is a prerequisite to generating manufacturing growth and creating new employment opportunities.

In Germany, the Federal Ministry for Economic Affairs and Energy and the Federal Ministry of Education and Research have created a coordinating body that brings together stakeholders to discuss the Estratégia de longo prazo para a indústria 4.0 ² 2 = Para mais informações sobre a iniciativa, consulte " Plattform Industrie 4.0. " . No entanto, alguns especialistas expressaram o desejo de ver o governo federal assumir um papel de coordenação e financiamento mais forte e desenvolver as melhores práticas desenvolvidas por certos estados. Um órgão mais forte de coordenação central assumiria um papel de liderança na definição de uma estratégia nacional para a indústria 4.0 e, assim, ajudaria o setor industrial alemão a perceber todo o potencial desses avanços. Através desse órgão, o governo, por exemplo, forneceria financiamento para projetos cruciais de atualização e desenvolveria descrições de cargos com base nas capacidades. Esse apoio seria crucial para muitas empresas alemãs pequenas e médias, conhecidas como Mittelstand. Atualmente, essas empresas não conseguem realizar a pesquisa necessária ou tomar os investimentos e decisões de alto nível relacionadas à indústria 4.0 que podem aumentar seu desempenho a longo prazo e, assim, promover a criação de empregos. Os avanços no uso da inteligência artificial e “aprendizado profundo” por máquinas serão críticos para monitorar. Especialistas prevêem que a inteligência artificial assumirá mais papéis cognitivos, como fornecer supervisão a trabalhadores humanos e automatizados, garantindo a conformidade legal e regulatória e a execução de responsabilidades de RH. Pode -se esperar que um maior uso da inteligência artificial e da robótica avançada resulte na eliminação de famílias de emprego significativamente mais para trabalhadores humanos. Os programas iniciais de avaliação nos quais os computadores servem como gerentes, como alocando o trabalho e os cronogramas, já estão em andamento e foram surpreendentemente bem recebidos pelas equipes participantes de trabalhadores. Como a inteligência artificial tem acesso a uma base de conhecimento mais ampla e detalhada do que qualquer humano, há vastas oportunidades de aplicar essa tecnologia em papéis industriais. Se e quando os robôs forem capazes de adotar os padrões de pensamento do cérebro humano, eles poderiam assumir completamente o papel de, por exemplo, um operador de máquinas - ou até coordenador de robôs. Embora as perdas de empregos sejam altas para algumas categorias de trabalho, como planejamento de montagem e produção, os ganhos de emprego serão significativos em outras categorias, particularmente em TI e análise. A extensão em que a indústria 4.0 promove um emprego mais alto dependerá de como as empresas usam com sucesso esses avanços tecnológicos para desenvolver novos produtos, serviços e modelos de negócios. Permitir que as empresas restrinjam sua força de trabalho, os sistemas educacionais fecharem a lacuna de habilidades de TI e os governos fortalecer seu apoio será fundamental para realizar a promessa da indústria 4.0. O sucesso exigirá uma compreensão aprofundada dos desenvolvimentos tecnológicos e seus efeitos em uma ampla variedade de famílias de empregos, tanto de perspectivas quantitativas quanto qualitativas. Obter esse conhecimento e agir efetivamente valerá as recompensas: uma economia nacional próspera e uma força de trabalho produtiva, capacitada e totalmente engajada. Wolfgang Dorst, Bitkom E.V.; Dr. Stefan Gerlach, Instituto Fraunhofer de Engenharia Industrial IAO; Dr. Hans-Peter Klös, Instituto de Pesquisa Econômica de Colônia; Dr. Constanze Kurz, IG Metall; Klaus Mainzer, Universidade Técnica de Munique; Ingo Ruhmann, Ministério Federal de Educação e Pesquisa da Alemanha; Dr. Alexander Spermann, Instituto de Estudo do Trabalho; Dr. Andreas Vörg, Edacentrum; Hans-Joachim Ziemer, ex-Siemens; e o Instituto de Ciência da Produção do Instituto de Tecnologia Karlsruhe.

Although our study focused on the effects of Industry 4.0 through 2025, leaders in business, education, and government must have the foresight to consider developments beyond the next decade. Advancements in the use of artificial intelligence and “deep learning” by machines will be critical to monitor. Experts predict that artificial intelligence will take on more cognitive roles, such as providing supervision to human and automated workers, ensuring legal and regulatory compliance, and carrying out HR responsibilities. Greater use of artificial intelligence and advanced robotics can be expected to result in the elimination of significantly more job families for human workers. Initial trial programs in which computers serve as managers, such as by allocating work and setting schedules, are already in progress and have been surprisingly well received by the participating teams of workers. Because artificial intelligence has access to a broader and more detailed knowledge base than any human could possess, there are vast opportunities to apply this technology in industrial roles. If and when robots are able to adopt the thinking patterns of the human brain, they could fully take on the role of, for example, a machine operator—or even robot coordinator.

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Industry 4.0 creates tremendous opportunities for manufacturing industries and national economies. Although job losses will be high for some categories of work, such as assembly and production planning, job gains will be significant in other categories, particularly IT and analytics. The extent to which Industry 4.0 ultimately promotes higher employment will depend on how successfully companies use these technological advancements to develop new products, services, and business models. Enabling companies to retrain their workforce, education systems to close the IT skills gap, and governments to strengthen their support will be critical to realizing the promise of Industry 4.0. Success will require an in-depth understanding of technological developments and their effects on a wide variety of job families from both quantitative and qualitative perspectives. Obtaining this knowledge and acting on it effectively will be worth the rewards: a thriving national economy and a productive, empowered, and fully engaged workforce.

The authors are grateful to many experts and organizations for their insights and thought partnership, including Julian Demetz, Vestas Wind Systems; Wolfgang Dorst, Bitkom e.V.; Dr. Stefan Gerlach, Fraunhofer Institute for Industrial Engineering IAO; Dr. Hans-Peter Klös, Cologne Institute for Economic Research; Dr. Constanze Kurz, IG Metall; Klaus Mainzer, Technical University of Munich; Ingo Ruhmann, Germany’s Federal Ministry of Education and Research; Dr. Alexander Spermann, Institute for the Study of Labor; Dr. Andreas Vörg, edacentrum; Hans-Joachim Ziemer, formerly of Siemens; and the Institute of Production Science of the Karlsruhe Institute of Technology.

The authors also thank their colleagues for their insights and support, including Julien Bigot, Michael Bloos, Torben Deuker, Pascal Engel, Petra Gerhardt, Michael Harnisch, Dominik Keupp, Sabine Krömer, Daniel Kuepper, Mary Leonard, Frank Lesmeister, Marion Noeske, Nicole Scherschun, Thorben Schmidt, Sebastian Ullrich, Manuela Waldner e Johannes Willberg. Finalmente, os autores agradecem a David Klein por sua assistência por escrito e Katherine Andrews, Gary Callahan, Kim Friedman, Abby Garland, Jessica Melanson, Trudy Neuhaus e Sara Straassenreiter para suas contribuições para a edição, design e produção deste relatório. Parceiro