“工业4.0”的浪潮可以说已经席卷全球，而“中国制造2025”的蓝图也日益清晰，目前进入了一个由数据、算法和智能驱动的全新时代，所以智能制造也早已不再是科幻电影里的场景，它似乎已经成为了决定不少企业未来竞争力的核心战场。然而，在这场聚焦于技术发展的革命中，更多的目光聚焦于机器的轰鸣与代码的流转，却忽略了非常关键而活跃的要素——人。作为致力于帮助企业实现人力资源数字化升级/转型的供应商，万古科技陪伴众多企业走过信息化、数字化的转型之路。本文老编会从咨询顾问的视角来聊聊智能制造行业的人力资源数字化升级，探讨如何结合人力资源管理系统，为智能制造行业注入人才动能。

关于智能制造行业的核心定义与当下发展特征

智能制造并非单纯的技术叠加，而是基于新一代信息通信技术与先进制造技术的深度融合，贯穿了制造的全部环节，例如设计、生产、管理、服务等，且具备自我感知、主动学习、智能决策、主动执行、自我适应等功能的新型生产方式。其核心特征体现在三个维度：

①、以智能工厂为载体，实现生产流程全链路智能化；

②、以工业互联网为支撑，打破传统产业边界；

③、以绿色化、融合化、定制化为发展方向，推动制造范式深度变革。

而中国信通院在2025版《智能制造白皮书》中，把行业区分成“离散+流程”两大赛道：

①、离散标杆：新能源整车、半导体、光伏组件、航天精密件；

②、流程标杆：锂电材料、化工新材料、生物医药原料药。

③、共同特征：设备联网率≥80%、关键工序数控化率≥90%、人均产值年复合≥15%。

换句话说，只要工厂正在用数据驱动“人-机-料-法-环”闭环，就已踏进智能制造门槛。

从行业发展现状来看，我国已形成在全球范围内都算得上数一数二的完备的工业体系，制造业规模约占世界三分之一，为智能制造发展奠定了坚实基础。随着“人工智能+”行动的持续推进，智能制造企业正加速向柔性生产、全球协同、数字驱动转型，这一变革不仅重塑了生产流程，更对人力资源管理提出了全新要求——从传统的事务性管理转向战略型、数据化、智能化的人才经营模式。

智能制造行业人力资源管理的核心痛点

分析近几年（主要是2024-2025）相关的行业报告与企业调研，可以发现智能制造企业在人力资源管理中面临的痛点呈现出鲜明的行业特殊性，且制约着企业数字化转型进程，具体如下：

1、复合型人才供需失衡，招聘成本高企

智能制造目前对人才的需求呈现“技术跨界化、能力复合化”的特征，既懂传统制造的工艺，又掌握数字技术、智能装备操作的复合型人才成为市场刚需。但据有关数据显示，当前数字人才总体缺口已突破2500万，且仍在持续扩大，其中智能制造领域的高端技术人才缺口占比超40%（也就是超过1000万）。据《2024大连市智能制造产业人才发展调研报告》指出，企业招聘符合要求的复合型人才难度大，部分智能生产线因缺乏熟练操作人员无法满负荷运转，一家千人规模企业新建19条智能生产线后，仅能挑选出2名能熟练操作的员工。同时，产教脱节导致新入职毕业生理论与实践脱节，企业需额外投入大量资源进行岗前培训，进一步推高了人才获取成本。

2、人力资源管理碎片化，数据协同效能低

智能制造企业普遍存在“多厂区、跨区域、员工类型复杂”的特点，蓝领员工与白领员工并存、生产岗位与研发岗位需求差异显著，导致人力资源管理呈现碎片化态势。据某行业分析报告《……薪酬管理和数字化趋势报告》显示，超过七成制造企业仍处于人力资源数字化初级阶段，大部分都仅实现了单一模块的信息化，人事、考勤、薪酬、绩效等数据分散在不同系统或表格中，数据隔离严重。某特殊制造企业此前因eHR系统与MES生产系统数据不通，需人工核对生产排班与考勤数据，每月耗时超30小时，且误差率超过5%。这种碎片化管理不仅降低了HR工作效率，更导致管理层无法实时掌握全局人力动态，影响决策科学性。

3、人才发展体系滞后，无法匹配技术迭代速度

智能制造行业的技术迭代速度快，因而要求员工的技能需要持续更新，但大部分企业的人才发展体系未能跟上这一节奏。据某招聘平台《……雇佣关系趋势报告》显示，八成制造企业将“员工技能提升/再培训”列为人力资源工作重点，但仅不到一成半的企业搭建了数字化的培训与能力评估体系。但传统的培训模式存在针对性不足、效果难以量化等问题，导致员工技能提升速度滞后于设备更新速度，部分企业智能装备的利用率不足六成，未能充分发挥数字化投入价值。

4、管理复杂度和合规风险双高

一方面，智能制造企业的多班次生产、计件工资核算、加班管控等场景，对考勤薪酬管理的精准性要求极高；另一方面，全球化布局使得企业面临不同地区的劳动法规差异，合规压力陡增。有数据显示，制造企业因考勤薪酬核算错误引发的劳动争议占比超过三成，其中智能制造企业因涉及复杂生产场景，争议发生率高出平均水平15%。同

紧贴行业需求的智能制造行业人力资源数字化解决方案

作为深耕人力资源数字化领域多年的服务商，万古科技基于对智能制造行业的深刻洞察，打造了适配行业特性的全场景eHR解决方案，从“工具赋能”到“价值共创”，助力企业破解人力管理痛点：

1、基于流程打造一体化管理平台，有效串联服用数据

大部分人力资源管理系统已经实现了模块化架构，可实现人事、考勤、薪酬、绩效、培训等全模块的数据互通，并支持与MES、ERP、OA等生产经营系统无缝对接，构建“人力-业务”的数据闭环。以万古科技的eHR为例，可针对多厂区、跨区域管理场景，支持组织架构的分级管理、员工档案的分类存储，总部可实时查看各厂区的人力动态，生产计划调整时可快速联动排班与考勤数据，使跨部门协同效率提升50%以上。某汽车制造企业应用后，每月人力数据汇总时间从2天缩短至2小时，数据准确率达99、9%。

2、基于业务需求管理招聘与人才发展，破解供需失衡

针对智能制造行业的复合型人才招聘难题，可在HR软件系统内搭建AI智能助手，帮助进行招聘的筛选，快速匹配简历与岗位需求，将招聘筛选时间显著缩短；同时通过搭建企业的人才库，加上与高校、职校的合作通道，提前锁定并实现定制化的人才培养，缓解产教脱节问题。在人才发展方面，人力系统可支持技能图谱的构建、培训课程的数字化管理（可能需要对接培训资源平台）、在线考试与效果评估全流程管控，企业可根据智能装备的更新需求，快速搭建专项培训计划，实时追踪员工的技能提升进度，让人才发展与技术迭代同频。

3、基于不同业务场景管理考勤薪酬，兼顾效率与合规

以万古科技的eHR系统为例，可深度适配智能制造的复杂生产场景，支持多班次排班、计件工资核算、跨厂区考勤汇总等复杂需求，根据生产计划生成排班方案，并与打卡数据实时联动，帮助用的的薪酬核算效率提升一半以上。而且HR系统可内置全国劳动法规库与双语言支持，可适配用户的全球化布局与企业的合规需求，主动监控员工的加班时长、社保公积金缴纳等风险点，主动预警并生成合规分析报告，将劳动争议发生率降低四成。同时，移动端自助平台让蓝领员工无需电脑即可完成日常操作，帮助管理考勤的HR大大降低了相关的工作量。

4、基于业务数据分析指导决策，驱动人力效能提升

人资系统可内置多维度的数据分析模型，生成诸如人力效能、招聘质量、培训ROI、薪酬竞争力等分析报表，方便管理层通过实时看板掌握全局人力状况。例如，通过分析生产岗位人均效能与薪酬投入的关联数据，优化薪酬激励方案；通过核心人才离职风险预测，提前采取留存措施。某智能制造企业通过人力系统的数据分析，优化了人才的配置结构，使人均产值提升接近两成，人力成本占比下降3个百分点。

5、基于模块提供灵活定制与持续迭代，适配不同规模企业

万古科技深知智能制造企业的规模差异显著，所以Vantop系统可支持从中小企业的基础模块部署到大型集团的定制化开发，可根据企业发展阶段灵活地调整功能模块。针对中小企业资金有限、HR团队人数有限的特点，提供标准化地解决方案与快速实施的服务；针对大型企业的复杂需求，可定制化开发专属功能，如海外用工管理、柔性生产排班、研发人才绩效体系等，确保系统始终适配企业发展节奏。

智能制造行业的核心竞争力说到底是人才的竞争，而智能制造行业人力资源数字化的转型，关键在于如何将人才的潜力转化为企业的发展动力。从破解复合型人才短缺、数据孤岛等痛点，到构建合规高效的管理体系、数字化人才发展通道，针对人力资源的数字化不仅需要关注技术的升级，更需要着力于管理理念与组织能力的全面重构。为了提供更符合行业需要的人力资源数字化解决方案，万古科技始终以“贴合行业场景、创造实际价值”为核心，凭借多年行业实践经验与技术沉淀，为诸如智能制造行业等急需数字化转型的企业提供从顶层设计到落地实施的全流程人力资源数字化服务。更多细节也欢迎直接联系万古科技：400-8048-819。