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人工智能对员工态度和行为的影响

2.1有利于减轻人力资源管理压力

在传统管理模式下，无论是招聘简历筛选、员工薪酬计算整理，还是人力资源分配、调度管理，都需要人工进行操作，随着企业人员规模扩大，人力资源管理工作压力也随之增加。为了完成这些工作，人力资源管理者虽然花费大量的时间和精力，但达到的工作效果也不理想，造成了工作效率低、质量不佳现象，严重影响了企业的发展。通过采用人工智能技术，利用人工智能代替人脑，精准筛选人才简历，为企业寻找专业对口的求职者，还能智能分析员工考勤数据，自动生成科学的评估报告。这样不仅可以有效缓解人力资源管理者的工作压力，提升人力资源管理效率和质量，还能减少人工投入成本，为企业发展节省资金。

2.2有利于提升人才培育和管理的科学性

相比人工招聘而言，人工智能技术更加客观化、智能化和全面化，可以从海量数据中，全面分析人才资料，准确定位符合企业岗位要求的人才，将这种技术应用于人才招聘中，可以提高人才面试合格率，提高人才招聘的质量。同时，对于人力资源管理来讲，员工考核评估也是一项重点工作，其关乎员工的薪资福利，也与企业能否健康发展密切相关。通过利用人工智能技术，收集员工业务数据、考勤数据，分析员工岗位契合度、提升空间，生成综合的评估报告。基于评估结果，企业可以调整人力资源管理方针，拓展员工竞争空间，优化人才培育策略，多开展一些企业活动，提高企业与员工的粘合度，有利于提高企业人力资源实力水平

2.3有利于提高信息化管理水平

人力资源只是企业管理的一部分，也是企业管理信息化建设的重点环节。将人工智能技术应用于人力资源管理，突破传统模式的限制，充分发挥信息技术、网络技术的优势，构建自动化、智能化管理系统，为企业发展提供服务和保障。通过优化人力资源管理系统，从招聘人才、管理人员到培养人才，打造一体化管理方式，为企业决策提供参考依据，帮助企业更好地抓住人才，减少人力资源成本，有利于提升企业运营效益。

首先，AI 可以更好地改善员工的心理状态，提高他们的工作效率和满意度。AI 可以帮助企业更好地管理员工，更有效地实现任务分配，更好地满足员工的需求，从而提高员工的工作满意度和心理状态。

其次，AI 可以改善员工的态度，使他们更加乐观、积极和主动。AI 可以更好地分析员工的行为，更好地了解他们的需求，并为他们提供更好的服务，从而改善员工的态度。

最后，AI 可以改善员工的行为，使他们更加积极主动，更加有效地完成工作任务。AI 可以更好地分析员工的行为，更好地指导他们，并为他们提供更好的服务，从而改善员工的行为。

工业互联网和人工智能有什么关系

2012年，美国通用电气公司在提出“工业互联网”概念时，是这么说的：“工业互联网，就是把人、数据和机器连接起来。”

也就是说，工业互联网的三要素，是人、数据、机器。

现在我们把这个概念丰富一下，这么说：

工业互联网的本质，就是通过开放的、全球化的通信网络平台，把设备、生产线、员工、工厂、仓库、供应商、产品和客户紧密地连接起来，共享工业生产全流程的各种要素资源，使其数字化、网络化、自动化、智能化，从而实现效率提升和成本降低。

5G和工业互联网之间的关系，主要集中在接入层。

高连接速率、超低网络延时、海量终端接入、高可靠性，都是5G所具备的优点。这些优点，将非常有利于5G替代现有的厂区物联网通信技术，尤其是Wi-Fi、蓝牙等短距离通信技术。

一些以往受限于网络接入而不能实现的场景，在5G的加持下，都变得可行。

例如，高精度机械臂加工。如果采用5G对机械臂进行远程控制，时延将缩短到1ms，可以很好地满足加工精度的要求。

5G机器人

还有5G的超高带宽，在采集4K/8K设备监控影像的时候，也将发挥不可替代的作用。除了接入层之外，5G的切片、边缘计算，都可以在工业互联网领域找到不错的应用场景。

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工业互联网与云计算、大数据、人工智能

云计算和工业互联网之间，有什么关系呢？

当只有1个工厂和很少的设备时，在厂房里摆上几台服务器，建个局域网，找几个工程师，就可以管理和维护这个小型工业网络了。

这个网络太小，只能称为工业局域网，而不是互联网。

但如果是几十个工厂，几百个车间，几万个生产设备呢？显然，这个时候应该采用云计算技术。

只有上云，才有强大的运算能力、存储能力和网络带宽，能够对这么庞大的系统进行管理。

也只有通过云计算，才能让更多的企业员工及管理者接入，去使用工业互联网。也能够让开发者有更大的空间，去设计更好的应用。

云计算还可以为企业与企业、工厂与供应链、工厂与经销商之间，提供接口，进行指定数据的共享。甚至还能提供工厂与最终消费者用户之间的接口，方便用户对产品进行个性化定制。

再来看看大数据，前面我们一直都在说数据，不过数据和大数据是两回事。

大家都知道，消费物联网的大数据很大，例如购物数据、出行数据等。但是，实际上，工业互联网产生的数据量，远远超过消费物联网。

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