介绍
1910 年，福特在海兰帕克工厂创造了一个管理奇迹：该工厂于 1910 年 1 月开业，到 1927 年生产了 1500 万辆 T 型车。 为什么福特能够创造奇迹？
福特说，“必须减少工人的想法，必须将他们的行动减少到最低限度，他们应该以尽可能少的运动来做所有事情。 这是对泰勒思想的回应（我在我的文章中用泰勒的思想解释了新型工业化四个现代化中的标准化）。
根据福特的要求，T型车的发动机组装分为84个步骤，每个步骤由不同的工人完成。 这个组装步骤曾经是一个人完成所有工作，并更改为管道的 84 个步骤每步一名装配工人，生产时间是过去的三分之一
流水线模式一方面提高了生产效率，另一方面提高了专业化程度：以前一人完成的流水线，现在由84人分工合作，每个人一道工序却与众不同;在一次操作之后，让每个工人在一次操作中不断提高效率，这就是分工专业化。【但因为工人的技能门槛不高，专业性不突出】。
随着产业分工的深入，一些有技能门槛的岗位因为岗位稀缺而被广泛接受。
专业化是工业时代的特征，但数字产业更加专业化
流水线分工的使用带来了岗位专业化的趋势，因为岗位的技术门槛不高，所以只能说这是专业化的基本要素。专业化更多的是一种手段，有一定的进入门槛，需要一定的时间来培养工作的能力，才能成为专业化
在工业时代，随着社会分工的深入，专业化的观念越来越流行，可以说专业化是工业时代的特点。
随着工业社会分工的加剧，职业分工越来越细化专业技能的供求匹配变得越来越困难。特别是数字产业，赋能传统产业，传统产业的社会分工导致了行业内部的巨大缺口;基本上，每个数字化转型需求都是个性化的，因此数字行业更加专业化，每个人的技能都很难被他人取代。
技能多样性带来了能力平衡的挑战
随着专业分工的粒度越来越小，每个人的专业能力都是不可替代的;随着数字化产业赋能行业转型，业务能力的匹配越来越难。
数字化产业化的专业化是数字化产业规模化的巨大障碍，很多数字化产业的主要模式还是通过项目交付，项目质量无法保证
能力多样性导致能力供需信息出现信息缺口对某些产能有需求，但需求方找不到供给方，供给方本身闲置，影响生产率。
技术工人稀缺，成本高昂，供不应求；技术人才的高成本往往稀缺，推高了数字化转型的成本。
3、稀缺专业人才，在数字化转型中，主动设置障碍;最典型的就是最近流行的“”。防御性编程它阻碍了知识的共享，推高了成本，降低了效率。
应对专业挑战的解决方案
智能化是解决专业化挑战的最佳途径。
数字专业知识是由人工智能和大数据承载的，而不是由人承载的。 在人工智能和大数据赋能之后人+大数据=专业技能
例如，在石油化工行业有一个例子，设备维修专家需要积累多年的实践经验，并且具有丰富的经验。
现在这些维修专家都已经退休了，那么设备运维呢？
为了应对这一挑战，一家石化公司开发了一种最先进的维护系统，该系统融合了专业的维护知识知识库。通过知识库帮助维护人员快速维修和维护系统;随着设备有新的故障和排除经验，会被录入系统，系统将逐步迭代故障诊断系统。
通过该系统，AI帮助企业解决维修专家退休问题，通过专业知识库赋能员工，保障员工的专业性。