Structural Metal Fabricators and Fitters

Production Occupations
رمز O*NET-SOC
51-2041.00

Fabricate, position, align, and fit parts of structural metal products.

تُعرض أسماء المهن وأوصاف المهام بالإنجليزية كما نُشرت. أما التسميات، ومنها أنواع المهام، فمترجمة.

التعرّض للذكاء الاصطناعي

  • مصدر البيانات: BLSتاريخ النشر: 2026-08

    منخفض· نسبي

    منخفضأربع فئات نسبيةمرتفع جدًا

    قيمة على مستوى المجموعة المهنية

    المقياس والأساس والمصدر

    أربع فئات نسبية (منخفض / متوسط / مرتفع / مرتفع جدًا)

    831 مهنة تفصيلية في جدول توقعات التوظيف لدى BLS. وتُسند القيمة على مستوى رمز مصفوفة التوظيف الوطنية (NEM)، فالمهن التي تشترك في الرمز نفسه تأخذ النطاق نفسه

    مجموعة البيانات المصدر (تنزيل ملف XLSX)

  • مصدر البيانات: Anthropicتاريخ النشر: 2026-03

    0.000

    0.000نطاق القيم المعروضة هنا0.745
    المقياس والأساس والمصدر

    مؤشر التعرّض المرصود، 0–1 كما نُشر

    مربوط بمهام O*NET

    منشورة لكل مهنة في SOC 2018؛ وكل مهنة في O*NET تحمل رمز SOC 2018 نفسه تأخذ هذه القيمة

    مجموعة البيانات المصدر (تنزيل ملف CSV)

  • مصدر البيانات: ILOتاريخ النشر: 2025

    0.11

    0.09نطاق القيم المعروضة هنا0.70

    قيمة على مستوى المجموعة المهنية

    المقياس والأساس والمصدر

    مؤشر التعرّض للذكاء الاصطناعي التوليدي، 0–1 كما نُشر

    قيمة منشورة على مستوى مجموعة الوحدة في ISCO-08. رُبطت بهذه المهنة بتطبيق جداول التناظر الرسمية لمكتب إحصاءات العمل الأمريكي (BLS) (من ISCO-08 إلى SOC 2010، ومن SOC 2010 إلى SOC 2018) كما نُشرت، والتناظر كلي أو جزئي

    مجموعة البيانات المصدر (تنزيل ملف PDF)

ما نوع القيمة التي ينشرها هذا المصدر

فئة BLS رتبة نسبية لا مستوى مطلق، وليست قياسًا مباشرًا: فهي تجمع الرتب المئينية للمهنة في عدة دراسات منشورة في أربع فئات. وهي ليست توقّعًا للتوظيف أو الأجور، ولا احتمالًا للتبني، ولا تفرّق بين الأتمتة والتعزيز.

التعرض للذكاء الاصطناعي (معيار OpenAI)

23 مهمة مقيَّمة · 1 مهمة بقيمة β ≥ 0.5 (4.3%)

β = التعرّض المباشر (E1) + 0.5 × التعرّض عند توفر الأدوات (E2)، وفق تعريف المستودع المصدري.

  • وحدة المصدر: مهام O*NET 27.2 ← رمز المهنة في O*NET 31.0
  • جميع المهام المقيَّمة موجودة في قائمة مهام O*NET 31.0.
المصدر
OpenAI "GPTs are GPTs" exposure rubric
الإصدار
gh-main-0471612
الترخيص
MIT License, Copyright (c) 2024 OpenAI

المهام

أوصاف المهام من O*NET® 31.0 Database، والمهام الأساسية أولًا.

المهمةالنوعβ (OpenAI)
Position, align, fit, and weld parts to form complete units or subunits, following blueprints and layout specifications, and using jigs, welding torches, and hand tools.أساسية0
Verify conformance of workpieces to specifications, using squares, rulers, and measuring tapes.أساسية0
Tack-weld fitted parts together.أساسية0
Lay out and examine metal stock or workpieces to be processed to ensure that specifications are met.أساسية0
Align and fit parts according to specifications, using jacks, turnbuckles, wedges, drift pins, pry bars, and hammers.أساسية0
Locate and mark workpiece bending and cutting lines, allowing for stock thickness, machine and welding shrinkage, and other component specifications.أساسية0
Position or tighten braces, jacks, clamps, ropes, or bolt straps, or bolt parts in position for welding or riveting.أساسية0
Study engineering drawings and blueprints to determine materials requirements and task sequences.أساسية0.5
Move parts into position, manually or with hoists or cranes.أساسية0
Set up and operate fabricating machines, such as brakes, rolls, shears, flame cutters, grinders, and drill presses, to bend, cut, form, punch, drill, or otherwise form and assemble metal components.أساسية0
Hammer, chip, and grind workpieces to cut, bend, and straighten metal.أساسية0
Smooth workpiece edges and fix taps, tubes, and valves.أساسية0
Set up face blocks, jigs, and fixtures.أساسية0
Remove high spots and cut bevels, using hand files, portable grinders, and cutting torches.أساسية0
Lift or move materials and finished products, using large cranes.أساسية0
Design and construct templates and fixtures, using hand tools.تكميلية0
Straighten warped or bent parts, using sledges, hand torches, straightening presses, or bulldozers.تكميلية0
Mark reference points onto floors or face blocks and transpose them to workpieces, using measuring devices, squares, chalk, and soapstone.تكميلية0
Direct welders to build up low spots or short pieces with weld.تكميلية0
Heat-treat parts, using acetylene torches.تكميلية0
Preheat workpieces to make them malleable, using hand torches or furnaces.تكميلية0
Install boilers, containers, and other structures.تكميلية0
Erect ladders and scaffolding to fit together large assemblies.تكميلية0

معلومات مهنية

المصادر والإسناد

This page includes information from the O*NET® 31.0 Database (https://www.onetcenter.org/database.html) by the U.S. Department of Labor, Employment and Training Administration (USDOL/ETA). Used under the CC BY 4.0 license (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). O*NET® is a trademark of USDOL/ETA. AI Changing Work has modified all or some of this information: the O*NET-SOC code, title and task statements are reproduced in English without change; task-type labels are shown in the page's language and tasks are listed core first; any Korean occupation title shown on the Korean-language page is AI Changing Work's translation; any KSCO-8 unit groups linked to this occupation were paired with it by AI Changing Work's judgment, and the relation labels and statuses are AI Changing Work's additions. USDOL/ETA has not approved, endorsed, or tested these modifications.

Any AI exposure figures on this page are published by third parties, not by AI Changing Work, and none is part of the O*NET information. OpenAI publishes task-level scores (MIT License) for O*NET 27.2 task statements; each is shown next to the O*NET 31.0 task statement with the same task ID, whose wording can differ from the 27.2 statement that was scored. OpenAI also publishes occupation-level scores for O*NET-SOC codes in the same release, and any such score is shown on the O*NET occupation with the same code. Anthropic publishes an observed exposure index in the Anthropic Economic Index (CC-BY), and the U.S. Bureau of Labor Statistics publishes relative AI exposure categories (public domain); both are published per SOC code, and each value is shown on every O*NET occupation with that code. The International Labour Organization publishes a generative AI exposure index in ILO Working Paper 140 (CC BY 4.0) for ISCO-08 unit groups; AI Changing Work links those groups to O*NET occupations by applying the U.S. Bureau of Labor Statistics ISCO-08 to 2010 SOC and 2010 SOC to 2018 SOC crosswalks as published, without case-by-case selection, and these crosswalks match many groups only in part. Where several unit groups are linked, each group's published value is listed, and any summary shows only the lowest and highest of those values with the number of groups; no exposure figure is averaged or recalculated. Any employment figures are published by the U.S. Bureau of Labor Statistics for the SOC group containing this occupation. Each source is credited where its figures are shown.

O*NET OnLine: 51-2041.00 Structural Metal Fabricators and Fitters

KSCO 코드·명칭: 한국표준직업분류(제8차 개정) — 통계청 고시 제2024-328호 (2024-07-01 고시, 2025-01-01 시행). 저작권법 제7조 제2호의 고시 항목이다. 명칭 표기(가운뎃점·띄어쓰기)는 해설서 2차 정오 반영판의 표기를 따랐으며, 고시 항목표와는 18개 명칭에서 가운뎃점 글리프나 띄어쓰기만 다르다. 통계청은 2025년 10월 국가데이터처로 개편되었다. 이 페이지의 KSCO 연결은 통계청·국가데이터처의 공식 연계표가 아니다.

الإسناد والتراخيص كاملة