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2017,脑洞大开重新认识“智能制造”

最近,美国专家Miller Ingenuity公司总裁兼CEO Steven L. Blue抛出了一个很有趣的观点:“我根本不认为智能制造能够拯救美国制造业。”他声称拥有智能化的工厂,从配送到灯光系统,再到自动化CNC机床都采用了最新的技术,甚至从订单询价到应收账款也都实现了数字化无缝连接。但是他认为这并不代表已经走上了制造业革命之路。

作为企业主Steven L. Blue提出了十分新颖的看法,他认为智能制造需要从上层开始,而不是底层;智能制造从与员工建立新的合约开始;智能制造从人开始,而不是机器!

“许多老板面临的问题是他们放弃去挖掘人所拥有的惊人潜力,转而采用自动化技术。大错特错!”Steven L. Blue强调发展智能制造,仅仅在工厂信息化、自动化上发力是明显错误的。

“问题出在哪了。因为这些老板将他们的员工视为可牺牲的资产。而他们应该做的是,把他们看作是可再生的资源,不断更新续用。”Steven L. Blue指出了他的解决方案:第一,从上层开始,建立领导层可信度。第二,领导者需要尊重他们的员工。第三,领导层需要具备诚信的品质。

从Steven L. Blue的观点来看,工厂信息化、自动化技术和人力资源建设都必不可少,在升级智能制造装备和技术的同时,提升员工的创新思想以及培训新技能相匹配是十分重要的,由此可见人才在制造业革新进程中的作用。

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人才是智能制造的关键

趋势:从国际横向视角看,2013年,牛津大学曾经对美国702种工作进行调查,他们预测未来10到20年,将有47%的员工肯定会被机器取代;德国政府计划提升自身制造业的智能化水平,建设智慧工厂,不仅实现产品智能,更实现生产流程的全智能的4.0工业。

机器真的能替代人吗?归根结底,机器还是由人来控制的。不妨“脑洞大开”地想象,20年前,制造业有铣工、钳工等各种工种,而在新的时代,是否会出现“机器人工匠”这样的新工种?是否将会出现科幻片中描绘的全智能工厂?想象的基本起点是,未来普遍将是以“人+机器人”组合的劳动方式呈现,制造业需要的是更多能够“与机器共舞”的高级技工乃至高管——如果不懂得智能制造,将很难配置生产资源。

“智能制造并不等于机器换人。”菲尼克斯(中国)投资有限公司总裁顾建党认为,机器人并不能完全替代人工,且智能制造与机器人自身发展离不开专业技术人员,其催生的新产业生态更是需要大量合适劳动力。因此,如果不能形成智能人才支撑,企业可能跌入转型陷阱:有智能工厂,却没有人操作。

美国在先进制造创新网络中的分析指出,美国人才与德国和日本相比缺失了1代到1.5代的懂制造技术的匠人级工程师队伍。因此美国制订了一个计划旨在将知识到生产技术直接通过创新联盟的形式缩短整个过程。

创新型人才是最稀缺的资源

智能制造是上下游全覆盖、全流程定制化的高科技生产方式,把制造业的生产链条“重装升级”,这就树立了未来制造业发展的新标杆,提出了更高的要求。人才是智能制造的关键,《第二次机器革命》中的一段话令人印象深刻:创新型人才是最稀缺的资源,他们能够创造出新产品、新服务或新商业模式,正成为市场的主要支配力量。如何供应足量且适宜的人才,满足大量人才“刚需”,恐怕是最为迫切的难题。

工信部部长苗圩在会议上表示,发展智能制造,要从人才培养、观念更新、设备进步、工艺提升、网络配套、环境安全等各方面,实施整体和系统的推进。

中国人民大学商学院产业经济教授,国家制造强国建设战略咨询委员会委员徐佳宾指出:“在智能制造过程当中,我们虽然可以把它进行系统的集成,但是我们在关键产品,关键技术,关键工序上严重依赖国外的进口,往往在实现重大工程实现产业创新过程当中,受制于人,必须要看人家的脸色,受到严重的安全制约。”

在12月7日召开的世界智能制造合作高峰论坛上,工信部发布了国家《智能制造发展规划(2016—2020年)》。《规划》专门提出了十大重点任务。包括加快智能制造装备发展;加强关键共性技术创新;建设智能制造标准体系;构筑工业互联网基础;加大智能制造试点示范推广力度;推动重点领域智能转型;促进中小企业智能化改造;培育智能制造生态体系;推进区域智能制造协同发展;打造智能制造人才队伍等。

简单来说,智能制造就是将人、数据和机器连接起来。由此可见,创新型人才是智能制造这个产业链条中最为关键的一环——智能制造的四大要素之首:智慧的人,互联网从二维度互联网世界向三维度虚拟世界演化,最重要的角色是人的智力资源。

三成企业智能化的难关在人才

《中国制造企业智能制造现状报告》调查指出,87%的企业承认其生产线面临人力成本上涨压力,应用工业机器人改造生产线成为企业应对人力成本上涨的首要应对方案,其次是希望通过加强研发,提高附加值。其中85%的企业认为,未来一年内有可能引入智能制造设备。在准备引入智能制造设备的企业中,有37%的企业将利用机器人生产, 23%将投入到数字监测和控制系统中去,10%的企业希望引入数字化智能机床,9%会使用3D打印技术。而且他们愿意大胆地投资,我们发现受访的51%是会把整体的投资至少是10%或者以上花在所谓的智能制造方面。另外,还有更极端的,譬如几乎四分之一的受访企业会把整体投资的20%以上花在这上面。他们希望通过使用智能设备降低成本,提高效率,提升生产流程,改善品质,促进技术创新与升级。

既然智能制造能让企业实现产品小批量、多品种,生产周期缩短,价格下降,资源更优化、能源效率更高、投资回报率更高,那为什么目前国内90%的中小企业智能化程度依然较低呢?除了智能化升级成本之外,企业还有哪些担忧呢?

调查数据显示,近三成受访企业担心现有的基础措施或是人才无法配套、适应这些新的生产流程;因为机器换掉的不仅仅是出卖体力的简单工人,企业需要的是技术工人,特别是能够独立操作各种智能机器人的工人和维修机器的高级技术人员。

人在智能制造过程中的角色将由服务者、操作者转变为规划者、协调者、评估者、决策者,不仅需要专业技术人员承担起智能设备的设计、安装、改装、保养工作,还需要对相关信息物理系统、新型网络组件进行维护。

此外,智能生产还要对生产设备模式、框架结构、规章条款不断进行优化,相应对管理水平的要求要比以往高许多。

随着人在生产制造中的角色和作用发生改变,智能制造对员工专业水平的要求也越来越高;更加注重技术专业性,熟练工种逐渐减少,能动性岗位越来越多。为了更好地引进智能设备提高生产效率,企业需要储备和培养更多数据科学、软件开发、硬件工程、测试、运营及营销等方面的高技能人才和管理人才。

在传统制造业转型升级的关键阶段,越来越多企业将面临“设备易得、人才难求”的尴尬局面。这也是Steven L. Blue观点的核心所在——拥有智能化的工厂不代表已经走上了制造业革命之路。

所以,实现智能制造人才培育要先行。智能化制造的“智”是信息化、数字化,“能”是精益制造的能力,智能化制造最核心的是智能人才的培养,从精益人才的培养到智能人才的培养,这一过渡和齐步走可能也是制造企业面临的最重要问题。

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