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走向工業(yè)4.0的 最有效路徑是什么

ss ? 來源:鎂客maker網(wǎng) ? 作者:韓璐 ? 2020-12-09 16:38 ? 次閱讀

最佳路徑?jīng)]有,最有效路徑倒是有一條。

2019年,我國制造業(yè)增加值達(dá)26.9萬億元,占全球比重28.1%,連續(xù)十年保持世界第一制造大國地位。

但在另一面,中國始終未能躋身世界制造業(yè)的第一方陣。

依據(jù)《全球智能制造發(fā)展指數(shù)報(bào)告》評價(jià)結(jié)果,美國、日本和德國名列第一梯隊(duì),是智能制造發(fā)展的“引領(lǐng)型”國家,中國則與英國、韓國、加拿大等并列第二梯隊(duì),是智能制造發(fā)展的“先進(jìn)型”國家。

眾所周知,國內(nèi)也早已在2015年提出“中國制造2025”,其中的關(guān)鍵戰(zhàn)略即“智能制造”,也就是“工業(yè)4.0”,而第一步的目標(biāo)就是在2025年邁入制造強(qiáng)國行列。如果說所謂的“制造強(qiáng)國”指的是“引領(lǐng)型國家”,那就意味著我國需要在接下來的5年內(nèi)成功從第二梯隊(duì)晉升到第一梯隊(duì)。

這個(gè)任務(wù)并不簡單。說到這里,是否存在一條最佳路徑,能夠做到加速實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的同時(shí),將一些現(xiàn)存問題和未來隱患一一拔除?

走向“工業(yè)4.0”:不是簡單的粗暴的“機(jī)器替人”

自“中國制造2025”口號喊出來,如今已經(jīng)過去快5年的時(shí)間。

依據(jù)《世界智能制造中心發(fā)展趨勢報(bào)告(2019)》中采集的樣本城市,智能制造整體平均產(chǎn)值為1.14萬億元,在智能制造生產(chǎn)方面,全球僅有18個(gè)城市超過這一水平,而中國就占去了7個(gè)名額,其中蘇州更是排名第一,與佛山一起進(jìn)入前十榜單。

在這份漂亮成績單的背后,我們看到了上至政府,下到各個(gè)城市、園區(qū)、企業(yè)的努力成果,但是也看到了一個(gè)被隱藏的話題——智能制造人才。

智能制造發(fā)展過程中,最為明顯的一個(gè)趨勢和現(xiàn)象就是“機(jī)器替人”。數(shù)據(jù)顯示,在傳統(tǒng)加工組裝企業(yè)中,平均每開展100萬個(gè)人工操作就會出現(xiàn)500次失誤,而機(jī)器人的這一出錯(cuò)率僅為11.5次,僅為人類的2.3%。

此前牛津經(jīng)濟(jì)研究院也曾作出預(yù)計(jì),未來10年內(nèi),機(jī)器人將代替全球2000萬個(gè)制造業(yè)崗位,每一個(gè)新的機(jī)器人進(jìn)入勞動(dòng)力市場,就意味著將有1.6名制造工人被替換。

猶記得在2016年,制造業(yè)巨頭富士康就陸續(xù)解雇昆山工廠的6萬名工人,頂替上崗的變成機(jī)器人。彼時(shí),郭臺銘也曾對外宣稱,將在5年內(nèi)用機(jī)器人取代8成工人,積極向“工業(yè)4.0”靠攏。

據(jù)悉,截至2018年底,富士康已經(jīng)改造了多家“熄燈工廠”,將單條生產(chǎn)線工人由三位數(shù)降低至兩位數(shù),減幅近90%,但是整體產(chǎn)能提升18%,人力耗用減少84%,實(shí)現(xiàn)每百萬營收制造費(fèi)用降低11%,管理費(fèi)用降低8%。

現(xiàn)在來看,似乎“機(jī)器替人”的效果挺不錯(cuò)的,但我們應(yīng)該也注意到,即便是動(dòng)作重復(fù)的流水線,富士康也沒有計(jì)劃把全部的人都換成機(jī)器人,而是依舊留下一小部分人。

為什么?因?yàn)椤?00%機(jī)器人替人”并不是智能制造,或者說工業(yè)4.0的精髓。再高的自動(dòng)化率,機(jī)器的旁邊也需要幾個(gè)人類。只不過,在理想狀態(tài)下,這些人類所從事的不再是簡單的手工機(jī)械作業(yè),而是監(jiān)管、調(diào)試、修理機(jī)器人等工作,也就是所謂的“智能制造人才”。

走向工業(yè)4.0:被“忽略”的人才培養(yǎng)

在“人才”的問題上,尤其是同時(shí)掌握人工智能等某一項(xiàng)前沿技術(shù),與制造業(yè)細(xì)分行業(yè)生產(chǎn)特點(diǎn)、流程、工藝的復(fù)合型人才,不僅僅是中小企業(yè),即便是大企業(yè),多數(shù)也沒有達(dá)到飽和。

此前有數(shù)據(jù)作出預(yù)測,2020年智能制造領(lǐng)域人才需求將為750萬人,人才缺口預(yù)測300萬人,到2025年,人才需求預(yù)測900萬人,人才缺口預(yù)測450萬人。

簡而言之,我國現(xiàn)存的智能制造人才隊(duì)伍內(nèi),高精尖人才較少,對整體質(zhì)量進(jìn)行評估,也難以滿足轉(zhuǎn)型升級的有關(guān)需求。

不可否認(rèn),在過去一年多以來,有關(guān)于“人才”的問題也是屢屢不斷,然而這之中,近9成的話題聚焦在AI人才和半導(dǎo)體人才,剩下的1成左右也并非全部落在智能制造人才。

可以看到,因?yàn)槿鄙貯I人才,各大高校相繼先后成立AI學(xué)院、AI專業(yè),上升為一級學(xué)科;因?yàn)槿鄙侔雽?dǎo)體人才,上升一級學(xué)科之后,一些企業(yè)選擇與高校聯(lián)合建立獨(dú)立大學(xué)……沒有智能制造。

針對這個(gè)問題,南京注意到了。

去年,在南京以建設(shè)具有全球影響力創(chuàng)新名城為目標(biāo)的“生根出訪”活動(dòng)中,麒麟科技園前往德國漢諾威會展,并與該集團(tuán)簽訂合作共建南京智能制造學(xué)院。

就在今年11月底,這所由麒麟科技園攜手南京理工大學(xué)、海爾卡奧斯以及德國智能制造學(xué)院打造、體現(xiàn)中德智能制造合作重要成果的南京智能制造學(xué)院也已經(jīng)正式揭幕,這也是國內(nèi)首個(gè)由中外合作搭建的專業(yè)人才培養(yǎng)獨(dú)立學(xué)院。

未來,該學(xué)院將立足長三角,引入德國4.0領(lǐng)域的科技成果、企業(yè)資源、對外合作等,并通過與智能制造企業(yè)的合作,打造一個(gè)“產(chǎn)、學(xué)、研、轉(zhuǎn)、創(chuàng)”的智能制造工程精英培養(yǎng)與成果轉(zhuǎn)化平臺,預(yù)計(jì)每年可累計(jì)培訓(xùn)3000名智能制造人才。

對于當(dāng)前智能制造數(shù)百萬的缺口而言,輸出3000名人才或許還不夠,但站在國內(nèi)智能制造人才培養(yǎng)的角度,南京智能制造學(xué)院的設(shè)立也將起到一個(gè)示范作用,為未來相關(guān)學(xué)院的設(shè)立、人才的培養(yǎng)打個(gè)樣。

作為共建者之一,以及國內(nèi)智能制造龍頭企業(yè),站在企業(yè)的角度,卡奧斯COSMOPlat教育生態(tài)總經(jīng)理任學(xué)良表示,學(xué)校的科研體系還是傳統(tǒng)的,并不能完全適用于智能制造人才的培養(yǎng),因此這一體系需要進(jìn)行重構(gòu)。這一因素也是AI人才、半導(dǎo)體人才培養(yǎng)上經(jīng)常被提及的一點(diǎn)。

以南京智能制造學(xué)院的設(shè)立為例,任學(xué)良稱,這類學(xué)院的設(shè)立,除了承擔(dān)“人才輸出”的重責(zé),從國家層面出發(fā),也可以說是打通了“最后一公里”——培養(yǎng)復(fù)合型人才的同時(shí),也幫助企業(yè)縮短新入員工培訓(xùn)周期,減少時(shí)間、成本、精力支出。

對未來進(jìn)行預(yù)測,隨著企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型升級持續(xù)推進(jìn),“機(jī)器替人”的現(xiàn)象必然會愈加普遍。屆時(shí),流水線上作業(yè)的不再是熙熙攘攘的工人,而是三三兩兩的工程師

而要實(shí)現(xiàn)以上場景,智能制造復(fù)合型人才的培養(yǎng)是必然且極其重要的。而在這其中,針對性更強(qiáng)的學(xué)院,尤其是有著智能制造龍頭類企業(yè)參與辦學(xué)、提供平臺的學(xué)院,將能夠有效促進(jìn)高精尖人才的培養(yǎng),完善智能制造各關(guān)鍵領(lǐng)域人才梯隊(duì)建設(shè)。

最后

走向工業(yè)4.0,走向智能制造,真的有最佳路徑嗎?很難有,所有的路徑都是靠著慢慢摸索向前進(jìn),繼而走出來的。

而相較于最佳路徑,最有效路徑則是實(shí)實(shí)在在存在的,關(guān)鍵點(diǎn)有三,分別是高端技術(shù)研發(fā)、應(yīng)用場景落地與復(fù)合型人才培養(yǎng)。這三者組合起來,就代表著智能制造產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

現(xiàn)如今,華為、騰訊、海爾、工業(yè)富聯(lián)等行業(yè)龍頭的進(jìn)入,技術(shù)研發(fā)方面已經(jīng)不需要擔(dān)心太多;應(yīng)用場景方面,雖然當(dāng)前頗有些集中化,但隨著場景的深挖,“過于聚焦”的問題也將迎刃而解。相比之下,“人才”卻是最難的,大企業(yè)不夠用、中小型企業(yè)招不到、低端勞動(dòng)力閑置……為了闖出一條“智能制造最有效路徑”,“專業(yè)復(fù)合型人才培養(yǎng)”迫在眉睫。

責(zé)任編輯:xj

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