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后疫情時期智能制造人才培養的著力點

日期:2020-05-19  來源:互聯網    點擊:
      當前,新冠肺炎疫情在全球蔓延,對經濟的影響也在持續和深化。各國隔離抗疫直接導致需求減弱、工廠停工、產業鏈中斷,經濟活動大面積“凍結”,發達經濟體和新興經濟體集體陷入衰退,世界經濟面臨自1930年大蕭條以來的最嚴重危機。即使中國已率先走出疫情嚴重時期,但在經濟全球化之下,復工復產效率受限,疫后經濟恢復步履維艱。4月14日,IMF發布報告,預計中國的經濟增長2020年為1.2%,2021年為9.2%。4月17日,國家統計局公布一季度國內生產總值,按不變價格計算,較去年同期下降6.8%。

一.疫情之下智能制造的突出表現

不過,暗淡經濟之下也有不少領域亮點頻現,尤其智能制造,在疫情防控過程中作用凸顯。

(一)智能制造助力企業復工復產

近幾年來,智能制造一直被看作我國制造業轉型升級的關鍵和核心,并且在國家相關政策引導下,企業智能化升級風生水起。疫情期間,一批轉型升級起步較早的企業,在自動化車間、智能工廠、柔性化生產等智能制造體系的支撐下快速復工復產。在產線轉換、原材料斷供、產業鏈阻滯的紓困解困中,扮演了重要角色,書寫了中國“智造”的抗疫“加速度”。

例如,宏普科技是一家智能制造解決方案提供商,他們為客戶量身定制數字化升級的MES(制造執行系統)解決方案。通過MES數據采集和分析功能,實時掌握生產數據,量化管控生產成本,快速提升生產效率。借助MES目視化監控功能,對照訂單數據和生產進度,實現可能逾期訂單的提前預警。整個系統可以通過工業平板、手機等移動端遠程操作,實現企業智能化工廠的在線管理。巨石集團通過智能化改造,利用機器人自動卸筒系統、原絲筒自動定位擺放系統、全自動物流輸送系統等一系列自動化設備,實現了玻纖生產全程的自動輸送、識別、儲存、分流,工序間輸送無人工干預,避免了病毒的傳播風險,降低了人工成本,提高了生產效率。浙江泰普森實業集團利用智能產線的模塊化優勢,由戶外用品臨時轉產醫用防護衣等防護裝備,在規劃轉產車間、采裝關鍵設備的基礎上,用7天時間便完成了約5000平米醫用一次性防護服凈化生產車間的改建,當前日產能1.2萬件以上,等等。

2019年初,麥肯錫做過一次智能制造積極性調查,相對美、德、日而言,中國企業對智能制造的熱情最高,相關技術設備應用最積極,走在智能制造“做到”的最前端。在其所調查的企業中,平均每家中國企業試點10.2個數字化制造案例,美企8.5個,德企6.9個,日企4.1個。賽迪智庫預測,疫情之后,企業將加大提升智能化水平的投入,智能制造步伐將在疫情后加速。

(二)智能制造加速新技術融合應用

智能制造本身就是新一代信息技術與制造業深度融合的結果,主要涉及現代傳感技術、網絡技術、自動化技術、智能技術等,5G、人工智能、工業互聯網、大數據、區塊鏈、機器人、云計算、虛擬現實/增強現實等都是智能制造的支撐技術。疫情期間,特殊的需求場景更加拓展了這些技術融合應用的潛力和空間。

例如,高德研發的全自動紅外熱成像測溫告警系統,利用AI人臉識別技術,依托近20年紅外人體測溫經驗所訓練出的大數據算法,可以實現多人同時非接觸測溫,被廣泛應用于地鐵、機場、商場等人流密集場合。阿里云的supET工業互聯網平臺,利用阿里云領先的云計算、IoT、人工智能等技術,打通企業的信息化系統,利用工業IoT梳理企業的供研產銷全鏈路數據,再通過ET工業大腦進行加工分析,優化制造流程,保證資源協同對接。中國航天電子技術研究院研制的雙臂特種仿生機器人,不僅能夠進行人員測溫、車輛信息識別,還具備區域內巡邏、安檢與消毒作業等功能,助力企業復工過程中的疫情防控。北京金控集團聯合海淀區政府、微芯研究院等研發、上線的基于區塊鏈供應鏈債權債務平臺,通過區塊鏈底層技術實現政府和國企采購合同應收賬款確權,并聚合融資擔保、資產管理等各類金融資源,等等。

AI、大數據、工業互聯網、區塊鏈等,智能制造不僅給這些技術提供了更多融合應用的場景,而且還加速了新產品、新模式、新業態的涌現,極大拓展了制造業產業空間。另外,作為智能制造基礎設施的5G基站、工業互聯網、大數據中心還被列入我國疫后經濟恢復引擎的“新基建”。新時代證券報告預測,未來三至五年,5G基站、工業互聯網、大數據中心的合計投資體量在2000億至2500億,這對制造業產業發展又是一個巨大的利好消息。

二.智能制造實踐的幾個誤區

盡管疫情之下智能制造高歌猛進、作用凸顯,但這些年企業的智能制造實踐并非一路坦途、成績斐然。

2019年,在鞍鋼的一次企業轉型升級座談會上,工信部裝備司前司長張相木直言,大部分企業的智能化改造其實只是信息系統改造,因為企業的生產、研發和工藝部門很少參與進來,如果缺乏這些部門的經驗和知識,企業的智能化改造成效和價值就有限。另外,和企業接觸中經常聽到這樣的抱怨:搞軟件的不懂制造的過程和需求,搞制造的不懂軟件如何整合信息提升效率,雙方在老板的要求下上了一堆系統,然后互懟,最后軟件公司收錢走人,留下一堆華而不實的系統給企業。可見,不能系統看問題是當下智能制造實踐之路上的最大詬病。

2016年,《Engineering》雜志發表了周濟院士團隊撰寫的《面向新一代智能制造的人-信息-物理系統(HCPS)》一文,認為智能制造是一個綜合智能系統,由人、信息系統、物理系統組成,物理系統是主體,信息系統是主導,人是主宰。因此,企業要想成功轉型升級必須對智能制造進行整體規劃、全局認知、全員參與,可以分步改善,但不能蜻蜓點水、修修補補。

另外,還有對智能制造經濟性的認識問題。智能制造的根本目的是提質、降本、增效,這三方面全都圍繞一個指向,那就是智能制造的經濟性。在2018中國制造強國論壇上,國家制造強國建設戰略咨詢委員會委員、中國工程院制造業研究室主任屈賢明強調,企業發展智能制造應該注意幾個關鍵問題,第一、產品是什么是否有市場;第二、不要著急上線自動化先把基礎工作做好;第三、從局部做起從點到線再到面;第四、不要盲目追求所謂“黑燈”工廠。上海優也首席科學家郭朝暉老師也一直強調,智能制造的發展是有規律的,企業應沿著機械化、自動化、數字化的軌跡向上走,這樣經濟性就會好,如果“跳躍式”進行,不顧各階段基礎,投入會很大風險也會很大。兩位專家都意指,“智造”有風險,推進需謹慎。

在我們的企業調研中對兩位專家的建議也感同身受。這些年,圍繞智能制造,工業和信息化部推出了很多示范工程,被認定的示范企業和示范項目合起來也有數百家之多,但據一些行業一線專家看法,真正達到預期成效的并不多。所以要推進智能制造,還需企業從研發、生產、管理、服務甚至到人才,進行整體布局、踏實積累、逐步提升。

三.后疫情時期智能制造人才培養的著力點

《中國制造2025》規劃綱要明確提出人才為本。大到中國制造業由大變強小到企業轉型升級,最后的落腳點都是人才支撐。所以,加強智能制造人才培養力度,創新智能制造人才培養模式,對疫后智能制造高效推進意義重大。

(一)加強技術融合應用思維能力培養

此次疫情防控中,技術融合應用表現出了很強的鮮活力。智能核酸檢測、紅外熱成像無接觸快速測溫、輔助診斷技術、智能疫情追蹤、機器人無接觸配送、遠程辦公、數字美術館等,這些新產品、新模式、新業態無一不是技術融合創新應用的結果。

首先,技術融合應用思維能力是人才創新能力的前提。創新能力來自于人對新環境、新技術、新模式的敏銳性、洞察力和轉化力。疫情期間,人工智能被用來進行病毒基因測序、新藥研發、蛋白篩選,機器人為隔離點提供全天候無接觸式循環生產與配餐,區塊鏈被用來輔助網上商務合同簽約,工業互聯網被用來進行智慧跟蹤等。這些都不是全新技術,但在疫情特殊情況下被融合創新應用,使技術價值發揮到了最大化。這一切得益于人才的技術融合應用思維能力,他們能時刻根據外在情勢的變化,拓展出新的技術應用空間。

其次,技術融合應用思維能力是復合型人才的重要品質。智能制造時代,技術融合應用加速,專業、崗位、企業、行業等邊界變得模糊化,原有模式被打散,一切重新整合。在此情況下,適應“跑步上崗”,且能快速匹配企業發展戰略的一定是復合型人才。而技術融合應用思維能力會使人始終處于跳躍思維狀態,從而加強他們探索、學習新知識、新技能的愿望和動力。以汽車“新四化”浪潮為例,當前汽車行業的電動化、智能化、共享化、網聯化趨勢,完全是技術大融合而引發的行業大融合的結果。首先汽車專業知識發生了變化,由傳統的汽車工程融入了計算機、人工智能、電子、新能源甚至倫理等多領域知識。繼而造車模式也發生了變化,實體造車不再獨行天下,互聯網造車也躍躍欲試企圖分得一杯羹。所以,當下汽車行業最需要的是具有技術融合應用思維能力的復合型人才。可以預見,未來只有單一技能或知識的人,如同沒有柔性化、智能化能力的生產線一樣,面對危機來臨時最脆弱、最容易被替代。

(二)利用工業互聯網平臺促進人才培養手段智能化

疫情期間,騰訊、浪潮、海爾等不僅利用自己的工業互聯網平臺協助政務管理、遠程辦公、資源對接等,而且還為企業提供在線培訓、在線招聘服務。工業互聯網平臺這種多樣化、柔性化的服務能力主要依賴人工智能、互聯網、云計算、大數據等技術的支撐。疫情過后,利用技術優勢為人才培養賦能應是工業互聯網平臺的另一新的應用場景。

第一,培養對象精準化。例如浪潮云工業互聯網平臺,截止目前已服務客戶上千家,包括地方政府、大中型企業、個人注冊用戶。平臺集聚用戶范圍廣,相互依存度高,很容易在提供生產服務基礎上增加人才培養服務模塊兒。利用平臺的基礎能力、技術能力對現有用戶的需求、崗位、興趣愛好、學習指向等做出分析畫像,再依托平臺的案例、專家資源等有針對性設置課程體系,精準匹配學習內容。移動互聯網時代,人們獲取知識的渠道分散,知識碎片化嚴重,通過工業互聯網平臺不僅有助引導學員設立個性化發展目標,而且可以避免“大撒網”式培訓導致資源浪費。

第二,培養內容前沿化。例如海爾的COSMOplat,有市場營銷、研發設計、生產制造、倉儲物流四個關鍵服務平臺,擁有針對數十個行業、領域的解決方案和案例,以及大量行業一線專家資源,他們熟諳行業最新技術和發展動態,了解行業的需求和痛點,這些都是構建科學、生動、實踐性強的課程體系的要件和基礎。另外,工業互聯網平臺還可以根據技術的更新、用戶需求的改變、項目管理經驗的優化等,隨時開發、設計出最新的課程,提供最優的服務。在一切注重創新、實踐、接地氣、個人體驗的時代,課程體系的適時更新、動態調整、快速迭代,對學員來說是最大的價值和吸引力。

第三,知識學習共享化。如今共享模式盛行,無論企業還是人才培養培訓機構,都十分重視知識共享平臺的搭建,專業圈子的聚攏。通過這些方式提高機構所沉淀知識和專家資源的共享與復用度,提升自身的品牌價值和行業競爭力。工業互聯網平臺剛好提供了這樣一個獨特載體,沒有地域、行業、人際、身份等的壁壘,每個人都可以社交的方式將自己學習體驗、知識進行交流分享,最后沉淀、傳承下來。共享不僅使知識和經驗得以大范圍輻射,衍生更多生態和商業價值,而且有助增加人才的成就感和價值感。

總之,工業互聯網平臺更易于做到以培養對象為中心,精準鏈接工作場景和發展需求,打造開放、共享的人才提升新環境。制造智能化的時代也應該是人才培養智能化的時代。

(三)創新人才培養模式,助力制造業轉型升級

人才培養模式是決定人才培養成效的關鍵環節。隨著技術迭代加速、行業變革加快,人才培養模式也應該隨之融入新的理念、技術和手段,才能快速匹配企業的智能制造人才需求。

第一,聯合工業互聯網平臺企業打造線上人才培養服務體系。從2018年起,工業和信息化部開始遴選工業互聯網示范項目。截止目前共選出各類示范項目136個,其中聚焦工業互聯網平臺解決方案的47個。這些企業都是各自專業領域的佼佼者,集聚幾乎覆蓋全產業鏈的企業、個人用戶和解決方案,擁有技術能力、專業能力、經營能力。因此,聯合工業互聯網平臺企業,委托它們在各自的專長領域開展人才培養大規模定制,為企業提供包括人才培訓、就業、技術成果孵化轉化、資本金融對接等全棧式服務,實現產教融合、產人融合、產融融合,形成工業互聯網平臺線上人才培養新生態。

第二,整合重點行業、領域龍頭企業,打造人才培養課程和實施體系。工業互聯網、人工智能、集成電路等都屬國家關鍵技術核心領域,不僅決定國家在未來國際競爭格局的地位,而且也關乎智能制造的順利實施以及中國制造的品質提升。圍繞這些重點行業和領域,整合相關企業、高校、科研院所等資源,共同構建課程體系,開展人才培養實施。具體方式:一、人才培養機構或行業協會牽頭聯合成立人才工作委員會。二、組織委員會專家進行課題研究,確定課程體系框架和人才標準清單。三、面向社會廣泛征集課程、師資、案例、教材。四、圍繞人才領導力建設、技術能力提升、項目管理能力精進三個方向設置各領域緊缺人才培養課程體系。最后,整合各方渠道面向社會發布開展培訓實施。這種模式的優勢在于,既滿足委員會成員的內部培訓需求,又使課程體系、渠道資源得到復用和共享,擴大人才培養培訓體量。

第三,圍繞重點技術和行業領域共建校企合作人才培養基地。高校擁有完善的人才培養體系和師資,培養對象基數大,實驗室資源充沛,培養經費充足。企業掌握一線真實案例、項目經驗、工作場景、技術人員、人才需求。所以建立校企合作人才培養平臺,是解決人才供給與需求脫節問題的有效途徑。近幾年來,無論高校還是企業也都在主動嘗試推進,但往往因雙方利益訴求、評價機制等存在差異,導致合作意愿冷熱不均,合作結果難以為繼。就在4月30日全國職業教師企業實踐座談會上,教育部副部長還在呼吁,要求每個學校領導帶頭聯系企業推送教師入企互動,實為無奈之舉。由此可見,校企合作雖想象美好但開展乏術。要保證其順利推動還需從評價機制、利益分配機制等多方面加以思索和考量。

總之,無論對于制造企業還是人才培養機構,智能制造人才培養的努力方向都應是,提升人才培養理念,改進人才培養手段,創新人才培養模式,使所培養智能制造人才與行業發展高度適配。我們培養的可以不是高端人才,但一定要是“高潛質人才”。(作者:李廷茹,博士,工業和信息化部人才交流中心匯智項目主任)

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