觀點 | 工業4.0給工業生產和生活帶來什么轉變？
http://www.wellcomemfy.com由新華社《財經國家周刊》、工信部國際經濟技術合作中心主辦的第二屆中國制造2025（深圳）高峰論壇于2017年4月8-9日在深圳舉行。德國不來梅大學教授、中德智能制造教育聯盟（籌）牽頭人Georg Spoettl出席并發言。
德國不來梅大學教授、中德智能制造教育聯盟（籌）牽頭人Georg Spoettl
他表示工業4.0 德國不萊梅大學針對工業4.0做了很多研究工業4.0 來探討工業4.0給工廠里的生產生活帶來的變化。他指出智能制造，工業4.0之后智能制造，他們更多地從軟件角度來考慮問題。在過去智能制造，我們總是將機器放在前面，而現在，我們將軟件放在前面。
另外，我們要從網絡結構方面來進行思維。在過去我們都是使用孤立的機器，一個操作員可以操作，而現在是二三十臺不同技術的機器擺在一起，這意味著每個人都應該是工程師，沒有人是低技能的工人。而高技能的工人控制這么多機器，就必須要用很好的網絡思維來操作。
他表示，要重視過程和附加值，每一個人都是生產單元，即使是最低級的工人，他們也可以做出一些貢獻，比如說他們可以考慮工作中有哪些可以改善的地方。
以下為演講實錄：
Georg Spoettl：女士們、先生們，大家下午好。
非常感謝大家給我這樣的一個機會，來給大家講述一下有關智能制造的話題。在我的演講當中，我會談論工業4.0的發展。
在2005年到2013年，我們一直在談物聯網，在2014年，我們看到了巨大的變化。我們看過一本書，也就是新型的工業正在不斷的席卷我們。我想給大家分享一些數據，就是工業4.0在德國的情況，同時，我們看一下我們所學習的一些經驗和體會。另外，我會說一個結果，有關于人力資源，包括工程師、熟練的工人等等，因為在這一點當中，我們要了解如何來運營一家工廠，讓更多人有機會來了解這一點。
我剛才提到了，有一些非常關鍵的初始點，這就是工業4.0的時間點。它有一些模型，同濟大學的教授早上就已經講到了智能制造的模型，它們是屬于現代的工業4.0的制造。
現在，越來越多的企業都在擁抱智能制造。人們在不斷的去預測工業4.0的走向，在這樣的一個要求下，我們德國不來梅大學進行了這方面的專題研究，同時，還有一些來自德國的業主來和我們合作，對工業4.0進行研究。我們要知道如何運營一個工廠，如何擁抱智能制造，同時讓人們更加注重科技的發展。這是一個非常深的研究，在過程中我們了解了工業4.0的工廠情況，如果工廠要實現工業4.0也會有一些要求，同時要看它們的聚焦和研究的結果是什么。我在演講當中會有一些提及。
在我們的研究當中，我們有35個德國的中小企業，它們被組織起來，算是產業集群。還有一些研究人員，我們把他們會聚在一起，包括一些雇主，通過這個調研，我們可以了解到工業4.0的情況。同時，還有一些中國的企業在德國設廠，我們也了解到，作為國際的雇主在德國工廠的運營情況，包括市場的走向和工業4.0的聯系。同時，還有相關的人力資源。
我們調研過歷史不是很長的一些企業，大企業和小企業比較的話，在資源稟賦方面有所不同。我們生產過程當中經常會出現障礙，就像我現在的電腦出了問題，但是沒有人在工業生產當中站出來解決問題，可能是設備有一些老舊。在機器出問題的時候，可能很多工人搞不清楚是怎么回事。
過去我們有很多機器，人們在操控這些機器。如果你去工廠的話，我們可以看到更多的機器之間的協同，也就是人們在工作，但是更多是機器在工作，機器可以滿足人們的需求，所以這是一個巨大的模式上的變化。這其實是一個組織機構的變化，讓組織生產發生了大規模的變化。
我們進入到一個新的制造業的世界，有競爭優勢的產業工人出現了。工業4.0有一些特點，它實際上是一個變遷，從第一次的工業浪潮，比如說從最初的蒸汽機，到后面計算機的發展，到我們現在的工業4.0，我們通過網絡和相關的智能化的機器進行制造。為什么今天的機器非常的聰明、非常的智能？這不僅僅是像過去一樣去使用云計算，現在是這些計算機被變成機器，而且它們變成網絡，它們是非常智慧的，所以這是一個新的生產階段，也意味著生產的形成和聯系的數據傳輸更快了。同時，數據的儲存方面也非常快，數據傳輸的速度也非?？?，而且在儲存方面也沒有限制，信息的儲存、傳輸和處理的速度也都非常迅速。另外，人機之間的交互也變得非常好，這對智能制造來說是非常有效的。
現在我想解釋一下，我們如何來鑒別工業4.0，這是我們在德國做的一些研究，我們有一些引導性的問題，這是案例中的研究重點。我們選擇了一些公司，和他們進行了溝通。我們進行了很多次調研，選擇了來自不同企業的300多人，他們是高度熟練的工人以及沒有任何技能的產業工人，我們跟他們進行了研討，包括我們也訪問了一些工廠。在研究當中，我們去到了工廠，還進行了很多深入的談話。在談話當中，我們可以使用來自于企業當中的企業語言，包括我們還可以使用科學化的語言來判斷工人對智能制造的熟練掌握程度，這是4.0的工業發展情況。
我們有感應器的技術，傳感器的應用達到了100%，傳感器之間互相連接，這樣可以實現機器之間的聯網，這是德國工業的特點。
無線通訊技術也非常重要，在通訊技術方面，我們有很多潛力的技術可以開發。我們政府投入了20億歐元來發展無線技術，也進行很多研究來改善無線技術，無線技術還有很多發展空間。無線技術非常有利于我們實現智能制造，因為機器人等等設備都會用到這種技術。但是很多公司非常在乎數據的敏感和保密性，他們非常擔心黑客入侵。
在數據方面，我們做了很多很多努力，我們建立一些規則和法規來確保安全，和3-5年之前完全不同?？傮w來說，工業4.0的發展是非?？斓模瑳]有人會停滯下來，大家都在向前進。到2022年，我們將會把工業4.0提高到一個新的層次，利用率會進一步提高。
我們需要合規的人員，這非常重要。有一點常識，那就是我們去問管理者，比如說生產主管或者HR主管，問他們人員意味著什么，他們肯定會說，希望有更高技能的人加入他們，他們希望有中等技能和高等技能的人員為他們的發展做出貢獻。在德國，我們推出了重大的計劃來培訓人員，這些人可以真正的學到一些知識，他們有一些師父，我們稱他們為“大師”，他們可以將自己的經驗傳授給這些人，這也非常關鍵。
在我們的統計數據中，可以看到有60%-70%的人實現了非常高的技能，只有很少很少部分的人最后成為了低技能人員，所以在人才方面，我們是向中等和高等技能轉移。
能力領域意味著什么呢？如果有人有興趣的話，我們可以單獨就此來談論一下，因為這是一個非常重要的話題。分析、監控、優化、擴張企業網絡和系統，這非常非常重要，這主要是工程師來做的。隨后，數據在現實世界中會有一些轉移，這需要中等和高等技術的工人，他們必須經過培訓才能真正使用這樣的工具和數據。
我們要使用一些非常好的IT輔助工具和技術，以及一些診斷系統。當我們的智能機器出現問題的時候，必須要有好的診斷，這也需要有技能的人員來使用，他們必須參與其中才能真正的學會使用。這些診斷工具需要一定的技能，比如路由器配置、防火墻配置和分析數據的能力，這些要求必須被滿足，而這方面在過去沒有被滿足，所以我們需要在這方面做出努力。
我們對企業的過程進行分析、解釋和記錄，這也是非常非常重要的。我們現在有很多數據，有技能的工人是操作人，有很多高深的內容需要他們理解，這對于效率的提升來說非常重要。我們還需要跟所有的上下游進行網絡的協調，更好的理解和優化相關過程，需要跟他們形成完整的一體。這是非常重要的話題，中等和高等技能的工人必須有相應的能力來理解和優化這方面的信息，比如說，很多設備是24小時不停運轉的，如果出現問題必須要馬上解決。這些機器是來自其他廠商的，必須要跟其他廠商合作來獲取信息，要更好的理解他們的產品。
通過這些工作，我們就看到到底需要哪些技能，我們可以建立工作檔案，包括人員需要哪些技能，這都非常重要。有一些復合技術的機器，涉及到很多領域，這時候相關人員就需要有不同的技能。
相關的工具也必須非常好用，有一些軟件設計出來非常容易，但是要確保這些軟件被高技能和中技能的人員理解和使用。我們必須有能力來建立非常好的診斷過程，有時候機器出現聲音，不一定是機器的聲音，有可能是軟件發出的報警聲音，所以人們必須理解網絡，必須理解這些軟件，以及這些軟件在一起結合工作意味著什么。
另外還有一點非常重要，即使工人有很好的技能，他們有需要參與到整個工作流程的優化中。管理者希望工人能夠切實負起責任來，他們必須認識到他們的工作環境和流程哪里可以改進，這樣可以改善工作效率，他們的技能也可以發揮更大的作用。在培訓的過程中，我們需要考慮這些問題。
簡單總結一下：在變革方面，我們必須考慮到底哪些是真正新的東西。第一點非常重要，我們要從軟件角度來考慮問題，這是一個非常新的角度。在過去，我們總是將機器放在前面，而現在，我們將軟件放在前面。我們現在面臨太多的軟件，在軟件方面我們要開始思維的轉變，現在不能只看機器了，從軟件方面可以獲取很多信息來對機器進行診斷。
另外，我們要從網絡結構方面來進行思維，這意味著我們必須要改變，在過去我們都是使用孤立的機器，一臺或者兩臺機器，一個操作員可以操作，而現在是二三十臺不同技術的機器擺在一起，這意味著每個人都應該是工程師，沒有人是低技能的工人，高技能的工人控制這么多機器就必須要用很好的網絡思維來操作。
我們要用CPS的方法，在CPS的框架中來進行思維。還必須要重視過程和附加值，每一個人都是生產單元，即使是最低級的工人，他們也可以做出一些貢獻，比如說他們可以考慮工作中有哪些可以改善的地方，當然高技能工人也需要這樣做。
總體的能力也很重要，有很多公司對于自己的人員有相應的培訓，我們將他們的培訓經驗總結在一起，所有人都應該有創新精神，比如剛才提到的優化工作過程，即使是藍領工人也必須為此努力。另外，我們要讓所有人都來支持核心能力的形成，這其中也會涉及到優化。在人和機器之間的交互，也需要所有人的努力。
這是另外一個總結，人們到底應該怎么做？應該學什么？剛才提到軟件思維角度，我們必須更深入的理解軟件、更深入的理解網絡結構，機器產生的這么多數據，我們必須利用起來。藍領工人實際上也有一個角色要扮演，有很多不同的數據必須整合起來，我們必須能夠掌握大數據技術。我們必須要有責任感，責任感非常重要，因為有很復雜的任務需要處理。隨著我們推進工業4.0，我們要加強溝通，每個人要為自己的工作切實擔當起責任來。
我們應該在哪些方向上提供更多支持呢？這里我列出來一些內容，但是我不會逐點去講。這是德國的情況，在德國，我們有一些工人檔案或者技能檔案，為每一種職位定義了相應的能力，這會為工業4.0用人方面提出一種新的方式。比如說，這里列出了不同的職位，有學術性、非學術性的，也有操作或者職業性的，有三大類職位。
給大家一點建議，在工業發展過程當中，我們德國出現了兩種情景，一個是自動化，也就是100%的使用機器，在工廠出現自動化的高科技；另外，我們需要專家和專門的技術人員來合作，他們要對機器展開人機對話，通過機器能夠給我們更多的信號。這是專家的發展系統，它是一個工具，可以培育更多的熟練工人。
剛才提到的，一個是科技，一個是專業化人才。后面我會聚焦在專家人才，在未來，我們對熟練工人的需求缺口是很大的，這里有72%的需求，但是這個數據未來會有一定的下降，會到40%-50%。在未來，我們不需要這么多工人，會有更多的機器出現。操作工人的人數也會下降，高熟練的工人比例會上升，半熟練工人和不熟練的工人比例會下降。
在管理方面，我們要保證工廠生產的穩定，也就是更好的進行工廠員工權責的下放。在這個工業4.0的發展過程當中，質量是一個非常重要的問題，包括熟練工人的質量。我們非常清晰的看到，工程師的教育已經在進行組織了，非常高度熟練的工人的培訓非常重要，我們從軟件角度給他們進行培訓，教育的活動也在進行組織，這就是工業4.0需要的，需要教育更多的熟練工人，讓他們擁有軟件的技術等等。
我們要建立職業的檔案，還要建立學習的項目、學習的課程，建立非常高精尖的工作流程的相關課程。另外，我們還要對教師進行培訓，這是需要在工業4.0當中貫徹的。同時，我們還要建立工業4.0所需要的熟練員工和相應的人員配置，對工程師和相應人員進行熟練化知識的培訓。