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数字化下,人机协作新规则

日期: 来源:大数据看小世界收集编辑:人机

数字时代,智能机器不但能快速准确地完成重复性工作,解放人类的双手,还能实时获取数据。而人类的判断力、抽象思维和创造力可以有效弥补机器的不足。在工厂车间,工人正以新的方式牵手机器,成就彼此。

人机“合体”,可以重塑生产和服务流程,成为新的“互联工业劳动力”。这种新劳动力模式不但能够帮助企业提高生产力,改善运营效率,加强价值链可视性、安全性以及风险管理,还能有效应对一些国家和地区劳动力成本攀升或短缺的问题。此外,互联工业劳动力还能增强本土制造的实力,减少制造业岗位外迁至成本洼地。如何让这些好处落实,并不总是让人一目了然。但要充分释放该模式的潜力,离不开人机协作、优势互补的车间环境。

新世界,新规则

20世纪60年代初,全球第一台工业机器人Unimate 问世,4000 磅的庞然大物挥舞着笨拙的机械臂,为汽车焊接压铸件。此后,机器技术取得了长足发展。如今的机器小巧、安全,适应性也更强——在无人工干预的情况下就可以完成多项工作。而可穿戴设备的出现,让人机“真正”实现了牵手,人机协作不再局限于物理意义上的紧密联系。

实时、双向的人机协作改变着传统生产环境。未来五年,制造业将逐步由“以人为中心”转变为人机“合体”。埃森哲研究显示,30%的高管预计2020年前会实现人机互补。撇开时间的指向,可以确定的是,这场变革势不可挡,其迅猛发展的背后是人类的推动,人机无缝对接则是这场技术革命成功的关键(见图一)。

跨越认知与行动的缺口

尽管不少制造企业已经认识到人机互补的重要性,但采取切实行动的并不多见——94%的制造业高管表示对此次劳动力革命有所感知,但仅有22%采取了相应措施。目前,互联劳动力在研发预算中的比重,业内平均水平为18%,五年后有望达到24%。但问题是,对于一些企业而言,这一比例是否杯水车薪?五年后是否为时已晚?对于这些企业而言,立即调整投资分配可能更为明智。

一些行业先行者早已开始劳动力模式转型,包括全球工程技术领域标杆西门子(Siemens)。该公司部分自动化生产线可在无人工干预的情况下,顺畅运行数周。其旗下的“无灯”制造厂更是让西门子离全自动化工厂更进一步。目前,该制造厂仍需 1150 名雇员,主要负责编程、监测和设备维护工作。

ASML是一家全球领先的芯片设备制造商,目前正在开发一款智能眼镜。佩戴该款眼镜后,无尘车间内的工程师就可以接收指令,随时随地获取准确的信息和支持,并根据镜片上的分步操作提示,获得实时指导和最新交互信息,如错误报告、视频上传以及指令变更等。

那么,为何其他企业踟蹰不前?参与调研的企业高管表示,数据安全、实施复杂性和遗留设备桎梏是推行新模式的几大潜在挑战。除此之外,还有“人”的因素。

人机互联需要更高技能的工人

绝大部分(70%)受访高管认为,优秀技术工人的缺乏是新劳动力模式的最大挑战。如果工人尚未准备好迎接变革,不具备相应的资质和技能,那么人机互联后效率的提升空间将大打折扣。

目前,符合要求的技术工人越来越难找。首先,美国、亚欧部分地区的人口结构变更,将导致未来几年劳动力逐渐短缺。日本的劳动人口预计将从2014 年的6400万跌至2030年的5600万。

而挑战不单在于可以预见的生产线人手短缺,人机互联还对人提出了更高的要求。工人不但要具备跨职能和跨学科技能(见图二),还要能在车间熟练使用各类数字化工具,与机器配合自如。对于很多人而言,这需要彻底转变思维,重新认识人机协作的价值,从而提高工作满意度和价值。为此,制造企业应为各级技术工人提供平等的提升机会,帮助他们尽快完成技能升级。

人与机器和谐共处

在制造业,建立互联工业劳动力尚无通行的成功做法,但通过做好以下几项基础工作,企业可以营造和保持一个有助于人机协同发展的环境。

首先,获取最高管理层的支持。高层负责人是员工、流程、技术发展和文化变革的重要推动力,也是确保变革项目资金充足的关键所在。高管团队必须全力投入,避免受到利益竞争的干扰;积极听取运营经理的反馈,因为后者可能掌握着攸关生产效率的第一手信息,可为转型提供指引,或有助于量化转型成果,强化转型成效。

其次,明确人机职责划分和协作方式。把握人机协作的分寸是一门艺术,也是一门科学。制造商需要扮演“价值架构师”的角色。为此,企业需要把脉市场趋势,解构价值链,找到互联工业劳动力模式的最佳切入点,从而提高生产力和安全性,为改善产品与服务。

第三,引导工人认可机器的价值。制造业工人对机器的复杂情感不难理解。尽管机器有望改善工作环境,创造新的岗位,但也常被视为对饭碗的威胁。在制定人机协作策略时,制造企业也要考虑到这一点,让工人相信机器非敌是友:机器能帮助他们提高工作效率,更专注于有趣、安全的工作。

最后,勇于突破人才战略的舒适区。当前需要什么样的人才、未来如何补充,制造企业必须心中有数。在制定培训计划时,企业应将数据分析和管理技能作为重点,这些技能是解读产品各个生命周期传感器数据的关键。

时不我待,把握当下

随着时间的推移,领先者与落后者之间的距离会不断拉大。5年、10年或20年后,后者迎头赶上会越发困难。而领先者,将一路前行,完成对价值链的分析和转型,斩获人机合作带来的收益。人机“合体”曾是科幻小说的产物,但如今已在制造业真实上演,成为该行业自工业革命以来最重大的变革之一。制造企业只有即刻行动起来,才能在变革的浪潮中取得优势。

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