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肖维荣 | 智能制造时代对于“智”造人才能力的要求和挑战
2018-11-21    来源:    发布者:
  发展智能制造是未来制造业的重大趋势和核心内容,也是实现中国制造业智能升级、跨越发展的根本途径。与之相对应,对智能制造应用型人才培养也提出了更高的要求。
       那么,智能制造的发展到底需要什么样的人才呢?贝加莱大中华区总裁肖维荣博士在2018第7届贝加莱学界联盟会议发表了“智能制造时代对于人才能力挑战”的主题演讲,对“智”造人才的要求进行了全面的分析。
图1-肖维荣博士在学界联盟会议演讲
 
        这个演讲不仅对在校学子提出学习的建议,也对产业人才培养提供了可资借鉴的模式,对于产学合作以及产业人才培养有很强借鉴意义,据现场演讲文稿记录编写此文以与产业学界共分享。
 
        智能时代对于自动化需求的挑战

        要了解人才的培养,必须了解产业需求的变化,人才的培养必须以产业发展。今天,产品周期越来越短、批量个性化产品需求更为迫切,关联技术越来越复杂—新材料、新制造工艺、智能传感器、云端应用,并且提供了更为个性化的设计与服务。这使得制造业必须来应对这一需求,并需要在战略上做出新的选择、在成本竞争力上改变认知,并且必须重新认识人才以及人才的培养,才能应对这一挑战。
 

图2-智能时代对于自动化需求的挑战
 
        肖维荣博士引用2016年德勤的全球CEO关于制造业竞争力调研的报告中显示,人才是全球CEO所公认的制造业竞争力第一关键要素。随着原材料,人力成本等综合成本的上升,过去我们赢得发展所依赖的成本优势变得越发难以为继。
 
        智能时代的人才能力需求
         在智能制造这个时期,我们对于人才的需求不仅仅在于专业知识的训练,对于制造业,或者在职业场,我们对于人才的需求更多的是在综合能力,它包括了多个维度:
 
 图3-智能时代的人才能力需求
 
        (1)垂直专业与跨界应用:最基本的专业技能方面必须有深厚的根基—这个往往是在学校的基础课程期间就要打牢,而到了企业实际则需要跨界,因此,产学的合作聚焦在学校专业基础与产业实践的平衡点上。
        (2)标准与规范:工程应用不同于学术研究,讲求效率,工程师开发项目,必须遵循编程标准与代码注释这样的细节规范,才能确保项目具有高的可重用性、提升研发效率。另一方面,跨界的协作关键也在接口标准与规范,如通信、语义互操作、软件调用等。
        (3)全局与结构性思维:能够全局看待机器与系统的开发,这正是协同、跨界的需求,结构性思维代表着具有高效的达到路径的训练,避免走弯路。
        (4)动手实践:要高出着眼,小处着手,学生不仅需要专业知识与技能,也需要小处着手,拿起螺丝刀干活的能力,只有在实践中才能发现问题,学以致用的提升自己的整体能力。
        (5)创新能力:工程师要求严谨的收敛性,也需要发散的创新性思维,突破原有思维,跨界寻求解决问题的方法与路径。
        (6)协作与沟通不仅是技术的,也是能力层面的需求,开放的不仅是通信接口,也是人的开放与交流,准确有效、及时的与团队成员、客户进行沟通是避免问题未能及时发现而造成过程的返工、时间损失等,是效率的关键。
 
         差不多文化要不得
         在很多时候,受到文化的影响,“差不多”这个词汇经常在生活中被用到,但 “差不多”对于工程技术人员而言是不能接受的,如图3,当我们去比较欧美与国内的装备能力时,如果这个“差不多”、那个“差不多”—我们会以为我们差距不大,但是这种比较遵循“乘法效应”进行计算,对6个维度的指标进行乘法计算后会显示一个非常大的差距。

图4-差不多差很多
 
        因此,工程师在思想上就不能以“差不多”来对待工作,必须精益求精的专注,才能设计与生产高品质、低成本、快速交付的产品。
 
         什么是一个工程师的工作?

图5-自动化工程师的工作
 
         一个工程师的工作就是通过使用工具,工程方法与流程,实现工程目标与任务,这个过程需要全局的对目标的把握,对任务的理解分析、使用合理的方法、按照严格的流程、设计满足质量的软件与良好的文档规范,准时完成高品质的控制任务与响应能力等应用目标。
 
         贝加莱的学界联盟竞赛,面向在校学生,但其设计要求却是以“一个真正的工程师”该如何工作来进行评估,使得学生经历一次真正的工程师资质训练,为其理解“工程师”工作、规范标准、流程有一个全面的思想构建,为今后的学习和工作奠定坚实基础。
 
         新时代的能力需求
         在数字时代,今天所推进的工业互联网、智能制造背景下,人才能力的聚焦也发生着变化,来自维多利亚州政府教育与培训部2017年STEM与未来劳动力的报告(如图6)中对于数字时代的人才能力训练进行了产业研究,对于数字时代的能力训练--主动学习、批判性思维、复杂问题解决能力、创造性问题解决的这些能力都是我们讲的“创新”—我们必须学会大胆的尝试,对于工程师而言如此,对于销售市场、生产管理都是如此,我们要突破既有思维、突破“惯性”寻找更为高效的方法。
图6-数字时代的人才能力训练
 
         而另一方面,在专业技能方面,Fraunhofer奥地利研究院对工业4.0时代的教育研究阐述了三个主要的专业技能聚焦,如图7:

图7-专业技能的扩展

          (1)系统与接口:包括各种通信、连接的标准与规范,开发与实现,而且对于新的大数据、机器学习这样的专业需要掌握与之配合的接口与系统的特征,以便借助这些技术来解决新的制造中的问题。
         (2)系统的理念与创新的管理方法:需要系统、全局的看问题,智能时代在于协同,集成,因此必须具有全局的思维与创新的方法,以达成制造协同。
         (3)集成产品与流程规划设计方面:从产品到实际的生产制造有非常大的挑战,需要借助于机械、电气、软件、工艺、精益运营管理等全局的规划与设计,这需要工程师不仅有专业技能还需要管理协调方面的技能。
 
         软件工程训练
        具体到自动化行业,肖维荣博士谈到,作为智能制造的核心技术,其智能性更多以软件形式体现,而自动化已经由硬件竞争时代进入软件时代,并且随着与IT融合的加强,这方面的趋势更为明显,因此,大学的教育必须加强在自动化软件方面的训练。
        这包括几个维度的能力升级:
        (1)软件工程:这使得我们对于自动化工程师需要在软件工程,项目管理、进度、质量控制方面更多的训练;
        (2)行业Know-How,未来自动化行业竞争的关键在于谁掌握应用Know-How,谁才会赢得竞争,而对于机械制造业而言同样如此,通过软件方式来封装工艺Know-How是确保自身知识产权的最有效途径,而软件也使得机器变得更为智能—所谓软件定义智能,即在同样的硬件平台上实现生产的柔性、对变化响应能力。
        (3)开放与标准的软件集成:包括Web技术与PLC的融合、MATLAB/Simulink与控制系统的接口、EPLAN、CAD软件,也包括基于IEC61131-3、C、C++等标准的开发与PLC的融合。
        (4)软件的盈利与新业务模式:在智能时代,分布式计算架构也为企业带来了业务的变化,租赁、服务能力的外包等,这些都是依赖于软件来实现。
 

图8-软件能力

         图8显示了在整个制造业机器与工厂系统开发中软件所扮演的角色及其价值。
 
        智能时代工程师能力模型
       为了更易于理解,我们对工程师的能力参考RAMI4.0进行了三维构造:
         (1)在垂直架构上,自动化、信息化、智能化需要掌握相关的知识与技能
         (2)按照流程,需要掌握设计、开发、测试、维护多个阶段的横向知识与技能;
         (3)在思维上,包括工具、方法、原则、理念多个层级的思考能力,这是一个自上而下的思维架构,  即,全局的思考问题,并且对行动作出判断的原则(优先级、权重)、运用合适的方法,选择有效的工具,这些是一个工程师必须能够掌握的。
 
图9-智能时代的自动化人才能力模型
 
         通过这个模型(如图9),我们可以共同构建课程与实训体系,在不同的流程、自动化到智能化的架构上,在设计理念自上而下到工具多个层级上,都建立相应的训练,这样,真正满足产业发展的复合型人才就可以被训练出来,这需要产学的共同努力。
 
         经验分享-贝加莱EC
         贝加莱的Engineering Camp直译为“工程师宿营”,但接受过贝加莱EC培训的工程师们称之为为“工程师集中营”—足以体现其训练之严格,它涵盖了机电工程、通信、软件工程、项目管理,也包括沟通、表达多维度的技能训练。
         通过EC的工程师能够快速成为一个具有现场问题解决能力的独当一面的工程师,快速提升其职业技能,如图10。
 

图10-贝加莱EC培训的构成
 
         EC关于人才的训练正是在规范与标准,动手实践、创新、协作方面的综合培养,也是产学合作中可借鉴的人才训练模式。
 
         智能时代的产学合作
        贝加莱学界联盟是属于教育部高等血尿自动化类专业教学指导委员会领导的机构,我们致力于产学合作,共同推进产业与学术的发展,将前沿技术与教育融合。
  图11-产学合作联盟的意义
         学界联盟需要将产业的需求、应用场景向学校的科研、学生传递,以便他们能够更为有效的把握方向与学习。而对于企业同样需要来自大学的基础理论支持、科研成果的转化,最终形成知识传递、协作、竞赛的系统融合与合作,如图11所示学界联盟的功能。
         产学融合的聚焦点在大学的“专业知识”与企业的“应用场景”之间的衔接,大学与企业各自发挥优势,共同培养满足产业需求的人才,为中国制造业的持续发展提供坚实的人才基础。
 
          人才的收敛与发散
          对于新时代的自动化工程师,肖维荣博士表示,工程师思维的训练在收敛与发散两个维度需要得到平衡:
          工程师的思维收敛性,来自于“工程”的需求,工程师的工作过程是一个约束条件下的最佳路径探寻过程,本身就是在可实现的各种材料、流程、方法等约束条件下获得最高成本效率的产品与系统设计。而另一方面,收敛也是指严格的标准与规范,同样是效率之根本,可复用的软件、规范的文档、良好的项目时间管理都会让整个系统开发效率得到提升。
 

图12-工程师思维的收敛与发散
 
         而工程师思维的发散是指创新性,突破性,即,不拘泥于现有的方法,寻求更为经济便捷的方法来解决产业实际问题,敢于尝试、敢于试错才能突破既有的思维定式、既有的方法、路径,走向创新。
 
         好奇心驱动发散,而严谨的收敛使得一个工程师迈向卓越—既能思考变化,又能落地实现。
 
          2018年贝加莱学界联盟竞赛的目的正在于通过这个温度控制设计求证“收敛与发散”—考察学生的严谨的工程思维,也同样考察他们敢于突破常规,采用新思维、新方法的能力。
         对于竞赛的初衷,肖维荣博士表示“我们希望学生可以通过对理论知识的应用,解决实际产业中遇到的难题,评估的标准就是它是否可以被投入产业实际应用,第二就是她们不是学生,而是以一个真正的工程师来工作”。
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