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機器換人?智能制造受制于人才匱乏

  • 2017-6-16 13:13:52
  • 來源:工控資訊

每當提及企業大規模機器換人的潮流,將搶奪工人飯碗時,便會引起較大范圍的社會爭議。的確,部分機械工人必將被機器所取代,這也是全球工業自動化的發展趨勢。但這是否意味著工人變得不再重要?

機器換人?智能制造受制于人才匱乏

一個有趣的問題是,機器換人究竟是一個拉式需求,還是一個推式需求。究竟是機器換人導致一線工人下崗,還是因為找不到一線工人而尋求機器換人?答案是后者,中國多地在地方政府支持下進行機器換人,背后是當地工業人才嚴重不足、企業極力爭搶工人的現實。

臺達在做中國市場中長期規劃,調查發現,目前根本不存在大批一線工人下崗的隱憂,中國勞動力市場中,尤其沿海地區,一線工人供給是嚴重不足的。而真正令人擔憂的,諸多企業正為彌補人力不足而盲目導入自動化裝備,而人才培養理念沒有同步革新。也就是說,關鍵在于工業機器人時代需要的新型人才培育。目前,沒有及時更新的人才培養體系,也會讓企業在導入工業自動化設備中,陷入低端應用的境地。

一邊是國產機器人使用量占全球三分之一,一邊是偏向中低端的應用水平,這種尷尬處境下,諸多傳統企業發現智能制造設備導入后的生產效果并不顯著,問題的形成,多要歸因于智能制造人才養成工作的缺乏。

智能制造需要什么樣的人才?

中國正成為全球工業機器人最大市場。隨著全球經濟的明顯提升,中國在多項利多政策主導下,使用機器人的臺數方面有較大躍增。2014年開始中國工業機器人使用量大幅攀升,約占全球25%,至2016年已占全球33%左右,在2017年有機會突破35%。可以說全球每生產三臺工業機器人,就有一臺在中國的產線上。據工信部數據統計,2015年中國工業機器人銷量約6.85萬臺,2016年增加至 7.2426萬臺,2017年有機會突破10萬臺。

然而中國工業機器人應用卻偏向低端。相比全球工業國家,高精密微型機器人在中國使用量較低。針對工業機器人的不同形態,我們發現,中國最普遍的兩種類型是,碼垛機器人和傳統工業機械臂,占總量的80%,這兩種類型只可取代部分非精密生產產線。第二,就中國工業機器人目前保有量來看,進口機器人占總量四分之一。

以行業來看,國內工業機器人應用,排名第一的汽車產業約占50%,排名第二的是電子零配件產線占據20%,排在第三是橡塑產業約占10%。另外機床生產約占8-10%。

智能機器人應用和導入正受到人才匱乏的影響。我們的發現是,國內在智能制造上有很多補貼,導致企業一窩蜂購置智能產線,但當我們實地探訪這些產線,部分企業可以說是仍在做工業2.0的補課,也就是在智能制造導入時大部分企業面臨觀念和知識的不足,很多甚至連數字化的系統平臺等基礎設備都沒有。我們發現,企業缺乏基礎工作準備,在標準化平臺、數字化平臺方面準備不足。這源于企業缺乏智能制造基礎人才的養成工作。因此,臺達也出臺了工業4.0的客戶服務方案,對于如何實現智能制造這一遠大目標,為客戶提供了整合咨詢工作。

智能制造需要的是能和機器互通的人。近兩年,我們發現韌體系統工程師和軟體系統工程師是目前智能制造轉型中需求量最高的人才。

舉例來說,傳統工人的工作中,一部分是將產品進行組裝、產品包裝,和機器沒有直接操作關系,另一部分是和機器一起工作的員工,例如拿智能電鎖作業人員要很小心地把螺絲放到電鎖上面而不能歪曲,又不能鎖太淺,但作業人員操作上會否符合標準是不可控的,只能依靠個人習慣。所以一直以來作業人員的操作都讓管理者提心吊膽,這造成了一定操作風險。擁有智能電鎖,可以在操作位置不對時實現智能報警,經過進一步設計,目前可實現機械臂研發完全替代這一工作。

把所有操作過程從作業人員變為機器人,這需要操作者既有傳統產線的工業制造能力,同時要能了解智能化設備的運用。因此,公司的產線安排越來越多的小組,將作業手和工程師作為一個工作小組。在智能制造的產線上,建立這樣的工作組合越來越有必要。目前,臺達集團擁有5類工業機器人成熟解決方案,包括控制類產品、驅動類產品、運動類產品、SCARA工業機器人系列以及叉車充電系統。

一線工人供給缺口正在加大

中國一線工人的嚴重不足,讓工業機器人在中國制造產業扮演著越來越重要的角色。2012年中國人口紅利出現拐點,整個勞動力市場的勞力增長率開始下降,人力成本開始攀升。臺達集團在服務客戶時所感受到的,是企業招工的難度一年比一年高。

人才供給缺口正在加大。經過持續不斷和地方高校在智能化培養上的合作,同時在全國范圍內和高校合作舉辦學生創新競賽,我們發現學生在高校畢業后動手能力略顯不足,大多需要在工廠中得到前輩2-3年的教導才能正式加入工作團隊,這因為高校智能化知識和應用的基礎研究,到了實踐中會遇到不同的問題。將高校畢業生培養成基礎應用工程師,再到行業解決方案工程師,一般來說需要超過3年時間,這個人才缺口很大。

(管理員)



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