圖1：精益、自動化、信息化、智能化之間的關(guān)系
宋華振
數(shù)字化如此之熱，已然超越產(chǎn)業(yè)界成為全民話題。然而，尷尬正在于此，你會看到各種關(guān)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)認(rèn)知都是匱乏的。人們或激進(jìn)地認(rèn)為技術(shù)變革將顛覆眾多產(chǎn)業(yè)，又很多時(shí)候?qū)⒂袡C(jī)器人的產(chǎn)線或僅僅自動化的升級認(rèn)為是“人工智能”；或?qū)⑵湟暈楦拍疃鵁o實(shí)質(zhì)的變化，理由在于很多所謂“智能”已經(jīng)有超過20年歷史。無論是個(gè)人還是企業(yè)都陷入一種焦慮之中，因?yàn)槿藗儾恢廊斯ぶ悄苁鞘裁?，也不知道該如何去?shí)現(xiàn)。
這一切，都是因?yàn)槲覀內(nèi)狈θ瞬?，缺乏讓基本認(rèn)知成為共識的基礎(chǔ)。首先，由于大部分人對基本的技術(shù)、概念并不清楚，容易陷入人云亦云，或者被商業(yè)推廣中的市場化詞匯所誤導(dǎo)。其次，企業(yè)的數(shù)字化戰(zhàn)略規(guī)劃由于缺乏能夠規(guī)劃的人，導(dǎo)致很多企業(yè)希望改變卻無力改變。再次，數(shù)字化本身的產(chǎn)業(yè)政策制定者也同樣如此，即使是被公認(rèn)的專家，也由于缺乏現(xiàn)場實(shí)戰(zhàn)而沒有說服力，同時(shí)企業(yè)又更多是以自身利益為導(dǎo)向的市場化說辭，讓人更是陷入迷茫，難有說服力。
數(shù)字時(shí)代需多個(gè)維度的融合
事實(shí)上，智能化的關(guān)鍵仍然是提升制造質(zhì)量、成本與交付能力，自動化、信息化與智能化并非是一個(gè)階梯，也并非像很多人所認(rèn)為的“斷代史”——智能化是更高級的。他們只是在更多時(shí)候分別完成不同的任務(wù)。今天討論智能的原因是，人工智能的算力變得更為經(jīng)濟(jì)，軟件借助于科技發(fā)展的條件也更成熟。高效的認(rèn)知也得益于人才基礎(chǔ)普及——因?yàn)槲覀兠媾R的融合，是過去沒有遇到過的，需要快速構(gòu)建新時(shí)代的人才及其知識框架。
數(shù)字時(shí)代的顯著特征是“融合”，這包括了多個(gè)維度的融合。
首先是跨學(xué)科融合。智能時(shí)代對人的需求，并非僅要求在某個(gè)垂直方向?qū)I(yè)技術(shù)的深度，更在于跨學(xué)科的融合，尤其對制造業(yè)而言，除了原有的在機(jī)械、電氣、工藝領(lǐng)域的協(xié)作，還包括數(shù)字孿生、邊緣計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)多維度的融合。這種融合就要求，一個(gè)專業(yè)的人或者團(tuán)隊(duì)有一個(gè)能夠構(gòu)建多學(xué)科架構(gòu)的人員，而在具體實(shí)現(xiàn)層級，又需要多個(gè)專業(yè)人士具有采用相同語言來協(xié)同開發(fā)的能力，即，要么你有一個(gè)大咖級的人可以全局搞定，要么有一個(gè)在各個(gè)領(lǐng)域間建立協(xié)同，包括在軟件接口、工具、平臺、語言、規(guī)范與標(biāo)準(zhǔn)方面進(jìn)行協(xié)調(diào)的人。
其次是跨領(lǐng)域融合。前面僅僅指技術(shù)層面的跨學(xué)科融合，而要實(shí)現(xiàn)整個(gè)制造從設(shè)計(jì)、測試驗(yàn)證、制造、運(yùn)維的全流程協(xié)同，我們還需要技術(shù)與管理的融合，即能夠?qū)⒓夹g(shù)與精益管理的目標(biāo)、方法、工具進(jìn)行協(xié)同。對制造現(xiàn)場來說，其質(zhì)量、成本、交付、柔性、效率的需求，如何被分解為評價(jià)的指標(biāo)體系？建立什么樣的內(nèi)在關(guān)系？這些任務(wù)與自動化、數(shù)字化、智能化之間的關(guān)系是什么？知識如何被更好地復(fù)用？……這諸多問題都需要建立在管理運(yùn)營與技術(shù)實(shí)現(xiàn)對接的基礎(chǔ)上，否則，可能會導(dǎo)致更為混亂的局面，反倒造成效率下降。
很多時(shí)候關(guān)鍵都在“接口”，即這個(gè)人不一定是非常強(qiáng)的專業(yè)人士，但他必須能夠在各個(gè)學(xué)科、領(lǐng)域的邊界上具有洞察力、協(xié)調(diào)能力，建立高效的邏輯、內(nèi)在關(guān)系以及有效的評估。
最后是思維與認(rèn)知能力的融合。我們經(jīng)常會注重硬知識，如編程、工藝建模等技能，但是具有系統(tǒng)思維、批判性思考、創(chuàng)新方法、快速學(xué)習(xí)與溝通能力等牽扯到優(yōu)秀人才的思維與認(rèn)知問題的軟實(shí)力，卻經(jīng)常被忽視。實(shí)際上，思維的效率也是效率，甚至它可能影響更大。
如之前所說，我們對技術(shù)、數(shù)字化的認(rèn)知是匱乏的，缺乏高效思維的人才。如果我們連基本的認(rèn)知都是錯(cuò)誤的，何談?wù)_的實(shí)現(xiàn)與技術(shù)推進(jìn)？
當(dāng)前工程教育存在的問題
很多人把今天人才的問題歸為教育的問題，但必須意識到，教育的問題歸根結(jié)底也是產(chǎn)業(yè)的問題。我們有些產(chǎn)業(yè)本身一度時(shí)期內(nèi)采用的是一種“拷貝”“跟隨”戰(zhàn)略，對于創(chuàng)新缺乏需求。就像一個(gè)真正的原創(chuàng)機(jī)器研發(fā)，一定會牽扯到建模仿真技術(shù)，但如果只是抄襲別人已經(jīng)驗(yàn)證的系統(tǒng)，那就無需這種建模仿真技術(shù)，導(dǎo)致這個(gè)領(lǐng)域的人才也無用武之地。
當(dāng)然，工程教育本身也存在以下一些問題：
一是理論與實(shí)踐脫節(jié)。德國的博士畢業(yè)要成為教授，需要有5年的產(chǎn)業(yè)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)（之前為8年）。而我們的大學(xué)雖然師資要求極高，一些重點(diǎn)高校甚至要求必須是哈佛、耶魯、MIT（麻省理工學(xué)院）的博士或者院士、知名教授的博士生，可惜他們大部分都沒有一線實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，這使得其無法理解產(chǎn)業(yè)，并將理論與實(shí)踐結(jié)合，無法給學(xué)生更好的認(rèn)知傳遞。
二是系統(tǒng)思維缺失。大學(xué)專業(yè)過細(xì)，也是被有識之士詬病的一個(gè)方面。其實(shí)，專業(yè)過細(xì)會導(dǎo)致“全局”“系統(tǒng)”思維的缺失，產(chǎn)業(yè)里很多問題實(shí)際上都是系統(tǒng)性問題。
三是人才需求不明確。對于產(chǎn)業(yè)需要什么樣的人才，產(chǎn)業(yè)與大學(xué)似乎都不能明確的提出，遵循《華盛頓協(xié)議》的又像是一種應(yīng)試教育。其實(shí)，通用性的評估反倒比打分的體制更符合實(shí)際。
四是教材匱乏。這是在各個(gè)專業(yè)都普遍存在的問題。就像產(chǎn)業(yè)已經(jīng)進(jìn)入了OPC UA over TSN融合的工業(yè)通信時(shí)代，而大學(xué)仍然停留在RS485/CAN總線的時(shí)代。
五是案例缺乏。如何將產(chǎn)業(yè)的案例與理論聯(lián)系，以增強(qiáng)實(shí)用性和易于理解，這是未來需要加強(qiáng)的。
人才建設(shè)需要個(gè)體力量
也需要組織力量
企業(yè)對人才的需求，可能與大學(xué)的需求有所偏差。因?yàn)槠髽I(yè)的人才需求是應(yīng)用型，需要人才具備綜合技術(shù)與管理能力、知識基礎(chǔ)與思維能力，實(shí)現(xiàn)智商與情商的均衡發(fā)展。但是，由于大學(xué)學(xué)科劃分過細(xì)，很多人才的能力特征培養(yǎng)并沒有在大學(xué)完成。不過也有很多碩士、博士導(dǎo)師對學(xué)生的要求涵蓋了思維與認(rèn)知能力以及橫向綜合應(yīng)用能力。因此，了解這種能力的特征，無論對企業(yè)還是對學(xué)校都是有必要的。
其實(shí)，“需要什么樣的技術(shù)基礎(chǔ)和知識”這個(gè)話題已經(jīng)不需要討論了，因?yàn)檫@是大學(xué)和企業(yè)自身人才培養(yǎng)必須有序進(jìn)行的工作，今天想要談及的是兩個(gè)重要卻經(jīng)常被忽視的話題。
一是企業(yè)不僅需要人才，更需要學(xué)習(xí)型組織。對企業(yè)而言，不僅要招募到人才，還要懂得如何培養(yǎng)人才，以及如何建立有效的協(xié)調(diào)團(tuán)隊(duì)。這意味著企業(yè)需要成為一個(gè)具有自適應(yīng)能力的學(xué)習(xí)型組織。智能時(shí)代，我們需要解決復(fù)雜問題，需要技術(shù)的開放連接，也需要內(nèi)部的開放連接，不能寄望于天賦、大咖級的專家，而要依靠企業(yè)整體的實(shí)力、黏合個(gè)體的組織能力，只有這樣的組織才具有應(yīng)對變革的能力。
二是企業(yè)需要優(yōu)秀的工程師。我們的目標(biāo)是培養(yǎng)卓越的工程師，科學(xué)在于發(fā)散，而工程在于收斂，工程師就是利用科學(xué)知識、借助于工具平臺與方法，通過工程（概念—設(shè)計(jì)—原型—測試—驗(yàn)證—封裝—系列化）將材料工藝、操作過程轉(zhuǎn)化為“可復(fù)用”的技術(shù)，更多的是以“軟件”或者成型的產(chǎn)品來體現(xiàn)的。優(yōu)秀的工程師具有非常好的科學(xué)基礎(chǔ)且能夠系統(tǒng)使用各種方法，通過規(guī)范的工作來創(chuàng)造性地開發(fā)產(chǎn)品和技術(shù)，通過為用戶提供高附加值的產(chǎn)品、技術(shù)和服務(wù)來為企業(yè)獲得利益。
人才培養(yǎng)應(yīng)避免誤區(qū)
一是避免葉公好龍。通常，企業(yè)口頭上總說人才很重要，而實(shí)際上又不愿意投入。人才培養(yǎng)的成效是遠(yuǎn)期的，而工作是眼前的。其實(shí)，人才培養(yǎng)只要精準(zhǔn)、高效，就能夠讓工程師快速進(jìn)步為高回報(bào)的人才。因此，企業(yè)不但要招人，還要培養(yǎng)、用好人才。
二是重視知識與技能，忽視思維能力訓(xùn)練。思維的訓(xùn)練又是一個(gè)長期而無法立刻見效的過程，同時(shí)，系統(tǒng)性思維能力的訓(xùn)練，對于培訓(xùn)師要求很高，必須加強(qiáng)培訓(xùn)師的培訓(xùn)。
三是借助于跨界的力量。人們很難擺脫思維的慣性，人才培養(yǎng)同樣如此。企業(yè)應(yīng)多進(jìn)行一些跨界的融合，比如自動化行業(yè)要多了解IT或AI，而AI和IT行業(yè)也需要了解一下自動化；從事精益管理的人可以給技術(shù)人員上課，技術(shù)人員也可以給管理人員上課；銷售的視角和工程師有何不同，這些交叉都會給團(tuán)隊(duì)以啟發(fā)。
總歸，在人才培養(yǎng)這件事情上，我們有很多可以改善的地方，這是為后續(xù)工作奠定基礎(chǔ)的關(guān)鍵一環(huán)。否則，缺乏人才，缺乏對技術(shù)、對產(chǎn)業(yè)技術(shù)需求的認(rèn)知，就一定會走在錯(cuò)誤的道路上，走在迷茫中。
（作者系貝加萊工業(yè)自動化（中國）有限公司技術(shù)傳播經(jīng)理）
《中國冶金報(bào)》（2021年3月2日 04版四版）
