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人才的確成為了推進(jìn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的障礙

2018/10/29 10:07:08 標(biāo)簽:中國(guó)傳動(dòng)網(wǎng)

10月11日的華為HC大會(huì)上與WPG水務(wù)楊總交流工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,他談到關(guān)于現(xiàn)在現(xiàn)實(shí)中的問(wèn)題就是如何解決兼具多種專業(yè)的場(chǎng)景設(shè)計(jì)與規(guī)劃人才,其實(shí),機(jī)械制造商、終端生產(chǎn)企業(yè)、自動(dòng)化廠商、通信廠商、云端應(yīng)用、軟件等每個(gè)人在各自領(lǐng)域都非常專業(yè),但是,在將各自的問(wèn)題和方法進(jìn)行協(xié)同的時(shí)候就出現(xiàn)了問(wèn)題,每個(gè)人都很懂自己所在領(lǐng)域的,巨大的溝通與協(xié)調(diào)成本使得工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)難以推進(jìn)。
 
人才是制造業(yè)發(fā)展的阻礙因素
前幾天世界智能制造大會(huì)有朋友圈秀了林雪萍老師演講中所描繪的一張圖,在常州對(duì)100家制造企業(yè)進(jìn)行調(diào)研后,發(fā)現(xiàn)“復(fù)合型人才缺乏,員工整體素養(yǎng)不足”成為了阻礙落實(shí)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的重要原因。
 
圖1-阻礙落實(shí)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的原因(源:林雪萍常州制造業(yè)100家企業(yè)調(diào)研)
 
其實(shí),關(guān)于OPC UA的推動(dòng),我曾經(jīng)問(wèn)過(guò)基金會(huì)的秘書長(zhǎng)張譽(yù)先生,難度究竟在哪里?他說(shuō)首先就是人才,沒(méi)有這方面了解,認(rèn)識(shí)到OPC UA意義,以及如何實(shí)現(xiàn)的人才。
 
工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大家都認(rèn)為是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的方向,這個(gè)倒是沒(méi)有特別大的異議,即或Predix如雪萍老師所說(shuō)雷峰塔一般的倒下,這也并非是這個(gè)產(chǎn)業(yè)方向的錯(cuò),而是在尋找融合的道路上,缺乏有效的規(guī)劃與組織,近期很多人也開始質(zhì)疑這條道路是否正確,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的難并非是技術(shù)的問(wèn)題,而是一個(gè)協(xié)同問(wèn)題,更多的意義在于規(guī)劃問(wèn)題,難道生產(chǎn)協(xié)同不能帶來(lái)效益嗎?難道全局優(yōu)化是空洞的嗎?顯然不是,這種需求是真實(shí)存在的。
 
多學(xué)科的協(xié)同規(guī)劃是難點(diǎn)
 
但是,從精益設(shè)定目標(biāo),到進(jìn)行定量測(cè)量、控制、顯示,部分?jǐn)?shù)據(jù)用于全局分析與優(yōu)化,再一部分?jǐn)?shù)據(jù)用于更大范圍的智能分析與趨勢(shì)性、策略性制定,這種需求都是有的,然而,需要有一個(gè)規(guī)劃能力強(qiáng)的人來(lái)協(xié)同精益生產(chǎn)、機(jī)械產(chǎn)線、自動(dòng)化、制造工藝、信息化、智能分析,這里涉及到的專業(yè)可能會(huì)是十多個(gè)甚至幾十個(gè)協(xié)同,就像FMU/FMI建模仿真接口要去協(xié)同汽車的液壓、制動(dòng)、ECU、發(fā)動(dòng)機(jī)、空氣動(dòng)力等各個(gè)建模仿真軟件一樣。
圖2-數(shù)字主線-數(shù)字孿生(林詩(shī)萬(wàn)博士《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)4.0:架構(gòu)對(duì)接與應(yīng)用》,2018年1月29日)
這個(gè)時(shí)候我們?cè)倩仡^看IIC的首席架構(gòu)師林詩(shī)萬(wàn)博士的圖2,就可以看到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)際上是將各個(gè)鏈條上的數(shù)據(jù)進(jìn)行按照主線進(jìn)行分解,但是,這個(gè)難點(diǎn)就在于流經(jīng)每個(gè)過(guò)程都是不同的專業(yè),這個(gè)需求差異使得架構(gòu)間的時(shí)間周期、格式、模式產(chǎn)生了多個(gè)維度的變化,這種協(xié)同需要一個(gè)跨學(xué)科的人來(lái)進(jìn)行規(guī)劃。
 
另外,從卓越運(yùn)營(yíng)的角度同樣道理,智能制造對(duì)于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用就是在整個(gè)制造現(xiàn)場(chǎng)對(duì)物料的流動(dòng)、能源的流動(dòng)、價(jià)值的流動(dòng)、信息的流動(dòng)能夠進(jìn)行清晰的描繪,這個(gè)場(chǎng)景的描繪能力需要考慮到非常多的專業(yè)因素,每種“流”都是需要模型匹配,例如AGV控制本身需要哪些信息?哪些信息可以用于多AGV之間的協(xié)同策略?而AGV與產(chǎn)線的機(jī)器人協(xié)同需要哪些信息,以何種模式?分別多大的時(shí)間粒度來(lái)進(jìn)行?這些都是規(guī)劃的人需要掌握的,而這個(gè)人要了解AGV控制、產(chǎn)線生產(chǎn)工藝制程、信息化。
 
這個(gè)道理跟目前的生產(chǎn)制程是一樣的需要規(guī)劃設(shè)計(jì),因?yàn)榧s束條件非常多、影響結(jié)果的變量也非常多、權(quán)重產(chǎn)生的變化導(dǎo)致這個(gè)規(guī)劃達(dá)到“高效”是在無(wú)數(shù)種組合中進(jìn)行分析,驗(yàn)證,穩(wěn)定。
 
因?yàn)槿狈?duì)不同專業(yè)的協(xié)同的人才,使得,無(wú)法真正實(shí)現(xiàn)整體的規(guī)劃成功場(chǎng)景,很多人的質(zhì)疑也在于此,你們說(shuō)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)那么好,但目前的成功應(yīng)用場(chǎng)景是什么?
 
機(jī)器再智能也是人設(shè)計(jì)出來(lái)的,系統(tǒng)再?gòu)?qiáng)大也需要人來(lái)規(guī)劃!
 
教與學(xué)的人才培養(yǎng)方式
 
在《翻轉(zhuǎn)式學(xué)習(xí)》一書中兩位作者吐槽現(xiàn)在世界的教育,學(xué)生都按照垂直專業(yè)劃分學(xué)習(xí),但用人的時(shí)候卻需要的是復(fù)合型人才—這并非中國(guó)而是全世界的教育都是按照工業(yè)流水線的標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)模式去設(shè)置人才培養(yǎng)的,但是,現(xiàn)在,不同的產(chǎn)線要協(xié)作了,而不同層級(jí)的信息要集成優(yōu)化,顯然人才以及人才的培養(yǎng)需求也在發(fā)生著變化。
教學(xué)的模式也發(fā)生了變化,我們總是講缺乏創(chuàng)新,諾貝獎(jiǎng)的很多獲得者都會(huì)提到好奇心在科學(xué)道路的重要性,因?yàn)閯?chuàng)新在于思辨,從教學(xué)的角度思考,那么就不能采用教的方式,而應(yīng)該把關(guān)注點(diǎn)放在“學(xué)”,就是學(xué)生想學(xué)習(xí)什么?這是教育的關(guān)注點(diǎn),而現(xiàn)在的教學(xué)理論都在如何“教”。現(xiàn)在想想《論語(yǔ)》就是一種翻轉(zhuǎn)式教學(xué),由學(xué)生提問(wèn)老師解答,并進(jìn)行互動(dòng),而蘇格拉底在古希臘也是如此,由學(xué)生提問(wèn),然后老師也會(huì)提問(wèn)引導(dǎo),佛教如《金剛經(jīng)》《壇經(jīng)》也同樣是一種問(wèn)答式的教學(xué),因此,在很多意義上,教育最初的模式是一種互動(dòng)式的,而隨著工業(yè)的發(fā)展卻把它變成了標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)—有了標(biāo)準(zhǔn)答案,就像考試很多就是選擇題一樣。
 
為什么要以學(xué)導(dǎo)向,在于解決應(yīng)用問(wèn)題需要“復(fù)合型”知識(shí)與技能,包括知識(shí)橫向廣度與縱向深度,以及協(xié)同其內(nèi)在邏輯的思維架構(gòu),解決問(wèn)題的方法與思路。
 
工程師需要了解跨界技術(shù)
就智能制造的推進(jìn)而言,歐洲的優(yōu)勢(shì)在于已有技術(shù)已經(jīng)成熟,而解決“標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范”的問(wèn)題,即為不同的技術(shù)制定相連接的接口,這不僅包括電氣信號(hào)的物理接口,也包括軟件(如IEC61131-3,IEC61499)、管理(AdministrationShell)、通信(OPC UA+TSN)。接口一旦協(xié)作起來(lái)就如多個(gè)變形金剛組合為更大的變形金剛。
 
在5月在蘭州自動(dòng)化教指委的會(huì)議上一位專家提出的關(guān)于人工智能教學(xué)的意見,他強(qiáng)調(diào)并不深入介紹某種人工智能方法的教學(xué),而是讓學(xué)生了解其各自的框架,適用于解決什么樣的問(wèn)題,遇到什么樣的問(wèn)題需要什么樣的模型,在用的時(shí)候再自己去學(xué)習(xí),但要給予整體架構(gòu)性的認(rèn)識(shí),其實(shí)這個(gè)就是“復(fù)合型”人才所需要掌握的。
 
有一次寫了一篇關(guān)于《智能時(shí)代自動(dòng)化工程師的能力模型》一文,Mcrazy給我反饋他轉(zhuǎn)發(fā)后的留言,其中有一個(gè)朋友說(shuō)“工程師具備這么強(qiáng)的能力那還是工程師嗎?”—其實(shí),工程師并不是要掌握那么深的深入領(lǐng)域的知識(shí)(專業(yè)知識(shí)你在大學(xué)里學(xué)習(xí),而工作則是應(yīng)用),工程Engineering—非是Research,科學(xué)是發(fā)散,而工程則是收斂—在各種條件中選擇最優(yōu)或者最經(jīng)濟(jì)的路徑來(lái)實(shí)現(xiàn)制造的目標(biāo),即,高品質(zhì),低成本,靈活性。
 
因此,工程師需要的是借助于已有的技術(shù)來(lái)解決現(xiàn)實(shí)的問(wèn)題。那么他最關(guān)注的其實(shí)并非是某個(gè)知識(shí)的深度研究,而在于圍繞問(wèn)題尋找最為經(jīng)濟(jì)有效的技術(shù)、產(chǎn)品、方法、流程。
 
專業(yè)深度與橫向知識(shí)的廣度需要得到平衡。

供稿:說(shuō)東道西宋華振

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