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傳統機械與科學技術的合作

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臺積電前董事長張忠謀在國立清華大學科技管理學院“太極館”發表開幕演講。他指出,經過20多年在臺灣省辦企業的經驗,臺灣省最需要的是符合臺灣省文化和企業獨特性的管理技術和管理人才,而這樣的技術和人才是無法向外尋求的。

他說:“理工科人才可以向國內外頂尖大學求教,所學技能在臺灣省同樣適用;而國外的管理人才在臺灣省不壹定適合,需要在臺灣省發展壹流的管理研究和管理技術。」

工業4.0作為工業3.0和工業4.0的混合策略,與電影相提並論:工業4.0就像電影《機械公敵》的人工智能和機器人;工業3.5就像壹個配合智能機械的鋼鐵俠。

機器人取代了人的工作。工業3.5提倡發展鋼鐵俠,加強人的決策能力。結合各種決策分析方法,可有效用於企業戰略、產能投資、選址、設備評估等。機械操作或危險的加工操作由自動化系統輔助。

解決企業痛點,要加強面對人口老齡化、勞動力減少、勞動意識上升的決策能力。但市場需求變化加快,產品生命周期縮短。在R&D的決策、計劃和生產調度中,如何才能即時、靈活、機動地響應市場需求?甚至能夠對設備進行可預見的維護,避免因設備故障而導致的無預警停產?

最好能預測需求,並據此規劃企業下壹步的資源分配決策,以增加收益和財務回報。這些問題成為每個企業的痛點。傳統產業向智能制造轉型經常遇到的第壹個問題就是如何將現有的制造和管理經驗系統化、數字化。壹個黑手出身的老師傅如何配合公司的信息工程師或外部顧問幫助提取自己的知識?而且不僅知道為什麽,還要知道為什麽。

換句話說,其實大部分廠商缺乏的並不是先進的軟硬件設備,而是壹種能夠讓系統發揮智能制造和柔性決策能力的管理模式和組織運作。

比較利益,人機分工合作還得取長補短。人類歷史上的三次工業革命都有各自的驅動技術。只有第四次工業革命,關鍵不僅是軟硬件技術,還有人。其實所有工廠都可以通過智能系統節省人力,提高效率。對於企業來說,是“相對優勢”原則,不需要無人化,也不需要使用人力。

臺商和工廠可以在全球供應鏈中占據非常重要的位置。優勢之壹是臺灣省有很強的柔性制造和供應鏈管理能力。這些應對產業變化的動態調整和資源運作的核心能力,是因為臺灣省高等教育和技職教育的早期普及和國際分工的定位,提供了人才做中學的集群效應。工廠走向智能化,就應該融入體制,成為臺灣制造軟實力的壹部分。

行業需要越來越多懂技術和管理的領軍人才的工作機會,這些人才因為自動化和智能化而消失了。弱勢群體更難找到工作,加劇了貧富差距和社會動蕩。年輕人也失去了逐漸體驗的機會,增加了接力棒的難度。人工智能、大數據、工業4.0正在顛覆各行各業。教育體制和人才培養模式是不是也應該反過來?

臺灣省懂信息通信技術的人很多,懂機械的人也很多。許多老板也能流利地使用與新技術相關的詞匯。但是,智能制造也需要懂硬件技術和分析工具的跨學科通才,需要更多能應用於不同工業領域的大數據分析和人工智能專家。

技術不是關鍵,教育是工廠的智慧,人的分析判斷和決策作用會更重要。德國工業4.0戰略的八項工作中,只有三項是談技術,其他五項都是談教育變革。如果教育跟不上,沒有天賦,壹切都是徒勞。相關部委應優化人力資本,管理國家人力資源。

基於原理,我們應該開發壹個類似PDCCCR的集成框架,規劃環環相扣的決策,並與學校和企業界緊密合作,探討哪些功能必須跨領域甚至跨行業,進而區分哪些功能應該由企業內部培訓來支持;哪些跨領域的技能應該快速引入學校教育體系,為長期打下基礎。

過去臺灣教育體系培養的人才是臺灣省制造業快速騰飛的動力。面對這場來勢洶洶的工業4.0革命,臺灣省的產業轉型升級更是迫在眉睫。目前在現有的資源下,如何進行體制內的小革命,縮小產學差距,其實是單個企業和單個學者可以自己做的事情。怎麽做?

企業數字化轉型需要什麽樣的人才?工業4.0即將帶來的改變和影響,不僅限於制造業,任何行業,無壹幸免。整個產業生態圈和商業模式都要經歷壹次從運營決策、組織架構、人才、設計、生產到服務的換腦、換心、換臉的大手術。

如果智能制造用無人工廠或“熄燈率”作為指標,似乎過於簡化了這個概念。其實真正的判斷依據是建立壹個數字大腦的智能制造系統。換句話說,妳是否明智取決於妳能否做出“決定”。

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