工业4.0：智能工厂劳动力关键技能

当IT与OT世界必须比以往更紧密对齐时会发生什么？我们与等式两边制造商谈论“智能工厂”工人所需技能、以及至今限制大规模采用的文化障碍。

行业营销称智能工厂或智能制造为信息技术与运营技术的“融合”。分析师和顾问预测制造未来，简直就是数字化。

“未来三到五年40%劳动力退休或达退休状态，这巨大，”Intel物联网组工业创新高级总监Dr. Irene Petrick在接受Better MRO采访时说。“自动化将成必然。”

尽管投资新技术，大多数公司今天仍未接近工业4.0承诺——优化供应链与车间完全整合准时交付，The Clean Energy Smart Manufacturing Innovation Institute (CESMII)外联顾问Mike Yost在接受Better MRO采访时说。

“现实是许多公司今天做大量‘智能’事且一直在做，”Yost说。“行业用语碎片化让我抓狂……定义这些术语并视为终点有危险……我们现在每个维度都在进化，但没人做全。”

为什么？真复杂。

“底线：制造商数字化谨慎非因缺乏内部战略对齐和短期聚焦。制造世界复杂，”Manufacturers Alliance for Productivity and Innovation (MAPI)总裁CEO Stephen Gold在2018年文章《制造商在工业4.0落后——且有充分理由》中称。

更精准预测性维护在发生吗？是的。自动导引车和人工智能等自动化系统正进入机床单元和仓库车间。

机床软件变聪明。Mazak例如有卧式加工中心主轴健康监测系统选项。Makino展示初创公司iT SpeeX开发的机床操作语音指令技术。

“拼图无数碎片，技术碎片可能非最难解决，”Gold说。“制造公司虽大相径庭……但共享特定特征，如日益复杂供应链、生产资产用数十年才替换、不惜一切代价避免生产停机。”

制造业务领导者听“在正确时间拥有正确数据”25年以上了，Yost说。

今天有何不同？工具箱里有更多数字软件智能工具、探针和智能传感器，帮助制造商达成竞争效率目标。新材料到来——3D打印或“增材”技术新制造方式。

随之而来是混合新技能，结合运营加工技术专长与数字数据技能。

智能制造需要什么技能？

“他们需理解数据、能分析并用统计思维对待，”Petrick说。“数据需驱动行动才有用。”

Petrick领导Intel聚焦OT和IT鸿沟研究——能研究Intel作为制造商和技术公司。去年公司发布研究《工业4.0要求工人与制造运营协同进化》，调查145参与者。

“但他们也需信任仪表盘上看到的真实数据图景……不信任是研究主要收获，”她说。

Petrick相信数据科学家技能将需求大，但难觅。今天已是。额外技能含：技术机器人自动化专长、虚拟化、高级编程、高级视觉(相机)、协作机器人仿真和增强现实应用。

让“理解数据”置于更多语境：当您有能力监控大量智能信号，如何分离异常？

毫无疑问，工业4.0智能工厂将严重依赖数据。工人需技能帮找异常、定义监控“正确”数据——并创建触发替代生产路径和应急预案的适当故障转移。

“工人需批判性解决问题技能，能识别问题再解决，”Yost说。

机床层面走向何方？读“问专家：Georgia Tech教授论加工未来”。

鉴于技能差距，这非易事。不是说经验丰富车间工人今天缺这些技能。也不意味着新人才不懂先前技术技术。

但当拥有最多OT经验者不再工作会怎样？

“进入制造环境的未来工人是数字原住民，舒适并期待数据驱动透明。然而这些数字原住民缺生产经验，”Petrick在IndustryWeek文章中写。“现有劳动力有生产经验但缺数据知识。我们需要培训项目连接这两群体及其信念体系实施未来智能工厂。”

其他智能制造所需技能：协作

基于Intel研究，Petrick发现IT与OT间文化挑战是制造商面临最大障碍。

“双方有根深蒂固理念，难结合，”她说。“公司需让所有利益相关者参与转型——让各方专家坐桌旁。”

意味着跨同行群体协作、伙伴和指导——并持续沟通协调。工艺工程师需与IT团队并肩工作。

需要技术问题解答？在论坛问MSC金属加工技术团队。

“若只想工艺效率，可能不聚焦系统安全，”Petrick说。因此给IT个桌旁席位。

也需要更多系统规划整合知识。可能需聘外部专长，如Petrick说业内评价高的系统集成商，因技术和供应商中立。

“技术今日常无计划保持更新就采用。几个工厂最终新机器旧电脑接口、新数据流旧服务器……”Intel在协同进化研究中说。

其他软技能含沟通、致力终身学习教育。然而似乎许多制造商在培训上落后曲线。

“在编程、设置、操作维护智能制造工具和工艺中，您得看他们[工人]还需培训什么额外方面，”Tooling U-SME副总裁Jeannine Kunz在技能差距文章说。“不幸的是，制造业人均培训投资低于平均。”

智能制造今天什么在起作用？

主要是预测性维护任务受智能技术帮助——助力工厂灵活性。当您知所有机床状态和故障时机，“能大幅减少停机，”Petrick说。

简单说，从可用信息深度有更多吞吐量可实现。

“当您有更多洞察知能调什么，成本节约和效率机会成倍增加，”Petrick说。

但非必然每个部门发生。汽车和食品饮料部门见显著上扬——按Petrick年年变“更聪明”。

汽车应对消费者大规模定制车辆、全球动态压力和自动驾驶车辆。

食品行业有许多新产品失败，所以食品制造商想快速失败调整。也有消费者新鲜食材压力，寻求更紧制造控制和想从流程挤出更多时间。对流程技术聪明点有帮助。

数字技术真在您车间产生影响了吗？论坛谈谈。[需注册]