习主席说过,“机器人是制造业皇冠顶端的明珠”,机器人产业的真正成熟普及,需要人工智能、移动通信、高端装备制造、数字孪生、大数据、信息安全等几乎所有现代信息技术的整体突破。
机器人和人工智能领域的变化正在促使制造商从传统上用于生产的自动化流程转变为使用自主学习的过程。除了机器人处理日常任务的能力之外,机器人现在还可以对人类和环境输入做出反应。
制造自动化的现状
根据国际机器人联合会(IFR)发布的一份报告中显示,2018 年全球工业机器人手臂的出货量达到了 38.4 万件,创下了历史新高。在主要进口国中,中国是最大的市场(占35%),其次是日本和美国。汽车和电子制造仍然是工业机器人手臂最大的应用市场,约占60%,高于金属、塑料、食品等其他行业。
由于传统机器人和计算机自动化的局限性,目前除了汽车和电子行业,几乎没有仓储、农业等行业开始使用机械臂。这种局面将被人工智能机器人、深度学习等新技术改变。自动化和工业机械臂在制造业已经有几十年的历史了,但即使是自动化程度最高的汽车制造业,离所谓的熄灯工厂还有很长的路要走。
制造自动化是未来趋势
智能制造是基于新一代信息技术与先进制造技术深度融合,贯穿于设计、生产、管 理、服务等制造活动各个环节,具有自感知、自决策、自执行、自适应、自学习等 特征,旨在提高制造业质量、效益和核心竞争力的先进生产方式 。以人工智能、大数据、云计算、物联网为代表的数字智能技术与传统产业深度融合既是未来趋势所在, 也是提升效率效益的必然选择。
中国自2015年起便发布了包括《中国制造2025》、《智能制造发展规划(2016-2020 年)》、《国家智能制造标准体系建设指南》等 10 余项重要政策,支持智能制造发展。趋势之下,诸多传统制造企业亦纷纷谋求向智能制造转型且成绩显著。
制造自动化的人才匮乏
中国智能制造技术人才整体表现为计算机科学专业出身且处于快速成长期的“高学历白领”,相对而言,灯塔工厂技术人才整体表现为电子与通信工程专业出身且经 验较丰富的“数字化新型工匠”。
然而,目前中国智能制造技术人才极为匮乏,这或将成为制约发展的“卡脖子”难题。智能制造场景之创新、技术之融合、协同之丰富对技术人才提出了极高要求,技术人才往往需具备数字技术与生产制造的跨领域知识储备,需懂得如何与机器或数字化工具协同工作,需在机器或数字语言与实际制造场景做好“翻译”。如此高复合技能人才当前极为匮乏,据统计,在全国超 2 亿的技能劳动者中,高技能人才仅有 5000 多万人,高级技工缺口高达 2200 万人。人社部发布的今年三季度全国“最缺 工”的 100 个职业中,有 58 个属于“生产制造及有关人员”,一线制造业企业的 高级技能人才缺乏已经成为制约中国制造转型的重要阻碍。这种形势下,中国智能制造行业的“企业招募难”、“人才培养难”、“产业支撑难”三难问题将愈加显著。
制造自动化的人才升级
为实现中国智能制造技术人才升级,实现技术人才从“技能偏科”到“软硬全能”, 本报告学习借鉴全球人才培养成功实践,从政府、高职院校、产业界、企业界四方 总结关键行动:
政府:创造鼓励智能转型的政策环境,做好人才基本素质保障
高职院校:培训与再培训提供人才“再升级”的机会,结合产业特点、加快以产学研协同的方式培养共性人才
产业界:面向产业共性需要的跨界融合人才培养新模式
企业界:数字化实战环境以及新型人才培养模式让企业成为智能制造技术人才 升级培养主力军
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