智能制造工程范文

时间:2023-12-05 17:56:10

智能制造工程

智能制造工程篇1

摘要:

从设计、生产、管理等3个方面,阐述服装制造企业智能制造的解决方案和应对措施。在设计环节,实施设计数字化,引入PLM模式。在生产环节,采用基于物联网技术的MES系统对生产过程进行实时监控,促进企业充分利用各种生产资源、合理安排生产。在管理环节,通过ERP、PLM、MES系统融合,实现协同制造、集成管控,实现企业整体的信息流、物流、资金流、价值流和业务流的有效集成,使各级管理者能够及时了解企业各类资源数量及使用等方面的信息情况,为高层管理人员经营决策提供科学依据,有效提高企业的核心竞争力。

关键词:

服装智能制造;服装设计数字化;生产智能化;管理信息化;智能工厂;数字化车间

近年来,由于人力成本急剧上涨,作为劳动密集型产业的服装制造业面临着许多新的压力,服装企业的生产方式开始转变,逐步从人力密集型向技术密集型转变。国家提出了中国制造2025战略计划,服装企业面对产业转型升级和智能制造该如何应对。本文从设计技术创新、生产技术创新、管理技术创新等方面阐述服装制造企业智能制造的解决方案和应对措施。

1设计技术创新

1.1设计数字化、网络化、信息化服装设计受流行、消费者需求、风格、定位、结构、材料、工艺、成本、文化等诸多因素的影响,服装企业通常会将设计研发中心设置在流行的中心城市,这就要求设计师能协同、高效的把流行、技术等信息及时传递给企业。设计的数字化、网络化、信息化很好的解决了此类问题[1]。计算机辅助设计技术使得服装这一劳动密集型产业得以数字化,促使服装产业快速发展。常用的通用设计软件有Photoshop、CorelDraw、Illustrator等。服装专业软件有GERBERCAD、LECTRACAD、富怡CAD等。服装CAD可完成服装创意设计、结构设计、样板设计、样板缩放、工艺设计、工艺单等技术文件的设计开发。利用CAD进行设计开发时,可以借助款式库、材质库、色彩库、图案库、配件库等辅助设计师完成设计工作。智能化的CAD软件还可以实现自动缩放、自动排料等功能。3D服装设计系统可以高效地完成一款服装的整体设计。数字化技术对于服装业技术革新具有重要意义。由于CAD/CAM系统能大幅缩短服装产品开发周期和生产周期,有效提高生产经营效率,因此,这种数字化、网络化、信息化的辅助设计与制造系统更适应当前服装企业多品种、小批量的生产经营模式[2]。

1.2设计研发引入PLM模式服装设计流行周期短、款式多、批量小,这给设计管理带来不小难度。产品生命周期管理(简称PLM)为服装设计管理提供了一种有效的管理方式[3]。产品生命周期管理是以产品为对象,将产品的生命周期从创意到生产、销售、退出不同阶段都进行监控管理,产品生命周期管理如图1所示,让经营者将每个阶段中的人员、资金、物料等生产要素进行优化整合。PLM是企业现有信息系统(计算机辅助设计与制造CAD/CAM、计算机辅助工程CAE、产品数据管理PDM、企业资源计划ERP等)的整合,它促进创造、计划和控制之间的协同,有效地优化产品开发过程。PLM是企业信息化的基础,企业应用系统(如企业资源计划ERP、供应链管理SCM、客户关系管理CRM等)是产品生命周期管理重要的组成部分。企业所有业务数据都按照统一的产品定义信息与过程模型被集成到PLM中,相关部门都能够过PLM获得信息服务。服装业PLM解决方案将与产品有关的数据(具体包含过程及项目管理、产品数据管理、图文档知识管理、设计变更管理、协同设计开发等内容)进行集中统一管理,确保数据的完整性、一致性和正确性,实现企业内部信息共享,服装PLM设计流程架构如图2所示。我国服装企业应用PLM软件已经取得了初步成效,对于企业实现研发过程的协同工作起到了一定的作用。它可以提高设计方案的市场需求导向性、有效缩短生产周期、提高设计效率和规划能力、提高设计方案的可转化性、实现内外部协作开发[4]。

2生产技术创新

服装产业是典型的劳动力密集型行业,产品的生命周期和生产周期不断缩短,要求服装企业具有快速反应机制。这就要求企业能够及时了解各种生产信息,以便指导生产。为了适应服装款式的快速变化及消费者的个性化需求,在服装制造过程中融入制造企业生产过程执行管理系统(简称MES)[5],这将有助于企业充分利用各种生产资源、实时监控制造进度、合理安排各个生产环节。

2.1生产制造过程控制数字化、网络化、智能化MES系统是面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统,主要包括生产管理、工艺管理、过程管理和质量管理等4个功能。在过程控制方面,MES通过相关信息的采集与处理,对从订单下达开始到产品完成的整个产品生产过程进行实时监控管理,对生产过程中发生的异常情况能够及时反馈,使其相关人员及时采取对应措施进行整改。MES是服装企业CIMS信息集成的纽带,是企业实现车间敏捷生产的基本手段。作为车间信息管理技术的载体,MES在实现服装企业生产过程自动化、智能化、网络化等方面发挥着巨大作用。制造执行系统MES在企业信息管理系统中主要用于对服装车间现场生产过程中的组织与管理,其作用主要有3个:一是实时对生产进行指导。依据服装生产定单的要求,计划与设置工作单元具体的生产任务和工艺流程,均衡生产计划,降低非生产用工时,准确掌控进度。二是对生产进行有效和实时监控。实时监控生产现场统计生产数据,掌控服装制造的全部生产过程,实时跟踪物料流向,及时发现并警示瓶颈所在。三是生产中的各种信息可追溯。采用条形码或RFID技术追溯产品生产过程信息、产品质量信息等,做到对服装产品加工每道工序的详尽管控,提高质量管理力度,降低损耗,减少浪费。

2.2基于物联网技术的信息交互、实时控制从目前服装企业生产现场看,生产车间中的各种服装设备之间的网络通信性能差、信息利用率较低,不能及时获取需要的信息和数据,所有的信息依靠人工方式输入,工作量大而且慢,出错率高。针对这一情况,研究人员开发了一套适合服装工业缝纫机生产现场的MES系统。MES系统的管理模块通过数据采集控制层可以实时地监控到服装车间内部的情况,服装制造执行系统工作流程,如图3所示。数据采集控制层主要是由末端设备以及网关组成的。末端设备是由各种类型的数据采集和控制模块组成的,比如传感器设备,像湿度传感器、RFID、声音传感器等。底层传感器设备将采集的数据上传给MES系统[6],实现信息流、物料流、劳动力流、设备流实时数据采集和控制,帮助企业及时获取生产进度、员工表现、各工序完成及工时情况、作业效率等信息,实时反映车间现场状态,为管理决策提供可靠依据。通过引进先进的自动化设备及相关软件来改造传统服装业[7],不仅可使工艺标准化、管理透明化,而且可以优化或简化生产流程,减少用工数量,同时还降低工人的劳动强度,缩短产品设计研发与生产周期。

3管理技术创新

随着服装企业竞争的加剧,如何进行高效管理的问题日益突出。未来,一些服装企业中的设计、生产、销售等环节可能分布在不同的地域。服装企业的生产经营过程主要包括:计划制定、前期开发、设计展开、结构调整与制版、工艺确定、样品试制、新产品客户确认或市场试销、新产品调整、批量生产等诸多环节[8],各主要经营环节中又包含许多分支环节。整个过程信息反馈周期较长,某道环节一旦有问题且信息反馈不及时,企业经营便难以顺畅推进。通过实施企业资源计划系统[9](简称ERP)可以实现企业整体的信息流、物流、资金流、价值流和业务流的有效集成,使各级管理者能够及时了解企业各类资源数量、使用等方面的信息情况,同时可以将企业的各类资源及时调配和平衡。为高层管理人员经营决策提供科学的依据,从而有效提高企业的核心竞争力。

3.1协同制造协同制造是指企业充分利用网络技术和信息技术实现供应链内及跨供应链间的产品设计研发、制造、管理和商务等方面进行紧密配合与协调的一种制造运营模式[10]。它是21世纪的现代制造模式,是敏捷制造、协同商务、智能制造、云制造的核心内容。对服装企业来说,协同制造能够最大限度的缩短服装新品上市时间,缩短生产周期,快速响应客户需求,提高设计、生产的柔性。通过网络技术和信息技术使企业财务、生产加工、成本管理、物流、人力等方面快速、有效协同,使企业资源最充分利用。协同制造可以大幅度地提高产品设计效率和可制造性以及成本的可控性,有利于降低生产经营成本,提高产品质量,提高客户满意度。

3.2集成管控服装企业运用信息化手段,打通设计、生产、管理等各方面的信息通道,充分集成PLM、MES、ERP等各个系统,PLM、MES、ERP的互动关系如图4所示,使企业实现对主要生产经营环节的有效管理,主要体现在以下3个方面:一是对整个供应链进行管理;二是精益生产、并行工程和敏捷制造;三是事先计划与事中控制。图4PLM、MES、ERP的互动关系PLM(创新)、ERP(计划)、MES(执行)是工程数字化和自动化作业控制系统主要组成部分。PLM、MES和ERP系统的功能可以互相延伸和对接,共同构建更为完善的现代化服装企业信息管理体系。数字化技术和信息化技术的快速发展,不仅使服装企业具有了快速响应市场需求的能力,同时也提高了企业的生产能力和生产效率。服装企业管理数字化和信息化是一个具有投资大、周期长、系统复杂和高风险等特点的系统工程。对多数服装企业来说,这些系统现阶段应用尚有一定困难,但在满足产品附加值较高、自动化设备广泛应用、RFID技术成本进一步降低等条件后,还是具备可行性的。毕竟,数字化、网络化和信息化是服装企业未来发展的一个重要方向。因此,服装企业在上述系统应用过程中必须结合企业自身实际情况,从系统工程和科学管理的角度出发,选择适合本企业的成熟软件,企业要有接收变革的心理准备,做好风险控制和周密完善的计划,由实力强大的团队实施,确保各管理系统项目的成功实施。

4结语

在互联网时代,零距离交互、分布式共生的基因会更加广泛地渗透。服装产品研发设计数字化、生产过程智能化、企业管理信息化、采购营销网络化、协同研发与生产等现代制造业特征正逐步在服装企业中体现出来,这种以数据驱动,利用互联网信息平台和数据进行智能制造模式会逐步在服装企业中应用并推广。服装企业数字化、智能化、信息化将成为一种全新的制造模式。

参考文献:

[1]吴艳,洪文进,吴小艺.基于大数据时代下的网络男装产品开发模式探究[J].毛纺科技,2015,43(8):66-70.

[2]周济.智能制造:“中国制造2025”的主攻方向[J].中国机械工程,2015(9):2273-2284.

[3]俞沛文.基于PLM的快时尚产品设计管理研究[D].杭州:浙江理工大学,2013.

[4]石美红,贺行行,朱欣娟,等.个性化西服定制和虚拟展示系统的设计与实现[J].毛纺科技,2015,43(10):36-42

[5]郭力子.吴建艺.面向MES的服装大规模定制系统[J].计算机系统应用,2014(4):102-106.

[6]陈绍文.数字制造环境中MES的发展和对企业架构的影响[EB/OL].(2013-06-05[2016-01-21])

[7]毕东贞.基于物联网的工业缝纫机系统的设计与实现[D].青岛:青岛大学,2012.

[8]金祥克.鞋业敏捷化智能制造若干关键技术研究[D].杭州:浙江理工大学,2006.

[9]万蓬勃.ERP技术在服装企业中应用的探讨[J].中国皮革,2015(4):166-168.

[10]蒋明炜.21世纪制造模式:协同制造[J].中国高新技术企业,2012(5):58-59.

智能制造工程篇2

关键词:倒置A/A/O工艺,一级A排放标准,BioWin工艺模型,生物智能优化控制系统,节能降耗

 

苏州市中心城区福星污水处理厂一期规模8万m3/d,于2002年12月31日建成投运,采用交替式一体化工艺,执行GB8978-1996二级排放标准(见表1)[1]。为了有效控制太湖流域水环境的藻类繁殖,改善区域内河和太湖流域的水环境状况,需削减排入太湖的有机污染物和营养盐负荷。福星污水厂需严格执行《太湖流域城镇污水处理厂及重点工业行业主要水污染物排放限值》DB32/1072-2007标准,出水排放要求达到一级A标准,尤其对TN和TP排放有了明确的限制。

福星污水厂一期工程交替式反应池设计时并不具备较好的脱氮除磷功能,同时一期工程采用表曝模式运行,浮渣飞沫比较严重,因考虑地处苏州市中心需进行加盖除臭工程,一期工程交替式反应池必须先改造成底部曝气模式,但4m有效水深采用底部曝气充氧效率较低,改造后的优势并不明显。另外,一期工程建成至今已经近10年,设备设施老化现象严重、故障率较高,直接加盖后维修保养困难,因而建议拆除现有一期工程交替式反应池后按照国标一级A标准建设一体化反应池并同步考虑加盖除臭。

表1福星厂原有一期进出水水质(2004.4-2008.12)(单位:mg/L)

Table 1 Influent and effluentquality of original PhaseⅠ project of Fuxing WWTP(2004.4-2008.12)

 

 

 

智能制造工程篇3

中国重汽集团动力公司信息中心主任姜琦认为,装备的智能化是关键点;

香江国际(HKI)制造产业集群IT经理刘新荣说智能制造不能“单兵作战”,要全面布局……

《中国信息化周报》记者独家采访多位制造企业CIO,

研究和探讨他们眼中的“智造”机会。

伴随着能源价格上涨、赋税增加、劳动力和土地成本提高等问题的出现,我国制造业低成本竞争优势持续削弱,工业制造业急切需要转型升级。

在新一轮的产业变革浪潮中,制造业走向智能制造是历史发展进程的必然,是科技变革的导向,企业如何积极、稳妥、实效地推进智能制造,作为信息化的“掌权”者、排头兵,CIO该如何把握“智造”机会,值得深思和探讨。

2015年,我国《中国制造2025》,全面推进实施制造强国战略;同年,工业和信息化部批准了46个智能制造试点示范项目和94个智能制造专项,还了《国家智能制造标准体系建设指南(2015版)》。

2016年是我国“十三五”开局之年,也是业界普遍认为的我国系统推进智能制造的发展元年。为了贯彻落实《中国制造2025》并将智能制造的顶层设计进一步完善,近日国务院四部委印发了制造业5大工程实施指南之一《智能制造工程实施指南(2016-2020)》(以下简称《指南》)。《指南》为制造业企业发展智能制造指明了基本原则、总体目标、重点任务、组织实施、保障措施等。它是国家对发展智能制造的总体布局和蓝图设计,是企业发展智能制造的纲领性指导意见。

智能制造不仅仅在我国得到了国家层面的政策支持,已经成为全球新一轮制造变革的核心内容,世界各国纷纷加快谋划和布局,力图抢占先进制造业发展的制高点。美国“三位一体”推进智能制造发展,政府、行业组织、企业联盟分别针对关键共性技术、智能制造系统平台和工业互联网加以布局;欧盟的“数字化议程”将智能制造作为重点研发与推进的方向;德国实施“工业4.0”战略。

然而,智能制造究竟是什么?包含哪些范畴?目前业界并没有达成共识。概念、诠释,不同背景的专家学者众说纷纭,容易让制造企业无所适从。在工业和信息化部原副部长杨学山看来,新工业革命、工业4.0、智能制造、工业互联网,这些概念大爆炸的背后都是一样的,只是用了不同的包装而已。“但是,这确实说明,制造业正在发生重大变革。”杨学山肯定地说道。

在近日召开的第三届世界互联网大会上,鸿海集团董事长郭台铭发表的观点值得参考。他认为,下个时代智能制造的产业革命是分享与共享跨界大数据,包括用户大数据、制造流程大数据以及供应链大数据,只有将这三大流程所产生的大数据彼此互通互联,才会产生真正的智能制造。

然而,作为企业信息化的领路者,CIO们如何迎接和直面这场变革,并能在产业转型升级过程中,发挥智能制造最大潜能,找到符合企业自身需求的智能解决方案,抓住机遇实现“智造”是对信息主管本身乃至企业的极大挑战。

智能制造工程篇4

 

现在智能工厂、智能车间、智能企业(也叫智慧企业),正在探索和发展,同时我们也看到一系列制造业的新型的发展模式,像云制造、异地协同设计、规模定制以及精准:Dlk链事物,一系列新模式也正在对制造业整个体系模式产业形态和价值链产生巨大变革。新的技术革命,实际上是开辟了人类创新智慧的一时代。

 

互联网对制造业带来的变革极其深远,每一次制造业的变革,都是信息技术的影响,反过来,制造业的变革也促进信息技术不断地发生,二者相辅相成。互联网与制造业融合的变革实际上早已开始,开放程度越高的环节融合程度越深,距消费者越近的行业融合环节越多,所以诞生了马云做电商,由营销走到服务,走到研发、制造,一步步深入地渗透到制造业的针环节。刚开始渗透到商品交易环节诞生了阿里巴巴,现在渗透到服务环节,诞生了一系列比阿里巴巴更多的制造企业,产品的服务、业务的服务以及方方面面的服务,下一步该往生产研发环节再渗透、再融合,再创新。

 

第二,互联网对工业发展产生的冲击和影响。

 

互联网、工业的融合是一个创新发展,它不是简单叠加在传统工业上的发展,它应该是提升改造改变,甚至创新出一个全新的工业发展模式。工业的生态体系也由此会发生变化,不是传统的大鱼吃小鱼,也不是传统的快鱼吃慢鱼,它会构成一个生态体系。

 

互联网融合是从传统数字化走到网络化,走到智能化这样一个渐进的过程。之前提到的工业2.0、3.0、4.0,它一定是一个创新发展的过程。那么互联网与工业的融合,互联网+是一个整体,它不是一个仅仅简单的网络体,有网络就有计算,有计算就有大数据。大数据本身代表智慧的载体,所以这些新的科技体系,正在整体上融人到整个互联网信息技术中,给整个制造业装上一个智慧的大脑,形成一个智慧的网络,形成一个智能制造体系。现在,这种融入和融合正在双向进行。

 

互联网已然成为企业间协同创新与资源聚合共享的核心平台、企业内业务流程优化与运营效率提升的重要工具、服务模式创新的关键支撑、跨越企业边界并变革企业生态体系的集成创新系统。互联网大倍们正在积极往制造业渗透,淘宝已经提出淘工厂的概念,百度李彦宏提出要造卫星。如今,企业都在拥抱互联网,都在转型,不转就会被淘汰,不转很可能被互联网的波涛汹涌的浪潮侵蚀掉,这是相互的,也是必然要到来的趋势。

 

互联网与工业融合发展的主要方向包括制造服务化、制造个性化、制造分散化、制造资源云化、制造智能化等等。传统的制造就是造产品、卖产品,现在通过网络平台,可以对一个产品的所有状态进行感知、监控、健康管理服务,所以,原来一个仅仅制造产品的厂商就变成了一个对它生产的产品进行全生命周期监控的厂商。

 

我们可以通过网络互联网、物联网,就像云计算一样,把所有的计算资源结合起来,把所有的制造资源结合起来,按需使用,给制造资源带来极大的优化。

 

第三,大力推动智能制造。

 

中国虽然已成为制造业第一大国,但是仍然面临着资源环境刚性约束加强、产品质量不高、创新能力和核心竞争力不足以及产业结构不合理等诸多问题。智能制造的推出,符合我国制造业的发展趋势,是破解我国制造业发展瓶颈的重要出路。

 

面对这一严峻的形势,我国的战略选择是实施《中国制造2025》,推进智能制造重大工程。《中国制造2025》中提出,通过三步走,实现制造强国的战略目标,第一步,到2025年迈入制造强国行列;第二步,到2035年我国制造业整体达到世界制造强国阵营中等水平;第三步,到新中国成立百年时,我国制造业大国地位更加巩固,综合实力进入世界制造强国前列。

 

在这个过程中,智能制造是引领制造业技术发展的一个重要的突破和方向’所以这也是赶上新一轮工业革命的重要途径。智能制造以智能工厂为载体、以全面深度互联为基础、以端到端信息数据流为核心驱动、以互联网驱动的新产品新模式新业态为特征,在设计、供应、制造和服务各环节实现端到端无缝协作的智能工业生态系统。

 

第一次工业革命是机器的革命,第二次工业革命是电力的革命,第三次我们没有赶上,这一次靠中国人的智慧来武装制造业,使中国走上制造业发展的高端。

 

中国制造2025的目标非常明确,要发展推动制造业走向智能化,它提出了由数字化、网络化走向智能化,这个路径选择符合中国实际,我们必须要2.0补课、3.0普及、4.0示范,必须要以智能制造为主线,来推动中国制造能力、基础能力,体系能力,创新能力、融人全球織力。

 

智能制造工程是这一过程中的重中之重,关键之关键。实际上德国工业4.0、美国先进制造、中国两化融合,都是占领智能制造的高端。

 

智能制造是中国未来发展的方向。智能制造工程以实现制造业的智能、高效、协同、绿色、安全发展为总体目标,力争通过2~3个五年计划的努力,形成较完整的智能制造协同创新的技术体系和现代产业体系,总体技术水平迈人国际先进行列,满足国民经济重点领域和国家重大工程建设的需求,为我国转型升级、创新发展和制造强国梦提供强大支撑。

 

智能制造重大工程的六大任务包括:

 

1)网络协同制造。其包括研究个性化定制、创客与众包设计、敏捷生产、制造服务等先进的互联网制造模式;开发产品创意创新设计、云服务、工业大数据决策支持平台;在制造业信息化科技工程的基础上,开展应用试点示范,促进制造业务模式、企业协作方式创新,增强产业链整体竞争力,改造提升传统制造业和促进新兴产业的发展等。

 

2)智能车间/工厂。其核心关键技术是研究IP化工业网络技术、现场监控、信息物理融合技术、工控过程信息安全与防护技术等;其智能系统集成设备包含研制信息实时采集、工业网络设备、过程监控设备、安全保障与防护设备等;构建智能化车间/工厂,可在钢铁、石化、冶金等行业构建高度智能化工厂示范,降低生产过程能源消耗、排放,在航空航天、工程机械行业,构建智能车间,提高生产产品个性化响应能力,提高产品质量。工厂过去的管理模式,虽然有大型的机器、机器人,但主要由人来管理,这样的管理模式存在很多问题。众所周知,沈阳的海尔互联工厂可以做到感知用户的需求,客户需要什么冰箱,将订单发过来,然后按照订单生产,直接由一个车间完成,而不是像传统上从顾客到代理商、经销商,然后到工厂一步一步传达。再如红米的服装,用户对西服个性定制的信息直接驱动工厂的布料选择、裁剪、缝制以及供应等,所有的中间过程去掉了,智能工厂就是这样一个能智能地管理、感知,形成自制的一套系统。

 

3)智能机器人。在技术攻关方面,需开展机器人应用技术、产业瓶颈技术及下一代机器人核心技术研究;在机器人产品研制方面,

 

研发具有自主知识产权的工业机器人、特种机器人及服务机器人产品及关键零部件;对于批量化应用,在汽车、民爆、制药、电子、食品等典型行业,结合其他智能装备开展机器换人应用,构建智能生产线,提高产品质量和效率,改造传统产业。

 

4)高端成套装备。①智能机床:在04专项基础上,实现从高性能化向智能化升级发展,研究智能数控系统、自学习自适应监测优化运行、智能工艺规划、CPS网络通信标准等关键技术和应用;②新一代柔性电子制造装备:面向穿戴式电子等新兴产业,研究开发柔性电子制造关键技术、重大制造装备、系统集成、示范应用等。③智能一代机械产品创新应用示范工程:在“数控一代”基础上,围绕纺织、轻工、印刷等重点传统产业,开发一批成套装备与生产线,实现机械产品从数字化向智能化转型升级。

 

智能制造可以通过机器换人,大幅度提升生产效率、提高产品质量、增强产品创新程度,有效应对由于我国制造业要素成本上升、人口红利消失带来的中低端产业向新兴发展中国家转移的挑战。

 

我国制造业发展对科技创新有着五方面需求:亟需加强制造基础能力方面的科技创新;亟需加强制造企业经营管理模式创新;亟需加强制造业智能化水平;亟需加强新兴产业关键装备的研发;亟需加强绿色技术的研发。所以,整个智能制造将会引领中国制造2025迈向一个全新的、高端的,面向智能化、网络化的现代制造体系。

 

在这样一个迅猛发展的新科技革命和制造业的变革中,智能制造一定会走到制造业发展的前沿和高端。伴随着这样一个制造业的变革,所有的网络新一代信息技术将深刻融人到制造业中,不管是互联网+工业,还是工业+互联网,它的本质是在融合中产生智慧、产生创新,它像人的智慧一样,所以,两化融合、智能制造必将引领中国制造业朝着一个高端的目标迈进,同时也希望机器人产业在中国的智能制造、在中国制造2025中,能发挥越来越关键、越来越高端、越来越智能的作用,使得智能的机器服务于智能的工业。

 

智能制造工程篇5

[关键词]机电一体化技术;智能制造;应用

中图分类号:TH-39 文献标识码:A 文章编号:1009-914X(2017)16-0345-01

0.引言

在这个技术时代下,机电一体化技术也得到了较为显著的发展和进步,所以在各个领域中也得到了较为广泛的应用,在现如今也已经成为了工业发展的重要动力。在工业生产制造过程中,应用机电一体化技术能够真正的将机械和电子结合在一起,以此来对设备进行智能化管理和控制,这样就能真正实现智能制造。由此可见,在智能制造过程中应用机电一体化技术有着非常重要的作用,能够真正促使工业生产变得更加的人性化、智能化,最大程度提高制造生产效率和质量。

1.机电一体化技术在智能制造中应用的意义

机电一体化技术是随着时展而发展的,这一技术在最开始还没有真正实现机械和电子技术的融合,在实际应用过程中机械和电子还是分割的独立个体,所以在实际应用主要是在机械工业中应用电子技术,通过这一应用方式来提升机械生产效率,最终促进产品质量提升。但是,在社会技术不断发展过程中,信息技术、计算机技术在不断的发展,在这种时代背景下,机电一体化技术也就得到了发展,尤其是在智能制造中的应用尤其的显著,能够最大程度促进整个机械行业的发展[1]。机电一体化技术本身就包含了各种技术,再加上社会的不断发展,这一项技术也就在不断的发展更新,所以机电一体化技术也就具备一定的先进性,在智能制造中应用这一技术,其能够利用电子技术、计算机系统、人工智能等方式来真正实现对机械设备的自动化控制,这样就能最大程度提高生产的效率和速度;另外,在实际应用过程中,网络技术的存在则能有效地实现远程操作这一工作。综上,机电一体化技术在智能制造中的应用有着非常显著的意义,能够让整个生产活动更加的智能化、规范化、自动化。

2.机电一体化技术在智能制造中的具体应用

机电一体化技术包含了很多内容,为了更好地对其进行分析,笔者也对其在智能制造中的具体应用进行了以下的分析:

2.1 传感技术在智能制造中的应用

在机电一体化技术中,传感技术属于其中较为重要的一个技术,这一技术最为显著的特点就是具备较高的敏捷性、精准性,所以在实际应用过程中,能够有效地避免外界因素对其它设备所造成的影响,也正是因为如此在智能制造过程中传感技术受到了较为广泛的应用。在智能制造过程中,应用传感技术其在实际生产过程中效果会明显的优于普通的传感器,但是,在实际应用过程中需要构建出相应的传感器网络系统,这样就能真正的实现信息之间的传输和对接,同时还能利用计算机将那些信息进行有效地分析和整合,最终就能对整个制造生产过程进行控制。就目前只能制造过程中所应用的传感器,笔者发现大多数传感器都属于光纤电缆,而其接口则是标准化的接口,这主要是因为应用这种传感器能够在很大程度上降低设计的标准以及难度,同时还能在一定程度上降低成本[2]。

2.2 机电一体化技术在数控生产中的应用

机电一体化技术在智能制造中的应用,最早就是应用在数控加工当中,而这也是机电一体化技术在智能制造中的具体应用以及表现,同时还在一定程度上提高了我国机械制造水平以及能力。在数控生产过程中应用机电一体化技术,其本身就能有效地提高机械加工精度以及效率,促进机械制造业的发展,最终促进我国工业水水平提升。就目前来看,数控机床中所使用的智能控制系统,大多是CPU和总主线模式,在应用这一模式的过程中,其主要是利用智能控制技术以及在线诊断技术进行三维仿真,以此来对整个加工过程进行模拟,从而为数控机床实际操作提供相应的数据支持。

2.3 自动生产线与自动机械的应用

就目前来看,一些规模^大的生产企业在实际生产过程中,都应用了自动化生产线以及自动生产机械设备,这也是机电一体化技术在智能制造中的应用体现。在实际应用过程中,这一技术主要是利用电子技术中所存在的人机界面控制装置、光电控制系统对整个生产流程进行控制,这样就能确保控制的全面性系统性,最大程度提升生产效率和质量。在智能制造中自动生产线与自动机械的应用在现如今是十分普遍的,就像是在对手机、电脑进行制造的过程中,就一定使用了自动化生产线,而很多智能制造企业在实际生产过程中大多是采用了柔性制造系统(系统构造如图1所示),通过这一方式来真正实现网络化、集约化生产[3]。

2.4 工业智能机器人的应用

就目前而言,工业智能机器人属于机电一体化技术中较为先进的一项技术,这一技术结合了各种先进技术以及学科,其中就包括了仿生学、计算机系统、人工智能技术等方面,将其应用到智能制造过程中能够最大程度提高工作的效率和质量,同时降低人员的失误,减少人工成本。也正是因为如此,现如今很多领域都在加强对机器人的研究,希望通过研究来真正实现智能制造,这样在实际生产过程中,就可以应用工业智能机器人来对信息资料进行有效地甄别、最快速度完成一些较为复杂的工作流程、提高生产精准度。

3.结语

综上所述,在社会不断发展过程中,机电一体化技术在智能制造中的应用也越发的广泛,应用这一技术能够促使整个制造生产过程更加的智能化、自动化,真正实现多样化、高批量生产,同时还能在一定程度上减少人工成本、降低人为失误,最大程度保证生产经济效益,提高产品质量,最终促进我国工业水平提升。

参考文献

[1] 陈敏.浅谈机电一体化技术在智能制造中的应用[J].工程技术:全文版, 2017,15(2):00298-00298.

[2] 王伟.机电一体化技术在智能制造中的应用浅析[J].中小企业管理与科技旬刊,2016,25(10):160-161.

智能制造工程篇6

关键词:智能制造;通识能力;工匠精神;创新思维

工业4.0时代,智能制造的新技术、新业态、新产业下新岗位的方式、内容、方法、工具都发生了巨大变化,智能制造不再针对某个领域、某个专业,而是覆盖了各个产业,贯穿于产品、制造、服务全生命周期各个环节。高等职业教育中,人才培养与经济增长、产业结构升级之间存在着“引领和适应”的对应关系[1],职业教育培养的学生都必须了解国家的战略布局,明白智能制造无处不在,要有家国情怀,主动将自己的职业生涯规划融入国家的发展战略,服务国家智能制造产业发展。

一、智能制造技术技能人才培养的机遇与挑战

(一)国家战略加速产业转型,提出人才培养新需求

国家“十四五规划”指出,要实现制造强国、推动产业链现代化;《成渝地区双城经济圈建设规划纲要》提出要打造“全球电子信息高端研发制造基地”;成都市《智能制造三年行动计划(2021—2023年)》提出,“加快构建智能制造生态体系建设”。智能化成为电子信息制造业快速转型发展的必然趋势,大力建设数字化车间和智能工厂,促进电子信息制造业快速转型发展,实现生产过程智能化、数控化,亟需具备设计数字化、生产自动化、管理现代化等多种技术技能复合的人才支撑。

(二)智能制造多种技术融合,提出人才培养新标准

2021年新职业“智能制造工程技术人员”国家职业标准和智能制造领域人才需求报告指出,现代企业生产过程中,数控加工、工业机器人等智能生产装备通过信息技术有机连接,通过各类物联网感知技术收集生产过程中各种数据,通过工业软件系统在线进行数据处理分析,实现智能化生产,该领域预计到2025年达到450万人的人才缺口,其中机械行业技术技能人才需求总量将达到377.6万[2],高职学历的需求总量预计达149.08万,占比39.48%。智能制造领域的新岗位,需要大量能将软件应用、数控加工、机器人技术、物联网技术等多技术技能融合的产业工人。这对专业升级发展、数字化改造提出了新标准,亟须加快推进人才培养模式改革。

(三)职业教育融合创新发展,提出人才培养新任务

为落实《国家职业教育改革实施方案》,教育部、四川省政府《关于推进成都公园城市示范区职业教育融合创新发展的意见》提出,推动纵向贯通、横向融通的“全生命周期”职业学校教育和培训体系建设,打造“四园同构”的产教城融合园区和“中国匠谷”等高地。作为拥有技师学院的在蓉高职院校,实施高职与技师融通发展、促进现代职业教育体系加快构建成为学校的责任,需创新人才培养模式,服务成都市电子信息制造业园区和企业发展,培养新时代高素质技术技能智能制造产业工匠。

二、智能制造对技能人才通识能力提出的新要求

工业4.0时代,智能化赋能知识经济,劳动者仅凭一技难以适应产业发展,这就倒逼职业教育由“唯技而教”的专才教育走向通识教育和终身学习。通识教育,亦称之为通识能力,于20世纪80年代自美国引入,结合中国文化对“通”和“识”的解释,被翻译为“通识教育”,是指一种在不同学科领域、不同行业中能够共通的普遍知识和基础能力,包括语言表达能力、自学能力、适应能力、道德关怀能力、沟通协调能力、创新创意能力、理论到实践的能力等。哈佛大学的通识教育对全球的教育改革都有着重要影响,其教育的四大目标之一就是:教育学生如何成为社会一员,享受公民权利,履行公民义务,承担对地方、对国家、对世界以及对自己的责任。在智能制造时代,要通过通识教育培养出职业院校学生以下通用能力。

(一)追求卓越的大国工匠精神

一流的制造需要一流的技术,一流的技术则需要一流的精神,中国从“制造大国”走向“制造强国”,从资源禀赋优势走向创新制造优势,迫切需要坚持如一的品质,坚忍不拔、精益求精、追求完美和极致的工匠精神[3]。制造业文化就是工匠文化,只有对事业具有高忠诚度,才能全身心投入,秉持严谨的职业操守、崇高的职业品质,培养敬业、专注、精益、坚持的价值取向和行为表现,才能在制造质量和制造水平上取得持续不断的进展。

(二)创新精神和创造思维

智能制造是对传统制造的全方位提升,更是新技术、新思维、新概念、新模式不断涌现、广泛应用的典型业态,创新精神和创造思维要贯穿于智能制造全过程[4]。创新精神是推动工业制造突破传统模式、改变生产生活方式的重要精神,要求学生勇于挑战固有框架,不断追求新思维、新事物、新理念、新方法,探索新的规律,获取新的成功。创新思维是打破惯常思维、求新求异的独特思维,是人类创造性的获得灵魂和核心,是人的创造力迸发的源泉。

(三)多元的人文素养

在智能制造、人工智能的未来发展中,人机工程、柔性制造、仿生制造、个性定制等一系列多元化、复合型、综合化的制造发展,必将与社会学、经济学、文学、哲学、美学等人文社科发生更加紧密和广泛的联系与交叉。智能制造人才的人文素养也将成为面向未来发展的一种必备素养,在人工智能等新技术发展中将发挥重要作用。

三、成都工贸职业技术学院在智能制造人才培养方面的探索与实践

为服务成都建设“中国制造2025”试点示范城市、全国重要的先进制造业中心,成都工贸职业技术学院自觉担负起支撑地方高端制造业高质量发展的责任,全力打造“智能制造专业群”,推广智能制造的“大众教育”,培养学生跨领域、跨学科、跨专业的综合能力,为建设全面体现新发展理念的国家中心城市提供高素质技术技能人才支撑。

(一)瞄准人才需求,科学定位培养岗位

对接成都电子信息制造业网、智、软、端、屏、芯六个领域中的智能终端,专业群确定了工艺设计、生产线规划、过程实施、监测反馈四个智造链主要环节,其拥有工艺设计和优化、智能产线安装和调试、智能设备操作调试与编程等十个典型工作岗位。基于岗位数字化、智能化要求,对十个典型工作岗位核心能力进行分析,构建产品数字化设计、智能产线设计与调试、智能生产设备系统集成与运维、智能生产数据监测与反馈四个岗位群,这些岗位群需要多个专业交叉融合培养,满足复合型学生就业需求。学校将人才培养定位为坚持立德树人,培养具有劳动精神、工匠精神、创新精神,掌握产品数字化软件设计、柔性制造单元调试、高档数控设备操作、工业机器人柔性集成、生产数据分析等先进技术技能,具备智能化、数字化融合意识的新时代高素质技术技能智能制造产业工匠。

(二)立足核心素养,打造培养“工匠素质”的课程体系

一是加强通识课程的德育素养、信息素养、创新素养和人文素养的培养,将工匠精神教育融入思政课程教学。增设职教模块理论,形成有利于厚植工匠精神的思政教学体系,将工匠精神融入社会主义核心价值观、天府文化、中华优秀文化、社会主义先进文化的教育之中[5]。二是以融合的思想重构专业课程。对接新职业标准和相关“1+X”证书职业标准,以项目为载体,以问题为导向,在课程中挖掘知识、探究知识,提高解决实际问题的能力。知识有三大来源:基础理论层面、应用研发层面和实践性层面,制造行业的工艺和技术的创新发现只能通过“干中学”而习得。实践出真知,实践才是创新的唯一途径,因此要引导学生注重实践。三是开设“智能文明”“人工智能与信息社会”等公共选修课程,提高学生智能化素养,引导学生明白创新来源于制造一线,制造工厂本身就是一所“创新大学”,塑造学生人文情怀,增强对智能化产业的柔性适应力。

(三)深化产教融合,实现核心能力培养

学校深化产教融合,按照职业工种等级标准整合原有实训室,建设数控车、数控铣、PLC编程、现代信息技术、工业机器人等通用技能实训室,服务智造链四个环节通用能力、基础能力和双创基本技能培养。学校采取引企入校、校入园企等方式,依据理虚实一体化建设原则,重组、新建产品数字化设计、数控智能加工、数字工厂仿真训练等实训室,提质建设智能制造生产性实训基地、西门子数字化工厂虚拟仿真实训基地。基地重点支撑专业群核心能力课程、拓展能力课程和双创能力课程的实施,以及专业群核心工种的职业资格高级—技师和“1+X”证书中级—高级认证考核。实训基地向群内外学生开放,采取学分认证置换方式,开展兴趣培养、第二课堂学习、专业社团活动、技能竞赛等,引导学生建立研发—生产—营销的全生命链、系统化思维模式。

(四)打造工匠学院,服务工匠人才发展

成都工贸职业技术学院与成都市总工会整合双方优势资源,共同筹建“成都工匠学院”,探索产教融合、校企合作运行新机制。“成都工匠学院”聚集“成都工匠”优质资源,全力打造技能人才培育、现代产业发展精准服务、工匠人才社会价值实现的三大平台。依托“成都工匠学院”组建智能制造职业教育集团(联盟)、建设产业学院,打造生产性实训基地,实现资源共建共享。重点开展选育“工匠之师”,实施“匠中育师”计划;开展项目化、实战化“师带徒”,实施“以匠育工”计划;开展技能人才培训,实施“滴灌援企”计划,培养适应和引领现代产业发展的高素质应用型、复合型、创新型人才。制造是本体,智能是灵魂。在智能制造背景下,职业教育对高素质技术技能人才的培养应多关注工匠精神养成、创新驱动以及人文素养,激发学生创新思维,让学生实现全面而自由的发展、成为具有创新精神和综合竞争力的社会变革参与者。

参考文献:

[1]张培.“互联网+”高职教育人才培养价值取向及路径研究———基于“中国制造2025”的逻辑[J].成人教育,2017(10):53-57.

[2]马雪峰,陈晓明,许朝山.智能制造机械行业人才需求与职业院校专业设置匹配分析[J].中国职业技术教育,2020(11):5-15.

[3]叶美兰,陈桂香.工匠精神的当代价值意蕴及其实现路径的选择[J].高教探索,2016,10(10):27-31.

[4]李耀平,郭涛,段宝岩.面向智能制造的人才培养策略[M].第1版.西安电子科技大学出版社,2019:3.

[5]张雪.高职院校工匠精神的培养路径———以成都工贸职业技术学院为例[J].高校辅导员学刊,2019,4(10):84-88.

智能制造工程篇7

关键词:智能制造;新科技革命;复合型技能;人才困境;发展建议

基金项目:2016-2017年度苏州市“高技能人才培养研发”市级课题:“苏州‘智能制造’人才现状与培养对策研究”(项目编号:GJNP201604)阶段性研究成果

中图分类号:F24 文献标识码:A

收录日期:2017年4月2日

一、智能制造技术是新科技革命实现的关键技术

科技革命是16世纪以来的一个历史现象,是科技发展的一种表现形式。在人类文明史和现代化研究领域,科技革命大致有三个判断标准:(1)科学范式或技术范式的转变;(2)人类生产、生活方式或思想观念的显著改变;(3)人口影响覆盖率超过50%。按照这种标准,16世纪以来世界科技大致发生了两次科学革命和三次技术革命。两次科学革命分别是16~17世纪的近代物理学诞生、20世纪初的相对论和量子论革命。三次技术革命分别是18~19世纪初的蒸汽机和机械革命、19~20世纪初的电力和运输革命、20世纪40年代以来的电子和信息革命。

从世界科技的前沿角度看,第三次技术革命即电子和信息革命即将结束,后信息时代即将来临,新一轮科技革命即将爆发。从人工智能到机器人,新兴技术的商业化正在重新定义各行各业并重塑社会准则。世界经济论坛创始人克劳斯・施瓦布指出:“第四次技术革命将数字技术、物理技术、生物技术有机融合,触及经济社会的方方面面,可植入技术、数字化身份、物联网、3D打印、无人驾驶、人工智能、机器人、大数据、智慧城市等将对社会产生深刻影响,重塑全球生产、消费、运输与交付体系,新产业、新业态、新经济将随之应运而生”。而这些变化的广度与深度预示着整个生产、管理及治理体系的变革。

制造在科学、技术与产业的转换之间具有桥梁和纽带作用。任何新兴科学或技术,都只有通过制造才能转化为现实生产力,制造技术是包括新一轮科技革命在鹊乃有科学技术的实现技术,见图1。而新科技革命中的制造技术则以智能制造为代表,正在改变人类生活的方方面面,智能家居、智能手机、智能设备与机器、智能建筑……所有一切都表明,人类智能的秘密正在缓缓拉开帷幕,智能制造技术将成为揭示未来新科技革命面纱的关键技术。(图1)

二、智能制造工作特点与人才技能分析

技术融合是现代社会的发展趋势,智能制造技术将通过与其他新兴技术,如语音、数据、视频、感知计算、生命科学……的交互融合,在经济产业结构、组织生产方式、基础设施建设等方面,通过递进协同效应带来社会生活的重大变革,并最终影响其工作特点与人才技能要求。

(一)智能制造工作特点

1、工作界限模糊化。传统企业将制造过程划分为三个层面,即工程层面、技术层面和技能层面。这三个层面的工作界线分明,工程层面(设计、规划、决策)的工作是产品的设计、规划与决策工作,技术层面(工艺、执行、中间)的工作是生产第一线的工艺设计或设备维护工作,技能层面(技艺、操作)的工作是生产第一线的设备操作工作。然而,在智能制造过程中,各层面的工作将相互融合,从而使工作结构呈扁平化趋势。这种不同层面间的融合需要大量融技术理论与技能操作于一体的复合型人才,也使智能制造在人才需求层次上整体呈上移趋势。

2、工作方式研究化。智能制造的关键在于使用什么样的方式与技术来达到智能化的效果。如果忽视了工作方式与技术本身的创新,只是一味地实施智能化,必是舍本逐末。制造业要保持旺盛的生命力,关键在于创新。《中国制造2025》对我国技术创新与高端制造业的发展做了具体规划。但创新是个极为复杂的过程,包括多个层面,既需要在研发设计层面创新,也需要在工艺应用层面创新。智能制造将内在地要求从业者进行创新性研究,研究与创新将成为智能制造工作内容中的应有成分。

3、操作技能高端化。智能制造生产体系所需要的是高端技能操作。高端技能操作主要存在于三大领域:(1)智能化生产系统的操作。由于智能化生产系统非常复杂,设备非常昂贵,因而对这类操作人员的能力要求也很高,操作者要能理解整个生产系统,并熟练运用各类工业软件进行柔性化生产;(2)智能化生产线本身的安装、调试与维护性操作;(3)特种加工所需要的高端操作。这是更为重要的方面,智能化生产系统无论如何复杂,它也只能生产常规产品,企业为了提高竞争力,往往要在此基础上生产特种加工的产品,而这种产品很可能是无法完全用智能化设备进行加工的,必须人工操作,但它的操作会非常复杂,对操作技能的要求也会大大提高。

4、生产服务一体化。尽管服务是企业的根本使命,但在传统制造企业中,就个体员工而言,服务与生产是相互分离的,服务属于销售或售后服务人员的工作范围,车间内的从业人员只是按标准生产产品,往往眼里只有“物”,没有“人”。这是由于在传统制造企业中,缺乏把生产与客户连通起来的技术和理念,智能制造则将完全改变这一状况。智能制造的目标是把生产线与库存、产品和客户全部连通起来,构成一个大系统,包括智能生产、智能工厂、智能物流和智能服务四大主题。在这种制造系统中,服务与生产融为一体,生产者将直接面向客户进行生产,这是一种全新的工作模式,生产者必须具备与客户沟通的能力以及按照客户需求进行定制化生产的理念。

(二)智能制造人才技能分析。智能制造的工作特点决定了其需要更多拥有跨学科背景的复合型人才,即更多具备通用性、专业性、融合性技能的人才。

1、通用性技能。智能制造将会改变从业人员原有的工作范式,对从业人员的专业性、能动性、灵活性、协作性等通用技能提出更高的要求。

(1)专业性技能。智能机器人可替代部分“低技能”劳动力,但智能化生产线和大数据系统的指挥、操作和运营需要更具专业能力的从业人员弥补机器的不足。从业人员需要能够将所学的知识和技能应用于构建真实的工业系统,以应对自动化系统故障。

(2)能动性技能。智能制造工作内容的变化要求从业人员兼具多种工作技能,以能动性地应变复杂性的工作要求。

(3)灵活性技能。智能制造要求能够迅速根据市场需求调整其生产适应能力。新形式的协作工厂让虚拟工作和移动工作成为现实,多模式、用户友好界面的智能辅助系统将协助从业者的工作。这些都可以帮助从业者实现更灵活的操作方式。

(4)协作性技能。一方面是“人人协作”,不同职业之间的分工运行模式将逐渐被合作模式所取代。智能制造将制造各个环节的联系变得更加紧密,不同的职业分工将需要更多的沟通与合作;另一方面是“人机协作”,在智能工厂里,人、机器和资源如同在一个社交网络里一般沟通协作,相互配合,重塑传统制造模式下人与设备之间的机械关系。

2、专业性技能。当前,制造企业包括很多专家都意识到一个问题,即企业无法明确需求,对自身的流程、内部业务关系无法理清,“专业性技能”的缺乏影响了智能制造工作推进的进程。

(1)精益化技能。精益生产本身提出了量化基础,而数字化车间的根基是可量化的被测对象。数学建模的控制过程、可量化的信息模型,都是依赖于精益提供基础数据源,精益缺乏的情况下也就会失去“数字化”的根基。

(2)信息化技能。很多精益生产基础很好的企业,同样困惑如何推动智能制造。因为,在传统的制造业里,也有所谓的“CIO”(Chief Information Officer,首席信息官),这些CIO可能是IT出身,但是对于如何将底层数据、智能分析进行融合,由于缺乏对工艺对象的了解,使得具备智能制造意义下信息化技能的人才极其缺乏。

(3)自动化技能。自动化衔接了机器控制与数据采集,但是自动化在向更为智能的机器开发时,需要基于PLCopen的标准化编程、OPC UA、机器人应用与集成系统的规划与开发等技术人才。随着机器的智能性、集成性的提高,对于自动化本身的人才需求也与以往更加不同,对于软件工程的能力,包括软件开发、软件质量与进度控制这些综合能力的要求较之以往更高。

3、融合性技能。技术的融合,包括OICT(Operational、Information、Communication、Technology的缩写)的融合是一种趋势,但是规划与设计的全局性人才是缺乏的,这类人才需要具有统筹运作与规划的技能。

(1)项目规划技能。这项技能要求懂得精益生产,了解生产过程与工艺,能够将信息通过组织分类来设定企业的制造目标,并能够统筹自动化、信息化与通信规划流程、制定执行路线图,推动项目的进度并持续推进设计的改善。

(2)资源整合技能。整合技能包括内部各个部门之间的沟通、外部力量的协调,类似于一个中央节点来协调各方,对各方设定目标、提出需求,并定义标准接口,设计流程与检查,以及进行阶段性的目标监视。

(3)结构化思维与思维完整性技能。与所有的创新一样,智能制造的创新也不是大脑灵光一现的结果。创新需要系统性的思维,需要在一个问题中能够按照逻辑顺序将可能潜藏的问题进行结构化的规划,包括对问题的结构化思考、策略性思考,而这需要具备标准化、模块化思想,以及完整性思考的能力。

三、智能制造人才困境与发展建议

根据教育部官网2012~2014年统计数据测算,2014年度,我国十大重点制造领域年度人才总缺口粗略估计在50万人左右。其中,高档数控机床和机器人、农机装备、节能与新能源汽车三大智能制造领域人才缺口共计25.5万人左右。(图2)

《世界经理人》杂志2015年公布的《中国制造企业智能制造现状报告》显示,有近三成被访企业认为,使用智能设备生产的最大难题是人才,越来越多企业面临“设备易得、人才难求”的尴尬局面。人社部的劳动力市场供需数据亦能说明我国技工的紧缺现象,数据显示,近几年我国技能劳动者的求人倍率一直在1.5∶1(1.5个岗位对应1个求职者)以上,高级技工的求人倍率更是达到2∶1以上的水平。

目前,智能制造人才除了在盗可洗嬖诰薮笕笨冢在技能上亦与发达国家相去甚远。以机器人行业为例,2013年我国就已超越日本成为全球最大的工业机器人应用市场,2014年我国共销售工业机器人5.6万台,2015年6.42万台,但多以三轴、四轴低端机器人为主,五轴、六轴等高端机器人较少,且关键零部件,如控制器、减速机、伺服电机等主要依靠进口。

人才的缺失极大地制约了智能制造的推进与发展,造成这种现象的主要原因有:

(一)缺乏能促进职业能力持续积累的人才培养体系。智能制造所需要的高度复合型人才的供给,需要一种能促进职业能力持续积累的人才培养体系。目前,我国的职业教育体系有完备的中等职业教育、高等职业教育,如果一批本科院校能顺利向技术应用型转换,我们还将拥有规模较大的技术应用型本科教育。同时,专业学位教育随着多元化学位制度改革的顺利进行,在人才培养中发挥的作用也将越来越强。但问题是,各个阶段的职业教育相互割裂,其关系更多的只是学制关联,而非课程关联。虽然许多省市推出了中高职衔接甚至是中本衔接项目,但这种衔接也更多地只是为了解决职业院校的招生问题,它们往往只是在现有课程框架下对课程体系做些整合,以提高人才培养效益,并没有系统探索这种框架在新的人才培养体系中的功能。

(二)缺乏基于职业能力开发的课程体系与组织方法。任何人才的培养最终都要依托课程设置。当前,既有职业院校的课程体系仍以应用系统的学科知识架构为主,且专业区分过于细化,跨学科的课程体系相对缺乏,造成懂信息化的不懂智能化,懂智能化的又不懂制造技术等,因而跟不上智能制造实践的发展需求。职业能力课程标准体系是智能制造人才培养体系有效运行的前提,只有设计直接针对基于实际工作职业能力的课程体系,才能保障智能制造意义上的人才供给。这就涉及到基于实际工作的职业能力开发及课程组织问题,这也是课程体系开发的关键环节,如果缺乏有效解决这一问题的方法,智能制造职业能力的培养就只能停留在概念或理想阶段。

(三)缺乏基于深度校企合作的工艺传承模式。目前,智能制造最具代表性的国家是德国、日本和美国。美国的制造业主要靠基础研究的重大突破作支撑,德国和日本的制造业则主要靠精湛的工艺与工艺创新作支撑。从我国制造业的发展轨迹来看,短期内期望通过基础研究的重大突破来提升竞争力不太现实,较为可靠的路径是工艺层面的突破。无论德国还是日本,之所以拥有大量技术精湛的工匠,能在工艺领域有重大创新,关键在于其技术技能人才培养都有着企业的成功介入,而且这种介入不是表层的校企合作,而是有着企业内稳定的师徒关系作保障。正是这种师徒关系,使其技术技能人才能获得大量企业技术专家的支持,并通过师徒传承持续地在某技术领域进行钻研,最终取得突破。目前,我国院校职业教育只能教给学生普通的技术知识,这种技术知识对于维持处于粗放型阶段的企业运行是可行的,但对定位于高技术的企业来说就远远不够了,对于从事智能制造的企业来说更显无力。

针对以上问题,建议如下:

(一)深化“专业能力”和“通用能力”兼具的人才培养体系。智能制造对人才的专业能力无疑提出了更高的要求。技术的日趋复杂和精密,专业化程度越来越高,无扎实的专业知识则无法满足岗位需要。为提高专业能力,需要加大专业训练的强度,增加专业知识的深度,在大学阶段就强化学生在校项目经验以及企业实习经历。除了专业能力,综合能力或通用能力也很重要。通用能力如沟通表达能力、自我管理能力、逻辑思维能力、问题解决能力、学习能力等,至为关键。优秀的个人素养和职业素养,也是人才持续发展的重要因素。德国慕尼黑工业大学机械工程系的社会软技能培训提供了一个通用能力培养的范例。除了在学士学位课程和硕士学位课程中分别设置有两学期和一学期的软技能模块,该系还成立了社会能力与管理培训中心、关键能力中心等专门的机构,并开设超越工程学科本身的职业技能主题工作坊。社会能力和管理培训中心的目标是增加本系学生除工程学科之外的各种技能。该中心的教学主题覆盖了社交途径、问题方法和管理培训等方面,具体包括团队和项目工作能力、解决问题的能力、创造力、肢体语言和领导能力、自我反思能力等。关键能力中心通过塑造高水平的课程,旨在为学生提供职业技能以及所需要的其他能力资质,并充分满足以服务和效率为导向的社会需要。

(二)开发“工作系统分析”与“职业能力研究”相结合的课程体系。适应智能制造职业能力开发的课程体系,必须按照职业教育课程开发原理,找到适合职业能力开发与课程框架的正确方法,否则很容易滑入偏向理论知识的学科课程体系中,从而培养不出技术应用型人才。这种课程开发方法应当朝两个方向进行研究:一是工作系统分析。这种方法不是把个体要执行的局部任务作为分析单元,而是把个体要完成的一个完整的工作系统作为分析单元,从而避免因任务的片段化而无法获得整体能力的问题;二是职业能力研究。智能制造系统对职业能力的要求是深层多样的,要开发出这种反映个体工作实际的能力标准,有必要在工作系统分析能力的基础上辅以职业能力研究。这种职业能力研究还应当建立在工作模式研究的基础上,结合心理学等学科挖掘智能制造所需要的职业能力。

(三)构建基于深度校企合作的高端现代学徒制。智能制造人才的培养必须有企业的深度介入,这需要在一贯制培养体系设计的基础上,进一步构建现代学徒制的人才培养方法。现代学徒制需要考虑以下三个方面的问题:(1)解决社会青年的就业问题;(2)培养技术精湛的技术技能型人才;(3)通过师徒之间技术的传承与长期积累实现技术创新。学校职业教育尽管存在许多优势,但它也只能让学生获得基础性的技术知识,无法让学生获得精深的技术知识,技术精湛并能实现技术创新的人才培养体系离不开现代学徒制。

四、结论

综上所述,以智能制造榇表的新科技革命在有望促进经济发展、改善人类生活品质的同时,对人才技能的培养也产生了深远影响。在智能制造过程中,从业人员将扮演规划者、协调者、评估者、决策者等多个角色,不仅需要懂得管理、研发与创新,还需要熟悉机械、电子、通信、互联网等领域,不仅需要承担起智能设备的设计、安装、改装、保养工作,还需要对相关信息物理系统、新型网络组件进行维护,并对生产设备模式、框架结构、规章条款、研发设计进行不断优化,这些都对从业人员提出了更多更高的技能性要求。智能制造人才的培养,需要我们对相关问题进行深入、系统的研究,这是一个庞大的工程,需要做好顶层设计,并采取果断行动。

主要参考文献:

[1]中国教育科学研究院课题组.完善先进制造业重点领域人才培养体系研究[J].教育研究,2016.1.

[2]朱剑英.智能制造的意义、技术与实现[J].机械制造与自动化,2013.3.

[3]黄阳华.认清全球智能制造大趋势[N].经济日报,2016.10.13.

智能制造工程篇8

工厂通过“资讯物理系统(CPS)”来建立一个完整的网路系统,这当中包括了相互连结的智能机械、仓储系统、及高效的产品设备等,这些设备可以独立自主的运作,或者互相交换讯息、互相控制,并且以嵌入式系统来监测生产环境。当指令经过CPS系统时,纵向需要经过工厂和公司的商业流程,横向则连接了可以实时管理的衍生价值体系,这两方面共同构建了嵌入式制造的系统网络。从生产机台的运动控制到整体工厂运作无不讲究智能,未来的工厂工人,将不再只是单调的操作机器,而是将自己的经验储存到系统中,更有智能地与生产机器沟通互动。“智能制造”就是“工业4.0”的一个缩影。

此外,“工业4.0”还将解决当今世界遇到的一些挑战,比如资源效率、城镇化和人才结构调整等。工业4.0能够持续带来覆盖整个价值网络的资源生产率和效率的增益。同时能够将人口结构变动和社会因素考虑在内,并设定合适的方式来组织生产。智能辅助系统可以把工人从单调、程式化的工作中解放出来,使其能够将精力集中在创新和增值业务上。在关于熟练工短缺的问题上,工业4.0允许高龄的工人延长他们的工作生涯,使他们能够长时间地保持生产力。灵活的工作组织形式使得工人们能够更好地整合他们自己的工作,私人生活和持续的职业生涯发展将变得更有效率,可以说,工业4.0为工作和生活找到了一个更好的平衡点。

德国抢先推进“工业4.0”项目

为了在新工业革命中占领先机,德国联盟教研部与联邦经济技术部正联手推动《高技术战略2020》确定的十大未来项目之一——“工业4.0”项目,支持工业技术领域新一代关键技术的研发与创新。项目由德国联邦教研部与联邦经济技术部联手资助,联盟政府投入达2亿欧元。在《高技术战略2020》的计划行动中,德国联盟政府为未来项目“工业4.0”设立了雄心勃勃的目标:德国要成为现今工业生产技术(即网络物理融合式生产系统)的供应国和主导市场。

“工业4.0”项目的主要内容

“工业4.0”项目的概念描述了由集中式控制向分散式增强型控制的基本模式转变,目标是建立一个高度灵活的个性化和数字化的产品与服务的生产模式。在这种模式中,传统的行业界限将消失,并会产生各种新的活动领域和合作形式。创造新价值的过程正在发生改变,产业链分工将被重组。

“工业4.0”项目将从两个方向展开,一是“智能工厂”,重点研究智能化生产系统及过程,以及网络化分布式生产设施的实现;二是“智能生产”,主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。该计划将特别注重吸引中小企业参与,力图使中小企业成为新一代智能化生产技术的使用者和受益者,同时也成为先进工业生产技术的创造者和供应者。

“工业4.0”项目的重点应用技术

随着工业4.0时代的到来,许多沿用多年、占据主导地位的工业自动化技术,正面临被淘汰、被更新换代的命运,而一批以前认为是高端的工业自动化技术,也随着新时代的到来,快速的走入到了实际的应用中去,成为新时代的宠儿:一是以工业PC为基础的低成本工控自动化将成为主流;二是PLC进入第六代——微型化、网络化、PC化和开放性;三是DCS系统走向测控管一体化设计;四是控制系统向现场总线(FCS)方向发展;五是仪器仪表向数字化、智能化、网络化、微型化发展;六是数控技术向智能化、开放性、网络化、信息化发展;七是工业控制网络向有限和无限相结合的方向;八是工业控制软件向标准化、网络化、智能化和开放性方向发展。

此外,为了实现工业制造到工业4.0的转变,德国还要实现一项双重策略。不仅应该一如既往地把“信息和通讯科技”和“自身的传统高科技策略”进行整合,以努力成为智能制造科技的主要供应商,寻求稳固自身在全球市场的领导地位。同时,还应创造并服务于CPS科技和产品。为了达成这个双重要求,以下几个工业4.0的特征应该被执行:一是横向集成需要通过价值网络;二是端到端的工程立体集成横跨整个价值链;三是垂直集成和网络化的制造系统。通向工业4.0之路要求德国在研发上投入巨大的精力,为了实现双重策略,所进行的研究首先必须实现“制造系统的水平和垂直集成”和“工程上端到端的集成”。此外,出于对工业4.0系统的要求和CPS科技持续发展的目的,在工作场所中新的社会基础设施应该得到更多关注。

各界积极响应“工业4.0”项目

德国电子电气工业协会(ZVEI)预测,工业4.0将使工业生产效率提高30%,德国人工智能研究中心执行长Wahlster也表示,工业4.0将会在一些高劳动成本的地区非常具有竞争力。有鉴于此,德国机械设备制造业联合会(VDMA)及德国信息技术、通讯、新媒体协会(BITKOM)也已加入,德国三大工业协会决定共同建立一个名为“第四次工业革命平台”办事处,并于2013年4月在法兰克福正式启动。三大协会共同建立办事处的主要目标在于,推动工业的发展、提高工业生产标准、开发新的商业模式和运营模式并付诸实践。

德国企业界做出了积极地响应。比如,西门子展示自身推进工业4.0的具体行动,其凭借全集成自动化(TIA)和“数字化企业平台”,长久以来占据着信息技术集成领域的领导地位。在2013汉诺威工业博览会上,西门子展示了融合规划、工程和生产工艺以及相关机电系统的全面解决方案。西门子展台将突出展示西门子的最新技术成就,这包括以全集成自动化TIA v12版本、新一代控制器Sifmatic S7-1500、针对电气传动应用的“全集成驱动系统”(IDS)概念,以及以信息技术为基础的服务,例如,状态监控。另外,西门子公司还将与德国弗劳思霍夫研究院以及大众汽车公司联合展示,通过利用产品生命周期管理软件(PLM)进行虚拟生产规划,可降低生产线上机器人的能耗高达50%。另外,西门子指出当前约7500名软件工程师是其在ICT驱动制造业自动化创新上的最大资本。

智能制造业工程领域的全球化竞争变得愈加激烈,德国并不是唯一一个在制造业部署物联网和行业服务的国家。远在大洋彼岸的美国在2011年6月正式启动包括工业机器人在内的“先进制造伙伴计划”,2012年2月又出台“先进制造业国家战略计划”,提出通过加强研究和试验(R&E)税收减免、扩大和优化政府投资、建设“智能”制造技术平台以加快智能制造的技术创新。日本亦提出通过加快发展协同式机器人、无人化工厂提升制造业的国际竞争力。

“工业4.0”两大主题

智能工厂:智能工业发展新方向

“智能工厂”的概念最早是奇思2009年在美国提出,其核心是工业化-和信息化的高度融合。智能工厂是在数字化工厂的基础上,利用物联网的技术和设备监控技术加强信息管理和服务;未来,将通过大数据与分析平台,将云计算中由大型工业机器产生的数据转化为实时信息(云端智能工厂),并加上绿色智能的手段和智能系统等新兴技术于一体,构建一个高效节能的、绿色环保的、环境舒适的人性化工厂。目前智能工厂概念仍众说纷纭,其基本特征主要有制程管控可视化、系统监管全方位及制造绿色化三个层面。

一是制程管控可视化。由于智能工厂高度的整合性,在产品制程上,包括原料管控及流程,均可直接实时展示于控制者眼前,此外,系统机具的现况亦可实时掌握,减少因系统故障造成偏差。而制程中的相关数据均可保留在数据库中,让管理者得以有完整信息进行后续规划,也可以依生产线系统的现况规划机具的维护;可根据信息的整合建立产品制造的智能组合。

二是系统监管全方位。通过物联网概念、以传感器做链接使制造设备具有感知能力,系统可进行识别、分析、推理、决策、以及控制功能;这类制造装备,可以说是先进制造技术、信息技术和智能技术的深度结合。当然此类系统,绝对不仅只是在KS内安装一个软件系统而已,主要是透过系统平台累积知识的能力,来建立设备信息及反馈的数据库。从订单开始,到产品制造完成、入库的生产制程信息,都可以在数据厍中一目了然,在遇到制程异常的状况,控制者亦可更为迅速反应,以促进更有效的工厂运转与生产。

三是在制造绿色化方面,除了在制造上利用环保材料、留意污染等问题,并与上下游厂商间,从资源、材料、设计、制造、废弃物回收到再利用处理,以形成绿色产品生命周期管理的循环,更可透过绿色ICT的附加值应用,延伸至绿色供应链的协同管理、绿色制程管理与智慧环境监控等,协助上下游厂商与客户之间共同创造符合环保的绿色产品。

智能工厂的建设主要基于以下三大基础技术。

一是无线感测器。无线感测器将是实现智能工厂的重要利器。智慧感测是基本构成要素。仪器仪表的智慧化,主要是以微处理器和人工智能技术的发展与应用为主,包括运用神经网路、遗传演算法、进化计算、混沌控制等智慧技术,使仪器仪表实现高速、高效、多功能、高机动灵活等性能,如专家控制系统(expert control system;ECS)、模块逻辑控制器(FLC—Fuzzy Logic controller)等都成为智能工厂相关技术的关注焦点。

二是控制系统网路化(云端智能工厂)。随着智能工厂制造流程连接的嵌入式设备越来越多,通过云端架构部署控制系统,无疑已是当今最重要的趋势之一。在工业自动化领域,随着应用和服务向云端运算转移,资料和运算位置的主要模式都已经被改变了,由此也给嵌入式设备领域带来颠覆性变革。如随着嵌入式产品和许多工业自动化领域的典型IT元件,如制造执行系统;(MEs)以及生产计划系统(PPS)的智慧化,以及连线程度日渐提高,云端运算将可提供更完整的系统和服务。一旦完成连线,体系结构、控制方法以及人机协作方法等制造规则,都会因为控制系统网路化而产生变化。此外.由于影像、语音信号等大数据高速率传输对网路频宽的要求,对控制系统网路化,更构成严厉的挑战,而且网路上传递的资讯非常多样化,哪些资料应该先传(如设备故障讯息),哪些资料可以晚点传(如电子邮件),都要靠控制系统的智慧能力,进行适当的判断才能得以实现。

三是工业通信无线化。工业无线网络技术是物联网技术领域最活跃的主流发展方向,是影响未来制造业发展的革命性技术,其通过支持设备间的交互与物联,提供低成本、高可靠、高灵活的新一代泛在制造信息系统和环境。随着无线技术日益普及,各家供应商正在提供一系列软硬体技术,协助在产品中增加通信功能。这些技术支援的通信标准包括蓝牙、Wi-Fi、GPS、LTE以及WiMax。然而,由于工厂需求不像消费市场一样的标准化,必须因应生产需求,有更多弹性的选择,最热门的技术未必是最好的通信标准和客户需要的技术。

智能生产:制造业的未来

能生产(Intelligent Manufacturing.IM),也称智能制造,是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统,它在制造过程中能进行智能活动,诸如分析、推理、判断、构思和决策等。通过人与智能机器的合作共事,去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新,扩展到柔性化、智能化和高度集成化。与传统的制造相比,智能生产具有自组织和超柔性、自律能力、学习能力和自维护能力、人机一体化、虚拟实现等特征。

“智能制造”需要硬件,软件以及咨询系统的整合。那些具有“智慧制造”属性的生产线,不仅拥有着为数众多的控制器、传感器,而且通过有线或无线传感网架构进行串联,将数据传输给上层的制造执行管理系统MES,结合物联网的系统架构,从而让制造业提升到一个新的阶段。制造主要是服务于产品的生产,现在随着客户个性化需求越来越多,产品生产也逐渐呈现出少量多样等新特征,这就迫使制造厂商要提升生产线的速度与灵活性,对于市场前端的变化需要能够快速调整。例如当前一些汽车厂就可以让客户在线指定汽车的颜色,快速调整生产线,快速交付产品。智能制造就是要为使用者带来更多的便利。

近年来,由人工智能技术、机器人技术和数字化制造技术等相结合的智能制造技术,正引领新一轮的制造业变革。智能制造技术开始贯穿于设计、生产、管理和服务等制造业的各个环节,智能制造技术的产业化及广泛应用正催生智能制造业。概括起来,当今世界制造业智能化发展呈现两大趋势。

一是以3D打印为代表的“数字化”制造技术崭露头角。“数字化”制造以计算机设计方案为蓝本,以特制粉末或液态金属等先进材料为原料,以“3D打印机”为工具,通过在产品层级中添加材料直接把所需产品精确打印出来。这一技术有可能改变未来的产品的设计、销售和交付用户的方式,使大规模定制和简单的设计成为可能,使制造业实现随时、随地、按不同需要进行生产,并彻底改变自“福特时代”以来的传统制造业形态。3D打印技术开创了一个全新的偏平式、合作性的全球手工业市场,而不是传统意义上的层级式、自上而下的企业结构。一个由数百万人组成的分散式网络代替了从批发到零售商在内的所有中间人,并且消除了传统供应链中每一个阶段性的交易成本。这种“添加式生产”能够大幅降低耐用品的生产成本,从而使数以万计的小型生产商对传统上处于中心位置的大型生产者提出挑战。不过新的生产方式已经发生了重大改变,传统的生产制造业将面临一次长时间的“洗牌”。有预测指出,未来模具制造行业、机床行业、玩具行业、轻工产品行业或许都可能被淘汰出局,而取代他们的就是3D打印机。当然,这需要一个过程,主要是人们适应和接受新事物的过程与产业自身完善成长的过程。不过10年、20年是分水岭,一般新技术会变得非常成熟起来,并被广泛应用。

二是智能制造技术创新及应用贯穿制造业全过程。先进制造技术的加速融合使得制造业的设计、生产、管理、服务各个环节日趋智能化,智能制造正引领新一轮的制造业革命,主要体现在以下四个方面。

(1)建模与仿真使产品设计日趋智能化。建模与仿真广泛应用于产品设计、生产及供应链管理的整个产品生命周期。建模与防真通过减少测试和建模支出降低风险,通过简化设计部门和制造部门之间的切换来压缩新产品进入市场的时间。

(2)以工业机器人为代表的智能制造装备在生产过程中应用日趋广泛。近年来,工业机器人应用领域不断拓宽,种类更加繁多,功能越来越强,自动化和智能化水平显著提高。汽车、电子电器、工程机械等行业已大量使用工业机器人自动化生产线,工业机器人自动化生产线成套装备已成为自动化装备的主流及未来的发展方向。业内通常将工业机器人分为日系和欧系。日系的主要代表有安川、OTC、松下、FANUc、不二越、川崎等公司;欧系主要有德国KUKA、CLOOS,瑞典ABB,意大利COMAU,奥地利IGM公司等。工业机器人在制造业的应用范围越来越广泛,其标准化、模块化、网络化和智能化程度越来越高,功能也越发强大,正朝着成套技术和装备的方向发展。国际机器人联合会主席榊原伸表示,过去4~5年间,世界机器人行业得到了长足的发展,行业平均增长率为8%~9%。据联合会统计,近年来世界工业机器人行业的年总产值约250亿美元。

(3)全球供应链管理创新加速。通过使用企业资源规划软件和无线电频率识别技术(RFID)等信息技术,使得全球范围的供应链管理更具效率,缩短了满足客户订单的时间,提升了生产效率。

(4)智能服务业模式加速形成。先进制造企业通过嵌入式软件,无线连接和在线服务的启用整合成新的“智能”服务业模式,制造业与服务业两个部门之间的界限日益模糊,融合越来越深入。消费者正在要求获得产品“体验”,而非仅仅是一个产品,服务供应商如亚马逊公司已进入了制造业领域。

制造企业如何适应“工业4.0”时代

通向工业4.0的路将会是一段革命性的进展。现有的基础科技和经验将不得不为了适应制造工业中的特殊设备而进行改变和革新,而且对于新地域和新市场的创新解决方案将不得不重新探索。为此,企业需要对以下8个领域进一步改进。

标准化和参考架构

工业4.0将会涉及网络技术的设计并通过价值网络集成几家不同的公司。如果一揽子共同标准得以实现,这种合作伙伴关系将成为可能,而且需要一个参照架构来为这些标准提供描述并促进标准的实现。

复杂系统的管理

制造系统正在日益变得复杂,适当的计划、描述和说明模型可以为这些复杂系统提供管理基础。工程师们应该为了发展这些模型而进行更多的方法创新和工具应用。

一套综合的工业基础宽带设施

毋庸置疑,综合并高质量的通讯同络是工业4.0的关键要求。无论是在德国国内,还是在德国与其他合作国家之间,宽带网络基础设施也因此需要进一步的、大规律的拓展。

安全和安保

安全和安保是智能制造系统成功的关键。保障设备和产品自身不会引起使用者的危险,也不会对环境造成污染十分重要。同时,设备和产品中包含的信息特别需要被保护,以防止这些信息被滥用或者在未被授权的情况下使用。这将对安全和安保的架构和特殊识别码的集成调用产生更高的要求,同时相关的培训和职业生涯的持续发展规划也要得到加强。

工作的组织和设计

在智慧工厂里,雇员的角色将会发生引人注目的改变。越来越多的实时导向性控制将会让工作内容、工作流程和工作环境发生转变。针对组织工作的社会科技的实现将会给工人提供承担重大责任和加强个人发展的机会。当上述内容成为现实,进行合作的工作设计和职业生涯的学习途径对于启动参照模型课题将变尤为必要。

培训和持续性的职业发展

工业4.0将从根本上改变工人们的工作和职业诉求。实施适合的培训策略并用培养学习的方式组织工作也因此而变得非常必要,可以借此实现“活到老学到老”和基于工作地点的广泛的个人发展。为了达成这项目标,模型课题和“最好的实用网络”应该被进一步开发和提升,立体学习技术也应该投入研究。

规章制度

在工业4.0下建立新的制造流程和水平的商业网络架构时必须遵守法律,而已存在的立法也同样需要在必要时考虑创新对法律带来的影响。面临的挑战包括合作信息的保护、责任议题、管理私人信息和贸易限制等。这将不仅对立法,也对其他代表商务行为的活动提出了要求——制度将作为一个涵盖面广泛的适用工具而存在,其中的内容条款包括指导方针、标准合同和公司集体协议,或者如审计类型的自律行为。

资源效率

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