在過去的幾千年里,人們經歷了以內燃機為代表的蒸汽技術革命、以電氣機為代表的電氣技術革命,以互聯網為代表的信息技術革命。
從“工業(yè)1.0”到“工業(yè)4.0”,都是屬于智能時代下的演化迭代的進程。從工業(yè)1.0時代,也就是蒸汽機、內燃機的時代;到了工業(yè)2.0,其實就是電氣時代,這個時代主要是電氣革命,標準化規(guī)?;a是最核心和主要的生產方式;然后就是工業(yè)3.0,很多人把他定義為自動化生產時代,產生了數控機床、產線,最后進行自動化、標準化、規(guī)模化的生產,稱之為計算機時代,豐田的精益生產時代就是在工業(yè)3.0的基礎上形成的。
而工業(yè)4.0依賴于廣泛的技術,包括及機器人/合作機器人、物聯網、3D打印、數字孿生等。數字化工廠充斥著監(jiān)視或控制生產各個方面的智能儀器,也充斥著亞毫級的高粒度數據。
那么,工業(yè)人工智能能如何改變制造業(yè)?工業(yè)人工智能應該如何將AI應用到智造中去?
工業(yè)智能化的挑戰(zhàn)與機遇
人工智能作為引領第四次科技革命的戰(zhàn)略性技術,不斷融合5G、互聯網、云計算和大數據等新興信息通訊技術,全面賦能實體經濟推動產業(yè)智能化轉型升級。近年來,中國人工智能產業(yè)規(guī)模達到3031億人民幣,同步增長15.1%;人工智能企業(yè)在全球占比排名第二,比重高達24.7%。 相關數據顯示,由“中國制造”向“中國智造”的轉型故事正在上演。
在工業(yè)智能化的新格局中,除了數字化,目前還有許多落后的狀態(tài)需要去改變,比如產能結構不合理,投資點與現實情況相差甚遠等,而且我國的工業(yè)智能化發(fā)展之路也面臨以下幾點挑戰(zhàn):
1)疫情加劇以后,不管是美國還是中國都在量化寬松,雖然企業(yè)估值上漲,但估值增長和收入增長是不匹配的;
2)移動化、5G、AI等技術的落地比較成熟,很多頭部行業(yè)里的公司都在逐漸實現這幾項技術,而且越來越成熟,如何實現差異化刻不容緩;
3)全球話語權,現在中國的企業(yè)走向國際,開始主導一兩條國際的產業(yè)鏈。所謂產業(yè)鏈不單單是企業(yè)非常知名,而是已經形成對外輸出的能力,比如華為、小米。但是“卡脖子”問題依舊存在,所以發(fā)展專精特新企業(yè)、單項冠軍企業(yè)變得尤為重要。
工業(yè)智能化時代,智造企業(yè)應該如何破局
中國從2010年開始成為全球第一制造大國,并沒有擁有與制造大國所匹配的全球產業(yè)鏈分工地位和全球價值鏈的分配地位。
但不可否認,我國智能制造發(fā)展迅速,發(fā)展戰(zhàn)略清晰。2016年12月8日,我國工業(yè)和信息化部、財政部聯合制定的《智能制造發(fā)展規(guī)劃(2016–2020年)》(以下簡稱《規(guī)劃》)頒布。根據《規(guī)劃》,2025年前,我國推進智能制造發(fā)展實施“兩步走”戰(zhàn)略。
第一步,到2020年,智能制造發(fā)展基礎和支撐能力明顯增強,傳統制造業(yè)重點領域基本實現數字化制造,有條件、有基礎的重點產業(yè)智能轉型取得明顯進展;
第二步,到2025年,智能制造支撐體系基本建立,重點產業(yè)初步實現智能轉型。
在政府部門的規(guī)劃中,2025年,規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)基本普及數字化;而到了2035年,規(guī)模以上制造業(yè)企業(yè)將全面普及數字化。
綜上所述,制造業(yè)的轉型升級勢在必行,智能制造已然成為新的時代風口。除了中國,德國的工業(yè)4.0戰(zhàn)略,美國的工業(yè)互聯網計劃,日本的超智能社會5.0藍圖,都在試圖向智能制造邁進。人工智能、物聯網、大數據、云計算、5G等先進技術正在以“工業(yè)4.0”之名,掀起對傳統工業(yè)的智能革命。
可以說,中國企業(yè)的崛起離不開制造業(yè)的發(fā)展,尤其是智能制造行業(yè)的發(fā)展!
智能制造人才缺口巨大
盡管中國的智能制造進行得如火如荼,但我國智能制造仍面臨人才缺口大、培養(yǎng)機制跟不上、現有制造業(yè)人員適應智能制造要求的轉型難度較大等問題。
跟據人社部的數據,2020年,智能制造領域人才需求為750萬人,人才缺口達300萬人。預計2025年,人才需求將到達900萬人,人才缺口為450萬。
不僅是人才缺口大,制造業(yè)人員流動性也很大。根據中金公司的調研,在跨過劉易斯拐點后,制造業(yè)勞動力市場中需求方的議價能力下降。例如,有些汽車配件企業(yè)希望可以留住熟練工人,但新冠肺炎疫情發(fā)生后,部分四川、重慶的工人可能選擇不再回來,過去幾年的產業(yè)內遷也使很多中西部勞動力選擇就近就業(yè)。
而且智能制造轉型升級創(chuàng)造的新職位需要新型技術人才,但傳統就業(yè)人員并不一定能在短期內轉型并適應新職位需求。以工業(yè)互聯網為例,中國工業(yè)互聯網研究院的研究表明,工業(yè)互聯網相關職業(yè)在不斷涌現。2019年、2020年國家發(fā)布的29個新職業(yè)中,與工業(yè)互聯網相關的達到13個,如大數據工程技術人員、云計算工程技術人員,占新增職業(yè)的44.8%。要勝任這些新職位需要較高、較新的知識儲備,原有傳統制造業(yè)領域的工程技術人員要滿足這些新崗位的技能需求,需要時間培養(yǎng)。
對于制造業(yè)企業(yè)來說,除了要吸收技術上的精英之外,作為管理者或者決策者,也要提升自身視野,適配時代選擇,促進企業(yè)降本增效,實現可持續(xù)發(fā)展。
為了幫助智能制造領域的管理實踐者解決企業(yè)和個人的發(fā)展需求與問題,UCMT依托巴黎高科路橋商學院在工業(yè)工程上的卓越建樹和堅實基礎,聯合打造工商管理博士(智能制造方向)EPBS-DIMM培養(yǎng)項目。