工業4.0鬧革命:將如何影響行業與人?
人類一思考上帝就發笑,預言未來就像是盲人摸象,雖然不知道它的全部但是總能猜中其中之一。
在過去的一年里,世界依然保持飛速發展。人們盡享網絡時代帶來的便利,基于互聯網,每件新鮮事,從流行的口頭禪到新誕生的時代領袖都成為朋友圈里人們津津樂道的話題。然而在日新月異的發展中,信息時代所孕育的科技爆炸,已悄然推動人類邁入一個嶄新時代的大門。
德國已經開始升級工業革命4.0
工業革命4.0(Industry 4.0)首次提出是在2011年的漢諾威工博會上。工業革命4.0,簡單說即是利用網絡和云科技,將更為龐大的機器群連接起來,讓機器之間自相控制,自行優化,智能生產,大大減少從事重復勞動和經驗工作的人力數量,使生產質量和效率提升到一個新階段。具體的實現方法是基于信息物理生產系統(CPPS)和它的五級結構(5C),即連接(Connection),轉換(Conversion),中樞處理(Cyber),認知(Cognition)和構建 (Configuration)。
連接(Connection)是實現整個生產結構變化的第一步。通過把數量龐大的機器和嵌入式系統進行全面無縫連接,達到機器向控制中心反饋,或者機器對機器(M2M)交換數據的目的。而要為基數龐大且不斷增加的機器群建立物聯網(IoT),則需要網絡科技和設備制造工業的協同變革。就網絡而言,原始采用的互聯網協議(IPv4)數量遠遠不能滿足,需要過渡為地址資源更加豐富的物聯網網絡協議 (IPv6)。硅谷早在2009年就已經提倡世界范圍的網絡協議升級,目前這一計劃在諸多國家進展順利,為工革4.0打下了堅實基礎。
另一方面,制造業需要進行機器革命,為機器和設備植入合適的傳感元件來幫助完成機器之間的生存感知和信息傳遞。蘋果為了給其移動設備添加支付功能 Applepay,在iPhone和iWatch內植入的近場通信技術(NFC)感應卡就是一種低成本、且完全滿足其功能特點的傳感元件。相應地,實現 M2M需要為每臺機器甚至機器的每個關鍵部件都植入既滿足鏈接功能,又兼顧安裝及運行成本的可讀或讀寫功能傳感器。要帶動這一大規模的機器革命,尤其需要機械與自控界旗艦企業(如西門子、通用電氣)的大力支持和倡導。
實現了IoT意味著高度自動化的到來,機器(已可稱為機器人) 之間可以直接傳達命令甚至多級別命令來達到自相控制。這樣一來,曾經的中間媒介——人,就可以脫離接受一臺機器信息,分析決策然后為下一臺機器進行相關操作的勞動環節,而將更多以遠程化、分散化監控的形式存在。人在接受和分析信息的過程中容易出現偏差和錯誤,建立機器之間的直接傳遞還可以避開這一環節。當然機器間傳遞必須準確,不僅僅是簡單的數據交換,還要有通過數信轉換(Conversion)將數字轉為有意義的信息,使得控制、設備與智能生產應用之間相互理解。既然如此,選擇和使用通用的信息交流標準也就成為這一結構的關鍵。現行技術中,08年開放的MTconnect已經作為信息交流標準被制造業廣泛應用了,也就是說這一過程已經有了實現方法。
除去一般操作的全面自動化,工革4.0的另一大特點是設備運行狀態數據將以經驗的形式存儲于中樞系統(Cyber)中,而云端則擁有更多同類設備的歷史記錄。通過大數據分析,中樞系統可以建立設備裝置的經驗運行模型,從而完成過程模擬、以及更為高級的設備行為預測。不僅僅是問題的實時通報,計算機可以做到根據細微變化而自行完成健康監測,包括諸如老化、零件磨蝕等維護和經驗問題的預判。
同時,中樞系統還將不斷向人類或自身進行經驗學習,自我豐富知識。CPPS會通過認知(Cognition)過程對獲得的數據信息和模擬決策結果進行評估,然后以合適的方式呈現給具有專業經驗的人或設計者,經由人判斷后做出選擇支持計算機的結論或為它更新問題分析標準。人機交互結果反饋回到中樞系統,再由中樞積累這些反饋的信息,進行自我構建(Configuration),自我完善后的系統會越來越精準地完成將來的工作。
機器自相控制管理、自動化與自優化大大強化了資源的有效利用,從而打破傳統工廠集中控制的生產結構。在自動生產前提下,具有高效和節能優勢的微型反應器、微型生產裝置將得以充分利用(細化生產規模)。例如,龐大數量的微型反應器(Micro Reactor)可以取代單個大體積反應器,這樣做的優勢是微量反應相比大范圍粗糙接觸反應將進行得更加徹底,更加高效,降低投入、減少浪費,提高生產力。同時,細化生產規模還可以讓生產更快地適應市場,根據市場需求量精確地調整生產量,最大程度消除生產過剩。另一方面,人機交互的遠程化和分散化也方便用戶更近地參與生產,使得訂單更加精確,并可以根據用戶自定義參數而進行調整,變得富有個性化。相信不久的將來,人們便可以通過APP客戶端選擇模型或輸入簡易的構建程式來生產符合自己訂制的產品。
最終,生產規模細化和精確生產,促使大型工廠將轉化為更多更加靈活的小型自控工廠。借助網絡和云技術則可以實現跨越地區對這些散布開來的不同工廠進行生產同步調整,這樣的跨越甚至是可以跨越國家界限和公司界限的,工廠內部不再集中大量的工人,員工也可以分散在世界各地直接根據自己的權限對工廠進行操作。這些新的“無人作業工廠”被稱為智能工廠(Smart Factory)和全球工廠(Global Factory)。笨重臃腫的集中控制被靈活精準的智能自控取代,生產集中轉為生產分散,生產資料重新分配并帶來了社會結構和社會產業資源比重的調整。
工業革命4.0對各行業會產生不同影響
隨著新技術的到來,新行業和新技能人才將會分配得到部分社會資源,并逐漸增大持有比重,相對成熟的行業將慢慢衰退,而后維持剩余持有資源的平衡。
其中,二次工業革命誕生的產業如電力、化工、冶煉等行業,其發展在信息革命中到達頂峰,而在智能生產時代將逐漸減小社會產業比重。需要說明的是,社會產業比重并不與其社會重要性成正相關,例如農業(包括漁林牧)作為人類社會的基礎產業無論在任何時代其重要性都不言而喻,但隨著社會多元化和生產力發展,農業在社會工作的占比越來越小。同理,能源及基礎工業隨著人類社會上層建筑的升級會占有越來越少的社會比重,其社會位置也逐漸趨向于工業革命之后農業和手工業所處的位置。
這樣的轉型必然導致基礎工業原從業人員流向新興領域,留下少部分人繼續從事本行業工作,以分食和平衡新行業和現有行業結構重組帶來的社會財富比重變化。不過,從原有行業中脫離并不意味著增加社會就業壓力或者社會負擔,因為資源重組本身就帶來了新的契機,部分人或許會因為社會分工重新洗牌而獲得更好條件。因此,學習新技能并積極完成轉型是傳統行業從業者應具備的心態。下文將推測和列舉工革4.0后教育發展方向。
留下繼續從事傳統工業的人,因為同行業者的離開而可以繼續握有相同或者比之前更多份額的社會財富。堅守并不意味著從業者應順從行業老化的趨勢,而應該看到變革所帶來的進步和便利,或許可以利用新模式把自家行業上升到新的高度。典型的案例是手工業在網絡時代環境下利用新技術和新社會需求而重新變得“昂貴” 起來,比如3D打印幫助完成了復雜、精細模具的建造,使得手工業者可以完成更為復雜和更具想象力的勞動;而新的社會需求衍生出的供給模式(比如離線商務模式,O2O)也為小型作坊的推廣和供銷帶來了方便。
在集中工廠變為分散工廠之后,物流行業也面臨全面轉型的巨大挑戰,傳統以集中為主要模式的供應鏈管理將會因為要適應小型化、分散化、個性化生產而逐漸被打破。與這次工業革命方式相同,供應鏈體系需要更多的實時數據追蹤,并依靠數據分析幫助實現快速決策。不過處在計劃制定與決策層面的物流行業者并不會大幅減少,因為目前計算機還無法做出超越經驗推斷的更高級思維。但是無人機技術包含在物聯網和四次工業革命范圍內,也就是說運輸方面的人力將有縮減的趨勢。
至于處在生產下游,直接面向消費者的零售行業,隨著客戶直接介入生產進行訂制,以及供應鏈依靠IT管理適應直接銷售這兩點的逐步實現,將變得越來越薄弱。但零售行為本身作為人類生活文化的一部分不會消失,B2B的銷售方式和其所涵蓋的資源關系網也依然會為這個行業繼續提供便利。
在第三次工業革命,即網 絡 革 命中發展起來的行業,以IT為代表,將在工革4.0的進程中達到鼎盛,但也同其他行業的歷史規律一樣,會在四次革命的末期迎來衰退。配置自動化、構建信息物理空間、編織更為龐大而有序的網絡需要大量IT人才的努力和付出,在早期安全性薄弱,機器仍處于經驗積累的階段,其他各個行業都需要計算機信息領域人員的技術支持,這些技術支持現在或以IT部門存在于各個公司中,或以外包形式交由專業的信息服務公司處理。不過隨著物聯網絡的建成,社會不再需要過多的基礎建設者,企業也不再需要獨立支付的IT部門,此時就是行業衰退的開始。多數企事業單位的IT人員需要考慮轉行,剩余的人將集中于大型的網絡科技和信息技術支持公司繼續從事升級和維護的工作。值得注意的是,原先從事計算機行業的人轉行優勢明顯,因為未來人才的基本要求便是計算機化思維 (ComputerizedMind)。
同樣,最近兩年來占據北美職業人才需求量前列的數據分析和大數據行業,作為社會轉型階段的重要角色,也會在工革4.0的完成過程中慢慢減小社會比重。現在網絡時代發展接近末期,人類社會所創造的數據信息量變得比歷史的任何時候都要龐大。在2014年,世界上平均每天約有2.3x10^21字節的數據被創造出來,而20年前,全世界的總數據量還不到2.5x10^18字節。面對快速更新的巨大信息量,大多數行業過去以領導者個人經驗為依據的決策,在未來將被更多時候以數據分析結果為主要參考標準。前述從中樞處理到自我構建(Cyber-Cognition-Configuration)的三級結構正是數據分析的計算機物理系統實現,在幫助締造這三級結構的過程中,數據分析行業起到了重要的先行和構建作用,而在其實現以后,需要的人力數量便會減少。
上述論斷似乎帶有當代領軍行業正在奮力為自己挖掘墳墓的悲觀色彩,實則并非如此,先進生產力的本質是為人們提供更好的生活。所以與其說為自己挖掘墳墓,不如說為整個社會建造地下宮殿,而挖掘開發的龐大空間資源,將會為建設者自身創造新的發展環境。
除此之外,包括政治、經濟和文化領域在內,人類的生存活動都受到新工業革命的影響,不再贅述。
未來人應具備的能力和教育的方向
作為工業革命4.0智能時代,科技人才應該具備的兩個重要技能即是計算機化思維與數據分析能力。
既然無論對于生產者、管理者還是用戶,介入生產過程同機器直接進行交互是本次工業革命的一個重要實現結果,那么只有對交互方法的正確理解才能有助于準確傳達和接受信息。就好比人們通過掌握外語來與其他國家的人交流一樣,學習計算機的語言,理解計算機的思維才能更好地享受物聯網和計算機物理系統帶來的便利。
在信息時代,人類發明并建造計算機,努力對其開發和優化,好讓計算機可以更好地理解人類行為,模擬人類的學習和表達過程;在智能時代,計算機的認知能力開始超越人類的個體經驗,甚至可以為人類行為提供幫助和預測,所以人應該轉變觀念,從過去的驅使計算機理解人類行為變為主動學習和理解計算機的思維方式。因此,理解計算機思維以及懂得程序編譯的人,將更容易從事各個領域的工作。
數據分析能力也同樣為理解和確認計算機的分析方法提供幫助,并成為輔助計劃者和決策者順利安排計算機完成工作的有效工具。因此,IT和數據分析行業的工作者,在未來無論是繼續從事本行業還是投身于跨界行業都是極具優勢的。而在這兩類行業衰退之前,其他更早開始面臨挑戰的行業應看到這些能力的重要性,積極學習,增進相關知識的了解,以適應未來改變。
此外,藝術、體育及文化生活相關的思維意識和能力也將成為判定未來人才的重要標準。這里所說的藝術能力并非完全的藝術消費品(如傳統油畫、音樂會)鑒賞能力,而更多的是藝術化表達能力和概念設計能力。隨著人類生活的多媒體高信息化發展,簡易直觀的文字表達顯現出傳遞方向單一、傳遞信息模糊和接受體驗差等問題,在表述上失去優勢,而高度結合美學與文化的表現形式如動畫、人機交互應用等則越來越受到歡迎。麥肯錫公司就曾經為了加強報告的表達性,而調整內部人才的比例,削減了工商管理碩士(MBA)的比重,增加招收了更多的藝術學碩士(MFA, Masterof Fine Art)。
抽象化表達與文化、情感的體驗是(至少下一個時代內)計算機無法取代人類完成的,這也成為藝術、體育及文化生活相關工作技能重要的另一個原因。而美學與文化設計是可以建立在現有功能的基礎上的,企業可以成立專門的藝術部門來完成企業文化與日常生活的結合,為自身和用戶帶來更多精彩體驗。
比如谷歌主頁現在每天帶給人小感動、小驚喜的GoogleDoodles 就正是Fine Art的實際應用。Google Doodles根據新聞或當日歷史事件編繪制作,包含從人文到科技各個領域,它引發用戶的觀看興趣,并引導觀看者進行相關知識的搜索。無形中為社會和人們的生活帶來了更多新鮮感與正能量,也為自己贏得了更好的用戶體驗。
高速學習、分享教育、跨界整合會成為工革4.0完成時期人們必須掌握的能力。大型在線教育模式(MOOC)現在已經非常成功地突破了傳統教育的框架,這使得更多的成功者和領頭人可以隨時通過網絡傳播自己的經驗。傳統教師大多數因為需要為教育事業貢獻而停留在學校中,缺少社會實踐,傳授學生的內容限制性較強,甚至很多只在做題與應試技巧上,難以真正高效和準確地培養人才。相比而言,未來受教育者(其也可以通過分享自身經驗變成他人的教育者)可以更多地自主選擇,接受來自更大范圍的優秀人才直接分享秘笈,快速深入不同領域,以實現個人從事多個行業的能力,并能把不同行業結合發展,衍伸創新。所以,學習、分享、整合,不僅僅作為技能,也是一種未來生活的基本素養。
最后提醒讀者,不應誤認為世界將迎來自動化而放棄努力工作和經驗積累,本文關于工業革命4.0的介紹和展望,是為了讓我們可以在忙碌中給自己一些思考的閑暇,提醒自己方向和目標,讓未來的工作和生活更有理論基礎,不至迷惘。或許在看過本文后能對未來20年的職業生涯所做工作的意義和目的有新的認識。畢竟要實現工業革命4.0,靠的正是每一個人的努力,團隊合作,以及整個社會的相互協作。
信息開源與產業結構升級是世界發展的趨勢,在這個趨勢里,中國絕不能自我封鎖,放棄與世界交流。回望200年前,當歐洲開啟航海貿易熱潮之時,中國的閉關自我保護,終于換來了自科技至生產結構的全面落后,淪落為世界底層的工具。而今我們奉開放為國策,更應該積極響應連接世界的偉大工程,利用我們的集中優勢,在人類實現連接的的道路上成為功臣和先驅,而不是集中力量去修筑一座長長的隔離墻。
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