10月11日的華為HC大會(huì)上與WPG水務(wù)楊總交流工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，他談到關(guān)于現(xiàn)在現(xiàn)實(shí)中的問題就是如何解決兼具多種專業(yè)的場景設(shè)計(jì)與規(guī)劃人才，其實(shí)，機(jī)械制造商、終端生產(chǎn)企業(yè)、自動(dòng)化廠商、通信廠商、云端應(yīng)用、軟件等每個(gè)人在各自領(lǐng)域都非常專業(yè)，但是，在將各自的問題和方法進(jìn)行協(xié)同的時(shí)候就出現(xiàn)了問題，每個(gè)人都很懂自己所在領(lǐng)域的，巨大的溝通與協(xié)調(diào)成本使得工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)難以推進(jìn)。

 

人才是制造業(yè)發(fā)展的阻礙因素

前幾天世界智能制造大會(huì)有朋友圈秀了林雪萍老師演講中所描繪的一張圖，在常州對(duì)100家制造企業(yè)進(jìn)行調(diào)研后，發(fā)現(xiàn)“復(fù)合型人才缺乏，員工整體素養(yǎng)不足”成為了阻礙落實(shí)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的重要原因。

 

圖1-阻礙落實(shí)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的原因（源:林雪萍常州制造業(yè)100家企業(yè)調(diào)研）

 

其實(shí)，關(guān)于OPC UA的推動(dòng)，我曾經(jīng)問過基金會(huì)的秘書長張譽(yù)先生，難度究竟在哪里？他說首先就是人才，沒有這方面了解，認(rèn)識(shí)到OPC UA意義，以及如何實(shí)現(xiàn)的人才。

 

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大家都認(rèn)為是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的方向，這個(gè)倒是沒有特別大的異議，即或Predix如雪萍老師所說雷峰塔一般的倒下，這也并非是這個(gè)產(chǎn)業(yè)方向的錯(cuò)，而是在尋找融合的道路上，缺乏有效的規(guī)劃與組織，近期很多人也開始質(zhì)疑這條道路是否正確，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的難并非是技術(shù)的問題，而是一個(gè)協(xié)同問題，更多的意義在于規(guī)劃問題，難道生產(chǎn)協(xié)同不能帶來效益嗎？難道全局優(yōu)化是空洞的嗎？顯然不是，這種需求是真實(shí)存在的。

 

多學(xué)科的協(xié)同規(guī)劃是難點(diǎn)

 

但是，從精益設(shè)定目標(biāo)，到進(jìn)行定量測量、控制、顯示，部分?jǐn)?shù)據(jù)用于全局分析與優(yōu)化，再一部分?jǐn)?shù)據(jù)用于更大范圍的智能分析與趨勢(shì)性、策略性制定，這種需求都是有的，然而，需要有一個(gè)規(guī)劃能力強(qiáng)的人來協(xié)同精益生產(chǎn)、機(jī)械產(chǎn)線、自動(dòng)化、制造工藝、信息化、智能分析，這里涉及到的專業(yè)可能會(huì)是十多個(gè)甚至幾十個(gè)協(xié)同，就像FMU/FMI建模仿真接口要去協(xié)同汽車的液壓、制動(dòng)、ECU、發(fā)動(dòng)機(jī)、空氣動(dòng)力等各個(gè)建模仿真軟件一樣。

圖2-數(shù)字主線-數(shù)字孿生（林詩萬博士《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)4.0：架構(gòu)對(duì)接與應(yīng)用》,2018年1月29日）

這個(gè)時(shí)候我們?cè)倩仡^看IIC的首席架構(gòu)師林詩萬博士的圖2，就可以看到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)實(shí)際上是將各個(gè)鏈條上的數(shù)據(jù)進(jìn)行按照主線進(jìn)行分解，但是，這個(gè)難點(diǎn)就在于流經(jīng)每個(gè)過程都是不同的專業(yè)，這個(gè)需求差異使得架構(gòu)間的時(shí)間周期、格式、模式產(chǎn)生了多個(gè)維度的變化，這種協(xié)同需要一個(gè)跨學(xué)科的人來進(jìn)行規(guī)劃。

 

另外，從卓越運(yùn)營的角度同樣道理，智能制造對(duì)于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用就是在整個(gè)制造現(xiàn)場對(duì)物料的流動(dòng)、能源的流動(dòng)、價(jià)值的流動(dòng)、信息的流動(dòng)能夠進(jìn)行清晰的描繪，這個(gè)場景的描繪能力需要考慮到非常多的專業(yè)因素，每種“流”都是需要模型匹配，例如AGV控制本身需要哪些信息？哪些信息可以用于多AGV之間的協(xié)同策略？而AGV與產(chǎn)線的機(jī)器人協(xié)同需要哪些信息，以何種模式？分別多大的時(shí)間粒度來進(jìn)行？這些都是規(guī)劃的人需要掌握的，而這個(gè)人要了解AGV控制、產(chǎn)線生產(chǎn)工藝制程、信息化。

 

這個(gè)道理跟目前的生產(chǎn)制程是一樣的需要規(guī)劃設(shè)計(jì)，因?yàn)榧s束條件非常多、影響結(jié)果的變量也非常多、權(quán)重產(chǎn)生的變化導(dǎo)致這個(gè)規(guī)劃達(dá)到“高效”是在無數(shù)種組合中進(jìn)行分析，驗(yàn)證，穩(wěn)定。

 

因?yàn)槿狈?duì)不同專業(yè)的協(xié)同的人才，使得，無法真正實(shí)現(xiàn)整體的規(guī)劃成功場景，很多人的質(zhì)疑也在于此，你們說工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)那么好，但目前的成功應(yīng)用場景是什么？

 

機(jī)器再智能也是人設(shè)計(jì)出來的，系統(tǒng)再強(qiáng)大也需要人來規(guī)劃！

 

教與學(xué)的人才培養(yǎng)方式

 

在《翻轉(zhuǎn)式學(xué)習(xí)》一書中兩位作者吐槽現(xiàn)在世界的教育，學(xué)生都按照垂直專業(yè)劃分學(xué)習(xí)，但用人的時(shí)候卻需要的是復(fù)合型人才—這并非中國而是全世界的教育都是按照工業(yè)流水線的標(biāo)準(zhǔn)作業(yè)模式去設(shè)置人才培養(yǎng)的，但是，現(xiàn)在，不同的產(chǎn)線要協(xié)作了，而不同層級(jí)的信息要集成優(yōu)化，顯然人才以及人才的培養(yǎng)需求也在發(fā)生著變化。

教學(xué)的模式也發(fā)生了變化，我們總是講缺乏創(chuàng)新，諾貝獎(jiǎng)的很多獲得者都會(huì)提到好奇心在科學(xué)道路的重要性，因?yàn)閯?chuàng)新在于思辨，從教學(xué)的角度思考，那么就不能采用教的方式，而應(yīng)該把關(guān)注點(diǎn)放在“學(xué)”，就是學(xué)生想學(xué)習(xí)什么？這是教育的關(guān)注點(diǎn)，而現(xiàn)在的教學(xué)理論都在如何“教”?，F(xiàn)在想想《論語》就是一種翻轉(zhuǎn)式教學(xué)，由學(xué)生提問老師解答，并進(jìn)行互動(dòng)，而蘇格拉底在古希臘也是如此，由學(xué)生提問，然后老師也會(huì)提問引導(dǎo)，佛教如《金剛經(jīng)》《壇經(jīng)》也同樣是一種問答式的教學(xué)，因此，在很多意義上，教育最初的模式是一種互動(dòng)式的，而隨著工業(yè)的發(fā)展卻把它變成了標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)—有了標(biāo)準(zhǔn)答案，就像考試很多就是選擇題一樣。

 

為什么要以學(xué)導(dǎo)向，在于解決應(yīng)用問題需要“復(fù)合型”知識(shí)與技能，包括知識(shí)橫向廣度與縱向深度，以及協(xié)同其內(nèi)在邏輯的思維架構(gòu)，解決問題的方法與思路。

 

工程師需要了解跨界技術(shù)

就智能制造的推進(jìn)而言，歐洲的優(yōu)勢(shì)在于已有技術(shù)已經(jīng)成熟，而解決“標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范”的問題，即為不同的技術(shù)制定相連接的接口，這不僅包括電氣信號(hào)的物理接口，也包括軟件（如IEC61131-3，IEC61499）、管理（AdministrationShell）、通信（OPC UA+TSN）。接口一旦協(xié)作起來就如多個(gè)變形金剛組合為更大的變形金剛。

 

在5月在蘭州自動(dòng)化教指委的會(huì)議上一位專家提出的關(guān)于人工智能教學(xué)的意見，他強(qiáng)調(diào)并不深入介紹某種人工智能方法的教學(xué)，而是讓學(xué)生了解其各自的框架，適用于解決什么樣的問題，遇到什么樣的問題需要什么樣的模型，在用的時(shí)候再自己去學(xué)習(xí)，但要給予整體架構(gòu)性的認(rèn)識(shí)，其實(shí)這個(gè)就是“復(fù)合型”人才所需要掌握的。

 

有一次寫了一篇關(guān)于《智能時(shí)代自動(dòng)化工程師的能力模型》一文，Mcrazy給我反饋他轉(zhuǎn)發(fā)后的留言，其中有一個(gè)朋友說“工程師具備這么強(qiáng)的能力那還是工程師嗎？”—其實(shí)，工程師并不是要掌握那么深的深入領(lǐng)域的知識(shí)（專業(yè)知識(shí)你在大學(xué)里學(xué)習(xí)，而工作則是應(yīng)用），工程Engineering—非是Research，科學(xué)是發(fā)散，而工程則是收斂—在各種條件中選擇最優(yōu)或者最經(jīng)濟(jì)的路徑來實(shí)現(xiàn)制造的目標(biāo)，即，高品質(zhì)，低成本，靈活性。

 

因此，工程師需要的是借助于已有的技術(shù)來解決現(xiàn)實(shí)的問題。那么他最關(guān)注的其實(shí)并非是某個(gè)知識(shí)的深度研究，而在于圍繞問題尋找最為經(jīng)濟(jì)有效的技術(shù)、產(chǎn)品、方法、流程。

 

專業(yè)深度與橫向知識(shí)的廣度需要得到平衡。