随着大数据、工业互联网、人工智能等新技术融合应用加速,未来工厂里,“人+机器人”组合将更为普遍。机器人等智能设备进入工厂占据大量岗位、给传统产业工人带来挑战的同时,也让产业工人直面转型机遇。

连日来,记者探访多家省工业互联网标杆工厂时发现,制造企业在推进智能制造过程中,急需既懂业务又懂技术的复合型产业工人,可谓求贤若渴。

打开网易新闻 查看精彩图片

“90后”管着8台“抢岗”机器人

穿上工作服、戴上安全帽,8月31日一早,付金鹏走进南京康尼机电股份有限公司制造二部智能化玻璃粘接车间。同一个车间,他的工作内容与两年前已大不相同。

一台台机器人“站”在各自生产线的岗位上,正有条不紊地工作着。付金鹏通过手上的“遥控器”,监控和管理着每一台机器人的运行状态,并检查它们完成的每一道工序是否合格。

“目前车间里共有8台机器人,替代了原有的18名技术工人,不仅提高了生产效率、节省了原料且提高了质量一致性。”付金鹏告诉记者。

1993年出生的付金鹏是黑龙江人,2015年来到南京康尼机电,打胶粘接、门板打磨……几乎干遍了玻璃粘接车间里每一道工序,经常加班且劳动强度大。

每天下班后,付金鹏坚持学习机器人相关理论和操作知识。“我学的专业是软件工程,后来对机器人十分感兴趣,便开始买一些相关的基础参考书自学。”付金鹏说,到了康尼机电后,他坚信智能制造是未来企业的发展方向,一直没有放弃学习。

2018年,康尼机电开始对玻璃粘接生产线进行智能化升级。随着一台台机器人走进生产车间,替代原有的人工操作,一条条智能生产线组建起了自动化的现代工厂。

付金鹏从一开始便积极学习新设备的操作、编程、调试以及维护工作,并在南京经开区组织的机器人理论和实际操作比赛中获奖。

2018年底,随着智能化玻璃粘接线的正式投入应用,付金鹏成功从一名操作工转型为工业机器人运维工程师,管理8台机器人完成各道工序。在为公司节省原材料、提升生产效率与产品质量的同时,付金鹏个人的工作强度也大幅降低,收入也同步有了较大提升。

与时俱进,企业和工人都需要“换种活法”

机器人在生产线上学会了一系列“重复”工作,企业急需“管机器人”的新型产业工人,将智能制造的“红利”最大化,提升企业的核心竞争力;

机器人抢走产业工人“饭碗”的同时,却也将他们从枯燥繁复的生产线上释放出来,在学习动力、就业压力双重作用下,产业工人也迎来转型良机;

在数字化、智能化转型过程中,无论是企业还是工人,都需要“换种活法”。

科远智慧滨江智能工厂投产以来,各项指标不断超越预期,以DCS模件产品为例,制造费用率降低20%以上、生产损耗降低10%;

2015年至2019年,康尼机电标杆工厂生产效率提高65%,运营成本降低30%,产品研制周期缩短40%,能源利用率提高50%;

南京金龙客车新能源汽车制造的生产效率提高20%以上、运营成本降低20%以上、产品研制周期缩短30%以上、产品不良品率降低20%以上、单位产值能耗降低10%以上;

……

我市多家工业制造企业在推进智能制造过程中,交出了亮眼的成绩单。

然而,记者在采访中了解到,一些企业在用了机器人等智能设备后,也出现了效率达不到预期、容易出现故障等问题。究其原因,最关键的问题就是技能人才不足,缺乏与先进产业相匹配的产业工人,导致没有发挥出机器人等智能设备应有效果。

一位受访企业相关负责人说,在推进智能制造全流程中,技术工人扮演着重要角色:起始阶段的业务需求分析、产线设计、设备选型等,均离不开扎实的业务知识;设备调试、操作、维护等,离不开熟练的技术技能;投入应用后,业务流程的持续改进、设备的持续升级,也同时需要业务知识与技术技能。

人才是企业发展的第一资源及核心要素。

“一切的转型升级均立足于业务本身,需要从自身的业务需求定制、落地智能制造解决方案,懂业务又懂技术的产业工人在其中起到了关键作用。”康尼机电轨道总部企管企划部部长张洪斌说,康尼机电在推进智能制造的过程中,不断投入先进的智能设备,带来了业务模式的变革,不断涌现出机器人运维工程师等新的工作岗位,各关键岗位均急需一批精通业务、熟悉技术的复合型人才。

这部分技术工人尽管在需求量上比普通工人少,但却更关键,也更为缺乏,严重供不应求。

南京群志光电有限公司总经理徐世贤说,合适的技术工人在招聘市场上很难找,即便通过人才中介也不容易招揽到,只能一边在全国范围内进行校招后再培养,另一边积极推动普通工人学习转型。

记者采访了解到,在懂业务又懂技术的产业工人急缺情况下,越来越多的企业“自挖潜力”,鼓励和支持原有普通工人通过学习、培训来转型,为智能制造提供支撑力量。

面临新挑战,产业工人急需转型

以机器人为代表的智能设备的普及应用,“节约”了大量普通工人,也催生了新的岗位需求——在日常生产中操作、维护、检修这些机器人等智能设备,甚至能针对生产需要进行相应功能开发的新型工人。

旧岗位逐渐消失,新岗位不断增加,对产业工人的技能技术、职业素养提出了更高的要求。

40岁的张文琴是科远智慧滨江智能工厂仓库管理员,自2007年来到科远后一直坚守这一岗位,负责来料收货以及调配发料。

“因为物料太多、仓库又大,每次生产所需物料都要提前一周下单备货,接单后,我都要在偌大的仓库里挨个找,费时费力。”张文琴说,尽管对物料摆放位置十分熟悉,但难免会出现调配错误的情况,也无法及时根据生产情况配备所需的物料。

在智能工厂投产前后,张文琴感受到了“职业危机”,走上转型之路。

认真参加业务培训,学习系统软件知识和操作,张文琴通过努力,不仅保住了自己的饭碗,还发现原来令她焦头烂额的工作一下子变得简单了。“现在只需要提前一天下单,我根据系统里下的物料清单,点点鼠标操作一下,智能货架便能迅速找到物料所在地并自动亮灯,直接去取料就行了。”张文琴说,此后她取料发货再也没有出过错。

转型,不仅保住了“饭碗”,让工作变得轻松,更是改变人生轨迹的一次自我蜕变。

“以前工作岗位技术含量低,每月的收入也较低。在成功转型机器人‘操控者’后,我的收入翻倍增长。”付金鹏说,目前他谈了女朋友还准备买房,在南京扎下了根。

截至目前,付金鹏已经带出了四五个徒弟,如今都已能独当一面。“我还在不断学习,从机器运维再进一步,学会如何写程序去控制机器人,进一步优化程序让机器人的工作效率更高。”付金鹏说。

培训、竞赛、产教融合……还需构建深度职业培训制度

在智能制造发展的浪潮下,产业工人在转型之路上开始了一场与机器的“赛跑”,赢下比赛才能勇立潮头。

记者采访中发现,目前我市产业工人转型升级所需的职业技能提升主要以企业培训等为主。

群志光电通过与设备厂家合作,或联合高科技企业展开机械运行维护等专业培训,并通过提升转型新岗位的薪资,激励越来越多的普通工人成功转型为工程师;科远智慧在原有普通工人中注意物色合适人选,再进行针对性的培训,有的从手工操作学会操作智能设备,在原岗位上发挥更大能量,有的根据兴趣专长,从一线产品调试人员转型为技术人员……

也有企业在内部培训之外,积极与政府联动,通过各类竞赛促进产业工人转型与技能提升。

“通过举办及参加各种技能及知识竞赛,不但提高产业工人的操作技能、学习专业知识,同时达到了相互学习、共同提高的目的。”张洪斌说。

从2014年起,康尼机电多次举行焊接、粘接、装配技能竞赛,并积极参加南京经开区举办的焊接技能大赛、首届职业技能大赛等,累计参与达600多人次,其中多人获得市职工十大先进操作法、市青年岗位能手、五一创新能手等多个奖项。截至目前,康尼机电获得钣金机器人、粘接机器人、焊接机器人等各类工业机器人持证人员超过30人。

菲尼克斯电气中国公司还通过产教融合培养,以校企冠名智能制造学院赋能平台的方式,推进全体员工向精益化、数字化和智能化方向转型,反过来推进整个企业智能制造和数字化转型,进一步打造智能制造和数字工业解决方案的核心能力,入选工信部第一批智能制造系统解决方案供应商推荐目录,被省、市、区评为智能制造示范工厂/车间。

“然而,目前产业工人转型还没有形成专门机构管理、多元主体参与、产业特征明显的机制,无法有效提升产业工人整体的专业技术水平。”一位企业负责人建议,政府部门应构建符合产业工人深度职业培训的制度政策,建立和完善各产业工人转型新职业工种的鉴定和评价体系,并提高产业工人的福利待遇,激励一线产业工人不断提升自己。

专家点评

打消“机器换人”顾虑,主动转型升级

南京市企业家联合会副会长顾建党认为,制造业高质量发展的基本路径是推进企业向智能制造转型升级,在这个过程中,产业工人是基础,产业工人转型成功与否决定企业能否成功转型。可以说,没有产业工人的成功转型,工业制造企业智能制造转型就不可能成功。

南京作为中国制造业大市,制造业是南京经济行稳致远的根基,虽然各企业处于不同的发展阶段,但都在不同程度地推进智能制造转型升级。相应的,南京产业工人群体庞大,对于智能制造的认知和技能技术水平也参差不齐,在中国乃至全球制造业实施智能制造转型升级的大势下,产业工人亟需转型,成为以智能制造和数字化理念为引领,持续学习智能制造相关技术的产业工人。

产业工人转型,既有产业发展倒逼的压力,也有自我驱动的动力。就如何进一步推动产业工人转型,顾建党表示,主要途径有两种:

一是对于企业存量的产业工人进行培训,让所有员工深刻理解智能制造的必然趋势,企业智能制造转型升级可能会减少一些技术含量低的重复性工种,同时也会增加一些有关智能制造的新工种,并开展相应的技能技术培训,打消他们对所谓“机器换人”的顾虑,主动学习、主动转型;

二是从学校入手,开展产教融合和双元制教育,培养面向智能制造的产业工人,将产业工人培养前置,通过校企合作,共建智能制造实验实训中心和企业冠名班等模式,让企业成为院校学生的实习基地,同时为企业和整个产业智能制造培养创新型人才。