走進寶馬工廠 看看德國工業(yè)4.0

　　巨大利好

　　可以肯定的是，數(shù)字工業(yè)革命的襲來也為人們帶來了巨大契機，因為人類具有非凡的適應(yīng)能力，而全新的工作崗位也在不斷涌現(xiàn)。具體來說就是，雖然機器開始接手越來越多的重復(fù)性工作，但同時也為市場創(chuàng)造出了許多全新的工作崗位，因為當今世界有許多工作都是機器所無法勝任的，而這些工作大多要求人們具備獨立、創(chuàng)新，或者感性的特質(zhì)。比如，在法庭上進行申訴、撰寫詩歌、表演莎士比亞音樂劇、理發(fā)、種植花朵、烹飪這些都是機器人在可預(yù)見的未來所無法勝任的工作。

　　這一點在寶馬的慕尼黑工廠以及其他一些高科技工廠內(nèi)都可見一斑。因為包括連線、設(shè)計、安裝內(nèi)飾和儀表盤這些工作目前完全由人力完成，勞斯萊斯和寶馬7系部分車型所使用的12缸引擎是由技師手工組裝的，簡單一些的8缸引擎組裝過程調(diào)用了不到20%的自動化組裝技術(shù)，而標準4缸引擎的組裝流程也僅僅使用到了50%的自動化技術(shù)。

　　負責為寶馬工廠提供機器人的西門子工廠內(nèi)部使用了大量的傳感器傳輸帶供應(yīng)系統(tǒng)，該系統(tǒng)允許所有貼上條形碼標簽的零部件進入傳送帶，會根據(jù)需求自動調(diào)整零部件的傳送速度，同時允許“插隊”情況的出現(xiàn)。但即便是在這樣一座標準的工業(yè)4.0工廠中，也僅有75%的流程是完全自動化的。

　　該工廠生產(chǎn)經(jīng)理斯蒂芬-瑞秋爾(Stefan Ritschel)表示：“這一比例有望在未來達到80%，但部分工作肯定將只能由人力完成。比如，一些產(chǎn)量非常小的產(chǎn)品或者非常精密的零部件就目前而言顯然還不適合完全交由自動化機器人來完成?！?/p>

　　瑞秋爾和其他一些西門子高管均認為，他們并不是希望機器人和自動化技術(shù)讓人力員工變得過時，而是希望通過這一方式增強他們的工作能力，同時他們也將這些能夠同人力員工協(xié)同工作的機器人稱為“機器同事”。瑞秋爾強調(diào)，機器人相比人力員工擁有著更低的出錯率，而這對于工廠自動化而言非常重要。

　　從數(shù)據(jù)上來看，人力員工每展開1百萬個操作就會出現(xiàn)500次的失誤，而機器人的這一出錯概率僅為每百萬次11.5次失誤。瑞秋爾表示，公司未來的目標是將這一出錯率進一步降低至每百萬次1.5次失誤。

　　鞭長莫及

　　技術(shù)的進步是持續(xù)不斷，且無法終止的，而如今電腦和機器人所能勝任的工作都是我們在十年前所無法想象的。而且隨著電腦處理器性能的井噴，單一設(shè)備已經(jīng)可以有效的處理來自多個傳感器的多項數(shù)據(jù)，并給設(shè)備下達更多實時指令。

　　未來，我們的工作環(huán)境中將看到有更多機器人同事的出現(xiàn)，而企業(yè)也會為那些具備機器人所無法駕馭工作技巧的員工給予更高的薪酬，這恰恰也是布呂諾爾夫松和邁克菲在他們新書中的主要觀點之一。

　　但需要指出的是，這些具備機器人所無法駕馭工作技巧的員工通常不會是傳統(tǒng)教育方式下的產(chǎn)物，因為包括谷歌(微博)拉里-佩奇(Larry Page)、賽吉爾-布林(Sergei Brin)、亞馬遜的杰夫-貝索斯(Jeff Bezos)以及Wikipedia的創(chuàng)始人吉米-威爾士(Jimmy Wales)所接受的都是蒙臺梭利(Maria Montessori，意大利幼兒教育家、意大利第一位女醫(yī)生，意大利第一位女醫(yī)學博士，女權(quán)主義者，蒙臺梭利教育法的創(chuàng)始人)式的教育方法。這一教育方法鼓勵學生不因循守舊、恪守常規(guī)。

　　在這次參觀的最后，我和瑞秋爾來到了工廠一處安靜的監(jiān)控角落。

　　“這兒很好，沒有什么人，但我們可以看到所有的指示燈都是綠色的，且機器人都在干活，這就是我們希望看到的場景。”瑞秋爾最后說道。