智能制造需要什么样的人才?

必须得说的是,如果没有人才,我们讨论智能制造还是有点虚,不管是怎么的数字化转型,或者如何赋能,但是,如果没有现场大量专业的工程技术人员,这些都很难,尤其是我们今天的转型,要从制造跳出来,延展到设计与规划、全局优化,以匹配企业的竞争力转型,那么,究竟需要什么样的人才?对于企业来说,智能时代,如何构建自己的团队?而对于大学来说,如何培养人才,更为适合于产业发展,这的确是必须先要厘清的问题。

1.技术融合型人才

前面我们提到跨界融合,而这里的技术融合则对于工程师来说更为重要,因为在跨界于专业领域是一个概念型的跨越,而技术则是更为深入的垂直融合,

图1-智能制造需要技术融合

对于今天的工程师来说,制造的复杂度更高,就像光伏的生产,切片已经由原来的砂浆到金刚线切割,更细的丝,必须有更高要求的机电传动控制,而新的工艺则需要更为复杂化学处理方法,而这需要对物理化学机理非常清楚,才能高效的开发系统,对物理对象模型的了解,你才能高效开发适应变化的“智能”系统,而另一个方面,基于数据驱动的建模,也需要我们对数据科学如何与现场机理结合,才能发挥最大效能。

在很早以前,中华工控网老杨写了篇文章提到“全栈工程师”,以前,的确存在自动化全栈工程师,贝加莱的工程师可以一个人通过Automation Studio平台,开发逻辑、运动控制、HMI、网络组态的任务,但是,今天,随着机器视觉、柔性输送系统、机器人,人工智能,使得工程师要对应的了解光源与视觉检测工程应用知识,了解机械与数字孪生技术、机器人变换、机器学习方法与算法,一方面,很难再有全栈工程师,必须要有工程师之间的协同,而协同就需要各自有可以沟通的语言,每个人都必须在边界上了解接口、语言、术语,方法…这样才能真正协同起来,或者如果你是一个项目经理,自然是要全局的对技术的融合和接口要有所了解,才能更好的规划和组织项目团队。

2.跨界融合的人才

与深圳某大学老师交流,他们就提到了将质量工程与机电工程融合,这让我想到了冰老师之前的观点,的确要学生了解制造现场,管理科学在质量、运营管理方面的知识,其实,不要专业,就是需要横向的了解,其实,包括AI也是一样,之前有教授谈到学生并不一定需要深入,但是,横向了解,对各种算法应用场景要了解。

跨界,不仅是技术本身,而是跨领域,比如市场与销售、研发、现场应用、管理、项目、财务等等,如何能够融合,很多老师观点在于智能制造应该放在硕士阶段,需要专业加横向,因为,本身智能制造就是包含了整体的集成问题,包括精益管理水平、销售端需求、设计端的规划软件、运营端、工艺、服务等,如果缺乏跨界知识,那么,就会容易让技术变得狭隘,不能形成最优匹配,因为,毕竟一个水桶是由多个木板构成的,最好每个板都一样长,才是效率最高的。

图2-跨界融合-技术与运营

跨界人才,是制造的专业跨界本身的需求,也是在职业场本身的需求,就个人的职业发展来说,跨专业的训练也是必要的,如果你去看看企业里很多人的专业背景。

2.驱动力

学习能力,自我驱动力是工程师水平差异的外在体现,一个初级的工程师,他通常是看着时间打卡上下班的,倒不是鼓励加班,996那种文化,而是说,一个工程师如果每天都是以时钟为驱动,那么,他基本上行不会有所发展,因为成长一定是需要消耗时间和精力的,第二个级就是任务驱动型,你给他任务,他能够按时按计划完成,这是入门级的专业工程师。

图3-工程师驱动力决定工程师级别

而要成为工程师中的卓越者,则需要一定的好奇心驱动,这代表他的兴趣,而不是为了工作,他会有更大的精力包括心智投入其中,钻研而成为专家级的工程师,而最高层级的工程师则是有使命感的,他们不是仅仅工作于好奇心,而是赋予自己使命,家国天下,改变产业乃至世界的大格局,大志向者,凡是知道自己使命的人,都是能够抵抗所有懒惰、诱惑、执念而获得突破的人,是工程师里的顶级,是马斯克、图灵这个级别的。

如何成为智能制造人才?

成为优秀而卓越的人才,掌握Automation Studio是很必要的,成为工业软件中的鲜有的集大成者,Automation Studio让您成为卓越的人才,不信,我给你讲讲。

让你全局理解机器与项目

AutomationStudio作为一个集成开发平台,它把所有任务和对象集成于一体,这使得我们可以全局的看待机器,而不是零散的作为一个组件来开发,这就赋予我们工程师全局能力,在学校里,你可能学习的是垂直的专业,但是,工作中一定是一个“横向集成”的任务,因此,一个平台就把所有的事情干了,对于个人还是公司而言,都是一个再好不过的平台。

图4-AutomationStudio集成开发平台

实际上,自动化行业有集成开发平台的也没几家,而贝加莱1997年即投入使用了,而且,不断进化,积累了大量的知识和经验,可以加持你的工程能力。

自动化实际是个软件行业

很多人都以为自动化就是写逻辑、搞工程调试,这完全把我们自动化行业想的太简单了,其实,自动化行业早就是个软件行业很多年了,你看,你干啥不用软件?写个程序,得有工具平台吧,得支持嵌入式开发,也要支持Windows/Linux任务吧?AutomationStudio就可以,对于工艺Know-How的封装,大家现在都说工业软件是我们的缺乏的,其实,AS就可以让你自主开发,其实,平台不平台的,知识是你,用AS就是方便点,不改变知识属于你的本质。

图5-自动化行业就是个软件行业

当然,包括其他比如说你跟MATLAB/Simulink一些软件的接口,AS也方便,建模仿真自动代码生成,直接下载,轻松。

快速而高效的开发

图6-mapp高效开发技术节省时间成本

mapp是AS里专门已经给你开发好了很多调用的专业、专家模块,配置一下,就快速成为机器的基础软件,不要把精力消耗在重复性的工作上,你的核心工作是智能算法,这个才是关键—Know-How是作为一个工程师真正值钱的原因。

您可以成为数字化专家

其实,贝加莱的Automation Studio对各种总线(Ethernet/IP,Profinet,SERCOS,CANopen,Modbus…各种支持,包括不同版本),标配实时以太网POWERLINK,可以配置OPC UA,包括Pub/Sub机制,MQTT。

图7-IT与OT融合的平台架构

在这里AI赋能工程能力

现在AI也挺热门的哈!不过,你不用担心,Automation Studio也可以让你实现AI能力,如果你仔细想想,所谓的AI,它不就是“软件”吗?那你用C/C++,Python还是Java写都可以(各种编程语言的鄙视链不用关注—我们自动化人比AI那帮人懂现场,懂行业—技高一筹)。

图8-智能应用场景

工业AI显然与商业AI是不同的,贝加莱的AI应用,包括硬件和软件架构都是很开放的,PC上有Hypervisor技术来扩展AI的算法开发,还可以直接现场推理并直接执行,数据源就在控制器—好像没有比这个更好的制造现场AI平台架构了吧?

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