德国不莱梅大学针对工业4.0做了很多研究，来探讨工业4.0给工厂里的生产生活带来的变化。他指出，工业4.0之后，他们更多地从软件角度来考虑问题。在过去，我们总是将机器放在前面，而现在，我们将软件放在前面。

第二届中国制造2025(深圳)高峰论坛于2017年4月8-9日在深圳举行。德国不来梅大学教授、中德智能制造教育联盟(筹)牵头人Georg Spoettl出席并发言。

他表示，德国不莱梅大学针对工业4.0做了很多研究，来探讨工业4.0给工厂里的生产生活带来的变化。他指出，工业4.0之后，他们更多地从软件角度来考虑问题。在过去，我们总是将机器放在前面，而现在，我们将软件放在前面。

另外，我们要从网络结构方面来进行思维。在过去我们都是使用孤立的机器，一个操作员可以操作，而现在是二三十台不同技术的机器摆在一起，这意味着每个人都应该是工程师，没有人是低技能的工人。而高技能的工人控制这么多机器，就必须要用很好的网络思维来操作。

他表示，要重视过程和附加值，每一个人都是生产单元，即使是最低级的工人，他们也可以做出一些贡献，比如说他们可以考虑工作中有哪些可以改善的地方。

德国不来梅大学教授、中德智能制造教育联盟(筹)牵头人Georg Spoettl

以下为演讲实录摘要

如何运营一个工厂，如何拥抱智能制造

现在，越来越多的企业都在拥抱智能制造。人们在不断的去预测工业4.0的走向，我们要知道如何运营一个工厂，如何拥抱智能制造，同时让人们更加注重科技的发展。这是一个非常深的研究，在过程中我们了解了工业4.0的工厂情况，如果工厂要实现工业4.0也会有一些要求，同时要看它们的聚焦和研究的结果是什么。我在演讲当中会有一些提及。

过去我们有很多机器，人们在操控这些机器。如果你去工厂的话，我们可以看到更多的机器之间的协同，也就是人们在工作，但是更多是机器在工作，机器可以满足人们的需求，所以这是一个巨大的模式上的变化。这其实是一个组织机构的变化，让组织生产发生了大规模的变化。

我们进入到一个新的制造业的世界，有竞争优势的产业工人出现了。工业4.0有一些特点，它实际上是一个变迁，从第一次的工业浪潮，比如说从最初的蒸汽机，到后面计算机的发展，到我们现在的工业4.0，我们通过网络和相关的智能化的机器进行制造。为什么今天的机器非常的聪明、非常的智能?这不仅仅是像过去一样去使用云计算，现在是这些计算机被变成机器，而且它们变成网络，它们是非常智慧的，所以这是一个新的生产阶段，也意味着生产的形成和联系的数据传输更快了。另外，人机之间的交互也变得非常好，这对智能制造来说是非常有效的。

越来越多的企业都在拥抱智能制造

德国政府投入20亿欧元发展无线技术

我们有感应器的技术，传感器的应用达到了100%，传感器之间互相连接，这样可以实现机器之间的联网，这是德国工业的特点。

无线通讯技术也非常重要，在通讯技术方面，我们有很多潜力的技术可以开发。我们政府投入了20亿欧元来发展无线技术，也进行很多研究来改善无线技术，无线技术还有很多发展空间。无线技术非常有利于我们实现智能制造，因为机器人等设备都会用到这种技术。但是很多公司非常在乎数据的敏感和保密性，他们非常担心黑客入侵。

在数据方面，我们做了很多很多努力，我们建立一些规则和法规来确保安全，和3-5年之前完全不同。总体来说，工业4.0的发展是非常快的，没有人会停滞下来，大家都在向前进。到2022年，我们将会把工业4.0提高到一个新的层次，利用率会进一步提高。

我们需要合规的人员，这非常重要。在德国，我们推出了重大的计划来培训人员，这些人可以真正的学到一些知识，他们有一些师父，我们称他们为“大师”，他们可以将自己的经验传授给这些人，这也非常关键。

在我们的统计数据中，可以看到有60%-70%的人实现了非常高的技能，只有很少很少部分的人最后成为了低技能人员，所以在人才方面，我们是向中等和高等技能转移。

实现机器之间的联网是德国工业的特点

必须理解网络，必须理解软件

分析、监控、优化、扩张企业网络和系统，这非常非常重要，这主要是工程师来做的。随后，数据在现实世界中会有一些转移，这需要中等和高等技术的工人，他们必须经过培训才能真正使用这样的工具和数据。

我们要使用一些非常好的IT辅助工具和技术，以及一些诊断系统。当我们的智能机器出现问题的时候，必须要有好的诊断，这也需要有技能的人员来使用，他们必须参与其中才能真正的学会使用。这些诊断工具需要一定的技能，比如路由器配置、防火墙配置和分析数据的能力，这些要求必须被满足，而这方面在过去没有被满足，所以我们需要在这方面做出努力。

我们对企业的过程进行分析、解释和记录，这也是非常非常重要的。我们现在有很多数据，有技能的工人是操作人，有很多高深的内容需要他们理解，这对于效率的提升来说非常重要。

相关的工具也必须非常好用，有一些软件设计出来非常容易，但是要确保这些软件被高技能和中技能的人员理解和使用。我们必须有能力来建立非常好的诊断过程，有时候机器出现声音，不一定是机器的声音，有可能是软件发出的报警声音，所以人们必须理解网络，必须理解这些软件，以及这些软件在一起结合工作意味着什么。

智能机器出现问题也需要有技能人员来解决

每个人都应该是工程师

在变革方面，我们必须考虑到底哪些是真正新的东西。第一点非常重要，我们要从软件角度来考虑问题，这是一个非常新的角度。在过去，我们总是将机器放在前面，而现在，我们将软件放在前面。我们现在面临太多的软件，在软件方面我们要开始思维的转变，现在不能只看机器了，从软件方面可以获取很多信息来对机器进行诊断。

另外，我们要从网络结构方面来进行思维，这意味着我们必须要改变，在过去我们都是使用孤立的机器，一台或者两台机器，一个操作员可以操作，而现在是二三十台不同技术的机器摆在一起，这意味着每个人都应该是工程师，没有人是低技能的工人，高技能的工人控制这么多机器就必须要用很好的网络思维来操作。

总体的能力也很重要，有很多公司对于自己的人员有相应的培训，我们将他们的培训经验总结在一起，所有人都应该有创新精神，比如刚才提到的优化工作过程，即使是蓝领工人也必须为此努力。另外，我们要让所有人都来支持核心能力的形成，这其中也会涉及到优化。在人和机器之间的交互，也需要所有人的努力。

人机交互的年代来临

在未来对熟练工人的需求缺口是很大的

我们应该在哪些方向上提供更多支持呢?在德国，我们有一些工人档案或者技能档案，为每一种职位定义了相应的能力，这会为工业4.0用人方面提出一种新的方式。比如说，这里列出了不同的职位，有学术性、非学术性的，也有操作或者职业性的，有三大类职位。

在工业发展过程当中，我们德国出现了两种情景，一个是自动化，也就是100%的使用机器，在工厂出现自动化的高科技;另外，我们需要专家和专门的技术人员来合作，他们要对机器展开人机对话，通过机器能够给我们更多的信号。这是专家的发展系统，它是一个工具，可以培育更多的熟练工人。

刚才提到的，一个是科技，一个是专业化人才。后面我会聚焦在专家人才，在未来，我们对熟练工人的需求缺口是很大的，这里有72%的需求，但是这个数据未来会有一定的下降，会到40%-50%。在未来，我们不需要这么多工人，会有更多的机器出现。操作工人的人数也会下降，高熟练的工人比例会上升，半熟练工人和不熟练的工人比例会下降。

在管理方面，我们要保证工厂生产的稳定，也就是更好的进行工厂员工权责的下放。在这个工业4.0的发展过程当中，质量是一个非常重要的问题，包括熟练工人的质量。我们非常清晰的看到，工程师的教育已经在进行组织了，非常高度熟练的工人的培训非常重要，我们从软件角度给他们进行培训，教育的活动也在进行组织，这就是工业4.0需要的，需要教育更多的熟练工人，让他们拥有软件的技术等等。