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用自动化救美国失业美国再工业化能走多远

2019/08/15 来源:长寿信息港

导读

在美国再工业化的讨论中,将拯救美国制造业是一个很流行的说法。自动化、将取代熟练劳动力,节约劳动力成本,提高生产率,从而振兴美国制造业。当然,

  在美国再工业化的讨论中,将拯救美国制造业是一个很流行的说法。自动化、将取代熟练劳动力,节约劳动力成本,提高生产率,从而振兴美国制造业。当然,自动化和机器人无法解决美国的就业问题,不能解决再工业化主要的目标:通过大量就业使美国经济重新走上正循环,但这是另外一个问题。这里的问题是:自动化能救美国制造业吗?

  一般认为,自动化能做到几件事:1,提高产品质量;2,节约生产线上的劳动力;3,降低对熟练劳动力或者技术人员的需求;4,理想的全自动生产方式中,系统还具有自学习功能。

  实际上,前两件事是有条件的,后两条在很大程度上不是人们想象的那回事。

  自动化的真相

  自动化的生产方式可以达到非常高的可重复性,所以产品的一致性较好。但原料品质不是一致的,生产设备也有磨损和状态的变化,在实际使用中,全自动的生产线也是需要经常调整的。自动化生产的产品可以达到相当高的产品一致性,但不能达到质量。质量只有根据原料和设备的情况实时做出调整,这只有手工才能做到。这不是低级劳动力的手工,而是熟练技工的手工。这不是锉刀、钻头的手工,是借用精密机床甚至是数控精密机床的手工,但在熟练技工手里,根据每一件产品的材质精细加工,这才是质量的。罗尔斯 罗伊斯轿车和百达翡丽手表不是用自动化生产线制造的,这里面有传统工艺的原因,但更大原因正在于此:只有手工才能达到质量。但对于大宗产品和普通用户来说,自动化生产达到的质量就足够好了。

  节约生产线上劳动力就不这么简单了。在劳动密集型产业里,生产线上的劳动力是劳动力的主体,自动化生产无疑可以大大降低对劳动密集型产业的劳动力要求,这不是问题。问题在于自动化生产的设备维修、加工设计和生产改进本身带来了新的劳动力要求。广义的设备包括硬件和软件。以典型的大型化工厂为例,精馏塔、泵、管道、容器、反应器等不因为自动化生产还是人制而改变,但计算机(简称)及相关的、阀门是自动化的产物。围绕着DCS,化工厂 多 出来一整条支援链,一般仪表工、专职的DCS仪表工(负责DCS硬件)、专职的(专用于程序逻辑控制和安全连锁保护)仪表工、专职的分析仪表工,控制工程师、DCS工程师(负责系统软件、升级和系统整合)、控制系统IT工程师(负责DCS到商务/管理络中的过渡层和通过OPC等软件接口协议与DCS连接的先进控制、数据管理系统)等等。但这只是在化工厂里的这一部分,相关系统厂商还有一整套技术支援体系,从硬件到软件到全面应用支援,他们当然还有他们的上游支援体系。这样一整条产业链的人力是很可观的,尽管系统厂商及上游厂商的支援体系是在全行业共享的,而不是化工厂专用的。

  到这里为止,自动化对拯救美国制造业的作用还是正面的,但接下来的事情就不那么清晰了。

  自动化的问题

  自动化能降低对熟练技工的需求吗?从表面上看,一切都自动了,人的存在都是多余的,当然能降低对熟练技工的要求。实际上没有那么简单。自动控制系统可以控制正常生产条件,并处理有限的、已知的非正常情况。但只要在现实世界中生活过的人都知道,未知的非正常情况不仅可能出现,而且总是在要命的时候出现,只有训练有素和善于应变的熟练技工才能对付,所以人的存在不仅是必要的,而且是救命的。但正是在这一点上,自动化的发展造成了新的问题。自动化系统通常自动处理绝大多数正常和低度异常的情况,容易使操作工产生麻痹和懈怠,并忽视潜移默化的重大异常征兆。一旦出现明显异常情况的时候,通常已经很紧急了。这时首先要经过一个惊讶和反应阶段,然后需要判别现状,回忆起或者翻出种种应急操作规程。由于这样的异常情况很少见,和平时正常情况的反差太大,心理素质不特别好的操作工常常不能正确处理,像平常一样继续依赖自动化系统替他解围,无法正确判定这已经超出了自动化系统的能力范围,从而造成故障升级,甚至演变成灾难性的事故。

  2010年4月20日墨西哥湾里英国石油公司 深水地平线 平台事故中,事故升级和人员伤亡扩大的一个原因,就是操作工惊慌失措、当断不断。2011年5月27日,法航447航班从里约热内卢飞往巴黎途中,空速管冻结,失去飞行速度读数,飞行控制系统自动增加飞行高度和速度,为飞行员争取反应的时间和空间,但终造成失速。飞行员接过手动控制后,在13000多米的高空,本来适当浅俯冲就可以改出失速,但飞行员机械地搬用低空失速时的标准操作规范,继续增加推力和爬高,非但没有改出失速,反而进入深度失速,终坠机。相反,自动化程度不高的话,操作工时时刻刻需要对过程 把脉 ,容易察觉异常现象的蛛丝马迹,反而不容易出现故障升级现象。对自动化系统过度依赖、不能正确判别和处理自动化系统失控的状态,这已经成为工业界普通感到头疼的问题。工业上通常使用仿真系统(也称模拟器)训练操作工的异常情况处理,但训练的成功与否取决于是否能正确预测典型异常情况,超出训练课程的异常情况依然要靠操作工随机应变,但高度自动化系统非常容易钝化人的随机应变能力。

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