編者按

本文原載于2018年10月的《質(zhì)量文摘》。作者瑞恩·戴（Ryan E. Day）是《質(zhì)量文摘》的特約編輯和內(nèi)容營銷計劃負責人，他過去的7年一直在研究和采訪頂級商業(yè)領(lǐng)袖和持續(xù)改進專家。本文通過對Drishti公司的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Prasad Akella的訪談，探討了人類員工與機器人的關(guān)系、智能制造的未來等問題。

第四次工業(yè)革命正離我們越來越近。隨著企業(yè)范圍的軟件發(fā)展成為一種能夠?qū)崿F(xiàn)生產(chǎn)力變革的工具，對實時生產(chǎn)數(shù)據(jù)的收集變得越來越普遍。雖然數(shù)量還不多，但現(xiàn)在已經(jīng)出現(xiàn)了無人值守工廠，例如日本的全自動FANUC生產(chǎn)設(shè)施等。在幾乎所有可以想象的領(lǐng)域，人工智能已經(jīng)成為一個無所不在的組成部分?！肮I(yè)4.0”和“智能制造”現(xiàn)在是制造行業(yè)中最流行的術(shù)語。伴隨著對它們的大肆宣傳，有人提出了在第一次工業(yè)革命發(fā)生時相同的警告：“這樣發(fā)展下去，人類的未來將走向何方？”

關(guān)于人類與機器人的誤解

雖然自動化只是工業(yè)4.0的一個方面，但它似乎獲得了過多的媒體關(guān)注，關(guān)注度僅次于人工智能。關(guān)注的焦點是對機器人和全自動化取代制造業(yè)中人類員工的恐懼?？紤]到關(guān)于當前自動化程度對失業(yè)水平的影響的爭論仍然很熱烈，或許這是一個值得研究的問題。

由于媒體對機器人技術(shù)的進步進行了太多的報道，因此很容易得出結(jié)論：機器人將很快成為制造業(yè)的主要勞動力。網(wǎng)絡(luò)媒體上充斥著機器人展示其靈活性和速度的視頻，但是，機器人實際上能成為工廠新的主要員工嗎？

20世紀90年代，普拉薩德·阿克拉領(lǐng)導了通用汽車公司在工廠車間開發(fā)協(xié)作機器人的項目，并徹底改變了車間的面貌。阿克拉在斯坦福大學獲得機器人學博士學位，從事機器人技術(shù)實際應(yīng)用數(shù)十年，他對制造業(yè)中的機器人問題有著深刻的理解。

作為Drishti公司的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官，阿克拉就制造業(yè)和機器人的話題，與《質(zhì)量文摘》雜志瑞恩·戴進行了一次對話。

問：在各種媒體上，我們都會看到有關(guān)自動化、機器人和人工智能的新聞。相比之下，你的觀點似乎更加以人為本。我們的未來不是要依靠更多、更好的機器人嗎？

阿克拉：新聞總是在危言聳聽，不是嗎？“機器人將替代我們所有的工作”，這聽起來似乎是可能的，特別是在制造業(yè)領(lǐng)域，但這些新聞并未反映實際情況。

事實上，高達90%的制造任務(wù)仍是由人類執(zhí)行的。此外，我相信，即使面對快速發(fā)展的人工智能和機器人技術(shù)，人類將繼續(xù)在制造行業(yè)中占據(jù)主導地位。這主要有以下三個原因。

首先，即將到來的幾十年內(nèi)沒有足夠的機器人可以取代人類。據(jù)估計，一個新的機器人可以取代五、六名工人，但現(xiàn)在人類員工和機器人的比例約為135:1。到2020年，全球工業(yè)機器人數(shù)量預(yù)計僅增加170萬，根本不可能取代全球各個工廠中超過3.4億的人類員工。

其次，制造業(yè)的發(fā)展趨勢離不開人類員工。例如，大規(guī)模定制趨勢（每個消費者想要根據(jù)自己的特定需求定制產(chǎn)品）正在圍繞“最小生產(chǎn)批量”、增加產(chǎn)品選項以及從訂單到交付的更短時間，對制造業(yè)進行重新塑造。富士康這樣的公司非常依賴手工勞動：機器人無法像人類員工那樣快速適應(yīng)不斷變化的市場需求。

最后，即使機器人變得更加靈活，仍然沒有足夠的機器人專家為它們提供支持。每個機器人都需要一個由程序員、流程工程師和熟練技術(shù)人員組成的生態(tài)系統(tǒng)。因此，即使資本有需求，技能差距和勞動力短缺可能也會限制機器人的擴張。

問：是否在某些領(lǐng)域人類更有優(yōu)勢？

阿克拉：當然。我們來談?wù)勧槍α鞒套兓呐嘤柡蛻?yīng)對。機器人需要一個生態(tài)系統(tǒng)來學習。具體而言，它們需要熟練的工程師、程序員和流程設(shè)計師，但這些人現(xiàn)在都供不應(yīng)求。另一方面，人類學東西很快，能夠適應(yīng)新的過程或意外情況，而不會發(fā)生紕漏。

同樣，人類比機器人更靈活。看一下機器人的“手”，它們在技術(shù)上被稱為“末端執(zhí)行器”，機器人和自動化設(shè)備用它們對物理材料進行處理?，F(xiàn)在的工廠中，通用的末端執(zhí)行器相對較少，柔軟、可控且能夠靈巧地操縱或大或小物體的通用末端執(zhí)行器更少。大多數(shù)零部件和流程都需要定制的末端執(zhí)行器，當流程或零部件發(fā)生變化時，末端執(zhí)行器也需要進行改變。但是人類員工就不用，我們可以隨意調(diào)整我們的力道。

最后，人類更容易形成規(guī)模。全球有超過3.4億人從事制造業(yè)，而僅有大約200萬臺工業(yè)機器人。如果你關(guān)注過特斯拉發(fā)生的事情，就應(yīng)該非常清楚這一點：機器人生產(chǎn)線很難設(shè)計、安裝、擴展和運行。與此同時，政府數(shù)據(jù)也告訴我們，特斯拉弗里蒙特工廠附近地區(qū)有14.1萬名制造工人，其中任何一個人都可以在第二天早上出現(xiàn)在特斯拉工廠的大門口。

問：工業(yè)4.0似乎是數(shù)字連接的資產(chǎn)，即連接到數(shù)據(jù)系統(tǒng)的機器。人類員工應(yīng)該如何適應(yīng)這種情況？

阿克拉：工業(yè)4.0是關(guān)于數(shù)據(jù)的。具體來說，它是在尋找隱藏在大規(guī)模數(shù)據(jù)中的機會。到目前為止，大規(guī)模數(shù)據(jù)集的唯一來源是機器，因為從機器中提取數(shù)據(jù)非常容易。工業(yè)4.0對人類員工有所忽視，因為很難從大規(guī)模的人類活動中提取數(shù)據(jù)。

這意味著人類員工是工業(yè)4.0的最大盲點。如果說高達90%的價值創(chuàng)造和可變性來自人類勞動力，你卻只能從10%的機器工作中獲得盡可能多的數(shù)據(jù)，你通過這些數(shù)據(jù)獲得的洞察力不太可能解決最重要的問題和機會。

最直接的是，工業(yè)4.0團隊可能認為無法測量人驅(qū)動的過程，因為這非常困難，并且100年來一直是一個未解的難題。Drishti很自豪能夠為關(guān)于工業(yè)4.0的討論添加一個全新的維度。

問：Drishti系統(tǒng)提供的全新內(nèi)容是什么？

阿克拉：從人類活動中獲取數(shù)據(jù)的最常見方式100年來沒有什么改變。我談?wù)摰氖菍I(yè)操作效率（工效）的研究。它們是一個世紀前由弗雷德里克·泰勒、弗蘭克·吉爾布雷斯、莉莉安·吉爾布雷斯在亨利·福特時代開創(chuàng)的科學管理理論，其關(guān)鍵工具是秒表和試算表。

今天，當我走進工廠時，我看到工程師站在周圍進行工效研究，使用筆記本電腦打字，用智能手機計時，這和100年前的技術(shù)沒什么兩樣。工效研究仍然是手工和主觀的。你沒有獲得足夠大的數(shù)據(jù)集，因為你所觀察的人知道你正在觀察他這個的事實，你所獲得的數(shù)據(jù)會有所偏頗，可能與你不在場的情況有所不同。

與利用這些數(shù)據(jù)所做決策的重要性相比，關(guān)于人驅(qū)動過程活動的數(shù)據(jù)集顯然不足。從日常人員配備到產(chǎn)能規(guī)劃，再到為制造商銷售的產(chǎn)品設(shè)定價格等，工廠在做出這些決策時或多或少帶有盲目性。

Drishti的系統(tǒng)從它所觀察到的人驅(qū)動的每個過程步驟或操作來創(chuàng)建數(shù)據(jù)，解決了這個問題。工廠首次可以從人類勞動力中獲得連續(xù)的、系統(tǒng)的分析。

這值得關(guān)注是因為：首先，Drishti正在創(chuàng)建一個源自人驅(qū)動過程活動的全新數(shù)據(jù)集；其次，它正在部署人工智能，讓其在工廠車間與人類員工合作并增強他們的能力，而不是取代他們。

問：我們正在談?wù)摰氖遣皇菍Ω倪M工作流程和勞動生產(chǎn)率的經(jīng)典科學管理方法的大規(guī)模升級？

阿克拉：是的。如果你擁有豐富的數(shù)據(jù)集，那么經(jīng)典的方法和原則就會變得更加有用。與此同時，這些數(shù)據(jù)擁有令人難以置信的使用方法，是科學管理理論無法預(yù)料的。我們的客戶每天都會向我們反饋關(guān)于此數(shù)據(jù)集的新應(yīng)用。

關(guān)于制造環(huán)境中人類員工的效率，我們已經(jīng)有了一些非常有趣的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)有可能幫助我們重新思考我們的工作和生活，它們即將發(fā)生非常深刻的變化。未來，我堅信將出現(xiàn)一門新學科：大規(guī)模分析人類身體行動的科學。

問：如果Drishti的系統(tǒng)可以顯著最大化人類的勞動，那對制造業(yè)生產(chǎn)力意味著什么？

阿克拉：不僅是“最大化”，我傾向于這樣理解：多年來，制造商一直在假設(shè)人類的素質(zhì)和生產(chǎn)力達到了上限的前提下，作出影響深遠的決策。我想向他們提出一個問題：如果能夠解除這個上限，會有什么變化？它將如何改變自動化的投資回報率？難道這不會讓每個工人突然變得更有價值嗎？并且，是不是也將更難以證明機器人替代人類員工的合理性？

在這方面，Drishti系統(tǒng)有兩個相關(guān)部分。第一個是分析工具，生態(tài)系統(tǒng)中的每個人（工程師、主管、工廠經(jīng)理）都使用它來尋找改進系統(tǒng)的新方法。

第二個是人類與人工智能合作，使車間一級的操作人員受益。Drishti系統(tǒng)基本上充當了操作人員的第二大腦和第三只眼。它可以幫助他們記住應(yīng)該做的事情，并幫助他們發(fā)現(xiàn)錯誤，以確保正確的操作。這是利用機器人幫助技術(shù)，使人們在面對自動化時更具競爭力。

問：這種生產(chǎn)力水平提升還有進一步的影響嗎？

阿克拉：Drishti系統(tǒng)代表了真正的數(shù)字化轉(zhuǎn)型——采取迄今為止無法衡量的東西并將其帶入數(shù)字世界。如果它真的是我們所希望的顛覆性技術(shù)，那么你會看到最具前瞻性的工廠將圍繞這個新數(shù)據(jù)集重新調(diào)整整個生態(tài)系統(tǒng)。

想想20年前ERP系統(tǒng)是如何改變這個行業(yè)的。它們提供了幾乎與企業(yè)各個方面相關(guān)的基本財務(wù)和交易數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在，這些數(shù)據(jù)決定了眾多大規(guī)模、全球性企業(yè)的生存和消亡。

Drishti系統(tǒng)也具有類似的潛力。試想一下：什么是工廠？在最抽象的定義中，工廠是進行人類操作以增加原材料價值的地方。對于制造商而言，人類活動是他們存在的全部原因。如果突然之間，他們擁有了關(guān)于所有這些活動的完整而準確的數(shù)據(jù)集，那么我可以肯定地說，其影響將超越生產(chǎn)力，從而實現(xiàn)最純粹的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

（張紅 編譯）