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陳(chén)經:光靠自動化解決不了人工問題
2021-5-11  來源:-  作者:-

 
  近日,美國《大西洋月刊》發表《中(zhōng)國是“紙(zhǐ)龍”》一文,主要介紹了暢銷書(shū)《無與(yǔ)倫比:為何美國仍將是(shì)唯一超級大國》中對中國的(de)一(yī)些(xiē)“唱衰”說法,其中提到中國企業的自動化水(shuǐ)平比美國低,美國企業每萬人有176台(tái)機器人,而中(zhōng)國隻有19台(tái)。

  國(guó)際(jì)機器(qì)人聯合會發布的《2020年世界機器人報告》顯示,截至(zhì)2019年,全球累計安裝工業機器人270萬台(tái)。其中中(zhōng)國78.3萬台,是世(shì)界最多,日(rì)本(běn)35.5萬台,韓國31.9萬台,美國30萬台,德國22.1萬台。增長率方麵,2019年中國新增14萬台排(pái)名世界第一(yī),日本增加5萬台排名第二,美國(guó)增加3.3萬台排名第三。

  從報告中可以看出,無論是工業(yè)機器人的存量還是增量,中國都大幅領先,隻是由於總人口是美國的4倍多,人均占有機器人數量不(bú)如美國,也遠少(shǎo)於(yú)日本。

  機器人自動化水平的(de)確能在一定程度(dù)上反映(yìng)各國製造業的特點,但(dàn)並不能一概(gài)而論,機器人占比也並非越高越好。根據世界銀行統計(jì)的2018年製造業(yè)產值,中國以4萬億美元排名第一,美國以2.18萬億美元排第二,美國產值約相當於(yú)日本、德國及韓國的總(zǒng)和。然而美國的優勢主要體現在科技和市場規(guī)模,在自動化水平上並不算最高,世界排名靠(kào)前的工業機器人(rén)製(zhì)造商基本(běn)來自日本和歐洲。

  所謂工業自動化,目前還幾(jǐ)乎不可能完全實現無人,還是有不少工序要有人,特別是需要人(rén)操作機器,有時需要工程師來調校機器。與日本及德(dé)國相比,美國的工人素質相對較低,用工成本相對較高,製(zhì)造業工人工資高於服務業從業人員1/4,年輕人不願意投身製(zhì)造業,美國強勢(shì)的工會(huì)組織也是世界聞名,因此,美國的製造業生產線(xiàn)很有(yǒu)本國特色,在設計生產(chǎn)線時就盡可能(néng)讓工人“傻瓜化”操作,按指示簡單(dān)運用就行。生產遇到問題也習慣於(yú)從自動化設(shè)計思路而非工人(rén)素(sù)質和流程方(fāng)麵去找原因。與(yǔ)美(měi)國(guó)相比,日本製造(zào)業強調“工匠精神”,對工人技術水平要求高(gāo);德國以完(wán)善的職業教育統一培訓出大量高水平的技(jì)工,用(yòng)高標準來生產,對整(zhěng)個製造業體係的自動化建設有諸如(rú)“工業4.0”這樣(yàng)的規劃。中國(guó)的自動化思路(lù)綜合了美日德等多國的特點(diǎn),也有很多具有中國特(tè)色(sè)的生產線(xiàn)管理辦法。

  不(bú)同(tóng)生產線(xiàn)的特色也不盡相同,如汽車業和電子業需要的機器人數量極多。2019年因全(quán)球汽車與手機需求下降,工(gōng)業機器人需求(qiú)就比(bǐ)上年縮減12%。以自動化補工人缺(quē)口,實際上說明(míng)了美國製造業的(de)大問題。美國製造業本身缺環較多(duō),尤其(qí)是電子類製造業(yè)環節幾乎完全外移(yí)。這類對工人素質要求較高(gāo),難以完全實現自動化,又無法開出(chū)高工資的製造業,在美國很難生(shēng)存。一些領域的現(xiàn)有生產線,有經驗的老工人和工程師退休,新工人素質不行,產品質量下(xià)降,如果完全把希望放在機器人上,對生產線的研發和成本(běn)要求太高,如此,勞動力素質低、製造業外遷反而拖累了自動化,這也(yě)是美國幾屆總統喊出重(chóng)振製(zhì)造業的口號,卻振興艱難、效果不佳的原因(yīn)之一。

  相比較而言,中國製造業產(chǎn)業鏈齊全,產(chǎn)業工人多,當然也麵臨勞動力數量逐年減少、年輕人不願進(jìn)工廠的現實問題(tí),未來用智能機器人換人的趨勢無可避免。但無論(lùn)如何,有生產線在,就可以供自動化(huà)開展(zhǎn)實踐。具(jù)備(bèi)更好知識儲備的新(xīn)一代有條件從產業工人升級到工程師。多數製造業企業(yè)未(wèi)來(lái)能夠實現轉型(xíng)升級,以機(jī)器人替代工人,少數成本過高的生產線出現轉移也屬於(yú)正常現象。可以預(yù)期中國“萬人機器人數量”將大幅上升,機器人自動化技術應用前景廣闊。從發(fā)展趨勢看,自動化也是中國製造業的重大利好,可以應對勞動力的結構性變化問題,也(yě)順應了中國人口的“二次(cì)紅利”。(作者是(shì)科技與戰(zhàn)略風(fēng)雲(yún)學會研究(jiū)員)

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