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光靠自動化解決不了人工問題

2021-05-11 04:17:48陳經(jīng)
環(huán)球時報 2021-05-11
關(guān)鍵詞:素質(zhì)

陳經(jīng)

近日,美國《大西洋月刊》發(fā)表《中國是“紙龍”》一文,主要介紹了暢銷書《無與倫比:為何美國仍將是唯一超級大國》中對中國的一些“唱衰”說法,其中提到中國企業(yè)的自動化水平比美國低,美國企業(yè)每萬人有176臺機器人,而中國只有19臺。

國際機器人聯(lián)合會發(fā)布的《2020年世界機器人報告》顯示,截至2019年,全球累計安裝工業(yè)機器人270萬臺。其中中國78.3萬臺,是世界最多,日本35.5萬臺,韓國31.9萬臺,美國30萬臺,德國22.1萬臺。增長率方面,2019年中國新增14萬臺排名世界第一,日本增加5萬臺排名第二,美國增加3.3萬臺排名第三。

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(lǐng)先,只是由于總?cè)丝谑敲绹?倍多,人均占有機器人數(shù)量不如美國,也遠少于日本。

機器人自動化水平的確能在一定程度上反映各國制造業(yè)的特點,但并不能一概而論,機器人占比也并非越高越好。根據(jù)世界銀行統(tǒng)計的2018年制造業(yè)產(chǎn)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(chǎn)值約相當于日本、德國及韓國的總和。然而美國的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在科技和市場規(guī)模,在自動化水平上并不算最高,世界排名靠前的工業(yè)機器人制造商基本來自日本和歐洲。

所謂工業(yè)自動化,目前還幾乎不可能完全實現(xiàn)無人,還是有不少工序要有人,特別是需要人操作機器,有時需要工程師來調(diào)校機器。與日本及德國相比,美國的工人素質(zhì)相對較低,用工成本相對較高,制造業(yè)工人工資高于服務(wù)業(yè)從業(yè)人員1/4,年輕人不愿意投身制造業(yè),美國強勢的工會組織也是世界聞名,因此,美國的制造業(yè)生產(chǎn)線很有本國特色,在設(shè)計生產(chǎn)線時就盡可能讓工人“傻瓜化”操作,按指示簡單運用就行。生產(chǎn)遇到問題也習慣于從自動化設(shè)計思路而非工人素質(zhì)和流程方面去找原因。與美國相比,日本制造業(yè)強調(diào)“工匠精神”,對工人技術(shù)水平要求高;德國以完善的職業(yè)教育統(tǒng)一培訓(xùn)出大量高水平的技工,用高標準來生產(chǎn),對整個制造業(yè)體系的自動化建設(shè)有諸如“工業(yè)4.0”這樣的規(guī)劃。中國的自動化思路綜合了美日德等多國的特點,也有很多具有中國特色的生產(chǎn)線管理辦法。

不同生產(chǎn)線的特色也不盡相同,如汽車業(yè)和電子業(yè)需要的機器人數(shù)量極多。2019年因全球汽車與手機需求下降,工業(yè)機器人需求就比上年縮減12%。以自動化補工人缺口,實際上說明了美國制造業(yè)的大問題。美國制造業(yè)本身缺環(huán)較多,尤其是電子類制造業(yè)環(huán)節(jié)幾乎完全外移。這類對工人素質(zhì)要求較高,難以完全實現(xiàn)自動化,又無法開出高工資的制造業(yè),在美國很難生存。一些領(lǐng)域的現(xiàn)有生產(chǎn)線,有經(jīng)驗的老工人和工程師退休,新工人素質(zhì)不行,產(chǎn)品質(zhì)量下降,如果完全把希望放在機器人上,對生產(chǎn)線的研發(fā)和成本要求太高,如此,勞動力素質(zhì)低、制造業(yè)外遷反而拖累了自動化,這也是美國幾屆總統(tǒng)喊出重振制造業(yè)的口號,卻振興艱難、效果不佳的原因之一。

相比較而言,中國制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈齊全,產(chǎn)業(yè)工人多,當然也面臨勞動力數(shù)量逐年減少、年輕人不愿進工廠的現(xiàn)實問題,未來用智能機器人換人的趨勢無可避免。但無論如何,有生產(chǎn)線在,就可以供自動化開展實踐。具備更好知識儲備的新一代有條件從產(chǎn)業(yè)工人升級到工程師。多數(shù)制造業(yè)企業(yè)未來能夠?qū)崿F(xiàn)轉(zhuǎn)型升級,以機器人替代工人,少數(shù)成本過高的生產(chǎn)線出現(xiàn)轉(zhuǎn)移也屬于正常現(xiàn)象。可以預(yù)期中國“萬人機器人數(shù)量”將大幅上升,機器人自動化技術(shù)應(yīng)用前景廣闊。從發(fā)展趨勢看,自動化也是中國制造業(yè)的重大利好,可以應(yīng)對勞動力的結(jié)構(gòu)性變化問題,也順應(yīng)了中國人口的“二次紅利”。▲

(作者是科技與戰(zhàn)略風云學會研究員)

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