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人机协作 创建企业“混合型”员工团队

2015年05月19日 14:26中国机床商务网点击:4242

  【中国机床商务网 机床上下游】中国制造2025”规划提出了加快制造业转型升级的战略目标,而提高生产效率及产品质量将是中国制造业转型的第一步。随着人口红利的消失,新一代劳动力制造业就业意愿下降,单单依靠劳动力来推动制造业发展已不可持续。自动化、智能化和信息化正成为推动全要素生产率增长的根本技术因素,也已成为中国制造业产业升级的大势所趋。
  
  与此同时,在“工业4.0”时代中凸显的数字技术力量,正为企业内的人机合作带来前所未有的机遇。自然界面、可穿戴设备和智能机器的进步,为企业发挥技术优势、善用员工资源创造可能。Gartner预计,由于智能机器和工业化服务在企业内的广泛应用,到2018年,企业业务运营的总体拥有成本将降低30%。领先的企业已意识到,人力资源与智能技术并肩协作能带来巨大收益,并在重新规划员工队伍时,将两者都视为关键部分。
  

 
  埃森哲调研表明,中国企业业已充分认识到员工与机器之间协作的重要性,90%以上的受访中国企业认同以下两点:管理一支人与机器混合的员工队伍并确保二者间的协作对企业的高效运营很重要;未来三年内,企业将需要给予员工培训和智能机器培训同等程度的重视。
  
  未来,新一代企业将由员工和机器组成,人类与机器的协作能帮助企业取得更为出色的成果。对于拥有迫切转型升级需求的中国企业而言,尤其需要改变对技术的认识——它不再只是一系列的工具,而是员工合作队伍中的新成员。应着眼于长远,前瞻性地建设人与机器无缝合作,取长补短的新型劳动力资源利用格局将帮助中国企业发挥人和机器各自的优势,实现人机协作的巨大收益。
  
  人机并肩协作收益广泛
  
  随着机器人产业的不断发展,越来越多的机器将变得更加智能,不仅可以与人类员工沟通并增强其能力,还能和他们一道携手工作。很多企业已认识到,机器具有精确、大规模和一致性等优势,而人类则富于创造性、善于理解背景并进行复杂交流。
  
  大量实例已经证明,人机合作将显着提高企业的流程效率。近1/3的受访企业表示,正在考虑利用机器人来实现商业和工业流程自动化。某汽车制造企业的试验显示,相比三人工作组,人机团队装配车架的速度提高了10倍之多。究其原因,是因为在简单的焊接工作中,带有视频投影的机器人可以告知工友某个零件应安放的位置;然后机器人只需要五秒钟就可以完美地完成焊接。但如果涉及更复杂的焊接工作,机器人就需要依靠人工队友来完成。
  
  通过将任务具体化,流程改进只是企业提高员工队伍能力的开始。机器学习意味着管理者如今可以将整个工作流程都交由机器人来完成,而不只是某些简单的任务。亚马逊的Kiva机器人就可以同仓库员工一道搬运货物,不仅提高了运营效率,也实现了动态化的仓库运作。这些机器人可将平均提货时间从一个半小时缩短到15分钟,而且它们的自适应动态算法还能够提出库存分类建议。例如,它们知道应当将销量较少的产品存放在离门较远的位置。
  
  但对于企业而言,人机协作的功用远不止是提高生产力那么简单,它还将助力企业应对更大挑战。例如,美国国家航空航天局(NASA)正在推动宇航员和机器人合作,共同完成清理废弃卫星这一艰巨而危险的任务。通过分析,装备有先进数据分析算法和立体摄像机的球形机器人能迅速确定每块宇宙垃圾的旋转方向、速度、轨迹和重心,提高宇航员在执行任务时的安全性。
  
  《洛杉矶时报》记者已开始利用智能软件写稿。QuakeBot这款软件可以在地震发生时立即写出报道的第一稿。它能够提取美国地质调查局报告中的地震数据,填入一个事先写好的模板,然后将初稿提交给人工编辑来核实信息是否准确,再经过一些修订便可立即发表。除了使报道过程变得更简单外,这种“团队合作”还大大缩短了从地震发生到新闻发布的时间。QuakeBot曾帮助记者在短短3分钟时间内完成并发表一篇文章,使《洛杉矶时报》成为全球首家报道该地震事件的媒体。
  
  在中国,机器人和类似的技术装置被用在危险和困难环境下替代人以更高的效率完成一些工作,而被解放出来的人工可以聚焦于价值更高、需要更多创造性的工作。广东电网利用无人机进行电力线路安全巡检。该无人机采用智能巡检系统,搭载多个传感器,全自动执行检测任务,是国内首创的全自动巡检模式。无人机可以同步获取高压线路数据从而进行同步分析和定位,比较人工检测方式,提升了巡检效率和智能水平,收集数据更全面。无人机的应用,使得原先的巡线等人员能够聚焦于巡航线路设计规划、线路故障处置等环节。
  
  显而易见,人机合作能显着提高效率,并能使企业有能力实现任务自动化、改进流程,并促进积极的反馈圈,从而提高整个企业的智能化水平、绩效和生产力。
  
  更自然的界面使人机互动更便利
  
  然而,如果无法与机器实现交流,员工便不可能与它进行有效合作。企业中,人机互动界面的发展有力地推动了人机协作的新趋势。越来越多的企业开始认识到,自然语言处理和语音识别技术的进步使员工与技术和机器的互动变得更加便利。
  
  越来越多的手机用户都在通过苹果Siri或GoogleNow两款应用进行语音搜索。这是因为语音识别技术比以往任何时候都更加可靠。通过将书面或口头的非结构式对话转变为可实时搜索的内容,自然语言处理技术令语音识别成为可能。此外,随着用户为这些手机智能助理提供越来越多的语境数据,他们也将获得更多建议。例如,GoogleNow就能够根据语音和文字搜索以及发送给Gmail的确认信息来进行推理。通过分析语境线索并结合用户的反馈提高相关性和准确性,GoogleNow这类工具能够“获悉”有用信息,如根据邮件中的行程安排,提醒用户航班时间。及时的用户反馈不仅有助GoogleNow不断进化,发挥更好的辅助功能,也使谷歌成为每一位用户值得信赖的移动顾问。
  
  ExpectLabs公司开发的MindMeld平台,则是利用自然语言处理技术的又一新应用,它将改变大部分员工的工作模式。这款“预测计算”应用能够接听对话,并实时为用户筛选出相关信息。ExpectLabs已经向公众开放MindMeldAPI,支持其他应用植入这项功能。对客服人员来说,该技术的优势在于:当客户还在说明问题时,MindMeld就可以提出有效的应对建议,为客服代表提供支持。由此可见,人机协作不仅改善了令许多企业头疼的客户体验问题,还有助于缩短通话时间、提高客服代表的工作效率,进而提升呼叫中心的整体效率,使客服代表专注于必须由人工完成的工作。
  
  可穿戴技术的力量
  
  人机界面正在取得多方面的发展,并不只限于人机间的沟通方式。其中,智能设备可以增强实体功能,弥合数字世界和现实世界的距离。当前,通过传感器收集更多数据,并通过显示器进行信息交流,可穿戴技术能切实增强人类的机能。因此,企业能够利用可穿戴设备为员工提供必要的技术,以便他们更好地工作,同时提高运作效率和安全性。
  
  可穿戴系统中的物理传感器还可以收集周边信息——甚至在恶劣环境中起到挽救生命的作用。目前,40%的受访企业正在考虑使用传感器增强员工队伍的信息收集能力。例如,埃森哲生命安全解决方案为油气精炼厂或化工厂的工人设计了随身携带的紧急按钮和运动传感器,以及一个安装在工作服领部的无线探测器,用以发现四种有害气体。此方案通过不断监测周围环境,帮助企业降低风险,增强员工安全。采取类似做法的还有卡特彼勒(Caterpillar)公司。该公司的远程信息处理解决方案利用视频分析工具,查看重型机械操作人员是否正昏昏欲睡。上述两个案例说明,企业已开始利用传感器监测员工及其周围环境,以提醒他们警惕不安全因素。
  
  可穿戴技术还可通过更为隐蔽的方式展示关键信息,创造更多价值。为了进行实例说明,埃森哲和飞利浦在去年合作验证了:医生戴着谷歌眼镜,可边做手术边通过显示器监测患者的生命体征,而且整个过程中眼睛都不用离开患者。印第安纳大学卫理公会医院的外科医生,也已在切除腹部肿瘤的过程中使用谷歌眼镜。医生的目光可以专注于患者,双手则进行重要的手术操作,同时还能时刻监测患者的生命体征信息。上述案例中,增强型设备为医生提供了更大的自由度,实现了更高的便携性,并能获取到前所未有的环境信息。在这方面,部分医院已经先行一步,它们正计划通过利用摄像机以医生的视角来直播并记录手术过程,以此加强教学培训——当然,所借助的正是智能眼镜。
  
  此外,企业还可选择利用可穿戴技术来增强员工的身体能力,提高工作效率。事实上,美国军方已在进行所谓“外骨骼”(Exoskeleton)的高级测试。所谓外骨骼,是指可以穿在身上以提高身体力量的机械框架。为了协助船舰的建造和维护,美国海军购买了两套洛克希德马丁(Lockheed)公司设计的外骨骼——这种智能机器可以支持重型装配机械,并且处理重达36磅的负荷。早期试验表明,在不同的任务中,外骨骼能够提高工作效率2到27倍不等。如今,在制造业也出现了这些具有适应性的机器,帮助企业优化生产成本、实现节约。
  
  释放“混合型”员工队伍潜能
  
  如何才能实现人机协作的全部潜能呢?答案很简单——企业必须为“混合型”员工团队进行培训。一方面,企业需要培训员工如何与机器有效合作,以便与机器的能力形成互补;另一方面,在某些情况下,企业还需要把机器视为学员,对其进行培训和指导。同时,通过创造人机协作的良性循环,企业还应使技术更适合于广大员工,且便于使用。
  
  技术进步使员工的学习方式也发生了变化,而员工的反馈也令机器变得越来越智能。如今,大规模开放网络课程(MOOC)快速发展,已成为一种正规的高质量培训方式。90%的受访者表示,他们计划在未来3年内,利用MOOC更好地培训员工队伍。
  
  但是,在人机合作的团队中,需要进行技能培训的不只是员工。企业还需要投资于机器,确保人机合作能够发挥最大作用。在麻省理工大学的试验中,研究人员已经证明,可以通过最基本的观察并适应个体员工的习惯来培训工业机器人。在具体的制造业试验中,工人以任意顺序将物体放入事先备好的钻孔中。机器人通过观察来预测他们放置物体的顺序,然后在工人将物体放入钻孔之前给钻孔涂抹胶水,从而提高工人的操作效率。这样,无需改变或调整工人的工作方式,失误就得到了大幅减少——例如避免出现胶水在物体放入之前就已干掉等情况。
  
  机器人技术的进步也意味着,为某些机器提供培训将不再是难事。例如对于RethinkRobotics公司的Baxter机器人来说,只需要移动机器肢就能教会其要做的事情。由于人类和机器都能学会如何优化完成可预测的任务,因此随着时间的推移,他们或许也能实现实时的协作式学习。
  
  改善人机互动的另一种方式则是实现技术的“民主化”,即对技能进行重新分类和转移,使普通员工也可以从事以前只有专家才能处理的任务。例如,苹果Swift和谷歌Go等高级编程语言的新发展,有助业务用户毫不费力地创造自己的应用软件。过去,软件开发需要掌握特定的编码技能、句法知识和架构拓扑,然而时至今天,越来越简单的编程语言只需要远少于以往的专门开发技能,令非IT专业人士也可以进行程序开发。
  
  与此类似,借助拖放式的可视化界面,利用软件简化数据准备等任务会变得更为容易。企业可通过培养员工的学习灵活度,将重点从专业知识向行业知识转移。此外,具有身临其境效果的可穿戴显示器也能帮助缩小技能差距,提高员工参与度。
  
  大众汽车为其XL1混合动力车打造了一套显示系统,方便机械师更加快速地维修该款车复杂的动力系统。通过显示数字叠加影像的平板电脑,机械师可以看到他们在当前情形下必须采取的步骤。这能缩短维修时间,快速更改复杂的产品设计,并使动态学习成为可能。技术人员再也无需放下手中工作来查阅服务手册,或是打电话向总部寻求额外指导了。
  
  抢占先机“再造”未来员工
  
  当然,这种员工团队“再造”在带来可观收益的同时,也会带来一些新的问题。例如,哪些工作应当分配给人工完成,哪些需要人机协作完成?何种治理系统可以帮助我们做出决策呢?我们如何有意识地、战略性地下放决策权,以便让机器承担更多决策任务?如何培训人类员工,以适应这种新的混合型工作环境?如何重新思考人才招聘的技能问题——是否应当重视专门知识?对于这些问题,尚没有完备的答案。
  
  然而,对企业的管理者来说,最大的问题或许在于如何深刻理解商业流程,乃至商业运营的整条价值链,都已开始从“劳动力驱动、技术辅助型”模式向“数字驱动、人工辅助型”模式转变,并积极应对这一转变。
  
  领先的企业已经开始提出这样的问题。他们开始思考应如何结合智能技术和培训,来帮助并优化人机协作,实现两者独自无法实现的成果。他们正在重新审视自己的核心业务活动,以明确哪些任务更适合机器参与。此外,他们也开始思考未来应聘用什么样的人才。
  
  仅凭单独的力量——人或机器都无法推动企业未来数十年的发展。中国企业也应当放眼长远,及早进行未来人才规划,创建“混合型”的员工团队,实现人与技术有效合作,从而在未来先进制造业的竞争中积累经验与优势。
(来源:中国工业评论)

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