美国智能制造数字化人才技能标准研究

2021-01-07 23:48武加霞
天津职业院校联合学报 2021年5期
关键词:首席数字化数字

薛 栋,武加霞

(天津职业技术师范大学,天津 300222)

一、引言

推动传统制造向智能制造转型是经济发展的必由之路,人才是支撑转型的基础。自《中国制造2025》提出以后,智能制造人才的培养逐步进入大家视野,无论普通教育还是职业教育,都对智能制造人才培养投注了诸多目光。通过分析美国数字制造与设计创新研究所(Digital Manufacturing and Design Innovation Institute, DMDII)发布的智能制造数字化人才技能标准体系以及其中部分优先发展人才的技能标准,以期能为我国数字化人才技能标准制定提供借鉴。

二、美国智能制造数字化人才技能标准分析

(一)美国智能制造数字化人才技能标准体系框架分析

美国智能制造数字化人才技能标准体系由6项一级指标和25项二级指标构成。一级指标包括工作角色识别、关键责任、角色定位、职业能力、工作经验与教育、未来发展六项。其中,工作角色识别可细化为九项指标,分别是摘要介绍、职位名称、角色影响、世代概况、成功商业案例、领域文件、成果、相关角色、升级角色;关键职责可细化为四项指标,分别是职责、问责与决策、交流合作、影响成功的情境因素;角色定位可细化为三项指标,分别是长远发展、人际关系、基于全生命周期的业务发展;能力可细分为三级指标,分别是一级能力、二级能力、三级能力;工作经验与教育可细化为两项指标,分别是工作经验履历、教育背景要求;角色未来发展可细化为四项指标,分别是角色群、相关角色、升级角色、是否为过渡角色。

(二)美国智能制造数字化人才技能标准具体分析

在工作角色识别指标中,第一,摘要介绍指标要列明该角色在工作中的总体表现以及所作贡献,以及该角色的工作重点、工作环境、角色重要性以及该角色对数字制造企业现在或未来发展的影响。第二,职位名称,顾名思义,指该职位的名字。第三,角色影响是指要列明该角色是属于先驱角色,还是关键角色或者生产角色。所谓先驱角色,是指那些在数字制造发展早期具备新兴的、主要的数字能力,并扮演非常广泛的初始角色的角色。随着组织能力的增强,它会逐步衍生成更多的专业角色,这一角色大约占据165个角色中四分之一的份额。关键角色是指支持其他类型角色发展,在数字制造中发挥促进其他角色输出等重大作用的角色。关键角色大约占据15%的份额。生产角色存在于企业的各个层次,发挥着既专业又普通的功能,负责企业内的许多连续工作,他们在将关键资源转化成成果的过程中发挥着重要作用,占据约超过60%的份额。然而,需要注意的是,角色影响可能会随时间的推移而产生变化,例如先驱角色可能会变成关键角色或生产角色,或生产角色可能会转变为关键角色。第四,世代概况是指有助于了解该角色的历史以及该角色未来业务发展与技术要求的相关内容。通过了解世代概况中该角色与当代技术以及未来5年该行业的技术的交互融合,可捕获该角色当前的工作重点。第五,成功商业案例提供该角色的“优质发展目标”,体现该角色的价值,可为其他角色发展提供参考。第六,领域文件是指该角色所需的在数字企业,数字线程,数字设计,数字制造,数字产品,供应网络和数字资源协调共享平台七个领域中主要的和辅助的工作领域知识体系。第七,成果指标重点关注该角色中成功的员工参与的项目或一些产出成果,这些可作为企业评价员工价值的指标。第八,相关角色是指在相似技术领域中发挥作用,与该角色技能、成果、职责或价值相同,技术和技能背景相似,工作职责或范围不同的角色。第九,升级角色是指该角色随着技术和技能发展所延伸出来的角色,他们之间有着共同的技能、成果、职责和价值,都为企业发展而努力,都共同遵循技能发展和专业知识深度提升的规律,比较有代表性的是技术人员、专家、分析师、工程师、建筑师之间的角色升级。

在关键职责指标中,职责主要指此角色中表现较好的员工的主要职责列表,重点展示该角色区别于其他角色的行为、任务和成果等;问责与决策指标要列明员工工作内的职责表现和决策事项;交流合作是指该角色在工作中与之交流合作的利益相关者的列表;影响成功的情境因素是指明确对该角色产生影响或使之变化的关键因素。在角色定位指标中,长远发展要列明角色与企业发展战略之间的关系,明确角色从树立目标到实现目标要采取的行动;人际关系要列明该角色与团队中其他成员或企业中其他人交流沟通的方式;基于全生命周期的业务发展要列明该角色与企业、团队等所产生的关系。这三项指标共有三个等级:高级、中级、低级。高级是指该角色在三项指标中承担较多的任务;中级是指该角色在三项指标中承担较少的任务;低级是指该角色在三项指标中承担最少的任务。在能力指标中,一级能力指标要求角色能够对交流合作有深刻理解;二级能力指标要求角色可以参与实践或工作;三级能力指标要求角色能够决定工作方向或以专家级别的能力参与工作。在工作经验与教育指标中,工作经验履历是指该角色要求员工应具备的与该角色工作相关的工作经验;教育背景主要指该角色要求员工拥有的学历学位。在角色未来发展指标中,角色群是指在角色地图中与该角色的工作相邻的所有其他角色群;相关角色是指与该角色在同一个部门或者在生产过程中相关的角色;升级角色是指该角色未来可发展成为的角色,其中要将该角色变化、发展或者其技能发展的路径列举清楚;是否为过渡角色是指要确定该角色是否可以从其他角色转化而来。

三、美国智能制造数字化优先发展人才的技能标准分析

美国数字化制造与设计的165个新兴数字化人才中重点列举了20个应当优先发展的人才及其职业标准,目的在于提升员工的数字化职业素养,并帮助制造业更好地应对数字技术带来的工作角色转型挑战。本文对于20个优先发展的人才技能标准主要以首席数字官和数字制造工程师为例进行解读。

(一)首席数字官的技能标准具体分析

在工作角色识别指标中,首席数字官主要负责领导数字制造和设计的发展策略和全局谋划工作,是整个数字转型的负责人,他们需要精心策划企业的数字化客户体验、公司运营和文化定位。属于关键角色的首席数字官在世代概况中,知识储备要求是零至三代,工作领域中技术要求是一、二、三代,未来五年技术发展重点中技术要求是第三代。首席数字官的成功商业案例体现是该角色能够提高整个企业的组织能力,能够创建数字化发展的愿景和战略图,用最佳路径实现数字增长和投资优化。该角色主要分布在数字企业和数字资源协调共享平台两个领域,主要工作成果是根据市场、运营和客户数据进行数字数据分析,制定战略方向;围绕数字核心调整内容、体验、产品和运营;通过数字化运营节约成本,提高效率等。它的相关角色是数字制造首席技术官,数字制造首席技术官负责企业内部制造系统的数字化、自动化和连通性,他们与首席数字官密切合作,设计和实施数字技术。

在关键职责指标中,首先,首席数字官的职责主要是积极赞助和领导数字化变革,量化数字机遇和投资回报率,获取更广泛的价值。其次,在问责与决策中,首席数字官的技能标准包括数字趋势发现、识别影响、以客户为中心、组织设计、企业家思维、利益相关者参与、重要举措七项。数字趋势发现是指思考与数字相关的社交、产品和体验趋势是否会对企业的客户体验或企业的内部文化和能力产生积极影响;识别影响是指思考数字创新对于智能回报最重要的地方是什么,以及公司应该在哪里投资“数字”技术、产品、人员和系统;以客户为中心是指如何从数字体验中最大程度地让客户受益;组织设计指确认何种结构和安排将实现并加速数字优化;企业家思维是指验证首席数字官是否对组织内部和整个供应网络中的企业家和创新社区抱有期望;利益相关者参与是指验证首席数字官是否能够成功建立跨利益相关者的关系,并将核心组织功能作为关键资产带入了数字化转型等;重要举措是指首席数字官是否已经超越了传统的节省成本措施,采取了其他针对数字技术高价值的影响措施。再次,在交流合作中,从整个组织来看,首席数字官是当前的数字技术执行官,即数字化专家,并且是所有职能部门的广为人知且能够发挥重要作用的领导者;从其他主管的角度看,首席数字官应该是能够与其他主要主管紧密合作,尤其是与采购、供应链管理、制造工程、数字技术、运营和财务的相关主管紧密合作;从创新生态系统的建立来看,首席数字官应该与智囊团、研究组织以及其他新数字技术等商业情报来源进行联络。最后,影响其成功的情境因素分别有短期和长期的努力、自动化、新数据连接性能、组织商业生态系统和利益相关者网络、企业文化与领导、晋升渠道、视野与创新等。

在角色定位指标中,从长远发展来看,首席数字官主要承担创造企业前景、创新、推动企业实现远大前景等方面的工作,对统一行动、指导计划等工作承担较少,对计划内交付任务、与客户间接联系承担最少;从人际关系来看,首席数字官主要承担企业领导和管理者、计划负责人、整合者、协调者、影响者、沟通者等的角色,较少承担实施者、指导者、评估者等角色,对职能工作团队成员、项目小组工作成员等角色承担最少;从基于全生命周期的业务发展来看,首席数字官对战略与创新、组织管理与优化、人才管理与优化、技术管理与优化等工作承担较多,对产品研发、产品寿命管理、产品质量改善、财务管理等工作承担较少。另外,首席数字官的一级能力为数字化组织、数字化制造加工与设计等;二级能力为企业战略和风险管理、产品线计划与管理等;三级能力为产品研发。其职位要求是要有12年或以上的工作经验,担任过技术或数字领导等职位,具有数字化转型、数字化计划的战略规划和实施、和第三方或合作伙伴签约或谈判以及管理经验等;教育背景要求具有基于制造商背景的工程、商业、营销、技术或其他相关学科的学士学位,其中,优先考虑相关领域的工商管理硕士或具有硕士学位的人员。最后,与该角色有关联的角色分别数字制造首席技术官、数字制造执行主管(业务方面)、数字制造执行主管(数字资源协调共享平台领域)、数字制造计划经理、数字制造项目经理、数字制造高级经理(业务方面)、进阶策略师(企业方向);并非过渡角色的首席数字管,其未来将与首席营销官、首席信息官和首席技术官一起共同创造数字经验和知识。

(二)数字制造工程师的技能标准具体分析

在工作角色识别中,数字制造工程师的工作是在机械、电气和软件上设计和改进制造系统,以数据驱动的方式计划、指导和协调企业内的制造过程。作为先锋角色的数字制造工程师,其知识储备要求集中于一、二、三代,工作领域中的技术要求集中于二、三代,未来五年技术发展重点中技术要求集中在第三代上。数字制造工程师的成功商业案例体现在该角色支持创新,并能够通过设计和改进数据连接性的制造系统来提高效率降低成本,向产品设计师、车间工人和业务主管提供有关制造能力的反馈和见解,该角色的工作直接影响制造与加工系统的规划、实施和运营。数字制造工程师主要分布在数字制造和数字设计两个领域,主要承担通过连接的数据源改善和监视制造运行的流程和系统,以识别和解决问题,减少生产错误,在维持或改善产品质量的同时提高制造运营的效率,最大限度地减少设备停机时间和故障,通过开发、集成、测试以及工厂的过程级模型或仿真的验证,更好地实施并节省成本,提高企业数据的可用性。

在关键职责指标中,首先,数字制造工程师的主要职责活动是设计和计划制造运行的流程和系统,支持与制造设备和运行器等有关的问题解决方案,提高制造运行的流程和系统的效率,通过分析生产系统和生产质量数据来确定即将发生的系统故障的指标,从而最大程度地减少设备停机时间和故障。其次,问责制与决策主要包括问题识别、流程管理、全面数据分析、数据影响、模型验证、产品验证、流程改进、团队质量八个标准。问题识别指识别是否通过连接的数据源监视制造运行的过程和系统;流程管理指确定是否正在开发和维持统一的制造流程;全面数据分析指确定是否同时分析历史和实时制造数据以优化制造系统和过程性能等;数据影响指确定数据源是否为工作提供了所需的见解,以及该角色是否收集了有效且高效的系统和过程数据;模型验证指确定是否已完全开发、集成、测试和验证工厂中过程级别的模型或仿真;产品验证指确定是否开发了适用于整个制造过程的产品测试过程和系统;流程改进指确定如何在降低维护、返工和库存成本的同时提高生产效率和质量;团队质量指确定是否要团队检查零件并与生产人员一起确定并解决制造问题。再次,交流合作包括生产、产品设计与生产领导力、商业领导力三项标准。生产指与运营、信息技术和制造人员合作,了解和解决制造环境中以及整个制造环境中的技术问题;产品设计和生产领导力指就制造能力和能力向产品设计师、产品管理领导者和生产领导者提供反馈;商业领导力指向商业领导者传达制造工艺改进的机会和其他数据见解。最后,影响数字制造工程师成功的因素有短期与长期的努力、数据合规性、管理、数字共同参与、新功能和新领域、视野与创新等。

在角色定位指标中,从长远发展来看,数字制造工程师主要承担定位发展前景、制定和指导计划、计划内交付任务的工作,对定位发展前景和与客户间接联系的工作承担较少,对创新、推动企业实现前景工作承担最少;从人际关系来看,数字制造工程师主要担任交付人员、整合者、协调者的角色,对职能工作团队成员、项目小组工作成员、实施者、指导人员、影响者、沟通者等的角色承担较少,对企业领导与管理者、项目领导者、评估者的角色承担最少;从基于全生命周期的业务发展来看,数字制造工程师对生产、技术管理与优化、品质量提升、生产过程质量提升等工作承担较多,对产品使用寿命管理、产品设计、产品工程学、相关产品、供应链、网络参与等工作承担较少,对战略与创新、产品研发、企业管理与优化、人才管理与优化、财务管理等工作承担最少。

另外,数字制造工程师能力标准主要有两级,一级能力体现在数字组织、数字设计、数字产品、供应链规划、优化与风险管理等领域;二级能力体现在制造加工系统优化与支持、供应商资质能力分析、制造加工系统监督等领域。数字制造工程师对工作经验的要求是要掌握设计和产品生命周期管理方法论和工具,具有模拟制造系统和流程的经验,了解制造过程和操作,对测试系统、工具有深入的了解,具有产品生命周期管理经验的将优先录取;教育经历要求是理学学士学位,具有机械、工业、制造工程或运营管理专业的学历,具有精益生产和产品生命周期管理的有关证书。最后,在角色未来发展指标中,该角色的角色群是制造空间自动化的相关角色,与其有关的角色有:协作机器人专家、数字工厂自动化分析师、数字工厂自动化架构师、数字工厂自动化经理、数字制造工程师、数字制造安全系统专家等。并非为过渡角色的数字制造工程师的升级角色主要有三个,分别是数字制造技术员、数字制造分析师、数字制造系统专家。其中,数字制造技术员专注于制造数据流的基础,负责为运行系统选择和校准适当的传感器硬件,负责制造环境中控制系统的维护和调整;数字制造分析师通过制造数据来确定可提高产品质量的区域,负责应用适当的分析技术来处理旧数据流和实时数据流,它的分析主要驱动制造环境中的决策和行动,可跨相邻技术领域工作;数字制造系统专家对传感和控制系统有深刻的理解,并能够发现并改进现有系统和新系统的不足。

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