| 谈到智能制造，我们如何去实现，各自都有说法，也会有概念，即便在高大上的论坛上，你听到的也经常会是难以信服的专家言论—到了企业，你会发现大家的确有心似乎又无力，如何去实现制造的振兴，其实需要非常好的顶层设计，结构性设计。
但是，我们亟待解决的可能还是人才荒的问题。
01
缺乏基础性人才
大家都号称要推动智能制造，但是，智能制造不能以一个脚来看整个大象，现在不是盲人摸象的局面，而是仅仅基于自己的产品，赋予了它“智能”的外衣然后就来推进自己的智能制造解决方案。
① 精益人才缺乏
在制造企业，无法明确需求，对自身的流程、内部业务关系无法理清，因此包括很多专家都意识到这个问题，缺乏“精益生产”的人才。
精益生产本身提出了量化基础，而数字化车间的根基是可量化的被测对象，可以数学建模的控制过程，以及可量化的信息模型，都是依赖于精益提供基础数据源，这也就是精益缺乏的情况下失去了对“数字化”根基的缺乏。
② 信息化人才缺乏
对于精益生产基础很好的企业，他们同样困惑如何推动智能制造，因为，在传统的制造业里，也有所谓的“CIO”-但是，这些CIO本身可能是IT出身，但是如何将底层数据、智能分析进行融合，缺乏工艺对象的了解。
③ 自动化人才缺乏
自动化是衔接了机器控制与数据采集，但是，自动化在向更为智能的机器开发时所需要的例如：PLCopen标准化变成、OPC UA、机器人应用与集成系统的规划开发方面是缺乏人才的，随着机器的智能性、集成性的提高，对于自动化本身的人才需求也与以往更加不同，对于软件工程的能力，包括软件开发、软件质量与进度控制这些综合的能力要求较之以往更高。
02
缺乏融合性人才
技术的融合，包括OICT的融合是一种趋势，但是，规划与设计的全局性人才是缺乏的，这种人才需要具有统筹运作与规划的能力：
① 项目规划能力
懂得精益生产，了解生产过程与工艺，并能够将企业的信息进行组织分类设定企业的制造目标，将自动化、信息化与通信进行规划流程、制定执行路线图，并推动项目的进度并进行持续改善的推进设计。
② 资源整合能力
包括内部的各个部门之间的沟通，外部力量的协调，类似于一个中央节点来协调各方，对各方设定目标，提出需求，并定义标准接口，设计流程与检查，然后阶段性的目标监视。
03
为什么缺乏人才？
① 教育
大学教育提供了点上的知识，但却没有教会如何系统的分析和规划，就像自动化专业讲了单片机、检测技术，但是，没有讲过如何系统的规划一台机器，进行项目管理，标准化与模块化的设计思想，这就是为什么大学里学的都是些老旧的PLC梯形图，而没有像PLCopen这样的课程，甚至很多已经在产业里运行了很多年的技术。
例如：实时以太网已经有10多年的历史，而大学里讲的仍然是现场总线，包括485、Modbus这些内容。
② 结构化思维与思维完整性
事实上，创新并非是一种大脑散漫的灵光一现，创新需要系统性的思维，包括对问题的结构化思考、策略性，以及包括标准化、模块化思想，以及完整性思考能力，在一个问题中能够按照逻辑顺序将可能潜藏的问题进行结构化的规划。
你会明显的发现欧美的企业的PPT一般更强调于图形与表格的使用，这是一种结构化思维的外在表现，为什么你看我们国内的很多大学教授写的课件都是大篇幅的文字，图片都是截取得别人的，有时候很模糊—因为，这是缺乏完整性，因为没有考虑颜色、布局这样的外在美观设计，完整性所体现的是对事物的多个维度的思考能力—不仅可以考虑技术本身，还可以考虑技术的表达形式，以及演讲中的艺术等多个维度的问题。
③ 制造业缺乏盈利能力
价格竞争是很可怕的，杀敌一千自毁八百，没有技术含量自然只能拼价格，老说别人东西卖的贵—那是因为你没有明白价值，企业要保证消费者满意、股东满意、员工满意，因为满意的员工才能干好消费者满意，盈利才能股东满意。
缺乏盈利能力，就无法跟芯片、金融业、地产业竞争，自然无法聘用高级别的人才，那么制造业会陷入恶性循环。
④ 教育要改变思维
大学教育越来越脱离产业实际，优秀的大学有最好的资源，培养的人才要么留到了国外，要么进入了其它产业，尤其是VC/PE关注的行业，给了不少的资金，很多投资项目结果不知如何，倒是花钱如流水，非要烧钱烧出市场，自然在人才招募上代价巨大，但是，人才都到了这里，制造业怎么办？
制造业难道就应该是一个没钱赚的行业？用不起、留不住高级人才吗？
04
如何改变局面？
有问题就要解决，不能只抱怨，这就是基本思路。
① 智能制造不能忽视教育与培训
工业4.0规划包含了制造业的人才培养计划、美国国家制造创新网络NNMI的每个MII都必须有大学参与，并且制定培训计划。
我们在制定每个计划的时候，包括企业内部，也必须在推进项目中考虑人才培养计划，包括对人才需求的定义、人才来源以及培养课程计划，在专业和广度两个维度培养人才，解决具体问题和规划问题，融合性人才，这样的人需要在制造业浸淫至少20年以上，而且还得经过各种岗位历练。
② 高效的企业与大学合作规划
必须以通识性教育为导向，教育不仅是知识，也包括方法，大学的优势是理论—虽然理论也未必很好，但是，必须与企业紧密合作，将企业的前沿、实践性融入到课堂，并且得跨专业融合，例如：自动化的需要了解管理工程与科学、行业性专业知识。
③ 商业教育市场
利益才能推动技术，利益也能推动教育，其实，这个培训市场也是巨大的，需要有组织者，例如：协会组织、培训机构，可以将大学、企业、社会各界的资源进行整合，提供定制化的培训或者针对学生、工程师提供专业的教育。
但是，这种教育培训必须得到教育部门的认同，并给予资质、资金协调、认证与发证等方面的支持，否则也是无法推动的。
其实，想办教育的人是很多的，意识到教育问题的人也是很多的，但是，要给他们能够盈利的空间，大学不盈利，但是，企业必须盈利。
没有人才，智能制造看来会是难以推进的。 | 
