誰能拯救美國制造業(yè)？自動化還是機器人？

　　在美國再工業(yè)化的討論中，自動化將拯救美國制造業(yè)是一個很流行的說法。自動化、機器人將取代熟練勞動力，節(jié)約勞動力成本，提高生產(chǎn)率，從而振興美國制造業(yè)。當然，自動化和機器人無法解決美國的就業(yè)問題，不能解決再工業(yè)化最主要的目標：通過大量就業(yè)使美國經(jīng)濟重新走上正循環(huán)，但這是另外一個問題。這里的問題是：自動化能救美國制造業(yè)嗎?

　　一般認為，自動化能做到幾件事：1，提高產(chǎn)品質(zhì)量;2，節(jié)約生產(chǎn)線上的勞動力;3，降低對熟練勞動力或者技術(shù)人員的需求;4，理想的全自動生產(chǎn)方式中，系統(tǒng)還具有自學(xué)習(xí)功能。

　　實際上，前兩件事是有條件的，后兩條在很大程度上不是人們想象的那回事。

　　自動化的真相

　　自動化的生產(chǎn)方式可以達到非常高的可重復(fù)性，所以產(chǎn)品的一致性較好。但原料品質(zhì)不是絕對一致的，生產(chǎn)設(shè)備也有磨損和狀態(tài)的變化，在實際使用中，全自動的生產(chǎn)線也是需要經(jīng)常調(diào)整的。自動化生產(chǎn)的產(chǎn)品可以達到相當高的產(chǎn)品一致性，但不能達到最高質(zhì)量。最高質(zhì)量只有根據(jù)原料和設(shè)備的情況實時做出最優(yōu)調(diào)整，這只有手工才能做到。這不是低級勞動力的手工，而是熟練技工的手工。這不是銼刀、鉆頭的手工，是借用精密機床甚至是數(shù)控精密機床的手工，但在熟練技工手里，根據(jù)每一件產(chǎn)品的材質(zhì)精細加工，這才是質(zhì)量的極致。羅爾斯·羅伊斯轎車和百達翡麗手表不是用自動化生產(chǎn)線制造的，這里面有傳統(tǒng)工藝的原因，但更大原因正在于此：只有手工才能達到最高質(zhì)量。但對于大宗產(chǎn)品和普通用戶來說，自動化生產(chǎn)達到的質(zhì)量就足夠好了。

　　節(jié)約生產(chǎn)線上勞動力就不這么簡單了。在勞動密集型產(chǎn)業(yè)里，生產(chǎn)線上的勞動力是勞動力的主體，自動化生產(chǎn)無疑可以大大降低對勞動密集型產(chǎn)業(yè)的勞動力要求，這不是問題。問題在于自動化生產(chǎn)的設(shè)備維修、加工設(shè)計和生產(chǎn)改進本身帶來了新的勞動力要求。廣義的設(shè)備包括硬件和軟件。以典型的大型化工廠為例，精餾塔、泵、管道、容器、反應(yīng)器等不因為自動化生產(chǎn)還是人工控制而改變，但計算機控制系統(tǒng)(簡稱DCS)及相關(guān)的儀表、閥門是自動化的產(chǎn)物。圍繞著DCS，化工廠“多”出來一整條支援鏈，一般儀表工、專職的DCS儀表工(負責DCS硬件)、專職的PLC(專用于程序邏輯控制和安全連鎖保護)儀表工、專職的分析儀表工，控制工程師、DCS工程師(負責系統(tǒng)軟件、升級和系統(tǒng)整合)、控制系統(tǒng)IT工程師(負責 DCS到商務(wù)/管理網(wǎng)絡(luò)中的過渡層和通過OPC等軟件接口協(xié)議與DCS連接的先進控制、數(shù)據(jù)管理系統(tǒng))等等。但這只是在化工廠里的這一部分，相關(guān)系統(tǒng)廠商還有一整套技術(shù)支援體系，從硬件到軟件到全面應(yīng)用支援，他們當然還有他們的上游支援體系。這樣一整條產(chǎn)業(yè)鏈的人力是很可觀的，盡管系統(tǒng)廠商及上游廠商的支援體系是在全行業(yè)共享的，而不是化工廠專用的。

　　到這里為止，自動化對拯救美國制造業(yè)的作用還是正面的，但接下來的事情就不那么清晰了。

　　自動化的問題

　　自動化能降低對熟練技工的需求嗎?從表面上看，一切都自動了，人的存在都是多余的，當然能降低對熟練技工的要求。實際上沒有那么簡單。自動控制系統(tǒng)可以控制正常生產(chǎn)條件，并處理有限的、已知的非正常情況。但只要在現(xiàn)實世界中生活過的人都知道，未知的非正常情況不僅可能出現(xiàn)，而且總是在最要命的時候出現(xiàn)，只有訓(xùn)練有素和善于應(yīng)變的熟練技工才能對付，所以人的存在不僅是必要的，而且是救命的。但正是在這一點上，自動化的發(fā)展造成了新的問題。自動化系統(tǒng)通常自動處理絕大多數(shù)正常和低度異常的情況，容易使操作工產(chǎn)生麻痹和懈怠，并忽視潛移默化的重大異常征兆。一旦出現(xiàn)明顯異常情況的時候，通常已經(jīng)很緊急了。這時首先要經(jīng)過一個驚訝和反應(yīng)階段，然后需要判別現(xiàn)狀，回憶起或者翻出種種應(yīng)急操作規(guī)程。由于這樣的異常情況很少見，和平時正常情況的反差太大，心理素質(zhì)不特別好的操作工常常不能正確處理，像平常一樣繼續(xù)依賴自動化系統(tǒng)替他解圍，無法正確判定這已經(jīng)超出了自動化系統(tǒng)的能力范圍，從而造成故障升級，甚至演變成災(zāi)難性的事故。

　　2010年4月20日墨西哥灣里英國石油公司“深水地平線”平臺事故中，事故升級和人員傷亡擴大的一個原因，就是操作工驚慌失措、當斷不斷。 2011年5月27日，法航447航班從里約熱內(nèi)盧飛往巴黎途中，空速管凍結(jié)，失去飛行速度讀數(shù)，飛行控制系統(tǒng)自動增加飛行高度和速度，為飛行員爭取反應(yīng)的時間和空間，但最終造成失速。飛行員接過手動控制后，在13000多米的高空，本來適當淺俯沖就可以改出失速，但飛行員機械地搬用低空失速時的標準操作規(guī)范，繼續(xù)增加推力和爬高，非但沒有改出失速，反而進入深度失速，最終墜機。相反，自動化程度不高的話，操作工時時刻刻需要對過程“把脈”，容易察覺異?，F(xiàn)象的蛛絲馬跡，反而不容易出現(xiàn)故障升級現(xiàn)象。對自動化系統(tǒng)過度依賴、不能正確判別和處理自動化系統(tǒng)失控的狀態(tài)，這已經(jīng)成為工業(yè)界普通感到頭疼的問題。工業(yè)上通常使用仿真系統(tǒng)(也稱模擬器)訓(xùn)練操作工的異常情況處理，但訓(xùn)練的成功與否取決于是否能正確預(yù)測典型異常情況，超出訓(xùn)練課程的異常情況依然要靠操作工隨機應(yīng)變，但高度自動化系統(tǒng)非常容易鈍化人的隨機應(yīng)變能力。

　　還有一個問題是高度自動化后工作負荷高度集中。在手動操作時代，很多操作工分兵把守，各自為陣。自動化之后，很多機械的、重復(fù)的工作被自動化系統(tǒng)取代了，操作工在更高的層次監(jiān)控自動化系統(tǒng)。在體力上，這更加輕松;但信息量實際上大大增加，需要關(guān)注的事情多得多。這好比交通警察。當一個交通警管一個路口的時候，他要根據(jù)車流情況開關(guān)紅綠燈，指揮這個路口的交通。交通控制自動化后，他的工作崗位轉(zhuǎn)到交通控制中心，具體路口的紅綠燈控制轉(zhuǎn)為自動控制。在正常情況下，他要眼觀六路、耳聽八方，從確保一個路口交通暢通變?yōu)榇_保一大片路口交通暢通。一旦自動控制不力，出現(xiàn)交通受阻，他需要在短時間內(nèi)做出大量的人工干預(yù)，正確疏導(dǎo)，而不是加劇堵塞，峰值工作負擔大大增加，對心理素質(zhì)和專業(yè)技能的要求也大大提高了。

　　高度自動化的另一個問題是操作經(jīng)驗的流失。隨著人員流動，有經(jīng)驗的老資格操作工被缺乏經(jīng)驗的新操作工取代。新操作工從一開始就依賴自動化系統(tǒng)，缺乏實際經(jīng)驗，甚至對超越自控系統(tǒng)的人工干預(yù)產(chǎn)生畏懼，到時候想隨機應(yīng)變都無從入手。這就好比用GPS導(dǎo)航自動駕駛的汽車，在正常情況下不需要人的干預(yù)，可以安全自動地從A開到B。車上的人在原則上是可以手動超越駕駛的，但在正常情況下沒有這個必要。問題是久而久之駕駛技術(shù)和對路況的判讀就生疏了，或者只有理論上的能力，真的到了GPS或者自動駕駛失靈的時候，駕車人臨時抱佛腳，不把車開到溝里才怪。

　　操作經(jīng)驗流失的另一個壞處在于未來自動化系統(tǒng)的研發(fā)。自動化系統(tǒng)不是天上掉下來的，更不是紙上談兵拍腦袋出來的，而是豐富操作經(jīng)驗的物化。熟練技工的經(jīng)驗不僅對于現(xiàn)有生產(chǎn)過程十分重要，對于把改進后或者全新的生產(chǎn)過程開出來更加重要。只有通過他們把新過程摸出來了，才談得上高度自動化。自動化的難點通常不在關(guān)鍵過程或者動作的自動化，而在于異常情況的處理、人機交互處理、不同狀態(tài)之間的無縫轉(zhuǎn)換，這些都不是理論或者空想可以解決的，必須要靠高度的經(jīng)驗。所以自動化降低了對非熟練技工的需求，但不降低對熟練技工的需求。問題是熟練技工不是天上掉下來的，而是從非熟練技工中成長出來的。自動化使得非熟練技工隊伍縮小，這使得自動化帶來的技術(shù)進步難以為繼，因為生產(chǎn)技術(shù)和產(chǎn)品技術(shù)是不斷進步的，但熟練技工成了無源之水之后，下一步的自動化就難以為繼了。換句話說，過度依賴自動化的制造業(yè)振興可能是一次性的。

　　這個問題在工程技術(shù)人員中也存在。美國制造業(yè)公司中技術(shù)工作大量外包，一般性設(shè)計和工程管理都承包給EPC公司(Engineering Procurement Construction)以降低公司的負擔。這對公司是有利的，有項目的時候請人來做，沒項目的時候不需要養(yǎng)一支隊伍，更沒有福利、養(yǎng)老等長期負擔。外包公司里都是資深專業(yè)人士，經(jīng)驗和見識比公司里的人還廣。問題是EPC公司對用戶公司的工程標準和項目程序有一個熟悉過程，這中間的磨合常常令人抓狂。更要命的是，現(xiàn)在可以依靠EPC公司，但大家都沒有從第一線出來的工程師了，下一代EPC的人馬從哪里來?這種“我死后哪管他洪水滔天”的短視做法，和試圖片面依賴自動化振興制造業(yè)一樣成問題。