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自动化的真相及问题

2013-9-21 17:38| 编辑:电工学习网| 查看: 6725| 评论: 0

  自动化的生产方式可以达到非常高的可重复性,所以产品的一致性较好。但原料品质不是绝对一致的,生产设备也有磨损和状态的变化,在实际使用中,全自动的生产线也是需要经常调整的。自动化生产的产品可以达到相当高的产品一致性,但不能达到最高质量。最高质量只有根据原料和设备的情况实时做出最优调整,这只有手工才能做到。这不是低级劳动力的手工,而是熟练技工的手工。这不是锉刀、钻头的手工,是借用精密机床甚至是数控精密机床的手工,但在熟练技工手里,根据每一件产品的材质精细加工,这才是质量的极致。罗尔斯·罗伊斯轿车和百达翡丽手表不是用自动化生产线制造的,这里面有传统工艺的原因,但更大原因正在于此:只有手工才能达到最高质量。但对于大宗产品和普通用户来说,自动化生产达到的质量就足够好了。
  节约生产线上劳动力就不这么简单了。在劳动密集型产业里,生产线上的劳动力是劳动力的主体,自动化生产无疑可以大大降低对劳动密集型产业的劳动力要求,这不是问题。问题在于自动化生产的设备维修、加工设计和生产改进本身带来了新的劳动力要求。广义的设备包括硬件和软件。以典型的大型化工厂为例,精馏塔、泵、管道、容器、反应器等不因为自动化生产还是人工控制而改变,但计算机控制系统(简称dcs)及相关的仪表、阀门是自动化的产物。围绕着DCS,化工厂“多”出来一整条支援链,一般仪表工、专职的DCS仪表工(负责DCS硬件)、专职的 plc(专用于程序逻辑控制和安全连锁保护)仪表工、专职的分析仪表工,控制工程师、DCS工程师(负责系统软件、升级和系统整合)、控制系统IT工程师(负责DCS到商务/管理网络中的过渡层和通过opc等软件接口协议与DCS连接的先进控制、数据管理系统)等等。但这只是在化工厂里的这一部分,相关系统厂商还有一整套技术支援体系,从硬件到软件到全面应用支援,他们当然还有他们的上游支援体系。这样一整条产业链的人力是很可观的,尽管系统厂商及上游厂商的支援体系是在全行业共享的,而不是化工厂专用的。
  到这里为止,自动化对拯救加工制造业的作用还是正面的,但接下来的事情就不那么清晰了。
  自动化能降低对熟练技工的需求吗?从表面上看,一切都自动了,人的存在都是多余的,当然能降低对熟练技工的要求。实际上没有那么简单。自动控制系统可以控制正常生产条件,并处理有限的、已知的非正常情况。但只要在现实世界中生活过的人都知道,未知的非正常情况不仅可能出现,而且总是在最要命的时候出现,只有训练有素和善于应变的熟练技工才能对付,所以人的存在不仅是必要的,而且是救命的。但正是在这一点上,自动化的发展造成了新的问题。自动化系统通常自动处理绝大多数正常和低度异常的情况,容易使操作工产生麻痹和懈怠,并忽视潜移默化的重大异常征兆。一旦出现明显异常情况的时候,通常已经很紧急了。这时首先要经过一个惊讶和反应阶段,然后需要判别现状,回忆起或者翻出种种应急操作规程。由于这样的异常情况很少见,和平时正常情况的反差太大,心理素质不特别好的操作工常常不能正确处理,像平常一样继续依赖自动化系统替他解围,无法正确判定这已经超出了自动化系统的能力范围,从而造成故障升级,甚至演变成灾难性的事故。
  2010年4月20日墨西哥湾里英国石油公司“深水地平线”平台事故中,事故升级和人员伤亡扩大的一个原因,就是操作工惊慌失措、当断不断。2011年5月27日,法航447航班从里约热内卢飞往巴黎途中,空速管冻结,失去飞行速度读数,飞行控制系统自动增加飞行高度和速度,为飞行员争取反应的时间和空间,但最终造成失速。飞行员接过手动控制后,在13000多米的高空,本来适当浅俯冲就可以改出失速,但飞行员机械地搬用低空失速时的标准操作规范,继续增加推力和爬高,非但没有改出失速,反而进入深度失速,最终坠机。相反,自动化程度不高的话,操作工时时刻刻需要对过程“把脉”,容易察觉异常现象的蛛丝马迹,反而不容易出现故障升级现象。对自动化系统过度依赖、不能正确判别和处理自动化系统失控的状态,这已经成为工业界普通感到头疼的问题。工业上通常使用仿真系统(也称模拟器)训练操作工的异常情况处理,但训练的成功与否取决于是否能正确预测典型异常情况,超出训练课程的异常情况依然要靠操作工随机应变,但高度自动化系统非常容易钝化人的随机应变能力。
  还有一个问题是高度自动化后工作负荷高度集中。在手动操作时代,很多操作工分兵把守,各自为阵。自动化之后,很多机械的、重复的工作被自动化系统取代了,操作工在更高的层次监控自动化系统。在体力上,这更加轻松;但信息量实际上大大增加,需要关注的事情多得多。这好比交通警察。当一个交通警管一个路口的时候,他要根据车流情况开关红绿灯,指挥这个路口的交通。交通控制自动化后,他的工作岗位转到交通控制中心,具体路口的红绿灯控制转为自动控制。在正常情况下,他要眼观六路、耳听八方,从确保一个路口交通畅通变为确保一大片路口交通畅通。一旦自动控制不力,出现交通受阻,他需要在短时间内做出大量的人工干预,正确疏导,而不是加剧堵塞,峰值工作负担大大增加,对心理素质和专业技能的要求也大大提高了。
  高度自动化的另一个问题是操作经验的流失。随着人员流动,有经验的老资格操作工被缺乏经验的新操作工取代。新操作工从一开始就依赖自动化系统,缺乏实际经验,甚至对超越自控系统的人工干预产生畏惧,到时候想随机应变都无从入手。这就好比用gps导航自动驾驶的汽车,在正常情况下不需要人的干预,可以安全自动地从A开到B。车上的人在原则上是可以手动超越驾驶的,但在正常情况下没有这个必要。问题是久而久之驾驶技术和对路况的判读就生疏了,或者只有理论上的能力,真的到了GPS或者自动驾驶失灵的时候,驾车人临时抱佛脚,不把车开到沟里才怪。
  操作经验流失的另一个坏处在于未来自动化系统的研发。自动化系统不是天上掉下来的,更不是纸上谈兵拍脑袋出来的,而是丰富操作经验的物化。熟练技工的经验不仅对于现有生产过程十分重要,对于把改进后或者全新的生产过程开出来更加重要。只有通过他们把新过程摸出来了,才谈得上高度自动化。自动化的难点通常不在关键过程或者动作的自动化,而在于异常情况的处理、 人机交互处理、不同状态之间的无缝转换,这些都不是理论或者空想可以解决的,必须要靠高度的经验。所以自动化降低了对非熟练技工的需求,但不降低对熟练技工的需求。问题是熟练技工不是天上掉下来的,而是从非熟练技工中成长出来的。自动化使得非熟练技工队伍缩小,这使得自动化带来的技术进步难以为继,因为生产技术和产品技术是不断进步的,但熟练技工成了无源之水之后,下一步的自动化就难以为继了。换句话说,过度依赖自动化的制造业振兴可能是一次性的。
  这个问题在工程技术人员中也存在。美国制造业公司中技术工作大量外包,一般性设计和工程管理都承包给EPC公司(Engineering Procurement Construction)以降低公司的负担。这对公司是有利的,有项目的时候请人来做,没项目的时候不需要养一支队伍,更没有福利、养老等长期负担。外包公司里都是资深专业人士,经验和见识比公司里的人还广。问题是EPC公司对用户公司的工程标准和项目程序有一个熟悉过程,这中间的磨合常常令人抓狂。更要命的是,现在可以依靠EPC公司,但大家都没有从第一线出来的工程师了,下一代EPC的人马从哪里来?这种“我死后哪管他洪水滔天”的短视做法,和试图片面依赖自动化振兴制造业一样成问题。

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