智能制造视域下技术技能人才的培养标准与路径新探

智能制造视域下技术技能人才的培养标准与路径新探作者：李伟石伟平来源：《职业技术教育》2017年第19期摘要随着智能制造时代的到来，生产技术的智能化升级引发了生产组织的重构与生产方式的变革，技术技能人才培养的知识标准、能力标准和素质标准实现了更新与突破，以系统的专业知识为基础、以综合的职业能力为中心、以关键的核心素养为目标的三维体系应当被建立。

基于技术技能人才培养标准的框架，应当在宏观上完善职业教育体系，匹配人才层次高移；在中观上深化校企合作机制，培养复合职业人才；在微观上重构课程教学体系，渗透职业核心素养。

关键词智能制造；技术技能人才；工业4.0；人才培养标准；人才培养路径中图分类号 G719.2 文献标识码 A 文章编号 1008-3219（2017）19-0019-052011年，德国相关协会于汉诺威工业博览会上提出了“工业4.0”的初步概念，随后“工业4.0工作组”（Industry 4.0 Working Group）正式成立并制定了以“智能+网络化”为核心的“工业4.0”详细计划。

在此背景下，工业强国纷纷发布制造业智能化的相关政策文本或行动纲领，我国在《中国制造2025》中也明确提出“以推进智能制造为主攻方向”，促进产业的转型与升级。

职业教育承担着为经济社会发展培养技术技能人才的艰巨任务，面对智能制造的冲击，职业教育应当作出相应变革，尤其是在技术技能人才培养方面构建全新的培养标准与培养路径。

一、智能制造的时代内涵（一）生产技术的升级：自动化到智能化“科学技术是第一生产力”，智能制造时代的到来必然是以科学技术的发展为前提的，也就是说，新型的技术条件应用到制造业领域中，带来了制造业的智能化发展。

因此，要探析智能制造的时代内涵与特征，首先应当对其生产技术的特点进行剖析。

回溯工业革命以前的时期，人类以手工劳动为主，通过人力实现制造活动。

随着“工业1.0”机械化时代和“工业2.0”电气化时代的到来，机器开始逐渐取代人力，福特制的出现成就了流水线生产，大规模的机械化制造活动诞生，然而制造活动还是需要劳动者通过手动操作机器以达到生产的目的。

但到了“工业3.0”时代，可编程逻辑控制器（PLC）的使用带来了自动化生产，自动取代了手动，机械生产无需人工干预，工业生产迈入“无人化（少人化）时代”。

尽管如此，自动化的生产技术只能按照预先制定的固定程序工作，多用于流程性较强的单一重复性工作，而“工业4.0”实现的智能制造却能在制造过程中具备一定的自我判断能力，并能根据多种不同情况做出不同的反应。

实际上，制造业的智能化发展是以自动化为基础的，与自动化水平相比，智能化的进步在于它实现了整个生产系统的自动化。

尽管智能制造生产系统的构成要素在各国的表述中不尽相同，但无论是德国提出的智能产品、智能工厂、智能生产，还是美国提出的智能机器、高级分析、工作人员，抑或是我国提出的智能化机器、数据存储直接处理及安全问题、专业与复合型人才，物联网（IoT）均是融入智能制造生产系统之中的核心技术，并且在信息技术体系中，新型传感器、集成电路、人工智能、移动互联以及大数据创新将不断演进[1]。

也就是说，智能制造实现了新型物联网信息生产力和传统制造业工业生产力的结合，并让人才、数据和机器组成了一个共同的智能制造系统。

由于智能制造系统的复杂性，劳动者的角色定位出现转变，系统化专业知识的首要地位开始突显，技术技能人才培养的知识标准无疑与“工业3.0”的自动化生产时代完全不同。

（二）生产组织的重构：科层化到扁平化从最初作坊式的生产组织方式，到福特制带来的流水线生产模式，再到后来更加精良和先进的丰田制与温特制，工业生产的效率不断提高、组织形式不断创新。

1913年，由于泰罗的理论创建为福特的实践行动提供了支撑，福特运用当时企业推广泰罗制的技术成果，创建了世界上第一条流水生产线，刚性的大批量生产得以实现。

然而在智能制造时代，刚性的大批量生产由于消费市场需求多样化的影响而变得不合时宜，工业制造正在向多品种、小批量、缩短生产周期的方向演进。

刚性制造逐渐被柔性制造替代，带来的结果是与之对应的生产组织也由原先的科层化管理向扁平化管理方向转型。

在管理层面，传统的企业组织结构被完全改变，由于生产活动交给了智能化生产线以及工业机器人，基层员工成为了相应流程的管理者，加上信息化的应用，管理层级的窄化使得组织向去中心化的分布式结构发展。

也就是说，随着机器人在工业领域的逐步推广与普及，在越来越多的企业中，劳动者与管理者的界线由于扁平化管理的趋势变得越来越模糊。

因为在智能工程中，每一位劳动者都将参与到分析、解决问题的工作中[2]，这就使得各层间的人才相互融合，人才结构同样呈现出扁平化的状态。

以往由于较为清晰明确的岗位职责，各种类型的人才所需掌握的能力结构也具有较强的区分度，但在智能制造的背景下，岗位职责的弹性模糊与职业能力的交叉融合促使各类人才的边界也变得不那么清晰。

因此，在人力资源管理更加人性、组织结构更加扁平的趋势下，智能企业更加需要的是复合型技术技能人才，员工不仅要懂设备、硬件、单元和局部，还要理解信息、软件、系统和流程，因此人才培养的能力标准需要向综合化的方向提升。

（三）生产方式的变革：标准化到个性化从“工业1.0”到“工业3.0”，无论是机械化时代还是自动化时代，大规模生产的实现必须基于标准化这一基本原则，自动化技术基本只用于流程化的重复工作。

但大数据技术作为引发智能制造的一项核心技术，可以灵活地配置生产资源，实现个性化定制生产，进行差异化管理，以替代传统的流水线标准化生产[3]。

“个性化生产”与“标准化生产”的主要区别在于前者能够通过灵活性和快速响应来实现多样化和定制化，并以此来开发、生产、销售、交付顾客所需求的产品和服务，并且客户可以全程参与到生产和价值创造过程中去。

德国的“工业4.0”战略就是使其制造业生产能够以个体需求为目标，企业能够针对不同客户的个性化需求，生产不同类型的产品，使得单独生产、销售和管理成为可能[4]。

大众公司实施的模块化生产模式，也是把大规模制造的成本优势和满足消费者个性化需求的定制化结合起来，实现了大规模定制化生产，不仅满足了消费者个性化的需求，同时也加快了对需求的响应速度。

生产方式除了实现由标准化到个性化的升级外，从提供产品到结合产品与服务的服务型制造也成为未来工业转型的重要方向。

企业开始围绕产品全生命周期的各个环节融入能够带来市场价值的增值服务，以实现从生产型制造向服务型制造的转型。

另外，新一代智能技术在制造业生产中的集成应用带来了产业链的协同开放创新，从而激发了整个社会的创新创业热情，传统的要素驱动将逐步向创新驱动转型。

大规模个性化定制、服务型制造、创新驱动转变的生产方式对企业提出了很高的要求，同时也对企业内技术技能人才的素质标准提出了巨大挑战。

二、智能制造背景下技术技能人才的培养标准（一）知识标准：以系统的专业知识为基础在智能制造时代，人才、数据、机器组成了一个共同的智能制造系统，人才无疑是制造系统中的核心要素。

与以往的生产技术环境不同，智能制造技术是一门综合交叉技术，涉及制造活动的多个方面，如信息感知与分析、知识表达与学习、智能决策与执行，因此，它突出人的知识在制造活动中的价值地位。

美国社会学家丹尼尔·贝尔（Daniel Bell）曾以生产方式和技术的变化为中轴将人类社会划分为前工业社会、工业社会和后工业社会三个阶段，后工业社会的概念虽然是贝尔当时对社会预测的一项探索，但其特征和意义与智能制造时代具有异曲同工之妙。

他提出的中轴原理确立了理论知识的中心地位，认为后工业社会是围绕着知识组织发展起来的，尽管知识对于任何社会的运转都是不可或缺的，但是不同的是，在后工业社会中知识本身的性质发生了变化，理论与经验相比占首要位置[5]。

德国学者费利克斯·劳耐尔（Felix Rauner）曾提出专业知识的概念，以解释工作过程中存在的全盘性的问题解决能力[6]，这种以理论知识为功底的系统化专业知识正是智能制造时代所需要的知识标准。

智能制造技术的复杂程度与理论知识在智能制造时代的首要地位表明，这里的专业知识首先应当是以系统性为前提和主要特征的。

随着生产技术的智能化发展，技术技能人才面对的是高科技、高智商、高装备的智能工厂，复杂的工作环境对工人的专业知识储备提出了更高的需求，并且这种知识必须系统完整，因为割裂且不成体系的知识含量难以发生交叉和迁移，但在智能化工作环境中需要的正是跨学科的交叉技术人才。

其次，由于生产技术的不断进步，智能机器开始逐步接管人类的体力和脑力工作，人的角色定位由操作者、执行者转变为规划者、决策者，所以专业知识的属性是一种设计和决策知识，需要扎实的理论知识功底为基础，以确保分析、判断与决策的过程科学[7]。

因此，掌握系统的专业知识所实现的最终功能是对情境的分析判断能力，正因为随着智能制造时代的来临，生产技术的高端化使得处理问题的工作情境越发复杂，技术技能人才培养才必须以系统的专业知识为基础，因为只有这样才能保证对工作情境的分析判断达到较高的合理性与准确性。

（二）能力标准：以综合的职业能力为中心在《国家教育事业发展第十二个五年规划》中，我国高职人才培养目标被表述为“产业转型升级和企业技术创新需要的发展型、复合型和创新型的技术技能人才”。

制造业的智能化发展正引发产业结构的转型升级与企业技术的创新发展，复合型人才应当在智能制造的背景之下应运而生，以满足时代的人力需求。

反观传统的经典人才分类理论，将社会人才分为学术型人才和应用型人才，其中，学术型人才属于发现和研究客观规律的人才，分为科学型人才和理论型人才；而应用型人才属于应用客观规律为社会谋取直接利益的人才，又分为工程型人才（设计型、规划型、决策型）、技术型人才（工艺型、执行型、中间型）和技能型人才（技艺型、操作型）。

但由于生产组织和人才结构的扁平化发展，人才分类理论的划分界限开始模糊。

首先，某一类人才的内部划分开始出现重合，比如工程型人才不仅需要负责设计，同时还需要兼任规划甚至决策任务；其次，两类人才的工作任务也开始重叠，比如技能型人才和技术型人才也同时需要具备一定的决策能力；最后，甚至学术型人才和应用型人才也发生交叉，这也是为何技术技能人才也必须以学习系统的专业知识为前提的原因。

因此，基于去分层化的人才结构，复合型人才应当成为智能制造时代的重要人力支持和智力支撑，他们需要掌握综合的职业能力，以便在执行和完成职业活动的过程中能够胜任多种角色并承担起多重任务。

由于不同的理论背景，综合职业能力在国际上的表述与内涵各异，但总体来看具有一定的共性。

首先，综合职业能力重视基础能力的养成，从智能制造的视域来看，软件、连接以及分析不断增长的使用将更加需求具备软件开发和IT技术的雇员，比如拥有软件技能的机电一体化专家[8]，因此，未来的技术技能人才应当具备更高的IT能力、与机器和网络系统交流的能力、软件运用与开发能力等基础的职业能力；其次，人与人之间的团队合作能力越来越受到重视，因为在智能制造工作环境中，人们需要通过分享信息和观念共同完成工作任务，团队协助在推动组织内的技术革新和发展方面十分重要；最后，独立的思维能力也是综合职业能力的重要组成部分，智能企业会越来越注重技术技能人才的个人品质，自我完善与不断进步是人才必备的发展能力。