Consuelo Leona Niemeyer, Nicolina Prass

(ITA 學院有限公司,德國 亞琛 52074)

在目前數(shù)字化迅速發(fā)展的背景下，工業(yè)界正經(jīng)歷著一場重要變革?！肮I(yè)4.0”這一話題也日益影響到越來越多的中小型企業(yè)。 他們必須對此作出反應(yīng)，以確保企業(yè)未來的經(jīng)濟效益和競爭力。然而，數(shù)字化轉(zhuǎn)型提出的諸多要求使企業(yè)面臨許多挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)不僅要求企業(yè)要實施不同的軟件解決方案，還要應(yīng)用多種數(shù)字技術(shù)。隨著職業(yè)世界的變化，企業(yè)對員工也不斷提出更高的要求，因為員工具備相應(yīng)的能力是企業(yè)獲得成功的關(guān)鍵所在。 因此，企業(yè)若要確保在這場變革中取得勝利，提高員工操作數(shù)字化流程的能力至關(guān)重要。從這一角度而言，采用學習工廠 4.0(如亞琛數(shù)字能力中心DCC)的培訓或教學方法，可以指引企業(yè)在通向工業(yè) 4.0的道路上邁出重要的第一步。

本文以亞琛數(shù)字能力中心DCC為例，闡述學習工廠 4.0 的教學理念與方法。包括概述工業(yè)4.0和學習工廠的內(nèi)涵，并解析在DCC學習工廠的學習環(huán)境與教學方法。

1 工業(yè) 4.0背景

近些年來，“工業(yè)4.0”已成為第四次工業(yè)革命的代名詞。 一種全新的構(gòu)建和控制產(chǎn)品生命周期的整條價值鏈的方式應(yīng)運而生。所有與產(chǎn)品生命周期相關(guān)的環(huán)節(jié)：從創(chuàng)意到產(chǎn)品的形成，再到向消費者的銷售和最后的回收，都可與工業(yè) 4.0 建立聯(lián)系。 企業(yè)也能夠基于此來解決諸如下列漸多出現(xiàn)的問題：客戶不斷增長的個性化需求、產(chǎn)品需求浮動性越來越大、對產(chǎn)品類型多樣化的需求(例如對定制產(chǎn)品的需求)、產(chǎn)品生產(chǎn)要更具靈活性及產(chǎn)品周期要更加縮短等。工業(yè)4.0須通過產(chǎn)品、系統(tǒng)和人的互聯(lián)來實現(xiàn)。 在此，一個十分重要的前提是能夠?qū)崟r獲取所有參與方的重要信息，并在以優(yōu)化價值鏈為導向下進一步處理這些信息。通過這樣的互聯(lián)得以形成眾多跨企業(yè)的價值鏈網(wǎng)絡(luò)。 這些網(wǎng)絡(luò)具有自我組織和實時反應(yīng)動態(tài)的特點。此外，對這樣的價值鏈網(wǎng)絡(luò)可以在不同層面(如可獲取性、資源和成本等)進行優(yōu)化。[1]

在工業(yè)4.0的背景下，制造型企業(yè)通過向客戶提供含附加服務(wù)方案的智能機器設(shè)備，正越來越發(fā)展成為服務(wù)的提供者。因此，這也為這些企業(yè)創(chuàng)新和優(yōu)化商業(yè)模式創(chuàng)造了機會。[2]不言而喻，工業(yè)4.0也給中小型企業(yè)帶來諸多挑戰(zhàn)。 一方面，在傳統(tǒng)的競爭市場之外，辨識這些以新的商業(yè)模式出現(xiàn)的競爭對手變得越來越重要；另一方面，獲取并持續(xù)發(fā)展科技和提高數(shù)字化能力至關(guān)重要。[3]

為了能夠持續(xù)性地(進一步)提高這些能力，聚焦工業(yè)4.0的學習工廠在此不失為一種有效的方法。以下將進一步闡述學習工廠的定義、教學理念、目標及不同模式。

2 學習工廠的定義、教學理念、目標與模式

2.1 學習工廠的定義和教學理念

學習工廠展示了一種特殊的學習環(huán)境，在此可進行基于問題的學習(problembasiertes Lernen)和體驗式學習(experimentelles Lernen)，而這兩種類型的學習正是學習工廠教學理念的重要組成部分。為此，學習工廠盡可能真實地展示工業(yè)生產(chǎn)中的相關(guān)技術(shù)和工藝流程。由于學員在學習工廠可以對生產(chǎn)流程進行直接干預，因此，他們也就可以用互動的方式對工藝流程不斷進行優(yōu)化。[4]

理論培訓和實踐使學員能夠更好地了解各個工藝流程及其功能，并對其識別優(yōu)化。這一學習過程可以在多個獨立站點，以及沿著學習工廠所展示的整條價值鏈進行。學習工廠的教學理念是盡可能真實地呈現(xiàn)價值鏈(1)在此價值鏈是指一項實物產(chǎn)品的生產(chǎn)或者一項服務(wù)的提供。下的各個環(huán)節(jié)。[5]在展示價值鏈的各個流程階段時，一方面，學習工廠極力追求高度的真實性，使學員能夠清楚地跟蹤該流程階段，增進他們對此的理解;[6]另一方面，教學要讓學員能夠認識到當前流程的優(yōu)缺點，并找到優(yōu)化流程的可能性。這樣，各個流程也就可以相對簡單并迅速地得到調(diào)整和優(yōu)化。[7]

不同的教學方法對塑造學習工廠的學習環(huán)境產(chǎn)生不盡相同的影響。然而，無論哪一種教學方法，都應(yīng)使學員能夠在自主行動、經(jīng)驗積累和如何對現(xiàn)有流程進行干預方面獲取相關(guān)的知識和能力。[8]能力的形成通常須經(jīng)過四個階段：觀察當前的流程(現(xiàn)狀分析)、構(gòu)建理論知識、運用理論知識并對其在實際中進行應(yīng)用、對發(fā)生的變化以及取得的效果進行評價。[9]

根據(jù)以上學習工廠的定義和對其教學理念的概述，可以相對容易地推導出學習工廠的教學目標。

2.2 學習工廠的教學目標

學習工廠的教學目標是通過適當?shù)呐嘤杻?nèi)容和教學方法來培養(yǎng)學員的額外能力，使他們在已具備能力的基礎(chǔ)上得到更具持續(xù)性的發(fā)展。總體而言，學員要學習如何主動處理未知的、復雜的任務(wù)和情形，以及如何制定合適的解決方案。教學重點始終是培養(yǎng)學員自主行動的能力和對專業(yè)知識的應(yīng)用。

進一步而言，通過在學習工廠的培訓，進一步提高學員更好地理解和評價實踐中各個工藝流程的能力，能夠發(fā)現(xiàn)問題，并找出解決問題的方法。 只有掌握了尋找解決問題的不同方法，才能夠制定出其解決方案。在學習工廠環(huán)境中的實踐學習和行動有助于培養(yǎng)學員的自主行動能力和在實踐中獨立應(yīng)用知識的能力。學習工廠的教學能夠取得成功的關(guān)鍵在于：一方面，學員可以把學到的知識和能力轉(zhuǎn)化到真實的生產(chǎn)過程中；另一方面，學員可以把自己的知識傳授給其他員工，從而實現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部的知識轉(zhuǎn)移。

學習工廠的教學目標除以上描述的普遍特征外，還要根據(jù)不同的影響因素，做出進一步定義，如主題、應(yīng)用領(lǐng)域、目標群體等。因此，在分析不同的學習工廠模式時，各個模式的教學目標是構(gòu)成該模式特征的關(guān)鍵要素。

2.3 學習工廠的多種模式

為了加深對學習工廠模式多樣性的理解，研究構(gòu)成學習工廠的各項關(guān)鍵要素是十分必要的。這些關(guān)鍵要素可以分為運作模式、教學目的/目標、結(jié)構(gòu)、產(chǎn)品、教學方法和流程這六個方面。[6]

通過總結(jié)上述各項關(guān)鍵要素的特征，可對該學習工廠的模式進行詳細描述，鮮明地體現(xiàn)出學習工廠可能擁有的多樣化模式。也就是說，只要各項關(guān)鍵要素中的某個特征發(fā)生了變化，學習工廠的定位就不一樣，從而使其(運作/效果)模式也有所改變。亞琛數(shù)字能力中心DCC的學習工廠模式是一個很好的示例。通過圖1的描述，可以對六項關(guān)鍵要素的相關(guān)特征做出進一步的介紹。

圖1 亞琛數(shù)字能力中心DCC的關(guān)鍵元素 (根據(jù)Abel)

為了對學習工廠的模式進行描述，建議使用創(chuàng)意工具(Kreativit?tstools)。例如，茨維基(Frity Zwicky)的“形態(tài)分析表法”(morphologischer Kasten)。該方法的基本原則是把一個系統(tǒng)劃分為不同的要素和特征。在其幫助下，可以清晰地、結(jié)構(gòu)化地表述各項標準，并能識別潛在的不同模式。

Abele等人已經(jīng)把形態(tài)分析表法用于對學習工廠的研究。 在此，除了以上提到的六個要素外，他們還引入了第七項要素用來定義和描述相關(guān)的數(shù)量特征。接下來，對在形態(tài)分析表中提到的特征會再次通過不同的單項元素進行明確定義和細化，從而形成由關(guān)鍵元素、特征和單項元素構(gòu)成的三個相互關(guān)聯(lián)的層面，并基于此對學習工廠的模式做更清晰的描述。

亞琛數(shù)字能力中心DCC便以這樣的模式作為其發(fā)展的基礎(chǔ)。具體而言，DCC依據(jù)Abele等人提出的形態(tài)分析表，在其上做了適合DCC的調(diào)整：

圖2模式的確定為亞琛數(shù)字能力中心DCC的后續(xù)發(fā)展奠定了基石。文章在第4部分將簡要介紹DCC的創(chuàng)立與結(jié)構(gòu)，詳細描述其作為學習工廠為學員創(chuàng)造的學習環(huán)境，并闡明其教學目標、目標群體及教學方法。

圖2 亞琛數(shù)字能力中心DCC的形態(tài)分析表

3 以亞琛數(shù)字能力中心DCC為例的學習工廠 4.0

3.1 創(chuàng)立與結(jié)構(gòu)

亞琛數(shù)字能力中心DCC由 ITA 學院有限公司和麥肯錫公司于 2017 年合作創(chuàng)立。自成立以來，一個由多家領(lǐng)先的企業(yè)，以及初創(chuàng)科技企業(yè)組成的網(wǎng)絡(luò)，一直支持著該中心的構(gòu)建和進一步發(fā)展。

數(shù)字能力中心DCC為制造業(yè)進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型建立了一個學習型、示范型和科研型的工廠。[9]這意味著，該中心可以讓學員沿著一個非常真實的生產(chǎn)鏈獲取數(shù)字化轉(zhuǎn)型的交互體驗。在流程鏈的每個環(huán)節(jié)都開發(fā)并實施了最先進的數(shù)字化解決方案。 此外，通過讓學員直接參與數(shù)字能力中心學習環(huán)境中的制造流程、獲取生產(chǎn)參數(shù)、以及通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型對流程進行優(yōu)化的機會或可能性，使基于問題的學習(problembasiertes Lernen)和行動導向型的學習(handlungsorientiertes Lernen)成為可能。

數(shù)字能力中心DCC提供多種多樣的服務(wù)，包括在學習工廠shopfloor的基礎(chǔ)上舉辦不同形式的工作坊和研討會，展開工業(yè)4.0潛力分析以及工業(yè)生產(chǎn)中的研發(fā)項目等。數(shù)字能力中心DCC希望能夠通過這些教學和服務(wù)為生產(chǎn)企業(yè)及其經(jīng)理人、專業(yè)人士與員工提供幫助，支持他們進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。 在此，這些服務(wù)面向所有行業(yè)、地區(qū)和不同規(guī)模的企業(yè)[9]。

3.2 亞琛數(shù)字能力中心DCC的學習環(huán)境

3.2.1 紡織產(chǎn)業(yè)鏈與工業(yè) 4.0的結(jié)合 在數(shù)字能力中心DCC的示范工廠里，數(shù)字化與紡織業(yè)相互交融，形成了一個智能紡織腕帶的整個生產(chǎn)鏈。流程環(huán)節(jié)包括從接入訂單到產(chǎn)品開發(fā)、產(chǎn)品制造直至到與之相關(guān)的產(chǎn)品服務(wù)。腕帶的生產(chǎn)過程分為五個部分：紡織準備(整經(jīng))、織物/條帶生產(chǎn)、精加工(熱固定和印花)、成型(切割和縫紉)和質(zhì)量控制。生產(chǎn)/倉庫物流以及產(chǎn)品包裝/貨物發(fā)貨被納入到生產(chǎn)性服務(wù)的環(huán)節(jié)中。

DCC在各個流程環(huán)節(jié)都設(shè)置了不同的數(shù)字化解決方案，用以展示工業(yè) 4.0 在生產(chǎn)中的潛力。 以下將闡述該中心在產(chǎn)品生產(chǎn)和生產(chǎn)性服務(wù)領(lǐng)域?qū)?shù)字技術(shù)的一些應(yīng)用。

3.2.2數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用 在數(shù)字能力中心DCC的示范工廠，除了在生產(chǎn)過程中應(yīng)用數(shù)字技術(shù)外，產(chǎn)出的產(chǎn)品 ( 紡織腕帶 ) 本身也是工業(yè) 4.0 的一部分。 成品腕帶內(nèi)含一個RFID芯片，用于人機通信(Mensch-Maschine-Kommunikation)。通過這一應(yīng)用，可以操作諸多功能。例如，通過存儲在 RFID 芯片上的數(shù)據(jù)，員工就可以登錄機器設(shè)備，隨后，員工的身份識別、對工作臺的個性化調(diào)整等都自動進行。 也就是說，員工登錄到機器設(shè)備或工作站后，助理系統(tǒng)就會根據(jù)該員工的信息自動調(diào)節(jié)工作臺，使之適合其高度，并發(fā)布針對個人的工作指示。此外，分配給該員工的工作任務(wù)和使用權(quán)限也都可以從芯片讀出并預備好供其使用。

圖3 應(yīng)用 RFID 技術(shù)的智能腕帶，用于個性化的工作站登錄

在智能腕帶的生產(chǎn)過程中，使用了很多數(shù)字化解決方案，例如：狀態(tài)監(jiān)控、數(shù)字助理系統(tǒng)、機器學習(人工智能)、采集流程用時、增強現(xiàn)實(agumented reality)、績效管理等。

圖4 亞琛數(shù)字能力中心DCC對數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用

生產(chǎn)中的狀態(tài)監(jiān)控旨在為各個流程提供全面信息，從而可以使次品量最多可減少 80%，機器故障率最多可降低 50%。 借助在機器設(shè)備上的內(nèi)部和外部傳感器，生成實時數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以直接從智能手機或平板電腦上讀取。一旦實際值偏離目標值，員工就會收到警報或信號。這樣，人們便能對緊急的問題更快地做出反應(yīng)。

很多情形下，可以通過機器設(shè)備的可編程邏輯控制器 (PLC) 生成基于實時的數(shù)據(jù)。如果無法直接訪問 PLC 的數(shù)據(jù)，則可以將外部傳感器連接到機器設(shè)備上，以記錄所需的數(shù)據(jù)。 數(shù)字能力中心DCC的整個過程就展示了這樣一個實例。所有機器設(shè)備(來自 PLC 和外部傳感器)生成的數(shù)據(jù)都被統(tǒng)一收集在一個中間件(Middleware)里，接下來使用一個物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 平臺，用以呈現(xiàn)在生產(chǎn)中產(chǎn)生的所有生產(chǎn)數(shù)據(jù)和機器設(shè)備數(shù)據(jù)，以及機器間的連接情況。

在紡織準備的過程中，大量的紡線要繞在經(jīng)軸上。線軸從沙架上被抽出來，平行排列并很精準地卷繞在經(jīng)軸上。狀態(tài)監(jiān)控收集繞線過程中所有必要的數(shù)據(jù)，以確保質(zhì)量。在此使用不同的傳感器，用于生成有關(guān)紗線彈性、表面結(jié)構(gòu)(例如是否有結(jié)頭)、振動、磨損、濕度、溫度和光強度的數(shù)據(jù)。收集的數(shù)據(jù)是制定流程優(yōu)化決策的基礎(chǔ)，并能夠在發(fā)生問題時更快地進行干預。

在DDC的示范工廠里，除了對各個流程環(huán)節(jié)進行狀態(tài)監(jiān)控以外，還采用不同形式的數(shù)字助理系統(tǒng)。其優(yōu)勢主要體現(xiàn)在可以減少生產(chǎn)準備時間(至75%)和對員工的培訓時間(至50%)。通過使用這樣的系統(tǒng)，經(jīng)驗不足的員工在操作機器設(shè)備和執(zhí)行生產(chǎn)流程中可以獲得必要的支持。在學習工廠，用于操作織帶機的數(shù)字助理系統(tǒng)可向員工提供調(diào)試和設(shè)置織機參數(shù)的工作指南。員工登錄到機器設(shè)備上后，便可獲取適合自身崗位能力水平的工作指南。若在生產(chǎn)過程中遇到問題，例如紗線斷裂，員工可以根據(jù)指南的一步步引導或通過現(xiàn)實(augmented reality)助理獨立解決。如果員工無法獨立解決，則可以檢索到高一級能力水平的員工的聯(lián)系方式，從而取得真人幫助。

在加工階段(對織帶的熱固定、涂層和印花)，DCC展示人工智能的多種形式。通過機器學習，機器設(shè)備能夠在熱固定和涂層過程中自動調(diào)節(jié)自身設(shè)置，并優(yōu)化工藝參數(shù)，在保證質(zhì)量的前提下調(diào)節(jié)能耗。在隨后的數(shù)字化印花過程中，按照客戶需求對腕帶進行個性化的定制生產(chǎn)。腕帶的外觀(如顏色、外觀設(shè)計、圖片、文字、大小等)通過應(yīng)用程序設(shè)定，并將印花任務(wù)交給數(shù)字打印機。為了能夠把每一個生產(chǎn)出的腕帶與相應(yīng)的訂單對號入座，訂單數(shù)據(jù)都存儲在 QR 碼中，該 QR 碼也印在腕帶上。由此，借助相機便可對印花質(zhì)量進行檢驗。通過人工智能的應(yīng)用，可以檢測到重疊、空隙、扭曲和花色變形等外觀缺陷的問題。根據(jù)質(zhì)量檢驗結(jié)果，每一個腕帶在剪切后被決定是否進入后續(xù)的加工流程。成功通過印花檢驗的腕帶則由自動導航車(AGV) 轉(zhuǎn)運到縫紉站點。AGV 上配備了各種傳感器和攝像系統(tǒng)，因此可以及早檢測到障礙物，并自主調(diào)整行駛路線。

腕帶縫紉應(yīng)用了多種數(shù)字技術(shù)。在員工登錄時，助理系統(tǒng)對工作臺可進行個性化調(diào)整，例如高度、能力水平、語言等，以便更好地適應(yīng)員工的個人需要。一方面，可以提高工藝質(zhì)量；另一方面，使工作臺更符合人體工程學的要求，提高工作安全性。此外，在該站點，針對每一個縫紉環(huán)節(jié)都會測量流程用時。使用數(shù)字化解決方案能夠使生產(chǎn)率提高 25%，同時可將流程用時的偏差降低 80%。掃描了 QR 碼后，員工便開始工作，同時開始測量縫紉流程的用時。 員工通過視頻得到逐步指導，從而完成任務(wù)。完成了一個工作環(huán)節(jié)后，工作站會自動識別，并自動播放后續(xù)的工作指南，員工不需要手動確認。此外，在此使用的傳感器與視覺信號聯(lián)網(wǎng)，會直接顯示執(zhí)行不正確的操作或者錯誤的組件選擇。 這樣，員工就可以直接在操作過程中更正，從而減少報廢產(chǎn)品率，確保產(chǎn)品的質(zhì)量。

圖5 亞琛數(shù)字能力中心DCC配備數(shù)字助理系統(tǒng)的自適應(yīng)縫紉站

在生產(chǎn)性服務(wù)領(lǐng)域，上文已介紹了在不同工藝流程的各個站點間，借助自動導航車實現(xiàn)工廠里的內(nèi)部生產(chǎn)物流。在物流領(lǐng)域，DCC在其示范物料倉庫里還應(yīng)用了另外一種數(shù)字技術(shù)，即Google眼鏡，目的是借助增強現(xiàn)實技術(shù)來提高流程質(zhì)量。 在此可以實現(xiàn)高達 25% 的生產(chǎn)率增長。應(yīng)用該技術(shù)的優(yōu)勢具體如下：物流員工在Google 眼鏡上看到數(shù)字化的任務(wù)單，他們可裝貨架或操作物料車。 同時，這也提高了工作的安全性和工作效率，因為手動檢驗和確認任務(wù)單的環(huán)節(jié)就省掉了。為了進一步優(yōu)化流程，DCC在物料倉庫里的箱子上都配備了RFID標簽。物流員工帶著一個集成 RFID 讀卡器的腕帶，當箱子從貨架上被取出時，該卡會自動識別這個箱子。 如果員工拿錯了箱子，聲學反饋會提醒員工，使其有機會立即更正。這樣，物流中出現(xiàn)的錯誤率可降低至 60%。

在學習工廠中，還展示了如何生成和存儲這些在整個數(shù)字化生產(chǎn)中，沿著生產(chǎn)鏈所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)接下來可以在績效管理系統(tǒng)中以清晰的結(jié)構(gòu)供人使用。例如，績效管理系統(tǒng)提供有關(guān)工藝流程、機器設(shè)備和員工生產(chǎn)率的信息。一方面，圖形處理的方式讓人能夠更快地了解所有工藝流程。另一方面，這也使流程分析和流程優(yōu)化成為可能。

圖6 借助數(shù)字化績效管理創(chuàng)建結(jié)構(gòu)清晰的生產(chǎn)情況總覽圖

隨著擁有“最先進技術(shù)”的示范和學習工廠4.0的建立，DCC得以為工業(yè)企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供有力支持。在整個生產(chǎn)鏈中對數(shù)字技術(shù)的大量應(yīng)用和采用數(shù)字化解決方案為不同的目標群體開辟了新的視角。以下將介紹哪些是DCC的目標群體、DCC 的教學目標，以及采用什么樣的教學方法來實現(xiàn)這一目標。

3.3 亞琛數(shù)字能力中心DCC的教學目標、目標群體和的教學方法

數(shù)字化的未來發(fā)展將對職場和生產(chǎn)過程產(chǎn)生重大影響。自動化的不斷推進讓很多員工感覺在工作中越來越受到威脅。[10]為此，DCC的教學目標是使企業(yè)及其員工為迎接新的職業(yè)世界做好準備、協(xié)助企業(yè)發(fā)展新的職業(yè)群體、發(fā)起并陪伴企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程。

雖然DCC的學習工廠展示的是紡織生產(chǎn)，但其目標群體并不局限于紡織行業(yè)的企業(yè)。學習工廠提出的數(shù)字化解決方案和示例在經(jīng)過調(diào)整后同樣可以轉(zhuǎn)移到其他行業(yè)運用。為了向企業(yè)持續(xù)性地闡明數(shù)字化轉(zhuǎn)型的內(nèi)容，并幫助他們實施數(shù)字化方案，DCC的服務(wù)面向不同地區(qū)、不同行業(yè)、不同規(guī)模的企業(yè)。在此背景下，數(shù)字能力中心DCC首先在學習工廠 4.0 開發(fā)了一系列常規(guī)和個性化的工作坊、研討會及培訓項目。在此類課程上，學員主要學習如何應(yīng)對職業(yè)世界發(fā)生的變化、了解數(shù)字化解決方案的潛力，以及數(shù)字化轉(zhuǎn)型和向工業(yè) 4.0 的發(fā)展會帶來哪些改變。在此基礎(chǔ)上，DCC接下來通過4.0潛力分析和開發(fā)項目為企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供個性化支持。在工作坊進行潛力分析和開發(fā)項目的過程中，企業(yè)會提出各種各樣的問題。例如，數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何取得成功？哪些數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用適合自己的企業(yè)，并且是否具有可持續(xù)性？將會面臨哪些挑戰(zhàn)？數(shù)字化戰(zhàn)略的內(nèi)涵是什么？如何成功實施數(shù)字化戰(zhàn)略？

為了幫助企業(yè)找到這些問題的解決方案，DCC在教學中著重使企業(yè)順沿六個關(guān)鍵階段/要素來解決問題。這六個關(guān)鍵階段或要素是信息、分析與診斷、設(shè)計、實施、評估和擴展。

圖7 亞琛數(shù)字化能力中心DCC用于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的教學方法

首先，對關(guān)鍵要素“信息”的教學主要基于在學習工廠 4.0 設(shè)立的實踐工作坊。 通過對生產(chǎn)過程做簡單、靈活的調(diào)整，使其從精益狀態(tài)(傳統(tǒng)的、非數(shù)字化)轉(zhuǎn)型為未來狀態(tài)(數(shù)字化)，從而讓學員生動地了解數(shù)字化轉(zhuǎn)型的含義。此外，學員與數(shù)字能力中心DCC的培訓導師一起做實踐練習，以此培養(yǎng)學員的數(shù)字化能力，并讓他們了解技術(shù)參數(shù)、先決條件和經(jīng)濟效益等方面的情況。

其次，就其他一些關(guān)鍵元素的教學體現(xiàn)于4.0潛力分析和開發(fā)項目中。4.0潛力分析(企業(yè)與DCC合作)的目標是制定一項含目標和路線圖的數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略。 這一任務(wù)涉及的是“設(shè)計階段”的教學。另外，企業(yè)數(shù)字化的維度也在當中需要得到更進一步的界定：是否應(yīng)將整個生產(chǎn)過程，還是某一生產(chǎn)領(lǐng)域/生產(chǎn)線，或者只是對一臺機器設(shè)備作為原型進行數(shù)字化轉(zhuǎn)型？對工業(yè) 4.0 應(yīng)當在購買新機器設(shè)備時做以考慮，還是通過改造公司現(xiàn)有的機器設(shè)備來引入工業(yè)4.0？

接下來涉及“實施階段”的教學，其中的任務(wù)包括如何選擇合適的技術(shù)和系統(tǒng)，以及開發(fā)原型等。在這一階段，要把數(shù)字技術(shù)和傳感器引入到生產(chǎn)中。完成此階段后，就可以啟動一個審查流程，并繼續(xù)后面的階段，即在生產(chǎn)中的測試或評估階段，以及優(yōu)化引入的數(shù)字解決方案。 在這些階段都得到了成功后，還可以對數(shù)字化解決方案進行擴展，例如把一臺機器設(shè)備原型擴展到整個生產(chǎn)線或者整個生產(chǎn)過程，亦或擴展到企業(yè)的其他生產(chǎn)點。

借助這樣多階段的教學方法，數(shù)字能力中心DCC得以為企業(yè)在他們向工業(yè) 4.0轉(zhuǎn)型的過程中提供最佳支持。從在學習工廠較為容易進行的知識傳授和能力培養(yǎng)入手，通過潛力分析和試點項目把數(shù)字化轉(zhuǎn)型積極引入企業(yè)。這種教學支持始終以和企業(yè)積極合作為背景。

4 結(jié) 語

迄今為止，亞琛數(shù)字能力中心(截至2019年年中)共接待了3 245名訪客，進行了14個開發(fā)項目，受到了廣泛好評。工業(yè)界對數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一主題的興趣日益濃厚。 然而，很多企業(yè)，特別是中小型企業(yè)，仍還處于這一進程的初始階段。 他們十分需要像DCC這樣的合作伙伴，為他們在能力培養(yǎng)和實施試點項目方面給予伴隨性的支持。 自 2017 年成立以來，DCC已不斷證明了“學習工廠 4.0”教學理念的成功性。數(shù)字化能力的持續(xù)性培養(yǎng)和企業(yè)的積極支持是數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功的關(guān)鍵。