以人为本，使工厂效率最大化

在不断向端到端自动化迈进的过程中，技术不断地颠覆了工业企业中人与机器之间的界限。随着人工智能在云计算资源的支持下取得的最新进展，我们现在必须问自己，“我们还需要人们直接参与制造业多久?”

事实是，我们将一直有人参与过程制造工厂。因此，也许更好的方法是寻找方法来创造一个环境，在这个环境中，我们能够平衡人和技术的最佳属性，以确保通信、安全和生产的优化。本文将探讨组织中的新角色，以及为支持关键的人为因素而创造的技术将如何帮助人类和机器协作，在未来几十年里为社会提供所需的突破性生产力进步。

机器与人的联系

早在20世纪50年代，科学家们就在探索人与机器之间的关系，并发起了一项名为功能配置研究．虽然科技在过去70年里不断发展，但科学家保罗·菲茨的基本发现是费茨列表，在很大程度上仍然有效。功能分配已经成为系统工程的核心组成部分，它的主要目的是提供一种合理的方法来确定哪些系统级的功能应该由人来执行，哪些应该由机器来执行。尽管已经开发了其他方法，但在当今更为复杂的制造业世界中，菲茨列表仍然是最常被引用的研究。

在他的研究中，菲茨概述了人们占优势的六个方面。这些领域包括察觉、感知、判断、归纳、即兴创作和长期记忆。相反，根据Fitts的说法，机器在速度、功率、计算、复制、同步操作和短期记忆方面表现出色。

因此，在考虑技术投资时，重点不应简单地放在用机器取代人，而应放在如何利用人和机器的积极属性，建立生产性和共生关系上。

突出人的因素

你可能会认为，随着时间的推移，计算机内存价格的大幅下降意味着20世纪50年代的菲茨清单不再适用。然而，许多组织只是简单地投资于数据存储，而没有考虑如何在实践中访问、理解和使用数据。只有相关且可操作的数据才有意义。这就要求数据能够被处理，并为人们适当地可视化。数据很容易让人不知所措，让事情变得太复杂。了解人为因素是避免这些问题的关键。

人类记忆与机器记忆的工作方式不同。虽然机器非常擅长捕捉和存储数据，但人类能够记住感知、图像和感觉。因此，只有人可以利用人的属性，从经历过的事情或从过去的经验中记忆的事情中创造更好的理解。

可靠性是另一个例子。机器只有在它们被编程的特定情况下才可靠，即在生产线上重复同一组动作。然而，人们通过他们的感知能力、即兴创作能力、检测能力以及其他属性，在确定的操作领域内外都是可靠的，因为他们可以不断地适应。因此，人和机器的可靠性不能用同样的方法来衡量。技术只能做我们要求它做的事情，而当意外发生时，人们能够创造新的流程或情况。

也许人类适应性最相关的例子是对COVID-19大流行引起的动荡的反应。在几乎所有级别的工人都在家工作或由基本人员管理流程的情况下，像往常一样，企业需要创造性的变通办法来保持生产流程的运行。在许多方面，这些适应之所以成功，是因为人的创造力和适应性，而不是机器。

随着技术的发展，特别是过程制造工厂的自动化，系统变得更加复杂。随着存储数据价格的下降和基于云的系统的出现，越来越多的信息可用于数据挖掘，但总的来说，流程行业还没有投入数百万美元来确保数据可以有效利用。

管理和挖掘数据是一项“人”活动。因此，用机器代替人的概念不应该成为重点。相反，重点应该放在实现能够被车间人员有效使用的技术上。

物联网的复杂性和优势

物联网和工业物联网(IIoT)为过程制造带来了更多的复杂性和巨大的优势。工业物联网汇集了更多的组件，提供了更多的数据和连接，创造了需要更少的人来管理流程的情况，并加快了管理制造流程的速度。但是，随着所有这些指数级的、不断增长的变化，问题仍然存在。我们如何应对人们如何在这个快速变化的环境中工作和发展?

如果我们想让技术发挥作用，我们需要为人们设计它。回顾Fitts列表和对人为因素的理解，重要的是要认识到人在过程制造环境中的真正相关性。

流程由组织中不同级别和不同站点的许多人运行。没有一个人什么都知道。例如，在操作层面，有几个团队。每一个都有不同的目标和兴趣。这些团队在不同的班次上活动，并向线上的各种主管报告，而这些主管反过来可能会向公司结构报告。所有这些人和团队都在以某种方式使用技术来完成他们的工作。被部署的技术旨在帮助人们和团队更有效地协同工作，从而比难以使用并需要人们调整自己的行为来使用它的技术更成功。

一般来说，人在经历、感知和情感方面有很好的记忆力，但与机器相比，人在处理数据时就不那么可靠了。以12小时轮班为例。在轮班期间，有多少数据被保留或遗忘?在良好的情况下，生成的数据可能会被保留很大比例。工作压力大的时候，可能只有一半。将数据传递给下一个团队将直接受到此影响，特别是当沟通的错误和遗漏被考虑在内时。

人们总是有点不精确。依靠人们记住所有的信息，并通过口头或书面文件可靠地进行交流，这总是有问题的。不准确的沟通会导致许多不同的问题，包括安全问题。

认识到信息传递不精确所引起的问题，需要提供易于使用的技术来支持人们克服他们的自然局限性。然而，如果这项技术不仅仅是处理数据，还能提高人类的自然能力，让他们在轮班期间创建的见解转移到下一个班次，从而更好地理解正在发生的事情，并能更快速有效地采取行动，那么将会有更大的好处。通过技术，轮班团队之间的协作创造了更高水平的效率、质量和安全。

高质量数字换挡切换过程

换班期间共享的信息是连续性的关键基础。它作为相关事件和条件的运行协议，共同描述了特定时期内制造过程的状态。为了协调所有这些资源，数字轮班管理解决方案形式的技术允许交接，并提供工厂运营的正式数字记录，可以以数字形式交付给制造组织的所有成员。

应对COVID-19大流行的经验凸显了制造团队之间数字通信的优势。数字化支持帮助团队在危机期间维持生产流程，管理安全问题，并在异常情况下保持质量，但随着正常恢复，数字化支持可以继续提供宝贵的支持。

拥抱科技和人为因素

技术不会取代人。我们的目标应该是利用技术使人们能够利用他们的自然能力并提高他们的表现。成功的制造企业将采用一种提升人和技术属性的方法，以帮助人机网络以更协作的方式协同工作。这将确保工厂所有职能部门的透明度、可靠性和可见性，以帮助团队更好地沟通和优化结果。换句话说，以人为中心的技术，即以人为本设计的技术，使组织团队能够提高生产力、成本效率、质量和安全性。

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