什么是“工业5.0”？

      “工业4.0”一词首提至今已有10多年，随之而来的是智能制造、数字化转型和工业互联网的出现和快速发展。现在，随着“工业5.0”的到来，工业生产的下一阶段已经到来。

      根据欧盟委员会的说法，与工业4.0相比，工业5.0意味着范式转变。工业5.0源于工业4.0，但并非简单延续，而是更加注重社会和生态价值：其要求工业生产必须尊重和保护地球生态，将工人的利益置于生产过程的中心位置，进而使工业可以实现就业和增长以外的社会目标，成为社会稳定和繁荣的基石。

      所以，关键问题在于未来技术如何与社会和环境更紧密地联系在一起。根据欧盟委员会的说法，工业4.0的发展越来越偏离社会平等和可持续性的原始理念，更多地转向数字化和人工智能（AI），以提高生产的效率和灵活性。

为什么需要重新调整工业4.0

      工业4.0和智能工厂发展的所有概念都是通过提高流程效率来推动的。信息物理系统 （CPS）、人工智能、大数据、工业互联和工业物联网就可以实现价值链所有领域的自动化和智能化。

      现在，工业4.0的理念和相关的创新都已基本实现。无论公司规模如何，更高的效率意味着更高的营业额。但投资成本和许多企业缺乏熟练工人，仍然阻碍了工业4.0技术的进一步广泛使用。

      另一方面，这种转变对人们的影响始终存在一个问题：在一个大量工作由机器自动化处理的行业中，工人们处于什么位置？

      这导致许多工作被淘汰。根据波士顿咨询2017年的预测，到2025年，仅在德国就有近800万个工作岗位受到影响。其中，技术工人的比例超过60%，因此被淘汰的不仅仅是低技能工作。该研究估计，制造业工作岗位将减少约130万个。

      这就是为什么工业5.0采用更加以人为本的方法，从而将工业的数字化转型与社会发展更紧密地联系起来。

工业5.0的三大核心要素

      正如欧盟委员会阐述，工业5.0的概念并不代表一个转折点。它有三个核心要素：以人为本，可持续性和工业弹性。这与自工业1.0以来追求提高效率、改进质量和降低成本的以系统为本的制造有本质不同，工业5.0在欧洲社会被许多学者认为是下一个10年的制造业关键性变革方向。

核心要素#1：以人为本

      工业4.0和工业5.0之间最重要的区别是生产过程中人与机器之间的关系。工业5.0更像构建了一种欧洲工业与新兴社会趋势和需求共存的方式，尝试把公认的机器人技术优势与人类先进的批判性思考等认知能力相结合。其技术分析模型中强调以人为本，突出人的地位，进一步提高社会福祉。

      关于上述困境——即由于先进的自动化和数字化而变得过时的工作，解决这个问题的常见方法是使员工的技能适应不断发展的技术需求。继续教育和培训应该提供必要的知识和技能。然而，工业5.0采取了不同的方法，更侧重于使用技术来补充人类工作。

核心要素#2：可持续性

      可持续性已经是工业4.0的一个重要主题，在工业5.0的背景下，这一领域的重要性继续增加。

      为了实现这一目标，欧盟内部的工业生产是在影响日益深远的法律框架内进行的。毕竟，“绿色新政”是欧盟对许多工业部门、能源密集型行业仍然产生过多温室气体排放这一事实的回应。

      工业5.0还旨在为资源消费找到解决方案。首先是关于循环经济的，欧盟立法已经在这方面确定了提高二次原材料（即回收商品）的质量和百分比的方向。仅靠技术方法不足以实现这一目标。为了优化回收周期，材料和产品的设计必须更加注重高效回收。

核心要素#3：弹性

      第三个核心要素是提高供应链的弹性。新冠病毒大流行表明了全球供应链的脆弱性。作为回应，欧盟委员会设立了“恢复和复原基金”。

      它支持欧盟成员国的工业化改革、绿色可持续发展、数字化转型和社会责任的投资。行业本身也有许多工具来应对甚至预测颠覆。通过大数据和复杂的数据分析方法，可以实时评估潜在风险。

 

工业5.0的革命性

      工业5.0最重要的考虑因素之一是打开人与机器人之间的物理接口。工业5.0更加需要让机器人去做那些单调、危险、脏乱差的工作，人类则是去做富有创造性和感兴趣的工作，但机器人更能够理解人类在工作中的意图以及思考。这种技术人员被称为“新领”，“新领”工人不一定要拿到四年制学位，但需要掌握新技术和软技能，这将成为制造业的未来。

      传统设备管理多采用人工预防性维护的方式，维护人员每天按部就班，做简单枯燥的巡检工作，一些高危场所的设备因安全因素要么因巡检不及时存在停机风险，要么巡检时存在安全问题。

      与以自动化为主要特征的工业4.0不同的是，工业5.0模式的优势在于使定制化更具潜力，也更容易诞生全新的经济模式，并使工作更具创造性、长期性、高价值。得益于此，人们可以做一些自己最擅长的事情—— 解决问题、数据分析、为流程改进和产品创新制定策略，以及更迅速做出明智的决策。【1】

 

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【1】节选自《控制工程网》