Tự động hóa và robot sẽ không loại bỏ khoảng trống nhân lực - chúng sẽ định hình lại khoảng trống đó
Tự động hóa thường được xem là giải pháp cho tình trạng thiếu lao động trong ngành sản xuất. Từ góc độ kỹ thuật, giả định đó chưa đầy đủ. Robot, cobot, thị giác máy, nền tảng tự động và các hệ thống điều khiển có sự hỗ trợ của AI có thể loại bỏ những công việc lặp đi lặp lại, nhưng đồng thời cũng tạo ra các yêu cầu mới về chạy thử và đưa vào vận hành, lập trình, bảo trì, chẩn đoán, tối ưu hóa quy trình, an ninh mạng và đào tạo người vận hành.
Vấn đề nhân lực không biến mất khi một thao tác thủ công được tự động hóa. Thay vào đó, hồ sơ kỹ năng cần thiết sẽ thay đổi.
Tự động hóa loại bỏ công việc, không loại bỏ trách nhiệm
Tự động hóa công nghiệp đã làm thay đổi hoạt động sản xuất trong nhiều thập kỷ. Kể từ khi Unimate được đưa vào một dây chuyền sản xuất của General Motors năm 1961, các hệ thống robot đã từng bước đảm nhiệm các công đoạn hàn, xử lý vật liệu, lắp ráp, đóng gói, kiểm tra và các thao tác lặp đi lặp lại khác.
Các hệ thống ngày nay tinh vi hơn đáng kể. Robot có thể làm việc với hệ thống thị giác, cảm biến lực, khả năng dẫn đường tự động, học máy và các kiến trúc phần mềm ngày càng phức tạp. Tuy nhiên, mọi trạm tự động vẫn cần những người hiểu quy trình, cấu hình thiết bị, bảo trì phần cứng, diễn giải thông tin chẩn đoán và khôi phục hệ thống sau các tình trạng bất thường.
Sự phân biệt này rất quan trọng.
Một robot có thể thực hiện trình tự sản xuất mà không cần sự can thiệp của con người, nhưng hệ thống sản xuất bao quanh robot đó vẫn phụ thuộc vào kiến thức kỹ thuật. Chương trình PLC, mạch an toàn, bộ truyền động servo, mạng công nghiệp, cảm biến, HMI, robot và thiết bị quy trình phải vận hành như một hệ thống tích hợp.
Nút thắt nhân lực thực sự đang chuyển lên các khâu thượng nguồn
Khi đánh giá các dự án tự động hóa, các nhà sản xuất thường tập trung vào việc giảm nhu cầu nhân công vận hành. Câu hỏi khó hơn là điều gì sẽ xảy ra sau khi lắp đặt.
Một dây chuyền tự động có thể giảm số người cần thiết để thực hiện các thao tác lặp đi lặp lại, đồng thời làm tăng nhu cầu về các kỹ thuật viên có khả năng chẩn đoán lỗi trên nhiều lớp điều khiển.
Một sự dừng máy trong sản xuất có thể bắt nguồn từ cảm biến tiệm cận bị hỏng, trạng thái PLC không chính xác, hết thời gian chờ liên lạc, lỗi servo, điều kiện liên động, bộ điều khiển an toàn kích hoạt hoặc sự cố cơ khí. Việc xác định nguyên nhân gốc thực sự đòi hỏi kiến thức ở cấp độ hệ thống, chứ không chỉ kỹ năng vận hành thiết bị đơn giản.
Đây là lý do bảo trì và kỹ thuật điều khiển ngày càng trở nên quan trọng.
Người duy trì hoạt động của một dây chuyền sản xuất tự động có thể cần hiểu bản vẽ điện, logic PLC, Ethernet công nghiệp, điều khiển chuyển động, thiết bị đo lường, hệ thống an toàn, robot và các giao diện cơ khí. Tổ hợp kỹ năng đó khó tìm hơn nhiều so với một người vận hành sản xuất truyền thống.
Tự Động Hóa Nhiều Hơn Có Thể Tạo Ra Nhiều Việc Làm Chuyên Môn Hơn
Giả định phổ biến là tự động hóa trực tiếp làm giảm việc làm. Trên thực tế, tác động phụ thuộc rất nhiều vào cách các nhà sản xuất triển khai công nghệ.
Một cơ sở được tự động hóa cao có thể cần ít người hơn cho các thao tác thủ công lặp đi lặp lại, đồng thời tạo thêm các vị trí trong kỹ thuật điều khiển, robot, bảo trì máy móc, kỹ thuật quy trình, tích hợp hệ thống, phân tích dữ liệu và đào tạo kỹ thuật.
Từ góc độ kỹ thuật, đây không phải là một mâu thuẫn.
Tự động hóa làm thay đổi sự phân bổ công việc của con người. Sự can thiệp thủ công giảm xuống, trong khi trách nhiệm kỹ thuật tăng lên.
Thách thức là không phải lúc nào cũng có thể bố trí nhân sự cho những vị trí mới này chỉ bằng cách đào tạo lại một người vận hành trong vài giờ. Việc xử lý sự cố trong một hệ thống điều khiển công nghiệp đòi hỏi kinh nghiệm thực tế, các phương pháp chẩn đoán có hệ thống và sự quen thuộc với tương tác giữa phần cứng và phần mềm.
Khả Năng Bảo Trì Phải Được Tích Hợp Vào Hệ Thống Tự Động Hóa
Các nhà sản xuất nên xem khả năng bảo trì là một yêu cầu kỹ thuật thay vì việc chỉ được cân nhắc sau cùng.
Một hệ thống tự động hóa tinh vi về mặt kỹ thuật chưa chắc là một hệ thống sản xuất tốt nếu nhân viên bảo trì không thể chẩn đoán sự cố một cách hiệu quả.
Trong quá trình thiết kế hệ thống, kỹ sư nên xem xét khả năng hiển thị chẩn đoán, nhận diện lỗi, yêu cầu về phụ tùng thay thế, khả năng tiếp cận các linh kiện điện, giám sát mạng, quản lý cảnh báo, quy trình sao lưu và tài liệu bảo trì.
Chương trình PLC nên chứa các thẻ có ý nghĩa và logic chẩn đoán có cấu trúc. HMI nên cung cấp thông tin lỗi hữu ích thay vì các thông báo cảnh báo chung chung. Kiến trúc mạng nên giúp nhận diện các lỗi giao tiếp. Hệ thống an toàn nên cung cấp thông tin chẩn đoán phù hợp mà không khuyến khích các biện pháp vô hiệu hóa không an toàn.
Những quyết định này ảnh hưởng trực tiếp đến thời gian ngừng hoạt động.
Một hệ thống giúp tiết kiệm vài giây trong mỗi lần xử lý sự cố có thể tạo ra những lợi ích vận hành đáng kể qua hàng nghìn chu kỳ sản xuất. Vì vậy, nỗ lực kỹ thuật dành cho chẩn đoán và khả năng bảo trì có thể có giá trị tương đương việc bổ sung chức năng tự động hóa.
Không thể tách rời đào tạo khỏi kỹ thuật tự động hóa
Đào tạo thường được xem là giai đoạn cuối cùng của một dự án tự động hóa. Cách tiếp cận đó tạo ra những vấn đề không cần thiết.
Người vận hành và kỹ thuật viên nên được xem là người dùng hệ thống ngay từ đầu dự án. Yêu cầu đào tạo của họ nên ảnh hưởng đến thiết kế HMI, cấu trúc cảnh báo, quy trình bảo trì, tài liệu và các hoạt động chạy thử.
Đào tạo hiệu quả cần giải đáp những câu hỏi thực tế.
Trạng thái máy bình thường trông như thế nào? Người vận hành có thể phân biệt vấn đề của quy trình với lỗi thiết bị bằng cách nào? Những cảnh báo nào cần can thiệp ngay lập tức? Khi nào cần gọi nhân viên bảo trì? Kỹ thuật viên có thể xác định vấn đề bắt nguồn từ cảm biến, PLC, mạng, bộ truyền động hay thiết bị cơ khí bằng cách nào?
Những câu hỏi này có giá trị hơn việc chỉ dạy nhân viên nhấn nút ở đâu.
Kỹ thuật viên giỏi nhất không phải lúc nào cũng là người đào tạo giỏi nhất
Các nhà sản xuất thường giao trách nhiệm đào tạo cho nhân viên giàu kinh nghiệm nhất. Cách này có thể hiệu quả, nhưng năng lực kỹ thuật và khả năng giảng dạy là hai năng lực khác nhau.
Sau nhiều năm tiếp xúc với một loại máy cụ thể, kỹ thuật viên giàu kinh nghiệm có thể chẩn đoán lỗi theo trực giác. Tuy nhiên, kỹ thuật viên mới cần một phương pháp có thể lặp lại, giải thích lý do thực hiện từng bước chẩn đoán.
Do đó, đào tạo công nghiệp hiệu quả cần chuyển kinh nghiệm cá nhân thành các quy trình được ghi chép.
Cây xử lý sự cố, bản vẽ điện, ví dụ chẩn đoán PLC, lịch sử cảnh báo, danh sách kiểm tra bảo trì, bài tập mô phỏng và các kịch bản lỗi được kiểm soát có thể giúp chuyển hóa kiến thức chưa được ghi chép thành kiến thức có thể truyền đạt.
Điều này đặc biệt quan trọng khi những nhân viên giàu kinh nghiệm nghỉ hưu hoặc chuyển sang các vai trò khác. Nếu kiến thức xử lý sự cố quan trọng chỉ tồn tại trong trí nhớ của một người, nhà sản xuất sẽ phải đối mặt với rủi ro vận hành đáng kể.
Các dự án tự động hóa nên bao gồm kiến trúc kỹ năng
Một cách hữu ích để tiếp cận việc phát triển lực lượng lao động là lập bản đồ trực tiếp các kỹ năng kỹ thuật với kiến trúc tự động hóa.
Ví dụ, người vận hành có thể cần các kỹ năng cơ bản về vận hành HMI, diễn giải cảnh báo và quy trình khôi phục an toàn. Kỹ thuật viên bảo trì có thể cần kỹ năng khắc phục sự cố điện, chẩn đoán cảm biến, điều khiển động cơ và cấu hình bộ truyền động. Kỹ thuật viên điều khiển có thể cần năng lực lập trình PLC, kết nối mạng công nghiệp, điều khiển chuyển động và khắc phục sự cố có hệ thống.
Các kỹ sư cấp cao hơn có thể cần thêm kỹ năng về kiến trúc hệ thống, an ninh mạng, tích hợp dữ liệu, tối ưu hóa quy trình và quản lý vòng đời.
Cách tiếp cận này giúp việc đào tạo trở nên có thể đo lường.
Thay vì hỏi nhân viên đã hoàn thành một khóa học hay chưa, các nhà sản xuất có thể đánh giá liệu nhân sự có thể tự mình thực hiện các nhiệm vụ kỹ thuật được xác định trong khoảng thời gian và với tỷ lệ sai sót chấp nhận được hay không.
Sản xuất đa dạng sản phẩm làm thay đổi phương trình tự động hóa
Thách thức về lực lượng lao động càng trở nên phức tạp hơn trong hoạt động sản xuất đa dạng sản phẩm, sản lượng thấp.
Sản xuất khối lượng lớn có thể biện minh cho việc sử dụng tự động hóa chuyên biệt cao vì cùng một trình tự có thể được vận hành hàng nghìn hoặc hàng triệu lần. Sản xuất theo yêu cầu thường xuyên phát sinh thay đổi sản phẩm, thay đổi dụng cụ, thay đổi công thức, yêu cầu kiểm tra và điều chỉnh quy trình.
Trong những môi trường này, tính linh hoạt có thể có giá trị hơn mức độ tự động hóa tối đa.
Một hệ thống tự động hóa cao, đòi hỏi can thiệp kỹ thuật đáng kể mỗi khi sản phẩm thay đổi, có thể mang lại ít giá trị thực tiễn hơn một hệ thống bán tự động mà kỹ thuật viên có thể nhanh chóng cấu hình lại.
Đây là lĩnh vực mà chuyên môn của con người vẫn đặc biệt có giá trị.
Do đó, các nhà sản xuất nên đánh giá hoạt động tự động hóa dựa trên hiệu quả kinh tế tổng thể của quy trình thay vì số lượng robot. Thời gian chuyển đổi, nỗ lực kỹ thuật, yêu cầu bảo trì, mức độ phức tạp của việc lập trình, yêu cầu chất lượng và tính linh hoạt của người vận hành đều cần được đưa vào phép tính.
AI sẽ làm tăng nhu cầu phán đoán kỹ thuật
Tự động hóa có sự hỗ trợ của AI sẽ tiếp tục làm thay đổi phương trình này.
AI có thể giúp nhận diện các mẫu trong dữ liệu máy móc, phát hiện hành vi bất thường, hỗ trợ bảo trì dự đoán, tối ưu hóa các thông số sản xuất và hỗ trợ kỹ thuật viên khắc phục sự cố. Tuy nhiên, AI không loại bỏ nhu cầu phán đoán kỹ thuật.
Một tín hiệu rung bất thường vẫn cần người hiểu rõ máy móc. Một sai lệch quy trình không dự kiến vẫn cần người xác định nguyên nhân là do thiết bị đo, logic điều khiển, thiết bị cơ khí, biến động vật liệu hay điều kiện quy trình.
AI có thể giảm thời gian cần thiết để tìm kiếm thông tin, nhưng không tự động chịu trách nhiệm cho quyết định kỹ thuật cuối cùng.
Vì lý do đó, các tổ chức sản xuất trong tương lai sẽ cần những người am hiểu cả hệ thống công nghiệp lẫn công nghệ số.
Chiến lược nhân lực phải thay đổi cùng với chiến lược điều khiển
Các nhà sản xuất nên ngừng xem đầu tư vào tự động hóa và phát triển nhân lực là những chương trình tách biệt.
Khi một nhà máy bổ sung robot, thiết bị điều khiển bằng PLC, hệ thống kiểm tra bằng thị giác máy, thiết bị vận chuyển vật liệu tự động hoặc các hệ thống điều khiển chuyển động tiên tiến, yêu cầu về nhân lực sẽ thay đổi ngay lập tức. Vì vậy, kế hoạch đào tạo nên được xây dựng song song với kiến trúc tự động hóa.
Các nhà máy hiệu quả nhất nhiều khả năng sẽ kết hợp ba yếu tố: tự động hóa cho công việc lặp đi lặp lại, các hệ thống kỹ thuật cung cấp khả năng chẩn đoán mạnh mẽ và chương trình đào tạo có cấu trúc nhằm phát triển năng lực kỹ thuật xoay quanh các hệ thống đó.
Điều này tạo ra một mô hình vận hành bền vững hơn.
Không nên chỉ đánh giá tự động hóa bằng số lượng công việc thủ công bị loại bỏ. Cũng cần đánh giá bằng mức độ hiệu quả mà lực lượng lao động còn lại có thể vận hành, bảo trì, khắc phục sự cố và cải tiến hệ thống tự động hóa.
Lợi thế sản xuất tiếp theo sẽ là năng lực kỹ thuật
Lực lượng lao động sản xuất trong thập kỷ tới sẽ khác với lực lượng lao động của thập kỷ trước.
Robot sẽ tiếp tục trở nên mạnh mẽ hơn. Robot cộng tác sẽ mở rộng sang những ứng dụng trước đây cần đến lao động thủ công. AI sẽ ngày càng hỗ trợ việc kiểm tra, bảo trì, lập lịch và tối ưu hóa quy trình. Các hệ thống di động tự hành sẽ đảm nhiệm nhiều hơn công việc logistics nội bộ.
Không tiến bộ nào trong số này loại bỏ nhu cầu về nhân sự có tay nghề.
Thay vào đó, họ nâng cao trình độ kỹ thuật của những người chịu trách nhiệm về nhà máy.
Các nhà sản xuất hưởng lợi nhiều nhất từ tự động hóa không nhất thiết là những đơn vị lắp đặt nhiều robot nhất. Đó sẽ là những tổ chức có khả năng tích hợp tự động hóa với kiến trúc điều khiển dễ bảo trì, hệ thống chẩn đoán thiết thực, chuyển giao kiến thức có cấu trúc và phát triển nhân lực liên tục.
Vì vậy, vấn đề nhân lực trước mắt không đơn thuần là thiếu người.
Đó là tình trạng thiếu người có năng lực kỹ thuật phù hợp với các hệ thống công nghiệp ngày càng phức tạp.
Robot đang thay đổi công việc. Các nhà sản xuất phải thay đổi cách phát triển đội ngũ vận hành và bảo trì chúng.
