“工业40”时代下的企业员工素质需求特征及其对职教的启示

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1、“工业4.0"时代下的企业员工素质需求特征及其对职教的启示【摘要】“工业4.0”时代下的企业对员工素质需求特征主要体现在以下几个方面：系统化的思维、跨学科复合化素质、信息化素养。面对新的需求特征，职业教育需要在以下方面做好应对工作：确立面向未来多方面素质发展的培养目标、打破学科界限的专业设置、安排具有选择性的课程内容、加强数字化教育。【关键词】“工业4.0"；企业员工素质需求特征；职业教育【中图分类号】G710【文献标志码】A【文章编号11005-6009(2016)47-0023-04【作者简介】赵文平，天津职业技术师

2、范大学职业教育学院(天津，300222)教师，副教授，主要研究方向为职业教育课程开发、职业教育教学设计、德国职业教育。“工业4.0”被视为世界具有时代性的新工业革命，给生产、生活等方面带来了新的影响。“工业4.0”以智能化、信息化、数字化等为基本特征，对企业生产方式、组织方式、人力资源等提岀了新的挑战。其中影响最根本、最深远的是企业员工素质，“工业4.0"时代下企业员工素质需求的新特征是什么？企业到底需耍什么样的人才？面対新的需求特征，职业教育应如何面对？本文试图探讨“工业4.0"时代下的企业员工素质需求特征及其对职教的

3、启示。一、“工业4.0"时代下的企业员工素质需求特征“工业4.0"会引发以下变化：(1)IT领域可能经历巨大的升值，将会出现新的职业，比如首席数字官(CD0)、网络设计者、社会媒体管理者、数据科学家、数据架构师、IT安全专家、IT服务管理者、软件开发者等等。(2)企业将会为员工经常提供弹性的时间和地点处理工作任务，家庭办公将会大幅增加，传统的考勤式的企业管理文化将会被排除。(3)公司的界限将会越来越被打破，将会有人批自由职业者在网上提供他们专门化的服务平台。(4)通过外界的联系和弹性的工作场所，将会形成一些彼此合作的团队

4、。［1］视频会议、3D真实会议将会大范围出现。德国的一项研究成果归纳岀5个“工业4.0”对技术工人?Y格的耍求增加的指标：全面集成与信息透明、生产系统的自动化增加、自我管理与通过对象决策、数字化沟通与交互管理功能、员工使用的灵活性。［2］博世集团CEO沃尔克马尔?邓纳尔博士(Dr.rer.nat.VolkmarDenner)曾提出这样的观点，“"工业4・(r将改变在制造业领域从业人员的资质要求。一方面，对于拥冇工程背景与IT技能的人才需求将会上升；另一方面，对于重复性劳动以及低水平的工作人员需求则会降低”。［3］归纳起来

5、，“工业4.0"时代下的企业对员工素质需求重点突出以下几个方血的特征：系统化的思维、跨学科复合化素质、信息化素养。(-)系统化的思维传统的工业生产方式主耍是流水式生产大批量相同的产品，企业员工分布在固定生产线上的固定岗位，进行着重复的操作，只需要掌握自己所在岗位的知识和技能，不需要考虑其他的生产环节。而在“工业4.0”的智能工厂中，其实没有固定的、标准的、模式化的生产流程，因为智能工厂中没有统一的、相同的产品，工厂生产的是面向个体特殊需求的个性化产品，自然它们的生产原料、生产工序是有差异的。所以，“工业4.0”的智能工厂

6、生产线通过预先设置的数据程序可以自动装配不同的元件，按照不同的流水线生产各具特性的产品。生产线不是不变的而是动态的，牛产满足每一特殊需求的个性化产品；生产方式不是固定的而是模块化、动态配置的，它能够随时动态调整生产设计方案。在这种新的生产方式中，未来员工的岗位职责将从简单的机械执行层面转为更加复杂而重要的计划、控制、操作和协调等多个层面,传统的单一分工式的局限于某一局部的操作将不再重耍，而加工、维护和系统维修等面向全面系统的工作变得越来越重要，特别要求员工具备系统化的思维。每个员工都将参与到解决问题的工作流程中，整个工作

7、流程实际上是一个系统的有机整体：人和人、人和机器、机器和机器之间彼此协调，形成彼此交流互动的系统格局。具体的加工生产者不再盲目地为了生产而生产，加工生产的同时不仅要考虑为谁生产，而且要考虑生产的基础原料等，每一项工作都应放在彼此联系的系统中的信息点来考虑。企业员工的角色将发生很大的转变，他们将由操作者转变为智能设备的管理者，他们要对嵌入式系统的智能设备的运作进行检测、监督和协调，要对其进行规划、决策和评估，要对嵌入式系统的智能设备进行保养和维护；他们将涉及整个企业的物流管理、人机互动及3D技术在生产中的应用，需耍掌握整个

8、牛产流程，具备系统化的思维。（二）跨学科复合化素质夏妍娜、赵胜在《工业4.0——止在发生的未来》一书中列举了“工业4.0”时代企业所需耍的合格人才：一是交叉人才，这类人才把机械工程等传统工程学科以及信息、计算学科的知识融会贯通，从而成为“数字-机械”工程师，企业对这类人才的需求将大幅增加。二是数据科学家，他们是分析平