数字化人才应具备什么能力(如何培养数字化人才)

研究数据显示,2020年,我国ICT领域从业人员缺口已达到1246万,其中人工智能、云计算、大数据等新兴领域人才缺口达到904万,巨大的数字化人才缺口,已成为当前企业推进数字化转型的拦路虎。

谈数字化人才培养及能力提升

更大的问题在于,就中国规模以上工业企业的结构看,84.2%的属于小型企业,这些企业信息化底子薄,数字化投入能力有限,既无能力和大型企业争夺人才,又无能力培养面向未来的急需人才,双重发展困境使中小企业对推进数字化转型的积极性不高。

本文将就两点展开论述,一是讨论数字化转型对数字化人才能力的需求二是从产学合作角度分析如何培养具备数字化能力的复合型人才

数字化转型对人才能力的新要求

在数字化转型过程中,传统企业管理和技术人才所遵循的熟练地标准化操作已经难以满足智能化时代的工作方式和发展需求。随着数字技术与传统业务的深度融合,新模式、新业态、新场景的出现要求企业管理者和技术工程师具备更专业的数字化技能素养。从业务领域看,管理者希望技术人员具备复合和交叉的知识体系,融合数字化技能和专业领域知识,实现数字化设计和制造。从对企业环境分析出发,技术人员需要具备适应数字环境能力,如适配智能制造体系、实现机器协同、对智能环境有深度认知,并进行快速学习和思考的能力。

笔者基于新技术环境、系统设备、数据处理、工艺制造等层面对技术人员的数字化能力需求进行深入分析,提炼出数字化技术人才必须具备的四大能力:

首先,适应数字环境能力。指技术人员适应企业新技术环境变化,实现快速学习和合作,涉及设备系统、工艺制造以及企业智能工厂系统不同层面,满足研发、生产、制造等不同环节工作需求。由于企业数字化转型的持续深入推进,要求技术人员能够深入数字环境,推动数字技术与业务深度融合、实现快速学习思考。而以往仅围绕一种或单一项目实施的产学合作方式与当前企业数字化发展阶段的多重及持续需求已不匹配,亟待前瞻探索新技术环境中人才培养的系统做法,以应对新技术所带来的持续性挑战。

其次,智能设备操控能力。指技术人员对智能设备和软硬件系统操作使用,具有生产制造推进的相关经验,熟悉计算机的编程和修改。目前,已经有行业机构专家提出结合设备系统的操控,通过“一对一”、“师傅带徒弟”等形式提升技术工人和工程师智能设备操控能力。但问题在于,数字化转型中设备、系统和平台的更新变革速度加快以及覆盖面变得更广,传统“师徒制”的低效率和低覆盖面已经无法满足新技术环境的要求,技术人员所面临的操作对象变化显著。

第三,数字抽象分析能力。指实现数据采集、集成、预测、分析,熟悉掌握主流数据库系统,如组织协调主数据模块工作的开展。数字抽象分析能力是数字化转型中不可或缺的关键能力,对企业生产制造、工艺设计以及销售相当重要,目前尚未解决转型中出现的“数据孤岛”问题。传统的封闭、模糊、少量的数据采集、分析、预测等过程已经无法满足业务需要,因此企业面临技术人员数字抽象分析能力提升难题。

最后,仿真模拟能力。指实现研发设计和生产制造环节中的工艺、流程优化。这需要工程师拥有良好的机械、控制、汽车等专业理论知识,并熟练运用二维软件或三维软件(UI软件)、工业设计软件、编程软件(Java、C语言等)。有学者建议,可以通过典型项目教学、直接引入企业课程等方式实现学生能力提升。但研究发现,伴随数字技术和业务深度融合以及智能工厂系统的形成,企业大量紧急工艺制造难题,难以通过传统项目教学模式进行人才培养,需要将业务技术前沿与数字化技术深度融合,开设一批复合集成的课程以满足企业实际需要。

如何培养数字化人才并提升能力

在梳理数字化转型对人才能力需求后,接下来围绕数字化能力的四点需求,以技术人才数字化能力提升为主线,探索以产教融合方式推进人才培养,为企业数字化转型,特别是中小企业数字化转型提供参考。

针对适应数字环境能力提升。由于经历了设备、系统、工厂架构的全方位改进,技术人员的工作环境和场所发生了显著变化,个体能力要求也出现变化,急需提升技术人员适应数字环境能力。面对全新的数字化能力需求,我认为有必要突破传统产学合作形式,进一步强化企业和高校的联接,形成立体全方位的合作模式,培养工程人才的适应数字环境能力。在应对上述情景和挑战时,包括华为、阿里、科大飞讯等科技企业,都在通过深度参与高校人才培养,深化产学合作,依托自身人才、技术和资源等优势,帮助学校探索教育教学改革举措,全面提升工程人才适应数字环境能力。

针对智能设备操控能力提升。从原来简单的设备到智能化设备,以及平台化系统,对技术人员的智能设备操控能力有着更高的要求。面对数字化转型中设备、系统和平台的更新换代、变革速度不断加快以及技术覆盖面变得更广,企业可以多举办技能实践赛事和内部交流,注重技术人员智能设备操控能力的提升,以满足企业设备更新换代、系统升级改造的需要。同时通过拓展“师傅带徒弟”、“手把手”传统教学模式,提升技能人才的智能设备操控能力。

针对仿真模拟能力提升。由于数字技术和研发、工艺、制造等环节融入加深,从搞研发到制造的全业务流程模式正在发生变化。企业出现的大量新的制造研发问题,难以通过传统案例讲授模式进行,需要围绕业务技术前沿与数字化技术深度融合实现人才能力提升。比如海康威视作为典型数字化技术和业务深度融合的企业,探索出“前沿课程开发”模式以应对新技术环境的挑战,为传统企业数字化转型提供借鉴。

海康威视研究院结合智能计算、数据多样化处理、软硬件基础设施操作、各种可视化技术和工具,构建了大数据技术课程体系,面向新进入企业的工程师开设了30多门课程,其中大多数都是行业领域前沿、最新的基础课程,涉及深度学习、大数据架构、算法设计、工具使用等,并要求新进入企业的工程师进行为期一年的课程学习。这些基础的课程培训解决工程中一些问题,比如技术开发有什么要求,解决了行业中的什么难点,甚至针对具体领域技术。

针对数字抽象分析能力提升。由于业务数据的增多和数据集成方式的变化,技术人员采集的数据量级和分析模式发生变化。全新的工厂信息架构的形成,正在涌现出内外部和上下游不同类型数据,传统封闭、模糊、少量的数据采集、分析、预测等处理过程已无法满足业务需要。为应对大数据、云计算和多类数据集成,教育部门可以与国内领先的技术厂商合作,探索出“数字化平台认证”的学习模式,为面向数字化转型中的技术人员能力的提升构建可持续深化的学习平台、上升空间和认证体系。

谈数字化人才培养及能力提升

笔者认为,企业数字化转型进程能否顺利推进并最终走向全面化,中小企业是关键。只有广大中小企业利用数字化技术积极推动业务变革,产业数字化进程才有了基础,中国数字经济的发展才具备长远发展的条件。

作为决定数字化转型实践能否落地的核心,人才将在这一进程中发挥至关重要的作用,当数字化转型不断提速,数字化人才缺口仍然会在很长一段时间成为困扰企业转型与发展的大问题,但通过突破传统产学合作形式,积极引入国内各行业领先的数字化技术和平台厂商,强化企业需求和高校课程的联接,探索“前沿课程开发”模式以应对新技术环境的挑战,将能在很大程度上补充人才缺口以及缓解这一问题。

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