Outlook on human-centric manufacturing towards Industry 5.0

Yuqian Lua,*,?Hao Zhenga,?Saahil Chanda,?Wanqing Xiaa,?Zengkun Liua,?Xun Xua,??Lihui Wangb,Zhaojun Qina,?Jinsong Baoc

a.?Departmentof Mechanical and Mechatronics Engineering, The University of Auckland,Auckland, New Zealandb.?Departmentof Production Engineering, KTH Royal Institute of Technology, Stockholm, Swedenc.?Collegeof Mechanical Engineering, Donghua University, Shanghai, China

DOI：https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2022.02.001

發(fā)表于：1 February?2022

一、摘要最近提出的工業(yè)5.0倡議將關(guān)注重點(diǎn)轉(zhuǎn)向工人福祉、可持續(xù)性和彈性。該倡議也引發(fā)了關(guān)于未來制造業(yè)的討論，即制造業(yè)應(yīng)該以人為本——將工人福祉置于制造過程的核心，而不是以系統(tǒng)為本——僅追求提高效率、改進(jìn)質(zhì)量和降低成本。因此，本文探討了人本制造的概念、需求、參考模型、使能技術(shù)和架構(gòu)。我們認(rèn)為人本制造最終應(yīng)滿足工人需求金字塔中各層級(jí)的需求——從安全和舒適的基層需求到尊重和自我實(shí)現(xiàn)的最高層需求。人機(jī)關(guān)系也會(huì)沿著5C路線進(jìn)化——從當(dāng)前的共存（Coexistence），合作（Cooperation），協(xié)作（Collaboration），走向未來的共情（Compassion）和協(xié)同進(jìn)化（Coevolution）。因此，人本制造系統(tǒng)需要具備雙向共情和主動(dòng)溝通能力，以及協(xié)作智能，以建立可靠的人機(jī)協(xié)同進(jìn)化關(guān)系，從而形成高性能的人機(jī)團(tuán)隊(duì)。最后，本文詳細(xì)討論了人本制造的使能技術(shù)和挑戰(zhàn)。二、介紹由于國民生產(chǎn)總值并不能完整描述居民生活水平，居民幸福感正成為衡量社會(huì)繁榮的重要標(biāo)準(zhǔn)。在此背景下，2021年歐盟提出工業(yè)5.0倡議，呼吁制造業(yè)應(yīng)當(dāng)以人為本，即人本制造，將工人福祉置于制造過程的核心。這與自工業(yè)1.0以來追求提高效率、改進(jìn)質(zhì)量和降低成本的以系統(tǒng)為本的制造有本質(zhì)不同。但是，人本制造目前還是一個(gè)模糊概念，迫切需要深入的系統(tǒng)研究。具體來說，需要回答以下關(guān)鍵問題：1.制造業(yè)工人的基本需求是什么？能否定義一個(gè)工人需求模型，并使用該模型衡量人本制造成熟度？2.未來制造系統(tǒng)中人類角色是什么？3.什么是人本制造？與系統(tǒng)為本制造有何不同？4.人本制造的使能技術(shù)有哪些？5.人本制造的早期案例有哪些？6.人本制造面臨的重大挑戰(zhàn)是什么？

因此，我們?cè)噲D在這一可能的工業(yè)轉(zhuǎn)型之初系統(tǒng)地討論人本制造，希望在這一新興研究方向上激發(fā)實(shí)質(zhì)性的討論、辯論和發(fā)展。

三、 工人需求金字塔 有必要在討論人本制造之前回答關(guān)鍵問題1，即明確工人需求。基于馬斯洛提出的5層人類需求金字塔，我們提出了一個(gè)描述制造業(yè)工人不同層級(jí)需求的工人需求金字塔，如圖1所示。

圖1. 工人需金字塔

第一層：安全。身體安全是首要需求。當(dāng)前制造業(yè)對(duì)工人的保護(hù)機(jī)制主要是隔離保護(hù)和被動(dòng)保護(hù)。未來，保護(hù)機(jī)制需要走向主動(dòng)保護(hù)，環(huán)境可以感知和預(yù)測(cè)工人的行為，并自適應(yīng)地規(guī)劃和執(zhí)行安全的人機(jī)交互。另外，工人的合法權(quán)益也要得到保障。

第二層：舒適。與第一層的身體安全不同，舒適需求關(guān)注工人的生理和心理健康。研究應(yīng)包括工作環(huán)境、操作工具和控制界面的靜態(tài)工效學(xué)設(shè)計(jì)，以及降低身體疲勞的動(dòng)態(tài)工作流程管理。制造環(huán)境應(yīng)盡可能減少工人精神負(fù)擔(dān)，保持工人心理健康。另外，人機(jī)交互過程中的個(gè)人隱私也應(yīng)得到保障。

第三層：歸屬。人類是一個(gè)依賴合作實(shí)現(xiàn)生存和繁榮的社會(huì)物種，因此該層關(guān)注工人的人際關(guān)系、聯(lián)系以及團(tuán)隊(duì)歸屬感等情感需求。在該層，工人與機(jī)器應(yīng)當(dāng)形成可信賴的伙伴關(guān)系，通過積極的雙向共情、溝通、分享和關(guān)懷實(shí)現(xiàn)共同目標(biāo)。

第四層：尊重。尊重需求是否得到滿足，是員工從“愿意工作”向“樂于工作”轉(zhuǎn)變的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。雖然尊重是一種內(nèi)在品質(zhì)，但也受外部因素影響，如同齡人的認(rèn)可和贊揚(yáng)。游戲化獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制可被用來強(qiáng)化個(gè)人自尊。

第五層：自我實(shí)現(xiàn)。自我實(shí)現(xiàn)包括挖掘個(gè)人潛能、自我滿足、尋求個(gè)人成長(zhǎng)和高峰體驗(yàn)。在該層面上，制造系統(tǒng)和流程應(yīng)該為工人提供個(gè)性化的共同學(xué)習(xí)和共同探索體驗(yàn)，最終實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器之間的雙向?qū)W習(xí)和協(xié)同進(jìn)化。

當(dāng)前的研究主要關(guān)注情境化工作間設(shè)計(jì)、工作流程優(yōu)化和知識(shí)傳播，而缺乏考慮人與環(huán)境之間的交互的復(fù)雜性，以及工人的職業(yè)健康和安全需要，也因此為面向3-5級(jí)需求的研究留出一片藍(lán)海。人本制造需要致力于創(chuàng)造個(gè)性化的制造體驗(yàn)，以識(shí)別個(gè)體在性別、人體形態(tài)、生理和心理狀態(tài)、團(tuán)隊(duì)行為、動(dòng)機(jī)和長(zhǎng)期職業(yè)目標(biāo)方面的差異，最終創(chuàng)造一個(gè)個(gè)人福祉和制造業(yè)可持續(xù)增長(zhǎng)相輔相成的“良性循環(huán)”。

四、 人本制造?以人為本的基本原則是“人永遠(yuǎn)不應(yīng)該屈從于機(jī)器和自動(dòng)化，而是機(jī)器和自動(dòng)化應(yīng)該屈從于人”。所以我們定義人本制造即以人類福祉為核心價(jià)值的制造實(shí)踐，為工人的工作、學(xué)習(xí)和成長(zhǎng)提供安全、舒適和激勵(lì)的環(huán)境，從而確保可持續(xù)的卓越制造。如圖2所示，技術(shù)變革推動(dòng)了5次工業(yè)革命。在此過程中，制造范式也從手工制造逐步走向大規(guī)模個(gè)性化制造。同時(shí)發(fā)生的還有人機(jī)關(guān)系的進(jìn)化——5C路線：共存，合作，協(xié)作，共情和協(xié)同進(jìn)化。在第一次和第二次工業(yè)革命中，機(jī)器被引入工廠與工人構(gòu)成冰冷的共存關(guān)系。第三次工業(yè)革命中可重構(gòu)機(jī)器和生產(chǎn)流水線的出現(xiàn)，人與機(jī)器構(gòu)成團(tuán)隊(duì)以合作的方式進(jìn)行生產(chǎn)。在第四次工業(yè)革命中，先進(jìn)的感知和人工智能技術(shù)使智能機(jī)器能夠與工人協(xié)作完成共同目標(biāo)。與合作不同，協(xié)作指團(tuán)隊(duì)各方在同時(shí)空下進(jìn)行聯(lián)合活動(dòng)。但是，直到工業(yè)4.0，制造業(yè)都是以系統(tǒng)為本，將系統(tǒng)優(yōu)化置于制造業(yè)核心。走向人本制造，在腦科學(xué)和個(gè)性化人工智能的技術(shù)突破的加持下，可以設(shè)想能夠感知人類情感、需求和偏好，并提供場(chǎng)景化協(xié)助的共情機(jī)器人，從而出現(xiàn)共情的人機(jī)關(guān)系。更進(jìn)一步，親密的人機(jī)交互最終將使人和機(jī)器在相互學(xué)習(xí)中實(shí)現(xiàn)協(xié)同進(jìn)化。圖2. 面向人本制造的人機(jī)關(guān)系進(jìn)化路徑

我們將人機(jī)關(guān)系映射到工人需求金字塔，如圖3所示。可以發(fā)現(xiàn)，構(gòu)建共情和協(xié)同進(jìn)化的人機(jī)關(guān)系對(duì)于滿足工人第四層和第五層需求是至關(guān)重要的。因此，人本制造的研究需要在大規(guī)模個(gè)性化制造的情境下展開，通過人機(jī)雙向共情和協(xié)同進(jìn)化，最終實(shí)現(xiàn)提高工人福祉和系統(tǒng)生產(chǎn)力。

圖3. 人機(jī)關(guān)系映射到工人需求金字塔五、使能技術(shù)?為了系統(tǒng)回顧人本制造的使能技術(shù)，我們首先創(chuàng)建了一個(gè)人本制造的參考模型，展示相關(guān)技術(shù)組件和與人類的交互，如圖4所示。該模型強(qiáng)調(diào)：（1）以人為本——尊重人類的意圖和判斷；（2）社會(huì)福祉——檢測(cè)和響應(yīng)人類生理和心理狀態(tài)；（3）適應(yīng)性——從環(huán)境中學(xué)習(xí)并基于學(xué)習(xí)改變行為。此參考模型將人與機(jī)器之間的交互抽象為三個(gè)基本組件：（1）人機(jī)理解；（2）人機(jī)協(xié)作智能；（3）人機(jī)溝通。圖4.人本制造參考模型（1）人機(jī)理解——共情技能

人本制造首先要求系統(tǒng)能夠理解人類的狀態(tài)和意圖。

狀態(tài)理解可被分為三個(gè)方面：生理狀態(tài)、認(rèn)知狀態(tài)和心理狀態(tài)。理解生理狀態(tài)主要涉及評(píng)估不良姿勢(shì)下持續(xù)、重載工作的身體危害以及高負(fù)載、快節(jié)奏、復(fù)雜和枯燥工作造成的身體疲勞。工人的認(rèn)知狀態(tài)對(duì)認(rèn)知任務(wù)的表現(xiàn)有重要影響，而影響認(rèn)知狀態(tài)的因素主要是精神壓力，但是評(píng)估精神壓力并不容易。另外，評(píng)估人類心理狀態(tài)同樣是困難的。更具體的人類狀態(tài)評(píng)估方法的討論請(qǐng)參見原文。

意圖理解包含兩個(gè)層面：短期意圖理解——理解工人希望機(jī)器執(zhí)行的操作以及工人在一個(gè)短期制造任務(wù)中想達(dá)成的目標(biāo)；長(zhǎng)期意圖理解——理解工人在職業(yè)生涯中的長(zhǎng)期愿望和動(dòng)機(jī)。人類短期意圖可以是顯示的或者隱式的，基于意圖的抽象程度可以將短期意圖理解分為三類任務(wù)：指令理解（IU）、動(dòng)作理解（AU）和目標(biāo)理解（GU）。而短期意圖的測(cè)量方法又可以分為直接溝通和間接觀察。直接溝通指的是通過分析人類語言和生物信號(hào)，如EoG、ECoG、MEG、EMG和EEG，識(shí)別人類意圖。間接觀察則是通過觀察人類動(dòng)作、運(yùn)動(dòng)和姿勢(shì)推斷人類意圖。相較于人類短期意圖，長(zhǎng)期意圖更難測(cè)量，理由包括：（1）長(zhǎng)期意圖不可見且缺乏測(cè)量方法；（2）不同工人具有不同價(jià)值排序；（3）長(zhǎng)期意圖高度主觀化且多變。

表1. 意圖模式、參考信號(hào)、測(cè)量設(shè)備和應(yīng)用場(chǎng)景（2）人機(jī)協(xié)作智能

有研究發(fā)現(xiàn)人與系統(tǒng)的協(xié)作智能才能更好地提高整體性能，而不是完全由人工智能主導(dǎo)。人與共情機(jī)器之間的互動(dòng)協(xié)作策略可以在動(dòng)態(tài)環(huán)境中尋找最舒適的協(xié)作機(jī)制和行動(dòng)計(jì)劃。因此，制造系統(tǒng)需要適應(yīng)與人協(xié)作的學(xué)習(xí)、推理和控制。

學(xué)習(xí)的內(nèi)容是知識(shí)，而知識(shí)可以被分為概念性知識(shí)（CK）和程序性知識(shí)（PK）。制造知識(shí)的分類可見表2。而針對(duì)不同知識(shí)的學(xué)習(xí)方法可見表3。人類學(xué)習(xí)本質(zhì)上是構(gòu)建認(rèn)知圖式，也就是思考和行為的模式。某種程度上來說，機(jī)器的學(xué)習(xí)過程也是如此。針對(duì)概念性知識(shí)，人類可以通過歸納學(xué)習(xí)掌握不同概念，再通過精化學(xué)習(xí)將新知識(shí)整合到已建立的認(rèn)知圖式中。對(duì)于機(jī)器來說，歸納學(xué)習(xí)類似于模式識(shí)別技術(shù)，而精化學(xué)習(xí)則類似于遷移學(xué)習(xí)和元學(xué)習(xí)。針對(duì)程序性知識(shí)，人類可以通過知識(shí)編譯來學(xué)習(xí)工作流程，還可以通過知識(shí)增強(qiáng)不斷從實(shí)踐中提高技能。對(duì)應(yīng)到機(jī)器，知識(shí)編譯與機(jī)器推理類似，而知識(shí)增強(qiáng)則類似于強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

表2. 制造過程中每一步的學(xué)習(xí)資源，數(shù)據(jù)類型和知識(shí)類型表3. 人類和機(jī)器對(duì)各類知識(shí)的學(xué)習(xí)方法和目標(biāo)

在制造業(yè)，學(xué)習(xí)的目的不僅是獲得知識(shí)，更重要的是利用所學(xué)知識(shí)通過推理做出決策。與學(xué)習(xí)相比，推理更關(guān)注如何解決問題和做出決策。但是學(xué)習(xí)和推理并不是獨(dú)立的，而是相互依賴的。人類推理依賴專門知識(shí)和推理規(guī)則。類似的，機(jī)器推理也依賴知識(shí)庫和邏輯規(guī)則。

人本制造中，人與機(jī)器應(yīng)該能夠通過預(yù)測(cè)彼此的需求來協(xié)調(diào)各自的活動(dòng)。因此，需要在人本制造中建立人與機(jī)器的自組織共享自治。自組織共享自治有三大特征：自我配置——自動(dòng)配置各種制造元素以滿足制造需求；自我優(yōu)化——根據(jù)時(shí)空動(dòng)態(tài)變化情況和工人偏好，對(duì)協(xié)作計(jì)劃進(jìn)行自我優(yōu)化；自我修復(fù)——當(dāng)局部波動(dòng)發(fā)生時(shí)，系統(tǒng)行為應(yīng)在盡可能少的人工干預(yù)情況下恢復(fù)到其最佳狀態(tài)。但是，當(dāng)前的控制方法并不能滿足自組織共享自治的需求，主要原因在于：（1）缺乏面向人類第三層到第五層需求的人類決策機(jī)制模型；（2）自適應(yīng)人機(jī)共生的智能控制理論還不完善。

（3）人機(jī)溝通

共情機(jī)器應(yīng)該以人類習(xí)慣的方式與人溝通和交互，而不是反過來。人機(jī)溝通是動(dòng)態(tài)的，取決于特定上下文中特定時(shí)刻交換的消息。因此，成功的溝通取決于何時(shí)、通過何種渠道、以何種方式傳遞哪些內(nèi)容。溝通的內(nèi)容應(yīng)該包含過程信息和反饋信息；時(shí)機(jī)應(yīng)該是在信息需求者提出信息需求之前就提供所需信息。表4展示了常見的人機(jī)溝通通道。在制造業(yè)中，任務(wù)關(guān)鍵型和時(shí)間關(guān)鍵型操作給開發(fā)自然的人機(jī)溝通技術(shù)提出了巨大挑戰(zhàn)。因此，溝通技術(shù)的選用應(yīng)因地制宜，也可結(jié)合使用。溝通的方式也應(yīng)做到個(gè)性化，考慮個(gè)人的偏好、情感狀態(tài)和文化背景。

表4. 人機(jī)溝通通道六、人本制造架構(gòu)本節(jié)分別從制造系統(tǒng)層面和機(jī)器層面分別討論人本制造系統(tǒng)架構(gòu)。

（一）人本制造系統(tǒng)

圖5展示了在非結(jié)構(gòu)化和分布式制造環(huán)境中人本制造系統(tǒng)的架構(gòu)，能夠?qū)崿F(xiàn)超靈活自動(dòng)化制造個(gè)性化產(chǎn)品。面對(duì)動(dòng)態(tài)制造任務(wù)，系統(tǒng)可以從一個(gè)基礎(chǔ)任務(wù)模型庫中整合所需基礎(chǔ)任務(wù)以完成個(gè)性化生產(chǎn)任務(wù)。針對(duì)每項(xiàng)基礎(chǔ)任務(wù)，系統(tǒng)會(huì)建立兩個(gè)模型。一個(gè)模型用于確定所需的制造能力和制造資源；另一個(gè)模型用于量化工人執(zhí)行該任務(wù)的身體、認(rèn)知和心理壓力。構(gòu)建人本制造系統(tǒng)面臨的關(guān)鍵控制和優(yōu)化問題在于解決分布式多智能體的任務(wù)分配問題。潛在的使能技術(shù)是分布式學(xué)習(xí)算法，如多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)。總結(jié)來說，該人本制造系統(tǒng)能夠通過主動(dòng)溝通和協(xié)作智能，構(gòu)建可信賴的人機(jī)關(guān)系，從而實(shí)現(xiàn)人機(jī)團(tuán)隊(duì)的高性能、高效率和高度靈活的生產(chǎn)。

圖5.?人本智能制造系統(tǒng)架構(gòu)

（二）以人為本的人機(jī)協(xié)作

本節(jié)展示了一個(gè)以人為本的人機(jī)協(xié)作架構(gòu)，這是一個(gè)機(jī)器層面的人本制造交互案例。該架構(gòu)主要包含三個(gè)模塊：（1）動(dòng)態(tài)人類理解——?jiǎng)討B(tài)理解人類狀態(tài)與意圖；（2）共情的機(jī)器人控制——通過生成共情動(dòng)作和多動(dòng)機(jī)的機(jī)器人控制為工人提供主動(dòng)的實(shí)時(shí)輔助；（3）動(dòng)態(tài)任務(wù)規(guī)劃——通過協(xié)作智能規(guī)劃任務(wù)，優(yōu)化工人幸福和應(yīng)急處置。

圖6. 以人為本的人機(jī)協(xié)作架構(gòu)

七、挑戰(zhàn)

本節(jié)從社會(huì)和技術(shù)兩個(gè)方面討論人本制造面臨的挑戰(zhàn)。（一）社會(huì)挑戰(zhàn)

科技的接受和信任——科技需要做到可靠、智能、提供愉悅體驗(yàn)并保護(hù)用戶隱私。開發(fā)可信賴的共情機(jī)器是困難的，要求認(rèn)知科學(xué)的進(jìn)步以及建立多智能體的無偏見智能。但是，當(dāng)前仍然缺乏通用的人工智能倫理模型。

團(tuán)隊(duì)氛圍的變化——充滿智能機(jī)器的靈活工作環(huán)境將不可避免地改變工廠中的人機(jī)團(tuán)隊(duì)氛圍。人類需要改變對(duì)待機(jī)器和系統(tǒng)的態(tài)度，因?yàn)橹悄軝C(jī)器會(huì)越來越嵌入到工人的身體、認(rèn)知和情感處理過程中。我們?cè)诙啻蟪潭壬显试S這些智能機(jī)器參與到制造和決策過程中仍然是一個(gè)問題。

終生學(xué)習(xí)——不斷引入新科技則要求工人不斷學(xué)習(xí)如何使用這些科技。持續(xù)的學(xué)習(xí)有助于構(gòu)建更順暢的人機(jī)交互、提高團(tuán)隊(duì)表現(xiàn)和工人的職業(yè)晉升。另外，自我實(shí)現(xiàn)需求也要求工人在每天的協(xié)作制造中保持終身學(xué)習(xí)。

（二）技術(shù)挑戰(zhàn)

以人為本和個(gè)性化人工資能——共情機(jī)器需要以人為本的人工技能技術(shù)，將人本思想嵌入到人機(jī)協(xié)作中。此外，人工智能技術(shù)需要個(gè)性化，以適應(yīng)工人在能力、工作方式、健康狀態(tài)和職業(yè)抱負(fù)上的個(gè)體差異。

透明和可解釋性——要信任機(jī)器，人類需要理解人工智能系統(tǒng)是如何得出結(jié)論并做出決策的。但是，當(dāng)前的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)仍然缺乏可解釋性。另外，用戶對(duì)機(jī)器會(huì)采集何種信息應(yīng)該具有知情權(quán)。

性能評(píng)估——需要開發(fā)一套通用的人本制造系統(tǒng)的性能評(píng)估方法。評(píng)估方法應(yīng)該能夠測(cè)量人類的狀態(tài)和幸福指數(shù)；測(cè)量機(jī)器的共情能力和自主權(quán)；測(cè)量系統(tǒng)的人機(jī)交互性能和制造性能。

制造系統(tǒng)的研究——人本制造提高了人類的工作規(guī)劃和偏好的自由度，但這也需要擁有更高適應(yīng)性和響應(yīng)性的控制系統(tǒng)來應(yīng)對(duì)人類行為的突發(fā)事件，并保證不犧牲系統(tǒng)性能。另外，大規(guī)模個(gè)性化制造也讓形勢(shì)變得更復(fù)雜。

八、結(jié)論制造業(yè)應(yīng)該以人為本，將工人福祉置于制造業(yè)的核心。本文系統(tǒng)地分析了人本制造的需求、概念、動(dòng)機(jī)和參考模型，并討論了其使能技術(shù)、架構(gòu)和挑戰(zhàn)。我們建立了一個(gè)工人需求金字塔來明確制造業(yè)工人的需求和動(dòng)機(jī)。基于該理論基礎(chǔ)，我們認(rèn)為當(dāng)前的以系統(tǒng)為本的制造只能滿足工人的第一和第二層需求，而缺乏對(duì)于能夠創(chuàng)造舒適、激勵(lì)和正向回報(bào)的成長(zhǎng)環(huán)境的人本制造的研究。走向人本制造，需要更多的科學(xué)研究來理解人類行為，向人類提供情境化協(xié)助，以及建立人與機(jī)器之間的自然溝通。我們相信，隨著人工智能、神經(jīng)科學(xué)和自動(dòng)化理論的研究突飛猛進(jìn)，在不遠(yuǎn)的將來，工人將從制造業(yè)的從屬角色轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲗?dǎo)角色。我們希望本文對(duì)人本制造的早期思考能夠在這個(gè)話題上引發(fā)更多的討論、辯論、證明和反駁。

來源：Elsevier JMS，國家智能制造專家委員會(huì)