无人化转型的 “人才密码”：轮胎厂技术工人的技能升级与角色重塑

无人化转型的 “人才密码”：轮胎厂技术工人的技能升级与角色重塑
当轮胎厂的 AGV 小车替代人工搬运，机器人完成精准贴合，“黑灯工厂” 不再是概念时，技术工人的价值并非被削弱，而是从 “体力执行者” 升级为 “智能决策者”。无人化转型的核心 “密码”，正在于技术工人的技能迭代与角色重构 —— 他们既是智能设备的 “驯兽师”，也是生产数据的 “解读者”，更是工艺优化的 “创新者”。
一、技能体系：从 “单一操作” 到 “复合能力”
传统轮胎工人的核心技能是 “熟练操作”：成型工靠手感控制贴合力度，硫化工凭经验判断温度。而无人化产线要求技能体系全面升级：
硬技能：需掌握机器人编程（如 ABB 机器人的 RAPID 语言）、PLC 逻辑控制、工业物联网平台操作，能通过 HMI 界面调整成型机参数（如贴合压力、鼓速）；
软技能：具备数据分析能力，能从 MES 系统导出的硫化温度曲线中识别异常波动，通过 AI 质检报告定位缺陷成因；
跨界能力：了解数字孪生基础原理，能在虚拟产线中模拟不同规格轮胎的生产路径，提前预判设备干涉风险。
某轮胎厂的培训数据显示，转型后工人需掌握的技能点从 12 个增至 35 个，其中 80% 与数字化、智能化相关。
二、角色定位：从 “操作者” 到 “系统协管员”
无人化产线中，工人的角色发生三重转变：
设备运维者：从 “按按钮” 变为 “保运行”。例如，当成型机器人出现贴合偏差时，需快速排查 3D 视觉传感器的校准误差，而非简单重启设备；
数据分析师：从 “看产品” 变为 “读数据”。通过分析硫化工序的能耗与硫化时间的关联性，提出 “温度梯度优化方案”，使单位能耗下降 12%；
工艺优化者：从 “循流程” 变为 “创方法”。结合经验与 AI 推荐参数，优化防爆胎的带束层缠绕角度，使产品合格率提升 3%。
这种转变让工人从 “生产链条的一环” 成为 “系统运转的中枢节点”。
三、培养路径：破解 “技能断层” 难题
企业需构建 “三位一体” 培养体系：
场景化培训：搭建模拟产线，通过 VR 设备演练机器人故障排除、数字孪生参数调试，将理论转化为实操能力；
师带徒升级：由 “老工匠 + IT 工程师” 组成双导师组，既传授胶料特性等工艺经验，也讲解数据建模方法；
激励机制重构：将技能等级与数字化能力挂钩，掌握 AI 质检系统的工人享受技能津贴，推动主动学习。
转型成功的轮胎厂案例显示，经过 18 个月系统培训，技术工人的智能设备运维效率提升 60%，参与的工艺改进项目使生产效率平均提升 15%。
无人化转型不是 “机器淘汰人”，而是 “人与机器共同进化”。技术工人的技能升级与角色重塑，既是轮胎厂突破智能化瓶颈的关键，更是制造业从 “人口红利” 转向 “人才红利” 的缩影 —— 当工匠精神与数字技能深度融合，方能解锁无人化生产的最大潜能。