员工过劳无效率?企业不是毫无选择

2021-01-06 10:21:30 admin 11

近日,拼多多员工猝死在下班路上的新闻刷屏。随着拼多多的“官方回应”更是引起巨大的争议。

一石激起千层浪。

其实,早前快手提出“大小周”工作制时已引发人们对工作时间、效率等问题的讨论。不少人表示,公司早已实行“大小周”或者每周六天工作制,互联网大厂996,970也是遍地开花。

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与双休相比,加班才是常态。尤其是互联网公司流行狼性文化,为占高地争分夺秒。和去年美团骑手系统事件相似,一切为了效率。然而他们同样忽视了一点——极限。正如外卖小哥送餐时间也会有极限,毕竟路程公里数在这。而人的身体的可承受性也是有极限的,毫不停歇高强度地连轴转,即便是机械也会有所损耗,何况是人呢?

然而这种现象在中国却十分普遍。根据Boss直聘2019职场人加班现状调查报告显示,仅10.6%的职场人可以基本不加班,24.7%的职场人每天都在加班。更甚的是,44%的职场人经历过加班超过零点。

物极必反。有调查数据显示,我国七成人有过劳死的危险,76%的白领处于亚健康状态。与其用性命相搏换来效率,不如借力打力来得凑效。

其实,人们早就已经认识到“人力”有限,为此寻找了不少提升效率的工具,这在工业上体现得淋漓尽致:工业1.0机械生产代替了纯粹的人力劳动;工业2.0分工明确的流水生产线和电力让生产效率得到大幅提高;工业3.0生产自动化,效率进一步得到提升。

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如今,工业踏入4.0阶段,新一代技术迅猛发展,人工智能、大数据、物联网等早已家喻户晓。新技术的研究和应用也已开花结果:设备健康管理、智能决策、质量检测、动态缺陷识别、需求洞察等等。

如设备健康管理,过去生产设备维保流程是日常巡检 → 设备故障 → 维保人员查看设备 → 进行检测、诊断、修理 → 重新投入生产,设备的维修很大程度上依赖维保人员的经验和技术。

现在,运用工业大数据和人工智能技术,融合设备数据建模、设备机理建模、过往的经验和专业资料,生产设备维保管理的监测、管理、决策形成闭环,数字化的设备维护体系。

生产设备维保流程变为:数字系统日常实时监测 → 提前监测到设备异常 → 维保人员查看系统信息、查看系统给予的解决建议 → 快速修理 → 重新投入生产 → 系统机器学习。

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△寰球设备健康管理系统

经过2020,跨入2021,一切都是“新”的。新人群、新习惯、新消费,新制造、新产业、新经济。而对企业来说,与其战战兢兢地面对“新”趋势,不如主动出击,尝试一下新技术、新工具、新模式让企业焕发新生机、找到新方向。


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