用DMA看機器人對人類工作的威脅
- 陳致瑋
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用DMA看機器人和人的優劣勢
DMA動態矩陣分析(Dynamic Matrix Analysis)只要用三個參數角度,就可以進行交叉分析,並獲得明確的結論。這是一套Critical Thinking的邏輯推演技巧,由筆者發展出來,是用以鍛鍊思考力的訓練方法之一。
本文將此方法整理給大家參考,讓大家認識DMA的分析應用。如果大家有興趣想要在公司內開辦學習課程,筆者也可以針對「策略選定、風險評估、商機發現」為企業設計專屬的訓練課程。
案例剖析:機器人與人工的選用
日本目前的人口約1億2600萬人,但是有1/4人口已經超過65歲以上,死亡率已經連續3年大於出生率,因此日本人口數持續減少中。
勞動人口少於8000萬人的日本,缺乏龐大的勞動力支持本國製造業和企業的營運,最後的結果就是製造業只好開始啟用機器人來替代人工。
以DMA來看,一部作業機器人的平均使用年限是20年,共240個月,而購置一部機器人的成本為100萬元,則平均每月成本只要4166元。如果將之比對人工成本,每個月單一僱人薪資要22000元,還不包括其他的福利、投保等成本。
套入再將機器人的成本乘以5倍,擴大其效能的動態變數後,一部機器人的平均月成本也才20830元,仍小於一個人的僱用成本,但因為效能提升5倍,產能一定數倍於人工的產能。反之,將一個人的薪資,縱使提升2倍至44000元,但因為是人工時的關係,產能仍能維持,但成本則大大提高。若將這個5倍參數值改用於攤提年限,那麼20年的攤提就變成5年。縱使如此,一部機器人的月成本仍舊小於每個人的人均僱用成本。
這告訴我們一件事情,僱用機器人的平均成本小於僱用一個生產線作業員。
如果這還不足以說服你,我們可以再將這個情境套入DMA來做交叉比對。將動態設為「管理成本」,我們可以怎麼說?
管理機器人的動作:
★ 總體環境維護
★ 上機油
★ 參數設定
★ 零件更換
★ 僱用少數機修維護人員定期照料機具
管理人工的動作:
★ 休息時間給予
★ 個人情緒關懷
★ 個人體能的保養
★ 工作時間調配
★ 同事相處照顧
★ 工作環境規劃
★ 工傷意外照料
★ 休假的調動
★ 加班工時的補貼
★ 罷工抗議的耗損
★ 作業品質不穩定的各項耗損
★ 僱用大量管理代表管理作業工人
兩者相較不難發現,機器人的管理成本比僱用人工的管理成本更低。再進一步套入DMA的第三參數來看其優劣分析,也就是「持續的工作能力」。機器人可以日夜不休地連續工作,而人工作業無法匹敵。
從這個變數來看,日本人找不到工人從事生產工作,選用機器人來替代,就是一個必然的結果,也是一個最適當的選擇。可是這樣一來,機器人替代了人工作業,那人該怎麼辦呢?
因此,從以上的參數來比較,人工的運用就不能夠從事生產相關的工作,而必須轉為高階腦力方面的工作,也就是管理機器人的機修維護工作,或是設定機器人自動化作業的程式撰寫工作。
當有一個因素成為替代你的威脅時,你必須去找尋另一個可以駕馭這個風險的因素。DMA的另一段運用,就在於從動態的張力的交叉比對中找出一個可行方案。
當我們知道機器人具有人類無法匹敵的產能表現時,人類就必須避開產能而思考可以駕馭機器人的方案,因此就可以套入SWOT矩陣來分析可能採取的機會。
在DMA中,SWOT的運用成了一個動態的矩陣列表,將人類和機器人作為SW的對照,以主角設定成為第一人稱與對照組做比對。以人為主角時,人與機器人之間,人類優於機器人的S(優點)就是「人腦」,輸給機器人的W(弱點)就是「產能」。然後再將O的機會視為「創造」,將T的威脅視為「替代」。
在DMA中,人腦的優點可以用來創造哪些機器人無法超越的工作呢?
從這個角度切入後,在SO的選項中可以創造出如「撰寫程式來控制機器人、需人力來優化或者維護機器人」等類似的「優勢創造」選項,這就是決策矩陣於SO的用法。
再從ST(優勢威脅)的被替代威脅角度來看,每一個工程師都可以撰寫機器人的控制程式,因此最後撰寫控制機器人的工程師一定會供過於求。當供應飽和時,大家就會開始惡性搶案,相互排擠或替代。因此,當飽和點快要到之前,就要先看到這個威脅的發生,並且專攻特定的利基型程式開發,做一些冷門的程式撰寫,切入藍海市場。這樣一來,縱使外在威脅存在,也不會被替代,反而可以守在專精的領域中創造出利基。
在WO的思考模式中,雖然人工比不上機器人的產能,但在全世界還沒有充斥機器人之前,人工製造生產還是有機會。若要繼續從事生產製造相關的工作,就要轉移陣地,到還沒有大量使用機器人的製造區域或者轉換生產不同的產品,又或者搬遷至勞力真的很低廉、比機器人還要低廉的地區去繼續生產。
WT的選項就是放棄製造領域,轉入非製造業,因為你已經沒有其他選項了。
以上的分析都存在著許多主觀與客觀之間的張力,必須依照不同的個案進行動態分析。無論你要分析的項目是什麼,只要遵循DMA的分析邏輯,先用3個元素做比較,找出可以駕馭這個張力的選項,再套入SWOT決策矩陣,就可以找出你可以選用的4組對策。