全球制造业正面临双重挑战：一方面，人口红利消退导致“用工荒”从季节性、区域性向常态化蔓延，中国制造业蓝领工人年均流失率超20%，部分劳动密集型行业甚至高达35%；另一方面，市场需求的个性化、碎片化倒逼生产模式从“大规模标准化”转向“小批量多品种”，传统依赖人工经验的生产管理已难以应对效率与柔性的双重考验。在此背景下，制造执行系统（MES）作为连接计划层与车间层的“神经中枢”，其技术升级与策略优化成为破解人力短缺困局的关键抓手。本文聚焦“少人化产线设计”与“自动化接管比例测算”两大核心议题，探讨MES在重构生产组织方式中的价值路径。
一、人力短缺对制造业的冲击与传统应对的局限性
人力短缺并非简单的“数量缺口”，而是“结构失衡”与“能力断层”的叠加。以长三角某电子组装企业为例，其SMT贴片产线因熟练技工离职，导致换线效率下降40%，不良品率上升1.8个百分点；珠三角某汽车零部件厂则因包装环节工人不足，被迫将两班制改为单班制，月产能直接缩水30%。传统应对手段如“提高薪资福利”“扩大招聘范围”虽能短期缓解，但无法解决根本问题——人工成本持续攀升挤压利润空间，且新员工培训周期长（平均需6-8周）、技能稳定性差，难以匹配现代产线对“精准操作+快速响应”的要求。
更深层次的矛盾在于，人力短缺暴露了传统生产模式的“刚性”缺陷。当“人”成为生产流程的核心节点时，其疲劳度、情绪波动、技能差异等变量会直接传导至质量、交期与成本端。例如，某家电厂焊接工位依赖人工目检，漏检率长期维持在2%-3%，而引入视觉检测设备后，漏检率降至0.1%以下，同时该工位人员需求从3人/班减少至0.5人/班（仅需巡检）。这一案例揭示：单纯增加人力投入已非最优解，通过技术替代实现“少人化”才是破局关键。
二、基于MES的少人化产线设计逻辑与实践
少人化产线并非简单“减人”，而是通过“工序重组+技术赋能”实现“人机协同”的最优配置。MES在其中扮演着“数据枢纽”与“决策大脑”的角色，其核心逻辑可概括为“三化”：
（一）流程标准化：用“数据规则”替代“经验依赖”
传统产线的低效往往源于“隐性知识”的分散——老员工的操作技巧未被系统记录，换岗或离职即造成效率损失。MES通过“工艺参数数字化”将关键工序（如装配力矩、焊接温度、检测标准）转化为可追溯、可复用的数据模型。例如，某家电企业在空调管路焊接工位部署MES+物联网（IoT）模块，实时采集焊枪电流、压力等参数，并与良品率数据库关联，最终形成“最佳工艺曲线”。新员工只需按屏幕提示操作，即可达到熟练工水平，该工位的人员需求从2人/班降至1人/班，且培训周期缩短至3天。
（二）布局柔性化：以“动态调度”应对“需求波动”
少人化产线需具备“按需调整”的能力。MES通过集成高级计划与排程系统（APS），结合订单优先级、设备状态、物料齐套性等实时数据，动态规划物流路径与设备分工。例如，某3C电子厂采用“U型+模块化”产线设计，MES可根据当日订单量（如手机外壳/平板外壳混线生产）自动切换设备组合：当小批量订单占比高时，启用小型数控铣床集群，由1名技术员通过MES界面远程监控5台设备；当大批量订单到来时，切换至高速冲压单元，仅需0.5人/班进行上下料。这种“弹性编制”使产线人员配置随需求波动自动调节，避免了传统“固定班次”造成的人力浪费。
（三）协作智能化：让“机器补位”而非“人海战术”
少人化的关键是“用机器承担重复性、高风险、高精度任务”。MES通过与工业机器人、AGV、视觉检测系统等设备的深度集成，实现“人机对话”的无缝衔接。例如，在汽车总装线的内饰安装环节，MES根据车型配置生成“作业指导书”，并同步发送给协作机器人（Cobot）——机器人自动抓取仪表盘、对准安装位置，工人仅需完成最后的螺丝紧固。数据显示，该环节原本需要4人/班，现在仅需1.5人/班，且因机器人定位精度达±0.05mm，安装误差降低70%。更重要的是，MES记录的“人机交互日志”可用于分析协作效率瓶颈，持续优化分工比例。
三、自动化接管比例的科学测算方法与应用
“自动化接管比例”是指某一工序或产线中，由自动化设备（含机器人、智能终端等）完成的工作量占总工作量的比重。合理测算这一比例，既能避免“过度自动化”导致的投资浪费，也能防止“自动化不足”错失效率提升机会。其核心步骤包括：
（一）工序价值流分析：识别“可替代”与“不可替代”环节
首先，利用MES的历史数据（如各工序耗时、OEE、不良率）绘制“价值流图”，区分“增值活动”（直接贡献产品价值的步骤）与“非增值活动”（等待、搬运、返工等）。对于“增值活动”中的重复性操作（如螺丝锁付、元件贴装）、高危操作（如高温焊接、化学清洗）、高精度操作（如芯片封装），应优先纳入自动化接管范围；而对于需要灵活判断（如外观微瑕疵判定）、情感交互（如客户定制化装配沟通）的环节，仍需保留人工参与。
（二）成本效益比核算：平衡“前期投入”与“长期回报”
自动化设备的购置成本（含硬件、软件、调试）与人力成本节省需进行量化对比。以某五金件冲压产线为例，若原需6人/班（月薪人均8000元），引入自动化送料+在线检测系统后，人员降至2人/班，设备投资约120万元。按每年工作300天计算，年节省人力成本=（6-2）×8000×12=38.4万元，静态回收期约3.1年。若考虑设备寿命（通常8-10年）、维护成本（约占设备投资的5%/年）及质量提升带来的隐性收益（如客户投诉减少），实际ROI（投资回报率）可达25%以上。值得注意的是，MES的“预测性维护”功能可进一步降低停机风险，延长设备有效运行时间，间接提升自动化接管的经济性。
（三）动态校准机制：适应“技术迭代”与“需求变化”
自动化接管比例并非一成不变。随着AI算法进步（如强化学习优化机器人路径）、传感器成本下降（如工业相机价格5年降幅超60%），以及产品生命周期缩短（消费电子更新周期从18个月压缩至6个月），原有的“人机分工”可能不再适用。此时，MES需建立“季度复盘”机制，结合新的生产数据重新评估自动化潜力。例如，某新能源电池厂最初将PACKpacking工序的自动化接管比例定为40%（仅码垛用机器人），但随着激光导航AGV技术成熟，后续升级为“自动缠膜+扫码绑定”，接管比例提升至70%，人员需求相应减少。
四、实施保障：从“技术工具”到“组织变革”
少人化产线的成功落地，不仅依赖MES的技术支撑，更需要配套的组织变革：
人员转型：原操作工人需向“设备管理员”“数据分析员”转变，企业可通过MES内置的“虚拟培训模块”开展实战演练，重点培养“异常处理”（如设备报警快速定位）、“数据解读”（如SPC控制图分析）能力。
文化适配：打破“人多好办事”的传统观念，通过“人均产值”“单位工时产出”等KPI引导团队关注效率而非人数。例如，某企业将“每增减1人”与“部门奖金池”挂钩，推动管理者主动优化人员结构。
生态协同：MES需与企业ERP、PLM等系统打通，确保“销售订单-研发设计-生产制造”全链路数据贯通，避免因信息孤岛导致自动化设备“空转”。
结语
人力短缺本质上是制造业转型升级的“催化剂”——它迫使企业从“要素驱动”转向“创新驱动”。MES作为数字化转型的核心载体，通过“少人化产线设计”重构生产组织的“物理边界”，借助“自动化接管比例测算”校准技术替代的“经济阈值”，最终实现“更少的人+更聪明的机器=更高的竞争力”。未来，随着数字孪生、边缘计算等技术的融入，MES将进一步进化为“自主决策”的智能体，推动制造业真正迈入“无人不敏、无物不通”的新阶段。