促进学习综合模式
工作
手工
非重复 性工作
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“工作内容学习”主要分析及构建工作任务，“以工作为导向的学习形式”包括具体步骤、 方法及工具，用于支持在工作中学习，通过以工作为导向的教学法，融入或不融入信息技术 方法。在不同工作中，才真正开始在工作中学习。在组织式学习中，以组织的学习目标为中
心，以小组形式学习。
未来工作形态 两种可能
未来，企业和高校间在培训方面的合作更加紧密，在密集 式初级大学教育结束后，应开始企业实践以及深入教育。 在工业4.0相关的教学内容方面，就学术教育以及相关的培
高要求、复杂的 工作任务
训与继续教育方面而言，工业4.0项目实施建议作者认为现
在还停留在综述阶段、因此，须持续将培训内容与要求相 比，以获得参与生产流程的所有角色的概况与相关信息。
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工业4.0时代，由于应用尚未普及，并无基于技术路线的培训要求。在该背景下，识别出工业4.0时
代的培训要求。通过工业4.0将再一次突出终身学习这个主题，相应地，也开发出贴近工位的、全 面的培训措施，用于包括工程师在内的所有从业者。
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实现人机交流需要将新型教育及继续教育方案提上日程，因为通过此类教育及培训才可以实现生产
数字化工业时代工作组织机构以及工
作形态 作为参考结构的规定、标准化以及标 准空缺 掌握复杂系统
一是人口变迁加重了压力，促使社会比过去更加谨
慎地对待建立促进学习的工作组织机构或年龄分布 合理的工作结构问题。 二是信息物理系统可在现场为用户提供如获取、处
工业领域覆盖面全的宽带基础设施
培训及继续教育 资源使用效率 新型商业模式
内容摘要
第一章
工业4.0时代到来，我们该怎么办
德国已经在工业4.0对工作质量、资质要求、组织机构新形式以及人与技术间关系的影响 方面进行了深入思考。首先，是关于“人类因素”的主题，然后是关于“人与技术”的主题。
工业4.0时代到来，我们该怎么办
“工业4.0”概念两个意思： 第一次工业革命 • 18世纪末 • 引入蒸汽机作为 动力的机械生产 设备 第二次工业革命 • 20世纪初 • 引入电气进行大 量生产 第三次工业革命 • 20世纪70年代 初 • 使用电子信息技 术进一步实现生 产自动化 第四次工业革命 • 今天 • 愿景：实现信息 物理系统以及物 联网 （1）制造业进入第四个发
非正式学习的好处
能力或者技能易于在非正式学习环境中获得
减少知识传授过程中的问题和麻烦
可提供更多的继续教育机会
效率高，不仅限于工作外的学习
工业4.0时代到来，我们该怎么办
理论基础 基本问题 能力量及证明
工作中 学习
社会中 学习
继续教育机 构中学习
互联网及媒 体中学习
“培养能力提升式学习文化”研究及发展项目的基本结构
工业4.0时代到来，我们该怎么办
“工业4.0”，作为针对未来的政府创新项目，坚持
工业4.0时代行动领域
安全作为成功的关键因素 法律框架条件
延续德国工业及工作文化系统。回顾德国近50年来 的工作形态，同时展望未来，接受信息物理系统带 来的技术革新与挑战。 一些“旧”的理念在工业4.0背景下才得以实施，而 这又起到两个作用：
作者简介
阿尔冯斯·波特霍夫
波特霍夫负责德国经济与能源署（BMWi）开展的“工业4.0时代机械自动化”科技项
目的相关研究并参与政府“工业4.0”项目的实施及推广的全过程。波特霍夫也是柏林
VDI/VDE创新技术有限责任公司社会及经济部副部长。自1988年起，波特霍夫就职于 V D I / V D E 创新技术有限责任公司，工作重点是对可行的高新技术以及相应的社会 经济学议题（信息和通信技术及其应用，特别是精密技术及系统技术、系统集成、物 联网、自主系统）进行创新型研究。
展阶段。
（2）本次革命不限于传统 意义上的机械及设备制造 变革，而是由1技术产业主 导的新型变革。
关于工业4.0的思考
“人类因素”的主题 “人与技术”的主题
对即将发生的人与技术、 人与环境互动关系的改变。 随之带来的工厂内分工合 作新形式进入研究。
工业4.0，更通俗的表达：工作逐步信息化 趋势，将可能对工作者及其所在企业的地位， 尤其是工作组织形态有极大的影响。 首先便是工作质量、工作者通识教育水平、 专业培训以及能力发展流程。
技术与软件开发的融合、人才的跨专业培养、促进学习的工作组织的构建，以及在工作中学习的理
念。
工业4.0时代，未来工作的展望
促进学习的框架条件 目标 指导 信息和通信 人力资源管理 技术 员工
工作内容学习 促 进
以工作为导向的 学习形式促进学习
学
习
重复性
技术专 业工业 工作中融入组织式学习流程 工作中学习
内容简介
本书总结梳理机械自动化领域往往以往的经验教训以及工作学的相关知识，并将结果作为具 体应用案例，在如“工业4.0”一类的平台上进行讨论。通过这样的总结梳理工作，可以证实 一些论点及新发现、细化已有知识，并发展和讨论实践佳例。 本书将“工业4.0”视为一套社会技术系统，该系统研究技术发展、社会需求以及经济挑战之 间的相互作用，并关注社会中心问题：工业领域未来的工作导向是什么？它有什么意义？同
完整性的作业机构为“促进学习的”工作组织机构的基础
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社会技术形态原则出于两个原因成为执行“促进学习的”工作系统的重要工具。一是任务结构 的完整性是主导各任务组织理念的直接产物；二是技术为组织机构设定框架条件。
工业4.0时代到来，我们该怎么办
2.工作中学习（21世纪初）
• 德国推出“培养能力提升式学习文化”项目，担负教育政策目标。该项目的起源及动机是找寻除传 统的、正式的教育机构外的其他继续教育机构，以实现终身学习。人们希望通过非正式教育，作为 继续教育机构学习的补充，能够激发更多的潜力。

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工业4.0的核心元素
工业4.0的核心元素是多种信息物理系统共同作用的“智能工厂”愿景图。简单来说，信息物理系 统将生产、物流、工程、管理以及互联网服务等多种流程结合起来。通过传感器，系统收集独立数 据 ，通过数字服务进行数据交换，并有能力基于已处理国的数据开始作业，相互自主控制。加上工 作者发挥其创新潜力，各工业流程从根本上得到优化。
恩斯特·安德雷亚斯·哈特曼
1995年在德国亚琛工业大学获得心理学博士学位，主要针对工业领域人机系统构架及 组织结构心理学问题进行研究。2002年，哈特曼在亚琛工业大学教授心理学课程，并 获得工作及组织心理学专业特殊任教资格，从那时起，哈特曼成为亚琛工业大学工作 体系及流程构架专业编外讲师。2004年4月起，哈特曼担任柏林VDI/VDE创新技术有 限责任公司社会及经济部部长，2007年起，成为该公司创新及技术研究所（iit）所长。
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在工业4.0进程中，人员能力将在信息物理系统构建、应用以及盈利方面扮演重要角色。在开放、 信息工作平台以及人机、人与系统互相全面化的框架下，个人发挥其作用的方式方法将发生变化。 但是，总体上来说，人类还是承担规划、控制、执行等灵活工作。
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构建信息物理系统的目标是“提高与客户期待与愿望相关的灵活性。技术灵活性、根据产量需求灵
活安排运营及工作时间，都作为实现该目标的前提。
工业4.0时代，未来工作的展望
工业4.0对工作者的要求
灵活度 能力 工作者 抽象度 问题解决 独立处理 沟通 自我组织
解决方案的潜 在对立面
更高的灵活度、 抽象度以及问题 解决能力
工业4.0不仅从培训 培训 传统培训 强化培训与岗位相 关的、自主式培训 及继续教育方面提高 了终身学习的要求， 也影响了学术教育以 及资质培训。
内容摘要
第三章 工业4.0时代，工业领域的机遇与挑战
工业4.0是跨专业的复杂性项目，须从不同的角度进行研究。除了技术以外，在培训及继
续教育方面还需要考虑如人机交等问题，以促使人类和技术一同发展。同时，也需要“实践
佳例网络”，以融入工业更广阔的领域。。
工业4.0时代，工业领域的机遇与挑战
•人力资本 企业所拥 有的专业 知识 保障研发 以及生产 过程中收 获知识 专业知识 的多样化 及应用在 复杂品中 的能力
•复杂度资 本
联合外部 知识源
•关系资本
•结构资本
创新力四个部分
工业4.0时代到来，我们该怎么办
总结
工作的人性化发展 工作中学习项目 创新性工位
提供了理论及方式基础，对分析和构造促进学习的工作系统有所影响。
一是，状况要求特殊；二是人工原因；三是人工理解自动化系统及其周边的能力。
内容摘要
第二章 工业4.0时代，未来工作的展望
工业4.0的核心元素是多种信息物理系统共同作用的“智能工厂”愿景图。简单来说，信 息物理系统将如生产、物流、工程、管理以及互联网服务等多种流程结合起来。
工业4.0时代，未来工作的展望
理并可视化复杂信息的服务。
接下来重点阐述“促进学习的工作组织机构”，这 是工作形态一方面，却很重要的一方面。
工业4.0时代到来，我们该怎么办

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工作形态的三个阶段
1.工作的人性化发展（20世纪70—90年代） 1974年，德国开展“工作的人性化发展”研究项目，该项目为德国第一个关于“工作与工作形态 研究及发表”项目。“工作的人性化发展”项目中涉及工作形态的领域主要是工业制造及总装。
“工作中学习”项目的缺点：研发和发展与应用各行其道。研究主要关注建立可在工作中
学习的工作形态，而在发展时期，基本不涉及工作形态的实际构造。 主要贡献：在于制定出基本的、面向未来的、应用性强的建立促进学习的工作环境以及提 供该系统的构造参数。
工业4.0时代到来，我们该怎么办
3.创新工作位（近期）
• 近期，出现了有别于社会或教育背景的促进学习的工作形态新视角——创新。从创新的角度研究显 示，用于分析企业创新能力的科研经费不足，高薪历员工过少。真正的创新需要全体员工以及各个 营运部门具有足够强的能力。 • 德国各州的促进学习的工作组织机构与其创新能力——通过例如创新者所占比例展示——之间有着 重要联系。这种联系比与高资历员工所占比例——评价创新力的常用评分标准——的关系更加密切