“產”“需”對接理念下“智能制造”課程體系的構建
——以應用型高校為例

孫平平,李守金

(濰坊科技學院智能制造學院,山東 壽光 262700)

0 引言

隨著第四次工業革命的悄然開啟,各國紛紛對制造業布局、策劃,研究如何搶占新一輪發展的制高點?！吨袊圃?025》提出:通過“三步走”實現制造強國的戰略目標,核心任務是加快推動新一代信息技術與制造技術融合發展,把智能制造作為兩化深度融合的主攻方向[1-2]。隨后各級會議把智能制造列為促進我國產業邁向全球價值鏈中高端的重要引擎。在此形勢下,基于信息物理系統的“智造”裝備、智能工廠等智能制造應運而生,正在悄然改變產品的生產方式。與此同時,隨著生產方式的改變,行業、企業所需的人才結構也隨之發生變化,由傳統制造業向智能制造業傾斜。

1 智能制造人才培養的必要性

據人力資源和社會保障部2020年發布的《新職業——智能制造工程技術人員就業景氣現狀分析報告》預測,未來5年,智能制造領域人才需求量將達到900萬人,人才缺口預測450萬人。

補齊智能制造人才缺口,不僅需要高精尖的研究型人才,還需要數量龐大的高技術高技能的復合型工程技術人才。研究型人才作為行業企業的骨干力量和生力軍,主要負責智能制造技術的研究、開發、設計、策劃、升級[3]17;工程技術人才作為行業企業的主力軍,主要負責對智能裝備、智能生產線進行安裝、改造、調試、管控和應用。

由此可見,補齊智能制造的人才缺口,需要研究型高校與應用型高校各司其職,分別培養研究型人才與工程技術人才,合力打造智能制造人才梯隊。對近5年的智能制造人才培養的文獻進行研究發現,無論是課程體系還是人才培養方案,大多是研究型的,而應用型的卻鮮有觸及。

因此,作為培養工程技術人才的應用型高校,很有必要探索一套適合于自身特色的科學、有效、實用并具有前瞻性的課程體系,以指導智能制造工程技術人才的培養。

2 智能制造人才培養理念

根據人社部與工信部的動態周報、數據統計,結合地方行業企業的調研,包括分析公司招聘簡章,以此確定智能制造產業崗位需求。比如濰坊科技學院這一地方應用型高校致力于培養適應地方經濟發展需求的技術技能型人才,其所在的濰坊地區,裝備制造業發展相對比較成熟,智能制造轉型升級的步伐較快,如濰柴的動力高端國六重型發動機生產工廠、歌爾的聲學電子產品工廠等已經被評為國家級智能制造示范工廠,在這些大型企業的引領下,很多中小型企業也加入了智能制造轉型升級的隊伍,如浩泰機械建成全省首條數字化裝配制造生產線。在這樣的形勢下,智能制造技術技能型崗位需求范疇增大,將這些崗位分類匯總,主要包括以下3個維度:一是數控技術應用、智能裝備的安裝與設置、電氣裝配與調試、生產線的檢驗與測試等;二是仿真優化、互聯互調、現場測試、工業軟件應用等;三是智能裝備操作、任務編程、生產排程、設備維護和維修、質量控制等。

根據以上崗位需求,確定應用型高校的智能制造人才培養目標:一是對制造裝備進行數字化、網絡化、智能化改造;二是對產品的制造過程進行數字化、網絡化、智能化管控;三是對智能生產線進行安裝、調試、應用、診斷。本文以該培養目標為核心制定智能制造課程體系,并開展實驗實訓教學,知行合一,使教學有序開展。圍繞教學效果實施校內評價、社會功能性評價,基于評價繼續修訂課程體系,從而使產需對接,為智能制造轉型升級賦能。構建的產需對接模式如圖1所示。

圖1 產需對接模式

3 “智能制造”課程體系

課程體系是把一個專業的不同課程按照一定順序排列起來作為教學內容和進程的總和,是教育教學的基本依據[4]。本文構建的“智能制造”課程體系,對標產業所需,合理安排課程,并將知識相關的課程安排在同一模塊。

3.1 專業基礎課程

由智能制造人才培養目標可知,應用型高校培養的是適用于智能制造產業的高技術、高技能的復合型工程人才。無論是擔任安裝、加工、檢測等哪一區域任務的工程人才,都應該是在掌握原有的制造與技術基礎之上,融合數字化、網絡化、智能化技術,借三化融合,將自己所承擔的專項任務上升到智能制造的高度[3]18。

首先學生具備的是“原有的制造”知識,需要完成“工程制圖”“工程力學”等課程的學習,以上課程綜合為制造模塊。通過該模塊的學習,學生通曉機械設計的原理、內涵,能繪制并解讀零件圖,熟悉加工工件的工藝要求及技術路線,從而掌握傳統制造方面的專業基礎知識,為智能制造的升級夯實基礎。

其次,學生還需要具備一定的控制技術基礎知識,需要完成“電工學”“電氣控制與PLC”等課程,合稱技術基礎模塊。該模塊涵蓋的課程知識點獨立于上述模塊但與上述模塊協同并進,為專業的深化學習提供相應的知識儲備。

智能制造是運用互聯網、云計算、大數據、人工智能等先進技術改造提升傳統制造。因此,不可忽視的是,學生還需要學習“離散數學”“數據結構與算法”等有關計算機、優化算法的基礎知識,為順利切入“智能”作知識鋪墊。以上設置的課程為專業基礎課程,其模塊化結構如圖2所示。

圖2 專業基礎課程

專業基礎課程是“智能制造”課程體系的先導,是在完成相應的通識課程及基礎課程后再進行學習的專業基礎課程,是專業培養的第一階段。該類課程按照知識的關聯性設置為3個模塊,每個模塊覆蓋不同的知識體系,按照體系的梯度安排在第二學期至第四學期進行,使教學能夠按照學生的學習規律及知識體系的關聯性有序開展。

3.2 專業核心課程

學生在具備一定的專業基礎知識后,才有能力進一步深化并拓展專業知識的學習,向復合型的智能制造人才靠攏。這就需要掌握計算機輔助設計,學好專業核心課程。其具體的模塊化結構如圖3所示。

圖3 專業核心課程

3.2.1 數字化模塊

智能制造要求的數字化是一個融合概念,是對智能裝備和生產系統的重構,主要依據建模、預測、決策體現[5]。需要完成兩個模塊的學習:其一,信號模塊,包括嵌入式實時操作系統及信號載體即“集成電路”課程;其二,數據模塊,產品的生產過程包含海量數據,僅僅一條智能生產線就包括生產狀況、設備狀態、生產質量、物料消耗等數據信息,智能制造的核心就是大數據,先是數據采集分析,然后數據驅動,因此需要學習“大數據技術與應用導論”“計算機數據處理”等課程。

3.2.2 網絡化模塊

萬物互聯靠網絡,只有通過網絡互聯,才能共享資源和協調合作。制造的網絡化是把分散的制造設備、生產過程、管理流程等利用計算機網絡連接起來,組合成開放性的集成制造系統,因此學生需要學習“數據通信與網絡技術”等課程。

3.2.3 智能化模塊

智能化是制造裝備與人工智能的合成,實現傳感器、裝備、應用集成、圖像語音處理的協同,云端結合打造工業大腦,需要學習“Python程序設計”等課程。

數字化、網絡化、智能化模塊的設置打破原有的混雜模式,將相關知識鏈按其功能組織成同一模塊,同一模塊的課程安排在同一學期或相鄰學期進行,以免知識鏈出現斷層。

3.2.4 計算機輔助設計模塊

作為一名智能制造工程技術人員,在掌握“三化”的同時,還需要具備一定的計算機輔助設計能力。輔助設計是指利用電腦成圖技術,對制造的主體進行優化設計、運動及動力仿真、性能分析的一種方法,包括二維繪圖設計(“CAD/CAM技術”)、三維幾何造型設計(“SolidWorks建模與仿真”)等。

3.2.5 先進制造模塊

數控機床是智能制造的工作母機,是衡量國家制造業水平的重要標志。智能制造工程技術人才要完成機床的自感知、自決策、自執行的智能化改造與升級,還需要學習與數控機床有關的一系列課程,包含“數控技術”“數控機床編程與操作”“數控故障診斷與維修”等,同時將“數字化增材制造”課程納入其中,作為先進制造模塊,該模塊是實現高精制造、快捷制造的依傍。

3.2.6 機器人模塊

工業機器人是通過編寫不同程序控制機器人完成不同功能的設備,是智能制造的代表裝備。因此該專業還需完成“機器人運動學與動力學”等課程的學習。

以上課程是智能制造課程體系的主導,是在完成專業基礎課程后,再進行學習的專業核心課程。該類課程對接產業需求,按照知識的關聯性設置為7個模塊,每個模塊覆蓋不同的知識、技術體系,按照體系的梯度安排在第四學期至第七學期。各模塊覆蓋的知識、技術體系雖然功能性不同,但模塊間的知識點具有可滲透性及整合性,因此可按照該特點合理布置以上課程的學習時間,確保學生的知識鏈有序銜接,使其能夠掌握寬泛的智能制造專業知識。

3.3 專業深化單元

學生在具備一定的專業基礎知識及專業核心能力后,學習趨智能化的原理技術及實際應用。該階段是高階性的專業學習,內容具有一定的挑戰度,旨在獲悉智能制造的前沿知識及技術應用,包括專業選修課程與實踐訓練模塊。

3.3.1 專業選修課程

智能制造是裝備制造不斷融合新的人工智能知識發展壯大的,因此,在高年級切入與制造業相關的人工智能課程,達成制造智能化轉換。該類課程以科技前沿知識為導向進行動態調整,使之具有較強的時代性、適用性,以適應日新月異的制造業形態。

專業選修課程包括機器學習模塊、感知語言模塊、可視化模塊、集成模塊、系統架構模塊、智能生產模塊,其具體的模塊化結構如圖4所示。

圖4 專業選修課程

機器學習是從數據中自動分析獲得規律,并利用規律對未知數據進行預測的算法?！罢J知計算與深度學習”處理的是非結構化數據,即不容易找到規律的數據,例如圖片、音頻等,是機器學習的延伸。

在制造業中,通過“信息物理系統CPS”使物料、設備、信息站等能夠隨時雙向互動、交換信息、自主控制[6]?！靶畔绦邢到yMES”可對物料、刀具等進行出入庫、查詢、盤點、報損、并行準備、統計分析等管理。兩者是建設智能生產線的脈絡支撐。

同理,學生在選擇其他模塊的課程時打破課程壁壘,以滿足個性化學習為指導,以自身的知識儲備、學習能力為依據,結合課程的知識規律進行有針對性的學習。

學生在選擇選修課程時,可根據市場需求及個人擬發展方向,合理拼盤,使專業的學習更精準化而不是泛在化,這樣培養出來的崗位適應能力更強。鑒于學生對專業前景及未來市場的預測缺乏科學的、合理的分析,學校設立課程選修咨詢委員會,并在課程的教務網站建立課程選擇導航系統,這樣學生學習的目的性增強,學習動力隨之提高。

由專業基礎課程、專業核心課程、專業選修課程的布置來看,各模塊知識結構均衡且覆蓋的知識面寬泛,因此每個模塊的每種課程力求簡化深層次的理論知識,著重于智能制造行業相關原理的通曉及技術的掌握等,側重于學生分析問題、解決問題能力的培養。模塊化的設置更有助于學生知識點的互嵌、整合。

3.3.2 實踐訓練模塊

要提高智能制造工程技術人員的實際應用能力,更要注重實踐操作,通過實踐平臺進行訓練,在訓練中將所學知識點融會貫通,建構相互銜接的知識體系框架,從而使所學知識得以內化吸收。同時通過實踐訓練提高自身的技術技能,滿足人才培養目標要求。

因此在安排理論課程的同時,還需要設置實踐訓練模塊,實踐訓練模塊包括云工作坊、實驗室、實訓中心,其中,實驗室又分為傳統實驗室和虛擬仿真實驗室,實訓中心又分為真實設備實訓中心、虛擬仿真實訓中心、虛實結合實訓中心。

1) 云工作坊

云工作坊是針對只需操作軟件不用實驗設備的實訓項目開設的,諸如:Python云工作坊、先進成圖云工作坊、有限元云工作坊等。

2) 實驗室

傳統實驗室:主要涉及原有的專業基礎課程及核心課程,包括電氣控制、電力拖動中心、帶/齒輪傳動中心、液壓/氣動中心、力學、機械創新等。

虛擬仿真實驗室:智能制造作為新興產業,在傳統制造的基礎上增添了很多新知識、新技術,其中不乏高消耗、高難度、高危的實驗項目,在此形勢下,虛擬仿真實驗被提上日程,教育部自2017年開始認定國家虛擬仿真實驗教學項目,旨在推動信息技術在實驗教學中的應用,解決做不了、做不上、做不好的實驗。因此,針對碎片化的新內容,增設智能制造虛擬仿真實驗,該類實驗不僅可以開闊學生的專業視野,還可遠程共享,實驗不受時間、空間限制,便于線上實驗教學的開展。

3)實訓中心

真實設備實訓中心:在原有實訓裝備的基礎上進行改造、整合,旨在讓學生對智能制造有感性的認識,并熟知加工設備、生產流程等。

虛擬仿真實訓中心:要實現智能制造人才培養與產業發展俱進,達成畢業即上崗的效果,需要大批量建設具備時效性、前瞻性的實踐訓練平臺。但眾所周知,地方應用型高校教學資金配備有限,要建設與時俱進的該類實踐平臺幾乎不可能。為此,需要校企合作共建共享“工業級”智能制造生產線、智能車間、智能工廠虛擬仿真平臺,學校用于教學,企業用于研發,達成學校、企業互惠共贏。

智能制造生產線是在數字化的基礎上再進一步的智能化,實現機械手自動上料裝夾,機床自動對刀、加工,加工工藝智能優化,參數智能補償,產品自動分揀裝配入庫,整個生產過程智能管控,信息實時監測、自動發現問題并排除。

智能車間通常由不同的制造生產線組成,各生產線間實現信息共享、調度有序、制造協同的智能化作業。

智能工廠與行業企業生產系統對標,模擬真實工廠的生產運維。

學生在實訓時先熟悉智能制造生產線的構成,掌握其運轉規律,再學習智能車間的作業、管理,最后是智能工廠的生產運維。智能制造生產線是基礎,多條生產線組成智能車間,多個車間與管理服務部門組成智能工廠,訓練模式由單一向復合延伸,符合學生的學習認知習慣。

虛擬仿真實訓項目能拓延學生學習的廣度和深度,提高學生的參與度,提升學生對新興內容的適應程度。

虛實結合實訓中心:對于有條件的實訓項目,秉持能實不虛原則,建設虛實結合實訓室。先虛擬仿真,掌握基本操作方法及流程后再實踐訓練。比如數控機床虛擬仿真軟件包括斯沃數控仿真加工軟件、數控機床調試與維修仿真軟件、PLC仿真軟件、電氣裝配仿真、數控插補仿真軟件、機床精度檢測與調試仿真軟件,真實機床包括數控車床、銑床、加工中心。虛實結合可滿足學生自主學習需求。

以上述云工作坊、實驗室、實訓中心為平臺,學生可進行課程設計,參加各級各類科技競賽、創新訓練項目及教師科研項目,借此吸收更多資金用于實踐訓練平臺的建設。同時將以上研究成果落地并轉化為教學資源,使科研反哺于教學[8],形成良好的教學循環。智能制造課程體系如圖5所示。

圖5 課程體系框架

以上課程體系的設置,從專業基礎課程到專業核心課程再到專業深化單元(包括專業選修課程和實踐訓練模塊),知識模塊由基礎型到綜合型再到應用型,符合 “認知—深入學習—實踐—應用—創新”的學習規律,該體系系統有序、設置科學合理,可借鑒可推廣。

4 結論

“智能制造”課程體系設置為專業基礎課程、專業核心課程、專業深化單元三階段的“堆?！蹦Ｊ?旨在培養學生具備扎實的專業知識、過硬的操作技能、與時俱進的應用能力。專業基礎課程是對智能制造涉及知識的認知、理解及掌握;專業核心課程是面向智能制造的全方位、全過程進行的專業知識的高階性學習;專業深化單元以專業視角的方向瞄準前沿科技,并將前瞻性知識碎片化滲透于該過程的學習,提高專業知識的創新性與應用度。目標是力爭使學生畢業后能挑起智能制造產業的大梁,填補智能制造人才缺口,避免出現培養的人才與產業需求不對接或滯后于產業發展等現象。

“智能制造”的課程體系正處于探索起步階段,據悉,地方應用型高校最早是從2019年開設智能制造專業的,到目前為止還沒有學生畢業進入相關行業企業工作,因此人才培養效果尚缺乏相匹配的實質性驗證。隨著第一批智能制造人才流入市場,筆者會繼續根據反饋動態調整該課程體系。