“产”“需”对接理念下“智能制造”课程体系的构建——以应用型高校为例

孙平平,李守金

(潍坊科技学院智能制造学院,山东 寿光 262700)

0 引言

随着第四次工业革命的悄然开启,各国纷纷对制造业布局、策划,研究如何抢占新一轮发展的制高点。《中国制造2025》提出:通过“三步走”实现制造强国的战略目标,核心任务是加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展,把智能制造作为两化深度融合的主攻方向[1-2]。随后各级会议把智能制造列为促进我国产业迈向全球价值链中高端的重要引擎。在此形势下,基于信息物理系统的“智造”装备、智能工厂等智能制造应运而生,正在悄然改变产品的生产方式。与此同时,随着生产方式的改变,行业、企业所需的人才结构也随之发生变化,由传统制造业向智能制造业倾斜。

1 智能制造人才培养的必要性

据人力资源和社会保障部2020年发布的《新职业——智能制造工程技术人员就业景气现状分析报告》预测,未来5年,智能制造领域人才需求量将达到900万人,人才缺口预测450万人。

补齐智能制造人才缺口,不仅需要高精尖的研究型人才,还需要数量庞大的高技术高技能的复合型工程技术人才。研究型人才作为行业企业的骨干力量和生力军,主要负责智能制造技术的研究、开发、设计、策划、升级[3]17;工程技术人才作为行业企业的主力军,主要负责对智能装备、智能生产线进行安装、改造、调试、管控和应用。

由此可见,补齐智能制造的人才缺口,需要研究型高校与应用型高校各司其职,分别培养研究型人才与工程技术人才,合力打造智能制造人才梯队。对近5年的智能制造人才培养的文献进行研究发现,无论是课程体系还是人才培养方案,大多是研究型的,而应用型的却鲜有触及。

因此,作为培养工程技术人才的应用型高校,很有必要探索一套适合于自身特色的科学、有效、实用并具有前瞻性的课程体系,以指导智能制造工程技术人才的培养。

2 智能制造人才培养理念

根据人社部与工信部的动态周报、数据统计,结合地方行业企业的调研,包括分析公司招聘简章,以此确定智能制造产业岗位需求。比如潍坊科技学院这一地方应用型高校致力于培养适应地方经济发展需求的技术技能型人才,其所在的潍坊地区,装备制造业发展相对比较成熟,智能制造转型升级的步伐较快,如潍柴的动力高端国六重型发动机生产工厂、歌尔的声学电子产品工厂等已经被评为国家级智能制造示范工厂,在这些大型企业的引领下,很多中小型企业也加入了智能制造转型升级的队伍,如浩泰机械建成全省首条数字化装配制造生产线。在这样的形势下,智能制造技术技能型岗位需求范畴增大,将这些岗位分类汇总,主要包括以下3个维度:一是数控技术应用、智能装备的安装与设置、电气装配与调试、生产线的检验与测试等;二是仿真优化、互联互调、现场测试、工业软件应用等;三是智能装备操作、任务编程、生产排程、设备维护和维修、质量控制等。

根据以上岗位需求,确定应用型高校的智能制造人才培养目标:一是对制造装备进行数字化、网络化、智能化改造;二是对产品的制造过程进行数字化、网络化、智能化管控;三是对智能生产线进行安装、调试、应用、诊断。本文以该培养目标为核心制定智能制造课程体系,并开展实验实训教学,知行合一,使教学有序开展。围绕教学效果实施校内评价、社会功能性评价,基于评价继续修订课程体系,从而使产需对接,为智能制造转型升级赋能。构建的产需对接模式如图1所示。

图1 产需对接模式

3 “智能制造”课程体系

课程体系是把一个专业的不同课程按照一定顺序排列起来作为教学内容和进程的总和,是教育教学的基本依据[4]。本文构建的“智能制造”课程体系,对标产业所需,合理安排课程,并将知识相关的课程安排在同一模块。

3.1 专业基础课程

由智能制造人才培养目标可知,应用型高校培养的是适用于智能制造产业的高技术、高技能的复合型工程人才。无论是担任安装、加工、检测等哪一区域任务的工程人才,都应该是在掌握原有的制造与技术基础之上,融合数字化、网络化、智能化技术,借三化融合,将自己所承担的专项任务上升到智能制造的高度[3]18。

首先学生具备的是“原有的制造”知识,需要完成“工程制图”“工程力学”等课程的学习,以上课程综合为制造模块。通过该模块的学习,学生通晓机械设计的原理、内涵,能绘制并解读零件图,熟悉加工工件的工艺要求及技术路线,从而掌握传统制造方面的专业基础知识,为智能制造的升级夯实基础。

其次,学生还需要具备一定的控制技术基础知识,需要完成“电工学”“电气控制与PLC”等课程,合称技术基础模块。该模块涵盖的课程知识点独立于上述模块但与上述模块协同并进,为专业的深化学习提供相应的知识储备。

智能制造是运用互联网、云计算、大数据、人工智能等先进技术改造提升传统制造。因此,不可忽视的是,学生还需要学习“离散数学”“数据结构与算法”等有关计算机、优化算法的基础知识,为顺利切入“智能”作知识铺垫。以上设置的课程为专业基础课程,其模块化结构如图2所示。

图2 专业基础课程

专业基础课程是“智能制造”课程体系的先导,是在完成相应的通识课程及基础课程后再进行学习的专业基础课程,是专业培养的第一阶段。该类课程按照知识的关联性设置为3个模块,每个模块覆盖不同的知识体系,按照体系的梯度安排在第二学期至第四学期进行,使教学能够按照学生的学习规律及知识体系的关联性有序开展。

3.2 专业核心课程

学生在具备一定的专业基础知识后,才有能力进一步深化并拓展专业知识的学习,向复合型的智能制造人才靠拢。这就需要掌握计算机辅助设计,学好专业核心课程。其具体的模块化结构如图3所示。

图3 专业核心课程

3.2.1 数字化模块

智能制造要求的数字化是一个融合概念,是对智能装备和生产系统的重构,主要依据建模、预测、决策体现[5]。需要完成两个模块的学习:其一,信号模块,包括嵌入式实时操作系统及信号载体即“集成电路”课程;其二,数据模块,产品的生产过程包含海量数据,仅仅一条智能生产线就包括生产状况、设备状态、生产质量、物料消耗等数据信息,智能制造的核心就是大数据,先是数据采集分析,然后数据驱动,因此需要学习“大数据技术与应用导论”“计算机数据处理”等课程。

3.2.2 网络化模块

万物互联靠网络,只有通过网络互联,才能共享资源和协调合作。制造的网络化是把分散的制造设备、生产过程、管理流程等利用计算机网络连接起来,组合成开放性的集成制造系统,因此学生需要学习“数据通信与网络技术”等课程。

3.2.3 智能化模块

智能化是制造装备与人工智能的合成,实现传感器、装备、应用集成、图像语音处理的协同,云端结合打造工业大脑,需要学习“Python程序设计”等课程。

数字化、网络化、智能化模块的设置打破原有的混杂模式,将相关知识链按其功能组织成同一模块,同一模块的课程安排在同一学期或相邻学期进行,以免知识链出现断层。

3.2.4 计算机辅助设计模块

作为一名智能制造工程技术人员,在掌握“三化”的同时,还需要具备一定的计算机辅助设计能力。辅助设计是指利用电脑成图技术,对制造的主体进行优化设计、运动及动力仿真、性能分析的一种方法,包括二维绘图设计(“CAD/CAM技术”)、三维几何造型设计(“SolidWorks建模与仿真”)等。

3.2.5 先进制造模块

数控机床是智能制造的工作母机,是衡量国家制造业水平的重要标志。智能制造工程技术人才要完成机床的自感知、自决策、自执行的智能化改造与升级,还需要学习与数控机床有关的一系列课程,包含“数控技术”“数控机床编程与操作”“数控故障诊断与维修”等,同时将“数字化增材制造”课程纳入其中,作为先进制造模块,该模块是实现高精制造、快捷制造的依傍。

3.2.6 机器人模块

工业机器人是通过编写不同程序控制机器人完成不同功能的设备,是智能制造的代表装备。因此该专业还需完成“机器人运动学与动力学”等课程的学习。

以上课程是智能制造课程体系的主导,是在完成专业基础课程后,再进行学习的专业核心课程。该类课程对接产业需求,按照知识的关联性设置为7个模块,每个模块覆盖不同的知识、技术体系,按照体系的梯度安排在第四学期至第七学期。各模块覆盖的知识、技术体系虽然功能性不同,但模块间的知识点具有可渗透性及整合性,因此可按照该特点合理布置以上课程的学习时间,确保学生的知识链有序衔接,使其能够掌握宽泛的智能制造专业知识。

3.3 专业深化单元

学生在具备一定的专业基础知识及专业核心能力后,学习趋智能化的原理技术及实际应用。该阶段是高阶性的专业学习,内容具有一定的挑战度,旨在获悉智能制造的前沿知识及技术应用,包括专业选修课程与实践训练模块。

3.3.1 专业选修课程

智能制造是装备制造不断融合新的人工智能知识发展壮大的,因此,在高年级切入与制造业相关的人工智能课程,达成制造智能化转换。该类课程以科技前沿知识为导向进行动态调整,使之具有较强的时代性、适用性,以适应日新月异的制造业形态。

专业选修课程包括机器学习模块、感知语言模块、可视化模块、集成模块、系统架构模块、智能生产模块,其具体的模块化结构如图4所示。

图4 专业选修课程

机器学习是从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。“认知计算与深度学习”处理的是非结构化数据,即不容易找到规律的数据,例如图片、音频等,是机器学习的延伸。

在制造业中,通过“信息物理系统CPS”使物料、设备、信息站等能够随时双向互动、交换信息、自主控制[6]。“信息执行系统MES”可对物料、刀具等进行出入库、查询、盘点、报损、并行准备、统计分析等管理。两者是建设智能生产线的脉络支撑。

同理,学生在选择其他模块的课程时打破课程壁垒,以满足个性化学习为指导,以自身的知识储备、学习能力为依据,结合课程的知识规律进行有针对性的学习。

学生在选择选修课程时,可根据市场需求及个人拟发展方向,合理拼盘,使专业的学习更精准化而不是泛在化,这样培养出来的岗位适应能力更强。鉴于学生对专业前景及未来市场的预测缺乏科学的、合理的分析,学校设立课程选修咨询委员会,并在课程的教务网站建立课程选择导航系统,这样学生学习的目的性增强,学习动力随之提高。

由专业基础课程、专业核心课程、专业选修课程的布置来看,各模块知识结构均衡且覆盖的知识面宽泛,因此每个模块的每种课程力求简化深层次的理论知识,着重于智能制造行业相关原理的通晓及技术的掌握等,侧重于学生分析问题、解决问题能力的培养。模块化的设置更有助于学生知识点的互嵌、整合。

3.3.2 实践训练模块

要提高智能制造工程技术人员的实际应用能力,更要注重实践操作,通过实践平台进行训练,在训练中将所学知识点融会贯通,建构相互衔接的知识体系框架,从而使所学知识得以内化吸收。同时通过实践训练提高自身的技术技能,满足人才培养目标要求。

因此在安排理论课程的同时,还需要设置实践训练模块,实践训练模块包括云工作坊、实验室、实训中心,其中,实验室又分为传统实验室和虚拟仿真实验室,实训中心又分为真实设备实训中心、虚拟仿真实训中心、虚实结合实训中心。

1) 云工作坊

云工作坊是针对只需操作软件不用实验设备的实训项目开设的,诸如:Python云工作坊、先进成图云工作坊、有限元云工作坊等。

2) 实验室

传统实验室:主要涉及原有的专业基础课程及核心课程,包括电气控制、电力拖动中心、带/齿轮传动中心、液压/气动中心、力学、机械创新等。

虚拟仿真实验室:智能制造作为新兴产业,在传统制造的基础上增添了很多新知识、新技术,其中不乏高消耗、高难度、高危的实验项目,在此形势下,虚拟仿真实验被提上日程,教育部自2017年开始认定国家虚拟仿真实验教学项目,旨在推动信息技术在实验教学中的应用,解决做不了、做不上、做不好的实验。因此,针对碎片化的新内容,增设智能制造虚拟仿真实验,该类实验不仅可以开阔学生的专业视野,还可远程共享,实验不受时间、空间限制,便于线上实验教学的开展。

3)实训中心

真实设备实训中心:在原有实训装备的基础上进行改造、整合,旨在让学生对智能制造有感性的认识,并熟知加工设备、生产流程等。

虚拟仿真实训中心:要实现智能制造人才培养与产业发展俱进,达成毕业即上岗的效果,需要大批量建设具备时效性、前瞻性的实践训练平台。但众所周知,地方应用型高校教学资金配备有限,要建设与时俱进的该类实践平台几乎不可能。为此,需要校企合作共建共享“工业级”智能制造生产线、智能车间、智能工厂虚拟仿真平台,学校用于教学,企业用于研发,达成学校、企业互惠共赢。

智能制造生产线是在数字化的基础上再进一步的智能化,实现机械手自动上料装夹,机床自动对刀、加工,加工工艺智能优化,参数智能补偿,产品自动分拣装配入库,整个生产过程智能管控,信息实时监测、自动发现问题并排除。

智能车间通常由不同的制造生产线组成,各生产线间实现信息共享、调度有序、制造协同的智能化作业。

智能工厂与行业企业生产系统对标,模拟真实工厂的生产运维。

学生在实训时先熟悉智能制造生产线的构成,掌握其运转规律,再学习智能车间的作业、管理,最后是智能工厂的生产运维。智能制造生产线是基础,多条生产线组成智能车间,多个车间与管理服务部门组成智能工厂,训练模式由单一向复合延伸,符合学生的学习认知习惯。

虚拟仿真实训项目能拓延学生学习的广度和深度,提高学生的参与度,提升学生对新兴内容的适应程度。

虚实结合实训中心:对于有条件的实训项目,秉持能实不虚原则,建设虚实结合实训室。先虚拟仿真,掌握基本操作方法及流程后再实践训练。比如数控机床虚拟仿真软件包括斯沃数控仿真加工软件、数控机床调试与维修仿真软件、PLC仿真软件、电气装配仿真、数控插补仿真软件、机床精度检测与调试仿真软件,真实机床包括数控车床、铣床、加工中心。虚实结合可满足学生自主学习需求。

以上述云工作坊、实验室、实训中心为平台,学生可进行课程设计,参加各级各类科技竞赛、创新训练项目及教师科研项目,借此吸收更多资金用于实践训练平台的建设。同时将以上研究成果落地并转化为教学资源,使科研反哺于教学[8],形成良好的教学循环。智能制造课程体系如图5所示。

图5 课程体系框架

以上课程体系的设置,从专业基础课程到专业核心课程再到专业深化单元(包括专业选修课程和实践训练模块),知识模块由基础型到综合型再到应用型,符合 “认知—深入学习—实践—应用—创新”的学习规律,该体系系统有序、设置科学合理,可借鉴可推广。

4 结论

“智能制造”课程体系设置为专业基础课程、专业核心课程、专业深化单元三阶段的“堆栈”模式,旨在培养学生具备扎实的专业知识、过硬的操作技能、与时俱进的应用能力。专业基础课程是对智能制造涉及知识的认知、理解及掌握;专业核心课程是面向智能制造的全方位、全过程进行的专业知识的高阶性学习;专业深化单元以专业视角的方向瞄准前沿科技,并将前瞻性知识碎片化渗透于该过程的学习,提高专业知识的创新性与应用度。目标是力争使学生毕业后能挑起智能制造产业的大梁,填补智能制造人才缺口,避免出现培养的人才与产业需求不对接或滞后于产业发展等现象。

“智能制造”的课程体系正处于探索起步阶段,据悉,地方应用型高校最早是从2019年开设智能制造专业的,到目前为止还没有学生毕业进入相关行业企业工作,因此人才培养效果尚缺乏相匹配的实质性验证。随着第一批智能制造人才流入市场,笔者会继续根据反馈动态调整该课程体系。