面向智能制造的复合型人才培养实践教学体系构建

　　摘要：在智能制造技术迅速推广和广泛应用的背景下，机械制造业装备水平不断提升，生产模式不断更新和演化，这对从业人员的知识结构和专业能力提出了全新的要求。从智能制造技术的特征入手，深入剖析离散型智能制造领域专业人才能力的构成;以自动化专机或机器人工作站、生产线设计为线索，统筹考虑课程设计、实验、实习和实训等实践教学环节的安排;基于模块组织教学内容，融合“机器人”“大数据”“人工智能”和“互联网”等内容，构建复合型人才培养的实践教学体系。

　　本文源自大学教育,2020(10):161-164.基金:安徽省新工科研究与实践项目“基于组织模式创新的机器人学院研究与实践(2017xgkxm23)”;安徽省级“六卓越､一拔尖”卓越人才培养创新项目“机器人工程卓越工程师教育培养计划”;安徽工程大学产业学院“机器人工程”等项目《大学教育》贯彻党和国家的教育方针政策，反映高校学科建设和教学研究、改革成果，促进高等教育人才素质提升，为我国高等教育和课程改革服务。

　　近现代机械制造业经历了“机械制造时代”“电气化和自动化时代”和“电子信息时代”，以及目前尚未完成的“智能制造时代”。在传统的机械制造业中，“工艺”和“设备”形成了企业的核心技术。机械类专业人才培养通常也是基于制造工艺和制造装备两条主线，规划学生的专业知识结构和专业能力框架。在自动化生产线成为机械制造业主要生产手段的情形下，企业渴望具备“机电融合复合型特征的人才”。然而，我国高校受到院系条块分割设置的限制，机电融合复合型人才培养情况并不理想。企业往往设置机械工程师、电气工程师、软件工程师等职位，组成项目团队完成自动化生产线或专机的研发和调试工作。机电复合型人才的缺失不仅限制了人力资源效率的充分发挥，而且严重制约了产业的技术升级和“两化”融合的推进，复合型人才已经成为机械制造业的稀缺资源。

　　图1机械制造业竞争优势形成过程

　　新一轮科技革命和产业变革将同人类社会发展形成历史性交汇[1]，在新科技革命、新产业革命、新经济的背景下，针对当下工程技术人才支撑制造业转型升级能力不强，传统工程人才相对过剩，制造业人才结构过剩和短缺并存，企业“用工荒”与毕业生“就业难”共存的局面，我国工程教育改革面临重大战略选择。2017年2月以来，教育部积极推进新工科建设，先后在复旦大学、天津大学和北京召开了关于高等工程教育和新工科建设的研讨会，形成了“复旦共识”“天大行动”和“北京指南”[2]。此后，教育部又发布了《关于开展新工科研究与实践的通知》和《关于推荐新工科研究与实践项目的通知》[3]，旨在培养多元化、创新型卓越工程人才，为未来提供智力和人才支撑。

　　在信息化和智能化向机械制造业渗透不断加深的形势下，我国传统机械制造业的转型升级正处在关键时期[4,5]，机械类专业学生实践能力和创新精神的培养，已成为新时代机械类专业人才培养的共识[6]。结合智能制造技术发展趋势，在构建机械类实践教学体系时，需要突出“机器人”“大数据”“人工智能”和“互联网+”等要素;学生深度参与的新模式，体现自构知识体系和能力结构[2];具备多学科融合、复合型特征，独立解决复杂工程问题能力的培养。

　　当前高校开展的大多数实验课程都是以课本的原理为出发点，以印证理论知识的可行性与准确性为主要目的开展实验课程教学[7,8]，实验教学的理念和内容无法满足多学科融合、复合型特征的人才培养需要[9]。理论讲授和实践教学是工程教学的主要手段，实践教学通常包含课程设计、实验、实习和实训。若仅从实验教学的角度探讨复合型人才培养还远远不够，本文希望将课程设计、实验、实习和实训看作一个整体，探讨实践教学体系构建的问题。

　　一、智能制造技术特征

　　首先从智能制造技术特征的角度，系统地研究从业人员的能力构成[10]，再讨论复合型人才培养的实践教学体系。按制造业的行业特点，智能制造通常划分为“离散型智能制造”“流程型智能制造”“网络协同制造”“大规模个性化定制”和“远程运维服务”5种模式。其中，多数机械制造业可以归结为“离散型智能制造”模式。以“离散型智能制造”模式为例，基于“基本技术要素”和“附加技术要素”两个维度，评价“离散型智能制造”的技术特征，见表1。依据生产规模和技术复杂性，“基本技术要素”逐一评价“智能单元或机器人工作站”“智能生产线”“智能车间”和“智能工厂”4个层级的技术特征;基于“产品(工艺)管理”“可视化管理”和“信息安全”3个维度，“附加技术要素”逐一评价其技术特征。其中，“基本技术要素”界定了离散型智能制造必备的技术特征，“附加技术要素”属于引领性技术特征。“离散型智能制造”的技术特征大致勾画了机械制造业从业人员的岗位任务，以及应该具备的专业能力。

　　表1“离散型智能制造”模式技术特征描述

　　二、机械类人才专业能力构成

　　仔细研究“离散型智能制造”模式的技术特征，不难发现隐含其中的两条主线，一是自动生产设备或机器人工作站间的柔性连接，二是自动生产设备或机器人工作站间的数据交换[11]。柔性连接需要借助工业机器人、移动机器人和物料输送装置;数据交换需要借助工业互联网[12]。因此，机器人和互联网成为智能制造系统的标配[13]。建立在两条主线上的灵魂则是数据分析、流程优化、仿真模拟和可视化，即人工智能技术的运用。2019年1月，人社部拟发布15项新职业。本文摘取“工业机器人系统操作员”“工业机器人系统运维员”“人工智能工程技术人员”3项新职业，其“定义”和“主要工作任务”列入表2，为规划“智能制造时代”机械类专业实践教学提供了有益参考。

　　表22019年人社部拟发布的部分新职业

　　三、复合型人才培养途径规划

　　我国机械制造业发展极不均衡，既涌现出沈阳新松机器人自动化股份有限公司[14]、徐州徐工液压件有限公司、上海人本集团有限公司、南京高精传动设备制造集团有限公司、三一重工股份有限公司等一批优秀企业，在智能制造领域取得了长足的进步，又存在相当数量的企业还没有走完“电子信息时代”，甚至“电气化和自动化时代”的制造模式。因此，在规划机械类专业实践教学体系时，既要充分考虑大量中小企业的现实需求，又要有前瞻性和引领性[15]。有鉴于此，从“表达能力”“操作技能”和“方案构思与设计”3个维度，描述了机械类专业学生毕业时应该初步具备的专业能力。表3描述的专业能力，不仅包含了机电融合的特征，而且明确指向解决复杂工程问题，涵盖了自然科学和工程科学理论的运用。

　　表3机械类专业专业能力构成

　　图2以“自动化设备或机器人工作站”和“智能生产线”为线索，描绘了机械类专业实践教学体系的轮廓。依据学生工程能力培养规律，在完成“自动化设备”设计任务前，需要逐一完成“机械传动”“机械结构”认知和设计，以及“机械制造工艺”和“机电设备控制”实验和设计等教学任务。在完成“智能生产线”设计前，逐一完成“数控机床”和“工业机器人”操作实训，以及“工业机器人拆装”等分科目训练，在“智能生产线”设计过程中，融入“MES系统”“工艺流程规划”“生产环境感知”等体现智能制造方面的内容。

　　图2机械类专业复合型人才培养途径规划

　　充分调动学生“动脑”和“动手”是确保教学目标达成的基本手段。涉及“动脑”的教学环节包括理论讲授、作业、设计、实验和实习;涉及“动脑”的教学环节包括作业、设计、实验和实习。除理论讲授外，“动脑”和“动手”基本重叠。因此，需要从学生知识和能力构成的整体角度，合理规划设计、实验、实习和实训等实践性教学环节。

　　基于专业实践与专业理论课程相剥离的原则，按知识或能力模块划分，设置为综合实验、讨论课、课程设计、实习和实训等形式，实践教学科目以周为单位编入教学计划进程表，单独设置学分。

　　图3主要实践教学环节规划

　　图3清晰地刻画了安徽工程大学(以下简称“我校”)机械类专业实践教学计划进程。其中，“组合夹具”“机器人拆装”和“智能制造系统”设置成讨论课，采用实验室现场教学的方式，讲解、操作或设计、讨论和主题发言交替安排，学生口头表达能力与操作技能、设计等思维能力培养相融合。实验室改造成集讨论式教学、实验、实训和设计等功能于一体的实践性教学场所，实验室场地得到了充分利用。

　　为了展示主要实践教学组织和实施情况，本文摘取了几张实践教学场景的照片。图4是课程设计的场景，图5是PLC和电路实验的场景，图6是机器人工作站装调实验的场景，图7是工业机器人拆装和测绘的场景。

　　图4课程设计

　　图5PLC实验

　　图6作业单元装调

　　图7工业机器人拆装

　　我校机械类专业包括机械设计制造及自动化、车辆工程、过程装备与控制工程、机械工程、机械电子工程和机器人工程等专业，均依据复合型人才培养的思路，规划实践教学环节。在图3的基础上，各专业根据自身特点适当修改，但大部分实验资源能够得到多个专业共用。如车辆工程专业用“发动机拆装”替代图3中的“机器人拆装”;过程装备与控制工程专业由“过程控制综合实验”替代“机器人工作站装调”等。

　　四、结语

　　在新工科建设项目的资助下，针对机械类人才培养，我校在实践教学体系重构方面开展了积极探索。本文以复合型人才培养为主线，以实验资源最大化利用为原则，按模块组织教学内容，按科目编排实施方案，形成了我校独具特色的实践教学体系。教学实践表明，本文所述的实践教学体系克服了以往碎片化、综合性差、学生参与度不够、训练不充分等不足，到了学生的广泛欢迎和同行的充分认可。

　　参考文献：

　　[1]习近平.让工程科技造福人类､创造未来:在2014年国际工程科技大会上的主旨演讲(全文).[EB/OL].[2014-06-03].

　　[2]教育部.新工科研究与实践项目指南[Z].2017.

　　[3]刘洋,谢胜,利杜玉,等.面向新工科的工业4.0实验基地课程体系与平台构建[J].实验技术与管理,2018,35(11):229-233.

　　[4]周宏仁.智能制造的三大支点[N].中国航空报,2019-07-25(008).

　　[5]黄俊溢.中国制造应探索“智能制造+知识创造”之路[J].智慧中国,2015(4):44-46.

　　[6]韩文佳,杨桂花,陈嘉川,等.新工科背景下工科专业实验教学体系的构建与实践[J].大学教育,2108(9):61-63.

　　[7]温海洋.“新工科”背景下应用型本科高校实验教学探索[J].环渤海经济瞭望,2017(10):163.

　　[8]何建强,陈垚,袁训锋.新工科背景下专业实验教学体系的改革与探索:以电子信息类专业为例[J].无线互联科技,2108,15(22):85-86.

　　[9]雷立群,王戬.机械电子工程与智能制造复合人才培养模式研究[J].科技风,2019(20):159+167.

　　[10]王晓慧,朱光苗,初航,等.智能制造体系下职业教育人才培养的知与行[J].职教通讯,2019(8):24-28.

　　[11]李铁芳.智能制造与机器人应用关键技术与发展趋势[J].科技风,2019(20):25.

　　[12]姜淇铭,李韶文,何月漫.智能制造中机电一体化技术的应用[J].南方农机,2017,48(3):98.

　　[13]战梦霞,焦杨.智能制造时代的职场新宠:工业机器人系统操作员､运维员新职业介绍[J].中国培训,2019(7):32-33.

　　[14]才秀敏.2018中国智能制造系统解决方案大会在京召开[J].电器工业,2018(12):48-49.

　　[15]周静红.基于智能制造发展趋势的人才培养方式探索[J].职业教育(中旬刊),2018,17(11):76-78.