王紅軍 彭寶營
摘要:論述了智能制造的內涵,分析了中國制造2025對智能制造人才能力的需求,智能制造人才培養特別是培養具有創新能力的研究生對我國經濟轉型升級、全面提升國家競爭力意義重大。結合北京信息科技大學機械工程學科的實際,給出了面向智能制造的研究生實踐體系建設的思路,為培養智能制造急需的高層次人才打下了基礎。
關鍵詞:智能制造;研究生培養;實踐體系
中圖分類號:G642.0 文獻標志碼:A 文章編號:1674-9324(2018)30-0088-02
目前,無論是德國工業4.0,美國工業互聯網聯盟,還是中國制造2025,都指出融合傳感技術、自動化技術、信息網絡技術、人工智能的智能制造技術已經成為現代制造業的發展方向。智能制造技術將實現跨領域、協同化、網絡化的制造業創新體系,并徹底改變現有生產方式和制造業競爭格局。圍繞搶占新一輪產業競爭制高點、打造國家新優勢的競爭日趨激烈,作為“中國制造2025”國家戰略計劃的重要組成部分,智能制造人才培養對我國經濟轉型升級、全面提升國家競爭力意義重大。機械工程學科是北京信息科技大學發展歷史最長的學科之一,設有智能制造研究領域,面向京津冀高端裝備和機器人產業開展人才培養和學術研究。在高端裝備數字化制造、高端裝備監控監測、虛擬生產線布局與仿真、智能制造裝備的運行維護和可靠性評價領域具有鮮明的特色,緊密結合國家和北京地區經濟發展需求以及學科前沿發展趨勢,以機電工程領域相關技術及產業為背景,近五年承擔了國家04專項7項,國家自然科學基金、北京市自然科學基金、北京科技計劃項目等多項,研究成果獲北京市及行業科技進步獎11項。針對智能制造領域的研究生人才培養,在學校的支持下,開展了培養方案修訂和實踐環節建設,取得一些效果,為培養智能制造急需的高層次人才打下了基礎。
一、智能制造的內涵以及對人才的需求
智能制造是智能技術與制造技術的融合,具有如下特征:智能感知,具有對自身狀態與環境的感知能力,通過對自身工況的實時感知分析,支撐智能分析和決策;智能決策,基于感知搜集信息進行分析判斷和決策的能力;智能學習,能基于制造運行數據或用戶使用數據進行數據分析與挖掘,通過學習不斷完善知識庫;智能診斷,能基于對運行數據的實時監控,自動進行故障診斷和預測,進而實現故障的智能排除與修復;智能優化,根據感知的信息自適應地調整組織結構和運行模式,使系統性能和效率始終處于最優狀態等特征。也就是說智能制造通過信息系統和物理系統的深度融合,將傳感器、感應器等嵌入制造物理環境中,通過狀態感知實時分析,人機交互自主決策、精準執行和反饋,實現產品設計生產和企業管理及服務的智能化,如圖1所示。
面向智能制造領域的高層次人才,除了要具有良好的職業道德和工匠精神外,還須具備扎實的專業知識,融合自動化、人工智能、計算機等跨學科的知識,才能勝任工作。
二、面向智能制造的研究生培養體系建設
面向中國制造2025,優化調整了智能制造領域研究生培養方案,在加強基礎知識和專業知識的基礎上,進一步融合了信息技術和人工智能技術,增加了人工智能及其應用,智能制造與裝備、機器人學與仿真、機器人感知與控制技術、制造信息化技術、裝備智能控制與維護等課程。為了培養基于創新能力的高層次人才,構建了課內實驗、必修實踐環節和學科競賽等多維的實踐教學體系。必修實踐環節包括工程建模分析與實踐、現代制造技術實踐、測試實驗技術和企業工程綜合實踐。
基于機械工業重點實驗室和機械工程國家級實驗教學示范中心,購置了數控仿真系統、3D打印機、競賽機器人套件、DMDC/CNC系統等,形成了校內實踐平臺,如基于物聯網的智能車間智能控制技術,如圖2所示,可將多臺具有不同加工特性的數控機床進行信息關聯,實現對數控加工設備的智能識別、定位、追蹤和管理,以及對數控加工系統的數控程序的實時監測與智能控制。基于DASP系統,構建了具有振動、噪聲和聲發射的機床動態特性采集平臺,將多種傳感器嵌入數控機床的主要部件中,以各傳感器的返回數據作為判定基礎,以內置智能判定算法為判定依據,對數控機床當前運行工況進行實時感知。為學生開展基于分布式傳感的數控機床工況實時感知技術訓練提供手段。為開展研究生學科競賽和必修實踐環節提供了實習實驗條件。
搭建產學研用的全方位教育平臺,借助于所承擔的國家科技重大專項和智能制造示范項目,與合作企業建立穩定的合作機制,為研究生的企業工程綜合實踐環節提供條件。聘請行業專家作為兼職指導教師,為學生做報告、指導,學生通過所承擔的課題深入企業1—3個月,根據企業的需求開展研究,能力得到了全方位的訓練和提升,所研究的成果在企業得到應用,個人有很大的成就感和獲得感,對學生綜合能力的培養具有重要的作用,取得了很好的效果。
三、結論
面向中國制造2025和國家的戰略需求,緊密結合北京市的城市定位,優化現有培養方案,注重培養研究生的實踐創新能力,為培養國家急需的智能制造領域的專業人才打下了基礎。
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