智能制造工程专业的“四维”课程体系和学习工厂培养模式研究.pdf
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1、工业和信息化教育Industry and Information Technology Education2023年8 月刊智能制造工程专业的“四维”课程体系和学习工厂培养模式研究陈树君,张自强,康存锋,崔晶(北京工业大学材料与制造学部,北京100124)【摘要】智能制造具有数字化、透明化、高柔性自动化、智能化和生产与质量可控等特点,是机械制造业未来的发展趋势之一。立足京津冀区域协同发展战略规划及学校自身定位,提出涵盖智能制造过程所涉及的设计、制造、运维管理等全生命周期的“四维”课程体系,并以典型产品的智能制造过程为引导,建立基于学习工厂的人才培养新模式。对于最终培养面向“基于现代设计方法的产
2、品智能设计及现代网络环境的分布式协同制造”的高素质创新型人才,填补领军人才与行业应用型人才之间的空白,具有良好的推广意义。【关键词】智能制造;“四维”课程体系;学习工厂;培养模式【中图分类号】G642【文献标识码】A【文章编号】2 0 9 5-50 6 5(2 0 2 3)0 8-0 0 8 2-0 70引言收稿日期:2 0 2 1-3-2 1作者简介:陈树君(19 7 1一),男,山东日照人,博士,教授,研究方向为现代焊接技术与装备;张自强(19 8 7 一),男,河北张家口人,博士,副教授,通讯作者,研究方向为机器人技术;康存锋(19 7 0 一),男,北京人,博士,副教授,研究方向为工业
3、控制自动化及开放式数控系统;崔晶(19 7 6 一),女,黑龙江哈尔滨人,博士,教授,研究方向为复杂机电系统运动控制及嵌入式微处理器。基金项目:2 0 2 0 年教育部第二批“新工科”研究与实践项目“面向京津冀产业转型升级的“新工科”专业结构调整优化研究一一以智能制造工程专业为例”(项目编号:E-ZNZZ20201202):2 0 2 2 年北京工业大学教育教学研究课题“基于数字化课程软件的专业基础课混合教学模式探索一一以“机械原理课程为例”(项目编号:ER2022KCB01);2 0 2 2 年北京工业大学教育教学研究课题“创新创业”教育教学改革专项“基于科教-产教”双融合的新工科人才创新能
4、力培养体系一以智能制造工程专业为例”(项目编号:ER2022GGZX004)。82智能制造面向产品全生命周期,可实现泛在感知条件下的信息化制造,是我国制造业的主攻方向-2。传感、通信等新技术的应用使得智能制造过程具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能,这将有效缩短产品研制周期、降低运营成本、提高生产效率、提升产品质量、降低资源消耗,同时便于提供个性化服务 3。特别地,北京将制造业的发展定位在创新驱动、智能引领、网络管控的总格局上,高端制造技术与智能化、网络化紧密融合成为北京市制造业发展的主流方向。在庞大的智能制造产业升级需求牵引下,培养智能制造工程专业的高素质创新型人才迫在眉睫。为此
5、,北京工业大学材料与制造学部开设智能制造工程专业,为北京“四个中心”建设和京津冀协同发展提供智能制造领域高素质实训与实践探索2023年8 月刊PracticalTraining&Practical Exploration创新型人才和高水平科技成果。在智能制造工程专业建设过程中,天津大学 5、同济大学 6、清华大学 7 等高校纷纷提出了人才培养模式及相应的课程体系,为全国高校智能制造工程专业建设提供了思路和方法。然而,智能制造作为新兴领域,人才需求具有梯度化的特点 8。北京工业大学立足北京,辐射京津冀,需要根据学校自身办学定位和京津冀智能制造人才需求,提出具有特色的智能制造工程专业课程体系和培养
6、模式。1智智能制造工程专业人才培养目标1.1人才定位按照智能制造产业纵向差异,专业人才可分为领军型人才、创新型人才和行业应用型人才。面向北京“四个中心”建设目标,北京及周边地区智能制造领域专业人才须能够完成技术引领及管理引领,即突破智能制造领域全局性、前瞻性、带动性的关键共性技术,并且能够在相关企业担任主要领导职务;同时还需要一批能够掌握设计、工艺、制造、管理等面向产品全生命周期,具有全局意识和自主创新思维的创新型人才。为此,北京工业大学材料与制造学部提出培养面向“基于现代设计方法的产品智能设计及现代网络环境的分布式协同制造”的高素质创新型人才的目标。从智能制造产业横向的技术发展来看,智能制造
7、业态可分为三个层级。第一层级面向产品制造,包含数字化产线、数字化车间和数字化工厂,重点在数字化技术层面 9。第二层级面向制造能力,包括网络协同制造、远程运维、开源工业物联网,重点在网络化技术层面。第三层级面向设计创意,以万物互联互通、制造能力全面开放协同为基础,包含创新设计方法、人工智能技术,重点在智能化技术层面。北京工业大学智能制造工程专业人才培养以第一层级业态为基础,重点培养第二层级业态的从业人员,为第三层级业态提供高素质人才储备。基于上述人才定位,毕业生预期具有“3+6+1”的就业模式,即3 0%的学生具有在国际企业总部和国家重点企业从事系统规划、新产品开发、全生命周期运营管理等工作的能
8、力,6 0%的学生具有继续攻读硕士或出国留学的能力,10%的学生具备自主创业的能力。1.2人才能力需求根据人才培养定位,北京工业大学智能制造工程专业培养的毕业生应以智能制造相关领域的系统架构、规划、创新产品设计、智能生产管理和智能服务运维为专业特长,需要具有以下4个方面的能力。面向结构,能够运用相关仿真软件,结合智能加工方法和工艺流程,掌握基于模型的机械、工艺、电子一体化设计方法,具有基于现代设计方法的产品智能设计能力。面向产品,能够对材料性能、力学性能等进行理论建模与仿真分析,同时具有多性能协同分析优化的能力。面向装备,掌握智能产线的控制、传感、执行等软硬件的基本原理,具有基于现代网络环境的
9、分布式协同制造设计能力。面向全生命周期,掌握产品上下游管理流程与协调调度方法,具有智能生产管理及智能服务运维能力。上述4个方面的能力需求与智能制造全生命周期不同环节相对应,要求学生既对智能制造有全局性把握,又能够系统掌握某一环节所涉及的理论知识,符合本专业培养高素质创新型人才的定位。2智能制造专业的“四维”课题体系结合智能制造人才培养目标,北京工业大学创新性地提出了“四维”课程体系。与工程人才四维模型体系不同 1-11,“四维”课程体系以4个83工业和信息化教育Industry and Information Technology Education维度的专业基础课程体系为核心,以专业限选课程
10、为侧翼,形成纵向有深度、横向有广度、基础理论与前沿热点相结合的课程架构。2.1“四维”专业基础课程体系在智能制造过程中,产品的智能化是核心,传感器与人机交互技术是重点,数字化制造技术是关键,智能设计技术是灵魂,基于开放物联网的网络协同制造技术和基于大数据的远程运维技术是手段。为明确课程与智能制造全生命周期不同环节的对应关系,满足学生面向不同制造领域的就业、升学、创业的个性化需求,引导学生深度与广度相结合的思维能力,结合典型机电一体化产品生产流程,提出“四维”专业基础课程体系,包含制造工艺维度、制造性能维度、制造装备维度和制造产品维度。“四维”专业基础课程体系如表1所示。表1“四维”专业基础课程
11、体系维度课程制造“基于MBD的先进制造技术”工艺“智能制造新技术”维度“基于模型的工程(MBE)”“连续介质力学基础”制造“工程材料基础”性能“热力学”维度“工程设计与优化方法”“电路原理与系统”制造“智能传感与控制”装备“工业机器人基础”维度“全集成自动化”制造“机械产品设计基础”产品“智能生产系统与CPS建模”维度“制造运营管理”(1)制造工艺维度。制造工艺维度面向产品制造的单一工序所涉及的新技术与新方法,使学生掌握现代产品工艺设计方法、工艺建模方法和基于模型的生产全流程规划方法,理解基于模型842023年8 月刊的装配建模、产品的协同设计及基于模型的数字化制造,同时了解智能制造工艺新方法
12、和发展趋势,以及智能制造工艺方法对产品质量的影响。其中“基于MBD的先进制造技术”与“基于模型的工程(MBE)”是该维度核心课程。前者使学生掌握先进的冷热加工设备结构及原理、加工方法及工艺设计准则和基于MBD的数字化数模应用,后者使学生掌握基于MBD的设计一工艺一制造一体化的建模方法、基于MCD的产品运动与逻辑控制仿真及基于模型的产品立项一设计一仿真全流程规划。(2)制造性能维度。制造性能维度主要使学生掌握零件工程设计中的数学建模与数值分析方法及仿真模型的多目标优化方法,理解工程材料的选用准则及多介质、复杂装配体的仿真建模和分析方法,同时了解刚柔一体新材料、新结构的性能建模分析方法及多物理场仿
13、真和优化设计方法。“工程设计与优化方法”是核心课程,学生应掌握结构分析、热学分析、运动分析、几何参学期数优化的原理和软件工具使用,通过对所设计的3456产品进行多性能分析,掌握如何使产品性能达到最佳。(3)制造装备维度。制造装备维度从产品自身角度转向产品的加工生产装备,面向产线单一装备及集成,主要使学生掌握智能传感器工作原理及在智能产线中的应用、自动化产线控制系统设计,理解控制及传感系统误差产生机理和精确控制方法及制造岛间数据交互技术,同时了解不同编程语言的应用、新型传感的工作原理、机器人的结构及在智能制造中的应用。“智能传感与控制”“全集成自动化”是核心课程。前者使学生掌握传感器基本原理和相
14、应控制算法,后者使学生利用前期课程的基础知识,掌握全集成自动化的产品选型、网络组态与编程、HMI操作界面组态、变频器通信等知识。(4)制造产品维度。制造产品维度使学生掌握数字化设计方法、生产系统建模与设计及智能制造企业架构及运行机理,理解机械产品动态特性建模方法、生产系统过程控制、智能制造系统运营管理技术,同时了解机械产品创新设计方实训与实践探索2023年8 月刊PracticalTraining&Practical Exploration法、生产系统故障预测方法及健康管理。该维度的3 门课程均为核心课程。“机械产品设计基础”主要掌握产品设计的基本原理;“智能生产系统与CPS建模”使学生掌握数
15、字李生的概念,能够利用装配仿真来虚拟验证所有流程操作步骤及其细节;“制造运营管理”使学生掌握数字化企业架构及制造执行系统(MES)的组成、功能和运行机理。上述“四维”专业基础课程涵盖了一件典型产品的创意、设计、制造、生产管理和产品运维的全生命周期,课程内容设置以产业需求为导向,具有梯度明确、基础性强的特点,符合高素质创新型人才的培养需求。2.2“四维”专业限选课程体系专业限选课程是专业基础课程的延伸,主要在第7 学期进行讲授。面向不同维度,专业课程设置原则为:前沿性:课程应适当涉及智能制造相关前沿技术及交叉学科,拓宽学生对本领域专业知识的认识和了解。专业性:课程应聚焦特定角度,系统深人地讲授某
16、一类复杂问题的解决方法。区分性:课程体系应具有针对性,满足就业、继续深造和创业等不同目标的学生。“四维”专业限选课程体系(见表2)列出了4个维度的部分专业限选课程,均开设在第7 学期,以制造装备维度为例,“智能制造装备应用技术”“Python技术与应用”“智能仓储与物流”等课程的内容侧重应用技术,学生可直接将通过课程所学到的技术应用于工作当中;“人工智能与深度学习”“智能装备故障诊断与维护”等课程侧重前沿基本理论与方法,满足继续深造学生的学习需求。维度制造工艺维度制造性能维度制造装备维度诊断与维护”制造产品维度“制造执行系统”“高级排产系统与精益化管理”“生产系统信息安全”“工业产品全寿命周期
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