智能制造背景下工程训练中心建设探究

张 戈, 张学军,2, 朱玉平, 叶晓勤

(1. 南京邮电大学 工程训练中心, 江苏 南京 210023；2. 南京邮电大学 通达学院, 江苏 扬州 225127)

智能制造背景下工程训练中心建设探究

张 戈1, 张学军1,2, 朱玉平1, 叶晓勤1

(1. 南京邮电大学 工程训练中心, 江苏 南京 210023；2. 南京邮电大学 通达学院, 江苏 扬州 225127)

分析了智能制造发展背景,阐述了智能制造对高素质人才的需求,在分析当前工程训练中心现状与不足的基础上,提出了在智能制造的背景下更新高校工程训练中心建设理念、顺应制造大国向智能制造强国转变的趋势,并对工程训练中心建设提出几点思考建议。

智能制造； 工程训练中心； 工程训练中心建设

美国、欧洲、日本都将智能制造视为21世纪最重要的先进制造技术,认为是国际制造业科技竞争的制高点。我国也于2015年正式发布“中国制造2025”战略规划,它是加速推进国家创新驱动发展战略,实现中国由“制造大国”向“制造强国”转变的重要战略纲领。“人才为本”作为“中国制造2025”20字战略指导基本5条方针之一,创新驱动、质量保障、绿色发展、结构优化，归根到底都在于人才,要坚持把人才作为建设制造强国的根本,走人才引领的发展道路[1]。十三五规划纲要中则明确提出推动战略前沿领域创新突破,加快突破新一代信息通信、新能源、新材料、航空航天、生物医药、智能制造等领域核心技术,并把智能制造和机器人作为九大重点工程之一，列为科技创新2030重大项目[2]。

1 智能制造概念及内涵

智能制造是基于新一代信息技术,将制造技术与数字技术、智能技术、网络技术的集成应用于设计、生产、管理和服务的全生命周期,在制造过程中进行感知、分析、推理、决策与控制,具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称,旨在高效、优质、柔性、清洁、安全、敏捷地制造产品、服务用户。

智能制造是信息化与工业化深度融合的大趋势,它以数字技术、智能技术为基础,在互联网、物联网、云计算、大数据的支持下,制造模式、商业模式、产业形态将发生重大变化。它大大增强制造价值链上下游各环节之间的互动,从而深刻优化、重塑制造业的现有流程并重组产业链。这种价值链和产业链的优化重塑将带来生产效率的大幅提升并催生新的商业模式和商业形态,是推动国民经济转型升级的重要动力来源之一。

智能制造主要包括:制造装备的智能化；设计过程的智能化；加工工艺的优化；管理的信息化；服务的敏捷化、远程化。当今世界制造业智能化发展呈现5大趋势[3]:制造全系统、全过程应用建模与仿真技术；重视使用机器人和柔性生产线；物联网和务(服务)联网在制造业中作用日益突出；普遍关注供应链动态管理、整合与优化；增材制造技术及作用发展迅速。

《国家智能制造标准体系建设指南(2015年版)》通过研究各类智能制造应用系统,提取其共性抽象特征,构建由生命周期、系统层级和智能功能组成的三维智能制造系统架构[4],如图1所示,从而极好地展示了智能制造的全貌,并为实现数字化管理提供良好的基础平台。

图1 智能制造系统架构

2 智能制造对高素质人才的需求

由于创新驱动发展、产业转型升级而带来的人才需求,特别是当前中国智能制造行业高端人才及复合型人才需求的缺口较大,加强智能制造人才队伍建设、培养高素质人才是推进智能制造的基础和关键,也是智能制造软环境亟须改善的一环。

发展智能制造必须要有一支熟悉制造、精通信息、具备很强的实战能力、能做系统集成的复合型人才队伍,需要建立全新的人才培训体系。因此强调科学构建产业和科研学术相结合的人才培养体系、推动人才培养的国际化、根据行业特点打造智能制造人才培养工程，将是快速发展的智力基础。高校应根据技术和社会发展的需求,明确满足智能制造产业发展的人才培养目标,针对信息、网络技术与制造业深度融合的特点,制定全新的教学计划和课程、实施先进制造卓越工程师培养计划和专业技术人才知识更新工程、设置配套的实践教学设施、建设工程创新训练中心、训练新型产业发展需要的工作技能,并构建“以市场为导向、智造企业参与”的大学、培训机构和企业结合的产业技能培训体系,培养大批满足智能制造需求的技术人才。

3 智能制造背景下工程训练中心建设

3.1 工程训练中心现状概述

我国内地高校的工程训练中心一般是由金工实习工厂、机械加工厂(车间)等发展而来,通过“世界银行贷款”“质量工程”等项目建设以及一些学校的新校区建设,已有很大的发展,为学校的教育改革和学生的培养起到重要的作用,也获得了一定的认可。工程训练中心已成为工科类高校中教学规模最大、学生受众人数最多的实践教学基地,也是国家有史以来在高校实验教学建设方面单项资金投入最大的项目[5]。

但是,如果把工程训练置于新一代信息技术与制造业深度融合,以制造业数字化、网络化、智能化为核心,建立在物联网和务联网基础上,结合新能源、新材料等方面的突破而引发的新一轮产业变革时代浪潮的要求下来看,现行的工程训练教学对学生的工程能力训练还不够,难以满足工业界对人才的工程素养要求,具体表现在以下几个方面[6-8]:

(1) 学科知识、教学内容、训练模式较为单一,从形式到内容存在趋同性倾向。目前大多数工程训练中心仍以机械类和电子类2大学科的衍生技术为主,局限于单学科及技能训练的传统制造观念,各教学环节之间关联性不够,不同类型的高校工程训练从形式到内容存在趋同性倾向,尚未形成现代工业制造背景下的机械、电子、信息、网络、材料、化工、控制、管理和人文等学科有机对接的“大工程”集成训练体系,无法满足现代工程发展对人才知识全面、技能创新的需要。

(2) 真实生产环境与氛围缺乏,面向工程实践欠缺,适应社会产业发展需求不足,社会认可度不高。长期普遍存在的重理论轻实践、重知识轻能力的倾向,以及没有实际产品供训练、环境也多沿袭传统金工实习习惯建设、同质化发展等,所以工程训练现场与真实生产现场差别较大,师资队伍知识老化、工程能力欠缺,“双师型”教师比例不足，致使高校培养出的本科生缺乏应用能力,与社会实际需要脱节,毕业生进入用人单位后难以较快地胜任岗位工作。

(3) 传统训练与先进制造技术训练,由于受总训练时间的制约,分配时间、训练内容及训练质量的矛盾日益明显。随着高校扩招和学时的压缩,场地、设备及师资配备等难以跟得上学生人数增长所带来的训练需要,学生动手实践训练不足、创新设计训练严重不足。同时,当前的制造业面临比以前更为复杂的加工对象、更为苛刻的交付要求和瞬息万变的市场,企业普遍采用了数字化设计与制造技术,大多实施了信息化管理,协同生产能力达到较高水平。而在现行的工程训练课程中,传统训练内容占比较多,虽然增加了一些新技术和新工艺内容,但改观不大,离数字化、网络化、智能化的智能制造要求相差甚远。

3.2 新时期工程训练中心建设理念

3.2.1 “大工程”训练的理念

现代科技工程是机械、电子、信息、材料、化工、管理、环境和人文等多学科的交叉与融合，多行业产业协同与共生。因此,工程训练已经远非传统意义上的纯机械制造与加工训练或单学科及技能训练,而是由常规的金工实习和电子工艺实习向现代工程实践教学的转化,由单机技能培训向局域网络条件下技术集成培训的转化,由操作技能培训向技能与综合实践、创新实践相结合的转化[8],是以大工程为背景,以学生为中心,以工程技能训练为基础,以培养工程能力为目标,以创新思维训练为核心,多元化、开放型的工程实践创新训练。

3.2.2 产品全生命周期训练的理念

针对产品制造过程全周期的训练,樊庆文等[9]提出，在对学生学习和工程素质培养过程中,应加强产品设计与制造的全过程,如市场调查、设计、材料选择、试制、工艺(含设备)、批量制造、市场宣传、促销、维修及回收等产品生命周期全过程的全面了解和训练,从而突破狭义的工程训练只是对产品工艺和制造技术进行培训,局限于仅仅获得有关工艺知识和加工技能,变离散、间断、局部的训练培训为连续、全面、系统的产品全生命周期制造培训,力求让学生在一个完整而逼真的工程活动系统中,进行产品全生命周期的运作体验,建立全面的工业生产意识,锻炼在准企业和工业环境下的构思—设计—实施—运行[10]。

现代工程是融工程设计、工程制造和工程管理等环节于一体，并将工程创新贯穿始终的工程链。由于新一代信息技术、互联网技术和先进制造技术的广泛应用,使上述工程链连接运行和管理变得空前便捷、高效,也为产品制造真正实现全生命周期管理新趋势提供技术基础,使工程训练更加满足教育的连续性、顺序性和整合性,从而推动人才培养链与产业链、创新链有机衔接。

3.2.3 数字化、网络化、智能化训练的理念

数字化、网络化、智能化是实现我国新型工业化,进而实现工业由大变强的必经之途。其中,数字化制造是实现智能化制造的基础,也是发展智能制造不可或缺的一步,应在制造企业大力推广数字化制造,在各类制造装备上推广应用数控技术,集成创新数控设备,为实现数字化制造提供装备保障,并进而由“数控一代”装备创新向“智能一代”装备创新进化。

构建基于模型的企业(model-based enterprise,MBE)是企业迈向数字化智能化的战略途径,已成为当代先进制造体系的具体体现,代表了数字化制造的未来[3]。因此,高校工程训练应顺应发展趋势,融入数字化、网络化、智能化训练的理念,密切关注射频识别、物联网、传感器、机器视觉、智能机床、云计算、3D打印、可穿戴设备、汽车电子等9大未来中国制造的关键行业,重点建设3D打印机实训室、高端数控设备实训室、物联网实训室、云计算平台实训室、工业机器人实训室等[11],为培养专业型高素质人才积极服务。

3.2.4 加强创新和动手实践能力训练的理念

“十三五”规划纲要指出,创新是引领发展的第一动力。当今时代,全球新一轮科技革命和产业变革正在孕育兴起,知识更新和技术创新速度明显加快,各国纷纷调整发展战略,更加注重创新驱动和教育的作用。从国内看,随着经济发展进入新常态,迫切需要全面提升创新水平,以创新激发发展潜力、培育新的核心竞争力,推动经济中高速增长、迈向中高端水平,实施创新驱动发展战略,建设创新型国家意义重大。

傅水根教授提出“实践是实现创新最重要的源泉”,工程训练在实现高等教育作为科技第一生产力和人才第一资源的重要结合点方面,应努力适应时代需要,合理解决人才培养与经济社会发展需求结合不够紧密的突出问题,大力增强学生的社会责任感、创新精神、实践能力、就业能力,补齐补强人才培养短板,走好“内涵发展、质量提升”关键步伐。

3.3 智能制造背景下工程训练中心建设思考

3.3.1 顶层设计,标准先行

自国际金融危机以来, 经济发达国家纷纷制定以重振制造业为核心的制造业发展战略,而新兴国家也先后出台加快制造业发展的规划和战略,作为促进各国制造业发展和产业转型升级的顶层设计,其中最具代表性且影响性最显著地莫过于德国提出的基于信息物理系统(cyber-physical system,CPS)的“工业4.0”计划、美国提出的“工业互联网”和中国出台的《中国制造2025》《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》。这些顶层设计无一例外体现了未来制造业将建立在以互联网和信息技术为基础的网络平台之上,将更多的生产要素更为科学地进行整合,变得更加自动化、网络化、智能化,从而使生产制造定制化、国际分工全球化成为新常态,充分展现当今国际制造业7大发展趋势:全球化、智能化、虚拟化、集群化、服务化、绿色化、敏捷化[12]。

标准作为顶层设计的具体规范体现,是制造业实行科学管理的基础,是实现现代化大生产的必要条件,是衡量制造业技术水平的主要标志,同时标准也是影响制造业市场竞争力的必要条件。随着世界经济一体化的进展,国际标准对各国产业的国际竞争的影响越来越大。谁先在标准上占据优势,谁就能在国际市场上占有一席之地。标准先行是“工业4.0”战略的突出特点,为了保障“工业4.0”顺利实施,德国将标准化排在8项行动中的首位,成立专门工作组,并发布德国“工业4.0”标准化路线图。“智能制造、标准先行”同样适用于中国。为落实国务院《中国制造2025》的战略部署,加快推进智能制造发展,发挥标准的规范和引领作用,指导智能制造标准化工作的开展,工业和信息化部、国家标准化管理委员会共同组织制定了《国家智能制造标准体系建设指南(2015年版)》,从生命周期、系统层级、智能功能等3个维度建立了智能制造标准体系参考模型,并由此提出了覆盖5大类基础共性标准、5大类关键技术标准及10大领域重点行业应用标准的“5+5+10”智能制造标准体系框架,即基础、安全、管理、检测评价、可靠性等5类基础共性标准,智能装备、智能工厂、智能服务、工业软件和大数据、工业互联网等5类关键技术标准,以及《中国制造2025》中10大应用领域在内的不同行业的应用标准[2]。

作为智能制造背景下工程训练中心建设,首先应该遵循国家战略规划等顶层设计,从标准出发,合理布局规划训练项目、内容,强化工程实践能力、工程设计能力与工程创新能力,重构训练课程体系和教学内容,加强跨专业、跨学科的复合型人才培养。

3.3.2 政产学研,合力推进

尽管中国高校培养的工程类人才数量全球第一,然而其中满足国际标准且兼具创新意识的高端技术专家和复合型工程人才相对较少。究其原因是以学校为主体的教育体系、教学内容和课程设置往往较为滞后,人才培养脱离产业实际,产学合作不够主动深入,深度互动、实质性参与投入较为缺乏。

随着新一代信息通信技术发展,互联网和传统工业的相互融合,政产学研互联互通的“网络物理链”空前畅通,如果能通过各方富有创新性地合力推进,构建优势互补、互惠共赢根本原则下的合理“价值链”,则能促进各方的主动参与意愿,从而实现深度合作和可持续性合作发展。工程训练中心应该顺势而为,积极利用互联网、大数据、云计算技术,促进工程训练项目的数字化、网络化、智能化发展,通过引入企业真实产品训练、“双师制”“二元制”等,构筑起新型的产学合作、工学共进的创新实践平台。

3.3.3 传统为基,强化先进

高校工程训练课程通常是从传统的金工实习、电装实习等单一学科及技能训练发展而来,这些学科知识和技能对于培养学生的工程认知能力、感性认识、工程文化历史以及基本的工程实践动手能力无疑是必不可少。随着世界科学技术迅猛发展,制造技术日新月异,新的工程领域也层出不穷,在兼顾传统训练的基础上,坚持与时俱进,补充先进技术训练内容、构建数字化智能化实训平台,是保持工程训练持续深入发展的不懈动力。例如学习代表现代先进制造加工技术的数控车床之前,如果先安排普通车床的实习,会使学生对车床的基本构造、车削加工的基本原理以及车床的基本操作有一定了解,在此基础上讲解数控机床、比较其与普通车床的异同,进而讲授数控编程、上床实习,对于感兴趣、接受力强的学生,还可进一步进行CAD/CAM/CAE培训学习,这将大大提高实训效果。

3.3.4 重视数据,加强仿真

仿真技术是重要的战略技术, 因为仿真技术提供了一个在可控条件下对客观对象进行模拟的虚拟实验室, 具有经济、安全、可重复和不受气候、场地、时间限制的优势,被认为是继理论研究和实验研究之后的第3种认识世界和改造世界的重要手段[13]。仿真思维有5个关键步骤[14],见图2。在工程训练中应用数控仿真软件,使学生提前熟悉机床操作规程和操作方法,减少了误操作带来的人身伤害和机床损坏,提高了操作安全性,一定程度上节省了材料和工具的消耗,并且使学生的实操实践时间更为灵活机动,极大缓解了目前数控实训中存在“生多机少”“讲多练少”的现状。当然重视加强仿真并不等于完全依赖,要明确仿真软件无法替代实际机床,也无法替代学生在实际加工中的真实感受。

图2 仿真思维的5个关键步骤

无论是流程仿真、实体仿真还是场景仿真,都是建立在数据基础之上。数据本身并不重要,只有通过分析、挖掘数据的可见与不可见,把数据变为信息,信息变为价值,才能发挥数据连接原子和比特、跨接物理世界和数字世界的纽带桥梁作用,进而实现利用数据创造价值的根本目的。因此,在工程训练中应充分重视数据,强化建模、计算方面训练,顺应工业互联网、工业大数据的工业智能转型趋势,为培养智能设计、智能分析、智能决策、智能制造的创新型人才服务。

3.3.5 构设施操,全期训练

CDIO是构思(conceive)、设计(design)、实施(inplement)、操作(operate)4个英文单词的缩写,它是“做中学”原则和“基于项目教育和学习”(project based education and learning)的集中概括和抽象表达。“做中学”是约翰•杜威首先提出的学习方法论,主要采用基于项目的学习、基于经验和环境的学习、主动学习、研究性学习等行之有效的能力本位的学习方法[15],从而能有效地营造产品、流程、系统生命周期发展的工程教育的环境。

以往进行产品制造过程全周期的训练,由于受产品工艺、技术、设备等条件限制,无法实现真实工程环境,很难在高校的工程训练中实质性开展,而作为新工业革命引领者智能制造的代表性技术——3D打印技术的出现,从根本上解决了这一难题,也逐渐加入到高校工程训练课程中。3D打印是增材制造(additive manufacturing,AM)的俗称,与传统的切削等去除式加工及变形加工方式不同,增材制造技术按照创意设计好的数字模型,通过将粉末、液体或片状、丝状等离散材料逐层堆积,“自然生长”成三维实体,因此被通俗地称为“3D打印”。

增材制造技术极大地缩短了产品的研制周期,提高生产率和降低生产成本,尤其是将传统的复杂制造系统缩小到一台制造装备中,实现“所见即所造”“所想即所得”,使得每个家庭、每个个人都有可能成为创造的主人,是制造技术的革命性进步。随着3D打印在高精度复杂金属成型、大尺寸高效制造、多加工单元的集成技术、多学科技术融通以及复合材料零件增材制造技术等的大突破后,将会给社会的生产和生活方式带来新的变革,同时对制造业的产品设计、制造工艺、制造装备及生产线、材料制备、相关工业标准、制造企业形态乃至整个传统制造体系产生全面、深刻的变革[16-17]。如果与云制造技术融合,将是实现个性化、社会化制造的有效制造模式与手段。

在工程训练中设置“3D 打印”实训模块,符合大工程、大制造、产品制造过程全周期的工程教育要求,使工程训练课程设置与当前工业主流技术相衔接,是CDIO教育方法应用的良好实例,也为高校在智能制造背景下,深入开展创新创业实践活动,全面推进人才培养工作提供了良好利器和途径。

4 结语

智能制造作为当前和今后一个时期推进两化深度融合的集中体现、主攻方向和突破口,对应对国际巨大挑战、实施创新驱动战略,解决资源、能源和环境约束问题,提高产业和企业竞争力、建设制造强国,具有重要而深远的意义。高校工程训练中心应始终保持与时俱进的步伐,顺应制造大国向智造强国转变的趋势,搭建现代化的工程实践教育平台,训练培养出在国内外得到更广泛认可的工程人才。

References)

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[3] 制造强国战略研究项目组.制造强国战略研究•智能制造专题卷[M].北京:电子工业出版社,2015.

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Exploration on construction of engineering training center under background of intelligent manufacturing

Zhang Ge1, Zhang Xuejun1,2, Zhu Yuping1, Ye Xiaoqin1

(1. Engineering Training Center,Nanjing University of Posts and Telecommunications ,Nanjing 210023,China； 2. Tongda College, Nanjing University of Posts and Telecommunications ,Yangzhou 225127, China)

This paper analyses the background of intelligent manufacturing, and discusses the demands for high quality talents in new era of intelligent manufacturing. Based on the analysis of the current situation and problems, it is put forward that updating the construction idea of engineering training center of colleges and universities under background of intelligent manufacturing, as well as transforming from a big nation in manufacturing to a strong one in intelligent manufacturing. Accordingly some suggestions on the construction of engineering training center are proposed.

intelligent manufacturing； engineering training center； construction of engineering training center

10.16791/j.cnki.sjg.2017.02.054

2016-08-24

南京邮电大学实验室工作研究课题(2015XSG03)；南京邮电大学教改项目(JG02611JX07)；南京邮电大学通达学院教改项目(JG00209JX03)

张戈(1974—),男,江苏无锡,硕士,助理研究员,主要研究方向为实验实践教育管理.

E-mail：zhangge@njupt.edu.cn

G482

B

1002-4956(2017)2-0209-05