智能制造：要培养系统级人才和跨学科人才

人才成“中国制造”由大转强的瓶颈，中国制造大而不强，核心是创新能力不强，实质是人才不强。目前我国制造业人才培养规模位居世界前列，但是尚不能支撑“中国制造、中国创造”的需求。

制造业人才队伍存在的突出问题，一是结构性过剩与短缺并存，领军人才和大国工匠紧缺，基础制造、先进制造技术领域人才不足；二是人才培养和产业实际需求脱节，产教融合不够深入；三是企业在制造业人才发展中的主体作用尚未充分发挥；四是制造业生产一线职工，特别是技术技能人才的社会地位和待遇整体较低，发展通道不畅。

智能制造涉及专业面更广、技术难度更大、风险更高，人才培养也面临新挑战，需要产学研发挥各自优势，才能攻克难关，培养智能制造专业型、跨学科、系统级人才。同济大学中德工程学院副院长、国内首个工业4.0智能工厂实验室主任陈明认为，工业4.0意味着在产品生命周期内整个价值创造链的组织和控制将迈上新台阶，从创意、订单、研发，到生产、交付，再到废物循环利用，包括与之紧密联系的各服务行业，在各个阶段都能更好的满足日益个性化的客户需求。

他指出智能制造与工业4.0包含了三大集成：第一，垂直集成和网络化制造。强调智能工厂和智能车间从上端的信息系统、ERP、PEM到下端的智能化，并在下端形成CPS网状结构，使得生产车间、生产线打破固定形式，取而代之的是动态、柔性的组成，即使某个环节出现问题，也可以使用其他生产线代替。第二，价值网络横向集成。智能工厂只是工业4.0的一个单元，横向集成强调不同的企业都要集中在一个网络中，通过网络形成生态圈，将上下游的企业联系在一起，最终产生新的服务模式和商业模式。第三，端到端的数字集成。即把最终用户的需求融合在一起，最后在产品全生命周期发挥重要的作用，比如可以在大生产线中生产出个性化的产品。

“通过分析工业4.0与智能制造的发展特点，我认为中国的人才培养，可以参考德国工业4.0的人才培养模式。在工業4.0时代，应该将智能制造、工业互联网的先进技术引入专业课程当中，让学生学习先进技术。学校以前开设的专业以及制定的学习内容都要进行调整。”陈明说。

工业4.0在智能制造领域关联的学科很多，所以除了需要大量的专业型人才外，跨学科人才也十分重要，因此学校人才培养面临新的挑战。如何进行人才培养，跨学科人才不再局限于学习一个学科的知识，比如怎样才能把数控装备做得更好？需要数控专业人才把控加工质量，还需要软件专业人才进行软件控制，这两个专业发生交集，培养的就是系统级人才。

要培养系统级人才和跨学科人才，陈明认为目前有几个瓶颈需要突破：首先是师资力量，可以通过校企合作来突破。

其次是课程体系建设，跨学科人才并不是指学习两个专业的课程，而是要通过项目，真正提高学生跨学科的实践能力。

再次，需要获得面向智能制造领域的实验室支撑。就同济大学中德工程学院来说，除了学校自有的实验室，还与德国菲尼克斯电气集团共同搭建了国内第一个工业4.0实验室，具备加工、装配、仓储功能，可将离散制造整合一体。另外，卡尔蔡司集团的智能测量基地、西门子公司的数字化制造设计中心，以及SAP公司的创新中心都设立在同济大学中德工程学院。校企合作为学校智能制造专业提供了全面的实验室支撑。

智能制造趋势下大国工匠培养机制与模式创新，生产过程职能化，促进互联网，云计算、大数据，在企业研发、设计、生产制造、经营管理等过程当中，全产业链的综合集成，在我们工业中很多都是跨界的交叉融合。为了推进落实这种创新驱动发展战略，破解世界制造业难题，为此，应从政府、学校、企业等多维度对制造业转型升级及其人才进行探讨。