智能制造对冶金工程专业人才培养的要求

刘卫 周军

【摘要】随着“中国制造2025”的颁布实施，我国传统企业开始向智能制造方向转型升级，生产模式的改变，使得高等学校人才培养面临着新的挑战。文章介绍了“工业4.0”和“中国制造2025”，并结合智能制造企业生产特点及冶金行业智能制造情况，分析了传统冶金企业智能制造对人才培养提出的新要求。

【关键词】工业4.0 中国制造2025 智能制造 冶金工程

【中图分类号】G642.0 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2018）02-0254-01

一、“工业4.0”和“中国制造2025”

工业4.0是由德国政府在《德国2020高技术战略》中所提出的十大未来项目之一，意欲提高制造业的竞争力，保持德国工业在新一轮技术革命中的领先地位。德国“工业4.0”是指以智能制造为主导第四次工业革命或革命性的生产方法，其核心是智能生产技术和智能生产模式，旨在通过“物联网”和“务（服务）联网”，把生产、机器、资源、人有机联系在一起，推动各环节数据共享，实现产品全生命周期和全制造流程的数字化。

“中国制造2025”是我国实施制造强国战略第一个十年的行动纲领，以推进智能制造为主攻方向，以满足经济社会发展和国防建设对重大技术装备的需求为目标，强化工业基础能力，提高综合集成水平，完善多层次多类型人才培养体系，促进产业转型升级，培育有中国特色的制造文化，实现制造业由大变强的历史跨越。

二、智能制造企业生产特点

“智能制造”是先进自动化技术、传感技术、控制技术、数字制造技术与生产工艺过程的组合，是将信息和通信技术与制造环境融合在一起，实现工厂和企业内部、企业之间和产品全生命周期的实时管理和优化的新型制造系统，实现工厂和企业中能量、生产率和成本的实时管理。

智能制造企业的特点：（1）网络化生产。网络化生产主要表现在纵向集成、横向集成和端到端集成。纵向集成是各企业通过信息网络将研发、生产和物流等环节的数据进行整合，实时保存在企业内部的数据平台；横向集成是不同企业间通过信息网实现企业产品的开发、生产制造、经营管理和售后服务等资源整合，实现信息共享和业务协同；端到端集成就是将产品生产企业、供应商、经销商、用户等互联，用户可参与到产品设计中，为个性化定制提供方便。（2）虚拟制造与实体制造相结合。随着多品种、小批量、个性化定制逐渐成为一种生产模式后，在产品设计时就需要考虑产品材料、产品结构、工艺安排、加工时间、产品的可回收利用等。（3）智能生产。即智能生产企业生产线上由机器人代替人类从事生产、一条生产线上可同时生产多种品种，保证生产的高效性。

三、冶金行业与智能制造

当前，中国冶金行业正处于发展的“换挡期”，以规模效益为代表的旧动能已经开始显得有些动力不足。只有整个产业链不断向高端迈进，中国冶金产业才能在未来的发展过程中获取新的动力。智能制造是中国冶金企业迈向高端的“催化剂”，同时也是整个产业转型升級的一个新方向。

推动冶金行业智能制造，需要做到：（1）加强信息采集。通过多种现代化手段获取设备、工艺、排放、能耗、操作等相关信息，并通过高效数据处理得到高质量数据。（2）落实数据整合。确保数据的完整性、可靠性和对应性，创建生产过程的大数据平台。（3）强化数据分析。（4）全面推进信息物理系统（CPS）开发。通过智能控制与管理，解决质量、环境、成本、效益之间的矛盾。

在钢铁、有色等冶金过程中，过程自动控制已广泛采用，各大中型企业实施了以过程自动控制、在线监测和物资管理、设备管理等为目的的数字化项目。这些控制和监测系统通过传感器以秒级甚至更高的采样频率采集各种现场数据作为控制依据和控制目标，积累了大量的实时数据。各种与生产相关的管理信息系统也积累了丰富的生产设备维修、维护、管理、经营等数据并存储在服务器中，未来随着各种传感器及物联网等的使用，特别是实施冶金过程智能制造，数据积累会更多、更广，形成各个层次的工业大数据。然而在各类冶金过程的中控室中，主要是计算机维护人员在使用，工艺工程师很少“光顾”和使用过程数据。工艺工程师对生产（报表）数据进行简单的分析，管理和维护生产的正常运行，缺乏对大数据进行有效分析的相关知识和能力，缺少分析方法和工具，面对大数据感到茫然无助。针对这种情况，冶金工艺工程师可以利用大数据做什么？冶金工程专业的知识和能力结构又如何进行调整以适应智能制造呢？

四、智能制造对人才培养的新要求

人才是实现智能制造的保障，智能工厂的员工不再是简单的操作工，而是产品的设计者和智能生产系统的管理者。工艺工程师不仅仅需要在工艺分析室进行工艺设计优化，还要对监控整个生产过程，包括过程管理、生产状态监测、质量监控、效率监控、能效监控、故障预测等。工艺工程师要具备以上能力，追溯到本科教育，冶金工程专业在人才培养时，除了重基础知识、抓特色外，还需补充计算机信息处理相关知识，构建与之相适应的实践教学模块。重基础即加强专业基础课程的教育，如冶金物理化学、冶金原理、冶金传输原理、冶金反应工程等课程；抓特色是指要与当地冶金产业相关、与教师科研方向相关；开设计算机相关的课程，构建冶金工程信息学实践模块，增加计算机统计软件应用训练、概率论与数理统计课程增加上机操作计算的内容和学时，培养基本的数据分析能力。

选修课方面：（1）开设数据库、数据仓库及OLAP课程、高级数据分析课程；（2）开设信号处理和信号分析课程；（3）开设冶金工程信息学，将冶金过程工艺技术与数据分析处理方法融合，培养学生复合的专业意识、知识和能力；（4）开展在职工艺工程师的大数据分析培训。为冶金过程智能制造准备人才，为学科增强活力，为该专业毕业生的就业拓宽渠道。

五、结语

中国制造2025和智能制造的实施，先进制造业正从传统制造模式向高度数字化、网络化、智能化方向转型。为了满足企业转型发展对高素质人才的需求，高等院校必须时刻关注这些变化，及时修订专业人才培养方案，完善人才培养模式，大力培养适应智能制造的高技术人才。

参考文献：

[1]郭朝晖.钢铁行业与工业4.0[J].冶金自动化.2015.7

[2]马学忠.浅谈借鉴工业4.0理念推进钢铁企业转型升级[J].浙江冶金.2016.5

[3]国务院.《中国制造2025》.国发〔2015〕28号

作者简介：

刘卫（1966-），女，硕士，教授，研究方向：有色金属冶金。