工业机器人行业人才需求与高职院校专业设置分析研究

蒋庆斌 陈小艳 周斌

摘 要 通过调研84家工业机器人产业链上本体制造类、系统集成类、应用类企业及82所高职院校，根据工业机器人产业人才需求现状和产业发展规划，预测出2016至2025年产业人才需求情况，绘制出高职院校工业机器人技术专业设置与招生规模匹配产业人才需求的路径图。基于调研结果，行政部门应引导高职院校适当增加工业机器人技术专业招生数量，同时规范专业教学标准，尽快制定职业技能标准；高职院校应根据地方产业情况确定专业招生规模，准确定位高职工业机器人技术专业培养目标；建议国产机器人三类企业加大与高职院校共建专业的力度，提供更多的典型工业机器人应用方案，提前介入高职院校人才培养的过程。

关键词 高职院校；工业机器人；行业人才需求；专业设置

中图分类号 G718.5 文献标识码 A 文章编号 1008-3219（2018）02-0027-04

一、调研背景

（一）我国正在大力发展工业机器人产业

《中国制造2025》明确提出，重点发展“高档数控机床和机器人等10大产业”。2013年，工信部发布《关于推进工业机器人产业发展的指导意见》明确提出，到2020年，形成较为完善的工业机器人产业体系，机器人密度达到100 以上[1]。《〈中国制造 2025〉重点领域技术路线图》中提出，到 2020 年工业机器人销量将达到 15 万台，保有量达到 80 万台，到 2025 年工业机器人销量将达到 26 万台，保有量达到 180 万台[2]。

（二）高职院校工业机器人技术专业建设缺乏有效指导和科学的规范

很多高职院校抓住产业发展对人才渴求的机遇，纷纷开设工业机器人技术专业，从2013年的2所迅速发展为2016年的238所。但由于該专业发展历史太短，存在对地方产业发展现状与趋势把握不准而盲目招生、培养目标定位不清晰、课程体系与培养目标符合度不高等一系列问题，严重影响该专业人才培养质量。

基于以上背景，了解工业机器人产业政策、行业发展现状及其趋势，调研工业机器人企业的人力资源现状和需求，掌握高职院校工业机器人技术专业建设现状，为高职院校工业机器人技术专业对接产业、服务社会提供数据支持和参考，具有重要意义。

二、研究思路与调研范围

（一）研究思路

在研究发达国家工业机器人产业发展规律的基础上，全面调研我国工业机器人产业政策和发展规划，分类调研我国工业机器人产业本体制造类、系统集成类、机器人应用类企业人才需求现状，科学预测我国工业机器人产业发展的人才需求数量和质量，再与我国高职院校工业机器人专业设置和人才质量进行系统比对，分析我国工业机器人产业与高等职业教育的匹配性，在此基础上提出相关对策建议，如图1 所示。

（二）调研范围

行业企业调研。项目组对工业机器人产业链上的本体制造类企业、系统集成类企业、应用类企业共84家进行分类调研，重点了解工业机器人行业企业人力资源现状及需求情况。

高职院校调研。项目组对82所开设工业机器人技术专业的高职院校进行了调研。重点了解高职院校专业设置情况、招生规模、办学条件等。

政策调研。项目组通过网站查询和与相关政府部门、行业协会沟通与咨询，对国家及地方层面工业机器人行业的相关政策进行梳理与分析，特别是地方“机器换人”计划政策方面的调研。

三、调研结果分析

（一）工业机器人行业技术技能人才队伍现状

84家工业机器人产业链上三类企业从业人员中，高职毕业生所占的比例为33.44%，见表1（数据截止时间为2015年底）。

其中，本体制造类企业，高职毕业生占比为28%，其主要岗位是产品安装调试以及销售与售后服务。在系统集成企业中，高职毕业生占比为34%，其主要岗位是系统方案设计、产品安装与调试、售后部分系统集成调试工作。在工业机器人应用企业中，高职学生占比为45%，其主要岗位是工业机器人运行维护工作。

调研发现，工业机器人产业目前急需的人才排名靠前的是产品安装维护、系统运行维护、系统方案设计人员（系统集成人员）。由于现在工业机器人技术专业的毕业生总量很少，企业紧缺的人才主要通过招收其他相关专业毕业生，并通过培训来解决人才缺口的问题。

（二）工业机器人行业技术技能人才需求预测

1.工业机器人产业发展趋势

根据《〈中国制造 2025〉重点领域技术路线图》，国产和国外工业机器人产业发展趋势，见表2。

从表2可以发现，从2015年到2025年，国产工业机器人产量将大幅提升，而国外工业机器人产量将基本维持现状。在2015年，我国工业机器人装机容量为25.94万台，其中国产机器人装机容量为4.87万台，占比为18.7%。到2020年，我国工业机器人装机容量为80万台，其中国产机器人装机容量约为29.34万台，占比为36.7%。到2025年，国产工业机器人装机容量占比为54.6%，有较大的提升。

2.工业机器人产业人才需求预测

（1）本体制造类企业人才需求预测

项目组调研了4家国产和3家国外工业机器人本体制造类企业，年生产工业机器人33315台，需要高职层次人才715人，高职人才与工业机器人产量比例（人机比）为1：47。根据本体制造业的人机比可以计算出从2016年到2025年本体制造业人才需求，详见表3。

（2）系统集成类企业人才需求预测

项目组共对12家工业机器人集成类企业进行了实地调研，12家企业每年共生产集成工业机器人2723台，需要高职人才684人（只是电气设计人员，不包括机械结构设计人员），集成工业机器人产量与高职人才比例约为4∶1。通过27家网上调研数据，比例也约为4∶1。

根据国家机器人产业规划，2020年年销售量为15万台，2025年达到26万台，则2020年需要高职人才为（15-6.85）/4=2.04万人，2025年需要高职人才为（26-6.85）/4=4.79万人。据此计算，2025年工业机器人集成类企业高职人才需求，见表4。

（3）机器人应用类企业人才需求预测

通过实地调研，发现工业机器人应用类企业人才需求差距比较大。根据国际惯例，我们将应用类企业分为三大类：汽车行业、3C行业、其他行业。根据睿工业在工业机器人网发布的数据分析，2015年，我国工业机器人领域汽车行业占比33.3%，3C行业占比19.9%，其他行业占比46.8%。根据调研数据分析，比较成熟的汽车行业人机比为1∶9，3C行业人机比例是1∶6，其他行业人机比是1∶3.5。其中高职和中職及其他人员比例约为2∶1。

这样，工业机器人应用企业的高职人才需求为（某年工业机器人装机容量-25.94）*（0.33/9+0.2/6+0.47/3.5）*2/3。2020年，需要高职人才为7.36万人，2025年需要20.98万人。据此计算，2025年工业机器人应用类企业高职人才需求，见表5。

根据以上预测的结果，工业机器人产业高职人才总的需求见表6。到2020年，高职工业机器人技术专业总需求人数为9.57万；2025年需要高职人才26.18万。人才需求的快速增长期为2020到2025年之间。

（三）行业技术技能人才需求与职业院校专业设置数量匹配分析

根据《〈中国制造2025〉重点领域技术路线图》，2018年，市场需要4.87万高职相关专业人才，而高职院校只能培养出1.93万毕业生，见表7。根据目前的各高职院校工业机器人技术专业招生数量来看，2014、2015、2016年分别有9个、45个、238个学校招生，照此速度，估计到2017年将达到300多所左右，如果保持这个规模，每年将培养3.3万左右毕业生。这样到2020年，高职院校的毕业生总量将达到8.53万人左右，而我国市场约需要9.57万的高职工业机器人技术专业人才，所以人才需求矛盾得到初步解决，具体见表8。

2020年后，工业机器人产业还将以更快的速度发展，至2025年市场共需要约26.18万的高职人才。我国工业机器人专业高职招生院校规模应维持在300所左右，每年培养大约3.3万毕业生，这样2025年，毕业生总量将达到25.03万，与市场需求差距不大，形成一种适当的需求落差，也便于专业的整体发展。

四、对策与建议

（一）给行政部门的建议

引导高职院校适当增加工业机器人技术专业招生数量，但也不能盲目扩大规模。首先，从企业调研的结果来看，工业机器人应用性人才的缺口还是很大的，目前企业工业机器人应用岗位的人才主要是从相关专业转行而来，一方面需要较长的适应时间，另一方面需要企业进行培训，增加了企业的负担，而且短期培训出来的人才上升空间也不足。其次，不能盲目扩大招生规模。根据调研结果和院校招生数综合考虑，建议招生高职院校数在350～400所之间。

规范专业教学标准。根据学校调研结果来看，各高职院校办学水平参差不齐，不少学校在原有的机电一体化等专业基础上增加一两门机器人课程就成了工业机器人技术专业，没有充分考虑工业机器人技术岗位能力需求。

尽快制定职业技能标准。目前，工业机器人技术没有职业技能标准，这给工业机器人企业相关岗位的职业规范带来了困惑。工业机器人技术专业学生没有权威的技能鉴定等级证书，给学生就业带来一定的影响。企业需要看学生的技能等级证书以确认学生的职业能力，学生也需要权威的技能等级证书证明自己的实力。

（二）给学校办学的建议

根据地方产业情况确定专业招生规模。根据调研的结果，全国还需要大量的工业机器人技术应用性人才，但是高职院校是服务区域经济发展的高校，毕业生主要在本地就业，所以各高职院校要根据区域产业结构的特点确定是否开设工业机器人技术专业，确定专业招生规模，并根据本地区工业机器人典型应用情况确定重点专业方向。

准确定位高职工业机器人技术专业培养目标。目前，从工业机器人产业链情况来看，本体制造、关键零部件、系统集成、维护管理岗位都是工业机器人技术专业的就业岗位，但从高职院校学生的特点和优势来看，更加适合于系统集成岗位和运行维护岗位，所以学校人才培养目标要根据这些岗位的职业能力和素质要求进行定位。

（三）给国产工业机器人企业的建议

根据《〈中国制造 2025〉重点领域技术路线图》，到 2020年自主品牌工业机器人国内市场占有率达到50%，国产关键零部件国内市场占有率达到50%，自主品牌工业机器人国内市场占有率达到70%以上，国产关键零部件国内市场占有率达到70%。人才储备不足将成为国产机器人产业发展的主要瓶颈。因此，国产机器人本体制造类企业应加大与高职院校共建专业的力度，培养出更多的国产机器人的潜在客户，占有更大的工业机器人市场；国产机器人集成类企业应加大与高职院校深度的技术合作，提供更多的典型工业机器人应用方案，培养出更多的工业机器人集成人才；国产机器人应用企业应提前介入高职院校人才培养的过程，和学校共同培养应用性人才，缩短学生适应工业机器人应用岗位的时间，有效减少企业人力成本。

参 考 文 献

[1]工业与信息化部.关于推进工业机器人产业发展的指导意见[Z].[工信部装]511号，2013-12-24.

[2]国家制造强国建设战略咨询委员会.《中国制造 2025》重点领域技术路线图[EB/OL].（2015-10-2）[2017-10-23].http：//b2b.toocle.com/detail--6282305.html

Analysis and Research on Industrial Robot Industries Talent Demand and the Configuration of Academic Department in High Vocational Colleges

Jiang Qingbin， Chen Xiaoyan， Zhou Bin

Abstract Based on the investigation on 84 industrial robot enterprises， including manufacturers， system integrators and other related companies， and 82 higher vocational colleges， according to the talent demand and future plan of industrial robot industry， this paper predicted the talent demand from 2016 to 2025， and draw the roadmap of matching configuration and enrollment of academic department with the industrial talent demand. Based on investigation result， the administrative department should guide higher vocational colleges to increase the enrollment of industrial robot technology specialty， standardize the professional teaching standards， and develop vocational skill standards as soon as possible； higher vocational colleges should determine the scale of recruitment according to the local industry situation， and accurately locate the training target of robot technology specialty. It is suggested that the three types of domestic robots should increase the strength of joint construction with higher vocational colleges， provide more typical industrial robot application programs， and intervene in the process of personnel training in higher vocational colleges in advance.

Key words higher vocational colleges； industrial robots； industry talent demand； specialty setting

Author Jiang Qingbin， professor of Changzhou Electromechanical Vocational and Technical College （Changzhou 213164）；Chen Xiaoyan， associate professor of Changzhou Electromechanical Vocational and Technical College； Zhou Bin， Changzhou Electromechanical Vocational and Technical College

作者簡介

蒋庆斌（1967- ），男，常州机电职业技术学院电气工程学院院长，教授（常州，213164）；陈小艳（1977- ），男，常州机电职业技术学院电气工程学院副院长，副教授；周斌，常州机电职业技术学院

基金项目

2015年“江苏高校品牌专业建设工程资助项目”（TAPP）标识（PPZY2015C238），主持人：蒋庆斌；2016年教育部委托全国机械行业课题“工业机器人产业人才需求与专业设置指导报告”（JXHZW20160104），主持人：陈晓明，曹根基；2016年第三期江苏省职业教育教学改革研究课题“以典型技术为主线的高职工业机器人技术专业课程体系的研究”（ZYB264），主持人：陈小艳