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智慧工厂场景下的职业人才培养策略思考

2020-09-10张守勤高霞杨济军

科技尚品 2020年2期
关键词:智能制造培养模式

张守勤 高霞 杨济军

摘 要:本文分析了智慧工厂的建设现状、场景特征,职业技术人才培养模式的转型方向,提出打破传统批量化、标准化、固定化的培养理念,培养具备系统化思维、数字化技术与宽广的专业技术技能、创新意识和创新创意能力,具备应对智能制造设备进行技术维护、咨询、现场管理的知识和能力,同时具有国际视野和人文素养、更多领导能力的创新型跨界复合技能人才,对人才培养带来了巨大的挑战。

关键词:智能制造;智慧工厂;复合技能人才;培养模式

中图分类号:G710 文献标识码:A

工业4.0时代的智能化转型变革浪潮正在全球兴起,对传统大规模生产方式造成巨大的冲击,制造企业只有具备实现“大规模定制化”的能力,才能在工业4.0的转型变革浪潮中脱颖而出。在此背景下,我国提出“中国制造2025”,加快新一代信息技术与制造业的深度融合,推进生产过程智能化。智慧工厂作为智能制造重要的实践领域,将智能技术与传统制造业相融合将对分工格局、产业发展带来深远的影响,进而形成高效的、健康的、创新的新型业务模式[1]。

1 智慧工厂建设国内外的现状分析

智慧工厂(Smart Factory)最先是由IBM提出的。自动化与信息化两者结合呈现出智慧工厂,说到智慧工厂就要提到智慧化生产,什么是智慧化生产。近几年实践表明,人工智能如今被各大企业、产业应用到开发拓展中,人工智能与通讯信息技术、自动化装备已经能够实现生产自动化,而且已经不单单是简单的自动化操作,已经可以通过运用参与各种数据采集装置,利用通讯网络,把这些数据连接到智能一体化的控制平台,并且应用于企业数据整理管控系统,从而实现工厂车间管控方便,并有利于企业其他不便操作部分相联通,从而提供最优化的生产方案、个性化定制、协同制造和设计,最终实现智能化生产。德国、美国、日本等制造业强国在构建智慧工厂的理论和实践方面已进行了大量探索。德国最先提出工业4.0概念,当下智慧工厂作为美国“工业互联网”战略重要的实践领域得以实施[2]。

中国科技自动化联盟提出“智慧工厂1.0”概念。相比“工业4.0”,“智慧工厂1.0”更具中国意义。以海尔为代表的中国“智造”,其互联工厂模式助力中国制造,并实现全球引领,开创物联网时代的商业模式。

根据德勤调查,中国工业企业智能制造五大部署重点依次为:数字化工厂(63%)、设备及用户价值深挖(62%)、工业物联网(48%)、重构商业模式(36%)以及人工智能(21%)。传统制造企业向智能制造的转型过程中,呈现多样化格局。同时,我国制造企业在推进智慧工厂建设方面,还存在诸多问题与误区,比如:一是对智慧工厂建设的认知存在偏差;二是智慧工厂建设的全面性和系统性较为不足,全生命周期特征仍不明显;三是生产设备没有得到充分利用,设备绩效不高;四是依然存在大量信息化孤岛和自动化孤岛。

总体而言,智慧工厂作为继自动化工厂、信息化工厂、智能化工厂之后一种更加高级的工厂运作模式。

2 智慧工厂的智能场景

智慧工厂的基本架构化分五个层次,即支撑层、过程层、执行层、运营层和企业层,这些层次通过利用各种生产管理工具/软件/系统和智能设备,在产品全生命周期中的各个场景中实现互联化、数字化、信息化、智能化和智慧化。

2.1 美国ARC总结智慧工厂的典型智能场景

2.1.1 设计/制造一体化的智能场景

设计/制造一体化是指选定的产品完成计算机辅助设计/计算机辅助生产工艺/计算机辅助制造的集成;实现柔性的工装设计制造和拼装系统;采用一定模式的柔性制造技术形成一体化工程。目前以MBD为关键技术的设计/制造一体化得到广泛应用。

2.1.2 供应链的智能场景

智慧工厂的智能、自我感知及自我决策的实现需要智能供应链引导和支撑。智能供应链的发展,依赖物联网、云计算、大数据、人工智能等一系列前沿信息技术,想要实现人性化的技术管理,就得注重人与机器的协同发展。目前,智能制造中的智能供应链生态发展趋势有三种:一是端到端的供应链整合;二是需求驱动为价值导向;三是物流与信息流协同互动。

2.1.3 质量管理的智能场景

智能的质量管理场景就是利用质量管理系统聚合产品生命周期管理系统、制造执行系统、企业资源计划系统等系统平台实现在线质量控制。实时的数据监控;多样式的数据统计分析;可视化过程监控;异常实时提醒和预警方法,及时有效发现产品质量问题。此外,根据产品唯一标识(条形码、二维码、电子标签),可以以文字、圖片和视频等方式实现双向质量追溯,从而提高产品质量水平。

2.1.4 能耗管理的智能场景

智能的能耗管理是指采用智能物联网架构,使用制造执行系统或能源管理系统采集关键制造装备、生产过程、能源供给等环节的能源利用情况相关数据,对能源生产和能源利用状况进行实时监控、可视化管理,数据分析,风险管理、实时诊断等,及时发现能源生产和能源利用过程中的波动和异常,在保证安全生产的前提下,及时对制造装备、生产过程、能源供给及人员做出相应调整,全面提升能源生产和能源利用效率和智能化水平。智慧能源管理不但可协助企业降低成本,同时也有助于自然环境的保护,对社会和产业来说是双赢。

3 智慧工厂智能场景下人才培养

3.1 智慧工厂智能场景下人才特征

智慧工厂的智能是供应链各个层次的智能化,智慧工厂的建设充分融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术、通信技术和人工智能技术这五大领域的新兴技术。大数据技术根据智慧工厂构架体系中不同层次提供数据采集、数据融合、数据分析、数据应用、数据交易等诸多功能,使智慧工厂发挥智能的作用。智慧工厂对人才的需求会引起两个层次的巨大变化:第一是劳动力的替代,第二是人才结构的巨大变化,现有劳动力培训和分析智能制造人才结构显得尤为迫切。

智慧工厂人才的全部活动需要从工程技术、生产制造、供应链这三个维度来描述。智能制造过程具有强大的自组织能力,每个人既是生产者也是管理者。技术技能人才应具备系统化思维、数字化技术与宽广的专业技术技能、创新意识和创新创意能力;具备对智能制造设备进行技术维护、咨询、现场管理的知识和能力;同时,还应该具有国际视野和人文素养、更多领导能力。由此可见,未来智慧工厂将成为一项综合应用各学科门类的前沿领域,并且对专业人才的需求将是创新型跨界复合技能人才。

3.2 智慧工厂智能场景下人才培养模式

在“中国制造2025”战略指引下,智慧工厂场景下职业技术人才培养模式必将进行相应调整,培养具备系统化思维、数字化技术与宽广的专业技术技能、创新意识和创新创意能力;具备对智能制造设备进行技术维护、咨询、现场管理的知识和能力;同时,还应该具有国际视野和人文素养、更多领导能力的创新型跨界复合技能人才,以适应需求。

2019年2月13日,国务院印发了《国务院关于印发国家职业教育改革实施方案的通知》,提出对职业教育进行全方位改革。强调在人才培养过程中,建立以场需求为导向、智能制造企业参与的“双元”育人模式,增加数字化基础通识教育与宽广的专业知识专业教育,推动在校学生领会智慧工厂职场下对人才能力的多种需求的认识。学校可建立“学院+智能制造园区”、“专业+大型制造企业”、“专业+智能制造企業联盟”和“专业+智能制造行业协会”等几种典型产学研合作模式,强化校企联合进行育人。此外,通过国家级和省级创新创业项目等各种学习形式,使学生积累更多的关于智慧工厂职场下智能制造所必需的能力和技能。

4 结语

中国要想实现从制造大国到制造强国的转变,人才的培养是根本。智慧工厂作为智能制造重要的实践领域,智慧工厂智能场景下需求的专业人才必将是创新型复合人才。职业教育要不断提升质量水平,培养智能制造需要的合格人才,助力中国制造的高质量发展。

参考文献

[1] 刘旭东.“互联网+”时代下自动化专业职业教育的新形式:嵌入式网校[J].科技广场,2015(6):172-177.

[2] 苏学满,孙丽丽.“中国制造2025”背景下制造业人才的新需求[J].科教文汇,2016(2):64-65.

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