智能制造背景下工业工程专业人才培养模式创新研究

张晓红 柴春锋 王金贺

一、“工业4.0”的含义及特征

“工业4.0”，即第四次工业革命，也称为德国未来制造业的高科技战略，是德国政府在2011年德国汉诺威工业博览会提出的高科技战略发展计划。该计划将资源、信息、物品和人等生产要素更加紧密地相互关联在一起，实现制造业的实体物理技术与互联网等技术融合，形成工业互联网下的“实体物理系统（CPS）”。旨在发挥德国在制造技术和制造装备的传统优势，以保持其世界领先地位。

“工业4.0”描述了一种未来的工业生产场景。它是多种先进技术的融合，是制造技术中实现数据交换和智能化的一种新手段。其核心思想是通过各种传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施等将设备、生产线、工厂、供应商、产品、客户等资源紧密连接，形成价值网络的横向集成、全价值链的纵向集成、端对端系统工程，进而实现跨公司价值网络的动态创建、实时优化和自组织，以构建新型数字化、系统化和高敏捷的价值链。因而，互联、集成、数据、创新和转型是“工业4.0”最为本质的特征。

二、智能制造及“中国制造2025”战略

数字化、物联网和实体物理系统、大数据、云计算等新术语构成了“工业4.0”定义的主体。这些新型的技术为制造业的价值链增添了新的复杂性，同时也为制造业的发展创造了新的优势。智能制造（IntelligentManufacturing，IM）成为了“工业4.0”时代制造业转型发展的必然产物。

智能制造（IntelligentManufacturing，IM）是在現代传感技术、网络技术、自动化技术、拟人化智能技术等先进技术的基础上，实现的一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统。该系统在制造过程中能通过智能化的感知、人机交互、决策和执行技术，实现设计过程、制造过程和制造装备智能化。如智能化的分析、推理、判断、构思和决策等。智能制造技术是信息技术和智能技术与装备制造过程技术的深度融合与集成。

当下，智能制造技术已成为世界制造业发展的客观趋势，世界主要工业发达国家正在大力推广和应用。发展智能制造既符合我国制造业发展的内在要求，又是重塑我国制造业新优势，实现转型升级的必然选择。2015年3月5日，李克强在全国两会《政府工作报告》上首次提出“中国制造2025”的宏大计划。《中国制造2025》强调了信息技术和制造技术的深度融合是新一轮产业竞争的制高点，而智能制造则是抢占这一制高点的主攻方向。

“创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本”是实现《中国制造2025》的基本方针。“人才为本”即人力资源是其中的一个关键因素，应对“工业4.0”的创新型人才的培养对高等教育提出了新的要求。

三、智能制造新时代对工业工程人才的新需求

“工业4.0”是一次新型的产业革命。从商业模式上，它以智能制造为核心，实现以顾客为中心，通过灵活性和快速响应来实现多样化和定制化生产；从管理模式上，集各类企业信息软件于一体，实现企业间相互合作，使生产效益达到最优，企业的管理更加灵活，管理水平将得到极大的提高；从企业组织上，智能生产将大大减少了一线生产人员数量，人员以中层为主，更好的提高企业的运作效率。

工业工程（IndustryEngineering）作为对人、物料、设备、能源和信息等所组成的集成系统，进行设计、改善和实施的一门学科。其目的就在于综合运用数学、物理和社会科学的专门知识和技术，结合工程分析和设计的原理与方法，对该系统所取得的成果进行确认、预测和评价。

制造系统正在由原先的能量驱动型转变为信息驱动型，要求制造系统表现出更高的智能。“智慧工厂”和“智能生产”作为智能制造的两大主题，重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用。与传统工业工程相比，智能制造背景下的工业工程管理更加关注制造系统的互联、集成、智能生产、数据处理和产品创新；关注射频识别（FRID）、传感器、机器视觉、智能机床、云计算、3D打印、高端机器人、工业以太网、系统集成和工业自动化等先进技术行业的工业应用。为满足制造系统的智能化变革的新需求，对肩负制造系统管理与决策任务的工业工程人才提出了如下的新特征：

1.工业体系重塑，人才需求结构变化

产业组织模式变革将智能制造内在表现为：多种学科交叉、多种技术融合、多种工艺复合、多种材料混用、多种资源整合、多种人才聚集；外在表现为：更新速度加快、研发周期缩短、定制生产普遍、模式创新活跃。在这一趋势的推动下，现有工业体系会逐步瓦解、重构，新的制造模式、组织方式、产业形态等大量涌现。

适应工业发展的新需求，“培养”和“训练”越来越多具有全球竞争力的创新型企业，建立新的标准体系，优先占领和领先世界标准新高地，是产业升级需要面对的主要问题之一。标准化的知识和技能的掌握成为制造相关专业人才，尤其是工业工程专业人才的必备条件之一。

2.市场需求新异，人才需求数量激增

智能制造背景下的市场需求呈现个性化、多样化、动态化、全球化等多个新特征。以顾客为中心的高效率、低成本大规模定制成为了智能制造背景下企业生产的核心模式。多样性、动态化、成规模的创新需求是新型智能化制造环境下的核心需求。

虽然智能化的生产对一线人工的需求量逐年递减。但制造系统全生命周期不同发展阶段的对智能化的各类需求不同，需要更加专业的知识和技术支撑制造系统的快速响应和智能运作，因此，工业工程专业的人才在未来市场具有很大的潜力需求。

3.制造业态升级，人才需求模式更新

一方面，信息时代制造业管理创新特点正在发生显著变化，管理工具日趋体现数字化、智能化；创新模式向异地化、协同化方向发展；技术创新周期缩短、速度加快；创新手段逐渐虚拟化、网络化。企业对工业工程专业人才的综合能力不断提升。另一方面，服务型制造成为了制造业发展新兴业态的代表。服务以各种形式融入到了制造业研发设计、生产制造、经营管理、销售运维等环节，出现基于产品研发设计、产品效能提升、产品交易便捷化、产品集成整合等多种增值服务。企业信息管理系统和智能生产广泛普及与应用，导致生产与设备之间的界限越趋模糊，这就要求工业工程专业人才不但要掌握过硬的专业知识，而且还能懂得智能化生产组织的能力。

四、传统工业工程专业人才培养模式存在的问题

我国工业工程起步较晚，高校开设工业工程专业也大幅落后于制造业发达国家，1993年才经国家教育部批准西安交通大学和天津大学第一次开设“工业工程”本科专业，1997年以后才有了一些毕业生，因此人才相对短缺。

1.传统理论课程体系不能满足新工科建设的新要求

“智能制造”是将物联网、人工智能、大數据等技术应用到制造领域，但传统的工业工程专业课程体系中基础理论和工程应用的教学内容较多，涉及“智能化”“信息化”领域的课程偏少，对工业工程的学科交叉和融合属性考虑还不充分。此外，工业工程专业服务面向的行业领域较多、专业特点偏重于实践，应主动对接智能制造驱动的新工科背景下的新机遇，对课程体系进行优化升级，组建课程群，以期适应制造行业发展新要求和服务国家经济战略发展新需求。

2.实验实践教学体系有待进一步完善

工业工程专业具有管理学和工学双重属性，既需要管理学的基础理论指导，又需要工科基础理论和实践技术的支撑。因此，需要开设大量的实验实践课程，在掌握现代管理与系统科学的理论和方法的基础上，重点培养学生的工程实践能力，成为注重实践的“工程范式”，这也是新工科建设的目标。传统的工业工程专业核心课程侧重于传统机械化生产系统的分析与实践，对智能化、信息化的创新能力，形式单一，没有形成系统完善的实验实践教学体系，不能充分考虑学生创新能力和实践能力的提升，与新工科建设的目标定位还不相适应。

3.创新创业能力的培养需要进一步加强

教育部明确指出，创新创业教育要融入人才培养全过程中，培养学生的创新精神、创业意识与创业能力。传统的工业工程专业教育理念和教育模式相对比较保守，对创新创业的重视程度不够，未建立完善的创新创业教育体系，创新创业教育师资力量较薄弱，同时也缺乏相对成熟的创新创业平台。新工科建设为我国高等教育开展创新创业教育提供了全新的视角，开展创新创业教育也是未来的发展趋势和新工科建设的关键要素，在构建人才培养新模式过程中应推动新工科教育和创新创业的有机融合，切实加强创新创业能力的培养。

五、构建智能制造背景下工业工程人才培养的新路径

1.培养目标的调整

智能制造驱动的新工科背景下，工业工程专业培养适应工业模式发展的新需要，具备企业管理、计算机技术及机械工程的基础知识及应用能力，掌握现代管理与系统科学的理论和方法。能够熟练应用工业工程知识，在工商企业、行政部门、事业单位及其他社会机构，从事对各种复杂的管理系统和生产系统进行分析、规划、设计和改善工作，既懂技术又懂管理的高素质应用型、复合型人才。

2.培养体系的完善

“工业4.0”有其特有的技术和标准，在与互联网的发展融合中，传统的制造工业在生产经营和商业模式上都发生了深刻的变化，而这些变化也将成为工业发展新的方向。单向创新不能充分体现创新发展的多维知识结构。多学科交叉和整合研究成为各学科学者倡导的、突破学科边界的合作研究方式和新思路。因此，当前的工业发展需要管理上的协作和技术上的创新，智能制造为跨学科的技能培养和创新提出了更高的要求。

在高校人才培养中首先要树立跨学科协同培养的理念，将学生跨学科的知识构建和融会贯通的能力作为教育效果评价；在课程建设上建立资源共享平台，建立跨学科或多学科知识覆盖的课程知识体系；注重建立跨学科的科研攻坚团队，并建立能发挥资源整合优势的运行机制；组织跨学科的学术交流和竞赛活动，捕捉热点问题，拓宽学生视野，营造跨学科交流的浓郁氛围。在教学内容上必须突破学科壁垒，做到学科内外协同，建立技术、服务、管理相融合的跨学科培养体系，多学科的交叉和整合研究有利于学生突破惯性，释放创造力。

3.课程设计的优化

新的工业工程课程设计应夯实基础工业工程专业作为复合型专业。在掌握传统课程知识的基础上，需熟练掌握各种智能化信息软件，可以理解软件算法背后的工业工程基本思想和理论，同时能够对软件运行过程和结果进行适当的分析。因此，高校在进行课程设计时，应实现IE（工业工程）+IT（计算机）相结合的课程设计模型，帮助学生熟悉“工业4.0”智能制造以及智能工厂的知识，使其拥有“工业4.0”背景下企业所需要的知识。同时，为了扩大学生的知识面，需安排智能制造相关专业知识的学术讲座，使学生了解先进的制造技术和管理知识，了解工业工程的最新动态，增强学生综合素质能力。

4.培养模式的升级

“工业4.0”的人才培养目标的确立不能脱离其需求定位，应培养发展型、复合型和应用型技术技能人才。因此，校企间“项目式”“实训式”“交流式”等多种形式的合作办学为工业工程人才培养模式的变革明确了方向。如“项目式”合作可以把不同专业背景和学历的学生集中在一起，教学团队来自于不同的学科，教学地点也不局限于校内，大大提高了教育教学质量。这样的方式有效地应对了知识碎片化的冲击，通过提供最新素材帮助学生规范思维习惯，养成理性客观态度，将原本书本上的固化知识纳入更高层面，从而做到与其他知识体系对接。

2014年10月，同济大学建成国内首个“工业4.0———智能工厂实验室”，该实验室由同济大学中德工程学院联手德国PHOENIXCONTACT公司共同筹建，耗时一年建造而成。实验室采用开放模式，为同济大学教师教学与科研、大学生科技创新及校企合作服务，着力培养卓越工程师人才。成为我国高校应对“工业4.0”带来的人才培养模式的需求变化而做出的实行“校企合作”的创新的典例。

【项目来源及编号：太原科技大学校级教改项目（编号：201946）】