王紅軍　彭寶營

摘要：論述了智能制造的內(nèi)涵，分析了中國制造2025對智能制造人才能力的需求，智能制造人才培養(yǎng)特別是培養(yǎng)具有創(chuàng)新能力的研究生對我國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級、全面提升國家競爭力意義重大。結(jié)合北京信息科技大學(xué)機械工程學(xué)科的實際，給出了面向智能制造的研究生實踐體系建設(shè)的思路，為培養(yǎng)智能制造急需的高層次人才打下了基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：智能制造；研究生培養(yǎng)；實踐體系

中圖分類號：G642.0 文獻標志碼：A 文章編號：1674-9324（2018）30-0088-02

目前，無論是德國工業(yè)4.0，美國工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟，還是中國制造2025，都指出融合傳感技術(shù)、自動化技術(shù)、信息網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、人工智能的智能制造技術(shù)已經(jīng)成為現(xiàn)代制造業(yè)的發(fā)展方向。智能制造技術(shù)將實現(xiàn)跨領(lǐng)域、協(xié)同化、網(wǎng)絡(luò)化的制造業(yè)創(chuàng)新體系，并徹底改變現(xiàn)有生產(chǎn)方式和制造業(yè)競爭格局。圍繞搶占新一輪產(chǎn)業(yè)競爭制高點、打造國家新優(yōu)勢的競爭日趨激烈，作為“中國制造2025”國家戰(zhàn)略計劃的重要組成部分，智能制造人才培養(yǎng)對我國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型升級、全面提升國家競爭力意義重大。機械工程學(xué)科是北京信息科技大學(xué)發(fā)展歷史最長的學(xué)科之一，設(shè)有智能制造研究領(lǐng)域，面向京津冀高端裝備和機器人產(chǎn)業(yè)開展人才培養(yǎng)和學(xué)術(shù)研究。在高端裝備數(shù)字化制造、高端裝備監(jiān)控監(jiān)測、虛擬生產(chǎn)線布局與仿真、智能制造裝備的運行維護和可靠性評價領(lǐng)域具有鮮明的特色，緊密結(jié)合國家和北京地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展需求以及學(xué)科前沿發(fā)展趨勢，以機電工程領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)及產(chǎn)業(yè)為背景，近五年承擔(dān)了國家04專項7項，國家自然科學(xué)基金、北京市自然科學(xué)基金、北京科技計劃項目等多項，研究成果獲北京市及行業(yè)科技進步獎11項。針對智能制造領(lǐng)域的研究生人才培養(yǎng)，在學(xué)校的支持下，開展了培養(yǎng)方案修訂和實踐環(huán)節(jié)建設(shè)，取得一些效果，為培養(yǎng)智能制造急需的高層次人才打下了基礎(chǔ)。

一、智能制造的內(nèi)涵以及對人才的需求

智能制造是智能技術(shù)與制造技術(shù)的融合，具有如下特征：智能感知，具有對自身狀態(tài)與環(huán)境的感知能力，通過對自身工況的實時感知分析，支撐智能分析和決策；智能決策，基于感知搜集信息進行分析判斷和決策的能力；智能學(xué)習(xí)，能基于制造運行數(shù)據(jù)或用戶使用數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分析與挖掘，通過學(xué)習(xí)不斷完善知識庫；智能診斷，能基于對運行數(shù)據(jù)的實時監(jiān)控，自動進行故障診斷和預(yù)測，進而實現(xiàn)故障的智能排除與修復(fù)；智能優(yōu)化，根據(jù)感知的信息自適應(yīng)地調(diào)整組織結(jié)構(gòu)和運行模式，使系統(tǒng)性能和效率始終處于最優(yōu)狀態(tài)等特征。也就是說智能制造通過信息系統(tǒng)和物理系統(tǒng)的深度融合，將傳感器、感應(yīng)器等嵌入制造物理環(huán)境中，通過狀態(tài)感知實時分析，人機交互自主決策、精準執(zhí)行和反饋，實現(xiàn)產(chǎn)品設(shè)計生產(chǎn)和企業(yè)管理及服務(wù)的智能化，如圖1所示。

面向智能制造領(lǐng)域的高層次人才，除了要具有良好的職業(yè)道德和工匠精神外，還須具備扎實的專業(yè)知識，融合自動化、人工智能、計算機等跨學(xué)科的知識，才能勝任工作。

二、面向智能制造的研究生培養(yǎng)體系建設(shè)

面向中國制造2025，優(yōu)化調(diào)整了智能制造領(lǐng)域研究生培養(yǎng)方案，在加強基礎(chǔ)知識和專業(yè)知識的基礎(chǔ)上，進一步融合了信息技術(shù)和人工智能技術(shù)，增加了人工智能及其應(yīng)用，智能制造與裝備、機器人學(xué)與仿真、機器人感知與控制技術(shù)、制造信息化技術(shù)、裝備智能控制與維護等課程。為了培養(yǎng)基于創(chuàng)新能力的高層次人才，構(gòu)建了課內(nèi)實驗、必修實踐環(huán)節(jié)和學(xué)科競賽等多維的實踐教學(xué)體系。必修實踐環(huán)節(jié)包括工程建模分析與實踐、現(xiàn)代制造技術(shù)實踐、測試實驗技術(shù)和企業(yè)工程綜合實踐。

基于機械工業(yè)重點實驗室和機械工程國家級實驗教學(xué)示范中心，購置了數(shù)控仿真系統(tǒng)、3D打印機、競賽機器人套件、DMDC/CNC系統(tǒng)等，形成了校內(nèi)實踐平臺，如基于物聯(lián)網(wǎng)的智能車間智能控制技術(shù)，如圖2所示，可將多臺具有不同加工特性的數(shù)控機床進行信息關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)對數(shù)控加工設(shè)備的智能識別、定位、追蹤和管理，以及對數(shù)控加工系統(tǒng)的數(shù)控程序的實時監(jiān)測與智能控制?；贒ASP系統(tǒng)，構(gòu)建了具有振動、噪聲和聲發(fā)射的機床動態(tài)特性采集平臺，將多種傳感器嵌入數(shù)控機床的主要部件中，以各傳感器的返回數(shù)據(jù)作為判定基礎(chǔ)，以內(nèi)置智能判定算法為判定依據(jù)，對數(shù)控機床當前運行工況進行實時感知。為學(xué)生開展基于分布式傳感的數(shù)控機床工況實時感知技術(shù)訓(xùn)練提供手段。為開展研究生學(xué)科競賽和必修實踐環(huán)節(jié)提供了實習(xí)實驗條件。

搭建產(chǎn)學(xué)研用的全方位教育平臺，借助于所承擔(dān)的國家科技重大專項和智能制造示范項目，與合作企業(yè)建立穩(wěn)定的合作機制，為研究生的企業(yè)工程綜合實踐環(huán)節(jié)提供條件。聘請行業(yè)專家作為兼職指導(dǎo)教師，為學(xué)生做報告、指導(dǎo)，學(xué)生通過所承擔(dān)的課題深入企業(yè)1—3個月，根據(jù)企業(yè)的需求開展研究，能力得到了全方位的訓(xùn)練和提升，所研究的成果在企業(yè)得到應(yīng)用，個人有很大的成就感和獲得感，對學(xué)生綜合能力的培養(yǎng)具有重要的作用，取得了很好的效果。

三、結(jié)論

面向中國制造2025和國家的戰(zhàn)略需求，緊密結(jié)合北京市的城市定位，優(yōu)化現(xiàn)有培養(yǎng)方案，注重培養(yǎng)研究生的實踐創(chuàng)新能力，為培養(yǎng)國家急需的智能制造領(lǐng)域的專業(yè)人才打下了基礎(chǔ)。

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