智能制造工程專業(yè)建設(shè)思考與對策研究

喬晉崴 許崇海 劉娜 安蕾蕾 王飛

摘? 要 隨著工業(yè)4.0時(shí)代的來臨和新工科建設(shè)的不斷深入，智能制造工程專業(yè)建設(shè)也逐步展開。首先明確該專業(yè)所處的歷史環(huán)境，介紹其與相近專業(yè)的相互關(guān)聯(lián)，指出目前專業(yè)建設(shè)過程中一些普遍存在的認(rèn)識誤區(qū)，并最終給出專業(yè)建設(shè)的幾點(diǎn)建議。

關(guān)鍵詞 新工科;智能制造工程;機(jī)器人工程;人工智能技術(shù);先進(jìn)制造技術(shù);實(shí)驗(yàn)室

中圖分類號：G642.0? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B

文章編號：1671-489X（2021）18-0008-04

1? 智能制造工程專業(yè)建設(shè)刻不容緩

1.1? 時(shí)代發(fā)展的產(chǎn)物

回顧人類近千年的發(fā)展史，每一次快速的進(jìn)步均脫不開技術(shù)革命的出現(xiàn)，從蒸汽機(jī)到電機(jī)，從計(jì)算機(jī)再到如今的人工智能，人類實(shí)現(xiàn)了從體力到腦力的逐步解放。當(dāng)今時(shí)代智能技術(shù)飛速發(fā)展，應(yīng)用領(lǐng)域逐漸由生活服務(wù)轉(zhuǎn)向工業(yè)生產(chǎn)，由圖像識別、語義識別逐漸轉(zhuǎn)化為工業(yè)現(xiàn)象的實(shí)時(shí)智能決策。如圖1所示，時(shí)代的發(fā)展需要科學(xué)技術(shù)的推動(dòng)，科學(xué)技術(shù)的先行勢必帶來人才的緊缺，進(jìn)而牽引教育體系中學(xué)科的變革，智能制造工程專業(yè)順勢而成[1]。

1.2? 工業(yè)發(fā)展的倒逼

作為生產(chǎn)力的載體，工業(yè)生產(chǎn)經(jīng)歷了從手工業(yè)到自動(dòng)化、從信息化到智能化的過程，整個(gè)過程中人們始終不懈地追求的是生產(chǎn)效率的越來越快，生產(chǎn)工序的越來越少，無故障生產(chǎn)周期的越來越長。為了實(shí)現(xiàn)對生產(chǎn)效率的無止境追求，科研人員一直在尋找一套可以管理生產(chǎn)過程各因素的理論和技術(shù)手段，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)各元素間的優(yōu)化，并最終達(dá)到生產(chǎn)效率最大化的目的。人工智能技術(shù)與大數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)的出現(xiàn)，為工業(yè)制造的提速和提質(zhì)提供了新的增長點(diǎn)。這兩種技術(shù)旨在通過計(jì)算機(jī)技術(shù)從大量數(shù)據(jù)中基于數(shù)學(xué)定律摸索規(guī)律并做出決策，大幅超越人的智力水平。如何在制造產(chǎn)業(yè)中實(shí)現(xiàn)應(yīng)用，成為其工程化進(jìn)程首先要解決的問題，也直接關(guān)系著它們的生存和發(fā)展。目前，工業(yè)大數(shù)據(jù)、制造執(zhí)行系統(tǒng)（MES）、企業(yè)資源計(jì)劃管理系統(tǒng)（ERP）等已成功應(yīng)用于許多行業(yè)的局部領(lǐng)域，但尚不成熟，而且需要大量的智力輸入和現(xiàn)場維護(hù)，迫切需要智能制造的人才源源不斷地輸入。

1.3? 學(xué)科變革的先行者

隨著現(xiàn)階段工業(yè)智能化的需求牽引，基礎(chǔ)學(xué)科的劃分被徹底打破，新工科[2-5]建設(shè)的成果日漸顯著。傳統(tǒng)的物理、機(jī)械、電氣、計(jì)算機(jī)等專業(yè)的獨(dú)立地位逐漸被削弱，新興的智能制造工程、機(jī)器人工程、大數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)學(xué)、電子金融、網(wǎng)絡(luò)安全工程等適應(yīng)社會(huì)技術(shù)等發(fā)展需求，需要相關(guān)專業(yè)的學(xué)生在結(jié)束高校學(xué)習(xí)階段時(shí)掌握相對比較寬的知識面，以工程應(yīng)用為牽引，在下一步的工作或科研過程中在實(shí)際需要的領(lǐng)域進(jìn)行深入學(xué)習(xí)和研究。

智能制造的核心技術(shù)是人工智能技術(shù)和先進(jìn)制造技術(shù)，前者的研究陣地集中在數(shù)學(xué)和控制領(lǐng)域，屬于科學(xué)技術(shù)前沿;后者為成熟的制造加工領(lǐng)域，有著長期的技術(shù)沉淀和知識積累，屬于工程應(yīng)用領(lǐng)域的前沿。就智能制造學(xué)科而言，人工智能技術(shù)是靈魂，先進(jìn)制造技術(shù)是基礎(chǔ)，落腳點(diǎn)在制造，但生命力在人工智能。兩者在社會(huì)生產(chǎn)中的地位和作用，決定了智能制造工程毋庸置疑地成為學(xué)科變革的先行者。

2? 齊魯工業(yè)大學(xué)智能制造工程專業(yè)情況

2018年，同濟(jì)大學(xué)、上海大學(xué)、上海第二工業(yè)大學(xué)和汕頭大學(xué)四所高校率先開設(shè)智能制造工程新工科專業(yè);2019年，教育部批準(zhǔn)國內(nèi)50所高等院校設(shè)立該專業(yè);2020年獲批84所，齊魯工業(yè)大學(xué)位列其中，并于同年開始招生。該專業(yè)基礎(chǔ)課涵蓋了力學(xué)（工程力學(xué)）、電學(xué)（電工子技術(shù)）、機(jī)械基礎(chǔ)設(shè)計(jì)（機(jī)械原理制圖）、材料科學(xué)（機(jī)械工程材料）、機(jī)械基礎(chǔ)（機(jī)械設(shè)計(jì)、機(jī)械原理、機(jī)械制圖）、材料科學(xué)（機(jī)械工程材料）、智能制造基礎(chǔ)課（數(shù)控技術(shù)及應(yīng)用、工業(yè)機(jī)器人、智能制造導(dǎo)論），旨在提升學(xué)生的智能制工程的基本學(xué)科素養(yǎng)及綜合解決問題能力。應(yīng)用型本科以學(xué)習(xí)系統(tǒng)的集成和維護(hù)為主，最好能夠在學(xué)習(xí)中就將智能制造的整個(gè)加工過程實(shí)現(xiàn)一次。因此，設(shè)立專門的CAD/CAM應(yīng)用輔助數(shù)控技術(shù)及工業(yè)機(jī)器人的編程與操作，加強(qiáng)工業(yè)機(jī)器技術(shù)教學(xué)。值得注意的是，學(xué)校將智能制造工程專業(yè)與機(jī)器人工程專業(yè)同時(shí)列入機(jī)械與汽車工程學(xué)院的管理范圍，與機(jī)械設(shè)計(jì)制造與自動(dòng)化專業(yè)并列，如此劃分可以獲得以下優(yōu)勢。

1）資源得到整合。智能制造工程專業(yè)的建設(shè)過程中可以充分利用機(jī)械設(shè)計(jì)制造與自動(dòng)化專業(yè)和機(jī)器人工程專業(yè)的現(xiàn)有軟硬件設(shè)施，如機(jī)械專業(yè)的數(shù)控機(jī)床、機(jī)器人工程專業(yè)的工業(yè)機(jī)器人和傳輸帶系統(tǒng)等。

2）充分展現(xiàn)新工科的優(yōu)勢。智能制造工程與機(jī)器人工程兩個(gè)專業(yè)均屬于新工科建設(shè)專業(yè)，而新工科的實(shí)質(zhì)和內(nèi)涵是多學(xué)科融合、項(xiàng)目牽引式教學(xué)。如果僅僅是機(jī)器人工程專業(yè)獨(dú)立地存在，所有的研究和學(xué)習(xí)的出發(fā)點(diǎn)、落腳點(diǎn)就只能圍繞在工業(yè)機(jī)器人周邊，很難拓展。另一方面，如果智能制造工程專業(yè)獨(dú)立于機(jī)器人工程，則容易在專業(yè)建設(shè)過程中偏離“制造”的核心所在，容易轉(zhuǎn)變?yōu)橐浴肮芾怼睘橹鞯能浖W(xué)習(xí)。兩者共同存在于一個(gè)學(xué)院的管理之下，則可以互利共生，雖然各有側(cè)重，但殊途同歸，最終是為了現(xiàn)代化的工業(yè)建設(shè)服務(wù)。

3）避免重復(fù)建設(shè)，資源浪費(fèi)。眾所周知，在智能制造工程與機(jī)器人工程兩個(gè)專業(yè)的培養(yǎng)過程中是需要花費(fèi)巨額經(jīng)費(fèi)來建設(shè)實(shí)驗(yàn)、實(shí)踐設(shè)施和環(huán)境的，如果能將兩者的建設(shè)統(tǒng)一協(xié)調(diào)、綜合規(guī)劃，將會(huì)帶來事半功倍的效果。

當(dāng)然，在將兩個(gè)專業(yè)統(tǒng)籌建設(shè)的過程中也出現(xiàn)了一系列的難題。首先是人工智能方向師資的缺乏，主要表現(xiàn)為該方向的新畢業(yè)博士往往就職于“雙一流”高?；驀鴥?nèi)外知名企業(yè)，非“雙一流”高校很難找到此類人才。其次是智能制造工程學(xué)科教材缺乏，最早成立該專業(yè)的學(xué)校尚且沒有在校生，許多市面上的智能制造類教材有很大一部分是自動(dòng)化生產(chǎn)線的生產(chǎn)企業(yè)為了銷售其產(chǎn)品而編制的類工具書的教材，內(nèi)容質(zhì)量沒有保障，水平參差不齊。

3? 專業(yè)培養(yǎng)過程中的新挑戰(zhàn)

3.1? 與相關(guān)新興專業(yè)的區(qū)分與聯(lián)系模糊

近年來新興的專業(yè)方向，除去智能制造工程外，還有一些類似專業(yè)，包括人工智能技術(shù)、大數(shù)據(jù)、機(jī)器人工程[6]，在學(xué)科建設(shè)過程中需理清上述各專業(yè)的相互關(guān)系，分清楚其內(nèi)在的區(qū)別和聯(lián)系：人工智能技術(shù)是在對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后進(jìn)行的歸類或回歸，而大數(shù)據(jù)專業(yè)是其前導(dǎo)專業(yè)，是對大量數(shù)據(jù)的處理方法的研究;機(jī)器人工程則是對機(jī)器人技術(shù)的研究，以及以機(jī)器人為中心的相關(guān)技術(shù)應(yīng)用等的拓展研究，已經(jīng)大范圍應(yīng)用于智能制造生產(chǎn)領(lǐng)域。簡而言之，大數(shù)據(jù)是智能制造技術(shù)中人工智能的鋪墊和基礎(chǔ)，機(jī)器人工程則是智能制造領(lǐng)域一個(gè)必不可少的分支。

3.2? 實(shí)驗(yàn)、實(shí)踐與實(shí)習(xí)的劃分界限模糊

在傳統(tǒng)學(xué)科劃分基礎(chǔ)上，實(shí)驗(yàn)是為了驗(yàn)證理論的正確性，實(shí)踐是為了將理論知識融合在一起進(jìn)行實(shí)際動(dòng)手訓(xùn)練，而實(shí)習(xí)則是在企業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場進(jìn)行真正的實(shí)際操作。隨著新工科的到來，三者的關(guān)系發(fā)生很大變化[7-8]。

1）分界線越來越模糊。理論仿真平臺、實(shí)驗(yàn)室、車間的研究對象均為一體化的智能生產(chǎn)線，無論是實(shí)驗(yàn)、實(shí)踐還是實(shí)習(xí)，面對的操作實(shí)體幾乎是一樣的，都是僅供參觀，不能動(dòng)手操作。即使是仿真軟件，也僅僅是有2～3個(gè)選項(xiàng)供選擇，尚未做到真正的浸入式體驗(yàn)。

2）建設(shè)成本越來越高。調(diào)查近年來智能制造專業(yè)建設(shè)較為成功的幾所高校，不難發(fā)現(xiàn)，幾乎所有院校都對該專業(yè)進(jìn)行了大筆的資金投入，少則幾百萬，多則幾千萬。

3）動(dòng)手介入的機(jī)會(huì)越來越少。如前所述，現(xiàn)有的智能制造生產(chǎn)線的容錯(cuò)性和柔韌性遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠，無法適應(yīng)不同的錯(cuò)誤干擾，對外界的不同輸入缺乏處理能力，導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)過程無法讓學(xué)生自由發(fā)揮。學(xué)生必須按照事前學(xué)習(xí)過的步驟一步不差地進(jìn)行重復(fù)性試驗(yàn)，即使這樣，也沒有太多動(dòng)手的機(jī)會(huì)。

4? 目前存在的一些誤區(qū)

4.1? 建設(shè)專業(yè)等于建設(shè)演示生產(chǎn)線

如上文所述，智能制造技術(shù)來源于企業(yè)對生產(chǎn)效率的追求，一些成功的案例也是存在于政府牽頭的新型產(chǎn)業(yè)園或大型制造企業(yè)，如西門子、海爾、株齒等。所有技術(shù)是面向生產(chǎn)線的，如何將生產(chǎn)線的技術(shù)搬到學(xué)校里面的實(shí)驗(yàn)室，搬到教室，成為目前困擾許多高校的一大難題。相對而言，許多科研實(shí)力雄厚的985高校、“雙一流”高校相對容易一些，可以借助之前的技術(shù)優(yōu)勢和建設(shè)經(jīng)費(fèi)優(yōu)勢展開小規(guī)模實(shí)驗(yàn)室級別的產(chǎn)線建設(shè)。另一方面，即使完成了對生產(chǎn)線的建設(shè)，也僅僅能提供給學(xué)生參觀的機(jī)會(huì)，無法像傳統(tǒng)的物理化學(xué)、工程訓(xùn)練等可以動(dòng)手[9]。原因有三：

1）考慮到學(xué)生的人身安全，不能讓其直接對生產(chǎn)線上正在運(yùn)動(dòng)的組件進(jìn)行介入式操作;

2）生產(chǎn)線價(jià)格昂貴，數(shù)以千計(jì)的傳感器、執(zhí)行器相互關(guān)聯(lián)，局部出現(xiàn)問題將導(dǎo)致全生產(chǎn)線的停滯或崩潰，而且維修不方便，學(xué)校上課教師往往并不是產(chǎn)線設(shè)計(jì)或裝配人員，需要廠家派人來修;

3）生產(chǎn)線一旦設(shè)計(jì)、制造、裝配完成，其運(yùn)行模式便不再容易改動(dòng)，學(xué)生只能看到結(jié)果，其功能原理只能依靠上課教師的口述，無法達(dá)到試驗(yàn)課的真正目的。

4.2? 按照傳統(tǒng)的配備方式完善師資力量

傳統(tǒng)的學(xué)科劃分是按照物理、化學(xué)、機(jī)械、電氣等基礎(chǔ)學(xué)科方向劃分的，高校新入職師資的培養(yǎng)模式?jīng)Q定了個(gè)體知識結(jié)構(gòu)與知識體系比較單一，在單一領(lǐng)域比較深入，對相應(yīng)領(lǐng)域的理論知識、理論創(chuàng)新有較為深刻的認(rèn)識。傳統(tǒng)的課程設(shè)置也是按照基礎(chǔ)學(xué)科建設(shè)的，如高等數(shù)學(xué)、機(jī)械設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分別對應(yīng)數(shù)學(xué)、機(jī)械、計(jì)算機(jī)學(xué)科，現(xiàn)有的師資其知識儲備完全可以覆蓋一門課的所有知識點(diǎn)，所以傳統(tǒng)的上課模式是一位教師可以從頭到尾講授一門課。

智能制造工程專業(yè)屬于2017年全國第一次新增專

業(yè)[10]，第一批本科生將于2021年6月畢業(yè)，在當(dāng)下沒有博士文憑幾乎不可能成為高校教師的背景下，尚沒有土生土長的智能制造工程對口師資。西安交通大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院在建設(shè)智能制造工程專業(yè)過程中，同樣存在缺少師資的問題，他們的先進(jìn)做法是培養(yǎng)現(xiàn)有相關(guān)學(xué)科的教師，這些教師被派遣去其他學(xué)院其他學(xué)科學(xué)習(xí)智能制造工程專業(yè)所涉及的而其自身沒有涉獵的知識，用來聽課學(xué)習(xí)的時(shí)間可以同等地視為教學(xué)工作量，課程結(jié)束時(shí)與學(xué)生一起完成課程考試，考試成績的多少可轉(zhuǎn)化為該部分教學(xué)工作量的等級劃分依據(jù)。該方法可以很大程度地調(diào)動(dòng)年輕教師的學(xué)習(xí)積極性，在完善自身知識體系的同時(shí)完成學(xué)校規(guī)定的教學(xué)工作量任務(wù)，解決現(xiàn)有師資缺乏的瓶頸問題。

針對師資缺乏的問題，也可以采取多個(gè)教師接力的形式，一起來完成一門課的講授，前提是有足夠的教師可以完全覆蓋智能制造工程所需的多個(gè)學(xué)科門類。現(xiàn)有學(xué)校體制下，課時(shí)的安排、任課教師的安排以及對教師的年度獎(jiǎng)懲細(xì)化政策往往是由學(xué)校的下設(shè)學(xué)院來完成的，不同的學(xué)院之間具有明確的界限劃分，不同學(xué)院之間師資的調(diào)配需要學(xué)校層面來解決。但是，由于目前處于第四次工業(yè)革命的增長期，許多新型學(xué)科如雨后春筍般出現(xiàn)，一所學(xué)校每年新增的課程數(shù)以百計(jì)，在沒有完善政策的引導(dǎo)下，學(xué)校層面是沒有精力對不同學(xué)院、不同學(xué)科的師資進(jìn)行一一調(diào)配的。另一方面，現(xiàn)有的師資均對傳統(tǒng)學(xué)科比較了解，如智能制造工程的制造部分，只有極少數(shù)的教師對智能比較了解，造成前者富余而后者緊俏的局面。智能領(lǐng)域的教師如能完成其所在學(xué)院的相關(guān)課程的講解，就已經(jīng)遠(yuǎn)超學(xué)校對其的教學(xué)工作量任務(wù)要求，而該領(lǐng)域的教師往往是年輕人，剛從學(xué)校完成博士課題的研究，一腔熱血希望能在自己所掌握的知識尚在保質(zhì)期內(nèi)繼續(xù)創(chuàng)造科研上的輝煌，而教學(xué)也是需要時(shí)間的積累的。因此，從不同學(xué)院調(diào)配師資，想法還不夠完善，沒有從現(xiàn)有高校的實(shí)際考慮問題?？梢钥闯?，現(xiàn)行形勢下最好的解決方式就是學(xué)習(xí)西安交通大學(xué)的先進(jìn)方法，鼓勵(lì)現(xiàn)有教師去學(xué)習(xí)新知識，讓每個(gè)教師上多門課，同時(shí)多個(gè)教師來完成一門課的不同部分。

大學(xué)應(yīng)該是人類知識的象牙塔，大學(xué)教育的任務(wù)應(yīng)該是幫助學(xué)生完成將初高中的基本知識轉(zhuǎn)化為能為社會(huì)服務(wù)的前沿知識的過渡，大學(xué)教師應(yīng)該是最新尖端科技知識的掌握者。以人工智能為動(dòng)力的第四次工業(yè)革命席卷而來，知識更新速度前所未有，對高校教師提出新的很高的要求，尤其在學(xué)習(xí)新知識、了解新技術(shù)方面更應(yīng)該主動(dòng)出擊，否則很快就將面臨非常尷尬的局面。西安交通大學(xué)王樹國校長在多個(gè)場合反復(fù)提到一個(gè)現(xiàn)象，就是現(xiàn)在的最精尖技術(shù)不是在大學(xué)實(shí)驗(yàn)室，而是在企業(yè)。也就是說，高校教師的知識和技術(shù)已經(jīng)落后于企業(yè)的工程師，如果再不努力，很快會(huì)出現(xiàn)“老師教的用不上，用得上的老師不會(huì)”的現(xiàn)象，甚至出現(xiàn)一些憑借自學(xué)的學(xué)生在一些新興科技領(lǐng)域懂得比教師多的現(xiàn)象。所以，高校教師沒有理由不學(xué)習(xí)新知識，不去備新課、學(xué)新課。在智能制造工程新知識學(xué)習(xí)過程中，高校教師是有其自身優(yōu)勢的，畢竟相對于普通本科生而言，在制造、控制、傳感、編程語言方面是有前期很多年的學(xué)習(xí)和工程積累的[11]，同時(shí)更容易接觸企業(yè)的生產(chǎn)實(shí)際，更容易理解其中專業(yè)術(shù)語的內(nèi)在含義。

5? 建設(shè)建議

1）學(xué)生的專業(yè)課選課范圍不再局限于本學(xué)院，在培養(yǎng)方案的制訂過程中對學(xué)分的要求可以再適當(dāng)放寬一些。當(dāng)然，這會(huì)對上課資源帶來很大挑戰(zhàn)，需要教育管理部門發(fā)揮更大的資源配置功能。

2）一門課的講授不再讓一位教師從頭到尾講完，專業(yè)教師對應(yīng)專業(yè)的章節(jié)，相互之間統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、統(tǒng)一制定課程大綱。改造現(xiàn)有的實(shí)驗(yàn)室，將傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)對象轉(zhuǎn)換為現(xiàn)有的主流研究方向，如將現(xiàn)有傳感器實(shí)驗(yàn)室改造為多傳感器融合實(shí)驗(yàn)室，將機(jī)械設(shè)計(jì)的課程設(shè)計(jì)對象由傳統(tǒng)的二級減速器改造為RV減速器，將工程訓(xùn)練的小錘子制作改造為發(fā)動(dòng)機(jī)缸蓋鑄件的精密打磨。

3）政府和企業(yè)合作建立實(shí)訓(xùn)共享中心，打破高校間壁壘，實(shí)現(xiàn)教學(xué)設(shè)備的資源共享。按照省市地域劃分，或按照聯(lián)盟、協(xié)會(huì)的形式，實(shí)現(xiàn)實(shí)踐類課程的統(tǒng)一運(yùn)籌，節(jié)省建設(shè)資源的同時(shí)，提升設(shè)備的利用率和師資等專業(yè)化程度。

4）仿真軟件的制作可以借鑒游戲開發(fā)的模式，類似于現(xiàn)行的各大中小學(xué)生課外輔導(dǎo)在線軟件，允許社會(huì)資本涌入，政府采購與學(xué)生自由選擇并行。充分利用市場活力，開發(fā)出與游戲相似的浸入式大型智能制造現(xiàn)場，軟件的好壞由教學(xué)的主體即教師和學(xué)生說了算。■

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