面向智能制造的研究生人才培养研究

【摘要】伴随着《中国制造2025》的制定与实施，社会和政府对智能制造高层人才需求剧增。为了满足智能制造高层次人才的需求，解决现有的制造类研究生培养计划的不足，从智能制造对研究生的要求、学科能力建设、创新能力培养和师资能力培养四个方面展开研究，提出解决方案，为提高我国智能制造研究生的培养质量做出贡献。

【关键词】中国制造2025 智能制造 研究生 模式培养

【中图分类号】G642 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2016）06-0005-02

现阶段，智能制造工程作为《中国制造2025》的五大工程之一，与制造业创新中心建设工程、工业强基工程、绿色制造工程以及高端装备创新工程一同对整个制造业的转型升级起到引领作用。[1][2]其工程目标在于：到2020年，制造业重点领域智能化水平显著提升；到2025年，制造业重点领域全面实现智能化，试点示范项目运营成本降低50%，产品生命周期缩短50%，不良率降低50%。人才为本是《中国制造2025》的五项基本方针之一，“健全多层次人才培养体系”也是其扶持政策之一。面对当前社会与国家的需要，培养出社会与国家所需要的智能制造方向的人才的重任自然而然地也就落到了各大高校的肩上。虽然目前各大高校为响应时代的号召及社会的需要，开设了智能制造方向的研究生培养计划，但观其模式及现状，不难发现有如下不足之处：第一，缺乏高端融合型的培养人才，很难符合当前制造业所需的能将制造技术和信息技术相互融通的需求。第二，师资配置难以满足人才培养的内在需求。第三，产学研模式的水土不服，企业与研究单位仍需进一步加强解决现阶段双方在合作层面出现的问题。为此，文章结合社会需求，针对现阶段面对智能制造方向的研究生的创新能力培养模式，提出若干建议。

一、智能制造对研究人才的要求

智能制造从其组成来看可包含一“大”一“小”两个概念。“大”指的是智能制造系统，“小”指的是智能制造技术。智能制造的核心是“智能系统”，智能制造的基础则是智能技术。[3]智能制造专业研究人员需要具备如下三方面的规格要求：知识规格要求、能力规格要求、素质规格要求。[4]

从知识规格上来看，研究生首先应具备完整的知识结构。智能制造是高度工业化与信息化的产物，由于面向智能制造的研究生培养在中国也处于刚起步阶段，其本科多来源于机械工程、信息工程、计算机工程等相关专业，对各学科之间的相关基础知识有待补充以形成面向智能制造的完整的科学知识体系。其次，智能制造是在传统制造业上进行的一次信息化升级，对于各学科的学生来说需要拥有适应量化的深入融合的信息技术知识以制造业实际生产需要。

从能力规格上来看，研究生应具备突出的工程实践能力。现阶段的研究生培养多重理论，轻实践，但智能制造的发展不论是从技术上来说还是从系统上来说，都离不开人的实践。脱离了实践检验的理论最终也难以产生知识价值的体现。其次，随着制造业的全球化发展，任何国家都再难以独自“闭门造车”，智能制造的高度是各学科知识的融合，该方向的研究生还需具备一定的国际交流能力与工程领导能力以适应日后国际化交流合作的需要。

从素质规格上来看，研究生需要具备强烈的改革创新意识。创新是推动制造业发展的源泉，也是具体产品的核心价值所在，在智能制造中更是附加值最高的体现。爱国敬业与可持续发展的社会责任感是当今高素质人才的内在要求。同时，良好的质量、安全与服务意识将更好地推动智能制造的发展。

二、学科能力建设

当前，智能制造的发展可以从智能制造的始端、智能制造的过程、智能制造的管理以及智能制造产业四个方向着手进行学科能力建设。

第一，培养具备一定的专业软件与工具的研发能力的人才，从智能制造始端推进，让研发设计为智能制造提供有力保证。智能制造系统（IMS）是基于各项智能制造技术（IMT）集成发展的系统。与智能制造系统相关的智能化软件及工具也是当今各工业国家所研究的重点。智能制造系统（IMS）也是一个动态不断发展的系统，这样的发展伴随着智能制造技术（IMT）的前进而前进的，具备智能化软件和工具的研发能力，将为智能制造系统的产品升级换代起到驱动作用。学校及科研单位在此方面，应提供相关的培训，开设相关的课程，联系工程应用给予研究生实践机会。

第二，培养具备一定的实践综合应用能力的人才，在智能制造的过程中推进。现阶段一个完整的IMS系统由各子专业智能制造单元组成，而智能制造的综合应用也是在子专业智能制造单元的实践应用后进行有机的整合。研究生应将现阶段取得的理论结果应用到工程实践中，以便对现在所取得的阶段性成果进行反馈校正更新，进而推动智能制造的发展。学校及科研单位，应主动联系相关企业或在政府的协调下，帮助企业进行升级换代，在导师的带领下，让该方向的研究生主动实践，以提高这方面给的综合应用能力。

第三，培养具备一定的管理能力的人才，在智能制造中对生产进行控制。IMS系统是多个子单元集合，对于不同子单元进行合理的管理控制，是保证产品生产与质量控制的核心。该方向的研究生应掌握一定的方法及相应的研发能力，使企业资源计划ERP（Enterprise Resource Planning ）与制造企业生产执行系统MES（Manufacturing Execution System）拥有智能化控制的功能。学校及科研单位针对工科专业的学生，应开设相应的管理类课程，以培养学生在这一方面的理论基础。

三、创新能力培养

创新能力是智能制造发展的内在核心动力。创新的源泉在于知识体系的交叉、基于原本知识更深层的发现以及未知领域的开拓。纵观智能制造的发展可知，智能制造源自传统制造业中的信息化应用，因而在智能制造中的创新力主要还应来源于知识体系的交叉融合以及更深层的知识发现。

第一，创新能力源自知识体系的交叉融合。现阶段的研究生培养的具体形式大致可分为：课程设置、导师指导、学生自学；校企合作、行业论坛、学术报告等六个方面。

课程设置、导师指导、学生自学：首先应开设基础知识，保障该方向研究生具备一定的知识融合能力，作为储备知识为创新提供保障。智能制造是工业化与信息化融合的整体，面向智能制造的研究生在本科阶段受专业素质所限，对于相关的知识领域缺少必备的知识储备，难以达到智能制造业中对高度融合型人才的实际需求。故此，学校在这一方面应给与其必要的指导及训练。其次，鉴于智能制造所涉及的范围十分宽广，而学生在其培养期内的时间有限，导师应尽早帮助学生明确在读期间的研究方向并予以相应能力的培养与指导。作为学生，应结合导师指导，储备并巩固相关的专业基础知识，丰富自己所在领域的知识，同时通过论文、学术报告、行业论坛等多种形式了解行业动态，结合校企实践，进行科研创新。

第二，创新能力源自原本知识更深层的发现。

根据智能控制“智能增加精度降低”的原则，以知识集成、通讯、协调等为例的高层控制目标，层次越高、智能化及其对应的制造精度也就越低；反之，智能系统所处的层次越低，对制造精度、反应速度以及信息处理的时间要求也就越高，其智能的难度也就越大。[5]因此，智能制造的创新能力可源自智能制造系统中的中低层探索。与之相关的校企合作、行业论坛、学术报告等相关方面的研究生创新能力培养环节可围绕着这个方向进行。学校与企业之间可联合进行相关项目的攻关创新，校企合作、行业论坛、学术报告可为该方向的研究生提供一定的理论及实践机会、掌握行业动态、了解智能制造相关方面的相关进展，从而为其创新能力提供帮助。

四、师资能力培养

机器的智能是人赋予的，是人的智力的物化，只有人与机器有机高度结合。才能实现制造过程的真正智能化。从耗散结构理论和进化论的观点来看，要让机器具有较高的智能行为，那么，首先是依靠人来向系统引入负殇流，即通过人工移植必要的基本知识，使系统具备主动学习和积累新知识的基础和能力，然后进行自我主动学习、积累与拓展。[6]师资能力的培养，在人才建设与智能制造领域中起到了十分关键的作用。对面向智能制造的研究生导师的培养，特有如下建议：

第一：校企联培，挂职实践，积极参与到智能制造的实际构建中，提高导师自身理论联系实践的能力。“实践是检验真理的唯一标准”。学校或科研单位应积极安排导师参与到企业智能制造的构建之中，我国的智能制造一定程度上在核心关键技术和问题上还长期依赖于国外的引进和套用，缺少属于自己的专家人才与关键技术，企业在遇到技术难题或项目难关时也应该积极与学校或科研单位的相关导师取的联系，理论结合实践性的探索智能制造在实践中可能碰到的问题，这不仅丰富了当今以青年导师为主的师资队伍，同时也减少了企业因技术依赖等问题而产生的高额开销。

第二：伴随着制造业的全球化发展，要努力提高导师双语教学的能力与教育研究的能力。

《中国制造2025》紧跟美国在工业化、德国工业4.0等提出。在智能制造这一方向，伴随着制造业的全球化发展，我们还有很多内容及知识需要向国外借鉴。在培育这一方向的研究生人才时，导师应加强自身的双语教学能力。一方面，学校或科研机构要加强对青年导师在基础英语方面的培训与提高，借此来提升他们的口语表达与交际能力，另外也要注重他们对专业英语的培训以及应用。做到能读懂掌握专业范围内的文献资料、把握专业国际趋势，提升教学与国际同步的能力。

五、结论

面向智能制造研究生人才的培养首先要了解智能制造对研究人才的要求，应包含知识规格、能力规格以及素质规格三个方面。创新能力的培养是研究生培养中最为关键的一部分，如果结合智能制造创新力的本源除法，可以从知识体系的交叉融合以及更深层的知识发现两方面去提高创新能力的培养。伴随着导师队伍逐渐年轻化，青年导师渐渐占据了导师的主体，因此，在青年导师的实践能力建设、双语能力建设以及教学工作建设上也应该有相应的改革。

参考文献：

[1]Weiming Shen，An updated review：Applications of agent-based systems in intelligent manufacturing， Advanced Engineering Informatics， 20（2006）415-431

[2]《中国制造2025》.机械工业出版社.2015.10

[3]严英仕，杨爱民.智能制造技术与信息化技术的结.2014中国家用电器技术大全.2014

[4]靳晨，适应新型工业化发展需要的工程科技人才培养体系研究，哈尔滨理工大学，2015.3

[5]李圣怡，智能制造技术与智能制造系统.国防科技大学学报.1995.6

[6]姚赐凡，陈统坚.新技术革命与智能制造技术.中国机械工程.1997.7

基金支持：

1.国家科技支撑计划课题：基于SOA和物联网技术的制造业信息化关键技术研究与应用示范（2012BAF12B14）

2.贵州省重大科技专项：移动互联网流媒体实时交互平台关键技术研发及产业化（编号： 黔科合重大专项字（2013）6019）

作者简介：

唐向红（1979.06），男，汉族，湖南永州；贵州大学；博士、副教授、硕士生导师；贵州大学物联网产业研究发展中心副主任，研究方向： 制造物联、智能制造、制造业信息化。