馮國紅，朱玉杰，董春芳

（東北林業(yè)大學(xué)，黑龍江 哈爾濱 150040）

智能制造是一種由智能機器和人類專家共同組成的人機一體化智能系統(tǒng)，它把制造自動化的概念擴展到了智能化、柔性化和高度集成化[1-2]。隨著時代和科技的發(fā)展，各國政府相繼提出了新的發(fā)展戰(zhàn)略，如中國的“中國制造2025”、美國的“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)”、德國的“工業(yè)4.0”等[3-6]。在這些戰(zhàn)略的引領(lǐng)下，全球掀起了開展智能制造事業(yè)的浪潮，富士康、三星、西門子等眾多企業(yè)正致力于打造無人工廠，海爾立志打造工業(yè)4.0標(biāo)桿等。智能制造已經(jīng)成為未來制造業(yè)發(fā)展的重大趨勢和核心內(nèi)容。

工業(yè)工程是對人、物料、設(shè)備、能源和信息所組成的集成系統(tǒng)進行設(shè)計、改善和實施的一門學(xué)科[7]。工業(yè)工程培養(yǎng)的人才主要服務(wù)于制造業(yè)，制造業(yè)的智能化變革勢必對工業(yè)工程的人才需求產(chǎn)生沖擊[8-9]。筆者基于這種考慮，結(jié)合工業(yè)工程專家和智能制造專家對智能制造困境的解讀，剖析了工業(yè)工程人才在智能制造中的地位和作用，提出了智能制造背景下工業(yè)工程人才培養(yǎng)改革的若干舉措，以促進工業(yè)工程人才服務(wù)于智能制造的質(zhì)量提升。

1 專家解讀企業(yè)“智能化”的困惑

很多企業(yè)在推動智能制造時遭遇了各種困惑，包括：采取了智能化的設(shè)計/優(yōu)化方案，降低了勞動者的工作強度，企業(yè)卻沒有創(chuàng)造更多的價值；采用了機器人等自動化設(shè)備，增加了成本，卻沒有給企業(yè)帶來足夠的效益；采用了云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)，收集了大量數(shù)據(jù)，卻未能從中發(fā)現(xiàn)更多有價值的信息。針對這些困惑，工業(yè)工程專家和智能制造專家指出了其關(guān)鍵問題所在，提出了自己的觀點[6]。

馬元業(yè)，工業(yè)工程專家、智能制造專家，曾在富士康集團工業(yè)工程部工作10余年，目前在青島海爾股份有限公司從事工業(yè)工程及智能制造相關(guān)工作。馬元業(yè)指出，通過大量的中外企業(yè)案例可知，智能制造升級應(yīng)當(dāng)先做好精益生產(chǎn)、理順管理流程、消除八大浪費，再進行自動化升級，進而實施生產(chǎn)過程的信息化，最終實現(xiàn)智慧工廠，充分發(fā)揮智能化、信息化的優(yōu)勢，產(chǎn)生更有用的信息，帶來更大的效益。

張開鵬，智能制造專家，施耐德電氣全球供應(yīng)鏈中國區(qū)高級副總裁。張開鵬指出，只有為不斷提高精益生產(chǎn)水平而做的自動化投資，才是有效的投資。精益生產(chǎn)能使生產(chǎn)系統(tǒng)很快適應(yīng)用戶的需求變化，能精簡掉生產(chǎn)過程中一切無用的、多余的東西。 “中國制造2025”首先要做到智能制造，而智能制造的根本離不開精益生產(chǎn)。

無論是工業(yè)工程專家，還是智能制造專家，他們均認(rèn)為企業(yè)智能制造的實現(xiàn)，離不開精益生產(chǎn)的支撐。精益生產(chǎn)側(cè)重生產(chǎn)的管理層面，而智能制造側(cè)重技術(shù)層面，它們是企業(yè)不同層面的兩件大事，只有做好精益生產(chǎn)，才能充分體現(xiàn)智能制造的優(yōu)勢。培養(yǎng)精益生產(chǎn)的人才正是工業(yè)工程專業(yè)的強項，因此，智能制造背景下工業(yè)工程的人才培養(yǎng)變得至關(guān)重要。

2 智能制造背景下工業(yè)工程人才培養(yǎng)改革思路

目前的工業(yè)工程人才培養(yǎng)主要針對于傳統(tǒng)的制造業(yè)，其課程體系、教學(xué)資源等相對滯后，顯然無法滿足智能制造的需求。只有在保持傳統(tǒng)工業(yè)工程人才培養(yǎng)優(yōu)勢的同時，融入一定的智能制造相關(guān)知識，才能使工業(yè)工程人才在智能制造這一新系統(tǒng)環(huán)境中更加游刃有余地實施精益生產(chǎn)。

分析智能制造的特點不難看出，信息技術(shù)指數(shù)級增長，數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化普及應(yīng)用，集成式智能化創(chuàng)新是智能制造的三大驅(qū)動力[10]，這三大驅(qū)動力表明了智能制造人才應(yīng)具備的三大核心能力，即信息轉(zhuǎn)換能力、數(shù)據(jù)挖掘能力、集成創(chuàng)新能力。可圍繞三大核心能力，將智能制造相關(guān)知識融入到傳統(tǒng)工業(yè)工程的人才培養(yǎng)中。

2.1 增設(shè)智能制造的相關(guān)課程

對于人才培養(yǎng)，課程設(shè)置是關(guān)鍵一環(huán)。分析智能制造的三大核心能力，目前的工業(yè)工程專業(yè)課程設(shè)置大多不能滿足要求，需要增設(shè)一定的課程。基于智能制造要求的三大能力，筆者分析了國內(nèi)知名院校工業(yè)工程專業(yè)課程的設(shè)置情況，進一步分析了智能制造專業(yè)的相關(guān)課程，結(jié)合工業(yè)工程的培養(yǎng)目標(biāo)及學(xué)生特點，提出了課程增設(shè)方案。

針對信息轉(zhuǎn)換能力：清華大學(xué)、天津大學(xué)、重慶大學(xué)3所名校開設(shè)的相關(guān)課程主要有“數(shù)據(jù)庫原理” “數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法分析” “管理信息系統(tǒng)”等，屬于信息類的基礎(chǔ)性課程、非專業(yè)課程，對企業(yè)信息管理的針對性不強?？稍鲈O(shè)制造業(yè)的相關(guān)課程，如“制造業(yè)信息化導(dǎo)論”等。此外，企業(yè)資源計劃（Enterprise Resource Planning，ERP）體現(xiàn)了最先進的企業(yè)管理理論，并提供了企業(yè)信息化的最佳方案，可增設(shè)ERP方面的課程，如“ERP原理與應(yīng)用”等。同時，為了更好地進行信息數(shù)字化設(shè)計與管理，應(yīng)了解信息數(shù)字化的原理，可增設(shè)“數(shù)字化設(shè)計基礎(chǔ)” “微機原理”等課程。

針對數(shù)據(jù)挖掘能力：清華大學(xué)、天津大學(xué)、重慶大學(xué)3所名校普遍開設(shè)的相關(guān)課程主要包括“運籌學(xué)” “數(shù)理統(tǒng)計”。此外，清華大學(xué)和天津大學(xué)考慮了智能制造時代的大數(shù)據(jù)特性，開設(shè)了“機器學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù)” “智能算法在工業(yè)工程中的應(yīng)用”“信息系統(tǒng)與大數(shù)據(jù)分析”等課程，均以專業(yè)選修方式開設(shè)。除了這些課程，筆者認(rèn)為還可增設(shè)一些大數(shù)據(jù)處理常用的數(shù)據(jù)挖掘方法，如大數(shù)據(jù)算法、模式識別等。此外，對于大數(shù)據(jù)挖掘，相應(yīng)的軟件處理也很關(guān)鍵，應(yīng)使學(xué)生具備熟練應(yīng)用相應(yīng)軟件處理大數(shù)據(jù)的能力，矩陣實驗室（Matrix Laboratory，Matlab）、統(tǒng)計分析軟件（Statistical Product and Service Solutions，SPSS）等都是大數(shù)據(jù)處理較常用的軟件，因此，可補充這類軟件課程。

針對集成創(chuàng)新能力：清華大學(xué)、天津大學(xué)、重慶大學(xué)3所名?，F(xiàn)有的培養(yǎng)方案主要通過實踐環(huán)節(jié)實施，例如工業(yè)工程綜合課程設(shè)計、工業(yè)工程綜合創(chuàng)新實踐等，這種培養(yǎng)方式一定程度上可以激發(fā)學(xué)生的創(chuàng)新思維，但缺乏理論的情況下，學(xué)生的創(chuàng)新往往是一時的靈感，不利于形成系統(tǒng)的創(chuàng)新思維模式。因此，筆者建議加入一定的理論學(xué)習(xí)，如“互聯(lián)網(wǎng)+創(chuàng)新應(yīng)用” “創(chuàng)新工程實踐”等，這種“理論+實踐”的培養(yǎng)模式，更有利于學(xué)生形成良好的創(chuàng)新思維模式。為了更好地針對智能制造進行創(chuàng)新，應(yīng)了解“中國智造”及智能制造的主要勞動力——“智能機器人”，可以增設(shè)這類背景課程。

2.2 靈活運用教學(xué)方法、教學(xué)模式規(guī)劃教學(xué)資源

由上述分析可知，智能制造背景下工業(yè)工程的人才培養(yǎng)有必要融入一定的智能制造背景與理論，增設(shè)一定的課程，在學(xué)分、學(xué)時的限制下，如果融入的過多，傳統(tǒng)的工業(yè)工程理論會明顯縮減，就失去了工業(yè)工程的優(yōu)勢；如果融入過少，達不到智能制造的需求?？紤]到學(xué)時和內(nèi)容的矛盾性，筆者提出基于創(chuàng)新性的教學(xué)方法和教學(xué)模式，以豐富的教學(xué)資源為途徑來解決這個問題。

教學(xué)方法上。案例教學(xué)法、討論式教學(xué)法、任務(wù)驅(qū)動式教學(xué)法等是廣泛采用的教學(xué)方法[11-12]，在工業(yè)工程專業(yè)課授課中采用這些方法時，可將智能制造的實踐案例作為素材，包括成功案例和失敗案例。對于成功案例，側(cè)重討論分析工業(yè)工程發(fā)揮的作用；對于失敗案例，著重從工業(yè)工程的角度分析討論其原因。通過這樣的教學(xué)設(shè)計使智能制造的思想、知識潤物細(xì)無聲地融入到工業(yè)工程的人才培養(yǎng)中，既有利于工業(yè)工程學(xué)生深刻認(rèn)識智能制造與工業(yè)工程的相關(guān)性，又有利于解決學(xué)時有限的問題。

教學(xué)模式上。隨著信息技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，現(xiàn)有的教學(xué)模式也發(fā)生了較大變化，從傳統(tǒng)的單一課堂授課，發(fā)展出大型開放式網(wǎng)絡(luò)課程（Massive Open Online Courses，MOOC）[13]、小規(guī)模限制性在線課程（Small Private Online Course，SPOC）[14]、MOOC+SPOC+翻轉(zhuǎn)課堂[15-18]、線上線下混合式授課等。其中，MOOC和SPOC的學(xué)習(xí)不受時空的限制，可以更好地解決學(xué)時有限的難題，同時借助MOOC和SPOC的學(xué)習(xí)拓展工業(yè)工程學(xué)生的智能制造知識。但基于MOOC和SPOC學(xué)習(xí)時，僅靠學(xué)生自主學(xué)習(xí)，不利于達成效果，在培養(yǎng)方案中可考慮設(shè)置“綜合訓(xùn)練”，指定智能制造課程模塊（“中國制造” “智能機器人”等），通過MOOC和SPOC學(xué)習(xí)相應(yīng)模塊，對所學(xué)模塊進行總結(jié)，以撰寫論文、提交報告等方式結(jié)課，發(fā)揮考核督促作用，會收到一定的效果。對于需要深入理解的課程，還是有必要借助傳統(tǒng)課堂授課，可采用傳統(tǒng)課堂、翻轉(zhuǎn)課堂、線上線下混合等模式授課[19-21]。上述設(shè)計，從課程的性質(zhì)、課程目標(biāo)等方面提供了不同授課模式參考，可有效減輕智能制造知識融入的學(xué)時壓力。

教學(xué)資源上。目前有關(guān)的教材、案例、資源等，對于智能制造和工業(yè)工程都是相互獨立的，如果僅靠教師自己去挖掘案例，將兩者結(jié)合，效果不甚理想。一方面，教師深入實踐的機會較少，很難深入分析兩者的關(guān)系；另一方面，教師自己去挖掘的案例，往往較零散、不全面，很難達到系統(tǒng)化。因此，急需聯(lián)合有經(jīng)驗的工業(yè)工程專家和智能制造專家，共同編寫相應(yīng)的教材、案例集等，供工業(yè)工程人才培養(yǎng)使用。另外，應(yīng)充實智能制造的MOOC和SPOC資源，尤其是非智能制造的學(xué)生適合學(xué)習(xí)的資源，以便不同專業(yè)的學(xué)生選擇更適合的資源進行學(xué)習(xí)。好的教學(xué)資源建設(shè)，可為教學(xué)方法、教學(xué)模式的應(yīng)用提供更好的輔助支撐，在學(xué)分、學(xué)時有限的情況下，更好地達成培養(yǎng)目標(biāo)。

2.3 與時俱進，不斷優(yōu)化人才培養(yǎng)方案

時代在不斷發(fā)展，技術(shù)在不斷更新，智能制造的三大核心能力內(nèi)涵也會不斷調(diào)整，高校的人才培養(yǎng)也應(yīng)順應(yīng)時代需求不斷優(yōu)化。優(yōu)化的途徑可從教師視角和學(xué)生視角出發(fā)。

1）教師視角。教師可通過文獻追蹤、校校交流、校企交流、會議交流等方式，獲得工業(yè)工程領(lǐng)域最新的需求信息，從而不斷優(yōu)化人才培養(yǎng)方案。

文獻追蹤。大學(xué)的圖書館數(shù)字資源非常豐富，CNKI、萬方等數(shù)據(jù)庫中收錄了大量工業(yè)工程專家學(xué)者發(fā)表的高水平論文，數(shù)據(jù)庫更新速度很快，有些數(shù)據(jù)庫可隨雜志出版同步更新，甚至提前發(fā)表，數(shù)據(jù)庫中的文獻可隨時查找、下載。因此，可有效利用這些優(yōu)質(zhì)的資源，通過文獻追蹤的方法及時把握好時代的脈搏，掌握好工業(yè)工程專業(yè)的發(fā)展動態(tài)，不斷優(yōu)化相應(yīng)的人才培養(yǎng)目標(biāo)和培養(yǎng)方案。

校校交流。全國開設(shè)工業(yè)工程專業(yè)的學(xué)校有250多所，教師可通過電話、網(wǎng)絡(luò)、實際調(diào)研走訪等方式，與其他院校進行溝通交流，進而相互學(xué)習(xí)、相互借鑒，不斷進行優(yōu)化。

校企交流。目前很多企業(yè)都非常重視工業(yè)工程的應(yīng)用，尤其分布在長三角、珠三角一帶的企業(yè)，大多設(shè)有專門的工業(yè)工程部或精益生產(chǎn)部。教師可以走進企業(yè)，與相關(guān)的工業(yè)工程從業(yè)者進行溝通交流，更準(zhǔn)確地把握高校人才培養(yǎng)的著力點，不斷優(yōu)化現(xiàn)有的人才培養(yǎng)方案。

會議交流。工業(yè)工程應(yīng)用與推廣及人才培養(yǎng)研討會、工業(yè)工程企業(yè)應(yīng)用高峰論壇等會議每年都會定期舉辦，吸引來自眾多院校的教師及眾多企業(yè)的精英參會交流，這是一個很好的開闊視野的途徑，教師可以與工業(yè)工程專家、企業(yè)精英進行深入交流，改進現(xiàn)有培養(yǎng)方案的不足。

2）學(xué)生視角。教師的“教”最終是為學(xué)生的“學(xué)”服務(wù)的，因此，教師應(yīng)不斷追蹤學(xué)生 “學(xué)”的效果，發(fā)現(xiàn)課程設(shè)置、實踐環(huán)節(jié)設(shè)置等存在的問題，及時改進，進而不斷優(yōu)化人才培養(yǎng)方案。

在校生追蹤反饋。一方面，可圍繞課程培養(yǎng)目標(biāo)，調(diào)查每門課程的達成效果，進而分析課程設(shè)置的合理性，對培養(yǎng)目標(biāo)達成效果差的課程及時調(diào)整；另一方面，可從學(xué)生在校期間的實踐環(huán)節(jié)著手，主要考查學(xué)生課程設(shè)計（尤其是核心課程的課程設(shè)計）、ERP實訓(xùn)、生產(chǎn)實習(xí)、畢業(yè)實習(xí)、畢業(yè)論文撰寫等環(huán)節(jié)的表現(xiàn)，通過調(diào)查問卷、學(xué)生報告、撰寫的論文等深入分析學(xué)生將理論知識與實踐結(jié)合的能力，剖析人才培養(yǎng)方案存在的不足，及時調(diào)整。

畢業(yè)生追蹤反饋。畢業(yè)生是專業(yè)人才培養(yǎng)的實踐者，是高校理論與企業(yè)實踐的紐帶，教師可定期對畢業(yè)生展開調(diào)查，是對高校人才培養(yǎng)最好的反饋與促進。對畢業(yè)生反饋信息的收集，目前大多采用調(diào)查問卷的方式，隨著微信、釘釘?shù)溶浖氖褂?，教師可利用這些軟件與學(xué)生深入交流，最終分工作行業(yè)、工作年限等進行匯總，深入分析高校人才培養(yǎng)與企業(yè)需求的差距與問題所在，及時進行調(diào)整。

3 結(jié)束語

智能制造已成為時代發(fā)展的必然趨勢，作為與智能制造息息相關(guān)的專業(yè)，工業(yè)工程應(yīng)肩負(fù)起時代的重?fù)?dān)，為智能制造領(lǐng)域輸送符合時代需求的人才。筆者從工業(yè)工程的課程設(shè)置，教學(xué)方法、教學(xué)模式的運用，教學(xué)資源的規(guī)劃等方面提出了切實可行的措施，既可為智能制造背景下工業(yè)工程的人才培養(yǎng)方案調(diào)整提供參考，又可為工業(yè)工程的人才培養(yǎng)實施提供借鑒。本著不斷優(yōu)化的理念，從教師和學(xué)生的視角提出了工業(yè)工程人才培養(yǎng)方案不斷優(yōu)化的途徑。工業(yè)工程人才培養(yǎng)不斷優(yōu)化的同時，必將更好地助力智能制造。