智能制造人才培养案例分享
智能制造专业本科人才培养方案
智能制造专业本科人才培养方案一、培养目标智能制造那可是超级酷的专业呢！咱这培养目标啊，就是要让同学们成为既懂传统制造技术，又能玩转智能技术的全能型人才。
就像是一个既能耍大刀，又能开飞机的大侠。
要让同学们能够掌握机械工程、控制科学与工程、计算机科学与技术等多学科的基础知识，然后呢，还得具备智能制造系统分析、设计、集成、运行维护等能力。
比如说，以后能设计出超智能的工厂生产线，让机器人们都乖乖听话干活，提高生产效率，创造出超厉害的产品。
二、课程体系1. 通识教育课程这里面有好多好玩的课程呢。
像大学语文，可别小看它，在这门课上能了解好多文化故事，就像李白的诗歌，“天生我材必有用”，那多有气魄。
还有大学英语，以后出国旅游或者看国外的先进制造技术资料可就靠它了。
数学类课程，那是智能制造的基石啊，微积分就像一把神奇的钥匙，能打开很多复杂模型的大门。
思政类课程也很重要哦。
它能让我们成为有正确价值观的智能制造人才，知道在发展科技的时候也要考虑社会影响，可不能光想着赚钱或者搞破坏。
2. 专业基础课程机械制图是我们的基本功。
想象一下，我们要把脑海里的那些超酷的机器设计画到纸上，每个线条、每个尺寸都得精准，就像艺术家在创作一幅绝世名画一样。
工程力学也不能少，它能让我们知道机器在各种力的作用下会不会散架，要是设计的机器一用就坏，那可不行。
电工电子技术就像是给我们的智能制造设备接上神经系统。
懂得了电路知识，就能让各种电器元件协同工作，让智能设备像人一样有感觉、能反应。
3. 专业核心课程智能制造导论这门课就像一盏明灯，引领我们走进智能制造的神秘世界。
让我们知道什么是智能制造的概念、体系结构、关键技术等。
智能生产系统建模与仿真就像是一场虚拟的游戏，在电脑上模拟出生产系统的运行情况，这样在实际建设的时候就可以少走很多弯路。
工业机器人技术这门课可太有趣啦。
我们可以学习到工业机器人的结构、运动控制、编程等知识。
以后说不定能自己编程让机器人跳舞或者做一些高难度的制造任务呢。
智能制造专业人才培养方案
智能制造专业人才培养方案一、引言随着科技的不断进步和工业的快速发展，智能制造已经成为现代制造业的重要发展方向。
智能制造技术融合了信息技术、自动化技术、机械工程技术等多个领域的知识，对于提高制造业的生产效率、降低成本、提升产品质量具有重要意义。
因此，培养具备智能制造技术和管理能力的高素质人才，对于推动我国制造业的转型升级和可持续发展具有重要意义。
二、培养目标智能制造专业旨在培养掌握智能制造技术和管理方面的基本理论、基本知识和基本技能，具备创新精神和实践能力的高素质人才。
具体要求包括：1. 掌握智能制造领域的基本理论和基础知识，包括机械工程、控制理论、信息技术等；2. 具备智能制造系统的设计、集成、运行和维护能力；3. 熟悉智能制造技术的应用领域和发展趋势，具备创新能力和解决问题的能力；4. 具备良好的团队协作和沟通能力，能够适应快速变化的工作环境。
三、课程设置为实现上述培养目标，智能制造专业的课程设置应包括以下几个方面：1. 基础课程：包括数学、物理、化学等基础学科，为学生打下坚实的科学基础；2. 专业基础课程：包括机械工程、控制理论、信息技术等专业基础课程，使学生掌握智能制造领域的基本理论和基础知识；3. 专业核心课程：包括智能制造技术、智能制造系统、智能制造工程等核心课程，使学生具备智能制造系统的设计、集成、运行和维护能力；4. 实践课程：包括实验、实训、课程设计等实践环节，培养学生的实践能力和创新精神；5. 选修课程：包括前沿技术讲座、跨学科课程等选修课程，拓宽学生的知识视野和学术素养。
四、教学方法与手段为提高教学质量，智能制造专业应采用多种教学方法和手段，包括：1. 理论教学：通过课堂教学、专题讲座等形式，系统传授智能制造领域的理论知识和技术原理；2. 实验教学：通过实验课程，使学生亲手操作、观察现象、分析数据，加深对理论知识的理解和掌握；3. 实践教学：通过实习、实训、课程设计等实践教学环节，培养学生的实践能力和创新精神；4. 项目驱动教学：通过实施项目式教学，使学生在实际项目中综合运用所学知识，提高解决问题的能力；5. 线上教学：利用网络资源，开展在线学习、讨论和作业提交等教学活动，提高教学的灵活性和便捷性。
智能制造的工学人才培养模式
智能制造的工学人才培养模式随着科技的不断发展进步，智能制造已经成为当今工业界的热门话题。
在这个数字化和自动化的时代，如何培养适应智能制造需求的工学人才，成为重要的任务。
本文将就智能制造的工学人才培养模式进行探讨。
一、智能制造的背景与概念智能制造，即利用人工智能、物联网、大数据分析等高新技术，使生产过程达到智能化、自动化和高效化的生产模式。
智能制造的兴起，不仅能提高生产效率，降低生产成本，还能提升产品质量和工业生产的可持续性。
二、智能制造对工学人才的需求在智能制造的背景下，工学人才需要具备一定的技术和技能。
首先，他们需要具备计算机科学及工程的知识，熟悉机器学习、人工智能等技术，以驾驭智能制造的核心技术。
其次，工学人才还需要具备跨学科的能力，包括工程学、管理学、经济学等多个领域的知识，以便能够在智能制造的全过程中进行综合分析和决策。
此外，工学人才还需要具备创新思维和团队合作精神，以应对不断变化的智能制造需求。
三、智能制造工学人才培养模式的构建为了培养适应智能制造需求的工学人才，应该构建具有以下特点的培养模式。
1. 课程设置的创新针对智能制造的特点，应当对工学人才的培养课程进行创新。
除了基础的工程学科知识外，还应增加人工智能、大数据分析、物联网技术等相关课程的设置，以提升工学人才的综合素质和智能制造能力。
2. 实践教学的加强理论知识的学习是培养工学人才的基础，而实践教学则是帮助工学人才将理论知识应用于实际生产中的关键。
学校应该与企业合作，开展实习、实训、项目等实践教学活动，提供真实的智能制造场景，使学生能够真正掌握智能制造的核心技术和应用能力。
3. 跨学科的综合培养智能制造涉及多个学科领域，因此，应当加强跨学科的综合培养。
学校可以设置跨学科的选修课程、实验平台，引导学生在不同学科间进行融合学习和研究，培养综合素质和创新能力。
4. 实践创新能力的培养智能制造行业需要的不仅是掌握基本技术的工学人才，更需要具备实践创新能力的人才。
智能制造数字化转型案例分享
智能制造数字化转型案例分享第1章：引言 (3)1.1 案例背景 (3)1.2 案例目标 (4)1.3 案例方法 (4)第2章企业数字化转型战略规划 (4)2.1 企业现状分析 (4)2.1.1 业务流程分析 (4)2.1.2 技术设施评估 (4)2.1.3 人才与组织结构分析 (5)2.1.4 市场竞争分析 (5)2.2 战略目标制定 (5)2.2.1 业务流程优化 (5)2.2.2 技术设施升级 (5)2.2.3 人才培养与引进 (5)2.2.4 市场竞争力提升 (5)2.3 路径选择与实施策略 (5)2.3.1 业务流程重构 (5)2.3.2 技术设施改造 (5)2.3.3 人才培养与组织变革 (5)2.3.4 市场拓展与合作 (6)第3章数字化设计与仿真 (6)3.1 数字化设计工具的应用 (6)3.1.1 参数化设计 (6)3.1.2 基于模型的设计 (6)3.1.3 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）设计 (6)3.2 仿真技术在产品设计中的应用 (6)3.2.1 结构仿真 (6)3.2.2 流体仿真 (6)3.2.3 多物理场仿真 (7)3.3 案例分享：某企业数字化设计与仿真实践 (7)3.3.1 数字化设计 (7)3.3.2 仿真分析 (7)3.3.3 设计与仿真协同 (7)第4章智能制造装备升级 (7)4.1 智能制造装备选型 (7)4.1.1 装备类型及功能分析 (7)4.1.2 技术指标与功能比较 (7)4.1.3 供应商评估与选择 (8)4.1.4 成本效益分析 (8)4.2 设备互联互通 (8)4.2.1 网络架构设计 (8)4.2.3 数据采集与传输 (8)4.2.4 设备远程监控与维护 (8)4.3 案例分享：某企业智能制造装备升级改造 (8)4.3.1 装备选型 (8)4.3.2 设备互联互通 (8)4.3.3 升级改造效果 (8)第5章生产过程智能化 (9)5.1 数据采集与分析 (9)5.1.1 数据采集 (9)5.1.2 数据分析 (9)5.2 生产执行系统优化 (9)5.2.1 生产过程监控 (9)5.2.2 生产指令下达 (9)5.2.3 生产数据管理 (9)5.3 智能调度与排程 (9)5.3.1 智能调度 (10)5.3.2 智能排程 (10)5.4 案例分享：某企业生产过程智能化实践 (10)第6章工业互联网平台建设 (10)6.1 工业互联网平台架构设计 (10)6.1.1 技术架构 (10)6.1.2 业务架构 (10)6.1.3 应用架构 (11)6.2 设备上云与数据治理 (11)6.2.1 设备上云 (11)6.2.2 数据治理 (11)6.3 平台应用与生态构建 (11)6.3.1 平台应用 (11)6.3.2 生态构建 (11)6.4 案例分享：某企业工业互联网平台建设 (11)6.4.1 平台架构设计 (12)6.4.2 设备上云与数据治理 (12)6.4.3 平台应用与生态构建 (12)第7章：智能物流与供应链管理 (12)7.1 智能仓储与运输 (12)7.2 供应链协同优化 (12)7.3 物流信息化与可视化 (13)7.4 案例分享：某企业智能物流与供应链管理 (13)第8章质量管理与设备维护 (13)8.1 智能质量检测与控制 (13)8.1.1 智能质量检测技术 (14)8.1.2 智能控制系统设计 (14)8.1.3 案例分析：某企业智能质量检测与控制系统应用 (14)8.2.1 设备预防性维护概述 (14)8.2.2 数据驱动的预防性维护策略 (14)8.2.3 案例分析：某企业设备预防性维护实施过程 (14)8.3 质量大数据分析与决策 (14)8.3.1 质量大数据概述 (14)8.3.2 质量大数据处理方法 (14)8.3.3 大数据在质量分析与决策中的应用 (14)8.4 案例分享：某企业质量管理与设备维护实践 (14)8.4.1 企业背景及现状分析 (14)8.4.2 质量管理与设备维护策略制定 (14)8.4.3 智能质量检测与控制系统实施 (14)8.4.4 设备预防性维护实践 (14)8.4.5 质量大数据分析与决策应用 (14)第9章：数字化人才培养与组织变革 (15)9.1 数字化技能培训与提升 (15)9.1.1 数字化技能需求分析 (15)9.1.2 数字化培训体系构建 (15)9.1.3 培训效果评估与持续改进 (15)9.2 组织结构调整与优化 (15)9.2.1 组织结构现状分析 (15)9.2.2 组织结构设计原则 (15)9.2.3 组织结构调整实践 (15)9.3 创新能力建设与激励机制 (15)9.3.1 创新能力培养 (15)9.3.2 激励机制设计 (16)9.3.3 创新文化建设 (16)9.4 案例分享：某企业数字化人才培养与组织变革 (16)9.4.1 案例背景 (16)9.4.2 人才培养与组织变革策略 (16)9.4.3 案例实施效果 (16)第10章总结与展望 (16)10.1 案例成果总结 (16)10.2 案例经验与启示 (17)10.3 未来发展方向与挑战 (17)10.4 案例展望：智能制造数字化转型未来趋势 (17)第1章：引言1.1 案例背景全球经济一体化和市场竞争加剧，制造业企业面临着巨大的压力。
智能制造技术卓越班人才培养方案
智能制造技术卓越班人才培养方案一、概览随着科技的不断进步和产业的快速发展，智能制造已成为当今工业制造领域的热门趋势。
为了适应这一变革，我们精心打造了智能制造技术卓越班人才培养方案。
这个方案就像一把钥匙，旨在开启学生们迈向智能制造领域的成功之路。
在这里我们将与大家共同探索这个方案的精彩内容，帮助学生们实现他们的梦想。
接下来我们会详细介绍这个人才培养方案的具体内容，我们将从课程的设置、实践教学的安排、师资的配备等方面入手，全面展现我们的培养计划。
我们将用简洁明了的语言，为大家呈现一个充满活力和创新的人才培养方案。
让我们共同期待，智能制造技术卓越班能够为培养更多优秀的智能制造人才做出贡献！1. 背景介绍：智能制造技术的快速发展及其在制造业中的应用想象一下当我们走进一个全新的工厂，这里的工人不再需要大量重复的手动操作，取而代之的是智能机器手臂在忙碌地工作；生产线上，各种智能传感器正在实时监控着每一个生产环节的状况。
这一切的背后，都是智能制造技术的力量在支撑。
随着科技的飞速进步，智能制造技术在制造业中发挥着越来越重要的作用。
从汽车的制造到高精尖的电子产品生产，都能看到智能制造技术的身影。
它不仅提高了生产效率，降低了成本，更使得产品质量得到了极大的提升。
那么在这样的时代背景下，我们如何培养出一批既懂技术、又懂管理的卓越人才，来引领和推动智能制造技术的发展呢？这就是我们制定这份《智能制造技术卓越班人才培养方案》的初衷。
2. 人才培养的重要性：简述当前智能制造技术人才培养的必要性及其在未来工业发展中的关键作用智能制造技术已经成为现代工业发展的核心动力，它的应用和发展关乎国家经济的竞争力。
在这个大背景下，智能制造技术人才的培养显得尤为重要和迫切。
随着科技的进步，智能制造领域日新月异，新技术的涌现和应用对人才的需求日益旺盛。
因此培养一批具备创新精神和实践能力的智能制造技术人才，不仅对于当下的工业发展至关重要，更对未来的工业发展具有深远影响。
智能制造背景下高职院校创新人才培养模式研究——以新能源汽车专业为例
智能制造背景下高职院校创新人才培养模式研究——以新能源汽车专业为例摘要：以互联网高科技信息技术为依托的智能制造时代，对高职人才培养模式提出了全新挑战。
其要求高职教育为其提供创新人才，以更好适应未来网络化社会发展需求。
创新是推动社会经济发展进步的战略支点，而创新人才则是提高国家创新水平的主要因素。
在智能制造背景下，我国高职院校创新人才培养模式沿用“先民间、后官方”的举措，构成了多元化人才培养模式，以期为国家发展建设提供强大智力支撑与人才保障。
关键词：智能制造；高职院校；创新人才引言《中国制造2025》提出要以智能制造为主攻方向，将创新驱动、绿色发展和人才为本等方针为基准，由最初制造大国转变为制造强国。
而“十三五规划”也明确提出要推行智能制造工程，创建新型制造体系，壮大高科技产业。
在智能制造背景下，高职院校作为培育工科人才和创新人才的主力军，要明确“智能制造”和“创新人才”的含义，加强人才培育力度，革新人才培育模式，优化创新人才培育机制，助推高职院校实现长远发展。
一、创新人才概述(一)内涵理解现阶段，教育部门与学术界对培育创新人才的价值和重要作用已无异议。
然则，究竟哪些人才可被称之为“创新人才”，这些人才具备哪些特征，教育部门和学术界未形成共识。
以“创新人才”作为关键词，在中国知网展开检索可知，学术界对其研究成果颇多，与此同时，查阅政府和各学校网站，亦能获得多元化政治文件与实践案例。
(二)基本特征创新人才既属于“稀缺性”资源，又属于“战略性”资源，主要呈现在人才所形成的创造性劳动成果和对国家社会发展进步作出的巨大贡献上。
此种特性决定了创新人才始终处在供不应求稀缺状态，亦决定了这些人才具备独特素养特征。
首先，创新人才应德才兼备、才高意广，对探究未知世界拥有浓厚兴趣及丰富想象力，拥有创新创造的勇气与思维方式，具有完备的素养结构与知识结构，及宽阔的国际视野。
其次，创新人才须具有合理完善的知识架构、高超的创新实践能力、较好的非智力因素等。
产教融合下智能制造新工科人才培养实践
产教融合下智能制造新工科人才培养实践①蒋亚南（宁波大学科学技术学院，浙江宁波315300）一、背景工业4.0时代，未来产业形态将呈现全链条、跨界性、综合化的特征，大量工作岗位日趋智能化和多元化，对技术类人才的专业性和复合性等提出了新要求。
制造业是我们国家发展的基石，在市场和政策双重驱动下，中国智能制造业蕴藏着巨大的商机，所有这些为智能制造人才培养提供了极为有利的时机和极其肥沃的土壤。
教育部机械类专业教学指导委员会于2015年发出倡议：机械类专业担负着为我国智能制造产业发展和相关战略产业提供人才支撑的重要任务，推动落实《中国制造2025》是我国高校机械类专业的历史使命。
当今世界知识增长、产业变革的速度越来越快，工程教育需要引领未来产业转型升级和创新发展，为新的产业甚至行业的诞生提供智力支撑。
这就要求当前的工程教育必须给出升级版的解决方案。
工程教育应扩大向产业开放，推动产学深度融合和协同育人，弥合工程教育与产业发展需求之间不断扩大的剪刀差；工程教育应扩大专业开放，推动专业、学科间的交叉融合，加大跨学科（专业）课程设置，推动交叉复合型人才培养。
二、夯实实践基地建设，创新产教融合新模式新时代工程技术人才的培养必然横跨多个工程领域，因此多学科融合的人才培养模式将是新工科人才培养的有效途径和必然选择；新工科下的多学科交叉融合发展需要更加开放融合的新生态，需要进一步汇聚行业、企业、产业等优势资源共同打造高等工程教育共同体。
基于校企合作的产教融合式人才培养模式是提高应用型本科院校办学水平和人才培养质量的现实需要。
只有充分发挥产学研合作在高等工程教育中的作用，精准把脉当前和未来产业新技术发展，及时更新学科内涵、教育教学理念、人才培养模式，才能永葆其“新”。
宁波作为首个“中国制造2025”试点示范城市，制造业是立市之本，而智能制造是宁波制造业高质量发展的“制胜之匙”。
宁波制造业规模在全国乃至全球领先，制造业从业人数庞大，同时宁波制造业的智能化质量较高。
智能制造时代机器人工程专业建设与人才培养模式探讨——以青岛大学为例
智能制造时代机器人工程专业建设与人才培养模式探讨——
以青岛大学为例
刘旭东;于金鹏;毛雪伟
【期刊名称】《大学教育》
【年(卷),期】2024()7
【摘要】随着《中国制造2025》持续推进和《“十四五”机器人产业发展规划》的实施,我国社会、经济发展对机器人领域相关技术人才的需求与日俱增。
为适应新时代国家和社会的需要,从2016年开始,国内高等院校纷纷开设机器人工程本科专业,对推动机器人技术的发展起到了重要的作用。
文章对机器人工程专业的建设背景、建设现状等方面进行了分析,并阐述了青岛大学机器人工程专业的建设状况,提出了智能制造背景下机器人工程专业建设的实施方案,旨在为机器人工程专业的发展提供一些参考和建议。
【总页数】4页(P6-9)
【作者】刘旭东;于金鹏;毛雪伟
【作者单位】青岛大学自动化学院
【正文语种】中文
【中图分类】G64
【相关文献】
1.“教师专业发展学校”建设程序与模式探讨——以青岛大学师范学院教师专业发展学校建设为例
2.智能制造背景下校企合作机器人工程师人才培养模式——以深
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工作过程
学生信息登记
教师过程指导和 自学求助
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加工结果
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程序信息 操作信息
机床
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学生个 人信息
过程指 导信息
数控加 工实训
老师
工件
工件加 工质量
学生个人信息采集
1、学生可以利用现有的学生卡进行身份 认证 2、相应的信息可以通过以太网传送到服 务器中
工件加工质量信息
教师过程指导信息
1、在系统上实时跟踪学生的操作过程； 2、根据学生的实训项目自动调用相应 的教师指导录像和机床操作录像； 3、在加工之前自动检测程序的错误， 并进行提醒； 4、教师可以接收到相关的机床信息。
信息的后续处理
1、单个学生历史数据分析 2、单台机床的历史数据分析 3、比赛学生历史数据分析 4、加工过程的还原 5、成绩报告单 6、加工过程的实时点评报告
战略性新兴产业和先进制造业：航天装备、通信装备、发电与输变电装备、 工程机械、轨道交通装备、钢铁、石油炼制、家 用电器
五大战略必争产业：集成电路及其专用生产设备、数控机床与基础制造装备、航空装备、海洋工程装备与船舶、
汽车
8、发展现代制造服务业
谢谢
智能制造人才培养案例分享
浙江机电职业技术学院 黄文广
学院智能制造基地情况介绍
智能制造实训基地
浙江省高技能人才公共实训基地
智能制造背景下人才培养特点
信息化
智能化
知识化
教学管理
数字车间管理系统主要完成实训教务管理、学生上机统计等功能。 可直接和学校的教务系统进行对接，从教务管理开始，按照教学周 信息，自动安排每天的教学任务，分配学生，并通过微信系统实现 自动点名，统计学生的实训过程信息，并结合工件信息进行最终的 成绩输出和管理。
《中国制造2025》解读
1. 推行数字化网络化智能化制造
2. 提高创新设计能力 3. 完善技术创新体系
深化科技体制改革 加强产业共性技术的研究开发
依靠教育兴制造业、依靠人才兴制造业
4、强化制造基础
基础材料、基础零部件、基础制造工艺、技术基础
5、提升产品质量
6、推行绿色制造
7、培养具有国际竞争力的企业群体和优势产业
加工过程信息采集
监视层
生产计划 Andon看板 程序管理 实时监控
生产准备
以太网
控制层
CNC控制
局域网
执行层
机床切削
PLC控制
工夹
自动上下料
工件加工质量信息
零件尺寸的测量
1、配备精密测头实现探针接触式测量和影像测量综合使用； 2、视觉测量进行粗定位，具有自动边缘提取、自动理匹、自 动对焦、测量合成、影像合成等人工智能技术； 3、由精密测头完成接触式坐标测量（球径、面宽、高度、平 面度、曲面、斜面、圆柱、圆锥、空间距等等）； 4、可在使用夹具或工件随意放置的情况下，进行批量测量、 SPC结果分类、自动输出测量结果等操作。