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智能制造综合实训 “三合一,全流程”培养智能制造复合型人才

小编 2024-10-06 工业互联网 23 0

“三合一、全流程”培养智能制造复合型人才

近日,常州机电职业技术学院副校长许朝山领衔的教学研究团队的“产教谱系指引、岗学教评一致——智能制造专业群人才培养模式创新与实践”项目获江苏省教学成果奖特等奖。

“该成果是学校立足服务区域产业,践行全人教育理念,坚持产教融合、政行企校协同,精准溯源产业链与专业群关键要素,研制产教对接谱系,开发能力素养,构建‘全流程项目贯通’课程体系中形成的专业群人才培养模式。”许朝山介绍,教学成果通过建构“岗学教评”一致性,深化了“立德与强技目标合一、学生与员工身份合一、学习与劳动项目合一”,实现岗学教评一致,提高了“专业群—产业链”人才供需的契合度。

记者了解到,3年来,该校依托完善的教学体系和重点专业群产教平台,立项主持了《工业设计》和《机械产品检测检验技术》2个国家级专业资源库;共有29部教材入围了“十三五”职业教育国家规划教材,在全国高职院校中排名第二;《典型冷冲模设计》课程入选国家级课程思政示范课程;“数字化设计与制造团队”入围第二批国家级职业教育教师教学创新团队;“汽车关键零部件智能制造虚拟工厂”入围国家级职业教育示范性虚拟仿真实训基地;一部教材获国家教材奖二等奖。

在江苏省教育厅相关领导眼里,这些教学和课程改革项目成果,不但体现出了常州机电学院推进高水平建设专业群的成效,更为我国高职教育高质量发展提供了鲜活的“常机电模式”。

研制产教对接谱系,实现专业群与产业链动态耦合

近年来,常州机电学院的研究团队面向区域汽车及零部件产业链,调研职业院校智能制造相关专业人才培养与产业链岗位需求的契合度,出版了《智能制造机械行业人才需求与专业设置指导报告》等4部专著,分析比对岗位群、专业群、职业能力、培养规格等的映射关系,科学系统构建产教对接谱系模型。

“我们通过政行校企合作,共同制定《专业群建设动态调整长效机制》等制度,夯实专业群建设的组织基础,促进专业群与区域产业链人才需求动态耦合。四方共建‘精雕’产业学院、‘海克斯康’产业学院等平台,优化《‘四方三层’理事会章程》,打破多元主体间组织边界壁垒,实现了资源跨界流动和融通共享。”许朝山说。

目前,常州机电学院通过聚焦产业链关键技术,调研典型产品,分析典型岗位的职业能力,建构了由25项通用能力、120项核心能力组成的岗位群职业能力结构谱系。

此外,该校还注重构建全流程项目贯通课程体系,着力对接关键岗位,研制由岗位任务结构、内容和情境等组成的岗位任务谱系,学习过程与工作过程对接,实现“学生与员工身份合一”;贯通劳动教育融入的能力素养集,重构不同层级“流程化项目”,形成了“课程项目小流程+课程模块中流程+专业项目大流程+专业群项目全流程”的四层递进流程化项目课程体系,从而实现“学习与劳动项目合一”。

汇集资源共建平台,全面提高人才培养保障水平

在许朝山看来,要全面提高人才培养保障水平,必须围绕能力递进流程化项目,加快推进专业群“三教”改革,组建“课程模块、专业项目和专业群项目”三级结构化教学团队,并根据流程化项目不同能力模块要求,教师分工协作进行模块化教学,形成协作教学共同体。

为此,该校通过整合多方资源,开发了流程化项目课程资源,依托国家级教学资源库、专业群资源库、国家级课程思政示范课程等,通过校企合作的方式编写了《Moldflow模流分析入门与实战》等47部项目化教材。

“我们打造了‘纵横贯通、内外联动’的专业群实训平台,4次迭代建设机械制造实训基地,实现纵向通用、专项和综合能力递进,横向设计—制造—检测的流程衔接,为专业群复合型人才培养提供保障。”许朝山说。

加快开发“螺旋递进”发展性评价体系,也是该校提高人才培养契合度的一个成功探索。近年来,该校以相关职业标准谱系为映射,构建了由考核内容、工具、主体和标准等组成的学业考核体系。

记者还了解到,该校对接职业技能考核标准,制定智能制造专业群《学生学业考核方案》等6项制度,实现了能力素养从隐性到显性的可测可评;聘请企业专家参与考核,建立校企考核师资库,形成了以教师评价、学生自评与互评、学校和企业评价为核心的“两维四方”考核主体。

值得一提的是,该校创新《学业报告书》等考核工具,实施“普测+抽测”分层考核,优化“笔试+实操+答辩”考核方法,开展学习成果汇报与展评,过程评价与结果评价相结合,以评促改,及时发现目标达成偏差,动态调整教、学实施方案,形成“评价—反馈—改进—提升”的发展性考核体系,提高了“岗学教评”的一致性。

随着该校专业群建设的深化,人才培养质量得到显著提升。3年来,该校学生参加国家级技能大赛获奖11项,其中一等奖6项;学生毕业半年后就业率达98%以上、专业对口率87%以上;86%以上的学生就职于星宇车灯等行业知名企业,涌现出以技能明星校友刘强、创业典型校友李德明等为代表的一大批毕业生典型。

通讯员 陈叶娣 记者 过国忠

来源: 科技日报

智能制造综合实训平台(工业互联网实训平台)数据采集解决方案

行业背景

智能制造系统综合实训平台(工业互联网实训平台),是专门针对当下智能制造领域关键技术而设计的技能培训与教学实训标准化设备,配套面向高端技能人才培养的标准化课程体系与实训案例,为学习者提供理论与实践相结合的现代化教学环境。

平台集成先进的制造技术、信息技术、自动化技术以及人工智能技术,通过模拟真实的工业生产场景,使学员能够亲身体验和操作智能制造系统的各个环节,通过平台设置相应的实训任务,学生可以参照企业实际生产场景,将专业学习和工作实践有效结合,实现工艺过程规划与仿真,工作站硬件装配及排障,MES部署与应用,执行层与设备层数据的互联互通,PLC与HMI程序的编写与调试,协作机器人、复合机器人、2D/3D视觉系统相关程序的编写及调试,通过数字孪生软件与实际设备硬件进行1:1数据交互,虚实联动,对实训设备进行运行过程监控与仿真,培养更多紧跟国家发展战略、与时俱进、贴近行业发展、德技兼修的新型实用性高技能人才。

行业痛点

模拟真实的工业生产场景,会有各种各样的工业设备,平台需要实时采集各类设备状态、工艺参数、产品质量等数据,确保不同厂商的硬件设备、各类工业软件能无缝对接,面临以下数据采集难题:

1、设备多样性

实训平台可能包含大量不同品牌、型号、多种类型的工业设备、PLC、CNC、机械手臂、传感器、执行器等,它们可能使用不同的数据格式、通信协议,导致数据采集难度增大。

2、接口不统一

不同设备的接口标准、物理连接方式各异,需要兼容多种接口以确保数据顺利接入平台,增加了集成工作的复杂度。

3、数据不标准

由于设备类型多样、数据来源广泛,采集到的数据可能存在结构不一致、命名规则不统一、单位不规范等问题,给后续的数据整合、分析与应用带来困难,需要建立统一的数据标准和模型,对采集数据进行清洗、转换和标准化处理。

解决方案

物通博联针对智能制造系统综合实训平台数据采集难题,提供基于物通博联工业智能网关的数据采集解决方案。

物通博联WG系列工业智能网关是一款两化融合和边缘计算网关,具有丰富的物理接口,如RS232、RS485、以太网口、IO接口等,与实训平台的各种工业设备连接,解决接口不统一问题,内嵌丰富的工控协议和智能采集算法,实时采集设备数据,网关支持各种边缘计算功能如智能采集、数据过滤、报警计算、跳变触发、公式计算、分组策略、定时任务、算法开发等,通过对设备的模型建立和数据标准化后,将数据通过MQTT协议上传到一体化教学智慧管理云平台,帮助平台实现各类工业设备数据的无缝接入、高效整合与精准应用,为提升实训效果提供了强有力的技术支撑。

网关特点

1、多样的联网功能和接口

支持5G、4G、WIFI、LORA、有线以太网等多种联网接入;

支持网口、串口、IO口等多种接口,丰富的接口可适配各种复杂的设备与工业场景。

2、强大的数据采集能力

内嵌智能采集算法,支持各种PLC、仪器仪表、机床、环保、水利、电力等设备的数据采集,内嵌主流的工控协议,支持个性化的协议定制开发。

3、丰富的边缘计算功能

支持各种边缘计算功能:智能采集、数据过滤、报警计算、跳变触发、公式计算、分组策略等。消除设备异构性和实现数据标准化,极大节省项目的研发和建设成本。

4、灵活的云端适配接入

支持通过MQTT、MODBUS、HTTP等方式接入远端软件平台(含:物通博联云平台,自主开发云平台,根云、美云、华为、阿里、百度、微软等第三方云平台,组态、MES、ERP等工业软件),支持定制化适配。

5、全远程化的运维管理

内嵌远程运维模块,配合物通博联的设备运维快线和设备管理云平台,实现对现场的设备和网关进行远程配置、远程调试、远程诊断、远程更新程序等功能。

6、丰富的工业边缘应用

具有丰富且实用的工业边缘应用功能,如:串口转发、Modbus TCP转发、设备校时、防拆锁定、断点续传,多网互备等等。

7、开放的API开发接口

提供丰富的API接口给软件开发商,通过物通博联的开放平台格式MQTT+JSON实现对现场设备的数据采集、双向控制和远程管理。可以快速地构建先进的、专业的工业应用系统。

8、高安全性和高可靠性

内嵌防火墙和各种加密机制,内嵌软硬件看门狗、看护程序,实现无人值守,全工业级设计,CE、EMC、高低温、CNAS/CMA认证、工业安全连接认证,宽温宽压设计,满足恶劣的工业环境。

系统效益

通过实施智能制造综合实训平台数据采集解决方案,帮助学校、培训机构、实验室等单位搭建智能制造综合实训平台,建设具备教育、教学、岗位实践、能力培养的综合生产实训系统,有效满足实训教学与管理的多元化需求,提升实训效果,推动产教深度融合,培养专业的技术技能人才,支撑智能制造专业教育教学高质量发展。

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