楊秋芬 陸燕


DOI:10.16660/j.cnki.1674-098X.2108-5640-5117
摘? 要:本文研究人工智能背景下高職教育如何解決智能制造資源稀缺的現實難題,更好地助力湖南制造。先論述了虛擬仿真實驗教學的必要性,然后在智能制造中采用虛實結合教學法的基礎上提出虛擬實訓平臺流程圖,最后結合專業群進行應用研究。解決了傳統實踐設備不足、實驗室空間和時間限制、維護成本高、教學效率低等問題,通過虛擬平臺,不僅調動了學生的學習積極性,但同時也激發了學生的創新思維能力,提高了教育效果,通過轉變教學觀念,為實踐教育提供了一種新的教學方式。
關鍵詞:人工智能? 湖南智造? 虛擬平臺? 路徑研究
中圖分類號: 文獻標識碼:A 文章編號:1674-098X(2021)06(b)-0126-03
Research on Virtual Platform Construction and Improvement Path under the Background of Artificial Intelligence
YANG Qiufen? LU Yan
(Hunan Network Engineering Vocational College, Changsha, Hunan Province ,410004? China)
Abstract: This paper studies how to solve the practical problem of scarce intelligent manufacturing resources in the background of artificial intelligence, and better help Hunan intelligent manufacturing.It first discusses the necessity of virtual simulation experimental teaching, and then proposes the flow chart of the virtual training platform in intelligent intelligent manufacturing, and finally conducts application research combined with professional groups.Solved the traditional practice equipment, laboratory space and time limit, high maintenance cost, low teaching efficiency, through the virtual platform, not only mobilize the enthusiasm of students learning, but also stimulated the students' innovative thinking ability, improve the education effect, through the change of teaching concept, for practice education provides a new way of teaching.
Key Words: Artificial intelligence;Hunan Intelligent Manufacturing;Virtual platform;Path research
1? 背景
習近平總書記在十九大報告中強調了數字產業轉型的重要性。在“十四五”規劃中,他還明確了機械制造、機械設備、3D打印、輕紡工業、紡織等核心領域的數字化、智能化與現代化發展要求。“中國制造2025”從中國智能制造發展邊界開始,有效規劃和部署了中國的智能制造發展。湖南省在智能制造的探索與實踐中具有一定的先行優勢。在深化湖南智能化生產發展的過程中,湖南職業教育作為應用型人才輸出的重要輸出力量,一直扮演著非常重要的角色[1]。
在推進智能制造深化發展、積極推進產業升級的過程中,湖南制造面臨著資源稀缺的客觀問題,從目前的實踐來看,湖南智能制造企業不超過20家,智能制造車間不超過50個??商峁┑脑O施、技術資源、產品資源和管理資源十分有限。同時,高職教育也面臨著智能制造資源短缺的問題,面對當前智能制造資源相對稀缺、一體化發展基礎不夠堅實的目標,湖南高等職業教育與智慧湖南的深度融合,需要充分利用人工智能技術帶來的發展變化,努力克服制造資源的局限性,形成新的合作與實踐形式,為一體化發展提供更有力的支持[2]。
2? 虛擬仿真實驗教學的必要性
隨著現代制造業向自動化、智能化的不斷發展,以3D打印技術和機器人自動化制造技術為代表的智能制造技術發展迅速,工業產品設計信息與制造過程的集成是越來越高,系統復雜度越來越高。如果將真實設備用于實驗教學,則存在以下問題:(1)智能制造設備價格昂貴,投資早,采購周期長,運行過程中水、電液等資源消耗大,設備進一步維護成本高,部分設備運行和污染風險高;(2)由于資金和學??臻g有限,無法滿足學生實際操作能力的需要,難以開展開放、獨立的項目和創新性實驗;(3)高質量的實驗資源無法開放和共享,尤其是通過生產公司給予學生進入第一條生產線的時間和空間較少,生產實習難以達到預期效果。
3? 虛實結合教學法
由于實驗場地和設備有限,實驗室只能組織一班教學和兩人一組完成一個分部的項目。學生熟悉實驗環境,查閱技術數據并制定技術方案,設備運行效率低,經常有人和其他設備等,因此,提高實驗教學資源的利用率,允許不同學習階段的學生在實驗室使用不同的實驗資源,成為實驗室建設中必須解決的問題[3]。
利用虛擬現實仿真技術,在虛擬軟件中展示智能制造生產線,并建立虛擬場景,對智能制造生產線機器人、智能倉儲系統、AGV小車控制系統、柔性加工系統、生產線組裝操作、自動分揀線操作、電子標簽選擇操作等模塊。同時,對機械設計結構、電氣系統設計、,系統操作培訓和系統操作任務在每個實訓培訓模塊中執行。最后,學生可以在非常小的生產線上進行操作和檢查。
虛擬與現實相結合,充分實現科技物聯網、自動化技術、網絡技術等先進技術手段在教育中的應用,將知識與智能制造技能、工業工程與生產管理有機結合,將虛擬操作學習與實際操作驗證相結合,幫助學生對智能制造和加工生產有全面、合理的理解,教學效果顯著[4]。
4 虛擬平臺建設與完善路徑
主要基于人工智能技術、大數據技術和云計算技術,構建智能制造虛擬實驗室平臺。基于智能制造發展的需求,該平臺將構建完善的虛擬培訓體系、虛擬研發體系和完善的虛擬實踐體系,為企業和專業教育提供專項實踐培訓、技術研發和培訓對接,利用先進技術彌補資源匱乏,有效提高專業創新和職業培訓的效率,進一步推動智能制造在虛擬層面上的推進和發展,基于虛擬實驗室的平臺建設將通過自身模塊的不斷調整和優化,通過開發調整渠道,按照構建粒度動態優化資源的基本方式,逐步成長為智能制造,突破發展的調整通道,使學校和企業能夠在更有利的虛擬環境中不斷實現協同創新和協同創造[5]。
虛擬現實結合了教學與訓練的多種虛擬技術的集成,教學過程基于虛擬仿真的整個智能制造過程。首先,通過基于VR/AR技術的培訓系統和產品加工過程的再現單元,學生了解并掌握產品的實際制造過程以及各種制造技術的原理和操作。根據柔性中心自動化生產線的加工能力,在此基礎上,利用三維設計軟件和有限元分析軟件進行產品設計和可靠性分析。完成設計產品虛擬仿真過程的仿真后,在測試設備上完成產品的加工制造,最后通過虛擬裝配和虛擬操作系統完成整個工藝流程和產品路線。
5? 虛擬平臺在專業群中的應用
依托在線教學平臺,建設“1模型、2平臺、4子庫、4能力測評模塊、5中心” 的互聯網資源制作與服務專業群資源庫?!?模式”是基于在線教學平臺選擇現有的專業教學資源庫框架,包括4個模塊:教學模塊、實踐能力提升模塊、能力測評模塊、對外展示與交流模塊[6];“2大平臺”分別是虛擬實訓平臺和創新創業平臺;“4子庫”為職業崗位虛擬體驗庫、業技能訓練庫、綜合實踐項目庫、畢業設計主題庫;“4能力測評模塊”為技能抽查模塊、技能競賽模塊、信息素養競賽模塊、1+X證書培訓模塊;“5中心”是思政中心、課程中心、微課中心、軟件中心、素材中心。
5? 結語
通過改變教學理念,運用仿真技術,有效緩解了實踐教育中設備和空間資源不足的問題,不僅為實踐教育提供了新的教學理念,同時也為探索智能生產背景下的虛擬仿真實踐教學模式提供了參考。企業環境的虛擬實訓平臺為學生創造了豐富的學習條件,提供安全、可靠、低成本的崗位職業能力培訓,能夠有效地縮短學生與企業之間的距離,從根本上解決職業教育與行業發展脫節的問題,助力湖南制造。
參考文獻
[1] 李清江,劉世爽,蔣莉,等.在“互聯網+”和“中國制造2025”背景下的產教融合創新基地建設[J].實驗技術與管理,2021,38(3):242-245,250.
[2] 薛棟.智能制造數字化人才分類體系及其標準研究——美國DMDII的數字人才框架啟示[J].江蘇高教,2021(3):68-75.
[3] 符青林,蘇志鵬.顆粒化概念在教學資源建設中的內涵研究[J].現代職業教育,2021(1):1-3.
[4] 李晶,楊立娟,陳雪峰,等.虛實結合的智能制造實踐教學模式構建研究[J].高等工程教育研究,2020(6):86-92.
[5] 李偉.智能制造時代高等職業教育現代化探析[J].職業技術教育,2020,41(28):46-51.
[6] 董剛.“中國制造2025”視閾下高校制造業人才培養——以寧波市高校為例[J].中國高??萍?,2020(9):54-58.