面向智能制造的智能控制技術專業技能型人才培養模式探索

中圖分類號：TP311 文獻標志碼：A

0 引言

全球制造業正經歷數字化、網絡化、智能化的深刻變革，智能制造系統對從業者的技術適配能力與問題解決能力提出更高要求。企業重點關注智能控制技術，將其作為實現設備自主決策與協同運作的關鍵，智能控制技術的人才供給質量影響產業的升級進程。教師在智能控制技術教學中使用傳統的教育模式，學生在學習中容易出現學科壁壘固化、實踐資源分散等問題，難以滿足智能制造場景下對跨學科知識整合與實時技術應用的需求。因此，本文探索適應技術演進規律與產業發展邏輯的人才培養模式，推動教育界與產業界實現人才培養的共同升級。

1智能控制技術專業人才培養現狀分析

1.1課程體系滯后于技術迭代

學校教師使用的教材內容更新周期與工業控制技術發展速度存在斷層現象，如傳統的PLC編程課程未及時融入邊緣計算架構，工業機器人課程滯后于協作機器人與復合機器人技術普及，此種滯后性導致學生掌握的知識體系與實際應用場景產生代際差異[1]

1.2實踐教學環節薄弱，校企合作深度不足

學校的實驗設備多以單機演示為主，沒有為學生建設覆蓋生產全流程的仿真平臺。校企合作停留于

設備捐贈或短期實習層面，未形成知識共創與能力共育的長效機制。

1.3學生創新能力與工程實踐能力欠缺

教師的課程設計多采用驗證性實驗，學生缺乏自主定義問題與設計方案的機會。教師自身的工程倫理、技術經濟分析等軟性能力培養長期缺位，制約其在職場中的可持續發展潛力。

2智能控制技術技能型人才培養模式構建

2.1培養目標定位

高校需要明確工業通信協議解析能力是智能設備互聯的基礎，其涵蓋過程現場網絡（ProcessFieldNet，PROFINET）、以太網控制自動化技術（EthernetforControl Automation Technology，EtherCAT)等主流工業總線標準，以及開放平臺通信統一架構（OpenPlatform Communications Unified Architecture，OPCUA）、消息隊列遙測傳輸（MessageQueuing TelemetryTransport，MQTT)等工業物聯網協議[2]。智能控制算法部署能力應包含比例-積分-微分控制器(Proportional-Integral-Derivative Controller，PID）參數整定、模糊控制邏輯設計、神經網絡模型訓練等關鍵技術，教師需要重點培養學生的算法工程化實現能力而非理論推導能力。學生的工業軟件應用能力須覆蓋數字孿生建模、制造執行系統（Manufacturing

ExecutionSystem，MES)系統配置、監控和數據采集系統（Supervisory Control and Data Acquisition，SCADA)監控開發等實用技能。教師使用虛擬調試環境強化學生的軟件操作熟練度。如學生的設備健康管理能力應包括振動分析、溫度監測、預測性維護等預防性維護技術，教師帶領學生建立設備故障樹分析與根因追溯的思維框架。學生的系統集成能力要求學生能夠完成教師布置的教學任務，如智能產線各模塊的硬件組態與軟件協同，包括機器人工作站與自動導引車（AutomatedGuidedVehicle，AGV）系統的調度邏輯設計、視覺檢測單元與執行機構的閉環控制。教師在工藝優化環節培養學生基于大數據分析的生產節拍優化、能耗管理、質量控制等工程思維，幫助學生掌握實驗設計（Design ofExperiments，DOE）與六西格瑪方法論。教師針對學生的異常處置能力建立故障分級響應機制，在實際教學中模擬生產中斷、數據異常等突發場景，訓練學生快速定位問題根源與制定應急方案的能力。學生的技術文檔編寫能力符合企業的工程規范，包括設備操作手冊編制、系統調試報告撰寫、技術方案書制作等實用技能[3]

2.2 課程體系優化

教師的課程內容更新須建立敏捷響應機制，學校組織教師成立由企業技術專家、課程負責人組成的內容更新委員會，每季度研判技術發展趨勢，動態調整教學大綱。教師的工業通信協議課程須及時納入時間敏感網絡（Time-SensitiveNetworking，TSN）、基于時間敏感網絡的開放平臺通信統一架構（OPCUnifiedArchitectureover Time-SensitiveNetworking，OPCUAoverTSN)等新型標準。教師的智能算法課程覆蓋學生強化學習、聯邦學習等前沿方向，學校使用的工業軟件課程需要對接主流廠商的最新版本。教師為學生建立課程資源云端倉庫，將企業提供的設備手冊、技術白皮書、故障案例庫轉化為結構化的教學資源，確保自身分教學內容與企業實際的生產現場保持同步。學校為學生提供的實踐環節強化要為學生構建虛實融合的教學場景，實驗室建設須涵蓋單機實訓、產線仿真、數字孿生3個維度，單機實訓側重設備操作與部件調試，產線仿真強化系統協同與異常處置，數字孿生支撐遠程運維與預測性維護[4]。教師設置專業技術矩陣構建基于工業物聯網（IndustrialInternetofThings，IIoT)的分布式感知網絡，整合視覺識別（如缺陷檢測）力覺反饋（如裝配力控）振動監測（如設備健康管理)等多源異構數據。部署邊緣計算節點實現實時數據預處理，采用輕量化AI模型（如移動網絡模型MobileNet，微型目標檢測網絡TinyYOLO)完成本地化決策，降低云端依賴。建立生產設備的三維數字孿生模型，集成物理參數（溫度/壓力/轉速）與虛擬仿真數據，通過Unity三維引擎（Unity3DGameEngine，Unity3D）或矩陣實驗室/系統仿真平臺（MATLAB/Simulink)實現虛實同步映射。開發基于數字孿生的預測性維護算法，利用長短期記憶網絡（LongShort-TermMemory，LSTM）神經網絡對設備退化軌跡進行建模，實現故障提前 48h 預警[5]

2.3教學模式創新

教師的教學組織形式須實現從課時制向項自制的轉變，學校推行長周期項目制教學模式，教師的每個教學單元圍繞智能產線改造、工業機器人集成等真實項自展開。學生以團隊形式承接項目任務，經歷需求分析、方案設計、系統部署、調試優化全流程。教師在教學中的角色發生轉換，教師可以成為學生的技術顧問，僅在學生學習實踐的關鍵節點提供理論支撐。學生的項目成果需要通過企業技術標準驗收，將設備的運行效率、系統穩定性、操作友好性等指標納入最終的考核范疇。教師建設的虛擬仿真平臺支撐概念驗證與方案推演，學生可以在數字孿生環境中完成設備組態、通信配置、算法調試等操作[6]

2.4產教融合機制

學校需要建立“政產學研用”五位一體協同創新中心，由當地的政府提供政策支持與場地保障，企業投入設備資源與技術標準，院校負責人才培養與科研攻關，行業協會制定準入規范與評估標準[7。五位一體協同創新中心內設技術研發、人才培養、成果轉化三大功能板塊，技術研發板塊聚焦智能控制算法優化、工業網絡協議適配等共性技術，人才培養板塊開發模塊化課程資源與項目制教學方案，成果轉化板塊負責學生創新成果的商業化評估與推廣。學校在設備資源方面建立行業級共享平臺，將高精度數控機床、工業機器人等高端設備納入共享清單。院?？梢劳衅脚_預約使用設備開展實踐教學。教師的課程資源開發須建立企業深度參與機制，企業提供真實項目案例與技術文檔，院校負責知識體系重構與教學化改造。在技術資源開放方面，企業將數字孿生系統、生產執行系統等工業軟件向院校開放授權，支撐虛擬仿真教學環境建設。推行教師與企業工程師“雙身份”制度，教師定期參與企業技術改造項目，企業工程師須承擔院校實踐教學任務。

3保障措施與實施路徑

3.1政策支持與資源保障

針對企業參與職業教育動力不足的問題，當地政府出臺專項稅收優惠政策，將企業投入實訓設備、派遣技術骨干等行為納入研發費用加計扣除范圍。同時，建立產教融合型企業認證制度，對通過認證的企業給予用地審批、項目申報等方面的優先權。地方政府應制定區域性人才供需對接白皮書，明確智能控制技術領域緊缺崗位目錄，引導院校專業設置與產業需求動態匹配[8]。針對學生學習跨區域資源整合的需求，當地政府推動建立省級或國家級智能制造產教融合示范區，在示范區內試行混合所有制辦學改革，允許企業以資本、技術、設備等形式參與辦學實體建設。學校在設備資源方面應構建行業級共享平臺，通過政府補貼的方式鼓勵龍頭企業將高精度數控機床、工業機器人等高端設備納入共享清單。院?？梢劳衅脚_預約使用設備開展實踐教學，企業通過設備使用數據分析技術改造方向，提升資源利用效率與技術創新效率。當地政府開發課程資源，須建立行業企業深度參與機制，由行業協會牽頭制定智能控制技術專業教學標準。企業提供真實項自案例與技術文檔，院校負責知識體系重構與教學化改造。在技術資源開放方面，當地政府須推動企業將數字孿生系統、生產執行系統等工業軟件向院校開放授權，支持院校建設虛擬仿真教學環境，降低實體設備依賴[9]。學生的實訓基地建設應采用“ 1+N^′′ 模式，即每個核心院校建設一個綜合性實訓基地，輻射帶動周邊院校形成實訓網絡，基地間通過5G網絡實現設備互聯與教學協同。

3.2師資隊伍建設

教師工程實踐能力提升須構建常態化培養體系，學校建立教師企業實踐準入制度，要求專業教師每2年完成不少于3個月的企業一線工作，教師的實踐內容涵蓋智能產線運維、工業網絡部署、智能算法工程化等核心領域。教師在企業實踐期間承擔具體技術任務，參與企業技術攻關項目，定期提交技術實踐報告[10]。為保障實踐效果，學?？商剿鹘處熍c企業工程師“雙身份”互認機制，教師實踐成果可納入企業技術創新檔案，企業工程師的培訓經歷也可轉化為教師繼續教育學時。我國當前的智能控制技術領域的技術迭代周期已縮短至12~18個月。學校建立企業技術專家庫，定期邀請企業首席技術官、研發總監等高端人才開展前沿技術講座，內容涵蓋邊緣計算架構、數字孿生建模、工業視覺檢測等新興方向。為教師同步建設虛擬教研室，打破院校物理邊界，組織教師開展在線技術研討，針對工業通信協議適配、智能控制算法優化等共性難題進行聯合攻關。學校鼓勵教師參與行業技術標準制定，通過標準研制過程掌握技術發展方向[11]

3.3評價體系改革

學生的技術技能評價應聚焦工業網絡配置、智能算法部署、產線故障診斷等核心技能，教師通過虛擬仿真系統記錄學生操作路徑與問題解決效率。在工程實踐能力評價中，教師引入企業真實項目案例，考察學生的系統方案設計、技術參數優化、成本效益分析等綜合能力。學生的創新能力評價應設置開放型命題，教師允許學生自主選擇技術路線，重點評估方案創新性、技術可行性及成果轉化價值[12]。學生的職業素養評價須涵蓋安全規范執行、團隊協作效能、技術文檔規范等職業行為指標，通過企業導師現場觀察與同伴互評相結合的方式完成。企業建立學生數字檔案，全程記錄課程作業、項目成果、企業實踐等關鍵節點表現。教師引入智能評價工具，對學生的實驗操作視頻進行動作分解分析，自動識別違規操作與效率瓶頸。學校開發在線測試平臺，支持工業通信協議配置、數字孿生建模等實操能力的遠程考評。推行答辯評審制度，要求學生以技術方案匯報、系統演示、成果路演等形式接受多方質詢，企業專家在答辯成績中占比不低于 40% ，如表1所示。

表1評價方式

4結語

智能制造背景下的人才培養是教育鏈與產業鏈深度耦合的系統工程。通過重構知識供給方式、創新實踐育人模式、完善產教協同機制，能夠顯著提升人才培養與產業需求的匹配度。未來須持續關注新技術發展對人才能力結構的影響，推動人才培養模式從“適配當前”向“引領未來”轉變，為智能制造產業提供持續的人才動能。

參考文獻

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(編輯 王永超)

Exploration of the training model for skilled talents in intelligent control technology for intelligent manufacturing

LUO Lihua (Guangdong Innovative Technical College， Dongguan 52396O， China)

Abstract:At present，China regards intellgent manufacturing as the core driving force for the transformation and upgrading ofitsindustry，andhasput forwardtherequirementof compound capabilities for talents inthe fieldof intelligent control technology.However，thecurrent education system has structural contradictions when responding to technological iterationsand industrial demands.Thereisanurgent need to establish anew talentcultivationmodel that takes the integration of industryand education as the link and thecultivation of practical abilities as thecore.This paper，by analyzing industry demands and the current educational situation，proposes a systematic solution ranging from the positioning of training objectives，thereconstructionof thecurriculum system，theinnovationof teaching models to the design of guarantee mechanisms，providing theoretical references and practical paths forthecultivationof skilled talents in the field of intelligent manufacturing.

Keywords:intelligent manufacturing; intelligentcontrol technology；skiled talents；cultivation mode;integrationof industry and education