智能制造专业教育中数字化能力培养的研究与实践

郝丽娜 杨建宇 林君哲 陆志国

［摘 要 ］教育数字化转型是当前教育改革与实践中的热点，也是未来教育创新变革的发展趋势。培养学生的数字化能力，是教育数字化转型的重要目标之一。我国高校智能制造工程教育教学总体规模、行业地区分布状况及发展水平差距较大，亟须深入探讨智能制造工程专业人才培养方案。智能制造工程专业人才的数字化能力包括：构造数字化模型能力、数字化抽象分析能力、仿真软件模拟能力、适应数字环境能力、智能设备或系统的操控能力。按照工业4.0智慧车间的基本构成模式，设计了基于数字孪生系统的智能制造工程综合实验平台，针对智能制造工程专业所需要的基础技术，具体分析了该综合实验平台在上述5项数字化能力培养中的具体作用。

［关键词］ 教育数字化转型；
数字化能力；
智能制造工程专业；
数字孪生

［基金项目］ 2021年度辽宁省普通高等教育本科教学改革研究一般项目“智能制造工程专业建设的研究与实践”（辽教办〔2021〕254号-178）

［作者简介］ 郝丽娜（1968—），女，辽宁庄河人，博士，东北大学机械工程与自动化学院教授，主要从事智能机器人系统研究；
杨建宇（1980—），男，江苏江都人，博士，东北大学机械工程与自动化学院讲师，主要从事外骨骼机器人、制造装备智能化研究；
林君哲（1978—），男，辽宁本溪人，博士，东北大学机械工程与自动化学院讲师，主要从事机电液一体化设计、液压振动控制技术研究；
陆志国（1982—），男，辽宁义县人，博士，东北大学机械工程与自动化学院教授，主要从事仿灵长类高机动移动机器人、欠驱动智能机构设计研究。

［中图分类号］ G642.0 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1674-9324（2023）09-0000-04 ［收稿日期］ 2022-04-26

一、教育数字化转型下数字化能力培养的必要性

2020年9月，联合国教科文组织、国际电信联盟和联合国儿童基金会联合发布《教育数字化转型：学校联通，学生赋能》，关注教育的数字化联通［1］。同年，欧盟发布《数字教育行动计划（2021—2027年）》，明确欧盟层面未来需要推进“促进高性能的数字教育生态系统的发展”和“提高数字技能和能力以实现数字化转型”两大战略事项［2］。2021年8月，我国教育部批复同意上海成为教育数字化转型试点区。2022年1月，国务院印发《“十四五”数字经济发展规划》，提出深入推进智慧教育；
同月，全国教育工作会议提出实施国家教育数字化战略行动。教育数字化转型是一个综合的、系统的、全方位的创新与变革过程，其不仅直接关系到我国人才培养的质量，也将助力推动实现整个社会的数字化转型发展，提升国家的竞争优势，加快建设数字中国。因此，教育数字化转型是当前教育改革与发展的核心议题，也是未来教育创新变革的发展趋势［3］。

教育数字化转型的核心路径和重要目标是数字化能力建设，既包括学生和教师的数字能力建设，也包括教育管理人员的数字化能力建设。因此，研究探讨教育数字化转型与数字化能力培养的有效方法迫在眉睫。数字化能力的内涵非常丰富，对不同专业人才的要求有所不同。文献［4］指出工程师数字化能力主要包括适应数字环境能力、智能设备操控能力、数字抽象分析能力、仿真模拟能力［4］。文献［6］认为新工科人才应具有如下的数字化思维：（1）采用计算机的方式处理问题。从问题的文字描述中提取出关键信息，构造出问题的数字化模型。（2）利用模块化思维解决复杂问题。（3）将技术体系软件化、显性化。运用人工智能，促进行业智能化［6］。本文以东北大学智能制造工程专业的培养方案为基础，提出专业人才数字化能力的内涵及基于数字孪生技术的培养途径。

二、智能制造工程专业人才数字化能力的内涵

智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。智能制造作为第四次工业革命的核心，需要有相应的基础技术作为产业化发展的前提。目前，我国高校智能制造工程教育教学总体规模、行业地区分布状况及发展水平差距较大，亟须深入探讨智能制造工程专业人才培养方案，以服务“中国制造2025”规划，引领高校智能制造工程专业发展。

智能制造工程专业人才需要具有以下能力：针对特定需求进行工程技术问题的提炼和描述，确定相应的工程设计目标与任务的能力；
分析与论证解决方案可行性的能力；
具有根据解决方案进行技术参数的设计计算与优化，完成部件设计、产品设计及系统总体设计或开发的能力；
具有用工程图纸、设计报告、软件、模型等形式，呈现方案设计/开发结果的能力。为此，将智能制造专业工程所需要的基础技术包括机械工程基础专业知识、物联网、云计算、人工智能、虚拟现实、区块链、5G网络等，与设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节融合形成统一的信息物理系统，对应于智能制造工程专业人才数字化能力培养中的构造数字化模型能力、数字化抽象分析能力、仿真软件模拟能力、适应数字环境能力、智能设备或系统的操控能力。

三、数字孪生系统平台在数字化能力培养中的作用

（一）数字孪生系统平台介绍

数字孪生技术是基于实体设备的数字孪生模型，是物理实体数据与信息数字数据交互与融合的新方式。针对智能制造工程专业人才对于上述5项数字化能力培养的需求，我们按照工业4.0智慧车间的基本构成模式，设计了基于数字孪生系统的智能制造工程综合实验平台，包括数字孪生系统和实物生产线，如图1所示。实物生产线包括：VMC303数控加工中心及自动化改造单元、川崎RS010L工业机器人与夹具库单元、螺栓安装旋转底座装配与立体库单元、基于SCARA装配机器人的贴片及轴承装配单元、编程设计工作单元等。

数字孪生系统可以完成以下功能：（1）利用Tecnomatix软件创建加工制造生产线数字化仿真环境，实现实物生产线的虚拟映射；
（2）利用实物生产线与Tecnomatix软件，实现数字化虚拟生产线仿真和虚实结合，实现数字孪生的闭环数据映射、双向数据通信及三维数据的可视化；
（3）支持课程回放、学习过程追溯、在线考試功能；
（4）能够通过电脑中的Web浏览器实现对配套生产线的三维动态浏览；
（5）能够在Web浏览器上从不同角度对生产线模型进行视图的放大和缩小、移动、旋转等操作；
（6）能够实现手机端的生产线三维动态浏览；
（7）可实现学生远程的在线学习与相关课程的预习等；
（8）教师可在此教学系统发布实验内容和实验指导；
（9）在学生线下无法聚集实验时，支持进行线上异地云访问教学服务；
（10）支持教师线上集中授课功能，并能对上课内容进行自动录制视频。

（二）数字孪生系统平台在数字化能力培养中的作用

1.构造数字化模型能力的培养。围绕智能装备、智能物流、机器视觉、工业机器人、物流自动化及工业网络通信和工业物联网相关知识及应用，面向工程建模与仿真技术需求，构造出相关问题的数字化模型，这是数字化抽象分析能力和仿真软件模拟能力的基础。

2.数字化抽象分析能力的培养。针对上述问题和模型独立开发解决方案、采集数据并进行处理分析，实现数据采集、集成、预测、分析，熟悉掌握主流數据库系统和大数据分析技术，组织协调各模块工作的开展，克服信息集成中出现的“数据孤岛”问题，从而培养学生的创新意识和综合解决问题的能力。

3.仿真软件模拟、适应数字环境及智能设备操控能力的培养。通过工艺规划实验、三维虚拟装配仿真一体化实验、机器人仿真实验、工厂物流仿真实验、人体模型和分析实验、基本虚拟环境的建模实验等，培养学生的仿真软件模拟能力、适应数字环境的能力及智能设备或系统的操控能力。上述实验项目的具体情况如下。

（1）工艺规划实验：通过多人同步进行三维工艺规划与设计（包含工厂布局），建立和分类管理各种工艺资源库，实现基于PBOM的三维JT轻量化数模及工艺数据的编辑和查看；
通过借用和复制方法完成新产品工艺路线，制造资源工序（工步）级关联，进行可视化工序挂物料、设备、工具工装等资源，进行批量的分配操作；
提供Teamcenter接口对接工艺数据。

（2）三维虚拟装配仿真一体化实验：通过分析包含装配环境因素的装配过程，如工装夹具干涉，分析动态过程中的装配干涉，支持TolMate装配公差分析，装配路径配置及优化，可输出装配仿真视频，装配移动轨迹及标准工时预置，具备装配、人机、设备运动的数字化综合仿真能力、一体化的仿真环境和统一模型。从装配工艺规划平台中能直接提取仿真所使用的数据，实现基于JT三维轻量化模型仿真。

（3）机器人仿真实验：具有机器人路径规划、可达性测试、路径调整和节拍时间优化等功能，支持机器人虚拟调试、基于事件的集成电气信号仿真和验证；
支持点焊、弧焊、激光焊等离散和连续焊接仿真，支持多种机器人的离线编程，可以实现仿真离线编程功能、循环事件模拟器（CEE），并对每一个仿真周期收集并评估可编程逻辑控制器（PLC）信号等。

（4）工厂物流仿真实验：具备装配线对象库和工厂订单对象库应用，支持建立物流工具库（货架、各类运输及输送设备）；
具备同步物流、线边物流模型建立及分析，具备产能、工时、节拍及生产线平衡分析，以及仿真模型的运行及统计分析和生成报告；
提供三维的ePLant工厂布局工具，包含常用制造资源库；
能够使用预定义的基本对象和库快速创建仿真工厂模型， 具有丰富的设备库参数包括机架、输送带、安全设备和物料搬运设备；
支持执行高度复杂系统如汽车生产线的仿真分析；
数值发生机制支持大项目的创建、验证和维护；
支持使用预定义的基本对象和库，可以交互式地创建仿真模型；
提供大量能够用于编辑复杂项目的函数；
具备3D可视化等。

（5）人体模型和分析实验：具有完善的人体模型数据库，可根据实际需要依据测量尺寸定制人体模型；
系统提供多种人体建模标准，支持不同比例尺寸的男女模型；
人体模型应有充分的柔性，如随着手的可达程度，其身体和腰部等能跟随运动；
可以改变人体模型的外观颜色和用户的个体化外观。软件中包含人体姿态库，可将已调整好的姿态加入姿态库中，方便以后调用。多样化的身体和手部姿态库， 有利于简化工作及提高效率。在仿真环境下，系统自动分析人体包络的空间，分析人体可以触及的范围。支持人体动作时间分析、人体视野分析，在仿真环境下，系统能够自动分析人双眼包络的空间，分析人可以看见的范围。能够进行工作姿势分析，检查工人的工作姿势是否舒适。系统提供多种的人体工程评估标准，能够从人机工效的角度进行评估，如力量评估、能量消耗分析、疲劳强度分析、工作姿态分析等。

（6）基本虚拟环境的建模实验：具有建立虚拟仿真环境和场景的能力，如建立运动场、工厂场景等。可以导入基于VRMI、IGES、立体（STL）的和inventor（iv）和JT文件格式的3D图形数据。能够提供一套基本的工具（锤子、梯子、齿轮、锯、螺丝刀和扳手）；
具有多CAD 三维数据转换的能力，能够读取JT轻量化模型；
进行人机装配过程中的干涉检查；
能够支持多种虚拟现实工具等。

通过上述实验项目，有助于学生熟练运用机械设计软件、工业设计软件、编程软件实现设计和生产制造环节中的工艺、流程优化，提高仿真软件模拟能力。通过适应数字技术环境，涉及设备系统、工艺制造生产线及智能工厂系统不同层面，学生能够实现快速学习和合作，满足设计研发、生产、维护、制造等产品全生命周期的不同环节工作需求，从而提升其适应数字环境能力。学生在上述实验平台智能设备和软硬件系统操作的使用学习过程中，掌握了智能设备或系统的操控能力。

本文结合智能制造工程专业的培养需求，提出数字化转型过程中提升数字化能力的解决方案，包括基于大数据、物联网、人工智能等现代信息技术的数字孪生系统平台的构建，并分析了智能制造工程综合实验平台在构造数字化模型能力、数字化抽象分析能力、仿真软件模拟能力、适应数字环境能力、智能设备或系统的操控能力等5项能力培养中的作用，为培养高素质人才提供重要基础条件，同时提供数字化能力、动手能力、探索能力、创新能力的锻炼；
打破学生纸上谈兵的僵化思路，理论与实际结合、企业与高校结合、竞赛与教学结合的融合模式势在必行。

参考文献

［1］THE UN SPECIALIZED AGENCY FOR ICTs. The digital transformation of education：
connecting schools， empowering learners［EB/OL］.［2022-04-15］.https：//www.itu.int/hub/publication/s-pol-broadband-22-2020/.

［2］ EUROPEAN COMMISSION. Digital education action plan 2021—2027：
resetting education and training for the digital age［EB/OL］.（2020-09-30）［2022-04-15］. https：//ec.europa.eu/education/education-in-the-eu/digital-education-action-plan_en.

［3］黃荣怀，杨俊锋.教育数字化转型的内涵与实施路径［N］.中国教育报，2022-04-06（4）.

［4］朱凌，施锦诚，吴婧姗.培养工程师的数字化能力［J］.高等工程教育研究，2020（3）：60-67.

［5］李珂嘉，张璐，赵宏，等.新工科下智能制造人才培养及实验室建设研究［J］.教育教学论坛，2020（53）：385-387.

［6］刘向东，吴梁玉，张程宾.面向新工科能源动力类专业学生的数字化思维培养［J］.科教文汇（上旬刊），2019（6）：77-79+89.

Research and Practice on the Development of Digital Ability in the Education of Intelligent Manufacturing Engineering

HAO Li-na， YANG Jian-yu， LIN Jun-zhe， LU Zhi-guo

（School of Mechanical Engineering & Automation， Northeastern University， Shenyang， Liaoning 110004， China）

Abstract：
The “digital transformation of education” is a hot topic in current educational reform and practice， and is also a trend for future educational innovation and change. The cultivation of digital capability for students is one of the important goals of digital transformation of education. The overall scale， regional distribution and development level of “intelligent manufacturing engineering” education and teaching in China’s universities vary greatly. It is necessary to discuss the training program for intelligent manufacturing engineering professionals in depth. The digital capabilities of intelligent manufacturing engineering professionals include：
the ability to construct digital models， the ability to analyze digital abstraction， the ability to simulate software， the ability to adapt to the digital environment， and the ability to manipulate intelligent equipment or systems. In this paper， according to the basic composition model of the Industry 4.0 smart workshop， a comprehensive experimental platform of intelligent manufacturing engineering based on digital twin system is designed， and the specific role of this comprehensive experimental platform in the cultivation of the above five digital competencies is analyzed with regard to the basic technologies required by intelligent manufacturing engineering majors.

Key words：
digital transformation of education; digital ability; intelligent manufacturing engineering; digital twin

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