工业互联网时代下《可靠性与维修性工程》课程教学改革研究

曹颖赛，耿苏杰

（江苏大学工业工程系，江苏 镇江 212013）

0 引言

随着新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起，工业互联网已经称为新工业革命的关键支撑和智能制造的重要基石。国家也在战略层面突出了工业互联网技术在实现工业智能化发展、促进新一代信息通信技术与工业领域深度融合以及形成全新工业生态等方面的重要作用。例如，国务院颁发的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》明确指出了数字经济对于近期国民经济发展的重要促进作用，并进一步明确了包括工业互联网和大数据、物联网等在内的七大数字经济重点产业；工信部印发的《工业互联网创新发展行动计划（2021-2023年）》提出到2023年，工业企业及设备上云数量比2020年翻一番，打造3-5家有国际影响力的综合型工业互联网平台、70个行业区域特色平台、一批特定技术领域专业型平台，政府大力推动信息化与工业化的高水平融合[1]。

《可靠性与维修性工程》课程旨在为各类工业生产设备提供综合化、智能化的运行维护管理服务。在该类课程的教学改革探索方面，解社娟等[2]针对《工程结构可靠性概论》课程进行了课程内容优化和教学模式革新等方面的探索。任敏等[3]针对半导体特色，对其可靠性工程课程进行了交互性和启发性等方面的教学创新，旨在提升该课程的教学质量。王攀等[4]针对《可靠性工程》课程对于力学专业背景的针对性欠缺问题，对该课程进行了混合教学模式改革。卢向军等[5]为迎合《电子封装可靠性》课程的地方产业化定位，对该课程实施了以研促教、以教带研以及教研育人等形式的教学改革。虽然上述针对可靠性类课程的教学改革实践能够为当下的教学实践产生积极的指引作用，但其都忽略了“工业互联网”这一科技发展趋势。作为新一代通信技术与工业制造领域的有机结合，以智慧物联为特征的工业互联技术深刻影响着工业生产设备的性能表征数据收集与处理分析方式，而传统基于模型的设备可靠性建模技术与维修决策优化方法势必因设备运行数据获取量的增加而呈现出一定的局限性，与此同时，伴随着大数据分析技术与人工智能算法的兴起与快速发展，设备可靠性评估与维修策略设计等方面也随之出现深度变革，过去以统计分布为理论基础的可靠性分析方法势必会影响与当下数据驱动模式的衔接性。总结而言，目前《可靠性与维修性工程》课程中的知识框架体系难以适应设备高生产效率的需要，亟须在课程大纲、教学内容以及教学模式等方面进行革新，以在坚实该课程理论基础的同时，增加课程的应用可行性。

1 课程教学现状分析

《可靠性与维修性工程》课程面向工业工程、安全工程以及机械工程等专业本科生，旨在从可靠性和维修性两大主要方面介绍设备运维管理特点。具体地，从可靠性与维修性的基本概念出发，穿插可靠性试验、故障与维修分布拟合优度检验等内容，并就基本理论的工程实用性和可行性进行详细解析。课程系统性地融合了统计学、故障物理知识以及决策方法等核心理论，旨在使学生掌握系统可靠性分析与维修决策优化方法的同时，系统化培养其设备运维管理技能并进一步了解设备运维管理的未来发展趋势。不可回避的是，当前《可靠性与维修性工程》课程的教学实践仍存在以下几个待改进之处：

1.1 系统性教学目标缺乏

当前的教学框架对于“可靠性”和“维修性”两者之间的内在联系以及在设备运维管理方面的相互影响关系还需进一步梳理。可靠性与维修性两者并不是孤立存在的，两者对于设备的健康状态评估以及故障诊断与预测等环节相辅相成。除此之外，《可靠性与维修性工程》课程含有丰富的思政内容，在当前的教学目标设定时还有待进一步突出。可靠性与维修性共同决定着各类重大战略装备的运行有效性与经济性，在实际的设备运维管理实践中必定存在着恪尽职守、精益求精的先进个人和集体，针对该类内容的挖掘还需深入。

1.2 专业针对性欠缺

由于《可靠性与维修性工程》课程所面向的专业类型众多，现有教学大纲、教学内容以及作业形式等针对不同专业的个性化特征挖掘还有待加强。例如针对安全工程专业，可相应地在故障树分析和失效模式与影响分析等安全事故分析相关章节增加课时安排，并辅以相应的工程实例具体阐述可靠性理论在安全工程方面的应用。由于现代可靠性分析多起源电子产品，针对机械工程专业，则欠缺相应的针对机械系统的可靠性分析内容。

1.3 教学内容难以充分衔接当前的科技发展特征

当前是大数据和物联网时代，设备可靠性分析与维修策略设计时所依据的数据获取方式、数据特征以及数据分析方法等都发生了显著的变化，但在当前的教学框架仍基于传统的可靠性分析思路，即在获取足够的寿命数据或运行过程数据对研究对象进行各类概率分布拟合，对于当前科技发展特征的捕捉精准性还有待进一步提高。对于当下科技热点的疏忽容易造成学生在学校所学到的有关可靠性与维修性方面的理论知识与市场的现实需求脱节，进而影响毕业生的就业对口性。

1.4 教学手段单调

虽然《可靠性与维修性工程》课程具有一定的理论深度，并且需要学生掌握必要的公式推导能力，但当前教学实践过分倚重于课本中的理论知识，且课堂教学多以教师讲解为主，对于学生的学习积极性和主动性调动还有所欠缺。除此之外，《可靠性与维修性工程》课程的课后作业也以理论推导和算例分析居多，对于工程实际中切实存在的可靠性分析和维修决策优化问题还需进一步挖掘和提炼，以在提升课程与工程实践贴切程度的同时，增加课程的趣味性。

1.5 教学评价体系有待完善

作为教学质量反馈的重要环节，教学评价是教学参与主体分别从各自角度出发，对所制定的教学大纲、所设计的教学内容以及所运用的教学手段等进行效果评价。然而目前所采用的教学评价体系仅从课程内容、教学方法、教学手段和教学效果等指标进行打分评估，对于教学内容的时效性以及教学过程的整体体验效果评价还有待进一步完善，尤其是以信息化与数字化为基本特征的人工智能技术日新月异，识别会为系统可靠性与维修决策优化等技术带来新的发展方向，而缺少上述方面的评价内容终将难以与时代的发展保持协同关系，从而使课程教学效果大打折扣。

2 课程教学改革探索

根据《可靠性与维修性工程》课程特征以及当前的教学实践现状，本部分将从教学目标、课程结构组成、教学内容以及教学方式等方面探索该课程未来的发展方向。

2.1 系统化教学目标设定

考虑到“可靠性”和“维修性”对于产品全寿命周期运行效率和经济性的重要作用以及两者之间的内在相关性，课题组将《可靠性与维修性工程》课程的教学目标设定为：（1）掌握可靠性与维修性的基本概念以及数学表征形式；（2）掌握典型系统的可靠性建模方法并熟悉其实施流程；（3）掌握维修决策的优化方法；（4）能够运用系统工程的思想全面而综合地规划设备的运行与维护活动；（5）了解设备运维管理的前沿技术。

2.2 考虑专业个性化特征的课程内容优化

虽然《可靠性与维修性工程》课程对众多专业不可或缺，但对不同专业的侧重点各有差异，因此需要针对各个不同专业进行个性化的课程内容（包括：教学大纲、讲授方式以及课后作业等）设计。例如，对于工业工程专业，《可靠性与维修性工程》课程内容将侧重于“广”，即在可靠性分析的基础上增加可靠性预计与分配、可靠性试验以及可靠性增长等内容，以拓宽该专业学生的认知视角。与此同时，针对该专业的课后作业则以案例分析为主，从而培养其系统性分析问题、统筹规划相关运维活动的能力。在课程作业方面，根据课程内容特点可适当安排小组作业，即以教学内容相关的工程实例为主题，要求小组成员协作完成规定的任务以及结果汇报等内容，以此培养学生的团队合作意识。

对于机械工程以及电气自动化等专业，由于该类专业具有明确的应用对象，在课程内容规划时可侧重于相关专业所聚焦的研究内容，比如针对机械工程专业可将可靠性与维修性分析重点聚焦在典型机械机构方面，并从其故障特征入手，讲解其可靠性分析流程、针对性维修策略设计及其优化方法等。对于电气自动化专业则侧重于电子产品的可靠性分析方法以及针对其失效特征的更换型的维修策略设计等方面。

2.3 工业互联网背景下的教学内容优化

作为工业互联网的重要技术支撑，大数据分析技术和物联网技术在设备运维管理方面同样发挥着不可或缺的作用。虽然《可靠性与维修性工程》的先修课程已部分涵盖了上述两项关键技术，但其在设备可靠性分析与维修决策优化等方面的具体仍需在《可靠性与维修性工程》课程中进一步强调，以突出上述技术在设备运维管理方面的突出革新作用。优化的教学内容具体包括：（1）可靠性与维修性概述方面，在讲解可靠性与维修性传统概念的同时，结合工业互联网背景下的设备运维管理实际，引入设备健康状态评估概念，从而综合可靠性与维修性的涵盖方面。（2）可靠性与维修性数学基础方面，在传统概率分布的基础上，增加数据驱动技术部分，以概括工业互联网背景下设备可靠性分析与维修决策的数据基础以及方法支撑。

2.4 丰富教学手段

由于《可靠性与维修性工程》课程要求学生扎实掌握理论知识的同时还需具备足够的实践操作能力，因此该课程综合性较强，也由此决定了该课程须同时注重理论知识讲授、公式推导以及实践应用等方面。对此，课题组将在丰富课程教学资源的基础上，采用互动式教学模式与虚拟仿真[6]相结合的方法，调动学生对于该课程的学习积极性并引导其通过课前预习、课中讨论和课后巩固等方式进行自主探究式学习。其中，在教学资源方面，课题组通过搜寻国内外知名可靠性分析与维修决策优化工程案例，以使学生在了解课本中可靠性与维修性基本概念与分析方法等基础上，对其应用过程拥有较直观的认识，并且上述资料也可以作为学生课前自主学习的重要内容。与此同时，针对课程的课上讲解部分，教师还可以适当构造开放式的问题情景，进一步引导学生进行发散性思维。考虑到在讲解数据驱动部分时，足量设备运行数据获取具有一定操作难度，课程将充分利用虚拟仿真技术在使学生掌握相关数据挖掘技术的同时，明确其在设备可靠性分析与维修决策等方面的具体应用。以《可靠性与维修性工程》课程的“故障失效模式与影响性分析（Failure Mode and Effect Analysis,FMEA）”为例，由于该部分属于定性与定量相结合内容，在针对该部分的定性内容时可选择以工程应用领域中的“风力发电机组”为分析对象进行展开。首先在该对象重要性方面，可结合其在当下能源转型以及“碳中和”“碳达峰”等国家战略方面的突出地位，描述其运行可靠性的重要作用；接着在该类设备运行收据收集方面可根据工业互联网技术的实施特点，强调新一代通信技术与该类设备的制造和运营等过程的深度融合，并从人、机、物以及系统等方面全面收集设备的运行信息。在潜在故障模式识别与影响性分析方面，可从数字化、网络化以及智能化等阐述分析模式与方法已由过去基于模型的方法或数据驱动方法转变为目前的多维驱动的智能型分析模式。进一步地，还可基于AnyLogic情景仿真优势，以可视化的形式展现所聚焦对象的故障产生过程以及其影响方面。

2.5 针对性教学活动设计

作为教学的重要组成单元，教学活动旨在通过多形式引导学生课前对教学内容进行预习、课堂中能够就讲授内容展开交流研讨并能在课后对已学习内容进行强化吸收等。考虑到《可靠性与维修性工程》课程的多学科交融特点，将针对性的教学活动设计如下：

2.5.1 课前进行开放式问题引导

结合即将展开的教学内容，在讲授前通过提出在现实工程实践中所面临的瓶颈问题的形式，引导学生进行开放式思考，并根据自身的知识储备与思考逻辑设计相关问题的解决方案。然后，在课堂讲授过程中通过逐个分析各个解决方案的优劣特点，自然地引入相关教学内容的实施特点与潜在的使用效果等。以《可靠性与维修性工程》课程的“故障树分析”部分为例，在课前可抛出“某复杂机电系统发生故障后的责任追溯问题”，即如何确定系统的组成单元与系统级故障/失效事件的关联性。课堂中可从学生给出的解决方案中选取代表性的方案，并从定性分析与定量分析两方面阐述方案的优点与不足，进而因素故障树工具兼具定性分析与定量测度的优势，从而提升学生对该类分析工具的学习热情。

2.5.2 课堂中的分组式研讨设计

在引入所讲授的课程主题之后，接下来就是深入浅出式地将课程内容进行梳理与学习。在此，可以通过分组研讨的形式由学生自主地总结所学习方法的特征。本部分仍以《可靠性与维修性工程》课程的“故障树分析”部分为例，针对“某复杂机电系统发生故障后的责任追溯问题”，可安排一部分学生以可视化的形式（即故障树）展现该系统与其组成单元之间的故障影响关系，即该组学生重点分析故障树在定性分析方面的结构化表征优势；针对另外一部分学生可以分组的形式完成该复杂机电系统故障概率测算以及组成单元各类重要性测度等内容，从而提出故障树在定量测度系统组成单元薄弱程度方面的作用。最后，通过综合分析各个不同组别所完成的内容，归纳总结出故障树在分析复杂系统可靠性方面的全面性与有效性等特征，从而培养学生学会用系统化的角度分析可靠性相关问题。

3 课程教学改革保障

《可靠性与维修性工程》课程教学改革效果的全力保障需要辅以相应的教学评价活动，并在评价内容、评价形式以及评价结果反馈等方面进行详细设计。本研究将针对上述教学改革的评价内容设定为：学生对所接收到的教学内容与其所学专业的契合程度、学生对教师给予的课前学习资源的利用效率、学生对教师组织的小组研讨和课程设计等形式的满意程度、学生对虚拟仿真平台的使用满意程度、教师对学生非课堂学习活动的参与积极性评价以及教师对学生整门课程的总评成绩等。通过综合基于上述多元化课程评价体系的评价结果，可以进一步确定《可靠性与维修性工程》课程未来的持续改进举措，以不断提高课程的教学质量水平以及学生的受欢迎程度。