“智能物联制造系统与决策”课程教学模式探索和实践

谢 阳，康 超，刘金锋，陈 宇

（江苏科技大学机械工程学院 江苏 镇江 212100）

“智能物联制造系统与决策”是江苏科技大学智能制造工程专业一门核心的专业必修课程。此课程以“物物互联，感知制造，动态决策”为导向，注重制造执行系统中的基础共性问题阐述，具有注重实践性的性质[1-2]，与其他专业必修课一起，共同提升学生在智能物联制造应用开发和智能决策系统工作岗位所需具备的基础共性知识和实践技能，从而为培养高质量的智能物联制造决策系统开发技术人员奠定坚实的理论基础和实践基础[3]。基于此，智能物联制造系统相关专业课相继成立并发展起来[4]。目前，智能物联制造系统的专业建设和人才培养模式仍处于起步阶段，如何培养出真正适合物联网制造产业的创新复合型人才是智能制造专业建设的重点。

“智能物联制造系统与决策”课程具有应用性和工程实践性强的显著特点，但在目前的教学模式下，存在明显的注重基础理论知识的传授，而轻视实践操作技能的培养，基础理论知识与实践操作技能的教学未形成有效的衔接，难以培养出真正适合物联网制造产业的创新复合型人才的目标[5]。课程设计以及课内实验教学作为基础理论课的补充和延伸，对于提升教学质量、培养学生的实践操作技能、创新能力至关重要。因此，持续推进“智能物联制造系统与决策”课程的教学模式探索与实践，对培养适合智能物联制造行业发展的复合型人才，推动智能制造的落地发展具有非常重要的意义。

1 “智能物联制造系统与决策”课程教学现状

“智能物联制造系统与决策”课程结合江苏科技大学智能制造工程专业现有学科基础、社会需求和国家战略需求，设置具有学校特色和侧重性的课程培养大纲。围绕预期教学目标，建立课程相关的基础理论知识和基础共性问题体系仍然是学生培养的基石；课程设计以及课内实验教学作为实践教学体系的重要环节，使学生将基础理论知识和实践操作技能相结合，从根本上做到学以致用，对提升整个智能制造专业教学质量具有重要作用[6-7]。目前，国内众多院校刚刚成立智能制造工程专业，故专业核心课程“智能物联制造系统与决策”的课程教学仍在起步阶段，避免不了沿用传统的学科应试教学模式。然而，这种模式不适应新工科背景下智能制造系统复杂、学科交叉、综合性强的专业特点，具体表现在以下几个方面。

①高等院校的“智能物联制造系统与决策”课程是以人工智能、大数据为基础发展而来，面向智能制造工程、物联网工程、自动化等相关专业的核心课程。因此，大部分院系专业课程、先修课程彼此间联系性差、课程体系较为松散的教学模式，难以体现“智能物联制造系统与决策”专业课程多学科交叉融合的特色，导致其教学存在基础理论知识与实际工程应用之间脱节的现实问题。

②“智能物联制造系统与决策”课程设计以及课内实验的教学环节在实验器材方面也存在一系列比较现实的问题，如：现有的实验室都是面向传统的机械制造专业开设的，功能相对比较单一，实验设备智能化程度不高，物联网装置通信接口缺失，不能有效地开展课程设计以及课内实验教学，无法满足智能制造专业物联制造系统与决策的应用开发需求。

③“智能物联制造系统与决策”属于多学科交叉课程，涵盖机械、电气、自动化到控制等众多学科，涉及的知识点也相对较多，且存在碎片化、离散化等特点，大多数学生在学习的过程中会感觉到消化困难，进而失去学习热情。尤其是课程设计以及课内实验的教学环节，传统实验基本上属于原理验证类实验，而物联制造实验需要在基于开发模块的平台上进行，缺乏系统性和整体性，很难从根本上提升学生对智能物联制造技术的总体认知。

2 “智能物联制造系统与决策”课程教学模式探索

针对“智能物联制造系统与决策”教学过程中的现存问题，一方面需要整合学院现有的实验教学资源，建设物联网智能制造综合应用实验室，采购先进的物联网相关通信模块（如图1 所示），搭建智能制造执行系统的硬件以及物联制造综合实训平台，满足典型智能物联制造应用系统的设计与开发要求；另一方面需开发多课程教学模式的探索和改革，系统全面地提升学生的专业素养、工程应用能力。

图1 物联网相关通信模块

2.1 构建课程教学新体系

智能物联制造系统依托于应用物联网技术的体系结构，自下而上依次为感知层、传输层、网络层和应用层，支撑技术包含RFID 射频识别、智能传感器、云端传输、移动终端APP 等[8]。仅仅依靠单一课程“智能物联制造系统与决策”无法完全覆盖各知识点和技能，需要综合运用这些知识，原因在于实际的智能制造执行系统工程实践问题具有复杂性，学生必须具备综合分析和处理问题的能力，因此需确保“智能物联制造系统与决策”的综合性和工程实践性，才能真正培养出能解决复杂工程问题的复合型人才（见图1）。

根据“智能物联制造系统与决策”课程性质和课程培养目标，建立课程设计以及课内实验分层次、分对象和阶段及多元化的教学体系。体系覆盖常规基础性实验、创新性实验、综合实验设计、前沿性研究等多方面内容。

①分层次：按照“巩固基础理论知识、加强实践操作技能”的教学要求和目标，将课程设计以及课内实验进行分层设计，从低到高依次为常规基础性实验、创新性实验、综合实验设计、前沿性研究四个层次。

②分对象和阶段：根据专业的不同需求，可将课程设置为必修和选修教学模式，结合课程学时分配，设置个性化的实验项目，同时，对于像智能制造工程这种实践要求相对较高的专业，不仅开设基础理论知识教学，还设置相应的课程设计和课内专业实验，结合学科研究前沿，开展前瞻性研究，让学生在本科阶段就能掌握新技术和新方法。

③多元化：除了开设传统的基础理论知识教学以及相应的课程设计和课内专业实验之外，教师尽可能鼓励学生参与实验室的课题研究，尤其是开发性实验项目，包括本科生创新创业实验项目等，让学生全方位提升知识水平和技能。

2.2 创建课程培养新目标

江苏科技大学智能制造工程系在基础、综合、创新研究教学模式的基础上，结合物联网技术制造领域发展现状，进行了全面的基础理论知识和实践操作技能相结合的研究。紧紧围绕智能物联制造系统基础知识认知、人工智能算法（智能决策方法、层次分析法、灰色理论、遗传算法、博弈决策、深度学习以及分布式决策方法）、物联制造系统与决策的基础框架、物联制造系统与决策的典型应用等知识模块，将船舶、航天、汽车等制造行业的应用案例融入教学实践中，将基础理论课程教学内容与教学大纲相关联，依托江苏科技大学海洋船舶教学背景，“智能物联制造系统与决策”课程创建了课程培养新目标。

①理解智能决策算法，包括层次分析法、灰色理论、遗传算法、博弈决策、深度学习、分布式决策等算法；合理利用不同决策算法，解决实际工程问题中的决策问题。

②理解实际制造执行系统中的主动感知与动态优化决策问题，建立合适的数学模型，并选取合适的算法解决实际工程问题，制订决策和优化方案。

③理解智能调度算法，包括以搬运载体为核心的主动配送模型、基于物联网的智能调度载体、智能调度方法在物料配送中的应用等；针对不同工程问题的调度问题，制订合理的调度方案并实施。

④掌握物联制造系统智能控制体系的构架，掌握智能物料精准配送方法以及物联制造执行系统自组织优化配置方法，并能根据控制工作逻辑和相关关键技术，设计某一具体物联制造系统的控制体系，能够用任务驱动的制造执行系统动态配置方法解决问题。

让学生能将相关专业知识和数学模型方法，用于智能产品及系统的设计与制造、检测与控制、运维与管理的复杂工程问题的分析与综合；能根据解决方案进行技术参数的设计计算与优化；能够完成系统或工艺流程设计，并体现出创新意识。

2.3 改进实验教学模式

物联网技术在智能制造领域正面临飞速的发展，传统的智能制造实验室需要进行优化，同时将不满足需求的实验项目更新换代，下面从四个层次（如图2 所示）对江苏科技大学智能制造工程系开设的“物联制造系统与决策”课程的实验模式进行改进和升级。

图2 课程实验模式改进措施

①基础性实验：要求学生掌握人工智能算法（智能决策方法、层次分析法、灰色理论、遗传算法、博弈决策、深度学习以及分布式决策方法）的方法步骤并能熟练应用、熟悉物联网技术的通信模块，并能独立完成制造装备互联。教师作为引导者，指出容易忽视的问题；学生作为实践者，占主体地位。如此模式，学生在装备互联的基础上，完成各项基础实验以及采集数据的预处理等工作。

②设计性实验：主要用于培养学生对基础理论知识和实践操作技能的综合能力，提升学生的逻辑思维能力和解决问题的能力。基于前期的基础理论知识，学生独立或者小团队合作完成相对复杂的制造系统的实验项目和物联网模块。仍然采用“教师引导，学生自主实践”的教学模式，当面临设计障碍时，师生互相探讨，教师帮助找出问题，学生独立或者小团队合作寻找解决方案和途径。

③研究创新性实验：学生需要具备扎实的基础理论知识和较强的实践操作技能，以问题为导向，以研究课题为核心，结合物联网制造技术当前研究热点，进行探索和创新性研究。同时，教师给予“物联制造系统与决策”相关课程创新课题支持，推荐优秀学生申报省级以上创新课题。

④学科前沿性研究：随着物联网技术的更新换代，物联制造系统的基础理论和实验室设备也需要与时代接轨，这也就需要区分出优秀学生，让其掌握最先进的芯片、物联网、器件以及嵌入式系统应用等方面的技术，紧跟国际前沿，鼓励学生参加省级、国家级学科竞赛。

3 “智能物联制造系统与决策”课程教学开展

“智能物联制造系统与决策”课程教学开展除了前期在课堂教学中引入新概念或新实例，通过难点和重点讲解引导学生循序渐进地掌握和理解知识点。课程实验作为基础理论知识的扩展和延伸，同时支撑和辅助智能制造专业课程设计、各类学科竞赛、专业综合实训及专业毕业设计，在课程教学开展中起着举足轻重的作用。课程中，教师为引导者，学生为实践主体，并通过个人和小团队的形式，以课题或者学科竞赛来开展，具体来说主要分为以下三个阶段：申请阶段、实践阶段以及课题验收阶段。

3.1 申请阶段

申请阶段，需要整合各类课题申报和学科竞赛渠道，首先发布给学生，接着学生和教师双向选题，选定学生后进行分组并分工。指导教师需对项目的开展方式进行讲解，并对项目的具体内容和要求做详细解读，分析各类课题实验项目和学科竞赛的特点和实践方式、考核方式，帮助学生清晰并明确地了解各类实验项目。

指导教师作为引导者，需结合学生的实际情况和特长，按照团队成员之间相对平衡的原则，进行合理的分组，让学生明确自己的实验内容并分阶段按时完成，同时也可保证学生之间形成良好的竞争机制，让课程和学科竞赛高质量完成。

3.2 实践阶段

实施阶段直接决定实验课题和各类学科竞赛的最终效果，属于实验课程教学中最重要的环节。指导教师需要给予学生准确且积极的引导，同时充分调动学生的主观能动性，保证学生能按时按质完成实验项目的设计与开发。指导教师应该在总体方案设计、设备联网设计、代码调试以及功能测试等方面进行指导，积极解答学生在实验项目实施过程中遇到的难点，顺利推进实验课程的整体教学，保证学生在此过程中得到真正的成长。

3.3 课题验收阶段

实验课题完成后的验收和评估是实验课程教学中必不可少的一环，包括课题项目进展报告和技术报告的提交、项目答辩、项目完成情况评估以及最终的资料归档等工作。项目答辩作为课程验收阶段最重要的环节，关系着整个课题项目的质量评估。指导教师可通过项目答辩，知悉学生的综合能力和团队项目完成情况，并给出改进建议和优化方向，提升学生的综合实践能力以及创新意识。同时指导教师还对团队成员之间的贡献度以及积极程度进行评价，并最终给出实验课程教学考核成绩。

4 结语

本文总结了智能制造工程专业新开课程“智能物联制造系统与决策”教学中存在的理论与实践适配度不高、流程图逻辑不明晰、晦涩难懂、学生学习积极性不高等问题，结合教学现状，从构建课程教学新体系、创建课程培养新目标以及改进实验教学模式三个方面进行了课程教学模式探索，探索内容可支撑各大院校智能制造新专业“智能物联制造系统与决策”新课程的开设。