智能制造背景下信息化学习环境建设研究

范崇源 颜浦钰 张哲

[摘 要] 在德国工业4.0和美国工业互联网的背景下，“中国制造2025”战略于2015年上半年提出，以强化我国工业基础能力推进我国整体制造水平，加快从“制造大国”向“智造强国”的步伐。在“中国制造2025”的国家战略中，机电类专业的高级技工人才面临很大的缺口，制造型企业需要的是高素质、高技能的综合型人才，因此对高校机电类专业毕业生要求越来越高。在此背景下，伴随着信息时代大数据的飞速发展和变化，教育体系的模式逐渐朝着多元化的方向发展。如何在智能制造的背景下，结合信息化教学辅助工具使高校机电专业实训车间的教育教学能够充分展现出创新能力和实践能力，是如今高校机电类教育工作者的关注的重点。围绕在智能制造背景下信息化学习环境的建设研究，对高校机电类专业教学管理创新与实践展开详细的探究，为今后专业人士进行相关研究提供参考。

[关 键 词] 高校机电类专业；智能制造；信息化；大数据

[中图分类号] G717 [文献标志码] A [文章编号] 2096-0603（2018）30-0234-03

一、引言

在智能制造背景下，为了适应企业对人才培养的需求，中职院校专业技能人才的培养要求越来越高。高校机电类专业教育和教学管理体制，更需要不断改革与完善，以满足社会不断进步对高级技工人才培养的需求。但是我国教育体制有着自己的特点，主要是过于注重学生的理论知识灌输，理论和实训的结合培养能力还有所欠缺。即使有的特色专业已经有相关实训场地，但是实训并没有跟企业的实际场景有所关联，而且实训过程的管理也比较教条，无法让学生和教师真正地参与到实训过程中。针对如上人才培养目标，高校需要针对性地提出系统和科学的整改措施以提高教师的教学水平，提高学生的综合素质，这些手段可以通过信息化来规划教学流程，可以保证高校实训车间管理水平走上信息化管理的科学发展之路。

二、机电类专业在实训过程中存在的问题

（一）学生课堂学习效率不高

在我国，虽然每年都会产生一定数量的毕业生，但是毕业生在创新能力、工作技能、实践能力上与国际水平还存在明显差距。高素质人才的缺失使我国制造业的生产技能落后，生产质量不达标，生产过程中问题不断，难以与国际水平接轨。根据多年的教学工作总结和提炼，发现大多数高校的机电专业学生在实训过程中都存在着一些共性问题，比如在实训课之前课堂操作任务都是教师在开课前通过表格或者纸质文档分配的。学生实际操作过程只有纸质的工艺指导，易丢失及损坏且不利于查找，学生实际操作过程的数据无反馈，不知道加工过程中机床产生的生产数据，当出现次品时对加工过程无有效追溯。无法对机床的状态实时了解，无法有效地判断机床的报警状态，出现异常报警的时候主要是靠自己寻找教师或者靠电话寻找教师，导致效率低下且产生一定的教学成本。

（二）教师教学效果不好

由此看来，培养出高素质、高水平的高级技工人才的任务已经迫在眉睫。这就要求我国高校在教学过程中将教学目标落实到学生实训过程中，使学生在实训过程中可以充分地领会每个知识点。在实践为主的高校教学专业中，在高校机电专业的教学中，由于信息化的缺失，造成只有教师课中巡检的时候才能了解不同学生的学习情况，导致信息闭塞，教师无法根据实时教学情况动态调整教学计划；目前给学生提供的工艺指导文件主要还是纸质文件，容易丢失损坏，且查询使用起来效率较低；课堂的教学计划和机床的分配主要是教师在班级口述，学生容易遗忘且计划很难有效追溯；学生之间沟通交流比较少，无法有效地促进其沟通交流互动。如上所述在教学过程一些管理的缺失就导致教师在教学过程的效果没有达到预期效果。

（三）教育教学过程改革缺乏数据基础

目前的机电专业教学模式较为传统，主要还是重结果不重过程，缺乏有效的监管手段，校方领导对教学质量无有效统计分析的依据，主要还靠学期中和学期末的成绩单，出现教学质量问题无法及时有效地做出调整。校方领导的一些量化指标成为教师主要关心的方向，而不是把精力放在教学质量上面，导致教学质量下降；校方领导缺乏有效的统计分析数据对教师进行考评。学校不能给学生和教师提供信息化的教学工具和手段，对实训过程信息化的建设缺乏一定的理解。这些问题都是我国机电专业教育面临的现实。我们要通过教学“过程”信息化，联系实际的实训教学解决实训过程教学信息化监管缺失的问题，将原本的教学方法通过信息化作出改进，结合信息化建设出基于教学过程管理的信息化平台。

三、基础理论的研究

（一）生产数据及设备状态信息采集分析管理系统（Manufacturing Data Collection & Status Management）定义

主要用于采集数控机床和其他生产设备的工作和运行状态数据，通过数据实现对设备的监控，并对采集的数据进行分析处理。MDC通过与机床数控系统、PLC系统以及机床电控部分的智能化集成，实现对机床实时数据的自动采集，有效地保障了数据的实时性和准确性。在数据分析方面，MDC提供专业化的分析和处理，个性化的数据处理和丰富的图形报表展示，对机床和生产相关的关键数据进行统计和分析，如开机率、主轴转速、主轴负载、故障分析、设备综合利用率（OEE）、设备生产率、零部件合格率、质量百分比等。精确的数据及时传递并分散到相关流程部门处理，实时引导、响应和报告车间的生产动态，极大地提升了解决问题的能力，推进了企业车间智能制造的进程。

（二）MDC设计原理

目前实训车间大多数机床属于Fanuc、Siemens、Mazak、Dmg等主流的品牌型号，这些机床大多数通过串口或者网口来进行通讯。因此采集软件架构设计通过轮询模式，串口和網络通信时都使用这种控制模式。内部将机床等设备都虚拟成IDevice设备驱动。当有多个设备连接到通讯平台时，通讯平台会轮询调度设备进行通讯任务。在某一时刻只能有一个设备发送请求命令，等待接收返回数据，这个设备完成发送、接收（如果遇到超时情况，则自动返回）后，下一个设备才进行通讯任务，依次轮询设备。每个设备的通讯都遵循轮询排队的原则。

（三）数据监控流程设计

通过上面章节中运行机制的设计，将实时采集到的数据通知到数据展示模块，内部通过IService接口用于实时数据拉取，采集软件内部再实现一个服务器用于接收显示客户端的连接，将数据进行实时的传输。当读取设备数据发生变化则通知数据库处理程序进行数据入库。

四、智能制造背景下信息化环境建设策略

本课题致力于为机电类专业建立一套基于教学过程大数据的教学管理平台。该系统以数据采集为基础，立足于实训过程管理，构建跟日常教学业务相关联的课堂教学信息化管理新模式。通过以下策略基于信息化对高校机电专业的教学作出改革：

（一）提高師资水平，建设一流的教师队伍

在日常的教育教学工作中，只有教师的教学水平得到提升，才能更好地给学生的学习提供更多、更有效的帮助与指导。由此教师通过基于大数据的教学过程管理平台辅助教学。同时，学校自己也选派出部分教师到一些知名企业加强学习，向企业中有多年工作经验的工作人员学习更多经验，更多知识。学习更多，储备更多，把学习过来的经验、知识理论更新到学校教学系统。实训教师教学成果大多来源于现场教学数据的收集。因此在构建基于教学过程大数据管理平台的课堂教学模式下，根据校方的实际教学目标，要做到实训过程机床产生的数据可采，机床设备实时状态可视化，实际教学情况可视化，也是本课题的目标诉求之一。对教课过程认真负责，教研成果显著，教学水平高的教师要给予奖励。同样，水平欠佳，不尽职尽责的教师，校方也要做出相应的处理措施，这些奖惩措施都需要通过信息进行统计分析实现绩效考核。

（二）构建互帮、互助、互学的创新式实践教学

我国的经济发展需要高职类院校不断输送高级专业技工型人才。现代社会中技术的更新日新月异。这对高校也提出了很高的要求，高校只有根据社会的发展合理地调整自己的教学风格和手段，才能更好地适应社会的发展。高校需要改变原有观念，改变传统死板的“填鸭式”的教学方式，让学生能够尽早熟悉生产制造型企业的业务场景和工作环境，这样不仅可以有效地培养学生的实际动手能力，也能够培养教师的综合职业能力和职业素养。理论知识与实训教育一样重要。通过信息化手段可以给予学生更多自主学习的空间和机会，充分发挥学生个体的主观能动性，引导学生主动参与到教学过程中，主动汲取知识，而不是被动接受。教师在教育教学过程中，适当地给予引导与帮助。提出教学方案和课题时，要根据学生的实际情况合理安排，并且要注意培养学生的实践能力，对课本中落后的内容、死板的教学方式等方面作出改进。在教学中，多使用信息化模型，通过信息系统辅助有效地提升师生互动效果，提升学生和现场设备的互动。也可以利用多媒体等技术，尽可能地使知识变得立体，让学生在操作中认识细节，学会操作，全方位地实现教学质量的提升。

（三）深化教育实践改革

在教学过程中，通过采集实训过程中产生的数据并通过对数据的采集、加工、处理、分析考查学生基础技能掌握的变化曲线。通过教学过程大数据进行统计分析，进而判断不同班级、不同时间段、不同教师、不同学生的教和学质量，为抓好教学质量提供数据依据。通过教学过程大数据分析进一步丰富教育的内涵，有效地让大数据赋予教学过程管理新内涵。通过实训现场的信息化终端在基础的课程与专业课程上对学生进行指导。在学习知识与技能时也要多给学生创造车间实训的机会。通过理论课训练初步掌握基础技能，通过信息化在实训课的实训可以使课堂上的学习技能得到巩固，全面提高学生的综合技能。

五、研究成果

（一）理论成果

形成以数据为基础的课堂教学模式。形成实训过程数据—教学准备—数据分析闭环滚动管理教学模式。把智能工厂的管理理念和场景带入校园，让学生在学校就感受到企业的运营生产模式，实现产学研的深度结合。改变学生被动学习的学习方式，建立小组合作学习模式，使学生在小组学习的过程中享受学习，主动接受。使用信息化系统形象生动地展示教学目标，实现有效的人机互动、师生互动。建立智能制造背景下的信息化学习模式并且让教育管理者用数据决策，数据说话。

（二）实践成果

学生的课堂效率提高了，学生的课业负担减轻了。提高了教师实施课堂教学改革的能力，打造了一只善于总结、善于研究的科研型教师队伍。高素质的教师队伍建设是加强实践教学建设的重要举措。

六、结束语

综上所述，虽然高校机电类专业在教育教学常规工作方面已经逐渐完善，但在教学过程管理、师资队伍的水平、教育教学模式以及课程的结构、教学方向等方面还存在不少问题。所以，想要健康高效地发展高校机电类专业的教育水平，结合智能制造背景下信息化学习环境的建设将是一条必经之路。以数据为基础，过程管理为核心不断完善高校机电类专业的教学管理水平和学生实践能力，为高校机电类专业的教育事业整体的发展作出巨大的贡献。

参考文献：

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