智能产线生产性实训教学设计探讨

智能产线生产性实训教学设计探讨

高淼 蒋芬 肖志余

武汉软件工程职业学院机械工程学院 430205

摘要：武汉软件工程职业学院智能制造教研室机械制造及自动化专业，依托武汉智能制造公共实训平台，以真实的智能制造生产线加工项目为载体，对《智能产线生产性实训》课程进行教学改革，融合岗课赛证，培养高素质复合型技术技能人才，适应智能制造领域多工科融合的新要求。

关键词： 岗课赛证 智能产线 教学设计

智能制造及高端装备产业在实现中国制造由大到强的转变中肩负重要使命。国家、省、市在“十四五”规划和2035年远景目标纲要中明确提出：着力发展智能装备，强力推进制造强国战略，促进中国制造业智能化转型升级。^[1]武汉软件工程学院机械制造及自动化专业，依托智能制造公共实训平台， 改革”智能产线生产性实训”课程，利用本校智能制造产线，培育智能制造高技能紧缺型人才。

一、教学分析

《智能制造产线生产性实训》是智能制造专业群高层拓展课程，以项目二任务二——产线联调故障排查环节为例，改革课程教学。本部分内容前接产线仿真，后续产线联动，是智能加工的关键技能点。对接课岗赛证，结合1+x职业技能标准，校企合作开发实训教材，配备数字化资源包授课对象为高职机械制造及自动化专业订单班大二学生，他们已经掌握基础的PLC、工业机器人、数控加工等技术，但是需要塑造产线调试工程思维，加强产线实战技能，规范岗位操作意识，培养团队合作和工匠精神。

基于学情分析，确定教学目标和教学重难点， 教学重点为产线故障查找的方法与步骤，教学难点为正确排查产线中RFID故障。

二、教学策略

1.教学组织

以国产大电机C919电机轴加工的智能产线调试为任务载体^[2]，以学生为主体，采用行动导向、合作学习等多种方法，做中学，做中思，营造团结就是力量、劳动创造价值的情感共鸣氛围。

2.教学手段

采用数字化双胞胎软件、云端U盘、排故口诀，规范产线故障排查方法，破解教学重点，培育学生对智能制造发展方向的道路自信。

三、教学过程

课前，学生登陆云课堂，完成智能产线上C919电机轴加工的视频打卡任务，了解产线生产流程，进行产线排故课前测，小组完成岗位分工。结果显示学生清楚产线结构及各模块功能，但故障排查方法不清楚，特别是RFID系统不会排故。教师聚焦本次产线联调重难点为RFID系统排故。

课中：以入产线——查产线——调产线——验产线为教学活动主线。

熟记安全入产线

同学一起背诵安全守则，签订安全协议，戴好安全帽，整理着装，分组入岗。

数字孪生查产线

启动产线，打开数字孪生软件，物料盘没有按照规定进入机床加工，直接流走，故障发生。教师引导学生小组讨论列举故障模块，引导总控组上传数字孪生软件的信号记录。各小组挨个排查，确定故障为RFID模块，突出学习重点。

云端U盘调产线

教师引导学生明确RFID在产线上的功能；运用云端U盘的排故资源，进行小组自查，互查，排除故障；归纳排故口诀。学生掌握RFID系统故障原因，查出本次故障为IP地址设置错误，改正地址，即可排除故障，破解学习难点。

组间合作验产线

学生运用排故口诀，组内分工协作，依次排除预设的RFID故障，组间团结合作，实现产线联动。

课后 学生登陆云课堂，上交联调实训报告，正确完成赛题和考证的相关调试题目。教师将根据课前测、评星情况、实训报告、赛证项目给出综合成绩，评出联调能手。

表1 考核内容

四、教学反思

1.教学评价

通过课前、课中、课后分阶段，进行过程性评价；通过实训教师、学生小组、主讲教师，进行多主体评价；通线上平台学习记录与线下课堂学习效果结合，实现线上线下综合评价^[3]；将课堂学习表现与课后参与竞赛情况结合，进行赛证促学；进行全方位过程性多元化过程考评。

2.教学效果

构建课前、课中、课后的学习结构，分组定岗，全员驱动，预测教学项目完成，教学目标达成。

3.特色创新

对接岗课赛证，将复杂的智能产线分模块分小组分岗位调试，化整为零，联零为整，体现职教特色。同时教学内容层层推进，过程化激励学生，凸显学生主体。

参考文献：

[1]孙亚婷,杨培,胡中扬,魏蝶.厚积薄发,未来可期——2021中国智能制造100指数研究报告[J].企业管理,2021(08):11-16.

[2]张鑫,李国斌,高亚非,熊艳华,刘宁.基于伺服电机部件加工的智能制造生产线设计[J].制造技术与机床,2021(08):197-202.

[3]马晓莉.以智能制造产线为载体的可编程控制器应用技术课程改革探索[J].中国教育技术装备,2019(23):95-97.

基金项目： 2019 年武汉市高校教学研究项目《智能制造背景下高职机自人才培养研究》（课题编号：2019118）

作者简介：高淼（1984.10-），女，讲师，武汉软件工程职业学院机械工程学院智能制造教研室主任，长期从事机械制造与自动化专业的建设工作，研究方向：数控加工编程、PLC电气控制、工业机器人。

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