智能制造系统设计教学大纲

《智能制造系统设计》课程教学大纲课程名称智能制造系统设计DesignofIntelligentManufacturingSystem开课单位********课程性质****课程类别*******课程代码********学分3总学时48理论学时40实验学时8上机学时实践学时适用专业智能制造工程先修课程高等数学、线性代数、概率论与数理统计、机械制造技术、控制工程基础等授课语言中文一、课程简介（一）课程中文简介“新一代人工智能正在全球范围内蓬勃兴起，要以智能制造为主攻方向，促进我国产业迈向全球价值链中高端”。《智能制造系统设计》是智能制造专业的核心课程。本课程全面贯彻教育部提出的“推动现有工科交叉复合、工科与其他学科交叉融合、应用理科向工科延伸，形成新兴交叉学科专业，培育新的工科领域”的政策，促进人工智能赋能传统制造。该课程以“深度运筹学”为理论基础，打破制造、管理中的信息孤岛，形成智能制造系统设计体系。通过该课程的学习，掌握智能制造体系统设计的基本理论和基本方法。了解智能制造在国内外的历史及现状，理解智能制造的发展趋势，明确制造系统核心为关系研究。通过智能制造系统设计基础的学习，掌握智能制造体系设计的数学基础掌握智能制造体系设计的底层建模逻辑。通过智能制造体系设计目标学习，掌握设计落脚点是质量、效率与安全，并最终落实到产品成本上，熟悉工厂运行的主要管理体系及法规要求，掌握发现问题与设计约束方法。通过设计对象—智能制造模块的学习，掌握智能制造体系基本组成及要求，各模块的运行原理、机制及软硬件，不同类型制造企业的运行特点，熟悉各模块的衔接。通过设计方法—深度运筹学的学习，掌握以运筹学为底层逻辑，复杂网络建立系统模型，通过图深度学习寻找智能制造系统的“满意解”，从而创新系统运行准则，掌握相应的设计方法及优化方法。通过智能制造设计过程的学习，掌握以8D报告为模板的智能制造体系设计步骤，理解智能制造系统的MES、ERP、APS，CRM，WMS、PLM等构成的多尺度复杂网络，围绕生产调度优化、物流路径规划、客户关系优化、产品研发以及网络安全等，掌握智能制造的工业数据管理、工业信息安全和二次开发。通过对工业数据的挖掘和深度学习，掌握以深度运筹为核心、Pytorch为平台的智能制造系统设计项目。（二）课程英文简介"Thenewgenerationofartificialintelligenceisboomingaroundtheworld,anditisnecessarytotakeintelligentmanufacturingasthemaindirectiontopromoteChina'sindustrytothemiddleandhighendoftheglobalvaluechain."IntelligentManufacturingSystemDesignisthecorecourseofintelligentmanufacturing.ThiscoursefullyimplementstheMinistryofEducation'sproposalof"promotingthecross-compoundingofexistingengineering,thecross-integrationofengineeringandotherdisciplines,theextensionofappliedsciencetoengineering,theformationofemerginginterdisciplinarymajors,andthecultivationofnewengineeringfields",andpromotesartificialintelligencetoempowertraditionalmanufacturing.Thiscourseisbasedonthetheoryof"deepoperationalresearch",breakingtheinformationislandinmanufacturingandmanagement,andformingthedesignsystemofintelligentmanufacturingsystem.Throughthestudyofthecourse,thestudentsmasterthebasictheoryandbasicmethodofitsdesign.Andtheygraspthehistoryandstatusquoofintelligentmanufacturingathomeandabroad,graspthedevelopmenttrendofintelligentmanufacturing,andmasterthecoreofmanufacturingsystemistherelationshipresearch.Throughthestudyofthedesignbasisofintelligentmanufacturingsystem,masterthemathematicalbasisandtheunderlyingmodelinglogic.Throughthedesigngoallearningofintelligentmanufacturingsystem,masterthedesignfocusisquality,efficiency,safetyandtheproductcost,graspthemainmanagementsystemandregulatoryrequirementsoffactoryoperationandmasterthemethodoffindingproblemsanddesignconstraints.Throughthestudyofdesignobject-intelligentmanufacturingmodule,theygraspthebasiccompositionandrequirementsofintelligentmanufacturingsystem,operationprinciple,mechanismandsoftwareandhardwareofeachmodule,operationcharacteristicsofdifferenttypesofmanufacturingenterprises,andgetfamiliarwiththeconnectionofeachmodule.Throughthestudyofthedesignmethod-deepoperationsresearch,mastertheestablishmentofsystemmodelswithcomplexnetworksbasedontheunderlyinglogicofoperationsresearch,andfindthe"satisfactorysolution"ofintelligentmanufacturingsystemthroughgraphdeeplearning,soastoinnovatetheoperatingcriteriaofthesystemandmasterthecorrespondingdesignmethodsandoptimizationmethods.Throughthelearningofintelligentmanufacturingdesignprocess,masterthedesignstepsofintelligentmanufacturingsystembasedon8Dreportasatemplate,masterthecomplexnetworkstructuredesignstepsofintelligentmanufacturingsystem,masterthecorrespondingdesignmethodsandoptimizationmethods.Understandthemulti-scalecomplexnetworkofMES,ERP,APS,CRM,WMS,PLMandothercomponentsofintelligentmanufacturingsystem,andmastertheindustrialdatamanagement,industrialinformationsecurityandsecondarydevelopmentofintelligentmanufacturingaroundproductionschedulingoptimization,logisticspathplanning,customerrelationshipoptimization,productresearchanddevelopment,andnetworksecurity.Throughminingindustrialdataanddeeplearning,mastertheintelligentmanufacturingsystemdesignprojectwithdeepoperationresearchasthecoreandPytorchastheplatform.二、课程目标及其对毕业要求的支撑（一）课程目标通过该课程的学习，能运用智能制造系统设计的基本理论和基本方法，全面落实习近平总书记要求：要以智能制造为主攻方向，促进我国产业迈向全球价值链中高端。能运用工厂运行的主要管理体系及法规要求，提出问题与设计约束。熟悉智能制造体系基本组成及要求，能运用以深度运筹学为底层逻辑，复杂网络建立系统模型，通过图深度学习寻找智能制造系统的“满意解”，从而提出系统运行的新准则。能运用以8D报告为模板的智能制造体系设计步骤，确定智能制造系统构成的多尺度复杂网络，具备以深度运筹为核心、Pytorch为平台的智能制造系统设计项目的能力。课程目标1（知识目标）：能够运用智能制造系统设计的基本理论和基本方法；课程目标2（能力目标）：能设计以深度运筹为核心的智能制造系统设计开发项目；课程目标3（素质目标）：能够以深度运筹学为底层逻辑，建立系统复杂网络模型。（二）课程目标对毕业要求的支撑毕业要求毕业要求分解指标点课程目标1.工程知识：能够将数学、自然科学、计算、工程基础和专业知识用于解决智能制造领域的复杂工程问题。1.4掌握解决工程问题的基本思路和方法，具备综合应用智能制造工程专业知识解决复杂机械系统工程技术领域的复杂工程问题的能力。12.问题分析：能够应用数学、自然科学和工程科学的第一性原理，识别、表达并通过文献研究分析智能制造领域中的复杂工程问题，综合考虑可持续发展的要求，以获得有效结论。2.3认识到智能制造工程技术复杂工程问题解决方案的多样性，能够借助文献研究，分析智能制造工程技术复杂工程问题的影响因素，并获取有效结论。23.设计/开发解决方案：能够针对智能制造领域中的复杂工程问题开发和设计解决方案，设计满足特定需求的系统、单元（部件）或工艺流程，体现创新性，并从健康与安全、全生命周期成本与净零碳要求、法律与伦理、社会与文化等角度考虑可行性。3.2能够针对智能制造工程技术复杂工程问题进行智能制造系统的开发和优化，提出合理的设计、运行与管理技术方案，并体现创新意识。35.使用现代工具：能够针对智能制造领域的复杂工程问题，开发、选择与使用恰当的技术、资源、现代工程工具和信息技术工具，包括对复杂工程问题的预测与模拟，并能够理解其局限性。5.1具备以深度运筹为核心、Pytorch为平台的智能制造系统设计项目的能力。28.个人与团队：能够在多样化、多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。8.3能够在多学科背景下的团队中，作为负责人，熟悉本专业相关的跨学科领域的基本理论，有效组织、协调团队工作，并进行合理决策。39.沟通：能够就智能制造领域的复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令；能够在跨文化背景下进行沟通和交流，理解、尊重语言和文化差异。9.2具备一定的国际视野，能够阅读并理解外文科技文献，了解专业领域的国际发展趋势，较熟练地使用外语进行沟通和交流。110.项目管理：理解并掌握智能制造领域工程项目相关的管理原理与经济决策方法，并能够在多学科环境中应用。10.1掌握工程管理的相关原理知识和经济决策方法，了解智能制造系统中涉及的工程管理与经济决策问题。三、课程教学内容第一章绪论—制造系统核心关系研究教学目的与要求：通过绪论讲解，掌握智能制造在国内外的历史及现状，理解智能制造设计与产品设计的差异，明确深度运筹是系统设计的底层逻辑，智能制造系统设计关键。教学重点与难点：重点：系统设计的底层逻辑难点：系统设计的关键支撑的课程目标：本章支撑课程目标1（“能够运用智能制造系统设计的基本理论和基本方法”）第一节智能制造系统设计现状一、智能制造系统设计现状二、智能制造系统设计面临的问题第二节智能制造系统设计的底层逻辑一、图论是智能制造系统设计的基石二、运筹学是智能制造系统设计的底层逻辑第三节智能制造系统设计的关键一、异构张量—实现四流融合二、标签—利用经验提升预测能力三、中心性—量化节点重要程度四、层析池化—多级网络的信息汇聚五、图预测—智能制造系统的求解工具六、符号回归—发现大数据中的深层规律第二章智能制造系统设计基础教学目的与要求：通过智能制造系统设计基础的讲解，理解智能制造体系的复杂网络结构，掌握智能制造体系设计的基本理论和底层逻辑。教学重点与难点：重点：运筹学难点：复杂网络支撑的课程目标：本章支撑课程目标1（“能够运用智能制造系统设计的基本理论和基本方法”）第一节数学简介一、数学全貌，尤其是《高等数学》之后的近现代数学；二、现代数学在智能制造系统中的基本原理和核心概念；三、数学方法在制造过程优化、生产计划与调度、质量控制等方面的具体应用。第二节图论一、图论基本概念和实际应用中的含义；二、图的分类、性质及在智能制造中的具体应用；三、复杂图与简单图在复杂网络中嵌入；四、谱图论的基础知识，分析和优化网络结构。第三节随机过程一、随机过程的基本定义、分类和性质；二、常见随机过程模型及应用场景；三、随机过程的统计特性及动态行为；四、随机微分过程建模。第四节复杂网络一、复杂网络的基本概念与特征；二、复杂网络分析；三、异构张量与网络构建。第五节运筹学一、运筹学简介-理论基础；二、运筹学的核心-八大分支；三、运筹学应用的方法。第六节力学简介一、基础力学；二、固体力学；三、振动力学；四、流体力学；五、流变学；六、热力学；七、本构建模法则。第7节振动与噪声一、振动系统力学模型-基本元素；二、建立振动微分方程-拉格朗日方程法；三、振动系统固有特性-如何分析；四、振动系统隔振-降低振动危害；五、噪声分析基础-基本物理量；六、噪声评价与降噪-减少噪声影响；七、振动与噪声在智能制造中应用-工业的耳朵。第8节数字图像处理一、数字图像的基本概念；二、数字图像处理的主要算法。第三章设计目标-发现问题与设计约束教学目的与要求：智能制造系统设计的目标是提高质量、效率与安全，并最终体现在运营成本上。通过本章学习，熟悉质量、效率、安全与成本的基本概念、评级标准和分析工具，能够提取系统的问题并为设计设置优化条件，从而找出智能制造系统的断点。教学重点与难点：重点：系统分析工具难点：提取系统问题支撑的课程目标：本章支撑课程目标1（“能够运用智能制造系统设计的基本理论和基本方法”）第一节质量工程一、质量体系简介-保证生产效果；二、质量体系内容-7大原则；三、质量体系5大工具；四、质量管理7大工具；五、CPK过程能力指数。六、质量工程与智能制造的关系-提取质量问题第二节工业工程一、工业工程的核心-提高整体效率；二、工业工程的关键-八大浪费；三、工作研究的方法与技术-发现问题；四、现场改善-确定问题背后的问题；五、制程防呆-避免问题。六、工业工程与智能制造的关系-提取效率问题第三节安全工程一、安全事故的分类以及企业中伤亡程度的界定；二、多数学交叉的安全评估方法；三、事故树中的事件和逻辑门的定义及作用；四、能量法在安全工程中的重要作用；五、安全工程与智能制造的关系-提取安全问题。第四节成本管理一、公司种类及承担责任。二、成本分析方法。三、成本管理工程与智能制造的关系-提取竞争力问题。第四章设计对象—智能制造模块教学目的与要求：通过智能制造模块的讲解，掌握智能制造体系基本组成及要求，各模块的运行原理、机制及软硬件，不同类型制造企业的运行特点，熟悉各模块的衔接。教学重点与难点：重点：智能制造体系基本组成及要求难点：各模块的运行原理、机制及算法支撑的课程目标：本章支撑课程目标2（“能设计以深度运筹为核心的智能制造系统设计开发项目”）第一节ERP一、ERP的基本概念、理论和算法二、ERP对物质资源、资金资源和信息资源管理。第二节MES一、MES的基本概念、理论和算法二、MES对制造过程的整体评测和优化第三节APS一、APS的基本概念、理论和算法二、业务模型、模拟及数学算法。第四节WMS一、WMS的基本概念、理论和算法；二、虚仓管理、即时库存管理及物流成本管理。第五节PLM一、PLM的基本概念、理论和算法；二、产品生命周期项目管理；三、数字化仿真和保密管理。第六节CRM一、CRM的基本概念、理论和算法二、客户关系管理、4P及分析。第五章设计方法—深度运筹学习教学目的与要求：深度运筹学理论是智能制造设计的方法基础，它以运筹学为底层逻辑，复杂网络建立系统模型，通过图深度学习寻找智能制造系统的“满意解”，从而创新系统运行准则。教学重点与难点：重点：深度运筹学难点：图神经网络支撑的课程目标：本章支撑课程目标3（“能够以深度运筹学为底层逻辑，建立系统复杂网络模型”）第一节算法一、常见的深度学习算法；二、算法的改进。第二节图神经网络一、图深度学习入门；二、图神经网络模型；三、训练和优化图神经网络；四、应用图神经网络。第三节深度运筹学一、深度运筹学的概念；二、深度运筹学的作用；三、深度运筹学实例应用。第四节学习平台Pytorch一、Python和PyTorch的基本概念；二、Python和PyTorch的安装及运行。第六章设计过程—8D报告教学目的与要求：通过对质量体系中问题整改方法8D报告的讲解，掌握智能制造体系的设计步骤，掌握相应的设计方法及优化方法。教学重点与难点：重点：8D报告难点：智能制造的调研支撑的课程目标：本章支撑课程目标3（“能够以深度运筹学为底层逻辑，建立系统复杂网络模型”）第一节8D报告一、8D报告中的基本步骤和质量工具二、8D报告实例第二节设计过程一、调研二、蓝图三、实施四、上线优化五、持续改进四、实验（实践）环节及要求无五、课程思政育人（一）课程思政教学总体设计思路（200-300字）该课程从习近平总书记的要求“新一代人工智能正在全球范围内蓬勃兴起，要以智能制造为主攻方向，促进我国产业迈向全球价值链中高端”入手，强化学生的使命担当。通过讲解党的二十大报告中坚持把发展经济的着力点放在实体经济上，推进新型工业化，加快建设制造强国、质量强国、航天强国、交通强国、网络强国、数字中国；学习党的二十届三中全会提出的“新质生产力是创新起主导作用，摆脱传统经济增长方式、生产力发展路径，具有高科技、高效能、高质量特征，符合新发展理念的先进生产力质态”；全面贯彻教育部提出的“推动现有工科交叉复合、工科与其他学科交叉融合、应用理科向工科延伸，形成新兴交叉学科专业，培育新的工科领域”