高职院校智能制造专业课程标准

高职院校智能制造专业课程标准一、课程基本信息项目内容----------------------------------------------------------课程名称智能制造综合应用与实践课程代码（按各校实际编码规则填写）适用专业智能制造装备技术、工业机器人技术、机械制造及自动化、电气自动化技术等智能制造相关专业开课学期第五或第六学期（根据专业人才培养方案调整）总学时（根据专业需求设定，建议不少于120学时）学分（根据总学时及学校学分折算标准确定）先修课程机械制图与CAD、机械设计基础、电气控制与PLC、传感器与检测技术、工业机器人技术基础、计算机网络基础等二、课程性质与定位本课程是高职院校智能制造相关专业的一门核心专业课程，具有较强的综合性、实践性和前沿性。它旨在整合学生前期所学的机械、电气、控制、信息等多学科知识与技能，聚焦智能制造领域的关键技术与典型应用场景，培养学生分析和解决智能制造系统实际工程问题的能力。通过本课程的学习，学生能够系统理解智能制造的内涵、体系结构及关键技术，掌握智能装备、工业数据采集与分析、智能生产过程管控、数字孪生等核心技术的基本应用方法，并能在模拟或真实的智能制造环境中进行简单系统的规划、集成、运维与优化。本课程是连接专业基础课程与岗位综合实践、提升学生职业素养和就业竞争力的关键纽带，为学生未来从事智能制造系统相关的技术岗位工作奠定坚实基础。三、课程目标（一）职业能力目标1.能够识别和描述典型智能制造系统的组成单元、基本功能及工作流程。2.能够按照工艺要求，操作与调试常见的智能装备（如工业机器人、AGV、智能传感器等）完成指定任务。3.能够运用工业数据采集技术，实现对生产过程关键参数的采集、存储与初步分析。4.能够参与智能制造单元或生产线的简单规划、搭建与试运行。5.能够运用相关软件工具，对智能制造生产过程进行简单的调度、监控与质量追溯。6.能够识别智能制造系统常见的故障类型，并进行初步的诊断与排除。7.具备一定的安全生产意识、质量控制意识、团队协作能力和持续学习能力。（二）知识目标1.理解智能制造的定义、特征、发展历程及未来趋势。2.掌握智能制造系统的典型架构（如物理层、网络层、数据层、应用层）及其主要构成要素。3.了解智能装备（工业机器人、CNC、AGV、智能仓储等）的工作原理、技术参数及选用原则。4.理解工业互联网、物联网技术在智能制造中的应用，掌握常见工业数据采集方法与协议。5.了解MES、ERP等管理信息系统在智能制造中的作用及基本功能模块。6.理解数字孪生、人工智能等新兴技术在智能制造领域的应用场景与基本原理。7.熟悉智能制造相关的国家标准、行业规范及安全生产操作规程。（三）素质目标1.培养严谨细致的工作作风和精益求精的工匠精神。2.培养发现问题、分析问题和解决问题的工程实践能力。3.培养良好的沟通表达能力和团队协作精神。4.培养自主学习、勇于探索和创新的精神。5.培养遵守职业道德和行业规范的意识。四、课程内容与学时分配（注：以下模块划分及学时分配为建议，各院校可根据自身实训条件、学生基础及区域产业特点进行调整。）序号课程模块主要学习单元主要学习内容学时分配(理论/实践)------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------1智能制造认知与系统规划1.1智能制造概述智能制造的内涵、特征、关键技术；国内外发展现状与趋势；典型案例分析（如汽车、电子、机械加工）。4/21.2智能制造系统构成与架构智能制造系统的层级结构（物理层、网络层、数据层、应用层）；各层级主要功能与关键技术；系统集成的基本概念。4/21.3智能制造车间规划基础车间布局原则；物流路径规划；人机工程学应用；5S管理在智能车间的实施。2/42智能装备安装与调试2.1工业机器人工作站集成典型工业机器人应用场景（搬运、码垛、焊接、装配）；机器人与外围设备（变位机、工装夹具）的通讯与协调控制；工作站编程与调试。4/122.2智能传感与检测技术应用常见智能传感器（视觉、位移、力觉、温度、振动）的选型、安装与校准；检测数据的实时显示与报警设置。4/82.3AGV与智能仓储系统应用AGV的类型、导航方式、调度系统；智能仓储（立体仓库、堆垛机）的基本构成与工作流程；AGV与仓储系统的对接。2/63工业数据采集与应用3.1工业网络技术基础工业以太网（PROFINET,EtherCAT等）、工业无线网络技术；网络拓扑结构设计；数据传输协议（Modbus,OPCUA/DA等）。4/43.2数据采集与边缘计算数据采集终端（PLC、DCS、工业PC）；边缘计算的概念与应用；数据清洗与预处理方法。4/63.3工业大数据与可视化初步工业大数据的特点；数据存储与管理简介；常用数据可视化工具（如Excel、简易组态软件）的基本操作；生产看板设计与实现。2/44智能生产过程管控4.1MES系统认知与应用MES系统的核心功能模块（计划排程、生产执行、质量追溯、设备管理、库存管理）；MES与ERP、PLM的协同。4/44.2生产计划与调度基于订单的生产计划编制；瓶颈工序分析与调度优化；生产过程跟踪与进度控制。2/44.3智能质量控制与追溯在线质量检测技术；质量数据采集与分析；基于条码/RFID的物料与产品追溯系统。2/45智能制造系统运维与优化5.1智能制造系统故障诊断与维护常见故障类型识别；基于数据的设备健康状态监测；故障诊断与排除方法；预防性维护计划制定。4/65.2数字孪生技术认知与简单应用数字孪生的概念、分类与价值；简单数字孪生模型的构建流程（基于CAD/CAE/VR技术）；数字孪生在虚拟调试、远程监控中的应用。4/45.3智能制造系统能效优化初步生产过程能耗数据采集；能效分析方法；基于数据分析的能耗优化建议。2/26综合项目实践6.1智能制造综合项目规划与方案设计根据给定产品或任务，进行智能制造单元/产线的方案设计，包括工艺规划、设备选型、布局设计等。0/66.2智能制造综合项目实施与运行团队协作完成系统搭建、参数设置、程序编写、联调运行、数据采集与分析、问题处理等。0/126.3综合项目总结与答辩项目报告撰写；成果展示与答辩；经验总结与反思。0/4**合计****(建议)40/80**五、课程实施建议（一）教学方法与手段1.项目驱动与任务引领：以典型智能制造工作任务或实际生产项目为载体，将理论知识与实践技能融入项目实施过程中，引导学生“做中学、学中做”。2.理实一体化教学：打破理论课与实训课的界限，将课堂搬进实训室或工厂，实现理论讲解与动手操作的无缝衔接。3.案例教学法：引入国内外智能制造企业的成功案例或典型应用场景进行分析讨论，增强学生对理论知识的理解和应用能力。4.情境模拟教学：利用虚拟仿真技术或搭建模拟生产线环境，创设接近真实的工作情境，让学生在安全、经济的条件下进行反复练习。5.小组协作学习：鼓励学生以小组形式完成项目任务，培养团队协作能力、沟通能力和解决复杂问题的能力。6.翻转课堂与混合式教学：利用在线学习平台（如MOOC、SPOC）推送预习资料、微课视频等，将知识传授部分置于课前，课堂时间主要用于答疑解惑、技能训练和项目研讨。7.引入企业导师：邀请企业工程技术人员参与教学，分享一线实践经验，指导学生项目实践。（二）教学资源1.教材与讲义：选用或编写体现智能制造最新技术和行业发展、符合高职教育特点的优质教材、项目化讲义或活页式手册。2.数字教学资源：开发或引进与课程内容配套的多媒体课件、微课视频、虚拟仿真软件、动画演示、在线题库等数字资源，建设课程教学资源库。3.实训基地：建设具有代表性的智能制造实训中心或单元，配备工业机器人、AGV、智能传感器、PLC、工业控制网络、MES系统、数字孪生平台等软硬件设备，尽可能模拟真实生产环境。鼓励校企共建实训基地，为学生提供顶岗实习机会。4.师资队伍：打造一支由校内专职教师和企业兼职教师组成的“双师型”教学团队。专职教师应具备扎实的理论功底和丰富的实践教学经验，并定期到企业挂职锻炼；企业兼职教师应具有深厚的行业背景和一线技术经验。（三）考核方式与标准1.考核方式：采用过程性考核与终结性考核相结合的方式，注重能力导向和综合评价。*过程性考核（60%）：包括出勤与课堂表现（10%）、学习任务完成情况（如作业、报告、小组讨论）（20%）、模块技能操作考核（30%）。*终结性考核（40%）：以综合项目实践为主，结合项目方案设计、实施过程、项目报告、成果展示与答辩等进行综合评定。2.评价标准：制定详细的过程性考核评价表和综合项目考核评价标准，明确各考核环节的评分细则。评价主体可多元化，包括教师评价、学生自评与互评、企业导师评价（如有）。3.学业警示：对于无故缺课、未完成关键学习任务或实践操作不合格的学生，应及时进行学业警示并提供辅导，确保达到基本的学习要求。六、课程学业质量评价标准（示例：可针对各主要能力目标设定具体的可观测行为表现）学业质量水平主要表现特征----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------**合格**1.能理解智能制造的基本概念和系统构成。

2.能在指导下完成简单智能装备的操作和基本参数设置。

3.能参与完成指定智能制造单元的部分搭建与调试工作。

4.能运用基本工具进行简单的数据采集和初步分析。

5.能遵守安全操作规程，具有基本的团队协作意识。**良好**1.能较系统地阐述智能制造的关键技术和应用场景。

2.能独立完成常见智能装备的编程、操作与日常维护。

3.能主导完成一个简单智能制造子系统的搭建、调试与运行。

4.能运用专业工具进行数据采集、处理与可视化展示。

5.能发现并初步解决实践中遇到的常见问题，具有较好的沟通协调能力。**优秀**1.能深入理解智能制造的发展趋势及对产业升级的影响。

2.能对复杂智能装备或系统进行故障诊断与排除，并提出优化建议。

3.能独立或作为核心成员完成较复杂智能制造项目的方案设计、实施、优化与总结。

4.能综合运用多学科知识分析和解决智能制造系统中的综合性问题。

5.具有较强的创新意识、组织协调能力和持续学习能力，能指导他人完成部分任务。七、课程实施保障（一）师资队伍保障1.主讲教师应具备机电一体化、自动化、智能制造等相关专业背景，具有3年以上相关教学或企业工作经验，持有相关职业技能等级证书者优先。2.建立教师定期培训和企业实践锻炼制度，鼓励教师参与智能制造领域的技术开发、课题研究和社会服务，不断提升“双师”素质和专业水平。3.聘请企业一线技术骨干、工程师担任兼职教师或校外实习指导教师，充实教学力量。（二）实训条件保障1.配备满足课程教学需求的智能制造综合实训平台，包括但不限于：工业机器人工作站、AGV及智能仓储单元、智能传感检测模块、PLC与工业控制网络实验台、MES教学软件、数字孪生仿真软件、工业数据采集与分析平台等。2.实训设备应保持一定的先进性和完好率，能够反映当前智能制造技术的主流应