張冠男 崔立鵬

（天津輕工職業(yè)技術(shù)學(xué)院 天津市 300350）

1 智能制造背景下工業(yè)機(jī)器人的發(fā)展?fàn)顩r

智能制造以新的數(shù)字信息技術(shù)為基礎(chǔ)，將人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新一代信息技術(shù)與設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、管理、服務(wù)等制造活動(dòng)的各個(gè)環(huán)節(jié)融合，構(gòu)造出具有感知意識(shí)的新型智能工廠，定制化生產(chǎn)，并且能對(duì)生產(chǎn)全流程業(yè)務(wù)進(jìn)行精準(zhǔn)預(yù)測(cè)及調(diào)度。

2015年5月，國(guó)務(wù)院印發(fā)《中國(guó)制造2025》戰(zhàn)略規(guī)劃，旨在通過(guò)“三步走”實(shí)現(xiàn)制造強(qiáng)國(guó)的戰(zhàn)略目標(biāo)。智能制造已成為中國(guó)制造業(yè)領(lǐng)域優(yōu)先發(fā)展的關(guān)鍵點(diǎn)，是我國(guó)新一輪產(chǎn)業(yè)革命的機(jī)遇期。作為智能制造的基礎(chǔ)支撐裝備，機(jī)器人被譽(yù)為“制造業(yè)皇冠頂端的明珠”，是制造業(yè)發(fā)展水平的重要標(biāo)志。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，工業(yè)機(jī)器人的應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)大，從傳統(tǒng)的汽車(chē)及零部件加工，機(jī)械加工，電子電氣行業(yè)到核能、航空、航天、醫(yī)藥、生化等高科技領(lǐng)域?？傊?，工業(yè)機(jī)器人技術(shù)在中國(guó)制造2025 的實(shí)現(xiàn)中扮演著重要的角色。

表1：解釋的總方差

表2：命名后的旋轉(zhuǎn)成份矩陣a

另外，近年來(lái)人力成本的上升令制造業(yè)的利潤(rùn)不斷被侵蝕，以機(jī)器人替代人的趨勢(shì)不可避免。在“機(jī)器換人”等現(xiàn)象日漸普及的今天，企業(yè)對(duì)智能制造人才的需求日益強(qiáng)烈，這給高職院校人才的培養(yǎng)帶來(lái)新的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。在“智能制造”和“中國(guó)制造2025”的時(shí)代背景之下，高職院校應(yīng)及時(shí)調(diào)整工業(yè)機(jī)器人技術(shù)專業(yè)等智能制造相關(guān)人才的培養(yǎng)目標(biāo)，來(lái)應(yīng)對(duì)智能制造高端人才技術(shù)短缺的問(wèn)題。

2 工業(yè)機(jī)器人專業(yè)崗位調(diào)研

工業(yè)機(jī)器人職業(yè)能力指標(biāo)體系包括通用能力及29 條崗位職業(yè)能力，涵蓋了當(dāng)前工業(yè)機(jī)器人熱門(mén)崗位，為提高調(diào)查的敏感度和可信度，問(wèn)卷是29條崗位職業(yè)能力指標(biāo)按照 10級(jí)李克特量表（10-point Likert scale）的形式發(fā)放，按照職業(yè)能力的重要性共設(shè)十個(gè)等級(jí)，1分表示非常不重要，10 分表示非常重要。

京津冀地區(qū)工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)依托豐富的高校和中科院自動(dòng)化研究所等資源，承接一大批科技成果轉(zhuǎn)化項(xiàng)目，并在此支撐下發(fā)展出特色機(jī)器人產(chǎn)業(yè)，主要企業(yè)覆蓋領(lǐng)域包括工業(yè)機(jī)器人及其自動(dòng)化生產(chǎn)線、工業(yè)機(jī)器人集成應(yīng)用、工業(yè)機(jī)器人技術(shù)咨詢等產(chǎn)品和服務(wù)。面向京津冀地區(qū)工業(yè)機(jī)器人行業(yè)企業(yè)與研究院校發(fā)放350 份調(diào)查問(wèn)卷，收回有效306 份問(wèn)卷，其中研究類(lèi)占13.4%，制造類(lèi)占25.82%，應(yīng)用類(lèi)占26.14%，維修類(lèi)占18.63%，銷(xiāo)售類(lèi)占16.01%。

表3：成份得分系數(shù)矩陣

3 因子分析

因子分析（factor analysis）模型可以將多維指標(biāo)濃縮為少數(shù)幾個(gè)因子變量，實(shí)現(xiàn)了降維分析的目的，每個(gè)變量都還具有可解釋性。具體思路如下：

式中，f1，f2，…，fm為主因子，分別反映某一方面信息的不可觀測(cè)的潛在變量； 為因子載荷系數(shù)，是第i 個(gè)指標(biāo)在第j 個(gè)因子上的負(fù)荷。

為檢測(cè)各分量表中數(shù)據(jù)信度是否達(dá)標(biāo)，計(jì)算Cronbach's α（克朗巴哈）系數(shù)為0.896＞0.8，接近于0.9，說(shuō)明本次問(wèn)卷中量表信度較好。

通過(guò)對(duì)29 個(gè)變量，進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的處理，初步分析數(shù)據(jù)。觀察其均值，方差，偏度，峰度等數(shù)量。電氣控制、編程控制、伺服電機(jī)、電工電子、自動(dòng)控制等專業(yè)能力要素均值較高，均大于8，標(biāo)準(zhǔn)差較低，小于1.5，峰度小于0，為平頂峰，總體數(shù)據(jù)分布與正態(tài)分布相比較為平坦，這些指標(biāo)為學(xué)生的重要能力要素。而三維建模、運(yùn)動(dòng)動(dòng)力、軟件開(kāi)放、算法設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)挖掘、幾何圖形等指標(biāo)要素，均值較低，均小于5，標(biāo)準(zhǔn)差高，在2 附近，偏度大于0，且數(shù)值較大，為右偏態(tài)，因此該類(lèi)指標(biāo)數(shù)值小，波動(dòng)大。

對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，觀察數(shù)據(jù)是否滿足因子分析的條件。運(yùn)用IBM SPSS Statistics19.0 對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO 和巴特利特球度檢驗(yàn)，結(jié)果顯示KMO 抽樣適度測(cè)定值為0.934＞0.9， 非常適合因子分析，根據(jù)多元因子分析的知識(shí)，在0.05 的顯著性水平下，球形檢驗(yàn)sig.=0.000＜0.05，故應(yīng)拒絕球形檢驗(yàn)零假設(shè)（變量相互獨(dú)立），總之，變量間存在較好的相關(guān)性，該樣本符合因子分析的所需條件。

表1 反映的是標(biāo)準(zhǔn)化后的各觀測(cè)變量相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值、方差貢獻(xiàn)率以及累計(jì)貢獻(xiàn)率情況。由于特征值大于1 的只有因子1、2、3、4，記作f1，f2，f3，f4，前4 個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率占去方差87.966%＞85%，說(shuō)明前4 個(gè)因子涵蓋了原始數(shù)據(jù)的大部分信息，這樣由原來(lái)的29 個(gè)指標(biāo)變?yōu)榱? 個(gè)指標(biāo)，簡(jiǎn)化了分析。

成份矩陣中，部分因子不易解釋，因此采用最大方差法做正交因子旋轉(zhuǎn)得到表2。觀察表2，可以看出，f1主要代表了識(shí)圖繪圖、伺服電機(jī)、傳感系統(tǒng)、現(xiàn)場(chǎng)總線等常規(guī)的、基礎(chǔ)的工業(yè)機(jī)器人專業(yè)能力指標(biāo)要素，因此命名為核心基礎(chǔ)類(lèi)；f2主要代表了軟件開(kāi)放、人工智能、裝備研發(fā)、三維建模等偏向編程、人工智能方面的工業(yè)機(jī)器人專業(yè)能力指標(biāo)要素，命名為智能制造類(lèi)；f3主要代表了數(shù)控機(jī)床、設(shè)備選型、變頻器使用、液壓氣動(dòng)等偏向機(jī)電設(shè)備控制方面的工業(yè)機(jī)器人專業(yè)能力指標(biāo)要素，命名為機(jī)電控制類(lèi)；f4主要代表了安裝調(diào)試、維護(hù)維修、技術(shù)文檔、商務(wù)服務(wù)等面向客戶的商務(wù)工業(yè)機(jī)器人專業(yè)能力指標(biāo)要素，命名為衍生服務(wù)類(lèi)。其中，商務(wù)服務(wù)類(lèi)與第1 主成分f1，第3 主成分f3，第4 主成分f4，均有較高的相關(guān)性，通過(guò)分析可以發(fā)現(xiàn)，本次問(wèn)卷是由企業(yè)方打分，因此在工業(yè)機(jī)器人的運(yùn)行與研發(fā)中，均有關(guān)注客戶需求的要求。

本次分類(lèi)與京津冀的工業(yè)機(jī)器人產(chǎn)業(yè)相契合。北京是“全國(guó)政治中心、文化中心、國(guó)際交往中心、科技創(chuàng)新中心”，打造智能機(jī)器人領(lǐng)域技術(shù)創(chuàng)新高地，高校和研究機(jī)構(gòu)的科研水平高，掌握一些國(guó)際前沿核心技術(shù)和制造工藝，對(duì)應(yīng)指標(biāo)智能制造類(lèi)f2，并起到了前沿指導(dǎo)作用。天津“全國(guó)先進(jìn)制造研發(fā)基地、北方國(guó)際航運(yùn)核心區(qū)、金融創(chuàng)新運(yùn)營(yíng)示范區(qū)、改革開(kāi)放先行區(qū)”，天津機(jī)器人產(chǎn)業(yè)園區(qū)堅(jiān)持以機(jī)器人產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，全面推進(jìn)產(chǎn)業(yè)集聚、產(chǎn)業(yè)鏈整合以及產(chǎn)業(yè)之間聯(lián)動(dòng)共融發(fā)展，對(duì)應(yīng)指標(biāo)機(jī)電控制類(lèi)f3，偏重成果轉(zhuǎn)化為生成；河北“全國(guó)現(xiàn)代商貿(mào)物流重要基地、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)試驗(yàn)區(qū)、新型城鎮(zhèn)化與城鄉(xiāng)統(tǒng)籌示范區(qū)、京津冀生態(tài)環(huán)境支撐區(qū)”，依托重要工業(yè)城市的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，較為偏向衍生服務(wù)類(lèi)f4，京津冀地區(qū)是機(jī)器人產(chǎn)業(yè)的重要發(fā)展基地，北京、天津、河北三者之間逐漸形成了錯(cuò)位發(fā)展、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的關(guān)系。三地在機(jī)器人產(chǎn)業(yè)鏈、智力資源、創(chuàng)新平臺(tái)、應(yīng)用開(kāi)發(fā)和政策環(huán)境等方面各有優(yōu)勢(shì)，聚集發(fā)展態(tài)勢(shì)顯著。

采用線性回歸法估計(jì)因子得分系數(shù)，如表3 所示，每一列是4個(gè)主成分的回歸得分?jǐn)?shù)值。

根據(jù)4 個(gè)因子的旋轉(zhuǎn)后的方差貢獻(xiàn)率可以得到綜合評(píng)價(jià)，其加權(quán)總分公式如下：

可以根據(jù)公式 3，得到綜合性分值，對(duì)人才培養(yǎng)評(píng)價(jià)體系有一定的指導(dǎo)作用。由各個(gè)權(quán)重可以看出，目前的工業(yè)機(jī)器人專業(yè)以核心基礎(chǔ)類(lèi)f1為主，同時(shí)，在智能制造類(lèi)f2的權(quán)重也較高，凸顯出在智能制造的背景和驅(qū)動(dòng)下，工業(yè)機(jī)器人的上游產(chǎn)業(yè)鏈日益增長(zhǎng)，對(duì)人才的培養(yǎng)重心也應(yīng)有所側(cè)重。而機(jī)電控制類(lèi)f3，與衍生服務(wù)類(lèi)f4，比重相差不大，仍為當(dāng)前主流的形式，在工業(yè)機(jī)器人的培養(yǎng)中，仍需加大力度。

4 總結(jié)

《中國(guó)制造2025》從戰(zhàn)略全局出發(fā)，將“高檔數(shù)控機(jī)床和機(jī)器人”作為大力推動(dòng)的重點(diǎn)領(lǐng)域之一，如何培養(yǎng)合格的工業(yè)機(jī)器人技術(shù)專業(yè)人才成為越來(lái)越迫切的問(wèn)題。本文從工業(yè)機(jī)器人崗位出發(fā)，依托校企合作平臺(tái)，充分調(diào)研行業(yè)企業(yè)及研究院校，發(fā)揮雙主體育人模式的優(yōu)勢(shì)，通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查結(jié)合定量分析的方式進(jìn)行研究，明確了工業(yè)機(jī)器人相關(guān)崗位職責(zé)和培養(yǎng)要求，探索高職工業(yè)機(jī)器人技術(shù)專業(yè)在產(chǎn)業(yè)鏈中的人才培養(yǎng)定位，構(gòu)建工業(yè)機(jī)器人技術(shù)專業(yè)職業(yè)能力指標(biāo)體系。通過(guò)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，隨著智能制造領(lǐng)域的技術(shù)不斷升級(jí)迭代，工業(yè)機(jī)器人技術(shù)專業(yè)人才的培養(yǎng)在傳統(tǒng)核心課程的基礎(chǔ)上還應(yīng)適當(dāng)結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和5G 通信等信息化智能化技術(shù)。