周 建，潘如如，王 蕾，郭明瑞，高卫东

（江南大学纺织科学与工程学院，江苏无锡 214122）

纺织产业是我国的传统优势产业，其规模已跃居全球首位并拥有门类完整产业链。现阶段我国纺织产业正处于由传统产业、劳动密集型产业向科技、时尚、先进制造产业转变的关键时期。随着劳动力成本上涨及环境约束等因素，在《纺织工业“十三五”发展规划》指引下，近年来我国部分纺织龙头企业已经开展了生产流程智能化的改造升级。智能制造作为纺织工业转型升级的重要抓手，是引领我国建设纺织强国，实现科技、时尚、绿色纺织新定位的重要途径，也是推动我国制造强国战略的重要举措[1]。

但目前纺织工程专业研究生培养方案及教学内容明显滞后于纺织企业自动化、数控化及智能化的需求，因此，在“新工科”理念的指引下，充分利用学科交叉优势，对现有培养模式进行改革，建立面向纺织智能制造纺织类研究生培养模式，培养具有学科交叉性与综合性的高层次纺织类专业人才[2]。我院（江南大学纺织科学与工程学院）现设团队中包括纺织研究所、针织研究所、纺纱工程研究室等在纺织智能制造方向研究生的培养方面都进行了探索，包括纺织装备智能化改造、纺织ERP/MES系统开发、纺织产品仿真等方面，目前已经毕业了一批研究生，部分研究生已经成长为企业骨干。现结合近年来我校在纺织智能制造方向专业学位研究生的培养实践，探讨纺织类研究生的培养模式，以应对智能制造发展对相关人才的需求。

1 面向智能制造的纺织类研究生培养现状

与传统制造业不同，智能制造强调数字化设计和制造、智能机器人、工业互联网、人工智能、大数据、云计算等关键技术的集成，是一种贯穿整个生产环节的制造方式，涉及计算机、自动化及机械工程等多个学科，具有明显的多学科深度融合和交叉属性。纺织类研究生培养作为纺织科学与工程学科的最高层次的教育，是培养纺织高端技术人才和我国实施人才强国战略、建设纺织强国的重要保障。

近些年，随着在各级政府的大力扶持下，各地的纺织企业纷纷开展了智能制造的改造升级，包括装备、软件等，建设智能制造车间、智能制造工厂，据统计在2016～2018年期间，共有27家企业入选国家工信部智能制造新模式及标准项目，智能化升级改造初见成效。然而在高投入的情况下，企业在生产管理和运作上明显缺乏相关的专业人才，目前企业信息化中心大部分技术人员来自于计算机或自动化专业，对纺织生产不够熟悉，导致人员流动性也较大。此外，我校与国内龙头纺织企业产学研合作交流中，各企业均表达对车间进行信息化、智能化改造的意愿，同时在纺织人才培养上，将纺织智能制造方向作为重点培养方向之一。

2 面向智能制造的纺织类研究生培养方面的不足

在智能制造大力推动下，虽然高校根据实际情况，开设了相关智能制造方向的研究生培养计划，但仍存在以下不足。

2.1 纺织类研究生培养目标与行业人才需求不匹配

现阶段纺织类研究生人才的培养目标与我国当下纺织行业及产业的人才需求存在明显的方向差异和脱节现象，例如，各类纺织高校的培养方案整体偏向材料与化工类，尤其是在纺织工程专业学位划分到材料与化工类以后。我国纺织企业目前紧缺的人才是智能制造类，偏向机电类，并没有建立较完善的将新一代信息技术与纺织加工相互融通的课程体系。

2.2 相关师资配置难以满足智能制造人才培养的需求

受科研成果导向的影响，纺织类高校人才引进以35岁以下科研能力强的博士生研究生为主，其研究方向多偏向材料类，很少引进具有纺织工程与信息科学交叉的人才。而原本的纺织机电专业教学内容陈旧，难以胜任前沿理论与先进技术如人工智能、大数据等课程的授课。

2.3 相关纺织类智能制造科研平台缺乏

结合社会发展需求，以科研项目为依托，是现阶段产学研人才培养模式主要途径，但当下纺织类高校拥有的科研平台是以纺织新材料和新工艺为主，相关智能制造平台主要集中在信息学科，为此，作为实践性研究方向，纺织智能制造难以形成通过产学研模型下的研究生人才培养模式的良性循环。

3 智能制造背景下的研究生培养模式构建

3.1 课程建设

纺织智能制造是一个多学科深度交叉性且前沿的技术集成，其课程建设既要体现学科交叉又要融入前沿的理论知识和相关应用案例。结合我院的科研强项和学科发展实际情况，在新版的研究生培养方案中增设了：《传感器原理及应用》（32学时）《纺织物联网技术》（32学时）《纺织信息管理》（32学时）《纺织机器视觉技术》（32学时）及《纺织CAD》（32学时）共计5门支撑纺织智能制造方向的课程。该5门课程系统性地覆盖了智能控制底层的感知器件、组网互联互通的工业互联网、ERP/MES信息管理系统、生产过程中质量监测以及智能制造数字化设计的CAD系统。

考虑到智能制造是一种新兴的前沿技术，处于不断发展中，所以在相关课程教学内容中应突出纺织企业真实在用案例的讲解，例如通过远程访问合作企业在用的经编CAD系统和织造MES系统的相关数据。同时注重相关专业技术知识需贴近研究生课题研究实际应用，培养其运用智能技术解决纺织生产实际相关问题的能力，做到学以致用。

3.2 研究生学位论文选题

研究生培养是高层次人才培养的主要渠道，同时又是科研工作的重要组成部分，把研究生教育与科研项目有机的融合是培养工科研究生的有效途径[3]。我校纺织科学与工程学院在科研工作上，企业横向合作项目优势明显，其科研团队组织形式采用研究所（10人以上）和课题组（5人以上）组成，主要研究分纺织、针织和纺纱3大方向。我院在研究生论文选题上长期坚持与行业发展需求紧密结合，充分发挥校企合作优势，专业型硕士选题100%与产学研项目结合，其中智能制造方向课题比例每年超35%，例如针织方向课题以经编的设计与仿真为主，纺织方向课题侧重织机生产计划排程，纺纱方向课程侧重细纱断头监测及控制。通过研究生全程参与，将科研项目实施贯穿研究生培养的全过程，形成了人才培养与行业发展的有机结合模式。

为保证研究生论文水平和质量，我院在研究生选题方面除了以科研项目为导向驱动，还同时考虑论文的独立性、继承性和创新性3个要素进行综合考量，政策上实行答辩前全盲审，从而保证了研究生论文选题的合理性，避免了将部分不适宜作为研究生论文选题的企业委托项目直接当作学生论文题目。

3.3 科研平台基地建设

科研项目为研究生培养提供了资源保证，而人才的成长离不开良好环境，创新同时也需要以实践为土壤，智能制造科研平台建设不仅为实验开展和自由探索提供硬件支撑条件，同时在研究生培养过程中创建良好的学术氛围，营造高起点成果产出的良性循环[4]。目前，依托于我校与无锡市政府共建的“智能制造协同创新中心”，我院在该创新平台成立“面向轻工纺织业”创新团队，新筹建近2000m2的实验室，从而为纺织智能制造方向研究生培养提供了校内的实验基地保障。此外，国家工信部智能制造试点示范项目江苏大生集团的“数字化纺纱车间”和全国纺织工业两化融合示范企业无锡一棉纺织集团是我院在实践培养环节人才培养的实践基地，该平台不仅改变了传统纺织技术和装备落后现状，同时为纺织智能制造人才培养起着示范引领的作用，为研究生开展科研实践提供了良好的现场支持。

3.4 行业龙头企业密切联系

纺织行业龙头企业对区域产业及同行业的发展趋势起着示范和引领作用，尤其是在智能制造转型升级过程中，更是担当着标杆作用。我院结合学科实际情况，在人才培养和科学研究等方面，与国内棉纺织龙头企业都建立了长期紧密的联系，例如：百年企业无锡一棉、江苏大生，色织行业的山东鲁泰、江苏联发，色纺行业的绍兴华孚、宁波百隆。在人才培养上，聘请龙头企业知名专家担任我院的产业教授，并直接参与人才培养方案的修订和教学过程，在优化了人才供需关系的同时加深了校企人才和科研层面的交流，保证了校企合作的可持续性。在科研工作上，我校通过与龙头企业申报产学研项目和成立企业研究院的方式建立密切联系。

3.5 师资队伍建设

智能制造方向学科交叉性强，师资队伍建设在人才培养方面起到了十分关键的作用。面向纺织智能制造的师资培养主要采用如下途径。

3.5.1 纺织智能织造创新团队建立

依托于我校“智能制造协同创新中心”平台，以我院为主导与物联网、机械工程学院合作建立一支由老中青相结合的创新团队，主攻纺织智能装备、纺织智能检测及纺织CAD方向，使得专业领域覆盖智能制造必要的“感、联、知、控、执”五个关键环节。

3.5.2 校企培养，提升工程实践能力

“实践是检验真理的唯一标准”，智能制造侧重于工业化现场应用，而我国在智能制造领域无论是装备还是软件其关键技术还一定程度上依赖于进口，加上企业缺少相关技术人才，遇到问题难以短时间内解决。为此，应组织相关专业导师尤其是青年教师积极投身参与到纺织企业智能制造改造实施过程中，在实践中锻炼工程实践能力，丰富自身智能制造实践经验，协助企业解决实践中的问题。

4 结语

随着我国纺织行业向智能制造转型升级的启动，行业两化融合和智能化改造取得显著成果，大大提升了行业生产力水平。本文结合我校近年来在纺织智能制造研究生培养的实践经验，分析了当前纺织智能造人才培养的现状，探讨了面向纺织智能制造研究生的培养模式和途径。并认为，智能制造是未来纺织发展必要方向之一，应加大纺织智能方向的人才培养力度，以满足行业发展需要。