[發(fā)明專利]教學工廠的多維度數字化教學資源庫及其構建方法和應用

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201711010626.0
• 申請日: 2017-10-25
• 公開（公告）號: CN107845045A
• 公開（公告）日: 2018-03-27
• 發(fā)明（設計）人: 馮毅萍;榮岡;趙久強;金炫智;張益;張光新
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06Q50/20
• 分類號: G06Q50/20
• 代理公司: 杭州天勤知識產權代理有限公司33224
• 代理人: 胡紅娟

技術領域

本發(fā)明涉及智能制造教學工廠教學資源庫領域，尤其涉及一種智能制造教學工廠多維度數字化教學資源庫及其構建方法和應用。

背景技術

當前，以德國工業(yè)4.0為代表的新一輪工業(yè)革命正在深刻地改變著現代制造業(yè)結構。我國也正在實施《中國制造2025》規(guī)劃，推進制造業(yè)的智能化轉型。在此背景下，培養(yǎng)具有智能制造創(chuàng)新能力的新型工程技術人才，成為高校工程教育改革的重要命題。

教學工廠(learning factory)的概念起源于上世紀九十年代的美國賓夕法尼亞大學及華盛頓大學的教學實習工廠，多年來對開展工程實踐教育起到了獨特的作用。隨著智能制造技術突飛猛進的發(fā)展，工業(yè)4.0智能制造教學工廠得到了越來越多的關注。德國智能工廠技術創(chuàng)新協(xié)會推出的智能制造教學工廠，引入業(yè)界最新技術，覆蓋自動化金字塔的所有層級，在展示智能工廠最新技術的同時，還用于智能產品的研究；德國波鴻大學工業(yè)4.0教學工廠通過集成商用軟硬件系統(tǒng)構成了多層次工廠結構，包括SAP、MES、SCADA、能源監(jiān)控、PLC、HMI等工具軟件；亞琛大學拓寬了教學工廠的應用范式，突出了服務的多樣性及復雜性需求。通過設計多種混雜生產場景來滿足教學及科研多維度的服務需求；國內同濟大學、海爾研究院等與德方合作，也共建了工業(yè)4.0實訓工廠，配備機器人、智能生產線等系統(tǒng)，為教學培訓及科研提供智能加工生產環(huán)境。

作為工業(yè)4.0智能工廠的原型，以上教學工廠普遍具備ERP-MES-PCS工廠多層級架構，配置了最新的智能工廠軟硬件產品，以及網絡互聯(lián)環(huán)境。其研究與開發(fā)目標各有側重，分別就產品設計、生產場景設計、教學模式、傳統(tǒng)生產線智能化改造、科研成果轉移等問題進行討論，滿足了各自的教學科研需求。但隨著智能制造技術的快速發(fā)展，由于缺少智能制造教學工廠的建設標準及教學資源的建模模型，建設水平參差不齊，設備技術更新與服務需求更新的壓力日益凸顯。

中國電子技術標準研究院于2016年發(fā)布的《中國智能制造成熟度模型白皮書》中，提出了智能制造能力成熟度模型矩陣，從設計、生產、物流、銷售、服務、資源要素、互聯(lián)互通、系統(tǒng)集成、信息融合、新興業(yè)態(tài)10大類核心能力以及細化的27個域建立能力評估模型，模型中對相關域進行從低到高5個等級的分級與要求。

申請?zhí)枮镃N201210509728.8的中國發(fā)明專利申請文獻公開了一種多媒體數字化教學資源系統(tǒng)及建立方法，包括采集模塊、預處理模塊、數據結構化模塊、后處理模塊、成品數據模塊、教學資源平臺模塊、網絡管理模塊及教學互動模塊。能夠基于因特網、利用多媒體進行數字化備課授課和自主學習。

申請?zhí)枮镃N201710211689.6的中國發(fā)明專利申請文獻公開了一種在線教學資源庫的自動構建方法，利用機器學習SVM算法對在線教學資源進行自動分類；根據在線教學資源庫的瀏覽量、用戶評價、參加人數對在線教學資源進行評分，并將評分結果存儲于教學資源評分表。

申請?zhí)枮镃N201710204355.6的中國發(fā)明專利申請文獻公開了一種基于知識圖譜和能力測評的個性化教學資源推薦系統(tǒng)，包括知識圖譜資源模塊、學生學習能力測評模塊、學生畫像模塊、教師畫像模塊、個性化推薦模塊等。基于異構教學資源，滿足了不同等級學生的教學需求。

現有的教學資源庫不滿足對不同層次智能制造人才培養(yǎng)的持續(xù)性需求。

發(fā)明內容

本發(fā)明提供了一種教學工廠的多維度數字化教學資源庫，可對不同層次智能制造人才開展針對性的實驗教學，滿足不同層次智能制造人才培養(yǎng)的持續(xù)性需求。

一種教學工廠的多維度數字化教學資源庫，包括：

多維度等級人才需求模型，通過企業(yè)智能制造能力成熟度模型映射得到；

能力評估器，根據多維度等級人才需求模型進行設計得到，用于評估學生的能力；

數字化教學資源，包括實體資源集和虛擬資源集；

多維度教學場景組態(tài)矩陣，表示為RES_sce(P×Q)，其中P表示智能制造數字化交付成熟度等級數量，Q表示不同交付成熟度等級資源可配置數字化教學資源的數量；

教學資源配置集合，表示覆蓋全域成熟度等級的不同教學場景所對應教學資源配置的集合。