现代模具制造  创新技能人才培养体系构建与实践

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出版者:
作者:滕宏春
出品人:
页数:318
译者:
出版时间:2010-5
价格:128.00元
装帧:
isbn号码:9787121107719
丛书系列:
图书标签:
  • 模具制造
  • 现代模具
  • 技能人才培养
  • 教育教学
  • 职业教育
  • 高等职业教育
  • 模具设计
  • 模具工艺
  • 创新人才
  • 实践教学
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具体描述

《现代模具制造、创新技能人才培养体系构建与实践》按照最新的职业教育教学改革要求,根据作者的企业经验以及对国家示范院校模具设计与制造专业建设过程的思考与实践,提出符合我国职业教育现状和企业人才需求的“3331”创新技能人才的培养体系,建立并完善了基于课程群的“校企合作,工学结合”人才培养模式改革相关的构架、平台以及资源。

《现代模具制造、创新技能人才培养体系构建与实践》通过递进层次的课程群对应岗位群,即用“一组课程+实训十一组综合实训”,解决课程改革中各种矛盾交融的难题,并建立课程、实训、综合实训标准以及整体教学方案,给出新的人才培养课程体系的成功案例。全书共6部分。

《现代模具制造、创新技能人才培养体系构建与实践》适用于高职高专院校模具、数控及机械制造等专业的教学与管理人员参考,也可供从事高等职业教育研究、企业人力资源管理和教育行政管理的人员参考。

好的,这是一份关于《现代模具制造:创新技能人才培养体系构建与实践》一书的详细简介,内容聚焦于与该主题紧密相关但又不直接复述其核心内容的领域。 --- 《先进制造技术:面向工业4.0的智能工厂转型与人才策略》图书简介 导论:新制造时代的挑战与机遇 当前,全球制造业正经历一场深刻的变革,以工业4.0、物联网(IoT)、大数据分析和人工智能(AI)为驱动的“智能制造”已成为行业共识。这场变革不仅要求生产系统实现高度的自动化和互联互通,更对支撑这些系统的核心人力资源提出了前所未有的要求。传统的制造模式和人才培养体系正面临严峻的考验:如何培养出能够驾驭复杂数字化工具、具备跨学科解决问题能力的工程师和技术工人?如何构建一个能够持续适应快速技术迭代的教育生态? 本书聚焦于智能制造环境中非模具制造领域的关键技术挑战、先进工艺的应用,以及支撑这些前沿技术落地的高级技能人才培养与组织变革策略。我们旨在深入探讨在航空航天、高端装备、生物医疗器械等高附加值产业中,如何实现从传统车间到“黑灯工厂”的有效过渡,并重点剖析支撑这一转型的组织学习与人才发展路径。 第一部分:智能工厂的核心技术架构与应用 本部分着眼于支撑未来工厂运作的底层技术和关键制造工艺,它们是人才能力提升的物质基础。 1. 增材制造(3D打印)在复杂结构件中的应用与优化 虽然模具制造常与减材制造(CNC加工)紧密相关,但增材制造技术,尤其是金属激光熔覆、电子束熔炼(EBM)和选择性激光烧结(SLS),正在重塑高端零部件的制造格局。本书将详细解析这些技术如何实现复杂几何形状(如点阵结构、仿生结构)的制造,它们在航空发动机叶片、植入式医疗器械中的实际应用案例。重点讨论增材制造过程中的材料科学特性、残余应力控制以及后处理工艺(如热等静压HIP)对最终产品性能的影响。此外,还将探讨增材制造与传统加工方法的混合制造策略,以实现效率与精度的平衡。 2. 高精度数控(HSC/HEDM)系统的集成与优化 先进数控技术仍是高精度零件加工的基石。本部分将深入探讨五轴甚至多轴联动加工系统的误差补偿理论、刀具路径的自适应生成算法以及实时过程监控技术。特别关注高精度磨削、抛光等表面完整性关键工序的数字化控制。讨论如何利用基于物理模型和数据驱动的仿真平台来预测和修正加工过程中的热变形与振动,确保微米级甚至纳米级的加工精度。 3. 工业物联网(IIoT)与数据驱动的质量控制 智能工厂的核心在于数据的流动与分析。本书详细阐述了如何在生产线上部署传感器网络,采集关键参数(如主轴振动、冷却液温度、环境温湿度)。核心内容包括:边缘计算在实时数据预处理中的作用,以及如何构建云端数据湖。在质量控制方面,重点剖析统计过程控制(SPC)的数字化升级,以及如何应用机器学习模型对传感器数据进行异常检测,实现从事后检验到预测性质量管理的跨越。 第二部分:面向前沿技术的组织学习与人才转型 本部分将视角转向支撑技术落地的“人”——如何重塑组织结构和人才发展战略,以适应技术快速迭代的需求。 1. 跨职能团队的构建与协作机制 智能制造的复杂性要求打破传统的“设计-工艺-制造”的孤立壁垒。本书研究了集成产品开发(IPD)理念在高端制造环境下的深化应用。重点分析如何有效组建“制造-软件-数据科学”融合的跨职能敏捷团队。探讨有效的知识共享平台(如企业级知识图谱)的构建,以及如何通过项目制学习(PBL)模式,加速团队成员对新技术栈的掌握。 2. 终身学习生态的构建与微认证体系 面对技术寿命的缩短,企业必须建立一套高效、灵活的内部学习体系。本书详细介绍能力成熟度模型(CMM)在技能维度上的定制化,以及如何设计微认证(Micro-credentialing)体系来快速验证员工在特定前沿技能(如机器人编程、高级数据可视化)上的掌握程度。探讨如何将沉浸式学习(如VR/AR培训)与实际生产任务相结合,打造“做中学、学中做”的高效学习闭环。 3. 变革管理与技术采纳的组织心理学 引进如AI质检或自动化产线等颠覆性技术时,往往面临来自一线操作人员的阻力。本部分从组织行为学角度出发,分析变革管理中的关键因素。讨论如何通过透明的沟通策略、早期赋权和设立内部技术推广大使来降低员工的恐惧感和不确定性。重点分析领导力在推动技术文化转型中的作用,强调“赋能型领导”与“教练式辅导”在培养新一代技术工人中的重要性。 4. 人机协作(Cobots)环境下的岗位再设计与人机效能评估 协作机器人的广泛应用正在重新定义人与机器的角色分工。本书深入探讨如何科学地进行人机协作岗位设计,确保安全性和效率的兼顾。研究如何设计人机交互界面(HMI),使复杂的机器人操作能够被非专业背景的员工快速掌握。此外,还引入了人机效能评估框架,用于量化协作单元的整体产出,并据此优化工作流程和人员配置。 结论:面向未来的制造韧性 本书超越了单一工具或工艺的介绍,旨在提供一套系统性的思维框架,指导制造企业和教育机构在工业4.0的浪潮中,构建具备强大技术适应性和人才迭代力的组织。通过对先进制造技术、数据驱动的决策流程以及创新人才培养策略的深入剖析,本书为构建面向未来、富有韧性的智能制造生态提供了切实可行的路径参考。

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