以《精益生产》课程为例：浙江科技大学探索「AI+X」跨学科培养，重构 IE 核心课
来源：安徽科技报（作者：浙江科技大学管理学院 许佳阳）（2026-09-09）｜ 分类：课程体系｜ 地区：国内
摘要
《安徽科技报》2026 年 9 月 9 日刊发浙江科技大学管理学院许佳阳的文章，以工业工程专业核心课《精益生产》为载体，探索人工智能与精益管理深度融合的课程重构路径。文章提出「AI 技术支撑层—专业本体层—交叉融合层」三层培养框架与需求导向、能力本位、模块化设计、持续迭代四项设计准则，并设计「课前微课预习—课中案例 + 数据建模实操—分层实践任务」的教学流程，把单一笔试考核改为「过程表现 + 数字化实训 + 项目成果」的全过程综合评价。
事件概览
| 维度 | 内容 |
|---|---|
| 事件主体 | 浙江科技大学管理学院（许佳阳） |
| 发生时间 | 2026-09-09 |
| 所属领域 | 课程体系、IE教育、教学改革 |
| 地区 | 国内 |
| 关注理由 | 当企业招聘精益工程师已把 IoT 数据分析、智能仿真、算法优化列为硬性能力，IE 核心课必须回答「传统精益工具如何与 AI 融合」这一教学命题。 |
核心要点
- 文章指出企业精益工程师、智能制造 IE 岗除要求掌握 VSM、TPM、线平衡等传统精益工具外，还新增了 IoT 数据分析、智能仿真、算法优化等硬性能力要求，传统以理论讲授为核心的《精益生产》课程已难以匹配。
- 培养框架分三层：AI 技术支撑层（Python 编程、机器学习、智能优化算法、数字孪生仿真）、专业本体层（精益生产与物流运营）、交叉融合层（知识与实训场景深度耦合）。
- 确立需求导向、能力本位、模块化设计、持续迭代四项课程设计准则，目标是培养兼具现场管理与数据建模能力的复合型人才。
- 实践任务分三级递进：个人每周数据分析基础作业、小组中期产线智能优化项目、学期企业跟岗综合改善提案；考核改为课堂过程表现、数字化实训实操、项目成果展示的全过程综合考核，由校内教师联合企业工程师共同评分。
- 文章直面四项落地挑战：跨学科复合型师资供给不足、学生编程基础差异大、仿真软件与算力平台采购运维成本高、跨学科综合评价体系不完善，并提出分层差异化教学、校企共享脱敏数据集与仿真平台等对策。
背景解读
制造业的岗位能力要求正在快速迁移，这一点在工业工程专业的核心课上体现得最直接。传统《精益生产》课程围绕 VSM、TPM、线平衡、5S 等工具展开，以理论讲授与案例记忆为主；但企业现在招聘精益工程师、智能制造 IE 岗时，除传统工具外还要求 IoT 数据分析、智能仿真、算法优化等硬性能力——现场改善已从「经验驱动」转向「数据驱动」。这给高校 IE 培养带来两难：一方面，AI 与仿真内容必须进课堂；另一方面，学生编程基础参差、跨学科师资不足、仿真软件与算力平台成本高。浙江科技大学的探索给出的思路是「分层」：用三层课程框架把 AI 技术与精益本体解耦，再通过基础版/进阶版任务、校企共享脱敏数据集与仿真平台来平衡门槛与资源。这类课程重构的意义不只是教会学生用工具，更在于把 IE「发现问题—量化问题—系统优化」的方法内核与数据建模能力结合起来，回应智能制造对复合型人才的真实需求。
数据速览
| 指标 | 数值 | 意义 |
|---|---|---|
| 培养框架 | 三层体系 + 四项准则 | AI 技术支撑层 / 专业本体层 / 交叉融合层 |
| 实践任务 | 三级递进 | 个人数据分析作业 → 小组产线智能优化项目 → 学期企业跟岗改善提案 |
| 考核改革 | 从单一笔试到全过程综合考核 | 含数字化实训实操与项目成果，校企联合评分 |
| 落地挑战 | 4 项 | 师资、编程基础、实训资源成本、评价体系 |
与工业工程的关联
这条动态对 IE 教学与学习都有映射价值：它把「传统精益工具 + 数据建模能力」的复合要求讲得很具体——VSM、TPM、线平衡是本体，Python、机器学习、数字孪生仿真是新工具层。对在校生而言，这意味着只背工具名称已不够，需要真正用仿真软件或编程工具跑通一次产线改善的建模流程；对教师而言，分层教学与校企共享脱敏数据集，是绕开「师资不足 + 资源昂贵」两道坎的可行解法。更深一层的启示是：IE 的竞争力始终来自「用数据把现场问题讲清楚」，AI 只是把这个能力放大了。
从方法与工具视角看，本条动态所涉及的技术或管理动作，最终都要落到 IE 的基本功上：流程分析与价值流映射、作业测定与标准工时、产线平衡与设施规划、以及以 OEE 为代表的效率指标体系。读者可以把本条事件作为一个"案例切片"，对照本分类下的文章进行系统学习。
从就业与发展视角看，每一次产业侧的智能化、精益化投入，都会带来新的岗位需求：精益工程师、制造工程师、供应链分析师、数字化改善顾问等。建议在校生关注此类企业的校招动向，在职者关注内部改善项目的机会窗口。
IE 术语小课堂：精益生产
精益生产（Lean Production）源于丰田生产方式（TPS），核心是通过持续消除浪费（过量生产、等待、搬运、过度加工、库存、动作、不良）以最少资源创造最大客户价值。常用工具包括价值流图（VSM）、5S、看板、SMED 快速换模等。
IE 术语小课堂：数字孪生
数字孪生（Digital Twin）为物理实体建立实时同步的虚拟映射，在制造业中用于产线仿真、预测性维护与排产优化，是 IE 仿真建模方法在数字时代的延伸。
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原文链接
https://ahkjb.joyhua.cn/ahkjb/20260909/html/content_20260909022003.htm
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