智慧機械浪潮下機械工程學系之學程規劃與人才培育

講者／陳國聲（國立成功大學機械工程學系教授暨機械工廠主任）
彙整／《科學人》編輯團隊｜整理自2019.09.08〈科創講堂．智慧機械〉

機械為工業之母，機械工程教育除了傳授機械核心知識培育機械核心人才之外，亦須服務所有的產業，因此機械系學程規劃經常須隨者產業的需求、新科技的引入及國家發展規畫等有所調整。

隨著智慧機械時代的來臨，機械工程教育規畫也必須再次做出調整，在原有框架上，整併目前部分的課程結構，並納入過去缺乏智慧機械必要元素，培養具有相關能力人才。

從工程至工程科學

陳國聲教授以第二次世界大戰為分野，二戰之前的工程系強調工程訓練，例如設計、實作、量測、實驗、製造等，對於數學和物理涉獵有限，不同領域之間有相當程度的差距；二戰之後，特別是冷戰以後，物理和數學逐漸被引入工程教育，整合物理/數學/工程的題目開始出現，例如材料力學、流體力學、破壞力學、自動控制等，強調有想法後，先以物理與數學工具解析題目，達到可行設計後再進行實作，數學工具促設計越來越獨立於製造之外，跨領域工程及應用逐漸出現。

智慧機械熱潮

機械工程教育本質上一直在演進，隨著科學進步，國家政策及產業需求，機械工程之觸角一直在擴大中，今日智慧機械的浪潮，就長期觀之，亦僅是此必然路程中的一個階段。

德國首先提出工業4.0的概念，用以提升製造業的數位化和智慧化，大量運用自動機器人、感測器物聯網、供應鏈物聯網、銷售及生產大數據分析，以人機協作方式建立智慧工廠。

智慧工廠透過運動電腦運算領域及感測與致動裝置的整合智慧控制系統增加製造效率，工具機為智慧工廠中重要的元素，借助人工智慧執行狀態診斷與壽命評估將可以大幅提升工具機的可靠度。

智慧機械對機械教育的影響

為因應智慧製造機械工程教育之規畫，機械系中有關資通訊的課程開始強化，機器學習、AI、通訊、影像處理等過去與機械無關的學科成為重要技能。課程訓練不應再強調細膩的解題技術與過程，而應有宏觀的思維，以駕馭和善用工具，更接近工程設計的要求為目標，「業界出題、學界解題」在學生專題實作中成為重要的教學模式。

鞏固基礎知識，培養全方位能力

陳國聲教授說明，機械系除了發展機械工程相關知識外，亦負有支撐整個產業製作之任務，因此它必須要廣，不應因任一熱門領域之出現，造成全系的研發板塊過度往該方向偏移。根據觀察，國家重點培植一特定領域，其半衰期大概就四、五年，也就是說等你聽到熱門議題而後再投入，等學成之後此領域已經不再熱門，建議對機械系有興趣的同學，應該把基本功顧好，培養全方位的能力。

(本文由教育部補助「AI報報─AI科普推廣計畫」取得網路轉載授權)