一、培养目标

面向航空产业和区域社会经济发展需求，本专业培养德、智、体、美、劳全面发展，具备国际视野，掌握系统的自然科学知识和工程基础知识，具备良好的人文素养、科学素养，具有较强的工程实践创新精神和能力，能在制造业、工业机器人等领域从事工业机器人机械结构分析与设计、工业机器人控制、编程与产线集成、运行与生产管理以及相关科学研究等工作的高素质应用型工程技术人才。

本专业学生毕业后 5 年左右，预期达到以下目标：

（1）适应现代工业机器人技术发展，综合运用自然科学、工程科学和专业知识，对复杂机械电子工程项目提供系统性的解决方案。

（2）具有工程数理融合、多学科交叉融合应用能力，能胜任机械电子工程领域设计开发、生产技术、经营销售以及科学研究等工作。

（3）具有社会素养和社会责任感，坚守职业道德，在工程实践中充分考虑法律、环境和可持续发展，坚持公众利益优先。

（4）具备人文科学素养，适应多学科团队和跨文化工作环境，能够与同事、客户和公众进行有效沟通，具有计划、组织、管理、实施不同类型项目的能力。

（5）具有国际化视野、全球化意识和跨文化交流能力，具备自主学习的习惯和能力，能主动适应快速多变的国内外环境。

二、毕业要求 

毕业要求 1 工程知识：具备解决工业机器人系统复杂工程问题所需的数学、自然科学、计算、工程基础和专业知识，用于解决工业机器人系统设计过程中的建模分析、方案比较等复杂工程问题。

指标点 1.1 能将数学、自然科学、计算、工程科学的语言工具用于工业机器人系统中复杂工程问题的表述。

指标点 1.2 具有相关的工程基础知识，能建立工业机器人系统中机械、控制、气动等具体对象的数学模型或物理模型，并利用计算机求解。

指标点 1.3 能将机械系统、控制系统等相关专业基础知识和数学模型方法用于推演、分析工业机器人系统设计等过程中的复杂工程问题。

指标点 1.4 能够利用系统思维的能力，将相关专业知识和数学模型方法用于工业机器人系统复杂工程问题解决方案的比较与综合，并体现本专业领域先进的技术。

毕业要求 2 问题分析：具备应用数学、自然科学和工程科学等基本原理，识别与表达工业机器人系统设计开发、性能分析等复杂工程问题的思维能力，能够通过文献研究分析复杂工程问题，综合考虑可持续发展的要求，以获得有效结论。

指标点 2.1 具有将数学、自然科学、工程科学的基本原理用于工业机器人系统结构强度、控制电路性能等复杂工程问题关键环节的识别和判断的能力。

指标点 2.2 具有将相关科学原理、数学模型和理论方法用于表达工业机器人系统方案设计、过程控制、系统集成等复杂工程问题的能力。

指标点 2.3 能够针对工业机器人系统结构设计、电控设计等复杂工程问题提出多种解决方案，通过文献研究寻求可替代的解决方案。

指标点 2.4 能够运用机械电子工程专业基本原理，借助文献研究分析工业机器人系统产品开发全过程中的影响因素，综合考虑可持续发展的要求，获得有效结论。

毕业要求 3 设计/开发解决方案：针对智能制造领域典型工业机器人系统设计与开发等复杂工程问题提出解决方案，能够从健康、安全与环境、全生命周期成本与净零碳要求、法律与伦理、社会与文化等角度考虑可行性，设计满足智能制造需求的工业机器人生产线或工作站等关键组成单元（部件），并能够在设计环节中体现创新性。

指标点 3.1 掌握工业机器人系统设计及产品开发全周期、全流程解决方案、设计与系统集成方法与技术，分析影响设计目标和技术方案的各种因素。

指标点 3.2 能够针对智能制造需求，完成工业机器人系统中机械零件、气压元件、电控元件等关键组成单元（部件）的设计或选型。

指标点 3.3 能够进行机械、控制、气动等典型系统设计，并在设计中体现创新性。

指标点 3.4 能够在工业机器人系统设计过程中，从健康、安全与环境、全生命周期成本与净零碳要求、法律与伦理、社会与文化等角度考虑可行性。

毕业要求 4 研究：能够基于科学原理并采用问题分析、工况分析、性能估计、方案比对与验证等科学方法，针对工业机器人系统复杂工程问题进行研究，包括设计实验、分析与解释数据，并通过信息综合得到合理有效的结论。

指标点 4.1 能够基于问题分析、工况分析、性能估计、方案比对与验证等科学原理和方法，通过文献研究，调研和分析工业机器人系统复杂工程问题的解决方案。

指标点 4.2 能够根据工业机器人领域工作站的系统特征，选择研究路线，基于自然科学、工程科学的基本原理和科学方法设计实验方案。

指标点 4.3 能够根据实验方案构建实验系统，安全地开展实验，正确地采集、处理实验数据。

指标点 4.4 能对工业机器人系统中实验或仿真结果进行分析和解释，并通过信息综合得到合理有效的结论。

毕业要求 5 使用现代工具：能够针对工业机器人系统功能模拟运行、性能仿真调试、人机交互控制等复杂工程问题，开发、选择与使用恰当的控制软件、计算机辅助技术、工业机器人等专业领域现代预测与模拟技术，并能够理解其局限性。

指标点 5.1 了解专业常用的现代仪器、信息技术工具、工程工具和模拟软件的使用原理和方法，并理解其局限性。

指标点 5.2 能够选择与使用恰当的计算机辅助设计技术、工业机器人集成等专业领域现代仿真模拟技术，对工业机器人系统特征复杂工程问题进行分析、计算与设计。

指标点 5.3 能够针对工业机器人系统领域复杂工程问题的模拟和预测，通过组合、选配、改进、二次开发等方式创造性地使用现代工具进行模拟和预测，满足特定需求，并能够分析其局限性。

毕业要求 6 工程与社会：能够基于机械电子工程背景知识进行合理分析，通过专业工程实践和原理设计、性能分析、方案验证等手段对工业机器人系统复杂工程问题解决方案进行评价，综合考虑该方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响，并理解应承担的责任。

指标点 6.1 了解机械电子工程相关领域的行业技术标准体系、知识产权、产业政策和法律法规，理解不同社会文化对工程活动的影响。

指标点 6.2 能够通过专业工程实践和原理设计、性能分析、方案验证等手段对工业机器人系统复杂工程问题解决方案进行分析和评价，综合考虑该方案对社会、健康、安全、法律以及文化的影响，并理解应承担的责任。

毕业要求 7 环境和可持续发展：能够理解和评价工业机器人系统复杂工程问题的工程实践对环境、社会可持续发展的影响。

指标点 7.1 了解工业机器人系统的发展现状与趋势，理解“联合国可持续发展目标SDG17”对工业机器人系统影响。

指标点 7.2 能够站在环境保护和可持续发展角度思考工业机器人领域工程实践的可持续性，评价工业机器人系统产品全生命周期中可能对人类和环境造成的损害和隐患。

毕业要求 8 工程伦理和职业规范：有工程报国、为民造福的意识，具有人文社会科学素养、社会责任感，能够在工业机器人系统工程实践中理解并遵守工程职业道德、规范和相关法律，履行责任。

指标点 8.1 有工程报国、为民造福的意识，能践行社会主义核心价值观，理解个人与社会的关系，了解中国国情，明确个人作为社会主义事业建设者和接班人所肩负航空报国的责任和使命。

指标点 8.2 恪守工程伦理，理解诚实公正、诚信守则的机械工程师、电气工程师、机电工程师职业道德和行业规范，尊重中国和国际通行的法律法规，并能够在工程实践中自觉遵守。

指标点 8.3 理解包容性、多元化的社会需求，理解工程师对公众的安全、健康和福祉，以及环境保护的社会责任，能够在工程实践中自觉履行责任。

毕业要求 9 个人与团队：能够在多样化、多学科背景下的团队中承担个体、团队成员以及负责人的角色。

指标点 9.1 作为团队成员，能够在多样化，学科背景下的团队中，以多元化、多形式与其他成员或责任者沟通合作的能力。

指标点 9.2 作为个体，能够在多学科背景下的团队中，独立发挥有效作用，合作开展工作，完成工程实践任务。

指标点 9.3 具有组织与协调能力，能够在团队中担任负责人，指挥团队有效开展工作。

毕业要求 10 沟通：能够就工业机器人系统复杂工程问题与业界同行及社会公众进行有效沟通和交流，包括撰写报告和设计文稿、陈述发言、清晰表达或回应指令，并具备国际视野，能够在跨文化背景下进行沟通和交流，理解、尊重语言和文化差异。

指标点 10.1 能够通过绘制图纸、撰写报告、设计文稿、答辩、陈述发言等书面和口头方式准确描述、清晰表达对工业机器人系统专业问题的认识和观点，回应质疑，理解与业界同行和社会公众交流的差异性。

指标点 10.2 能够通过参加专业相关学术交流活动、参与工程实践等方式，了解专业相关领域的国际发展趋势、前沿技术和研究热点，理解和尊重世界不同语言、文化的差异性和多元化。

指标点 10.3 具备跨文化交流的语言和书面表达能力，能够就相关专业问题，在跨文化背景下进行基本沟通和交流。

毕业要求 11 项目管理：理解并掌握机械电子工程项目相关工程管理原理与经济决策方法，并能在多学科环境中应用。

指标点 11.1 了解工业机器人系统产品设计和实施的全周期、全流程的过程管理，掌握所涉及的管理与经济决策问题的解决方法。

指标点 11.2 了解工业机器人系统产品全周期、全流程的成本构成，理解所涉及的管理与经济决策问题。

指标点 11.3 能够在多学科环境下(包括模拟环境)，在工业机器人系统产品设计开发解决方案过程中，正确运用工程管理与经济决策方法进行风险评估、过程管理和成本分析。

毕业要求 12 终身学习：具有自主学习、终身学习、批判性思维的意识和能力，能够理解广泛的技术变革对工程和社会的影响，适应新技术变革。

指标点 12.1 理解社会发展对于专业知识和能力的需求，能够认识到自主和终身学习的必要性。

指标点 12.2 具有批判性思维的意识和能力，具备跟踪专业相关领域前沿及发展趋势的能力，具有理解、归纳、总结和提出技术问题等自主学习的能力。

指标点 12.3 能够理解广泛的技术变革对工程和社会的影响，适应新技术变革。