基于数字孪生技术的工业机器人编程与调试课程实践教学模式构建

一、引言

随着智能制造产业的快速发展，工业机器人的应用场景已从传统汽车制造延伸至电子、食品、物流等多个领域，市场对具备编程调试、维护优化能力的技术技能人才需求日益迫切。编程与调试作为工业机器人课程的核心实践环节，直接决定学生的岗位适配能力，但传统实践教学模式却难以满足培养要求。一方面，工业机器人设备单价高、损耗快，多数院校存在设备台套数不足的问题，学生人均实操时间有限；另一方面，真实场景下的高速运行、精准作业实训存在设备碰撞、程序误操作等风险，教师往往限制复杂工况的实训内容。数字孪生技术通过构建与物理实体精准映射的虚拟模型，实现数据实时交互与全生命周期模拟，为破解上述困境提供了技术支撑。近年来，已有部分院校尝试将数字孪生引入实践教学，但多停留在单一虚拟仿真层面，尚未形成系统性的教学模式。为此，本文从教学资源、流程、师资、考核四个维度，探索数字孪生技术与工业机器人编程调试教学的深度融合路径，构建科学高效的实践教学体系。

二、传统工业机器人编程与调试实践教学的现存问题

（一）教学资源难以匹配实训需求

工业机器人编程与调试需依托多样化的硬件设备与场景载体，但传统教学中资源供给存在明显短板。从设备层面看，一台六轴工业机器人及配套的末端执行器、输送线等周边设备成本普遍较高，院校受经费限制难以大规模配备，导致学生分组实训时经常出现“多人围观一台设备”的情况，实操练习频次不足。从场景层面看，真实实训多围绕简单的抓取、搬运、轨迹规划等基础任务展开，难以模拟柔性生产线中的多机器人协同、复杂路径避障、与 PLC（可编程逻辑控制器）联动等实际工况，学生接触的实训内容与企业岗位需求存在脱节。

（二）实训中安全与实效的矛盾

编程调试的关键在于反复试错优化程序，但真实设备实训的试错代价很大。学生编写的程序若存在逻辑问题，可能引发机器人撞工件、末端执行器损坏等情况，既会增加设备维修开销，还可能危及师生安全。为规避隐患，教师常提前设定固定的程序框架和实训步骤，学生只需按流程操作，缺少自主探索和解决问题的余地。这种“被动”实训虽降低了安全风险，却无法培养学生应对现场复杂问题的能力，导致实训实效大幅下降。

（三）教学评价方式单一

传统实践教学评价常以“最终成果”为导向，像学生是否完成指定编程任务、机器人能否达成作业要求等，忽略了实训过程中的能力提升。这种评价难以全面体现学生的程序设计思路、问题排查逻辑和团队协作情况，也不能及时找出学生在编程逻辑、参数设置等方面的不足，使得教学反馈缺乏针对性，达不到“以评促学”的效果。

三、基于数字孪生技术的实践教学模式构建策略

（一）搭建虚实融合的教学资源平台

数字孪生教学资源平台是模式构建的核心载体，需实现虚拟模型与物理设备的深度协同。平台主要包含三个模块：一是虚拟仿真模块，基于 SolidWorks、RobotStudio 等软件构建工业机器人、输送线、工装夹具等实体的 1:1 虚拟模型，模拟不同负载、速度、精度下的设备运行状态，支持学生自主搭建柔性生产线场景；二是数据交互模块，通过工业以太网将虚拟模型与物理机器人连接，实现程序的双向传输与状态实时同步，学生在虚拟环境中编写的程序可直接下发至物理设备验证，物理设备的运行数据也能反馈至虚拟模型进行复盘；三是资源库模块，整合典型行业案例（如汽车零部件装配、3C 产品分拣）、编程教学视频、故障诊断手册等资源，为学生自主学习提供支撑。

（二）重构“四段式”实践教学流程

结合数字孪生技术的虚实融合特性，将实践教学流程分为“虚拟建模-仿真编程-虚实联调-实战应用”四个阶段。第一阶段为虚拟建模训练，学生根据实训任务要求，利用平台工具完成工业机器人及周边设备的虚拟模型搭建，掌握坐标系建立、工具标定等基础技能，培养空间建模能力；第二阶段为仿真编程实训，在虚拟环境中编写机器人运动控制程序，通过模拟运行检验程序逻辑，针对碰撞、轨迹偏差等问题进行优化，此阶段无需依赖物理设备，学生可反复练习直至程序达标；第三阶段为虚实联调实践，将优化后的虚拟程序导入物理机器人，结合传感器数据调整运行参数，解决虚拟与真实环境的偏差问题，实现“虚拟试错、真实验证”的闭环；第四阶段为实战应用考核，以企业真实生产任务为导向，学生分组完成从场景搭建、程序编写到设备调试的全流程任务，教师通过平台实时监控各组操作过程，提供针对性指导。

（三）打造“双师型”教学团队

数字孪生技术的教学运用，要求教师兼具工业机器人专业知识与数字孪生应用能力，因此需打造“双师型”师资团队。一方面，从企业聘请工程实践经验丰富的技术骨干担任兼职教师，侧重讲解行业最新应用和实操方法；另一方面，组织校内教师参加数字孪生技术培训（如虚拟仿真开发、工业互联网数据交互），鼓励其与企业合作开展技术研发，将研发成果转化为教学案例。此外，搭建师资教研交流平台，定期研讨数字孪生教学方法，分享教学经验与典型问题解决方案，提升团队整体教学水平。

（四）构建多元立体考核体系

打破传统“结果导向”评价模式，建立过程性考核与终结性考核相结合的多元评价体系。过程性考核权重 60% ，依托数字孪生平台记录学生虚拟建模时长、程序修改频次、故障处理效率等，结合课堂表现、小组协作情况综合评分；终结性考核权重 40% ，以实战任务为载体，考核学生场景搭建、编程调试、问题解决等综合能力，要求提交含程序代码、优化思路、运行数据的实训报告，并通过答辩阐述设计理念。同时引入企业评价，邀请企业技术人员参与终结性考核评审，从岗位适配角度评分，确保考核贴合行业需求。

四、结论

将数字孪生技术融入工业机器人编程与调试课程实践教学，可有效弥补传统教学中设备短缺、风险较大、场景单一等不足。通过虚实融合资源平台、流程重构与多元考核，实现学生技能培养与企业岗位需求的精准匹配。该教学模式不仅提升了实践教学质量，也为智能制造领域其他专业的实践教学改革提供参考。

参考文献：

[1]刘琳琳,华滨.基于 PDCA 模型的《工业机器人现场编程》课程教学模式探索[J].模具制造,2025,25(09):59-61.DOI:10.13596/j.cnki.44-1542/th.2025.09.020.

[2]吴迎春,徐连强.数字化转型背景下高职机电类专业教学改革与实践研究[J].职业技术,2025,24(08):83-88.DOI:10.19552/j.cnki.issn1672-0601.2025.08.012.

[3]李萌.基于工程实践创新项目的 PLC 实训教学项目设计与实施探索[J].科技与创新,2025,(15):182-184+188.DOI:10.15913/j.cnki.kjycx.2025.15.050.

[4]董芙楠,谢万军,徐庚,等.信息技术下工业机器人应用编程课堂教学改革研究[J].林业机械与木工设备,2025,53(07):89-94.DOI:10.13279/j.cnki.fmwe.2025.0083.

[5]陈凯,张强.基于现代学徒制的《工业机器人编程与操作》课程教学方法优化[J].家电维修,2025,(07):64-66.