关于公布2019年广东省工程系列机电专业技术 人员继续教育专业科目学习指南的通知

各地级市人力资源和社会保障(人力资源)局,省直有关企事业单位:

各有关单位工程系列机电专业职称申报专业技术人员:

为进一步完善和提高我省机械工程专业技术人员的知识结构、研究和自主创新能力、专业理论水平及其综合素养,根据《广东省专业技术人员继续教育条例》和省人社厅有关工作意见、具体问题答复口径的要求,结合本行业实际,现制定并发布广东省工程系列机电专业技术人员继续教育专业科目学习指南。

一、学习内容

根据工程系列机电专业技术领域的实际情况,今年专业科目的培训主题主要分为工业机器人应用技术、数控技术、伺服驱动、工业互联网、3D打印技术、变频器与运动控制、电工技术、机电一体化技术、测控技术等等几大类课程,具体内容见附件。

  • 学时要求

专业技术人员每年接受继续教育的时间,应当累计不少于12天或72学时。其中公需科目不少于18学时;专业科目不少于42学时,根据规定,专业科目继续教育学时一年一般安排7天或42学时;选修科目不少于12学时。专业技术人员可任意选择至少2项学习内容。

  • 学习形式

专业技术人员继续教育专业科目学习由广东省机械工程学会适时举办的培训班、进修班、研修班、学术讲座、学术交流等方式进行,具体开班信息将会在广东省机械工程网公布http://www.gdmes.org。远程教育学习可登陆广东省机械工程网进行学习(学习网址:http://www.gdmes.org);

四、有关要求

(一)专业技术人员所在单位应保证专业技术人员参加继续教育的培训费和时间,并及时做好专业技术人员继续教育学时审核工作。

(二)专业技术人员按规定完成继续教育专业科目学习后,凭远程学习网站出具的学时证明,在广东省专业技术人员继续教育管理系统完成申报专业科目学时。

 

广东省机械工程学会联系方式

电话:020-38732721      Email:gdmes@163.com

地址:广州市越秀区先烈中路100号省科学院13号楼101室广东省机械工程学会(510070)

 

 

 

广东省机械工程学会

2019年3月27日

 

 

 

抄报:广东省人力资源和社会保障厅

 

 

 

 

 

附件:学习内容

课程类别

内容

工业机器人应用技术

1、工业机器人简介

2、工业机器人选型设计

3、工业机器人模拟仿真技术

4、工业机器人编程与操作

5、工业机器人编程与调试

6、工业机器人故障诊断与维护

7、工业机器人电气安装与调试视频

8、工业机器人的机械拆装

9、工业机器人仿真

10、协作型工业机器人的应用趋势与分析

11、汽车行业机器人系统集成及案例分析

12、工业机器人的搬运视频

13、工业机器人典型应用精析

14、工业机器人视觉应用

15、机器人工作站设计、安装与调试

16、机器人非标设备设计

17、机器人工作站电气系统设计方法

18、机器人工装夹具设计方法

数控技术

1、数控技术

2、数控技术的起源与发展

3、数控机床的分类与构成

4、典型国外数控系统介绍

5、数控系统的构成

6、数控编程基础

7、GSK 25i 系统编程指令介绍

8、UG编程介绍

9、数控机床的刀具交换装置

10、数控机床故障诊断

11、机械部分常见故障介绍

12、数控机床电气控制电路及辅助功能实现

13、数控机床与机器人在智能制造中应用

14、数控位置检测装置

伺服驱动

伺服驱动系统

主轴驱动系统

工业互联网

工业4.0概述、

工业互联网

工业物联网应用技术

MES在智能制造中的应用

智能制造数据服务平台

工业自动化方案设计方法

虚拟调试技术

变频器

变频器

运动控制系统-基础与提高

运动控制系统组成与结构

机器人运动学与曲线曲面几何学

电机系统及控制系统设计

机械系统与振动

机械系统的组成与振动的基本概念

单自由度机械系统自由运动与受迫振动

机械系统的周期受迫振动与冲击受迫振动及振动的隔离

电工技术

电器控制

电工

电路理论

电磁场与电磁波、

稳恒电磁场基础

仪表及安全用电的基础知识

电子电力技术

电工理论与新技术系列课程-磁流体发电的研究与发展

现代电力系统的自动控制系统

超导材料

超导电工

超导磁体技术

超导电力

新能源

节约能源 绿色发展

太阳能发电

非水可再生能源发电

机电一体化技术

机电一体化系统与智能制造

材料加工自动化

安全光幕技术

人与巨机器的共同进化

机械优化设计

测控技术

近年来时频测控技术的发展

近年来国外仪器与测量技术发展趋势

误差理论与数据处理绪论

工程测试技术

电子测量原理

3D打印技术

3D打印技术

综合技术

磁浮交通的发展

CMOS模拟与混合集成电路设计

物理电子学前沿课程等

仿生光电转换材料和器件

《2001》的技术密码

人工神经网络及其应用

寻找宇宙中最基本的粒子

物质结构与物性