電子信息行業智能制造與工業40方案Theterm"InformationandElectronicsIndustryIntelligentManufacturingandIndustrial40Plan"encompassestheintegrationofadvancedtechnologiesintotheproductionprocessesoftheinformationandelectronicssector.Thisplanaimstooptimizeproduction,enhanceefficiency,anddriveinnovation.Itappliestovariousstagesofmanufacturing,fromdesignandengineeringtoassemblyandqualitycontrol.Byadoptingintelligentmanufacturingpractices,companiesinthisindustrycanreducecosts,improveproductquality,andremaincompetitiveinarapidlyevolvingmarket.Inthecontextoftheinformationandelectronicsindustry,theIntelligentManufacturingandIndustrial40Planservesasastrategicblueprintforcompaniesseekingtoembracedigitaltransformation.Itoutlinesthenecessarystepsandtechnologiestoachieveaseamlessintegrationofautomation,dataanalytics,andadvancedrobotics.Thisplanisparticularlyrelevantformanufacturersdealingwithcomplexproductsandhigh-volumeproduction,asitaddressesthechallengesofscalabilityandcustomization.ToimplementtheInformationandElectronicsIndustryIntelligentManufacturingandIndustrial40Plan,companiesneedtofocusonseveralkeyrequirements.Theseincludeinvestinginadvancedmanufacturingtechnologies,fosteringacultureofinnovation,andensuringarobustcybersecurityinfrastructure.Bymeetingtheserequirements,businessescansuccessfullytransitiontoanintelligentmanufacturingenvironment,resultinginimprovedoperationalefficiencyandmarketdifferentiation.電子信息行業智能制造與工業40方案詳細內容如下：第一章智能制造概述1.1智能制造的背景與意義信息技術的飛速發展和全球制造業競爭的加劇，智能制造作為一種全新的生產模式，應運而生。智能制造是指在制造過程中，通過集成先進的信息技術、網絡通信技術、自動化控制技術等，實現制造系統的智能化、網絡化和自動化。其背景和意義如下：1.1.1背景（1）全球制造業競爭壓力加大：在經濟全球化的大背景下，各國制造業紛紛尋求轉型升級，以提高生產效率和降低成本，從而在全球市場中占據有利地位。（2）信息技術快速發展：互聯網、物聯網、大數據、云計算等技術的快速發展，為制造業提供了豐富的技術支持。（3）國家戰略需求：我國高度重視制造業發展，將智能制造作為國家戰略性新興產業進行重點發展。1.1.2意義（1）提高生產效率：智能制造能夠實現生產過程的自動化、智能化，有效提高生產效率，降低生產成本。（2）提升產品質量：通過智能制造，可以實現對生產過程的實時監控和調整，提高產品質量。（3）優化資源配置：智能制造有助于企業實現資源優化配置，提高資源利用率。（4）促進產業升級：智能制造將推動我國制造業向中高端發展，提升國際競爭力。1.2智能制造的關鍵技術智能制造涉及眾多關鍵技術，以下列舉了幾項具有代表性的技術：1.2.1信息技術信息技術是智能制造的基礎，包括大數據、云計算、物聯網、人工智能等。這些技術為智能制造提供了數據支持、計算能力和互聯互通的能力。1.2.2自動化控制技術自動化控制技術是實現智能制造的核心技術，包括PLC、工業、傳感器等。這些技術可以實現對生產過程的自動控制和實時調整。1.2.3網絡通信技術網絡通信技術是實現智能制造信息交互的關鍵，包括工業以太網、無線通信等。這些技術為智能制造提供了穩定、高效的信息傳輸通道。1.2.4人工智能技術人工智能技術是智能制造的重要支撐，包括機器學習、深度學習、計算機視覺等。這些技術可以幫助智能制造系統實現對復雜生產過程的智能決策和優化。1.2.5高功能計算技術高功能計算技術為智能制造提供了強大的計算能力，包括GPU、CPU等。這些技術可以滿足智能制造過程中對大量數據的處理需求。通過以上關鍵技術的應用，智能制造將為我國電子信息行業帶來新的發展機遇，推動制造業轉型升級，提升國際競爭力。第二章工業互聯網平臺建設2.1工業互聯網平臺架構工業互聯網平臺是電子信息行業智能制造與工業4.0方案的核心基礎，其架構主要包括以下幾個層面：（1）設備層：主要包括各類傳感器、控制器、執行器等設備，負責實時采集和傳輸生產過程中的數據。（2）邊緣計算層：對采集到的數據進行預處理和初步分析，實現對實時性要求較高的數據處理，減輕云端計算壓力。（3）網絡層：實現設備層與云端的數據傳輸，包括有線網絡和無線網絡技術，如工業以太網、4G/5G、LoRa等。（4）平臺層：提供數據存儲、計算、分析等服務，支持工業應用的快速開發和部署。（5）應用層：面向不同行業和場景的工業應用，如生產管理、設備維護、供應鏈協同等。2.2平臺關鍵技術與選型工業互聯網平臺的關鍵技術主要包括以下幾個方面：（1）大數據處理與分析：對海量數據進行高效處理和分析，挖掘數據價值，為決策提供支持。（2）云計算與邊緣計算：實現計算資源的彈性伸縮，提高系統功能和可靠性。（3）物聯網技術：實現設備與平臺之間的實時數據傳輸，提高系統互聯互通能力。（4）人工智能與機器學習：通過對歷史數據的分析，實現對生產過程的優化和預測。在平臺選型方面，應根據企業實際需求和場景特點，選擇具備以下特點的工業互聯網平臺：（1）高度可定制：支持二次開發，滿足企業個性化需求。（2）開放性：支持多種設備、協議和接口，便于集成第三方應用。（3）安全性：具備較強的數據安全和隱私保護能力。（4）穩定性：系統運行穩定，滿足長時間運行需求。2.3平臺部署與運維工業互聯網平臺的部署與運維主要包括以下幾個環節：（1）硬件部署：根據實際需求選擇合適的硬件設備，如服務器、存儲、網絡設備等。（2）軟件部署：安裝和配置操作系統、數據庫、中間件等軟件，保證系統穩定運行。（3）網絡部署：搭建企業內部網絡，實現設備與平臺之間的實時數據傳輸。（4）應用部署：根據企業需求，部署各類工業應用，如生產管理、設備維護等。（5）運維管理：對平臺進行實時監控，保證系統穩定運行，定期進行維護和升級。在平臺運維過程中，應關注以下幾個方面：（1）數據安全：加強數據安全和隱私保護，防止數據泄露和惡意攻擊。（2）系統功能：定期對系統進行功能評估，優化系統配置，提高系統功能。（3）故障處理：建立完善的故障處理機制，及時響應和處理系統故障。（4）培訓與支持：為用戶提供培訓和技術支持，保證用戶能夠熟練使用平臺。第三章數據采集與處理3.1數據采集技術數據采集是智能制造與工業4.0方案的基礎環節，其技術主要包括以下幾個方面：3.1.1傳感器技術傳感器技術是數據采集的關鍵技術之一。通過將各種傳感器安裝在生產線上的設備上，可以實時監測設備的運行狀態、環境參數以及產品質量等信息。傳感器類型包括溫度傳感器、濕度傳感器、壓力傳感器、流量傳感器等，它們能夠將物理信號轉換為電信號，便于后續的數據處理。3.1.2自動識別技術自動識別技術是指利用條碼、二維碼、RFID（無線射頻識別）等識別技術，實現對生產線上物品的自動識別。通過自動識別技術，可以實時采集物品的生產、庫存、物流等信息，提高數據采集的準確性和效率。3.1.3工業網絡技術工業網絡技術是實現數據采集與傳輸的重要手段。通過采用工業以太網、工業無線網絡等技術，可以將采集到的數據實時傳輸至數據處理中心，為后續的數據處理和分析提供基礎。3.2數據處理與存儲數據采集后，需要對數據進行處理與存儲，以滿足智能制造與工業4.0方案的需求。3.2.1數據預處理數據預處理是數據處理的第一步，主要包括數據清洗、數據集成、數據轉換等。數據清洗是指去除數據中的噪聲、異常值和重復數據，保證數據的準確性；數據集成是將來自不同來源的數據進行整合，形成統一的數據格式；數據轉換是將數據從一種格式轉換為另一種格式，便于后續的數據分析。3.2.2數據存儲數據存儲是保證數據安全、高效訪問的關鍵。根據數據的特點和需求，可以選擇關系型數據庫、非關系型數據庫、分布式數據庫等存儲方案。數據存儲不僅要考慮存儲容量，還要考慮數據的安全性和訪問效率。3.3數據分析與挖掘數據分析與挖掘是對采集到的數據進行深入研究和挖掘，以發覺有價值的信息和規律。3.3.1數據分析方法數據分析方法包括統計分析、關聯分析、聚類分析、時序分析等。統計分析是對數據進行描述性分析，了解數據的分布情況；關聯分析是發覺數據之間的關聯性，挖掘潛在的規律；聚類分析是將數據分為不同的類別，以便于后續的決策制定；時序分析是對時間序列數據進行分析，預測未來的發展趨勢。3.3.2數據挖掘技術數據挖掘技術是指從大量數據中提取有價值的信息和知識。常用的數據挖掘技術包括決策樹、支持向量機、人工神經網絡、遺傳算法等。通過對采集到的數據進行挖掘，可以發覺生產過程中的優化潛力，為企業提供決策支持。3.3.3數據可視化數據可視化是將數據分析結果以圖表、動畫等形式直觀展示出來，便于決策者理解和決策。通過數據可視化，可以更直觀地發覺數據中的規律和趨勢，為智能制造與工業4.0方案提供有力支持。第四章傳感器技術與智能設備4.1傳感器技術概述傳感器技術是電子信息行業智能制造與工業4.0方案的核心組成部分。傳感器作為一種檢測和轉換物理量為電信號的裝置，廣泛應用于各類智能設備中，為工業生產提供實時、準確的數據支持。傳感器按照檢測原理可分為溫度傳感器、壓力傳感器、濕度傳感器、位移傳感器等。這些傳感器能夠實時監測生產過程中的關鍵參數，為控制系統提供依據。傳感器技術的發展也推動了新型傳感器的研發，如光纖傳感器、MEMS傳感器等，它們在精度、可靠性、小型化等方面具有顯著優勢。4.2智能設備研發與應用智能設備是指利用傳感器、控制系統、執行器等組件，實現自動化、智能化操作的設備。在電子信息行業智能制造與工業4.0方案中，智能設備發揮著舉足輕重的作用。智能設備的研發與應用主要包括以下幾個方面：（1）自動化生產線：通過傳感器技術實現生產線的自動化控制，提高生產效率，降低人力成本。（2）智能檢測：利用傳感器對生產過程中的關鍵參數進行實時監測，保證產品質量。（3）遠程監控與診斷：通過互聯網將設備運行數據傳輸至監控中心，實現對設備的遠程監控與診斷。（4）故障預測與維護：基于大數據分析，預測設備潛在故障，提前進行維護，降低故障率。（5）智能優化：利用人工智能技術，對生產過程進行優化，提高生產效益。4.3設備聯網與協同作業設備聯網是指將各類智能設備通過網絡連接起來，實現數據交互與共享。在電子信息行業智能制造與工業4.0方案中，設備聯網是實現協同作業的基礎。設備聯網的關鍵技術包括：（1）通信協議：制定統一的通信協議，保證設備間能夠順利進行數據交換。（2）網絡架構：構建穩定、可靠的網絡架構，支持大規模設備接入和高速數據傳輸。（3）數據安全：加強對設備數據的保護，防止數據泄露和非法訪問。協同作業是指通過設備聯網，實現生產過程中各環節的協同工作。協同作業的優勢主要體現在以下幾個方面：（1）提高生產效率：設備間協同作業，減少生產過程中的等待時間，提高整體生產效率。（2）優化資源配置：根據生產需求，實時調整設備運行狀態，實現資源優化配置。（3）降低生產成本：通過設備協同作業，減少人力成本和設備損耗。（4）提高產品質量：實時監測生產過程中的關鍵參數，保證產品質量。通過設備聯網與協同作業，電子信息行業智能制造與工業4.0方案將實現生產過程的智能化、高效化，為我國電子信息產業的發展注入新的活力。第五章智能工廠設計與實施5.1智能工廠規劃與布局智能工廠的規劃與布局是電子信息行業智能制造與工業4.0方案的核心環節。需根據企業的生產需求、產品特性和市場定位，制定智能工廠的總體規劃。規劃內容應包括：生產流程優化、設備選型、自動化和信息化系統設計、物流配送、能源管理等。在智能工廠布局方面，要充分考慮生產流程的連貫性、設備之間的協同作業以及生產環境的靈活性。布局應遵循以下原則：（1）模塊化設計：將生產流程劃分為若干模塊，便于生產線調整和擴展。（2）緊湊型布局：縮短物料流動距離，提高生產效率。（3）智能化物流：采用自動化物流設備，實現物料自動配送。（4）綠色環保：注重生產過程中的節能減排，降低環境污染。5.2工廠智能化改造工廠智能化改造是電子信息行業實現智能制造的關鍵步驟。其主要內容包括：（1）設備升級：將傳統設備替換為智能化、自動化設備，提高生產效率和精度。（2）生產線優化：對現有生產線進行改造，實現生產流程的自動化、智能化。（3）信息化系統建設：構建工廠內部信息平臺，實現生產、質量、設備等數據的實時監控和分析。（4）智能制造技術集成：將先進制造技術、物聯網、大數據等技術與生產過程相結合，提升生產智能化水平。（5）人才培養：加強員工智能化技術培訓，提高整體素質。5.3智能工廠運營與管理智能工廠的運營與管理是保證生產穩定、高效的關鍵環節。以下為智能工廠運營與管理的重點內容：（1）生產管理：制定生產計劃，實現生產任務的下達、跟蹤和反饋。（2）質量管理：建立質量管理體系，實現生產過程的質量監控和追溯。（3）設備管理：對設備進行定期維護、保養，保證設備運行穩定。（4）物流管理：優化物流配送流程，降低庫存成本。（5）能源管理：實時監測能源消耗，提高能源利用效率。（6）安全管理：加強生產現場安全管理，保證員工安全。（7）數據分析與應用：對生產數據進行分析，為生產決策提供支持。（8）企業文化建設：培育智能工廠企業文化，提升員工歸屬感和創新能力。第六章供應鏈管理與協同制造6.1供應鏈管理優化6.1.1引言電子信息行業智能制造與工業4.0方案的深入推進，供應鏈管理作為企業核心競爭力之一，其優化顯得尤為重要。本節將從供應鏈管理的內涵、優化策略及關鍵環節等方面展開論述。6.1.2供應鏈管理內涵供應鏈管理是指通過對供應鏈中的物流、信息流、資金流等資源進行有效整合和協同，實現供應鏈整體效率提升和成本降低的過程。優化供應鏈管理有助于提高企業競爭力，滿足市場需求。6.1.3供應鏈管理優化策略（1）強化供應鏈戰略規劃，明確供應鏈發展方向；（2）優化供應鏈結構，提高供應鏈協同效率；（3）加強供應鏈信息化建設，實現信息共享與協同；（4）強化供應鏈風險管理，保障供應鏈穩定運行；（5）實施供應鏈績效評估，持續改進供應鏈管理水平。6.1.4供應鏈管理關鍵環節優化（1）采購管理：優化供應商選擇、評價及合作關系；（2）庫存管理：實施精細化庫存管理，降低庫存成本；（3）生產管理：提高生產計劃與調度效率，實現準時交付；（4）物流管理：優化物流網絡布局，提高物流效率；（5）售后服務：提升售后服務質量，增強客戶滿意度。6.2協同制造模式6.2.1引言協同制造模式是指通過企業間、企業內部以及企業與用戶之間的緊密協同，實現資源共享、能力互補，提高制造效率和質量的過程。本節將從協同制造模式的內涵、類型及關鍵要素等方面進行闡述。6.2.2協同制造模式內涵協同制造模式是指將先進的信息技術、制造技術和管理理念相結合，通過協同創新、協同設計、協同生產等手段，實現企業間、企業內部以及企業與用戶之間的緊密協同。6.2.3協同制造模式類型（1）企業間協同制造模式：包括供應鏈協同、產業鏈協同等；（2）企業內部協同制造模式：包括部門間協同、生產線協同等；（3）企業與用戶協同制造模式：包括定制化協同、眾包協同等。6.2.4協同制造模式關鍵要素（1）信息技術支撐：提供實時、準確的信息傳遞和共享；（2）協同機制：建立有效的協同規則和激勵機制；（3）組織結構優化：調整組織結構，提高協同效率；（4）人才隊伍培養：提升員工協同創新能力；（5）企業文化塑造：營造積極向上的協同氛圍。6.3供應鏈協同平臺建設6.3.1引言供應鏈協同平臺是供應鏈管理優化和協同制造模式實施的重要載體。本節將從供應鏈協同平臺的建設目標、關鍵技術和應用場景等方面進行論述。6.3.2供應鏈協同平臺建設目標（1）實現供應鏈信息共享與協同；（2）提高供應鏈整體運營效率；（3）降低供應鏈運營成本；（4）提升供應鏈風險管理能力；（5）促進企業間協同創新。6.3.3供應鏈協同平臺關鍵技術（1）大數據分析：挖掘供應鏈數據價值，提高決策效率；（2）云計算：提供彈性的計算資源和數據存儲服務；（3）物聯網：實現供應鏈實物資源的實時監控與協同；（4）人工智能：輔助供應鏈管理與決策；（5）區塊鏈：保障供應鏈數據安全與可信。6.3.4供應鏈協同平臺應用場景（1）供應商協同：實現供應商選擇、評價、合作等方面的協同；（2）生產協同：提高生產計劃與調度效率，實現準時交付；（3）物流協同：優化物流網絡布局，提高物流效率；（4）售后服務協同：提升售后服務質量，增強客戶滿意度；（5）產業鏈協同：推動產業鏈上下游企業協同發展。第七章人工智能與機器學習應用7.1人工智能在電子信息行業中的應用7.1.1引言信息技術的快速發展，電子信息行業在國民經濟中的地位日益顯著。人工智能作為新一輪科技革命和產業變革的重要驅動力量，在電子信息行業中的應用逐漸廣泛。本節主要介紹人工智能在電子信息行業中的具體應用及其價值。7.1.2人工智能在電子信息產品設計中的應用人工智能技術可以輔助設計人員完成電子產品的設計工作，提高設計效率。例如，通過機器學習算法，可以對大量設計方案進行分析，為設計人員提供有針對性的設計建議。7.1.3人工智能在電子信息制造過程中的應用在生產過程中，人工智能技術可以實現自動化檢測、故障診斷和智能調度等功能。例如，利用深度學習算法對生產數據進行實時分析，可以及時發覺生產過程中的異常情況，降低生產成本。7.1.4人工智能在電子信息行業服務中的應用人工智能技術在電子信息行業服務領域也有廣泛應用，如智能客服、智能推薦等。這些應用可以有效提升客戶滿意度，降低企業運營成本。7.2機器學習算法與應用7.2.1引言機器學習作為人工智能的核心技術之一，在電子信息行業中有廣泛應用。本節主要介紹機器學習算法及其在電子信息行業中的應用。7.2.2常用機器學習算法常用的機器學習算法包括決策樹、支持向量機、神經網絡、聚類算法等。這些算法在電子信息行業中有各自的應用場景。7.2.3機器學習在電子信息行業中的應用（1）機器學習在電子信息產品設計中的應用：通過機器學習算法，可以優化設計方案，提高產品功能。（2）機器學習在電子信息制造過程中的應用：利用機器學習算法對生產數據進行實時分析，實現智能調度和故障診斷。（3）機器學習在電子信息行業服務中的應用：通過機器學習算法，實現智能推薦、智能客服等功能。7.3智能優化與調度7.3.1引言智能優化與調度是電子信息行業智能制造的關鍵環節。本節主要介紹智能優化與調度的相關技術及其在電子信息行業中的應用。7.3.2常用智能優化算法常用的智能優化算法包括遺傳算法、蟻群算法、粒子群算法等。這些算法在電子信息行業中有廣泛的應用。7.3.3智能優化與調度在電子信息行業中的應用（1）智能優化在電子信息產品設計中的應用：利用智能優化算法，對設計方案進行優化，提高產品功能。（2）智能優化在電子信息制造過程中的應用：通過智能優化算法，實現生產過程的智能調度，提高生產效率。（3）智能優化在電子信息行業服務中的應用：利用智能優化算法，實現服務資源的合理配置，提高服務效率。第八章網絡安全與數據保護8.1工業網絡安全概述信息技術的飛速發展，工業控制系統（IndustrialControlSystems，簡稱ICS）已逐步實現網絡化、智能化。但是這也使得工業控制系統面臨著日益嚴峻的網絡安全威脅。工業網絡安全是指保護工業控制系統免受各種威脅和攻擊，保證系統正常運行和數據安全的措施。工業網絡安全主要包括以下幾個方面：（1）物理安全：保護工業控制系統設備免受物理攻擊，如盜竊、破壞等。（2）網絡安全：保護工業控制系統網絡免受黑客攻擊、病毒感染等。（3）數據安全：保證工業控制系統數據在傳輸、存儲、處理過程中的安全性。（4）應用安全：保護工業控制系統應用程序免受惡意代碼、漏洞攻擊等。8.2數據保護技術數據保護技術在工業網絡安全中占有重要地位。以下介紹幾種常見的數據保護技術：（1）加密技術：通過加密算法對數據進行加密處理，保證數據在傳輸、存儲過程中的安全性。（2）訪問控制：限制用戶對數據的訪問權限，防止未授權用戶訪問敏感數據。（3）數據備份與恢復：定期對重要數據進行備份，當數據丟失或損壞時，可以快速恢復。（4）數據審計：對數據操作進行記錄和審計，及時發覺異常行為。（5）數據脫敏：對敏感數據進行脫敏處理，避免敏感信息泄露。8.3安全防護策略與措施為保證工業網絡安全與數據保護，以下安全防護策略與措施應當得到有效實施：（1）建立健全安全管理制度：制定工業控制系統網絡安全政策、制度和流程，保證各項安全措施得到有效執行。（2）定期進行安全評估：對工業控制系統進行定期安全評估，發覺潛在風險和漏洞，及時進行修復。（3）強化設備安全防護：對工業控制系統設備進行物理保護，同時加強設備操作系統、應用程序的安全防護。（4）加強網絡安全防護：采用防火墻、入侵檢測系統等網絡安全設備，防止黑客攻擊、病毒感染等。（5）提升數據保護能力：運用加密、訪問控制等技術，保證數據在傳輸、存儲、處理過程中的安全性。（6）加強員工安全意識培訓：提高員工對網絡安全的認識，增強安全防范意識。（7）建立應急預案：針對可能出現的網絡安全事件，制定應急預案，保證在事件發生時能夠迅速應對。通過實施上述安全防護策略與措施，可以有效降低工業控制系統網絡安全風險，保障智能制造與工業40方案的順利進行。第九章智能制造人才培養與政策支持9.1人才培養體系構建電子信息行業智能制造與工業4.0方案的推進，人才培養成為關鍵環節。構建完善的人才培養體系，是保障智能制造發展的重要基礎。9.1.1基礎教育階段在基礎教育階段，應將智能制造相關課程納入教學體系，培養學生的創新意識和動手能力。還需加強信息技術、自動化技術、技術等課程的教學，為未來智能制造人才奠定基礎。9.1.2高等教育階段高等教育階段是智能制造人才培養的關鍵時期。高校應增設智能制造相關專業，優化課程設置，注重理論與實踐相結合。要加強產學研合作，推動企業參與人才培養，為學生提供實習和實踐機會。9.1.3職業教育階段職業教育階段是培養智能制造高技能人才的重要渠道。職業院校應關注產業發展需求，開設智能制造相關課程，強化實踐教學，培養具備實際操作能力的技能型人才。9.2政策支持與產業協同應加大對智能制造人才培養的政策支持力度，推動產業協同，為智能制造發展提供人才保障。9.2.1政策引導可通過制定相關政策，引導高校、職業院校和企業加大智能制造人才培養力度。例如，提供資金支持、優化人才培養機制、鼓勵企業參與人才培養等。9.2.2產業協同產業協同是推動智能制造人才培養的關鍵。企業和高校應建立緊密的合作關系，共同推進人才培養。企業可通過提供實習崗位、參與課程開發等方式，與高校、職業院校共同培養人才。9.2.3國際合作加強國際合作，引進國外優質教育資源，促進智能制造人才培養的國際化。同時鼓勵我國智能制造人才赴國外學習交流，提升國際競爭力。9.3智能制造教育與實踐智能制造教育與實踐是人才培養的重要環節，應注重以下幾個方面：9.3.1課程設置課程設置應緊跟產業發展趨勢，涵蓋智能制造的基礎理論、關鍵技術及其應用。還需關注智能制造領域的倫理、法律等問題，培養學生的社會責任意識。9.3.2實踐教學實踐教學是培養學生動