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摘要：随着“双高”计划的发布，全国开始新一轮的高水平专业群建设浪潮，我校智慧物流技术专业群经过几年的发展，不断对接产业，动态调整，提出了基于“信息空间技术”的智慧物流技术专业群专业结构布局。
关键词：智慧物流技术专业群专业结构优化
一、建设初期的专业群专业结构
2018年，湖南省教育厅面向全省遴选了一批高等职业教育一流特色专业群建设项目，我校智慧物流技术专业群成功入围。在立项建设初期，智慧物流技术专业群围绕智慧物流设备层、智慧物流运行层、智慧物流决策层进行布局，构建以物流信息技术专业为核心，包括计算机应用技术、物联网应用技术，物流工程技术和电子信息工程技术专业的智慧物流技术专业群，为物流业升级转型提供技术支撑，以适应物流业对物流信息管理与决策、物流软件系统设计与开发、智能物流设备开发与维护等岗位群对高级技术技能人才的需求。
电子信息工程技术专业主要涵盖集成电路、电子技术、硬件设备底层开发等方面的内容;物流工程技术专业主要涵盖物流执行流程各个环节中的设备管理、使用及维护的内容;物联网应用技术专业主要涵盖传感器、射频、硬件设备应用层开发等方面的内容;计算机应用技术专业主要涵盖软件工程、信息管理系统、数据库、计算机网络等软件方面内容;物流信息技术专业在涵盖物流业务管理知识、运营知识，侧重于现代物流行业中信息系统和智能化设备的应用、智能物流系统的实施与优化等方面的内容。
二、建设过程中的摸索与反思
2019年，教育部财政部印发中国特色高水平高职学校和专业建设计划的意见，意见强调要精准对接区域人才需求，提升高职学校服务产业转型升级的能力，为中国产业走向全球产业中高端提供高素质技术技能人才支撑，其中“产业”一词在该意见中出现31次，可见产教融合是重中之重，也为智慧物流技术专业群建设把握了重点和方向。我校智慧物流技术专业群主要负责人及骨干教师开展了实地调研、网络调研等多种方式的调研，进一步加深对智慧物流产业的理解，通过调研发现，智慧物流产业可以分为上中下游三个部分，上游为智慧物流装备企业，中游为智慧物流实施企业，下游为智慧物流应用企业，不同企业的主要需求岗位也不同，智能物流装备型企业需要大量装配电工、钳工、机械工程师、电气工程师、现场项目助理;智慧物流实施型企业需要大量的方案工程师、售前实施顾问，能根据不同的下游行业企业的特点，提供定制化的实施方案;在智慧物流应用型企业主要需要对行业企业业务有一定的理解，能熟练应用智能物流系统的人员，能进行业务数据分析的人员。
三、专业结构调整与优化建议
在建设初期，专业群建设思路还是比较偏学科建设思路，注重理论层次的完备性，在建设过程中，专业群不断向产业靠拢，更注重实践性，通过对产业结构和人才需求结构的分析，智慧物流技术专业群的定位进一步清晰，同时结合学校现行状况，可以考虑分解为“智慧物流技术”和“智能物流装备”两个专业群，“智慧物流技术”专业群定位于“信息空间技术”，服务于智慧物流产业中的实施和应用型企业，“智能物流装备”专业群定位于“物理空间技术”，服务于智慧物流产业中的物流装备研发、维护和推广。信息空间技术加工的对象是数据，实现数据的自动流动具体来说需要经过四个环节，分别是：数据获取、数据存储、数据分析、数据优化，分别对应了状态感知技术、数据系统化技术、数据分析技术以及仿真优化技术。
状态感知技术实现对外界状态的数据获取，是对数据的初级采集加工。物流过程中蕴含着大量的隐性数据，这些数据暗含在实际过程中方方面面，如物理实体的尺寸、重量，流向，外部环境的温度、流速等。状态感知通过传感器等一些数据采集技术，将这些蕴含在物理实体背后的数据不断的传递到信息空间，使得数据不断“可见”，变为显性数据。
數据系统化技术实现对数据的存储和序化。数据系统化的特点是数据不再只针对某一个特定的环节，而是面向全组织，具有整体的结构性，共享性高，冗余度减小，可对数据进行统一的控制，保证数据的安全性、机密性、正确性、有效性和相容性，实现并发控制，让多用户同时存取或修改数据时，防止相互干扰而给用户提供不正确的数据，并具有一定的数据恢复能力。
数据分析技术是对显性数据进一步理解的工具，是将感知的数据转化成认知的信息的过程，是对原始数据赋予意义的过程，也是发现物理实体状态在时空域和逻辑域的内在因果性或关联性关系的过程。大量的显性数据并不一定能够直观的体现出物理实体的内在联系，这就需要经过数据处理分析技术对数据进一步分析，使得数据不断“透明”，转化为直观可理解的信息。
仿真优化技术是对信息的综合处理。在这一环节中，为了达到明确的目的，根据积累的经验，判断当前获取的所有来自不同系统或不同环境下的信息，在一定的条件约束下，形成最优策略来对物理空间实体进行控制。这个环节不一定在系统最初投入运行时就能产生效果，往往在系统运行一段时间之后逐渐形成一定范围内的知识，并且不断地迭代优化。
建议智慧物流技术专业群的专业结构调整为，以智能物流技术（原专业名称为物流信息技术）为核心，包括物联网应用技术，计算机应用技术，大数据技术，以及人工智能技术应用专业。物联网应用技术专业和人工智能技术解决实施环节中数据获取的问题，计算机应用技术专业解决实施环节中数据存储与序化的问题，智能物流技术主要解决实施环节中数据系统仿真的问题以及实施以后的数字孪生系统的应用，大数据技术主要解决下游企业应用环节中物流数据优化的问题。而将原有的物流工程技术、电子信息工程技术再结合相关专业，形成围绕物流装备研发、维护和推广的“智能物流装备”专业群，实现现有专业群建设的细化和升级。
参考文献：
[1]中国信息物理系统发展论坛，信息物理系统白皮书，2017.
[2]刘宁.物流科技行业发展状况及人才需求研究[J].商情，2020（49）
[3]赵丽.基于专业群的智慧物流实战能力提升途径探析[J].兰州石化职业技术学院学报，2020，20（02）
[4]罗戈研究，2021中国物流科技发展报告，2021.
作者简介：刘宁（1982 01-，男，湖南长沙，汉，副教授，博士，研究方向：物流职业教育）
基金项目： 2019年度湖南省职业院校教育教学改革研究项目《智慧物流技术专业群服务物流科技行业人才需求研究》（项目编号：ZJGB2019330）
关键词：智慧物流技术专业群专业结构优化
一、建设初期的专业群专业结构
2018年，湖南省教育厅面向全省遴选了一批高等职业教育一流特色专业群建设项目，我校智慧物流技术专业群成功入围。在立项建设初期，智慧物流技术专业群围绕智慧物流设备层、智慧物流运行层、智慧物流决策层进行布局，构建以物流信息技术专业为核心，包括计算机应用技术、物联网应用技术，物流工程技术和电子信息工程技术专业的智慧物流技术专业群，为物流业升级转型提供技术支撑，以适应物流业对物流信息管理与决策、物流软件系统设计与开发、智能物流设备开发与维护等岗位群对高级技术技能人才的需求。
电子信息工程技术专业主要涵盖集成电路、电子技术、硬件设备底层开发等方面的内容;物流工程技术专业主要涵盖物流执行流程各个环节中的设备管理、使用及维护的内容;物联网应用技术专业主要涵盖传感器、射频、硬件设备应用层开发等方面的内容;计算机应用技术专业主要涵盖软件工程、信息管理系统、数据库、计算机网络等软件方面内容;物流信息技术专业在涵盖物流业务管理知识、运营知识，侧重于现代物流行业中信息系统和智能化设备的应用、智能物流系统的实施与优化等方面的内容。
二、建设过程中的摸索与反思
2019年，教育部财政部印发中国特色高水平高职学校和专业建设计划的意见，意见强调要精准对接区域人才需求，提升高职学校服务产业转型升级的能力，为中国产业走向全球产业中高端提供高素质技术技能人才支撑，其中“产业”一词在该意见中出现31次，可见产教融合是重中之重，也为智慧物流技术专业群建设把握了重点和方向。我校智慧物流技术专业群主要负责人及骨干教师开展了实地调研、网络调研等多种方式的调研，进一步加深对智慧物流产业的理解，通过调研发现，智慧物流产业可以分为上中下游三个部分，上游为智慧物流装备企业，中游为智慧物流实施企业，下游为智慧物流应用企业，不同企业的主要需求岗位也不同，智能物流装备型企业需要大量装配电工、钳工、机械工程师、电气工程师、现场项目助理;智慧物流实施型企业需要大量的方案工程师、售前实施顾问，能根据不同的下游行业企业的特点，提供定制化的实施方案;在智慧物流应用型企业主要需要对行业企业业务有一定的理解，能熟练应用智能物流系统的人员，能进行业务数据分析的人员。
三、专业结构调整与优化建议
在建设初期，专业群建设思路还是比较偏学科建设思路，注重理论层次的完备性，在建设过程中，专业群不断向产业靠拢，更注重实践性，通过对产业结构和人才需求结构的分析，智慧物流技术专业群的定位进一步清晰，同时结合学校现行状况，可以考虑分解为“智慧物流技术”和“智能物流装备”两个专业群，“智慧物流技术”专业群定位于“信息空间技术”，服务于智慧物流产业中的实施和应用型企业，“智能物流装备”专业群定位于“物理空间技术”，服务于智慧物流产业中的物流装备研发、维护和推广。信息空间技术加工的对象是数据，实现数据的自动流动具体来说需要经过四个环节，分别是：数据获取、数据存储、数据分析、数据优化，分别对应了状态感知技术、数据系统化技术、数据分析技术以及仿真优化技术。
状态感知技术实现对外界状态的数据获取，是对数据的初级采集加工。物流过程中蕴含着大量的隐性数据，这些数据暗含在实际过程中方方面面，如物理实体的尺寸、重量，流向，外部环境的温度、流速等。状态感知通过传感器等一些数据采集技术，将这些蕴含在物理实体背后的数据不断的传递到信息空间，使得数据不断“可见”，变为显性数据。
數据系统化技术实现对数据的存储和序化。数据系统化的特点是数据不再只针对某一个特定的环节，而是面向全组织，具有整体的结构性，共享性高，冗余度减小，可对数据进行统一的控制，保证数据的安全性、机密性、正确性、有效性和相容性，实现并发控制，让多用户同时存取或修改数据时，防止相互干扰而给用户提供不正确的数据，并具有一定的数据恢复能力。
数据分析技术是对显性数据进一步理解的工具，是将感知的数据转化成认知的信息的过程，是对原始数据赋予意义的过程，也是发现物理实体状态在时空域和逻辑域的内在因果性或关联性关系的过程。大量的显性数据并不一定能够直观的体现出物理实体的内在联系，这就需要经过数据处理分析技术对数据进一步分析，使得数据不断“透明”，转化为直观可理解的信息。
仿真优化技术是对信息的综合处理。在这一环节中，为了达到明确的目的，根据积累的经验，判断当前获取的所有来自不同系统或不同环境下的信息，在一定的条件约束下，形成最优策略来对物理空间实体进行控制。这个环节不一定在系统最初投入运行时就能产生效果，往往在系统运行一段时间之后逐渐形成一定范围内的知识，并且不断地迭代优化。
建议智慧物流技术专业群的专业结构调整为，以智能物流技术（原专业名称为物流信息技术）为核心，包括物联网应用技术，计算机应用技术，大数据技术，以及人工智能技术应用专业。物联网应用技术专业和人工智能技术解决实施环节中数据获取的问题，计算机应用技术专业解决实施环节中数据存储与序化的问题，智能物流技术主要解决实施环节中数据系统仿真的问题以及实施以后的数字孪生系统的应用，大数据技术主要解决下游企业应用环节中物流数据优化的问题。而将原有的物流工程技术、电子信息工程技术再结合相关专业，形成围绕物流装备研发、维护和推广的“智能物流装备”专业群，实现现有专业群建设的细化和升级。
参考文献：
[1]中国信息物理系统发展论坛，信息物理系统白皮书，2017.
[2]刘宁.物流科技行业发展状况及人才需求研究[J].商情，2020（49）
[3]赵丽.基于专业群的智慧物流实战能力提升途径探析[J].兰州石化职业技术学院学报，2020，20（02）
[4]罗戈研究，2021中国物流科技发展报告，2021.
作者简介：刘宁（1982 01-，男，湖南长沙，汉，副教授，博士，研究方向：物流职业教育）
基金项目： 2019年度湖南省职业院校教育教学改革研究项目《智慧物流技术专业群服务物流科技行业人才需求研究》（项目编号：ZJGB2019330）