哈尔滨华德学院智能制造工程（英才班）和服装与服饰设计哪个好?哪个比较好就业?哪个好考点?

哈尔滨华德学院服装与服饰设计专业所属艺术学学科门类中设计学类专业类别，专业经过了多年教学实践和探索，已具有独特的培养方式和完善的教学体系。特点是重实践、重实用，结合产、学、研三位一体的培养途径;教赛结合的教学方式;教师工作室模式下的教学等为学生提供了在校期间多方面实践的机会。
服装与服饰设计专业人才培养特色——“岗位递进式”人才培养模式
什么是岗位递进式？
服装设计专业主要培养就业后从事服装设计师岗位的人才。根据企业对岗位能力的需求，进行由低到高的晋升式人才培养。培养动手能力强、适应工作快、专业基础扎实、专业技能突出的品牌服装设计师、服装陈列师、配饰设计师等。对于设计师的职位来说，该专业分三个层次进行培养。
岗位递进式人才培养的优势
是以服装与服饰设计专业岗位人才需求为主要依据；以岗位人才的职业能力和素质培养为主线；以工学结合、校企合作为切入点；以学做合一为手段，培养“强设计、懂工艺、会结构、能上岗”的高技能应用型人才。提高人才培养质量，增强学生的职业能力和就业竞争力，从而实现零距离上
专业就业前景
作为中国最具有国际竞争力的产业之一，中国的服装业这几年正经历着由简单的加工仿制向开发创新的巨大转变。服装设计师的功劳不言而喻。也正因为此，优秀的服装设计师成为各大服装企业争抢的对象。
目前我国有5万多家服装企业，随着市场竞争的加剧，企业意识到原创设计对产品生命力的重要性，由此对服装设计师的需求可谓求贤若渴。拥有独特设计理念，能够进行原创设计的服装设计师十分紧缺。因此，服装设计师就业前景可谓是非常可观。
服装与服饰设计专业的就业方向和岗位
学生毕业后可到服装生产和销售企业、服装研究单位、服装企业管理部门及新闻出版机构等从事服装产品开发、市场营销、经营管理、服装理论研究及宣传评论等方面的工作。
1．品牌服装设计师（太平鸟、温馨鸟、UR、only等）
2．服装品牌公司配饰设计师
3．服装品牌公司陈列师
4．服装品牌公司培训师
5．品牌公司时尚搭配师
6．时尚公司美编
服装与服饰设计专业特色课程
服装陈列设计课程重在培养学生能够完整而独立的完成服装品牌终端陈列卖场设计与规划。使学生能够了解如何创造体验营销。要求学生熟练掌握对色彩设计、灯光设计、橱窗或主题板设计、陈列道具的布置、商品配置与规划等。
服饰配件设计课程的开设在其今后的工作中有着重要意义。使学生能够从身边的事物开始，逐渐将服装服饰设计理论掌握并运用到自己的设计中。
服装立体裁剪
服装立体裁剪是服装制作中除平面裁剪外的另一种方式。立体裁剪在制作的过程中能将裁剪方式立体化，并且可以直观的看到最后成型的效果。服装立体裁剪对于专业能力和实践操作水平都有着很高的要求。
流行趋势调研实训
课程的主要内容是参加北京国际时装周的系列活动。学生通过讲座、时装发布会及国际设计大赛决赛等形式与知名设计师和同学交流，使学生开阔专业内涵与素养。同时又能加强学生的设计思维能力以及对流行趋势的掌握。
专项服装课程设计
该课程是服装专项设计课程理论教学的延续，是理论知识与设计实践之间的衔接。让学生理解并掌握系列设计过程、设计要求、以及具体设计方法。巩固以往所学的知识，达到灵活应用的目的。
系列服装设计实训
该课程教学目的是以培养实用型、技能型人才为出发点；切实提高学生的实际动手能力和处理实际问题的综合素质。

近几年来，在德国“工业4.0”和“中国制造2025”的大背景下，智能制造成为业界关注的热点。2015年，工信部批准了46个智能制造试点示范项目和94个智能制造专项，发布了国家智能制造标准体系建设指南（2015版）。目前，很多企业跃跃欲试，希望通过推进智能制造实现“少人化”，降低成本，在灵活应对市场变化的前提下，更好地满足客户需求，因此智能制造人才将在未来工业领域炙手可热。
哈尔滨华德学院为适应国家智能制造产业发展的迫切需要，与德国工业领军企业西门子开展深入合作，联合建设了智能制造工程专业。该专业着力探索前沿智能制造技术，专门培养能胜任有关智能制造系统集成设计开发、工程应用、技术支持、系统维护等岗位工作的智能制造工程师。注重人才多方面能力的培养，助其在工业自动化设计、制造执行系统应用、工业大数据分析、工业互联网构建、工业云平台运维等领域有所建树，培养其成为具有团队意识、创新精神、实践能力的复合应用型专业人才。
智能制造究竟是什么？包含哪些范畴？目前业界还没有达成共识，不同背景的专家给出的解释往往大相径庭，很多概念满天飞，容易让制造企业无所适从。今天我们将让您对“智能制造”有一个整体的了解。
什么是智能制造？
关于智能制造，其内涵是实现整个制造业价值链的智能化和创新，是信息化与工业化深度融合的进一步提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和人工智能技术。
智能制造包含哪些范畴？
智能制造包括开发智能产品、推进智能服务、应用智能装备、建立智能产线、构建智能车间、打造智能工厂、践行智能研发、形成智能物流和供应链体系、开展智能管理、最终实现智能决策。
智能产品与智能服务可以帮助企业带来商业模式的创新；
智能装备、智能产线、智能车间到智能工厂，可以帮助企业实现生产模式的创新；
智能研发、智能管理、智能物流与供应链则可以帮助企业实现运营模式的创新；
而智能决策则可以帮助企业实现科学决策。
1. 智能产品（Smart Product）
智能产品通常包括机械、电气和嵌入式软件，具有记忆、感知、计算和传输功能。典型的智能产品包括智能手机、智能可穿戴设备、无人机、智能汽车、智能家电、智能售货机等，包括很多智能硬件产品。企业应该思考如何在产品上加入智能化的单元，提升产品的附加值。比如在工程机械上添加传感器，可以对产品进行定位和关键零部件的状态监测，为实现智能服务打下基础。
2.智能服务（Smart Service）
基于传感器和物联网（IoT），可以感知产品的状态，从而进行预防性维修维护，及时帮助客户更换备品备件，甚至可以通过了解产品运行的状态，帮助客户带来商业机会。还可以采集产品运营的大数据，辅助企业进行市场营销的决策。此外，企业通过开发面向客户服务的APP，也是一种智能服务的手段，可以针对企业购买的产品提供有针对性的服务，从而锁定用户，开展服务营销。
3.智能装备（Smart Equipment）
制造装备经历了机械装备到数控装备，目前正在逐步发展为智能装备。以工业机器人为例，如果是单纯按照固定指令执行喷涂、搬运、焊接等工艺的机器人，还不能称为智能装备。但是如果具有了机器视觉，能够准确识别工件，或者自主进行装配，自动避让工人等功能，甚至可以实现人机协作，就属于智能装备。例如，ABB推出的双臂机器人YUMI，就是智能型工业机器人的典范。
4.智能产线（Smart Production line）
很多行业的企业高度依赖自动化生产线，比如钢铁、化工、制药、食品饮料、烟草、芯片制造、电子组装、汽车整车和零部件制造等。目前，智能产线在我国制造企业的应用还处于起步阶段，但必然是发展的方向。智能产线的特点是：在生产和装配的过程中，能够通过传感器或RFID自动进行数据采集，并通过电子看板显示实时的生产状态；能够通过机器视觉和多种传感器进行质量检测，自动剔除不合格品，并对采集的质量数据进行SPC分析，找出质量问题的成因；能够支持多种相似产品的混线生产和装配，灵活调整工艺，适应小批量、多品种的生产模式；具有柔性，如果生产线上有设备出现故障，能够调整到其他设备生产；针对人工操作的工位，能够给予智能的提示。西门子成都电子工厂的总装线已经达到了智能产线的水平。
5.智能车间（Smart workshop）
一个车间通常有多条生产线，这些生产线要么生产相似零件或产品，要么有上下游的装配关系。要实现车间的智能化，需要对生产状况、设备状态、能源消耗、生产质量、物料消耗等信息进行实时采集和分析，进行高效排产和合理排班，显著提高设备利用率（OEE）。因此，无论什么制造行业，制造执行系统（MES）成为企业的必然选择。
6.智能工厂（Smart Factory）
一个工厂通常由多个车间组成，大型企业有多个工厂。作为智能工厂，不仅生产过程应实现自动化、透明化、可视化、精益化，同时，产品检测、质量检验和分析、生产物流也应当与生产过程实现闭环集成。智能工厂必须依赖无缝集成的信息系统支撑，主要包括PLM、ERP、CRM、SCM和MES五大核心系统。
7. 智能研发（Smart R&D）
企业要开发智能产品，需要机电软多学科的协同配合；要缩短产品研发周期，需要深入应用仿真技术，建立虚拟数字化样机，实现多学科仿真，通过仿真减少实物试验；需要贯彻标准化、系列化、模块化的思想，以支持大批量客户定制或产品个性化定制；需要将仿真技术与试验管理结合起来，以提高仿真结果的置信度。部分制造企业已开始应用PLM系统实现智能研发。
8.智能管理（Smart Management）
智能管理主要体现在与移动应用、云计算和电子商务的结合。例如，移动版的CRM系统可以自动根据位置服务确定销售人员是否按计划拜访了特定客户；许多消费品制造企业实现了全渠道营销，实现了多个网店系统与ERP系统的无缝集成，从而实现自动派单。
9.智能物流与供应链（Smart logistics and SCM）
制造企业内部的采购、生产、销售流程都伴随着物料的流动，因此，越来越多的制造企业在重视生产自动化的同时，也越来越重视物流自动化，自动化立体仓库、无人引导小车（AGV）、智能吊挂系统得到了广泛的应用；而在制造企业和物流企业的物流中心，智能分拣系统、堆垛机器人、自动辊道系统的应用日趋普及。
10.智能决策（Smart Decision Making）
企业在运营当中，已经产生了诸多的大数据，包括生产现场采集的实时生产数据，设备运行的大数据，质量的大数据，产品运营的大数据，电子商务带来的营销大数据，来自社交网络的与公司有关的大数据等，这些大数据统称为工业大数据（Industrial Big Data）。目前，IBM、SAP，ORACLE、微软等国际大公司在大数据分析工具方面激战正酣，而IBM推出的认知计算（CognitiveComputing）代表了智能决策的前沿方向。