一、建設背景與意義

1.1 工業互聯網發展趨勢

隨著工業4.0和“中國制造2025”戰略的推進，工業互聯網與邊緣計算技術已成為制造業智能化轉型的核心驅動力。當前，高職院校面臨傳統教學與產業需求脫節的挑戰，亟需構建以數據采集與邊緣服務為核心的實訓平臺，培養具備工業數據全鏈條處理能力的高素質人才。國家政策如《工業互聯網創新發展行動計劃》明確要求深化產教融合，推動實訓條件優化，而企業端對工業數據采集、實時分析及邊緣的需求缺口巨大。

1.2 人才培養需求

當前，工業互聯網行業正處于快速發展的黃金時期，對數據采集與分析人才的需求呈現出爆發式增長。據相關機構統計，2023 年我國工業互聯網產業對數據采集與分析相關崗位的人才需求量達到了 50 萬人，預計到 2025 年，這一數字將飆升至 80 萬人，人才缺口巨大，供不應求。

從崗位需求來看，主要集中在工業數據分析師、工業互聯網工程師、數據挖掘工程師等核心崗位。工業數據分析師猶如企業的 “數據智囊”，需要運用專業的數據分析技能，深入挖掘工業數據背后的價值，為企業的生產運營提供精準的決策建議；工業互聯網工程師則是工業互聯網系統的 “搭建者” 和 “維護者”，負責構建和維護工業互聯網平臺，保障數據的穩定采集與傳輸；數據挖掘工程師更像是數據海洋中的 “尋寶者”，通過數據挖掘算法，從海量的工業數據中發現潛在的規律和趨勢，為企業的創新發展提供有力支撐。

這些崗位對人才的技能要求也極為嚴格。除了扎實的工業互聯網和數據分析基礎知識外，還要求具備豐富的實踐經驗和解決實際問題的能力。例如，能夠熟練運用工業互聯網平臺進行數據采集與分析，熟悉工業生產流程，能夠將數據分析結果與實際生產相結合，提出切實可行的優化方案。此外，具備良好的團隊協作能力和溝通能力也是非常重要，因為在實際工作中，需要與不同部門的人員密切合作，共同推動項目的順利進行。

二、建設目標與需求分析

2.1 核心培養目標

本實訓室的建設，旨在培養一批能夠適應工業互聯網時代發展需求的高素質技術技能人才，他們將成為推動工業數字化轉型的中堅力量。

在技術能力方面，學生需要熟練掌握各類工業數據采集設備的操作，就像熟練駕馭各種精密儀器的專家，能夠精準地獲取工業生產中的關鍵數據。同時，他們還要精通通信協議的配置，如同搭建起順暢溝通橋梁的工程師，確保數據在不同設備和系統之間的穩定傳輸。此外，對于邊緣計算與數據分析工具的應用，他們也需運用自如，能夠從海量的數據中挖掘出有價值的信息，為工業生產的優化提供有力支持。

實踐能力的培養也是重中之重。學生要具備在復雜的工業場景下搭建數據采集系統的能力，就像搭建一座堅固的橋梁，將各個數據采集點連接成一個有機的整體。當系統出現故障時，他們能夠迅速進行診斷，找出問題的根源，并提出有效的優化方案，保障系統的穩定運行。

創新能力的激發同樣重要。通過參與真實的項目實踐，學生將在實踐中不斷探索和創新，培養解決復雜問題的能力。他們將像富有創造力的發明家一樣，敢于嘗試新的技術和方法，為工業互聯網的發展注入新的活力。

2.2 崗位技能要求

從崗位技能要求來看，主要涵蓋工業數據采集、邊緣服務開發以及數據分析與應用三個關鍵領域。

在工業數據采集領域，學生需要熟練操作傳感器、PLC、智能網關等設備，就像熟練操作各種工具的工匠，能夠根據不同的工業場景和需求，選擇合適的設備進行數據采集。同時，他們還要支持多協議數據接入，確保不同類型的數據能夠順利匯聚到數據采集系統中。

邊緣服務開發領域，學生要掌握 Java、Python 等編程語言，如同掌握一門流利外語的交流者，能夠運用這些語言實現邊緣側數據的存儲、通信以及接口服務的部署。他們將開發出高效的程序，讓邊緣設備能夠快速處理和傳輸數據，為工業生產提供實時的支持。

在數據分析與應用領域，學生要運用機器學習算法，如同運用精密儀器的科學家，構建設備健康監測、生產效率優化等模型。通過對大量工業數據的分析，他們能夠預測設備的故障，優化生產流程，提高生產效率，為企業創造更大的價值。

三、實訓室功能布局

（一）工業數據采集實訓區

設備安裝與調試：提供多種工業數據采集設備，如傳感器、PLC、智能網關等，讓學生進行設備的安裝、接線、調試和故障排除實訓，掌握設備的基本操作技能。

數據采集與傳輸：通過模擬工業生產場景，讓學生學習如何采集不同類型的數據（如溫度、壓力、流量等），并掌握數據的傳輸方式，包括有線（如以太網、RS485）和無線（如 Wi-Fi、LoRa）通信技術。

數據預處理：教授學生對采集到的原始數據進行預處理的方法，如數據清洗、濾波、歸一化等，提高數據質量和可用性。

（二）邊緣服務實訓區

邊緣服務器與網關配置：配備邊緣服務器和網關設備，讓學生學習服務器和網關的安裝、配置和管理，包括操作系統安裝、網絡配置、安全設置等，為邊緣服務的運行提供基礎環境。

邊緣計算與數據處理：通過實際項目，讓學生掌握邊緣計算的基本概念和方法，能夠在邊緣設備上對數據進行實時處理和分析，實現數據的本地化處理和決策支持，提高系統的響應速度和效率。

邊緣服務開發與部署：基于開源框架或開發工具，如 Eclipse、MQTT 等，讓學生進行邊緣服務的開發和部署實訓，包括通信服務、數據存儲服務、接口服務等，培養學生的編程能力和系統集成能力。

（三）綜合應用實訓區

工業場景模擬與應用開發：構建一個綜合的工業場景模擬平臺，涵蓋多個生產環節和設備，讓學生在該平臺上進行工業數據采集與邊緣服務的綜合應用開發，如生產過程監控、設備故障診斷、能源管理等，提高學生解決實際問題的綜合能力。

項目實踐與創新：開展項目實踐教學，讓學生以團隊形式完成一個完整的工業數據采集與邊緣服務項目，從需求分析、方案設計、系統開發到測試驗收，培養學生的職業素養和團隊協作能力，同時鼓勵學生進行創新實踐，提出新的解決方案和應用模式。

四、課程體系設計

1.基礎模塊：基礎模塊是整個課程體系的基石，旨在為學生奠定堅實的理論基礎，使其對工業數據采集與邊緣服務的核心概念和原理有深入的理解。在工業數據采集原理課程中，學生將系統地學習數據采集的基本流程，從傳感器的選擇與部署，到數據的傳輸與采集，每一個環節都將進行詳細的講解和實踐操作。例如，學生將學習如何根據不同的工業場景和需求，選擇合適的傳感器類型，如溫度傳感器、壓力傳感器、流量傳感器等，并掌握傳感器的安裝和調試方法，確保能夠準確地采集到所需的數據。

通信協議解析課程則專注于工業領域中常用的通信協議，如 Modbus、OPC UA、MQTT 等。學生將深入了解這些協議的工作原理、數據格式和通信機制，通過實際案例分析和實驗操作，掌握協議的配置和應用技巧，實現不同設備之間的數據通信和交互。例如，在學習 Modbus 協議時，學生將學習如何使用 Modbus RTU 或 Modbus TCP 協議進行數據傳輸，如何配置主站和從站設備，以及如何解決通信過程中出現的問題。

邊緣計算基礎課程將向學生介紹邊緣計算的基本概念、架構和優勢，使學生了解邊緣計算在工業互聯網中的重要作用。學生將學習邊緣計算設備的選型和部署，以及如何在邊緣設備上進行數據處理和分析，實現對工業生產過程的實時監控和控制。例如，學生將學習如何使用邊緣計算網關對采集到的數據進行實時清洗、分析和決策，減少數據傳輸延遲，提高系統的響應速度和可靠性。

2. 技術模塊：技術模塊聚焦于培養學生的實際操作技能和技術應用能力，使學生能夠熟練運用各種技術手段解決工業數據采集與邊緣服務中的實際問題。Wi-Fi/LoRa 組網技術課程將詳細講解 Wi-Fi 和 LoRa 這兩種無線通信技術在工業領域中的應用，包括網絡架構、設備選型、配置與優化等方面。學生將通過實際操作，掌握如何搭建穩定可靠的 Wi-Fi 和 LoRa 網絡，實現工業設備之間的無線數據傳輸。例如，在搭建 Wi-Fi 網絡時，學生將學習如何選擇合適的無線接入點（AP）和無線客戶端設備，如何進行網絡參數配置和安全設置，以及如何優化網絡性能，提高數據傳輸速率和穩定性。在學習 LoRa 組網技術時，學生將了解 LoRa 的特點和優勢，掌握 LoRa 網關和終端設備的配置方法，以及如何實現 LoRa 網絡的遠距離數據傳輸和低功耗運行。

PLC 編程與數據交互課程將重點培養學生的 PLC 編程能力，使學生能夠運用梯形圖、指令表等編程語言，實現對工業設備的自動化控制和數據交互。學生將學習 PLC 的基本原理、硬件結構和編程方法，通過實際項目實踐，掌握如何使用 PLC 進行數據采集、處理和控制，以及如何與其他設備進行數據通信。例如，在一個自動化生產線上，學生可以使用 PLC 編程實現物料的自動分揀、裝配和包裝，通過 PLC 與傳感器、執行器等設備的通信，實現對生產過程的實時監控和控制。同時，學生還將學習如何使用 PLC 與上位機進行數據交互，將采集到的數據上傳到上位機進行分析和處理，以及接收上位機發送的控制指令，實現對設備的遠程控制。

邊緣存儲服務開發課程將引導學生學習邊緣存儲服務的開發技術，包括數據庫選型、數據存儲結構設計、數據備份與恢復等方面。學生將使用 MySQL、Redis 等數據庫管理系統，實現工業數據的高效存儲和管理。例如，在開發邊緣存儲服務時，學生將根據工業數據的特點和需求，選擇合適的數據庫類型，設計合理的數據存儲結構，確保數據的完整性和一致性。同時，學生還將學習如何進行數據備份和恢復操作，以保障數據的安全性和可靠性。此外，學生還將掌握如何使用數據庫連接池、緩存技術等優化手段，提高數據存儲和訪問的效率。

3. 應用模塊：應用模塊注重培養學生的綜合應用能力和創新思維，使學生能夠將所學的知識和技能應用到實際的工業場景中，解決復雜的工程問題。工業大數據分析課程將深入講解大數據分析技術在工業領域中的應用，包括數據預處理、數據分析方法、數據可視化等方面。學生將學習如何使用 Python、R 等數據分析工具，對工業大數據進行挖掘和分析，發現數據背后的規律和價值。例如，通過對設備運行數據的分析，預測設備的故障發生概率，提前進行維護和保養，減少設備停機時間，提高生產效率。同時，學生還將學習如何使用數據可視化工具，將分析結果以直觀的圖表、報表等形式呈現出來，為企業的決策提供支持。

設備健康管理課程將介紹設備健康管理的理念和方法，使學生了解如何通過數據驅動的方式實現設備的全生命周期管理。學生將學習設備故障診斷、預測性維護等技術，掌握如何利用工業數據采集與邊緣服務技術，實時監測設備的運行狀態，及時發現設備故障隱患，并采取相應的措施進行預防和修復。例如，通過對設備的振動、溫度、壓力等參數進行實時監測和分析，使用機器學習算法建立設備故障預測模型，提前預測設備故障的發生，為設備維護提供決策依據。同時，學生還將學習如何制定設備維護計劃，合理安排設備的維護時間和維護內容，降低設備維護成本，提高設備的可靠性和使用壽命。

生產優化案例實踐課程將以實際的工業生產案例為載體，引導學生綜合運用所學的知識和技能，對生產過程進行優化和改進。學生將參與到實際項目中，從需求分析、方案設計到實施和優化，全程跟進項目的進展，培養解決實際問題的能力和團隊協作精神。