工业互联网数据采集与分析课程
培训对象：
工业互联网应用工程师；数据采集技术人员；工业数据分析人员；以及希望掌握工业数据采集、处理与分析技能的智能制造从业者。
培训目标：
使学员全面掌握工业互联网环境下的数据采集与分析技术，能够独立完成从现场设备到云平台的数据采集、存储、处理与可视化分析。精通工业通信协议（Modbus、OPC UA、MQTT）、工业网关配置、边缘计算、时序数据库应用。掌握数据分析方法（统计分析、趋势预测、异常检测）在设备监控与工艺优化中的应用。具备构建工业数据采集与分析系统的实战能力。
培训内容介绍：
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工业数据采集概述：讲解工业数据采集的价值（设备监控、工艺优化、预测维护）。介绍工业数据采集系统的组成（设备层、采集层、传输层、存储层、分析层）。分析工业数据的特点（海量、时序、高频率、多源异构）。
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工业通信协议基础：学习Modbus RTU/TCP协议的原理与数据帧结构。掌握OPC UA的架构与安全机制。了解Profinet、EtherNet/IP、CC-Link等现场总线协议的特点。演练使用Modbus Poll/Modscan测试设备通信。
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工业网关配置：学习工业网关的作用（协议转换、数据预处理、边缘计算）。掌握网关的安装、配置与调试方法（添加设备、配置采集点、设置上传规则）。演练配置网关采集PLC数据并上传云平台。
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MQTT协议与应用：讲解MQTT协议的原理（发布/订阅、主题、QoS）。学习MQTT Broker的搭建与配置（Mosquitto/EMQX）。掌握设备端与云端通过MQTT通信的方法。演练实现设备状态数据发布与订阅。
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边缘计算与预处理：讲解边缘计算的概念（在数据源附近处理数据）。掌握边缘节点的数据预处理功能（数据清洗、过滤、聚合、压缩）。演练编写边缘规则实现设备异常本地报警。
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时序数据库应用：学习时序数据库（InfluxDB/TDengine/ TimescaleDB）的特点（高写入吞吐量、数据压缩、时间窗口聚合）。掌握时序数据库的安装、配置与数据写入查询方法。演练将采集数据存储到时序数据库。
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数据采集系统搭建：学习设计完整的数据采集架构（现场设备→采集网关→云平台→时序数据库）。掌握多源异构数据的集成方法。演练搭建小型工业数据采集系统。
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数据质量保障：学习数据质量评估指标（完整性、一致性、准确性、及时性）。掌握数据丢失、异常值、噪声的处理方法。演练实现数据质量监控与异常报警。
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数据分析基础：学习工业数据分析的常用方法（统计分析、相关性分析、回归分析、时间序列分析）。掌握使用Python/Pandas进行数据探索与可视化。演练分析设备运行数据的分布特征。
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设备状态监控与分析：学习设备关键指标（OEE、MTBF、MTTR）的计算方法。掌握设备运行状态（运行、停机、待机、故障）的识别与统计。演练计算产线OEE并分析瓶颈。
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预测性维护分析：学习基于振动、温度、电流等数据的设备故障预测方法。掌握趋势预测、阈值预警、异常检测算法（孤立森林、LSTM）。演练实现电机轴承的异常检测。
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综合项目实战：设计并实现一个完整的工业数据采集与分析项目（如空压机远程监控、风机预测维护、产线OEE分析）。完成网关配置、数据采集、时序数据库存储、数据分析、可视化展示全流程。
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