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课程培训
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工业互联网与数字化底座培训课程体系（选修）
工业互联网与数字化底座培训课程体系（选修） 整体定位：聚焦“数据连通”核心目标，立足智能制造数据采集、传输与集成核心需求，通过实操教学帮助学员掌握工业互联网与数字化底座的核心技术与应用方法，构建智能制造全流程数据连通能力，覆盖工业互联网架构、工业物联网、工业网络与通信、边缘计算与数据采集、制造数据治理五大核心模块，各专题独立成篇，学员可根据自身岗位需求、知识储备自主选修部分专题内容，结合当前行业主流软件版本设计，贴合企业实际应用场景，兼顾实用性与落地性。 专题一：工业互联网架构培训 （主流软件适配：华为云工业互联网平台（HUAWEI CLOUD IoT Edge）、阿里云工业互联网平台（ET Industrial Brain）V4.0、Siemens MindSphere 4.0、Apache Dubbo 3.2） 一、培训目标 掌握工业互联网边缘层、平台层、应用层三层架构的核心组成与协同逻辑，理解工业PaaS平台的核心功能与跨平台集成原理，熟练运用主流工业互联网平台进行架构搭建与基础配置，具备工业互联网架构的基础设计与适配能力，能够独立完成简单工业互联网架构的梳理与初步搭建，适配工业互联网架构师、系统集成工程师、智能制造平台运维专员岗位需求。 二、主要培训内容 1. 工业互联网基础认知：工业互联网的定义、核心价值与发展趋势，与传统互联网、工业物联网的区别与关联，智能制造中数据连通的核心需求与痛点； 2. 工业互联网三层架构解析：边缘层（设备接入、数据采集）、平台层（工业PaaS、数据中台）、应用层（行业应用、智能分析）的核心组成、功能定位与协同逻辑； 3. 工业PaaS平台应用：基于Siemens MindSphere 4.0、华为云工业互联网平台的工业PaaS核心模块（设备管理、数据存储、算力调度）实操，平台基础配置与权限管理； 4. 跨平台集成实操：基于Apache Dubbo 3.2的跨平台通信协议配置，工业互联网平台与ERP、MES、WMS等系统的集成逻辑与实操，数据跨平台传输与同步设置； 5. 架构设计与实战：工业互联网架构设计的核心原则与方法，结合企业实际场景的架构方案设计，基于阿里云ET Industrial Brain V4.0的架构搭建实战演练，架构可行性评估。 三、自主选修方向（可任选1-多个模块） • 工业PaaS进阶：Siemens MindSphere 4.0工业PaaS模块自定义配置、算力调度优化； • 跨平台集成深度：Apache Dubbo 3.2复杂场景跨平台集成、通信故障排查与优化； • 架构设计实战：结合具体行业场景，完成工业互联网三层架构方案设计与初步搭建。 专题二：工业物联网培训 （主流软件适配：ThingWorx 9.3、IBM Watson IoT Platform V5.0、RFID读写器管理软件（Impinj Speedway Connect）、OPC UA Server V1.04） 一、培训目标 掌握工业物联网的核心技术与应用方法，熟练运用主流软件进行工业传感器组网、RFID/自动识别技术应用、工业无线配置与OPC UA协议适配，具备工业物联网设备接入与数据采集的基础能力，能够独立完成简单工业物联网场景的搭建与基础运维，适配工业物联网工程师、设备接入专员、数据采集运维岗需求。 二、主要培训内容 1. 工业物联网基础认知：工业物联网（IIoT）的定义、核心特征与应用场景，与消费物联网的区别，工业物联网在数据连通中的核心作用（设备互联、数据采集）； 2. 工业传感器组网实操：工业传感器（温度、振动、压力）的分类与选型，基于ThingWorx 9.3的传感器组网配置，传感器数据采集频率、精度设置与异常处理； 3. RFID/自动识别技术应用：基于Impinj Speedway Connect的RFID读写器配置、标签编码与识别实操，自动识别技术（条码、二维码）在工业场景的应用，物料、设备的自动识别与数据关联； 4. 工业无线与协议适配：工业无线技术（Wi-Fi 6、LoRa、NB-IoT）的选型与部署，基于OPC UA Server V1.04的工业物联网通信协议适配，设备与平台的无线互联配置； 5. 场景实战演练：基于IBM Watson IoT Platform V5.0的工业物联网设备接入、数据采集实操，典型场景（设备状态监测、物料追溯）的物联网搭建与调试。 三、自主选修方向（可任选1-多个模块） • 传感器组网进阶：ThingWorx 9.3多类型传感器组网、数据精度优化与异常预警设置； • RFID深度应用：Impinj Speedway Connect RFID读写器批量配置、多场景标签识别优化； • 工业无线部署：工业无线技术（LoRa、NB-IoT）在复杂厂区的部署与信号优化。 专题三：工业网络与通信培训 （主流软件适配：华为S5735-S系列工业交换机（V200R022C10）、H3C Industrial TSN交换机（V7.1）、5G工业模组管理软件（华为MA5800 X7）、Profinet组态软件（Siemens Step7 V5.6）） 一、培训目标 掌握工业以太网、时间敏感网络（TSN）、5G+工业互联网等核心工业通信技术，熟练运用主流设备与软件进行工业网络配置、TSN部署与5G工业适配，具备工业网络搭建、调试与运维的基础能力，能够独立完成简单工业网络的配置与异常排查，适配工业网络工程师、通信运维专员、工控网络管理员岗位需求。 二、主要培训内容 1. 工业网络与通信基础：工业网络的核心特征（实时性、可靠性、安全性），与民用网络的区别，工业通信的核心需求与常见问题，数据连通中的通信瓶颈分析； 2. 工业以太网实操：基于华为S5735-S系列工业交换机的以太网组网配置、VLAN划分、端口安全设置，Profinet、EtherNet/IP等工业以太网协议的适配与组态（基于Siemens Step7 V5.6）； 3. 时间敏感网络（TSN）部署：基于H3C Industrial TSN交换机的TSN网络架构搭建、时间同步配置、流量调度优化，TSN在实时工业场景（如精密制造）的应用实操； 4. 5G+工业互联网应用：基于华为MA5800 X7的5G工业模组配置、5G工业网络部署，5G在工业场景（远程运维、高清监测）的适配，5G与工业以太网的协同应用； 5. 工业网络运维：工业网络流量监测、故障排查方法，网络安全防护基础配置，典型工业网络搭建与调试实战演练。 三、自主选修方向（可任选1-多个模块） • 工业以太网进阶：华为工业交换机复杂组网、工业以太网协议故障排查与优化； • TSN深度部署：H3C TSN交换机时间同步优化、高实时性场景适配； • 5G工业应用：华为5G工业模组批量配置、5G+工业场景（远程运维）实操落地。 专题四：边缘计算与数据采集培训 （主流软件适配：EdgeX Foundry Fuji、Siemens Edge Gateway V2.0、Python 3.11（Pandas、NumPy）、OPC UA Client V1.04） 一、培训目标 掌握边缘计算的核心原理与边缘节点部署方法，熟练运用主流软件进行协议解析、数据预处理与边缘智能配置，具备边缘计算节点搭建与工业数据采集的基础能力，能够独立完成简单边缘计算场景的部署与数据采集处理，适配边缘计算工程师、数据采集工程师、工控运维专员岗位需求。 二、主要培训内容 1. 边缘计算与数据采集基础：边缘计算的定义、核心价值与应用场景，边缘计算与云计算的协同逻辑，工业数据采集的核心流程（采集、解析、预处理、传输）； 2. 边缘节点部署实操：基于EdgeX Foundry Fuji、Siemens Edge Gateway V2.0的边缘节点硬件选型、软件部署，边缘节点与工业设备、云端平台的联动配置； 3. 协议解析与数据采集：工业通信协议（Modbus、Profinet、OPC UA）解析方法，基于OPC UA Client V1.04的多类型设备数据采集实操，采集频率与精度优化； 4. 数据预处理与边缘智能：基于Python 3.11（Pandas、NumPy）的采集数据清洗、缺失值处理、异常值剔除，边缘智能基础配置（简单异常识别、数据压缩）； 5. 实战演练：边缘计算节点搭建、数据采集、预处理与云端传输全流程实操，典型场景（设备状态数据采集、边缘异常预警）落地调试。 三、自主选修方向（可任选1-多个模块） • 边缘节点进阶：EdgeX Foundry Fuji边缘节点集群部署、故障冗余配置； • 协议解析深度：多类型工业协议解析、自定义协议适配与故障排查； • 边缘智能进阶：Python数据预处理优化、边缘节点简单智能算法（异常识别）部署。 专题五：制造数据治理培训 （主流软件适配：阿里云DataWorks V2024、华为云DataArts Studio V3.0、Collibra Data Governance Center 2023、Python 3.11） 一、培训目标 掌握制造数据治理的核心流程与方法，熟练运用主流软件进行数据标准制定、数据质量管控、主数据管理与数据中台架构搭建，具备制造数据全生命周期治理的基础能力，能够独立完成简单制造数据的治理与优化，适配数据治理工程师、数据中台运维专员、智能制造数据岗需求。 二、主要培训内容 1. 制造数据治理基础：制造数据的分类（设备数据、生产数据、质量数据）与特征，数据治理的核心价值（数据标准化、高质量、可复用），数据治理全流程（标准制定、质量管控、主数据管理、数据服务）； 2. 数据标准与质量管控：基于Collibra Data Governance Center 2023的制造数据标准制定（编码标准、格式标准），数据质量评估指标（完整性、准确性、一致性），数据质量问题识别与整改； 3. 主数据管理实操：制造主数据（物料、设备、人员）的梳理与分类，基于阿里云DataWorks V2024的主数据录入、审核、更新与共享管理，主数据一致性维护； 4. 数据中台架构搭建：基于华为云DataArts Studio V3.0的数据中台架构设计、数据分层（ODS、DWD、DWS、ADS），数据存储与计算配置，数据服务接口开发基础； 5. 实战演练：基于Python 3.11的制造数据治理实操（数据清洗、标准统一），数据中台基础搭建与数据服务适配，典型制造数据治理案例拆解与落地。 三、自主选修方向（可任选1-多个模块） • 数据质量进阶：Collibra数据治理平台质量规则自定义、质量问题自动预警与整改； • 主数据管理深度：阿里云DataWorks主数据批量管理、跨系统主数据同步优化； • 数据中台实战：华为云DataArts Studio数据分层优化、数据服务接口开发与调试。
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