工业互联网平台搭建与应用课程
培训对象：
工业互联网应用工程师；IT/OT融合技术人员；工业云平台开发人员；以及希望掌握工业互联网平台搭建与应用技术的智能制造从业者。
培训目标：
使学员全面掌握工业互联网平台的体系架构与核心功能，能够独立搭建基于云-边-端架构的工业互联网应用。精通工业数据采集（OPC UA、Modbus、MQTT）、边缘计算、云平台服务（设备管理、数据存储、可视化分析）。掌握工业APP开发方法与平台运维管理。具备构建连接设备、采集数据、分析优化、智能决策的工业互联网系统的能力。
培训内容介绍：
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工业互联网概述：讲解工业互联网的概念（工业全要素、全产业链、全价值链连接）与国家战略。介绍工业互联网的体系架构（网络、平台、安全三大体系）。分析工业互联网在设备预测维护、生产优化、能源管理等领域的应用价值。
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工业互联网平台架构：学习工业互联网平台的层次结构（边缘层、IaaS层、PaaS层、SaaS层）。介绍主流工业互联网平台（MindSphere、Predix、COSMOPlat、根云）的特点与功能。理解平台的核心能力（设备连接、数据管理、应用开发、工业知识沉淀）。
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工业数据采集技术：学习常见工业通信协议（Modbus、OPC UA、Profinet、EtherNet/IP）。掌握工业网关的作用与配置（协议转换、数据过滤、边缘计算）。演练使用网关采集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、QoS等级）。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（在靠近数据源处处理数据）。掌握边缘节点的计算任务（数据清洗、聚合、实时响应）。演练编写边缘规则实现设备异常本地报警。
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云平台设备连接：学习主流云平台（阿里云IoT、AWS IoT、Azure IoT）的设备连接方法。掌握设备注册、身份认证、物模型定义。演练将虚拟设备连接到云平台。
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设备管理与监控：学习云平台的设备管理功能（设备注册、状态监控、远程配置、固件升级）。掌握设备影子（Device Shadow）的使用。演练在云平台上监控多台设备运行状态。
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数据存储与处理：学习时序数据库（InfluxDB/TDengine）的特点与应用。掌握云端数据流处理（实时计算）与批处理（离线分析）的方法。演练存储设备历史数据并进行分析。
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数据可视化与应用开发：学习使用云平台的可视化组件（仪表盘、报表、大屏）展示数据。掌握低代码开发工业APP的方法。演练创建设备监控仪表盘与报警管理应用。
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工业数据分析与AI应用：学习在云端对设备数据进行统计分析、趋势预测。掌握机器学习在故障诊断、寿命预测中的应用。演练基于历史数据训练简单的预测模型。
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平台安全机制：讲解工业互联网的安全挑战（设备安全、网络安全、数据安全）。掌握平台的安全机制（设备认证、访问控制、数据加密、安全审计）。演练配置平台的安全策略。
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综合项目实战：设计并实现一个完整的工业互联网应用项目（如空压机远程监控、泵站预测维护、产线OEE分析）。完成网关配置、设备连接、数据采集、云平台开发、可视化展示全流程。
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