工业物联网与边缘计算培训课程
培训对象
工业物联网工程师、边缘计算开发人员、智能制造系统集成商、自动化设备调试工程师。
培训目标
培训内容介绍
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工业物联网概述：工业物联网的定义与技术体系；工业物联网与传统工业自动化的关系；工业物联网的关键技术（感知技术、网络技术、平台技术、安全技术）；工业物联网的应用场景（设备监控、能源管理、预测维护）。
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边缘计算概念：边缘计算的起源与定义；边缘计算与云计算的关系（协同而非替代）；边缘计算的架构（终端层、边缘层、云端层）；边缘计算在工业领域的价值（实时响应、带宽节省、数据隐私）。
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工业边缘网关硬件：工业边缘网关的硬件架构（CPU、内存、存储、接口）；主流工业边缘网关硬件平台（树莓派工业版、NVIDIA Jetson、研华、研祥、MOXA）；网关的工业级设计要求（宽温、防尘、抗震、EMC）。
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工业通信协议：工业设备通信协议的分类（串口协议、现场总线、工业以太网）；Modbus RTU/TCP协议详解；OPC DA与OPC UA的对比；Profinet、EtherNet/IP、EtherCAT等工业以太网协议简介；协议转换的实现方法。
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边缘数据采集：边缘网关的数据采集功能（轮询设备、解析协议、数据格式化）；采集频率的设置（秒级、毫秒级）；数据缓存机制（断点续传）；采集系统的可靠性设计。
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边缘数据处理：数据清洗（去噪、去重、补全）；数据聚合（计算平均值、最大值、最小值、累加值）；数据压缩（死区压缩、旋转门压缩）；本地规则引擎（阈值告警、事件触发）；轻量级数据分析。
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边缘计算框架：主流边缘计算框架（EdgeX Foundry、Azure IoT Edge、AWS IoT Greengrass、KubeEdge、Baetyl）；EdgeX Foundry的微服务架构；Azure IoT Edge的模块部署；边缘框架的选型依据。
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边缘-云协同：边缘网关与云平台的双向通信；数据同步策略（实时同步、定时同步）；云端模型在边缘的部署（模型下发）；边缘规则与云端规则的协同；远程配置与OTA升级。
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边缘智能：边缘AI的应用场景（实时视觉检测、异常声音识别）；轻量级推理引擎（TensorFlow Lite、OpenVINO、TensorRT）；模型压缩与量化技术；边缘AI的硬件加速（GPU、NPU、FPGA）。
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工业边缘安全：边缘节点的物理安全；设备身份认证（一机一密、证书）；通信加密（TLS/DTLS）；数据存储加密；安全启动与可信执行环境；边缘防火墙与访问控制。
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工业物联网平台对接：主流工业物联网平台（MindSphere、Predix、根云、COSMOPlat）的边缘对接方式；MQTT/HTTP数据上报；物模型的定义与映射；设备影子的同步。
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综合实战项目：基于开源边缘计算框架（EdgeX Foundry）的工业设备接入与边缘处理系统开发，包含Modbus设备接入、数据采集、本地规则引擎、数据上云、OTA远程配置的全流程实现。
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