一、建设背景与意义

1.1 工业互联网发展趋势

随着工业4.0和“中国制造2025”战略的推进，工业互联网与边缘计算技术已成为制造业智能化转型的核心驱动力。当前，高职院校面临传统教学与产业需求脱节的挑战，亟需构建以数据采集与边缘服务为核心的实训平台，培养具备工业数据全链条处理能力的高素质人才。国家政策如《工业互联网创新发展行动计划》明确要求深化产教融合，推动实训条件优化，而企业端对工业数据采集、实时分析及边缘的需求缺口巨大。

1.2 人才培养需求

当前，工业互联网行业正处于快速发展的黄金时期，对数据采集与分析人才的需求呈现出爆发式增长。据相关机构统计，2023 年我国工业互联网产业对数据采集与分析相关岗位的人才需求量达到了 50 万人，预计到 2025 年，这一数字将飙升至 80 万人，人才缺口巨大，供不应求。

从岗位需求来看，主要集中在工业数据分析师、工业互联网工程师、数据挖掘工程师等核心岗位。工业数据分析师犹如企业的 “数据智囊”，需要运用专业的数据分析技能，深入挖掘工业数据背后的价值，为企业的生产运营提供精准的决策建议；工业互联网工程师则是工业互联网系统的 “搭建者” 和 “维护者”，负责构建和维护工业互联网平台，保障数据的稳定采集与传输；数据挖掘工程师更像是数据海洋中的 “寻宝者”，通过数据挖掘算法，从海量的工业数据中发现潜在的规律和趋势，为企业的创新发展提供有力支撑。

这些岗位对人才的技能要求也极为严格。除了扎实的工业互联网和数据分析基础知识外，还要求具备丰富的实践经验和解决实际问题的能力。例如，能够熟练运用工业互联网平台进行数据采集与分析，熟悉工业生产流程，能够将数据分析结果与实际生产相结合，提出切实可行的优化方案。此外，具备良好的团队协作能力和沟通能力也是非常重要，因为在实际工作中，需要与不同部门的人员密切合作，共同推动项目的顺利进行。

二、建设目标与需求分析

2.1 核心培养目标

本实训室的建设，旨在培养一批能够适应工业互联网时代发展需求的高素质技术技能人才，他们将成为推动工业数字化转型的中坚力量。

在技术能力方面，学生需要熟练掌握各类工业数据采集设备的操作，就像熟练驾驭各种精密仪器的专家，能够精准地获取工业生产中的关键数据。同时，他们还要精通通信协议的配置，如同搭建起顺畅沟通桥梁的工程师，确保数据在不同设备和系统之间的稳定传输。此外，对于边缘计算与数据分析工具的应用，他们也需运用自如，能够从海量的数据中挖掘出有价值的信息，为工业生产的优化提供有力支持。

实践能力的培养也是重中之重。学生要具备在复杂的工业场景下搭建数据采集系统的能力，就像搭建一座坚固的桥梁，将各个数据采集点连接成一个有机的整体。当系统出现故障时，他们能够迅速进行诊断，找出问题的根源，并提出有效的优化方案，保障系统的稳定运行。

创新能力的激发同样重要。通过参与真实的项目实践，学生将在实践中不断探索和创新，培养解决复杂问题的能力。他们将像富有创造力的发明家一样，敢于尝试新的技术和方法，为工业互联网的发展注入新的活力。

2.2 岗位技能要求

从岗位技能要求来看，主要涵盖工业数据采集、边缘服务开发以及数据分析与应用三个关键领域。

在工业数据采集领域，学生需要熟练操作传感器、PLC、智能网关等设备，就像熟练操作各种工具的工匠，能够根据不同的工业场景和需求，选择合适的设备进行数据采集。同时，他们还要支持多协议数据接入，确保不同类型的数据能够顺利汇聚到数据采集系统中。

边缘服务开发领域，学生要掌握 Java、Python 等编程语言，如同掌握一门流利外语的交流者，能够运用这些语言实现边缘侧数据的存储、通信以及接口服务的部署。他们将开发出高效的程序，让边缘设备能够快速处理和传输数据，为工业生产提供实时的支持。

在数据分析与应用领域，学生要运用机器学习算法，如同运用精密仪器的科学家，构建设备健康监测、生产效率优化等模型。通过对大量工业数据的分析，他们能够预测设备的故障，优化生产流程，提高生产效率，为企业创造更大的价值。

三、实训室功能布局

（一）工业数据采集实训区

设备安装与调试：提供多种工业数据采集设备，如传感器、PLC、智能网关等，让学生进行设备的安装、接线、调试和故障排除实训，掌握设备的基本操作技能。

数据采集与传输：通过模拟工业生产场景，让学生学习如何采集不同类型的数据（如温度、压力、流量等），并掌握数据的传输方式，包括有线（如以太网、RS485）和无线（如 Wi-Fi、LoRa）通信技术。

数据预处理：教授学生对采集到的原始数据进行预处理的方法，如数据清洗、滤波、归一化等，提高数据质量和可用性。

（二）边缘服务实训区

边缘服务器与网关配置：配备边缘服务器和网关设备，让学生学习服务器和网关的安装、配置和管理，包括操作系统安装、网络配置、安全设置等，为边缘服务的运行提供基础环境。

边缘计算与数据处理：通过实际项目，让学生掌握边缘计算的基本概念和方法，能够在边缘设备上对数据进行实时处理和分析，实现数据的本地化处理和决策支持，提高系统的响应速度和效率。

边缘服务开发与部署：基于开源框架或开发工具，如 Eclipse、MQTT 等，让学生进行边缘服务的开发和部署实训，包括通信服务、数据存储服务、接口服务等，培养学生的编程能力和系统集成能力。

（三）综合应用实训区

工业场景模拟与应用开发：构建一个综合的工业场景模拟平台，涵盖多个生产环节和设备，让学生在该平台上进行工业数据采集与边缘服务的综合应用开发，如生产过程监控、设备故障诊断、能源管理等，提高学生解决实际问题的综合能力。

项目实践与创新：开展项目实践教学，让学生以团队形式完成一个完整的工业数据采集与边缘服务项目，从需求分析、方案设计、系统开发到测试验收，培养学生的职业素养和团队协作能力，同时鼓励学生进行创新实践，提出新的解决方案和应用模式。

四、课程体系设计

1.基础模块：基础模块是整个课程体系的基石，旨在为学生奠定坚实的理论基础，使其对工业数据采集与边缘服务的核心概念和原理有深入的理解。在工业数据采集原理课程中，学生将系统地学习数据采集的基本流程，从传感器的选择与部署，到数据的传输与采集，每一个环节都将进行详细的讲解和实践操作。例如，学生将学习如何根据不同的工业场景和需求，选择合适的传感器类型，如温度传感器、压力传感器、流量传感器等，并掌握传感器的安装和调试方法，确保能够准确地采集到所需的数据。

通信协议解析课程则专注于工业领域中常用的通信协议，如 Modbus、OPC UA、MQTT 等。学生将深入了解这些协议的工作原理、数据格式和通信机制，通过实际案例分析和实验操作，掌握协议的配置和应用技巧，实现不同设备之间的数据通信和交互。例如，在学习 Modbus 协议时，学生将学习如何使用 Modbus RTU 或 Modbus TCP 协议进行数据传输，如何配置主站和从站设备，以及如何解决通信过程中出现的问题。

边缘计算基础课程将向学生介绍边缘计算的基本概念、架构和优势，使学生了解边缘计算在工业互联网中的重要作用。学生将学习边缘计算设备的选型和部署，以及如何在边缘设备上进行数据处理和分析，实现对工业生产过程的实时监控和控制。例如，学生将学习如何使用边缘计算网关对采集到的数据进行实时清洗、分析和决策，减少数据传输延迟，提高系统的响应速度和可靠性。

2. 技术模块：技术模块聚焦于培养学生的实际操作技能和技术应用能力，使学生能够熟练运用各种技术手段解决工业数据采集与边缘服务中的实际问题。Wi-Fi/LoRa 组网技术课程将详细讲解 Wi-Fi 和 LoRa 这两种无线通信技术在工业领域中的应用，包括网络架构、设备选型、配置与优化等方面。学生将通过实际操作，掌握如何搭建稳定可靠的 Wi-Fi 和 LoRa 网络，实现工业设备之间的无线数据传输。例如，在搭建 Wi-Fi 网络时，学生将学习如何选择合适的无线接入点（AP）和无线客户端设备，如何进行网络参数配置和安全设置，以及如何优化网络性能，提高数据传输速率和稳定性。在学习 LoRa 组网技术时，学生将了解 LoRa 的特点和优势，掌握 LoRa 网关和终端设备的配置方法，以及如何实现 LoRa 网络的远距离数据传输和低功耗运行。

PLC 编程与数据交互课程将重点培养学生的 PLC 编程能力，使学生能够运用梯形图、指令表等编程语言，实现对工业设备的自动化控制和数据交互。学生将学习 PLC 的基本原理、硬件结构和编程方法，通过实际项目实践，掌握如何使用 PLC 进行数据采集、处理和控制，以及如何与其他设备进行数据通信。例如，在一个自动化生产线上，学生可以使用 PLC 编程实现物料的自动分拣、装配和包装，通过 PLC 与传感器、执行器等设备的通信，实现对生产过程的实时监控和控制。同时，学生还将学习如何使用 PLC 与上位机进行数据交互，将采集到的数据上传到上位机进行分析和处理，以及接收上位机发送的控制指令，实现对设备的远程控制。

边缘存储服务开发课程将引导学生学习边缘存储服务的开发技术，包括数据库选型、数据存储结构设计、数据备份与恢复等方面。学生将使用 MySQL、Redis 等数据库管理系统，实现工业数据的高效存储和管理。例如，在开发边缘存储服务时，学生将根据工业数据的特点和需求，选择合适的数据库类型，设计合理的数据存储结构，确保数据的完整性和一致性。同时，学生还将学习如何进行数据备份和恢复操作，以保障数据的安全性和可靠性。此外，学生还将掌握如何使用数据库连接池、缓存技术等优化手段，提高数据存储和访问的效率。

3. 应用模块：应用模块注重培养学生的综合应用能力和创新思维，使学生能够将所学的知识和技能应用到实际的工业场景中，解决复杂的工程问题。工业大数据分析课程将深入讲解大数据分析技术在工业领域中的应用，包括数据预处理、数据分析方法、数据可视化等方面。学生将学习如何使用 Python、R 等数据分析工具，对工业大数据进行挖掘和分析，发现数据背后的规律和价值。例如，通过对设备运行数据的分析，预测设备的故障发生概率，提前进行维护和保养，减少设备停机时间，提高生产效率。同时，学生还将学习如何使用数据可视化工具，将分析结果以直观的图表、报表等形式呈现出来，为企业的决策提供支持。

设备健康管理课程将介绍设备健康管理的理念和方法，使学生了解如何通过数据驱动的方式实现设备的全生命周期管理。学生将学习设备故障诊断、预测性维护等技术，掌握如何利用工业数据采集与边缘服务技术，实时监测设备的运行状态，及时发现设备故障隐患，并采取相应的措施进行预防和修复。例如，通过对设备的振动、温度、压力等参数进行实时监测和分析，使用机器学习算法建立设备故障预测模型，提前预测设备故障的发生，为设备维护提供决策依据。同时，学生还将学习如何制定设备维护计划，合理安排设备的维护时间和维护内容，降低设备维护成本，提高设备的可靠性和使用寿命。

生产优化案例实践课程将以实际的工业生产案例为载体，引导学生综合运用所学的知识和技能，对生产过程进行优化和改进。学生将参与到实际项目中，从需求分析、方案设计到实施和优化，全程跟进项目的进展，培养解决实际问题的能力和团队协作精神。