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2023-09-14

浅谈工业互联网与大数据专业建设规划

浅谈工业互联网与大数据专业建设规划

第1章 人才培养目标
1.1建设目标
1.1.1总体目标
围绕广东省重点支持建设的工业互联网产业,与平台等企业紧密合作,通过优势互补、资源共享、双赢共进的方式,创建“以职业能力为目标、以项目为导向”的人才培养模式;制订以“工业互联网与大数据专业”为核心能力,以高素质技能型专门人才为培养目标的人才培养方案;构建以职业能力为本位、以岗位技能为主线、以项目任务为主体的模块化专业课程体系;建立满足基本技能训练、项目导向生产性实训和顶岗实习的校内外实训基地及运行管理机制;通过“专业教师下企业、能工巧匠进课堂”建成一支专兼结合、双师结构的教学团队。
1.1.2具体目标
(1)校企协同,创新“工学交替、课证融通、双元育人”人才培养模式
在校外现代学徒制的基础上,开拓“校内现代学徒制”实施方式,培养具有“工匠精神”的技术技能人才,丰富“校企融合、工学交替、双元育人”的人才培养模式内涵;以名师工作室为平台,实施“学教研赛产”五维一体的育人模式,培养工业互联网领域创新型人才;以“工业互联网网络运维等级证书”为试点,建设“1+X”证书培训基地,辐射周边企业及院校,促进工业互联网人才的发展。深化“校企融合、课证融通”的专业人才培养模式。
(2)重构优化,系统建设专业群课程体系,开发优质课程资源
围绕工业互联网及大数据关键职业能力,构建“基础课共享、专业课聚焦、思政课融合、拓展课贯通”宽基础、多方向的专业群课程体系,重塑专业教学标准,引领区域内专业建设;
(3)传承创新,深化教材与教法改革,全面提升人才培养质量
校企合作,开展立体化教材建设,运用现代信息技术创新教材呈现形式,使教材更加动态化、形象化、情景化,使数字教学资源与纸质教材相融合。
专业群基础课程,实施翻转课堂、线上线下混合式教学改革,促进课程信息化建设;实践技能课程,探索“双师”课堂教学方式方法,促进教学质量提升,形成教学方法改革典范;项目建设与教改研究相结合;积极提升教师的教学能力。
(4)多措并举,培育高水平教学、科研创新团队
与学院合作采取有效措施,调动指导教师的积极性,不断提高指导教师队伍的整体水平。 通过引进、进修、在职攻读学位、企业脱产培训和重要(或重大)项目研究等方式,提高师资队伍的工程素质,改善职称结构和学历结构,建立一支高素质、结构合理的双师型师资队伍。围绕校企联合课程,以优秀教师为带头人,建设一批具有先进的教学理念、明确的教学改革目标、切实可行的实施方案的双师型教学团队。建立健全教学团队运行机制和激励机制,中青年教师培训机制,教师取得企业工程经历的培养机制。 以企业人才培养经验为基础,以企业技术革新与改造能力为核心,以企业研发基地为依托,结合企业自身快速发展对人才的需求,加大工程实践教育力度,同时为企业的发展提供高质量、规模化的工程技术人才。聘请企业高级工程技术人员和高级管理人员担任兼职教师,指导学生实习和毕业设计等实践教学课程。
(5)产教融合,建设工业互联网高素质高技能人才培养基地
依据智能制造&工业互联网人才培养需求,与集团等知名企业深度耦合,以“1+X”证书试点项目推进实训教学改革,实施“集群”建设规划,构建“五位一体”实训教学管理体系,建成集实训教学、师资培训、认证培训、通识教育、创新教育和技术服务于一体、开放共享的产教融合智能制造&工业互联网实训基地、“双师型”教师培养培训基地、智能制造技术“1+X”培训认证基地,工业互联网技术“1+X”培训认证基地。
(6)多方联动,打造高水平工业互联网技术技能创新服务平台
着力打造企业技术服务平台和工业互联网公共培训管理平台,依托平台开展社会培训、技术开发、技术转让、技术咨询、技术服务,实现平台效益最大化。利用平台进行技术服务,开展社会培训,培训次数每年200人次以上;开展技能培训,每年技能认证人数100人次以上;为企业解决技术难题,申请专利、申报课题,开展横向课题研究等。为产业升级、新旧动能转换提供支撑,形成专业群对外服务窗口。
(7)加强管控,保障专业群可持续发展
建立组织保障机制,确保项目的有效实施;完善制度机制体系,规范专业群建设管理;完善师资队伍激励机制,保障专业群可持续发展;构建产教对接机制,确保专业与产业发展同步。
3.2建设思路
1.兼顾现在与未来技术发展的方向,自动化-智能化-数字化-网络化;
2.实训场所建设以自动化控制投入为主,机械制造为辅;
3.根据多学科交叉、工程实践性强特点,以关键共性技术实训与综合技能训练场所建设为主;
4.教学设施贴合企业需要,柔性组合,强调人的创新与解决能力的培养;
5.整合资源,充分利用院校和企业的优势,实现工业互联网培训体系快速构成;
6.营造企业文化,注重精益生产管理现场建设,注重职业素养养成;
7.搭建校企、校校、企校之间的技术技能交流平台。
第2章 人才培养方案
2.1 专业名字解析
2.1.1工业互联网
工业互联网包含网络、平台、安全三大体系,通过打造人、机、物全面互联的新型网络基础设施, 支撑工业智能化发展的新兴业态和应用模式的推广和持续发展,实现企业资源组织和商业活动的创新, 形成网络化协同、智能化生产、个性化定制、服务化延伸的智能制造新模式。
其中,网络体系是实现各类工业生产要素泛在深度互联的基础。网络体系包括网络互联、数据互通、标识解析和边缘计算。通过建设低延时、高可靠、广覆盖的工业互联网网络基础设施,能够实现数据在工业各个环节的无缝传递,支撑形成实时感知、协同交互、智能反馈的生产模式。
平台体系是工业全要素链接的枢纽。平台体系下连设备,上连应用,通过海量数据汇聚、建模分析与应用开发,推动制造能力和工业知识的标准化、软件化、模块化与服务化。平台边缘层基于物联网技术、边缘计算技术为工业互联网实现工业设备和工业信息化系统的接入、集成、解析;工业大数据为实现工业信息数据的再处理和深度挖掘,为工业应用提供机理模型和智能算法支撑;利用工业微服务、工业应用研发技术实现基于工业互联网平台的机理模型、原生工业应用、云化工业应用的研发建设,支撑工业生产方式、商业模式创新和资源高效配置。
安全体系是工业互联网健康发展的保障。安全体系涉及控制安全、网络安全、应用安全、数据安全、设备安全五个方面。通过建立工业互联网安全保障体系,能够有效识别和抵御各类安全威胁,化解多种安全风险,为工业智能化发展保驾护航。
融合应用是工业互联网发展目标。通过工业互联网的基础支撑和技术支撑,与各行业相结合,针对不同的应用场景提供相应的产品与解决方案,具体包括制造与工艺管理、产品研发设计、资源配置协同、生产过程管控、设备管理服务和企业运营管理六类应用,覆盖工业企业全生命周期管理的全过程管控, 支撑实现工业互联网在制造企业全生命周期各阶段的应用落地,实现对网络化协同、智能化生产、个性化定制、服务化延伸的智能制造新模式的融合应用支撑。
运营是工业互联网发展的手段。以工业互联网新思维和新媒体手段实现对工业互联网产业平台(门户、专区、大赛、活动)、开发者(开发者中心、社区论坛)、产品(工业应用、平台核心产品)、数据(用户数据、设备数据、应用数据、营销数据)、生态(供应商、服务商、合作方)的运营,支撑工业智能化发展的新兴业态和应用模式的推广和持续发展。
根据工业互联网体系和工业互联网产业人才需求,聚焦工业互联网 8 个方向主要岗位,分别是网络、标识、平台、工业大数据、安全、边缘、应用、运营。
2.1.1大数据
对于“大数据”(Big data)研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
有人把数据比喻为蕴藏能量的煤矿。煤炭按照性质有焦煤、无烟煤、肥煤、贫煤等分类,而露天煤矿、深山煤矿的挖掘成本又不一样。与此类似,大数据并不在“大”,而在于“有用”。价值含量、挖掘成本比数量更为重要。对于很多行业而言,如何利用这些大规模数据是成为赢得竞争的关键。
大数据的价值体现在以下几个方面:
1) 对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销
2) 做小而美模式的中长尾企业可以利用大数据做服务转型
3) 面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值
4) 工业使用大数据技术做到设备预测性维护、产品迭代升级、无人工厂等。

2.2 专业建设
2.1.1课程体系建设
根据工业互联网与大数据专业的典型工作任务,并结合中高职生的认知特点和职业成长规律,分析学习领域,进行基于工作过程系统化的课程开发,根据职业岗位工作环境和对象的复杂程度,形成工业互联网与大数据专业应用的实施、开发、维护为核心 “三线并重”系统化课程体系。通过校企合作、工学结合、项目导向、生产性实训、顶岗实习等方式,让学生学习过程置身于“工作过程”中,完成岗位职业技术能力的训练。与职业技术鉴定全面接轨,保证学生具有“双证”。积极开展职业资格证书认证,鼓励学生参加并要求通过专业资格相关认证;大力推行“一专多能”工程,让学生掌握更多的技术和技能,增加新的就业优势。保证学生在毕业时除了具有工业互联网与大数据专业毕业证之外,还将具有工业互联网网络运维中高级、物联网场景设计与开发中高级等证书。充分体现了教学过程的实践性、开放性和职业性,逐步把学生培养成为能胜任工业互联网与大数据专业岗位工作的高技能人才。
如下课程内容:

类别 课程名称 学习目标 技能目标 学时
专业必修 边缘计算与云边协同 视频、图像及音频数据采集
数据解析方式及数据接入架构
边缘计算典型应用场景分析
云边协同技术应用案例
边缘计算处理与应用
云边协同技术
边缘计算部署方式 24
工业互联网网络规划 工业互联网网络标准体系
工业互联网标识解析技术标准
网络标准制定与推广机制
生产控制网络建设
企业与园区网络建议
信息互通互操作体系部署
工业互联网网络框架搭建 24
智能制造执行系统(MES) MES定义与框架
快速响应制造执行模式
多品种变批量生产模式分析
典型MES应用案例与未来的发展
MES系统在平台体系中的实操应用
MES技术体系业务流程与技术框架设计
MES系统的实际操作 24
专业选修 工业APP开启数字工业时代 工业APP的本质及分类
工业APP技术要素维度
工业APP与工业软件
工业APP与工业互联网平台
工业APP生命周期流程
工业APP实现与交付
工业APP生态建设
工业APP的应用价值与推广效果
工业 APP 搭建与完善 36
虚拟仿真系统 虚拟仿真平台总体介绍
虚拟仿真产线搭建演示
仿真平台与外围系统通讯
PLC开发编程技术讲解
虚拟仿真产线搭建 36
专业实训 工业互联网实训台据采集与分析实训 工业互联网多网络通讯
数据采集及流程控制
PLC、HMI组态及基础编程
传感器原理与数采技术
全流程及机器人任务规划编写
数据采集
PLC通讯连接
PLC与机器人调试
36
工业互联网数据安全实训 网络安全等级保护制度
工业互联网网络安全技术
工业互联网网络安全保障体系
工业互联网安全体系实践
工控安全
攻防安全演练
36
 
(1)典型工作任务及职业能力分析
校企双方共同合作开发教学科研项目,加强与企业合作,走工学结合道路,进一步推进订单培养,结合工业互联网与大数据技术领域和职业岗位群的能力需求,按照中高职学生的一般认知特点和规律,积极与行业企业合作开发课程,大力推进课程体系改革。
经充分的社会调研,联合企业,聘请专家,分析研讨工业互联网与大数据专业岗位的工作任务,提炼出具有代表性的典型工作任务;通过对工作岗位的职业能力分析,建立基于工作过程的行动领域课程体系,使理论知识与实践技能互相渗透,密切结合。
(2)课程体系结构
课程是专业技能的灵魂,为了培养学生循序渐进地具备工业互联网与大数据应用“实施、开发、维护”三个行动领域的职业能力,项目建设小组选出若干主干课程成立课程小组,由教师和企业人员共同组成,通过对职业岗位行动领域及职业能力认真分析研讨,开发出 “两个平台、三个方向”的课程体系。
课程体系结构

建议添加课程:
类别 课程名称 学习目标 技能目标 学时
专业必修 边缘计算与云边协同 视频、图像及音频数据采集
数据解析方式及数据接入架构
边缘计算典型应用场景分析
云边协同技术应用案例
边缘计算处理与应用
云边协同技术
边缘计算部署方式 24
工业互联网网络规划 工业互联网网络标准体系
工业互联网标识解析技术标准
网络标准制定与推广机制
生产控制网络建设
企业与园区网络建议
信息互通互操作体系部署
工业互联网网络框架搭建 24
智能制造执行系统(MES) MES定义与框架
快速响应制造执行模式
多品种变批量生产模式分析
典型MES应用案例与未来的发展
MES系统在平台体系中的实操应用
MES技术体系业务流程与技术框架设计
MES系统的实际操作 24
专业选修 工业APP开启数字工业时代 工业APP的本质及分类
工业APP技术要素维度
工业APP与工业软件
工业APP与工业互联网平台
工业APP生命周期流程
工业APP实现与交付
工业APP生态建设
工业APP的应用价值与推广效果
工业 APP 搭建与完善 36
虚拟仿真系统 虚拟仿真平台总体介绍
虚拟仿真产线搭建演示
仿真平台与外围系统通讯
PLC开发编程技术讲解
虚拟仿真产线搭建 36
专业实训 工业互联网实训台据采集与分析实训 工业互联网多网络通讯
数据采集及流程控制
PLC、HMI组态及基础编程
传感器原理与数采技术
全流程及机器人任务规划编写
数据采集
PLC通讯连接
PLC与机器人调试
36
工业互联网数据安全实训 网络安全等级保护制度
工业互联网网络安全技术
工业互联网网络安全保障体系
工业互联网安全体系实践
工控安全
攻防安全演练
36
 
通过与企业合作开展生产性实训、实务专题、顶岗实习等,共同培养学生专业知识和技能,同时也培养了学生的关键能力(学习能力、团队能力、沟通表达能力、敬业精神、职业道德、创新能力等等),建成“以能力为本位,以项目为载体,基干工作过程系统化”的课程体系。与企业合作设计课程的教学项目,按项目的工作过程实施课程教学,课程体系的实施过程遵循职业发展规律。
依据各门课程在课程体系中发挥的不同作用,选取在专业知识体系中的起关键性作用、在专业课程体系中的起核心作用和专业人才培养工作中的起主导作用的课程为专业核心课程。在培养学生工业互联网与大数据应用实施、开发、维护的能力过程中,确认《工业互联网网络规划》、《边缘计算与云边协同》、《RFID技术及应用》、《工业互联网数据安全实训》、《智能制造执行系统(MES)》、《工业互联网实训台据采集与分析实训》7门课程为专业核心课程。

2.1.2课程建设任务

充分发挥平台的职能,选取若干主干课程成立课程建设小组,指定课程负责人,课程小组由校内教师和企业兼职教师共同组成,分工协作。校内教师进行课程的教学过程、知识要点、考核方式、教学安排等设计;企业的兼职教师把工作过程中很多的案例提供给教师,根据企业标准制订能力要求、实训要点和技能考核标准,并参与实训课程指导;兼职教师和校内教师共同参与教学实施。
在课程建设方面,结合人才总体培养目标和本专业覆盖的职业岗位需要,根据中高职教育模式的特点,在选用教育部规定教材的基础上,积极与国家级的出版社开展合作,组织有经验的专业教师编写并出版与本校专业课配套的具有专业培养特色的教材;同时将积极与企业合作,结合课程进程为学生编出一批与专业课程相配套的实验实训指导书,以帮助学生提高分析判断和解决实际问题的能力,形成了一整套理论教学和实验实训体系。确保学生所需要的职业能力得到动态的、及时的更新。课程小组开发课程及教材的示意图,如图所示。

课程小组开发课程及教材的示意图
遵从工业互联网与大数据应用项目的技术规范、职业标准、工作流程和中高职学生的特点,每个课程小组结合典型任务所需的职业能力和校企双方的优势教学资源,设计出能够进行课程教学的案例项目,并按项目的工作过程分别在校内专业实训室和生产性实训基地开展教学。

2.1.3素质教育及创新能力的培养

坚持“以人为本,促进学生发展”的教育理念,将素质教育及创新能力的培养贯穿于人才培养的全过程、全方位,拓展于课堂教学内外。在课堂教学方面,通过开设一系列公共基础必修课程和选修课程,如思想政治理论课、形势政策课、职业指导课、心理健康教育课、体育课以及文学欣赏、影视鉴赏等课程,为学生职业道德、职业能力、可持续发展能力培养打下坚实的理论基础;在课外活动方面,精心组织以“创新、创意、创业”为主题的“三创”活动,以“文化艺术节”为载体,通过学生社团开展演讲、沙龙、文艺表演等各种活动,充分展现和培养学生才艺,拓展学生的综合素质;以“科技技能节”为载体,组织学生参加各级各类职业技能大赛,提升学生的职业能力和创新实践能力。

2.1.4课程教学改革

课程的教学过程以学生为主体,以校内专任教师为主导,企业兼职教师为辅助,教师主要起过程指导作用,逐步实现学生学习的内容就是具体的工作,学习的过程就是工作过程。学生通过基于物联网实施、开发、维护学习领域课程学习,逐步掌握具体工作任务所需的理论知识和操作技能,积累了工作经验,同时也获得了人际交往、团队合作、企业文化等工作过程性知识,增强了学生职业道德和职业素质,最后通过顶岗实习,安排学生到企业实际项目岗位进行工作学习,由企业按企业员工标准进行工作考核,具备实际岗位的职业能力,实现从学生到员工的角色培养。
以项目为载体,以工作过程为导向,渐进式培养物联网专业技术领域岗位的职业能力为目标,全面推进学习领域课程的教学改革。
(1)教学过程设计
课程小组讨论分析各个学习领域课程,包括课程所对应的典型工作任务所需的职业能力分析,达到该职业能力所需的知识和技能要求,并结合校内外生产性实训基地情况,企业实际岗位的工作内容,开发和设计各学习领域课程的学习情境,每个学习情境都采用项目教学。教学项目分为真实项目和单元项目,一门课程围绕一个真实项目或多个单元项目开展教学,教学内容打破理论知识加课程实验,以项目为导向,按照具体项目的“资讯、计划、决策、实施、检查、评估” 六个工作过程来开展教学,让学生置身“工作过程”,通过工作学习知识掌握职业技能,培养职业素质。