数据采集与边缘计算
掌握传感器、工业协议、PLC/网关、边缘节点和数据清洗处理方法。
专业详情 · Industrial Internet Technology
工业互联网技术
面向钢铁等支柱产业“智改数转”，培养具备工业数据采集、边缘计算、工业网络、数字孪生、工业视觉与数据分析能力的复合型技术人才。
Goal
培养目标
不只学习单点技术，而是理解工业现场从设备、网络、边缘、数据到应用的完整链路。
工业网络与安全
理解工业互联网网络互联、标识解析、设备接入与网络安全基础能力。
应用开发与数字孪生
具备工业 APP、可视化看板、数字孪生场景和数据服务的设计开发能力。
Courses
课程体系
课程按“基础能力、核心技术、方向深化、前沿拓展”组织，和真实项目平台联动建设。
专业基础课程
- 电工电子技术
- 程序设计基础（C / Python）
- 网络与通信技术基础
- 数据库技术与应用
- 工业控制技术基础
专业核心课程
- 工业互联网网络互联技术
- 工业互联网数据采集技术
- 工业边缘计算与控制技术
- 工业大数据分析与应用
- 工业 APP 设计与开发
方向深化课程
- 工业 3D 建模
- 数字孪生
- 边缘计算企业级实践
- 工业视觉技术
- 工业网络安全实战
前沿技术拓展
- 工业区块链技术与应用
- 物联网无线通信技术应用
- 集散控制系统（DCS）
- 现场总线控制技术
Practice
实训条件
依托 ICT 行业创新基地、工业互联网实训中心和产教融合实践中心，把训练环境尽量贴近企业真实场景。
ICT 行业创新基地
覆盖移动通信、光通信、数据通信等方向，支撑网络与通信基础训练。
工业互联网实训中心
覆盖感知层、传输层、计算层、应用层，建设温度异常、安全帽识别、表面缺陷检测等场景。
综合实训与研发中心
面向冶金行业数智化，建设关键技术实训室、综合实训室和研发中心。
Career
就业与发展方向
面向工业互联网平台建设、智能制造现场、工业数据服务与数字化转型岗位。
边缘计算工程师
负责边缘节点、协议接入、数据预处理和现场设备联动。
工业大数据工程师
负责数据建模、指标分析、异常检测和可视化看板建设。
数字孪生工程师
负责工业 3D 场景、设备状态映射和仿真可视化应用。
工业 APP 研发工程师
负责工业业务系统、移动端工具、接口服务和平台应用开发。
工业网络安全工程师
负责网络分区、访问控制、安全监测和工业系统防护。
智能制造实施工程师
负责项目实施、现场调试、用户培训和系统运维。
查看四个项目平台
从专业介绍进入真实平台入口，查看能耗、数字孪生、缺陷检测和数据分析系统。