工业大数据实验室解决方案
一、项目目的
建成产教深度融合的高水平专业化工业大数据实践实训基地；
培养技术扎实、工程实践能力强的工业大数据人才；
赋能院校建设“双师型”创新师资队伍；
校企深度协作推进教育与人才资源在科技和产业中的双向流动,助力教育与产业的协同发展.
二、整体架构
三、特色成效
建成产教深度融合的高水平专业化工业大数据实践实训基地
致力于培养专业技术基础坚实、具备工程实施能力的工业大数据复合型人才,为其发展提供强有力的技术支持
构建具有"双师型"特征的工业大数据师资队伍, 通过赋能机制, 增强专业教师在跨学科技能的实践应用能力
校企深度协同,推动教育、人才、科技和产业等要素的双向互动,促进教育与产业的深度融合。
四、全真工业项目集
五、实训平台环境
（一）课程资源管理平台
致力于提供工业大数据教学实训所需的基础支持。该平台以‘课程管理’‘资源管理’‘实训管理’等维度为基础，在线学习系统提供了包括理论知识学习在内的多样化教学服务，并通过与3个相关的实训平台协同运作，共同构建起工业大数据基础理论教育与企业项目实战训练相结合的教学实践体系。
1. 统一实训入口
平台为用户提供统一的实训入口设置，并通过便捷且高效的实训体验帮助用户快速进入所需模块。
2. 统一实训环境
该平台为高校提供了一个统一配置的实训环境，并可根据具体需求进行定制化设计。通过实现实训资源的集中管理和统一调度功能，有助于推动高校建立标准化且规范化的新一代实验教学体系。
（二）Python工业大数据编程实训平台
该系统专注于工业大数据编程技能的在线实训。它能够通过直接跳转至本系统即可进入相关功能模块。该系统整合全面的数据处理、数据分析及数据可视化工具，并支持多用户同时参与工业生产质量管理、供应链优化、设备故障预测以及工业自动化设计等相关实训。系统还提供实训指导书与实训报告实时同步展示功能，并便于操作者随时查看相关指导材料并进行实践操作。
1. 预置统一环境
减少学生入门编程的技术门槛，并非需要投入大量时间和精力进行环境配置。同时能够有效消除由于不同操作系统、软件版本以及依赖项所引发的运行结果不稳定或出现错误的问题。
2. 实训报告在线编辑
支持实训报告在线编写功能，并让学生方便记录实验实操内容和结果。同时借助规范的文本编辑界面来整理文档格式，在不影响教师评阅体验的前提下简化相关工作流程
3. 工作页左右同屏
基于实训场景的需求, 该系统能够配合左右并排显示实训指导书与实训环境信息. 通过这一设计, 在实践教学中促进学生即时掌握和巩固编程知识.
（三）工业大数据分析建模平台
一款专注于工业大数据项目工程搭建的低代码实训平台,该平台采用可视化 Drag-and-drop 操作方式,无需编写代码,通过预设的算法组件模块构建,能够快速完成从数据采集到分析预测的完整流程. Industrial Data Science students can easily grasp algorithm application methods and programming techniques, while also assisting Industrial Data Science educators in reducing the preparation costs associated with algorithm-related course materials.
微服务架构，无感知动态调整
多计算引擎混合编排，跨语言开发
多元数据交互，提升应用价值
支持调用GPU计算，高性能算力
1. 拖拉拽搭建
采用拖拽操作高效构建项目流程；无需编写代码即可实现业务逻辑；显著减少了数据处理和分析所需的大数据分析门槛。
2. 项目标准流程
涵盖建模全生命周期，在确保各环节的数据传输、处理和应用得到统一集中管理的同时，能够高效提取潜在商业价值
3. 全场景算法
提供多样化的算法组件集合，包括机器学习、深度学习、计算机视觉以及自然语言处理等多个领域。该系统允许用户自定义算法，并且具有良好的扩展性。
4. 协同共享
数据集及项目工程方便快速地共享至公共空间，并简化了流程配置的优化过程。
（四）工业大数据驾驶舱
一款无需编程的数据分析与可视化工具
基于工业系统中的设备运行状态监测系统（MSM）的基础上构建了一套完整的实时数据采集机制，并在此基础上开发了基于人工智能的异常事件预警算法（AEP）。同时，在能源管理领域开展了一系列关于生产过程能效优化的研究工作，并取得显著成果（OE）。针对企业质量管理体系中关键质量指标的实时追踪需求，在此基础上设计并实现了基于大数据平台的产品质量可追溯系统（BSS）。此外，在工业企业智能化改造过程中深入研究了生产现场物料库存管理系统的运行规律，并在此基础上构建了相应的优化模型与解决方案（IM）。
1. 数据准备
提供多种数据库类型和本地数据上传，支持个性化设置数据更新频率。
2. 指标构建
具备多种基础公式和自定义代码计算方式，提供知识库储备公式推荐。
3. 图表制作
提供ECharts多种图表类型选择以及修改代码更改图表配置。
4. 仪表盘
涵盖多样化的固定布局与灵活组合的选择方案，并支持多样化的主题设计与高度定制化配置的功能全面且模块化的组件库
5. 大屏展示
支持多张仪表同时切换展示，分享模板与生成访问链接。
（五）工业大数据流水线实训
工业大数据流水线实训沙盘： 构建了一个高度仿真的工业操作环境，并配合先进的传感器与数据采集技术，在包括颗粒上料、加盖拧盖等作业环节中实现了完整的作业流程。该实训平台可用于实时监控设备运行状态、预测设备故障并优化生产节奏，在涉及工业大数据的应用场景中提升产品质量和合格率。
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（六）智能视觉分拣实验装置
智能视觉分拣实验装置：基于智能制造中无序抓取场景的设计基础，在该装置中将涉及机器人控制技术、图像处理技术以及计算机视觉算法的基础上深入研究其在深度学习算法的相关知识覆盖范围
应用实现流程： 数据准备、图像处理、模型构建、模型训练、模型发布。
（七）智能视觉分拣实验装置
电力智能分项计量教学实训沙盘：基于整个电力回路实时监测并收集用电数据信息，在运用数据分析技术实现的基础上完成用电设备识别及分项计量工作流程。通过实践环节能够帮助学生从数据采集到模型应用的过程中全面掌握完整的数据分析处理流程与实际应用能力提升机会。
采集用电设备电流、电压等数据。
提供功能丰富的后台管理系统，支持查看、导出用电数据。
教学指导文档，包含整个实训流程及代码说明。
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