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。
理解工业物联网的体系架构与边缘计算的核心价值。
掌握工业边缘网关的硬件选型、软件配置与应用开发方法。
能够独立完成工业设备的边缘接入、本地数据处理与云端协同。
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)。
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)。
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)。
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。
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。
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。
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。
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。
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)。
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。
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。
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。