物联网技术与智能制造培训课程目录

一、培训定位与核心目标

培训定位

核心目标

• 基础目标：全面掌握物联网核心概念、技术架构与发展趋势，明确物联网与智能制造的融合逻辑，建立系统化的技术认知与应用思维框架。
• 技能目标：熟练掌握物联网传感器网络、数据传输与处理等核心技术的应用逻辑，精通工业物联网场景化解决方案设计，能独立完成物联网系统规划、选型与基础集成工作。
• 实战目标：结合2026年最新行业案例，能精准对接智能制造业务场景需求，分析技术应用痛点，制定适配的物联网落地方案，提升问题解决与场景赋能能力。
• 岗位目标：适配智能制造技术工程师、物联网系统集成工程师、工业互联网产品经理、生产运营主管等岗位需求，强化岗位核心竞争力，助力学员成长为制造业数字化转型核心人才。

二、培训对象与前置基础

培训对象

• 制造企业（离散制造、流程制造）生产、技术、运维等部门负责人与业务骨干；
• 物联网技术开发、系统集成、解决方案设计等相关从业者；
• 工业互联网平台运营、产品经理、技术支持人员；
• 政府工信部门相关工作人员、行业协会从业者，以及关注物联网与智能制造融合发展的研究者与创业者。

前置基础

三、核心知识模块（按“认知-技术-应用-规划”分层，聚焦主流技术与实践）

模块一：基础认知篇——物联网的概念与发展

• 1. 物联网的理解：物联网核心定义与核心价值（万物互联、数据驱动、智能赋能）；物联网与互联网、工业互联网的关联与差异；2026年物联网核心特征（泛在连接、低功耗高可靠、AI深度融合、安全可控）；物联网在数字化转型中的核心作用。
• 2. 物联网的历史、现状与发展：物联网发展历程（技术萌芽期、规模化应用期、智能化融合期）；2026年全球及国内物联网产业发展现状（市场规模、技术成熟度、行业渗透率）；未来发展趋势（AIoT融合升级、工业物联网规模化落地、轻量化部署普及、安全体系完善）。
• 3. 物联网的网络组成：核心架构解析（感知层、网络层、平台层、应用层）；各层级核心功能与技术组件；2026年架构升级亮点（边缘层融入、云边端协同、智能网关适配）；架构各层级的协同工作逻辑。
• 4. 物联网与公共信息服务平台：公共信息服务平台核心定位与功能（数据汇聚、设备管理、应用支撑、安全管控）；主流平台类型（政府公共服务平台、行业共性平台、企业私有平台）；2026年平台发展趋势（轻量化、模块化、智能化、跨平台兼容）；平台应用案例解析。
• 5. 物联网的商业模式与机会：核心商业模式（硬件销售+服务、平台运营、数据增值服务、定制化解决方案）；不同行业商业模式适配逻辑（制造业、政务、民生、交通）；2026年新兴商业机会（AIoT场景化服务、工业物联网 SaaS 服务、跨行业数据协同服务）；商业模式落地关键要素。
• 6. 物联网的全球应用与构想：全球物联网典型应用场景（智能制造、智慧交通、智慧能源、智慧医疗、智慧城市）；国内外应用差异与经验借鉴；未来应用构想（全场景泛在互联、智能决策自主化、产业协同一体化）；2026年全球物联网应用热点领域。

模块二：核心技术篇（一）——物联网的核心技术—传感器网络

• 1. 传感器网络相关技术：传感器网络核心架构（感知节点、汇聚节点、网关）；网络拓扑结构（星型、 mesh 型、树型）；2026年技术升级（低功耗、高灵敏度、抗干扰、自组网）；传感器网络部署与优化要点。
• 2. RFID技术：RFID核心原理与分类（有源RFID、无源RFID、半有源RFID）；核心技术参数（读取距离、识别速度、抗干扰性）；2026年应用升级（超高频RFID、NFC融合应用、抗金属标签技术）；在智能制造中的典型应用（资产追溯、人员定位、物料管理）。
• 3. 智能传感器技术：智能传感器核心定义与特征（自感知、自诊断、自校准、数据预处理）；主流类型（温度、压力、振动、位移、视觉传感器）；2026年技术趋势（AI集成化、微型化、低功耗、多参数融合）；智能传感器选型与应用注意事项。
• 4. 传感器网络与应用：传感器网络在各行业的应用场景（智能制造：设备状态监测、生产过程管控；智慧农业：环境监测、精准灌溉）；应用案例解析（2026年最新案例：汽车制造车间传感器组网、化工园区环境监测网络）；应用落地的核心难点与破解路径。
• 5. 无线网络技术与应用：主流无线网络技术（Wi-Fi、蓝牙、ZigBee、LoRa、NB-IoT、5G-A）；各类技术的性能对比与适配场景；2026年工业无线网络技术应用热点（5G-A工业专网、LoRa网关组网）；无线网络部署与信号优化技巧。
• 6. 低功耗Wi-Fi技术与应用：低功耗Wi-Fi核心技术原理（功耗优化、传输效率提升）；主流协议标准与技术参数；2026年升级版本（Wi-Fi 7低功耗模式、工业级低功耗Wi-Fi）；在智能制造中的应用场景（低功耗设备互联、偏远区域监测点组网）；应用案例与实操要点。

模块三：核心技术篇（二）——物联网的核心技术—数据传输与处理

• 1. 移动通信网络：物联网核心移动通信技术（4G/5G/5G-A、NB-IoT、eMTC）；5G-A在物联网中的核心优势（低时延、高可靠、大连接、广覆盖）；2026年应用升级（工业5G专网部署、端到端切片技术）；移动通信网络在工业物联网中的应用场景（实时控制、高清视频传输、远程运维）。
• 2. 固定通信网络：固定通信网络核心技术（光纤通信、以太网、工业以太网）；工业以太网主流标准（Profinet、EtherNet/IP、Modbus TCP）；2026年技术趋势（高速化、冗余备份、安全加固）；固定通信网络与无线网络的协同应用逻辑。
• 3. 分布式计算与云计算技术：分布式计算核心原理与应用场景（数据本地处理、负载均衡）；云计算在物联网中的核心作用（数据存储、算力支撑、应用部署）；2026年云边端协同计算架构（边缘计算预处理、云计算深度分析）；主流云平台（阿里云、华为云、腾讯云）物联网相关服务应用。
• 4. 数据挖掘技术与实现：物联网数据核心特征（海量性、多源性、实时性、异构性）；数据挖掘核心流程（数据采集、清洗、转换、建模、分析、应用）；2026年主流数据挖掘技术（AI算法融合、实时挖掘、关联分析）；数据挖掘工具（Python、SPSS、大数据挖掘平台）实操要点；在智能制造中的数据挖掘应用案例。
• 5. 现场控制网络与及时通信：现场控制网络核心架构（控制器、传感器、执行器、通信链路）；主流现场总线技术（RS485、CAN、Probus）；2026年及时通信技术升级（低时延通信协议、确定性通信）；现场控制网络与物联网平台的对接逻辑；实时通信在智能制造闭环控制中的应用。

模块四：场景应用篇——物联网与智能制造的综合应用案例与研讨

• 1. 物联网在智能制造中的应用：核心应用逻辑（数据驱动生产优化、设备智能运维、流程自动化、质量全流程追溯）；全场景应用拆解（生产计划调度、设备状态监测与预测性维护、物料追溯、质量管控、能耗管理、安全管控）；2026年应用升级亮点（AIoT全流程赋能、数字孪生虚实联动）。
• 2. 工业物联网的应用场景及案例：典型应用场景（离散制造：汽车零部件生产、电子设备组装；流程制造：化工、冶金、电力生产）；2026年最新案例解析（新能源汽车工厂工业物联网全场景落地、钢铁厂设备预测性维护项目、电子厂质量追溯系统）；案例深度研讨（技术选型、方案设计、落地效果、问题复盘）。
• 3. 工业互联网的内涵与发展：工业互联网核心定义与核心架构（网络、平台、安全）；工业互联网与物联网、智能制造的关联逻辑；2026年工业互联网发展趋势（平台化赋能、生态化协同、智能化升级、安全化加固）；国内外主流工业互联网平台（海尔卡奥斯、三一树根互联、西门子MindSphere）应用案例；工业互联网落地关键要素。
• 4. 综合研讨：智能制造企业物联网应用痛点梳理；不同行业物联网技术选型与方案设计要点；2026年物联网与智能制造融合发展的机遇与挑战；学员企业实际应用问题答疑与解决方案研讨。

模块五：规划落地篇——物联网的规划设计及挑战

• 1. 物联网规划设计原则与步骤：核心规划原则（需求导向、技术适配、可扩展性、安全可控、成本优化）；标准化规划步骤（需求分析、现状调研、技术选型、架构设计、方案编制、实施计划制定、验收评估）；2026年规划设计升级要点（AIoT融合规划、云边端协同规划）。
• 2. 物联网系统设计：系统设计核心要素（感知层设计、网络层设计、平台层设计、应用层设计、安全层设计）；各层级设计规范与实操要点；2026年系统设计趋势（轻量化设计、模块化设计、智能化设计）；系统设计方案编制技巧。
• 3. 物联网系统集成：系统集成核心流程（硬件集成、软件集成、网络集成、数据集成、调试优化）；主流集成技术与工具；2026年集成升级（Plug and Play即插即用、跨平台集成、轻量化集成）；系统集成过程中的兼容性与稳定性保障要点。
• 4. 物联网应用设计系统示例：典型系统示例（智能制造设备运维物联网系统、生产过程管控物联网系统、物料追溯物联网系统）；系统架构拆解、核心组件选型、功能模块设计、部署流程说明；示例系统的优化与迭代逻辑。
• 5. 物联网建设的挑战与艰难：核心挑战拆解（技术挑战：多技术融合适配、低时延高可靠保障；成本挑战：前期投入大、运维成本高；安全挑战：数据安全、设备安全、网络安全；落地挑战：需求匹配不准、跨部门协同难、人才短缺）；各挑战的针对性应对策略与解决方案；2026年物联网建设的突破方向。

四、培训收益（企业+员工双维度）

员工收益

• 认知升级：全面掌握2026年物联网与智能制造融合发展趋势，明确核心技术的应用逻辑与场景适配性，建立系统化的技术认知与应用思维。
• 技能落地：熟练掌握物联网传感器网络、数据传输与处理等核心技术，精通系统规划设计、集成与落地实操技巧，能独立完成场景化解决方案设计。
• 实战提升：结合最新行业案例与研讨交流，精准对接企业实际业务需求，提升技术选型、问题解决与方案落地能力，助力个人业绩与职业能力双重提升。
• 职业赋能：具备物联网与智能制造融合应用核心竞争力，适配制造业数字化转型核心岗位需求，拓宽职业发展路径（技术工程师、系统集成师、产品经理、运营主管等），提升职业晋升优势。

企业收益

• 人才赋能：快速提升员工物联网与智能制造应用技能，打造具备实战能力的核心团队，夯实企业数字化转型人才基础。
• 业务支撑：助力企业精准把握物联网技术应用场景，快速落地智能制造相关业务（设备运维、质量管控、能耗优化等），提升生产效率与核心竞争力。
• 体系沉淀：形成适配企业业务场景的物联网系统规划、设计与落地方法论，沉淀可复用的方案模板与案例经验，提升企业整体数字化运营水平。
• 转型赋能：助力企业加速从传统制造向智能制造转型，破解生产效率低、运维成本高、质量管控难等核心痛点，抢占行业竞争先机。