《工业大数据架构与应用》

课程负责人：覃海焕       学分学时：4/80

所属学院：电子信息学院   面向对象:数据科学与大数据技术专业

一、课程简介

本课程是数据科学与大数据技术专业的特色专业核心课程，以培养工业大数据领域分析解决问题与创新应用实践能力突出、能适应工作变化和具有创新素质的学生为目标。

教学团队由专业教师覃海焕、余翔、刘琳和企业教师董经纬组成，专业老师相关课程授课经验丰富，且都具有企业工作背景；企业教师是上海南洋万邦软件技术有限公司的架构师，工业大数据领域实战经验丰富。

课程特色：课程融合了业界前沿技术和成功应用案例，采用校企联合设计的多层次实验内容，为大数据技术在工业领域的应用提供数据来源及相关数据采集工具、业务架构、技术架构等方面的指导，更好地衔接专业知识与企业实践，也为将来为国家振兴工业经济的宏伟目标做出贡献打下基础。

二、2023-2024学年第一学期实施情况

《工业大数据架构与应用》课程教学由五大模块组成：工业大数据基础与参考架构模块、生命周期与价值流模块、企业纵向层级模块、IT价值链模块及工业大数据治理模块，各模块的内容与业界的结合较为紧密，其中基于工业大数据实现业务创新和转型升级的思路及其解决方案、架构设计层次较高，学生通常难以具备相应的知识和视野。为解决这个问题，本学期从两个方面开展了基于产教融合的教学改革：（1）需要结合当前行业热点、企业项目和工业界经典场景，邀请企业专家进入课堂，扩展学生的知识和视野，并激发学生学习兴趣，以提升课程学习效果；（2）推荐学生进入相关企业实习，在生产环境下真学真做，切实提升实践动手能力。

本学期邀请到上海南洋万邦软件技术有限公司的高级工程师、架构师董经纬老师进入课堂深入介绍了南洋AIoT解决方案，包括AIOT的整体架构（如图1所示）、硬件架构（如图2所示）和经典的行业应用，如挖掘机设备故障预测&诊断、结构件缺陷检测等，如图3到图4所示。

图1 AIOT的整体架构

图2 AIOT的硬件能力与架构

图3 挖掘机设备故障预测&诊断案例

图4 结构件缺陷检测案例

通过课堂讲授和互动讨论，同学切实了解了企业里工业大数据应用的总体架构、硬件架构和技术架构，了解企业里一个经典业务场景的项目，如故障诊断&预测、缺陷检测等，进行数据采集、技术选型、架构设计、建模和实现的方法和过程，了解当前企业使用的主流技术和客户的关注点，一方面扩展了同学的知识、技能和视野，锻炼了同学对实际问题的架构设计和分析解决的思考方法和实践能力，另一方面，也能让同学更加明确学习目标，从而主动进行学习和实践，提升课程学习效果。

同时，本学期还推荐了3位同学进入该企业进行实习，他们都做了职业规划，进入了相关的项目组，或做编程或做架构助理，切实接触了业界主流技术，锻炼了高阶思维，提升了实践动手能力和学习效果，有2位同学已经成功留在企业就业。