一、物联网安装调试员
（1）职业定义：
利用检测仪器和专用工具，安装、配置、调试物联网产品与设备的人员。其工作任务就是要搭建数据互联的信息网络，并通过电子标签将真实的物体上网连接，并通过对各类设备的调试，实现中心计算机对机器、设备、人员进行集中管理、控制，构成自动化操控系统，完成物联网体系建设，实现物与物的相联。
（2）主要工作任务：
（一）产品和设备检查，检测物联网设备、感知模块、控制模块的质量；
（二）组装物联网设备及相关附件，选择位置进行安装与固定；
（三）连接物联网设备电路，实现设备供电；
（四）建立物联网设备与设备、设备与网络的连接，检测连接状态；
（五）调整设备安装距离，优化物联网网络布局；
（六）配置物联网网关和短距传输模块参数；
（七）预防和解决物联网产品和网络系统中的网络瘫痪、中断等事件，确保物联网产品及网络的正常运行。
（3）职业前景
当下物联网（Internet of Things，简称IoT）已经渗透到各行各业，如智能家居、智慧城市、工业物联网、农业自动化等，这些领域的发展都离不开物联网安装调试员来进行设备的安装、调试和维护。随着物联网技术的不断创新和应用场景的持续拓展，物联网技术调试人才需求也日益增长。此外，国家对物联网技术的重视和支持力度不断加大，出台了一系列鼓励政策，这将进一步推动物联网产业发展，为物联网安装调试员提供良好的就业环境和广阔的发展空间。
二、工业数智技术概念与内涵
工业数智技术是工业数字化与智能化技术的融合，是推动工业转型升级的核心驱动力。它涵盖了物联网、大数据、云计算、人工智能、边缘计算等关键技术，通过这些技术的协同作用，实现工业生产过程的智能化感知、分析、决策和控制。
物联网：作为工业数智技术的基础，物联网通过传感器、控制器等设备实现物理世界与数字世界的连接，使工业设备能够实时采集和传输数据。
大数据：工业生产过程中产生的海量数据是工业数智技术的重要资源。通过对这些数据的收集、存储和分析，可以挖掘出有价值的信息，为生产优化、质量控制、故障预测等提供支持。
云计算：为工业数智技术提供了强大的计算和存储能力，使企业能够灵活地部署和管理应用系统，降低信息化建设成本。云计算平台可以支持数千台设备的并发接入和数据处理，为工业物联网应用提供了可靠的基础设施。
人工智能：包括机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，能够对工业数据进行智能分析和预测，实现自动化决策。
边缘计算：将计算能力下沉到网络边缘，靠近数据源进行数据处理和分析，能够有效降低数据传输延迟，提高系统的实时性和可靠性。在工业自动化控制场景中，边缘计算可以实现快速的本地决策，确保生产过程的稳定运行。
三、实训目标
本实训解决方案旨在通过系统化的实训教学，使学生掌握物联网安装调试员（工业数智技术）所需的专业知识和技能，培养出适应工业数智化发展需求的高素质技术技能人才。具体目标如下：
知识目标：学生应系统掌握物联网基础知识、工业数智技术的核心概念与应用，包括传感器原理、网络通信协议、大数据处理、云计算架构、人工智能算法等，为后续实训操作奠定坚实的理论基础。
技能目标：学生能够熟练掌握物联网设备的安装、调试、维护与管理技能，包括传感器的选型与安装、控制器的配置与编程、网关的搭建与调试、系统故障的排查与修复等，具备独立完成物联网项目实施的能力。
综合应用目标：学生能够将所学知识和技能综合应用于实际工业场景中，解决复杂的物联网问题。
职业素养目标：培养学生良好的职业素养，包括严谨的工作态度、团队协作精神、沟通能力、安全意识和环保意识等。使学生能够适应工业数智化时代的工作环境，成为具备综合素质的物联网技术人才。
四、能力要求
为实现上述实训目标，学生需具备以下能力：
技术操作能力：学生应具备熟练操作各类物联网设备的能力，包括传感器、控制器、网关等的安装、调试和维护。例如，能够准确安装不同类型的传感器，确保其采集数据的准确性；能够对控制器进行编程和配置，实现设备的自动化控制；能够搭建和调试网关设备，保证设备之间的稳定通信。通过实训操作，学生应达到在规定时间内完成设备安装调试任务，且设备运行稳定、数据传输准确无误的能力水平。
系统分析与设计能力：学生需要能够对工业场景中的物联网系统进行分析和设计。这包括根据实际需求选择合适的物联网设备和技术方案，设计系统的架构和通信协议，规划数据的采集、传输和处理流程等。例如，在设计一个智能工厂的物联网系统时，学生应能够根据生产流程和监控需求，合理布局传感器和控制器，选择合适的网络通信方式，设计出高效、可靠的系统架构，确保系统能够满足生产过程的智能化监控和管理需求。
故障诊断与解决能力：在物联网系统的运行过程中，学生应具备快速诊断和解决故障的能力。当系统出现故障时，能够迅速定位问题所在，如传感器数据异常、设备通信中断、软件故障等，并采取有效的措施进行修复。例如，通过分析设备日志、检查通信线路、重新配置参数等方式，及时排除故障，恢复系统正常运行。学生应能够独立解决常见故障，并具备一定的应急处理能力，以应对突发情况，确保物联网系统的稳定运行。
创新与实践能力：学生应具备一定的创新思维和实践能力，能够对现有的物联网技术和应用进行改进和优化。在实训过程中，鼓励学生提出新的想法和解决方案，尝试将不同的技术进行融合和创新，以提高物联网系统的性能和应用价值。例如，学生可以探索如何利用人工智能算法对传感器数据进行更精准的分析，以实现更高效的故障预测和设备维护；或者研究如何通过优化网络通信协议，降低数据传输延迟，提高系统的实时性。通过创新实践，培养学生的自主学习能力和解决实际问题的能力。
团队协作与沟通能力：物联网项目的实施通常需要多人协作完成，因此学生应具备良好的团队协作和沟通能力。在实训过程中，学生需要与团队成员密切配合，共同完成项目任务。这包括合理分配工作任务，明确各自职责，及时沟通交流项目进展和遇到的问题，共同协商解决方案等。例如，在一个大型物联网项目实训中，学生需要与团队成员合作完成设备的安装调试、系统的功能测试和优化等工作，通过团队协作，提高项目的完成质量和效率。同时，学生还应具备与企业技术人员、客户等进行有效沟通的能力，能够准确表达自己的想法和观点，理解他人的需求和意见，为项目的顺利实施提供保障。
五、实训课程体系设计
（一）课程目标设定
物联网安装调试员实训课程旨在培养适应工业数智技术发展需求，具备扎实物联网理论知识与丰富实践技能的专业人才。总体目标是使学生全面掌握物联网安装调试的核心技术与操作流程，能够在工业现场独立完成物联网系统的安装、调试、维护及优化工作 。
在具体能力目标方面，学生需熟练掌握各类物联网设备，如传感器、控制器、通信设备等的选型、安装与调试技能，精准识别设备性能参数，依据不同应用场景选择适配设备并规范安装调试，确保设备稳定运行。同时，深度理解物联网网络架构与通信协议，像 5G、Wi-Fi、ZigBee 等，能够搭建稳定可靠的物联网网络，进行网络配置、故障排查与优化，保障数据高效传输。还要熟练运用物联网相关软件，如编程开发工具、数据处理分析软件、物联网平台软件等，实现物联网系统的数据采集、处理、分析及应用开发 。此外，还需具备解决实际问题的能力，面对物联网安装调试过程中的复杂问题，能够运用所学知识与技能迅速分析原因并提出有效解决方案。同时，培养团队协作精神与沟通能力，在团队项目中与成员密切配合，共同完成物联网项目任务。
（二）课程内容架构
课程内容紧密围绕物联网安装调试员的职业能力要求，精心编排，涵盖物联网基础、设备安装调试、系统维护等多个关键模块。
在物联网基础模块，深入讲解物联网的基本概念、体系架构、关键技术，包括传感器技术、通信技术、网络技术、数据处理技术等，使学生构建起系统的物联网知识框架，为后续学习奠定坚实基础 。例如，详细介绍传感器的工作原理、分类及应用场景，让学生了解不同类型传感器如温度传感器、压力传感器、光照传感器等在物联网系统中的作用。
设备安装调试模块是课程的核心内容之一，着重培养学生对各类物联网设备的实际操作能力。学生将学习传感器、控制器、通信设备、物联网网关等设备的安装、接线、配置与调试方法，通过实际项目案例，掌握设备安装调试的流程与技巧。例如，在智能工厂实训项目中，学生将亲自安装温湿度传感器、工业机器人控制器、5G 通信模块等设备，并进行参数配置和调试，实现设备之间的互联互通和数据传输 。
系统维护模块聚焦于物联网系统的日常维护与故障排查。学生将学习物联网系统的运行监控、性能优化、数据备份与恢复等知识与技能，掌握常见故障的诊断与排除方法。通过模拟实际故障场景，让学生进行故障排查和修复练习，提高学生解决实际问题的能力。例如，设置物联网系统网络中断、设备故障等故障场景，要求学生运用所学知识和工具进行故障诊断和修复，恢复系统正常运行 。
此外，课程还设置了工业数智技术应用模块，将工业数智技术，如大数据、人工智能、云计算、边缘计算等融入物联网安装调试课程中，介绍这些技术在物联网系统中的应用案例和实现方法，培养学生运用工业数智技术解决物联网实际问题的能力 。
（三）实践项目融入
为使学生更好地将理论知识与实践相结合，课程体系中融入了丰富多样的基于工业数智技术的实践项目，让学生在实际项目中锻炼物联网安装调试能力，积累项目经验。
智能工厂生产线物联网系统搭建：学生将在模拟的智能工厂环境中，搭建生产线物联网系统。从传感器的选型与安装，到通信网络的搭建，再到数据采集与分析系统的开发，学生将全程参与。通过该项目，学生将掌握工业物联网设备的安装调试方法，理解工业生产过程中的数据采集与分析原理，以及如何利用物联网技术实现生产线的智能化监控与管理 。例如，学生需要在生产线上安装各类传感器，实时采集设备运行数据、产品质量数据等，通过物联网网关将数据传输到云端平台，利用大数据分析技术对数据进行处理和分析，实现生产过程的优化和质量控制。
智能仓储物流物联网系统集成：在这个项目中，学生将负责构建智能仓储物流物联网系统。包括仓库环境监测设备的安装调试、货物追踪定位系统的集成、物流配送调度系统的开发等。通过该项目，学生将了解物联网技术在仓储物流领域的应用，掌握物联网系统集成的方法和技巧，以及如何利用物联网技术提高仓储物流的效率和准确性 。例如，学生需要在仓库中安装温湿度传感器、烟雾传感器等，实现仓库环境的实时监测；利用 RFID 技术对货物进行追踪定位，确保货物的准确存储和快速查找；开发物流配送调度系统，根据实时物流数据优化配送路线，提高配送效率。
能源管理物联网系统开发与优化：学生将参与能源管理物联网系统的开发与优化项目。通过安装智能电表、水表、气表等能源监测设备，采集能源消耗数据，利用数据分析技术实现能源消耗的实时监测、分析与预测，为企业提供能源管理决策支持。通过该项目，学生将掌握能源监测设备的安装调试方法，了解数据分析技术在能源管理中的应用，以及如何利用物联网技术实现能源的高效利用和节能减排 。例如，学生需要将智能电表、水表等设备接入物联网系统，实时采集能源消耗数据，并将数据上传到云端平台进行分析。通过数据分析，找出能源消耗的高峰时段和潜在的节能空间，为企业制定合理的能源管理策略提供依据。