2024年工业和信息化部等七部门联合发布《推动工业领域设备更新实施方案》，明确提出加快新一代信息技术与制造全过程深度融合，围绕生产、管理、服务等制造全流程开展智能化升级打造智能工厂。2025年教育部印发《关于加快推进教育数字化的意见》提出将人工智能技术融入教育教学全要素全过程。该背景将智慧工厂引入教学领域,对培养适应时代需求的高素质人才至关重要。

传统实训现状

1、实训师资薄弱

新兴专业和紧缺专业领域，师资力量不足，导致学生无法在先进技术学习上获得足够的指导和帮助，影响人才的培养质量。

2、教学设施落后

部分院校教学设施陈旧，与企业脱节，数量不足难保障实操，功能单一缺综合场景，削弱实践教学实效。

3、教学内容滞后

实训课程教学模式单一，教学内容陈旧固化，未能随现代技术发展及时更新，与行业前沿技术脱节，难以满足人才培养需求。

4、实践机会不足

教学中实践环节相对较少，学生难以获得与智能化工厂相关的实际操作经验，技能培养受限。

核心优势

1、实践与理论深度融合

学生将课堂所学的化工工艺、化工机械、仪表自动化、智能制造等专业理论，在模拟的智慧工厂环境中进行实践操作，理解知识的应用场景与实际价值。

2、培养跨学科综合素养

智慧工厂涉及多学科知识，涵盖化工、机械、自动化、计算机科学、数据分析、管理学等领域。

3、提升创新与问题解决能力

智慧工厂系统不断更新迭代，学生置身其中使用，可接触到行业前沿技术与理念。

4、增强职业竞争力

学生通过在教学中对智慧工厂内容的学习与实践，毕业后能更快适应企业的智慧化生产环境，无缝对接工作岗位，在就业市场中占据竞争优势。
 

核心应用模块

1、人员定位系统——技术认知与教学管理的双重赋能

全方位实时检测实训厂区人员工作状态和位置分布，各种预警情况以及处置，分区域人员信息等，让学生掌握工业级安全技术，教师实现轨迹量化管理，通过数据联通实训安全与技能评价，推进产教深度互嵌。

以人员定位技术为核心，整合访客管理、出入口控制、地图、人脸识别、视频监控数据采集等各种管控技术，提供精准实时定位、轨迹查询、货物跟踪等功能，实现企业安全生产管理智能化！

2、AR实景监控系统——AI与AR的碰撞

基于AI算法、视频监控系统以及AR技术打造的AR实景监控系统，全景视野碰撞AR增强现实技术，数据呈现更直观、信息更多元，各类业务资源标签化管理，资源分布一览无遗。

平台通过接入多路摄像头、智能算法，融合视频分析与边缘计算技术，实时识别人员规范着装、违规抽烟、玩手机、生产危险检测等，并在出现异常行为或安全风险时，第一时间推送告警信息至管理端，实现“可视化、智能化、自动化”的全方位监控。
 

3、智慧巡检系统——多模态巡检

教学价值:

在实训过程中引入智慧巡检系统，使得巡检过程更加标准化、流程化。引导学生亲自参与巡检任务，掌握巡检流程，自主分析巡检数据、发现问题并提出解决方案，从而提高学生的专业技能和实践能力。
 

4、智慧生产控制系统——动态优化实战+虚实融合演练
 

5、智慧生产管理系统（MES）——工业级功能设计+教学场景深度适配

教学价值：

在智慧工厂实训中，MES系统帮助学生掌握生产计划编制→工单执行→数据反馈的闭环流程，理解“精益生产”理念，无缝对接化工生产管理岗位能力要求。

全流程实战：

生产执行系统（MES）是制造业智能化转型的核心系统，连接企业计划层（ERP）与设备控制层（PLC/DCS），实现对生产全流程的实时监控与精细化管理。本平台集成了MES核心理念，通过生产计划、工单管理、报工管理、基础管理、质量管理等多维度数据采集、整合与分析，让学生掌握从智能生产计划制定到执行监控、从设备操作到质量控制的全方位能力，培养更加贴近企业需求的数智型人才。
 

6、设备管理系统

（1）设备全生命周期的管理维护

通过情景任务的的形式，引导学生进行设备的基本信息、维修记录、保养计划、备件更换清单等内容，提高学生对于设备档案标准化的管理的能力。

（2）设备预测性维护

系统模拟多种故障场景，学员通过振动频谱图、温度热力图分析故障类型给出维护方案。

（3）设备管理驾驶舱

实现整个实训工厂的所有设备运行状态在线展示，包括设备台账管理、设备状态监控、设备故障统计、重点设备管理等数据。

7、作业管理系统

线上审批+过程留痕,让高危作业零风险
 

 

8、智慧数字孪生系统

整合人员定位、AR实景监控、智慧巡检、设备管理、生产管理等，实现人员、设备、工艺等数据信息通过构建物理实体的数字模型，实现对物理实体的实时监控、预测分析和优化。

教学价值：

数字孪生系统不是简单的“教学工具升级”，而是职业教育从“跟跑产业”到“伴跑甚至领跑产业”的战略性突破。它让学生未出校门即掌握智能工厂的核心技术逻辑，为企业输送“能用数据说话、敢用技术破局”的新一代技术技能人才。

通过goHAZOP智能分析模型建立专家系统来诊断设备以及工艺故障，通过专家系统的知识库和规则库进行推理和决策，从而达到对设备以及工艺故障的准确诊断。
 

9、AI助教+AI助学