DB34 T 5432-2026 工业实训基地互联平台建设指南.pdf

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1、 ICS 35.240.50 CCS L 67 34 安徽省地方标准 DB34/T 54322026 工业实训基地互联平台建设指南 Guidance for the construction of industrial training base interconnection platform2026-04-30 发布2026-05-30 实施安徽省市场监督管理局发 布 DB34/T 54322026 I 前言 本文件按照GB/T 1.12020标准化工作导则 第1部分：标准化文件的结构和起草规则的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本标准由合

2、肥卓瑞信息技术有限公司提出。本标准由安徽省工业和信息化厅归口。本标准起草单位：合肥卓瑞信息技术有限公司、芜湖职业技术学院、安徽机电职业技术学院、安徽商贸职业技术学院、合肥职业技术学院、滁州职业技术学院、安徽中医药高等专科学校、苏州科达科技股份有限公司、安徽省华兴达光电有限公司。本标准主要起草人：王钧、陶昀翔、徐琴、冯焱、李贵、陈万顺、汪学文、韩成勇、黄永生、肖宏飞、杨正、吴雷、吴涛、唐怡新、江英、郭成飞、周锐。DB34/T 54322026 1 工业实训基地互联平台建设指南 1 范围 本文件提出了工业实训基地互联平台的总体框架、功能建议与建设规范。本文件适用于工业实训基地互联平台建设。2 规范

3、性引用文件 本文件没有规范性引用文件。3 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。工业实训基地 industrial training base 依托工业企业与职业院校共同建设的技能培训场所，配备工业设备、控制系统和实训设施，支持学生进行实际操作、技能训练及产教融合实践。互联平台 interconnection platform 基于工业互联网、云计算和人工智能技术构建的数字化平台，实现工业实训基地间设备、数据、教学资源的云端接入与协同调度。支持远程控制、虚拟仿真、技能评估等功能，形成协同智慧实训生态体系。边缘计算 edge computing 一种分布式计算架构，核心是将计算、存储和网络资源

4、从传统的中心化云数据中心，下沉到靠近数据产生源头的网络边缘节点（如终端设备、基站、网关、边缘服务器等），实现数据的本地化处理与分析。微服务 microservice 一种软件架构设计模式，核心是将一个复杂的单体应用拆分为多个小型、自治、松耦合的服务单元，每个服务专注于完成单一业务功能，通过轻量级通信机制（如 HTTP/REST、消息队列）协同工作，共同实现原应用的全部功能。4 缩略语 下列缩略语适用于本文件。AI:人工智能（Artificial Intelligence）API:应用程序编程接口（Application Programming Interface）CNC:计算机数控（Compu

5、ter Numerical Control）PLC:可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller）DB34/T 54322026 2 5 总体框架 架构组成 工业实训基地互联平台采用分层架构设计，由基础设施层、数据层、核心服务层、应用层、用户层及支撑体系构成，总体架构如图1所示。图1 工业实训互联平台数据体系结构图 各层功能定位 5.2.1 基础设施层：作为平台运行的硬件基础，提供设备接入、数据采集、网络传输等底层支撑，包括工业设备、传感器网络、接入网关、边缘计算节点、传输网络等，支持多类型设备标准化接入与数据实时采集。5.2.2 数据层：负责平台数据的存储、治

6、理与管理，构建多源异构数据的统一存储体系，包括设备数据库、业务数据库、时序数据库、数据仓库、对象存储等，实现数据清洗、标准化、血缘追踪与安全管控。5.2.3 核心服务层：提供平台核心业务支撑能力，基于微服务架构实现服务化封装，包括统一身份认证、微服务网关、大数据分析、AI 推理、实时通信、任务调度、数字孪生等服务，支撑上层应用的灵活构建与高效运行。5.2.4 应用层：面向实训教学、校企协作、管理运维等场景，提供各类应用系统，包括设备远程访问控制、虚拟仿真系统、实训管理系统、技能考核系统、数据可视化平台、校企协作系统等，满足不同用户的业务需求。5.2.5 用户层：涵盖平台各类使用主体，包括学生端

7、教师端、企业端、管理端，支持多终端自适应访问，提供个性化操作界面与功能服务。5.2.6 支撑体系：包括信息安全体系、运维管理体系、标准规范体系，为平台稳定运行、安全可控、合规建设提供保障，确保平台建设与应用符合相关标准与管理要求。6 平台功能 DB34/T 54322026 3 工业设备接入管理 6.1.1 支持 PLC、CNC、工业机器人等设备的 Modbus/TCP、Profinet、EtherCAT 等主流工业协议，可通过协议转换网关实现传统设备的智能化接入，达成不同品牌、不同年代设备的无缝集成。6.1.2 支持基于设备 MAC 地址、序列号等唯一标识构建设备指纹库，结合数字证书认证建

8、立白名单准入体系，实时阻断非法接入行为并生成安全审计日志。6.1.3 支持授权人员远程启停设备、调整运行参数，实现参数修改版本追溯（含修改人、修改时间）与双人复核。6.1.4 支持自动记录用户操作指令、设备状态变化及异常事件，实现毫秒级异常检测，通过短信和平台消息双通道分级告警。边缘计算管理 6.2.1 支持在边缘节点数据清洗引擎，对设备原始数据进行无效值过滤、时间戳对齐及量纲归一化处理。支持非结构化数据向标准化格式转换，实现工业传感器数据的统一接入与传输优化，提升数据质量。6.2.2 基于流式计算框架开发边缘实时分析模块，对设备振动频谱、温度曲线等关键指标进行在线监测。通过预置工艺知识库实现

9、异常模式匹配，触发本地保护机制并生成诊断报告，预防设备运行故障。6.2.3 宜支持容器化资源调度，根据实训任务优先级按需自动分配计算资源。支持高优先级任务（如紧急故障诊断）的抢占式调度，保障关键业务的实时响应能力，优化资源利用效率。6.2.4 宜支持集成视觉传感器、力觉传感器、声学传感器等多类工业检测设备，建立设备运行状态的立体感知体系。通过标准接口实现多源传感数据的时空对齐，为数字孪生模型提供高精度数据支撑。数据管理 6.3.1 支持时序数据库存储设备运行数据（如振动曲线、温度数据），关系型数据库管理业务数据（如学员档案、课程信息），对象存储系统托管教学资源（如三维模型、视频资料），实现数据

10、资源的科学分类与高效管理。6.3.2 支持缺失值填补、异常值修正等预处理操作。内置工业数据标准模板，确保数据质量符合分析要求，提升数据可信度与可用性。6.3.3 支持完整记录从设备采集到分析报告生成的数据流转路径。支持数据变更影响分析，确保数据可回溯性，满足合规审计与质量管理要求。6.3.4 支持自动识别敏感字段（如身份证号、联系方式），采用动态掩码技术实现数据脱敏。按角色权限分级展示原始数据与脱敏数据，保障个人隐私与企业数据安全。微服务管理 6.4.1 支持接口调用的身份认证与权限验证。支持流量控制策略配置，防止系统过载，保障核心服务的稳定运行。6.4.2 支持分布式任务调度管理。构建分布式

11、任务编排引擎，实现跨节点任务的协同调度。支持任务优先级设置与资源配额管理，优化系统资源分配效率。6.4.3 支持实施服务熔断降级机制，在服务异常时自动隔离故障节点。通过集群部署与负载均衡技术，确保系统在部分组件故障时仍可持续提供服务。智能分析服务 6.5.1 宜支持通过机器学习算法对设备历史运行数据建模，构建预测模型，实时监测振动频谱、温度曲线等关键参数的变化趋势。预判设备潜在故障类型及发生概率，为预防性维护提供决策依据，减少实DB34/T 54322026 4 训设备非计划停机。6.5.2 支持操作行为智能评估。结合计算机视觉与动作捕捉技术，实时分析学员操作姿态、工具使用规范性及工序执行顺序

12、自动识别违规操作行为（如未佩戴防护用具），即时推送告警并记录评估结果。6.5.3 支持基于历史优质实训案例数据，建立工艺参数优化模型。可针对学员操作结果（如零件加工精度），自动生成参数调整建议（如切削速度、进给量），辅助提升实训成果质量。6.5.4 支持生成技能薄弱环节诊断报告，融合设备操作数据与考核结果，构建学员能力画像，通过关联性分析定位技能短板（如电路接线错误率偏高），输出针对性强化训练方案。虚拟仿真 6.6.1 支持设备拆解透视与内部机构动态演示，直观展示设备工作原理。采用工业级三维建模引擎，1:1 还原智能制造产线、新能源电池包等工业复杂设备结构。6.6.2 支持分布式协同引擎，实

13、现跨地域学员在虚拟场景中同步操作设备（如协同装配汽车发动机）。6.6.3 支持提供物理引擎交互反馈，对违规操作实时触发设备损毁效果。6.6.4 支持自动记录虚拟训练中的操作轨迹、工序时长及错误步骤。对比标准工艺规程生成偏差分析，标识需重点强化的操作环节。远程控制 6.7.1 支持设备启停与参数调整。通过加密指令隧道远程控制 PLC/CNC 等设备运行状态。支持工艺参数组批量导入与版本管理功能，确保参数修改可追溯。6.7.2 支持操作权限分级管理，基于 RBAC 模型定义四层权限体系（观摩/操作/调试/管理）。高危操作强制双人授权确认，保障操作安全。6.7.3 支持指令加密传输，采用国密算法对控

14、制指令端到端加密，防止中间人攻击。操作终端与设备控制器进行双向证书认证，确保指令来源可信。6.7.4 宜支持记录操作全过程追溯，同步录制操作者屏幕画面与设备响应视频，生成带时间戳的操作日志。支持按设备/人员/时间三维度回溯操作历史。实训管理 6.8.1 支持实训课程动态编排。基于设备空闲状态、学员技能水平等多因子，采用优化排课算法。自动规避资源冲突（如同一设备时段重叠预约），支持紧急实训任务插队调度。6.8.2 支持资源冲突检测机制，实时监测设备使用率、物料库存及师资分配情况。对资源超限（如同时使用设备超负荷）自动告警并推荐解决方案。6.8.3 支持教学过程数字化追溯，完整记录学员登录设备、执

15、行工序、提交成果全链条数据。支持按时间轴回放操作过程，定位教学问题节点。6.8.4 支持生成教学效果分析报告，关联设备数据、考核成绩与教师评价，输出基地/班级/个人的三维教学成效分析，标识教学薄弱环节。技能评估 6.9.1 宜支持采集多维度操作行为数据，通过设备传感器与视觉系统（如操作姿态），同步采集操作精度、效率、规范性等指标。6.9.2 支持评分规则配置，院校可以自定义评分规则并保存复用。6.9.3 宜支持生成技能成长轨迹档案。动态记录学员历次实训的指标变化，生成雷达图形式的可视化能力画像。支持与行业岗位能力模型对标分析。6.9.4 宜支持提供个性化训练建议。基于短板分析推送定制训练包。关

16、联虚拟仿真系统自动生成强化DB34/T 54322026 5 场景。校企协同 6.10.1 支持企业需求发布与响应，建立企业需求管理门户，支持生产任务（如设备调试、工艺优化）的标准化发布。院校实训团队可在线响应需求并提交解决方案，平台自动匹配供需双方的技术契合度。6.10.2 支持生产数据安全对接，通过数据脱敏网关实现企业生产系统与实训平台的安全数据交换。6.10.3 支持多方视频协同交互。支持工业级视频会议系统，支持 4K 画质的实时视频操作指导。企业专家可通过 AR 标注工具在学员操作画面上直接标注注意事项，实现沉浸式远程教学。数据可视化 6.11.1 宜支持设备状态动态呈现，构建设备数字

17、孪生体驾驶舱，实时映射物理设备运行参数（如主轴转速、电流负荷）。通过红（故障）、黄（预警）、绿（正常）三色状态标识直观显示设备健康度，支持故障设备快速定位。6.11.2 支持教学成效多维度分析，从操作规范度、任务完成时效、资源利用率等维度生成实训基地教学成效综合评分。6.11.3 支持教师自定义数据维度和展示形式（如柱状图/热力图）。可导出符合 GB/T 7714 标准的 PDF格式实训分析报告。多终端交互 6.12.1 支持跨终端实训工作台，支持触屏手势控制（如设备旋转缩放）、语音指令输入（如“显示电路图”）。集成操作导引系统，实时提示下一步规范动作。6.12.2 支持教师远程指导功能，建设

18、教学指挥中心视图，通过画中画模式对学员操作实时标注指导，指导过程自动生成教学案例库。6.12.3 宜支持无障碍访问需求，开发高对比度模式和屏幕阅读器接口。7 安全体系 安全体系架构 包括设备接入安全、数据传输安全、访问控制安全的安全防护体系:设备接入安全：覆盖工业设备、实训终端、移动设备的全生命周期安全管理；数据传输安全：保障控制指令、视频流、设备数据的传输完整性与机密性；访问控制安全：实现平台级身份鉴别、访问控制与安全审计能力。设备接入安全 7.2.1 工业设备认证 实施设备指纹识别技术，建立设备白名单准入机制，支持工业控制器（PLC/CNC）的固件完整性校验，对非法设备接入行为实时阻断通信

19、并告警。7.2.2 边缘节点防护 部署轻量化入侵检测系统，识别异常数据包特征，限制边缘计算节点的非授权外联行为，实现容器镜像签名验证，防止恶意代码注入。数据传输安全 DB34/T 54322026 6 7.3.1 通信加密 工业控制指令传输采用国密 SM9 算法实现端到端加密，视频流数据实施端到端SSL/TLS加密。7.3.2 协议安全 禁用明文传输的工业协议，并建立协议异常行为基线，检测重放攻击与指令篡改。7.3.3 性能指标 包括数据传输并发、传输延迟、数据完整性和攻击防护相应：数据传输并发：支持不少于 1000 路并发数据传输通道，单通道数据传输速率10Mbps；传输延迟：控制指令传输端到端延迟200ms，视频流传输延迟800ms（4K 画质）；数据完整性：传输数据校验通过率 100%，加密数据解密成功率不低于 99.99%；攻击防护响应：协议异常攻击检测响应时间50ms，攻击阻断执行时间100ms。管理控制安全 7.4.1 身份鉴别 实施要素认证（账号、密码、短信、设备指纹等），设置连续失败登录锁定策略。7.4.2 访问控制 基于RBAC模型实现细粒度权限管理，建立设备操作最小权限原则，禁止越权访问。7.4.3 安全审计 记录设备控制、数据导出等高风险操作的全过程日志，保留操作录像与屏幕录像双重复核证据，提供6个月以上的日志留存与追溯能力。