在工業4.0與智能制造的背景下,工業互聯網與大數據技術正驅動產業升級,對復合型人才的需求日益迫切。此時,職業教育憑借著靈活性與需求導向積極布局新賽道。
工業互聯網進入規模化發展新階段
今年以來,中國在工業互聯網創新方面取得了顯著進展,政策支持與實際部署并進,旨在加速各行業的數字化轉型,進而推動經濟高質量發展。工信部近期部署了49項重點任務,著重于工業互聯網與人工智能的融合,探索新發展模式。
在助力工業企業安全生產、降本增效、節能減排等諸多方面,工業互聯網都發揮著不可替代的顯著優勢。因此,通過工業互聯網提升企業運營效率和綜合競爭力,已成為越來越多政府部門及國內企業的共同選擇,與這種需求相適應的工業互聯網將成為未來制造業的標配。
在技術方面,大數據、人工智能、5G等先進技術的升級迭代推動了工業互聯網的進一步發展。其中,數據作為工業互聯網的核心要素,遍布在設計、研發、制造、供應鏈、銷售、服務等各個環節,大數據的支持有利于工業互聯網高效提取有價值的信息,優化生產流程,完善服務體系。
工業互聯網將人工智能、云計算和大數據分析相結合,通過對多場景物理世界的數字化映射,對工業設備狀態采集的數據分析,以優化生產流程和進行主動預測性維護,從而提高單位生產效率,拓展應用場景,促進整個產業體系轉型升級。
工業互聯網技術壁壘
產業規模大、覆蓋范圍廣是目前我國工業互聯網的發展特點。根據工業和信息化部新聞發言人、總工程師趙志國介紹,當前,我國工業互聯網已進入規模化發展新階段。趙志國指出,從產業規模來看,預計2023年核心產業規模達1.35萬億元。從覆蓋范圍來看,工業互聯網融入49個國民經濟大類,覆蓋全部工業大類。
工業互聯網作為制造業數字化轉型的關鍵驅動力,它不僅加速了物理資產與數字信息的融合,更重塑了整個產業鏈條,推動制造業向更高效、更智能的方向邁進。它集成了物聯網、云計算、傳感器技術、網絡安全、大數據等多種前沿科技,形成了一個復雜而緊密的生態系統。這一系統不僅能夠實現設備間的互聯互通,還能通過數據分析優化生產流程,提升效率,減少浪費,為制造業帶來了前所未有的機遇。
然而,工業互聯網的構建與運營并非易事。由于工業互聯網行業屬于技術密集型產業,涉及物聯網、云計算、傳感器、網絡安全、大數據等多領域技術,行業具有較高的技術壁壘。例如,數據安全與隱私方面,工業互聯網必須應對來自外部的網絡攻擊和內部的數據泄漏風險;數據質量保證上,實時處理和分析大量異構數據要求高度精準的數據治理;而增強數據分析能力,則意味著需要開發先進的算法來挖掘數據中的潛在價值。這需要人才擁有較強的技術積累及豐富的實踐經驗,這對人才技能提出了更高要求。
技能人才是解決技術壁壘的關鍵。面對工業互聯網帶來的技術挑戰,企業對于技能人才的需求達到了前所未有的高度。據中國工業互聯網研究院預測,到2025年,相關領域人才缺口將達到254萬人,構建高素質數字人才隊伍迫在眉睫。這一巨大的人才缺口凸顯了工業互聯網行業的人才危機,迫切需要教育體系、企業和政府協同合作,加快培養和吸引具備跨學科知識的復合型人才。
傳統制造業崗位正在向數字化、智能化轉型,這意味著員工不僅需要掌握基本的機械操作技能,還要具備數據分析、軟件開發、網絡安全管理等復合型技能。例如,數據分析師能夠從海量數據中提取有價值的信息,為生產決策提供依據;軟件工程師則負責開發和維護工業互聯網平臺,確保系統的穩定運行;網絡安全專家則專注于構建安全防護體系,保障企業信息安全等。
八維教育專業助力
針對工業互聯網中大數據領域對跨學科知識與復合技能的需求,許多人正在通過職業教育途徑,快速積累實際項目經驗,加速職業起步。
八維教育大數據專業聚焦于培養具備Java高級軟件工程、項目架構及大數據開發等技能的“新工科”人才,滿足企業對高技能復合型人才的渴求。
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1. 融入大模型與數據元素技術,確保學生在新興領域就業優勢,最大化獲取行業紅利;
2. 重點強化機器學習與深度學習技能,助力學生拿到更高薪資;
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4. 堅持以學生為中心,每年優化課程體系,不增加學習負擔,助力學生高效成長,優質就業。
工業互聯網的發展,離不開技術創新與人才培育的雙輪驅動。只有當技術的邊界不斷拓展,人才的能力不斷提升,這一行業才能真正實現質的飛躍,引領全球制造業走向智能化的新時代。
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