本课程聚焦工程机械“无人化、数据化、智能化”转型核心需求，系统覆盖智能设备技术架构、
操作实战、故障诊断、数据管理全链条内容。通过“理论拆解+真机实操+案例复盘”的混合教学
模式，结合标杆企业实战案例，帮助学员突破传统技术瓶颈，掌握智能系统核心能力，适配L4
级智能设备运维与管理岗位要求，助力个人职业升级与企业产能提升。

掌握智能设备操作技能、故障诊断能力，理解智能化管理逻辑，适配行业“无人化、数据化”
转型需求。

模块一：智能化变革认知——行业趋势与技术基础（3学时）

1. 行业智能化转型全景

•全球工程机械智能化发展阶段：从单机自动化到群机协同（案例：徐工“黑灯工地”、约翰迪尔
数字孪生工厂）

•中国智能设备市场现状：2025年L4级设备渗透率及人才缺口分析（住建部12万维护人才缺口
数据解读）

•智能化核心价值：效率提升40%+、故障率降低50%+的实战数据支撑

2. 智能工程机械核心技术架构

•感知层：激光雷达+视觉+惯导的多模态融合技术（±2cm精度实现原理）

•决策层：AI算法与施工场景的适配应用（自动路径规划、负载优化逻辑）

•执行层：电液智能控制与远程操作系统（500米半径无延迟操控技术）

•数据层：物联网平台与设备互联标准（工程机械物联网数据采集规范）

3. 典型智能设备产品解析

•主流机型对比：智能挖掘机、装载机、矿用自卸车的智能化配置差异

•关键技术指标：自动作业精度、能耗控制率、故障预警准确率等核心参数解读

模块二：智能系统操作实战——从人机交互到无人作业（8学时，含4学时实操）

1. 智能操控系统基础操作

•核心操作界面：智能终端（平板/操控台）功能分区与操作逻辑

•基础功能实操：设备启动自检、传感器校准、作业模式切换（VR模拟+真机操作）

•安全操作规范：高压系统防护、智能安全预警系统响应流程

2. 自动化作业模式深度应用

•场景化操作：
        挖掘机：自动平地、坡度控制、精准挖掘（误差≤0.5mm实操训练）

•装载机：自动铲装、物料计量、定点卸料（负载识别与优化操作）

•矿卡：自动循迹、避障绕行、列队行驶（封闭场景无人作业模拟）

参数调试技巧：根据工况（土壤硬度、物料密度）优化作业参数

实操考核：指定场景下自动化作业完成度与精度测评

3. 远程操控与多机协同操作

•远程操控系统：5G/专网环境下的延迟控制与操作技巧

•多机协同逻辑：主从设备配对、作业任务分配、冲突规避操作

•实战模拟：“1名操作员+3台智能设备”的协同作业场景演练

4. 智能安全系统应用与应急处理

•安全预警类型：碰撞预警、过载预警、传感器故障预警的识别与处置

•应急操作流程：自动化模式中断、远程操控失效后的手动接管方法

•案例演练：设备突发故障时的智能系统应急响应操作

模块三：智能设备维护诊断——从故障排查到预测性维护（8学时，含4学时实操）

1. 智能系统故障诊断基础

•故障代码体系：主流品牌智能系统故障代码解读（ISO 29436标准应用）

•诊断工具使用：智能诊断仪、手机APP与设备的互联操作

•数据分析法：通过设备运行曲线（液压压力、电机温度）识别异常

2. 核心部件维护实操

•感知系统：激光雷达清洁校准、视觉摄像头故障排查与更换

•控制系统：ECU模块检测、程序升级与数据备份（防丢失操作规范）

•执行系统：智能液压阀组维护、电驱系统绝缘检测（高压安全操作）

•实操训练：典型故障场景（如传感器偏移、控制程序异常）的修复演练

3. 预测性维护体系应用

•预测性维护原理：基于AI算法的故障预判逻辑（提前72小时预警案例）

•设备健康管理：物联网平台健康度评分解读与维护计划制定

•维护案例：某矿山智能矿卡通过预测性维护降低40%停机时间的实践

4. 常见故障解决方案库

•环境适配问题：高温/高尘环境下智能系统的防护与故障处理

•通信问题：设备断网、数据传输异常的排查方法

•软件问题：系统卡顿、程序崩溃的恢复操作

模块四：智能化管理进阶——数据驱动与施工优化（6学时）

1. 智能施工管理平台应用

•核心功能：设备监控、进度跟踪、质量检测、能耗统计的数据化呈现

•实操：通过管理平台生成单台设备/项目整体的运营分析报告

•决策应用：基于数据优化设备调度（如“按吨计费”模式下的效率提升策略）

2. 数据驱动的设备管理

•关键数据指标：出勤率、作业效率、维护成本、能耗水平的分析方法

•设备优化：通过数据调整作业参数（如怠速控制、负载分配）降低能耗

•案例：中联重科通过设备数据分析使客户运维成本降低49%的实践

3. 智能施工方案设计基础

•BIM与智能设备协同：建筑信息模型数据与设备作业的联动逻辑

•场景化方案：隧道施工、露天矿山等场景的智能设备配置与作业规划

•成本测算：智能设备全生命周期成本（TCO）分析与投资回报评估

4. AI大模型在管理中的应用

•智能决策辅助：基于施工数据的工况预判与方案优化建议

•风险管控：AI识别施工中的安全隐患与设备异常风险

模块五：实战综合演练与案例研讨（6学时）

1. 综合场景实战考核

•分组任务：模拟“智能工地”完整流程（设备调试-自动化作业-数据监控-故障处理）

•跨岗位协作：操作员+技师+管理员的角色协同演练

•考核标准：作业精度、效率、故障处理速度、数据应用能力综合评分

2. 行业标杆案例深度解析

•案例1：50台智能设备协同作业的运维管理体系

•案例2：AI辅助决策系统提升施工效率50%的技术细节

•案例3：多语言系统操作与国际标准适配

3. 技术迭代与终身学习规划

•2025-2030年智能化技术趋势：氢能智能设备、全场景无人化等前沿方向

•职业发展路径：初级操作员→高级运维技师→智能施工管理师的能力要求

•学习资源：设备厂商技术平台、行业认证体系（如工程机械智能化操作认证）介绍