2023年全国工业和信息化技术技能大赛——数字化解决方案设计师（工业大数据算法）赛项技术方案.docx

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1、2023年全国工业和信息化技术技能大赛数字化解决方案设计师（工业大数据算法）赛项技术方案2023年7月目录一、大赛名称1二、大赛意义1三、大赛内容、形式和成绩计算2（一）竞赛内容2（一）竞赛形式2（三）报名条件2（四）成绩计算2四,大赛命题原则3五、大赛范围、赛题类型和其他3（一）理论知识竞赛31 .赛题范围3（1）工业大数据3（2）工业人工智能算法3（3）智能制造技术3（4）信息安全法律法规42 .赛题类型43 .竞赛时间44 .命题方式45 .考试方式4（二）实际操作竞赛41 .竞赛范围与内容4（1）硬件设备搭建6（2）图像训练数据采集6（3）工业视觉模型训练与部署6（4）误差补偿算法模型

2、训练与部署6（5）模拟生产险证72 .比赛时间73 .命题方式7六、大赛场地与设施7（一）大赛场地7（二）大赛设施81 .大赛平台（详见技术文件第十条）82 .耗材93 .工具、仪器94 .选手防护装备95 .其他10七、大赛关键环节与时间安排10（一）关键环节10（二）竞赛流程10（三）时间安排11A,大赛赛题11九、大赛评分标准制定原则、评分方法、评分细则及技术规范12（一）评分标准制定原则12（二）评分方法121 .基本评定方法122 .相同成绩处理12（三）评分细则（评分指标）121 .理论知识部分评分122 .实际操作部分评分12十、大赛硬件平台说明20（一）赛项硬件平台201 .智

3、能加工模块212 .智能视觉检测模块223 .工控机及周边设备23（二）赛项软件平台231 .云端算法软件232 .本地端应用软件26十一、大赛安全保障27十二、大赛组织与管理28（一）大赛设备与设施管理281 .赛场条件282 .大赛保障283 .赛场布置294 .安全防范措施29（二）大赛监督与仲裁管理301 .大赛监督302 .申诉与仲裁30十三、裁判人员要求31（一）裁判人员组成31（二）裁判人员要求31一、大赛名称2023年全国工业和信息化技术技能大赛数字化解决方案设计师（工业大数据算法）赛项。二、大赛意义本届大赛旨在深入贯彻落实习近平总书记关于科技是第一生产力、人才是第一资源、创新

4、是第一动力的重要论述。大赛聚焦工业大数据应用，重点突出大数据岗位相关性、技术通用性、竞赛支撑强等特点，通过“比赛即实战”的模式，培育一批支撑科技兴国、人才强国建设的高技能人才队伍，为推动制造业高质量发展，营造“尊重劳动、尊重知识、技能成才、技能报国”的浓厚社会氛围提供有力支撑。一是引入大数据算法应用，激发工业数据潜力。本赛项突出工业数据采集、数据处理、数据应用、工业数据处理等特点，充分挖掘和展现工业大数据中所蕴含的价值，有效形成数据驱动、快速迭代、持续优化的工业智能系统。二是端边云相互协作，打造大数据应用场景。本届赛项打造典型制造数字化解决方案应用场景，提升设备和云平台交互的效率，展现大数据模

5、型在工业机加工领域的应用模式，利用云端大数据模型解决智能系统加工精度稳定性问题。三是大数据应用多样性，选拔高水平技能人才。本赛项提供多种数据处理模型和数据分析模型，在算法模型平台开放参数接口,为选手提供算法调优空间，让选手根据赛题的内容和自身经脸，选择最优的模型进行处理，得到最优的模型结果，反馈给设备加工出最符合实际的产品。四是丰富模型算法，推广工业大数据应用。以竞赛为平台，基于真实应用衍生的竞赛平台，展示工业大数据对数控加工系统的加工稳定性提升，建立优秀的算法模型和应用案例，进行推广应用。三、大赛内容、形式和成绩计算（一）竞赛内容本赛项内容包含理论知识和实际操作两部分。（二）竞赛形式本赛项为

6、双人团体赛，分为职工组（含教师）和学生组两个组别。（三）报名条件具有工业大数据相关职业工作经历的企业在职人员，从事相关专业工作的高等院校、职业院校（含技工院校，下同）在职人员，以及高等院校、职业院校相关专业全日制在籍学生均可报名参赛。已获得“中华技能大奖”、“全国技术能手”称号及在2021年和2022年各类竞赛中已取得“全国技术能手”申报资格的人员，不得以选手身份参赛。具有全日制学籍的在校创业学生不得以职工身份参赛。（四）成绩计算理论知识竞赛满分为100分，按20%的比例折算计入竞赛总成绩。赛题均为客观题，采用机考方式实现。实际操作竞赛满分为100分，按80%的比例折算计入竞赛总成绩。折算后的

7、理论知识竞赛成绩与实际操作竞赛成绩相加得出参赛选手竞赛总成绩，满分为100分。四、大赛命题原则在命题方向上，聚焦新一代信息技术与制造技术深度融合领域，以解决工业大数据应用实际需求为命题方向，设置算法赛题。在考核重点上，考核工业大数据算法等基本技能的同时，重点突出企业所需专业技能及新技术应用。重点考察参赛选手构建大数据算法模型实现问题解析、数据处理、特征工程、模型构建、训练优化的能力和技术水平，以及对智能制造系统原理的掌握程度。五、大赛范围、赛题类型和其他（一）理论知识竞赛1 .赛题范围以工业大数据和工业人工智能算法应用知识为主，智能制造技术、数据信息安全法律法规等相关知识为辅。（I）工业大数据

8、工业大数据平台架构（数据架构、数据技术架构、应用平台架构）、数据分析概述、数据收集与导入、数据清洗与预处理、数据挖掘基础、主成分分析、分类器与决策树、聚类思想与建模、神经网络思想与建模、深度学习基础。（2）工业人工智能算法神经网络思想与建模、深度学习基础、工业人工智能算法的选择与应用，机器视觉理论基础与框架、图像分析基础和图像变换、图像预处理、边缘检测与轮廓表示。（3）智能制造技术智能制造技术基础、智能制造典型技术、智能制造技术应用、机电一体化基础基本认知、可编程控制器（P1.C）基础。(4)信息安全法律法规信息安全相关的法律法规：网络安全法、数据安全法、个人信息保护法。2 .赛题类型.赛题分

9、为三种类型：单项选择题、多项选择题和判断题。3 .竞赛时间.理论竞赛时间为1小时。4 .命题方式.由大赛组委会组织专家组统一命题。5 .考试方式采用计算机考试。(二)实际操作竞赛本赛项的实际操作竞赛突出工业大数据算法在工业生产中的应用，针对智能制造系统中的机器视觉识别准确性和数控加工精度稳定性问题,通过大数据及人工智能算法，实现智能加工的误差实时补偿。实际操作竞赛以考核工业大数据及工业人工智能算法应用技术技能为主，包括图像数据采集、云平台使用、算法模型训炼及优化以及安全文明竞赛等在实际操作竞赛考查。1.竞赛范困与内容为全面考查参赛选手的职业综合素质和技术技能水平，实际技能操作竞赛分为5个环节：

10、硬件设备搭建、训练数据样本采集、工业视觉模型训练与部署、误差补偿算法模型训练与部署和模拟生产验证。具体内容见表1。表1竞赛范围与内容序号内容说明1硬件设备搭建1 .数据采集硬件平台安装与调试。2 .智能加工设备基准设置3 .通讯系统建立连接和测试2图像训练数据采集1 .通过工业视觉进行工件训炼样本数据采集，并进行数据预处理。2 .采集足够训练使用数量的图片训练集O3,样本数据分类保存、云平台存储。3工业视觉模型训域与部署1 .模型训练工具设置，将训练集配置为模型的制定输入参数。2 .优化模型训练方法，选定恰当的激活函数,以及训练参数。3 .在云平台给定环境中进行模型训练，更新迭代模型，并将训域

11、模型进行固化。4 .优化训练算法模型，配置传入参数。5 .配置结果应用，以接口方式输出给设备。4误差补偿算法模型训练与部署1 .设计误差补偿模型，或选定恰当的模型，以及设定训练参数。2 .更新迭代模型，将训练完成的模型进行固化。3 .完成误差实时补偿模型部署。4 .脸证误差补偿模型部署效果。5模拟生产险证1 .正确进行产线动作测试、加载补偿算法，通过运动控制单元模拟智能加工进行加工生产验证。2 .补偿参数微调。3 .产线生产效率调整。4 .正确使用防护用具。5 .符合安全操作要求。6 .保持工作区域内场地、材料和设备的清洁。7 .良好的职业素养。实际操作部分由参赛选手按工作任务书的要求完成。具

12、体包含以下工作任务：(1)硬件设备搭建根据任务书给定的任务要求，选手进行智能加工装置、工业视觉相关设备测试，包括相机测试、光源环境调试、通讯线路连接、设备基准点设置等。(2)图像训练数据采集根据任务书给定的任务要求，选手使用视觉系统进行若干工件图像数据采集，以丰富工件样本图像数据库。该环节所采集到的样本图片数据的数量和质量将会直接影响后续的模型训练环节。(3)工业视觉模型训练与部署根据任务书给定的任务要求，选手进行基于数据采集的样本图片进行视觉模型训练，可选择、调用云端巳提供的完整模型框架(基于TensorF1.ow),通过设定相应参数进行模型训练；也允许选手自行搭建视觉模型，上传云端进行训练

13、。训嫁好的模型能够返回待测工件和标准件的相似度。模型训练完成之后，参赛选手需要将模型部署在服务器上,并且在云平台上进行相关适配。(4)误差补偿算法模型训练与部署根据任务书给定的任务要求，选手基于组委会提供的工件样本图片及对应的工件加工工艺参数数据集，进行误差补偿算法模型的构建。选手需完成数据清洗、模型训练、模型部署等过程。模型训炼完成之后，参赛选手需要将模型部署在服务器上，并且在云平台上进行相关适配。（5）模拟生产验证根据任务书给定的任务要求，选手根据组委会提供的加工图纸进行若干个待加工件的生产验证，软件导入加工对象的坐标.集，并通过误差补偿算法使加工出的图形补偿干扰因素造成的误差，使加工图形

14、尽可能准确。最后通过视觉检测系统进行质量验证。2 .比赛时间实操比赛时间为6小时。3 .命题方式由大赛组委会组织专家组统一命题。六、大赛场地与设施（一）大赛场地1 .大赛工位：每个工位占地IOm2,标明工位号；2 .赛场每工位提供独立控制并带有漏电保护装置220V/10A单相三线交流电，供电系统有必要的安全保护措施；3 .赛场提供云端算力服务器或本地端服务器，每台设备提供一台服务器，每台服务器配1张算力显卡。4 .赛场提供自动评分本地端主机，监控所有比赛平台的操作结果和比赛进度。5 .场地提供总带宽的不低于500MB网络（无线），无线信号覆盖比赛赛场范围。6 .场地参考布局如图1。400015

15、00图1单工位场地参考布局图（二）大赛设施1 .大赛平台（详见技术文件笫十条）本赛项由清华大学大数据系统软件国家工程实险室、工业大数据应用技术国家工程实览室、北京工业大数据创新中心指导，对赛项场景设置、赛题设计、考核标准等总体技术方案等进行专业评估，并对赛项可行性进行琮合认证。大赛平台由技术支持单位一一易往数字科技（北京）有限公司、深圳市物新智能科技有限公司提供，负责竞赛数据环境构建、数据验证等工作，为赛项实际操作竞赛提供软硬件平台环境。大赛平台支撑实际操作竞赛全流程闭环操作，包括工业大数据的采集、处理、存储、应用、误差补偿算法和视觉检测算法的构建.训练、调优和验证。2 .耗材根据大赛需要，赛场提供耗材见表2。表2赛场提供耗材序号名称说明数量