工业互联网平台自然语言处理技术引领2025年工业智能生产设备状态监测与故障预防优化报告

工业互联网平台自然语言处理技术引领2025年工业智能生产设备状态监测与故障预防优化报告参考模板一、工业互联网平台自然语言处理技术概述

1.1技术背景

1.2技术优势

1.3应用场景

1.4技术发展趋势

二、工业互联网平台自然语言处理技术具体应用分析

2.1设备状态监测与预测

2.2故障诊断与修复建议

2.3设备健康管理

2.4交互式操作与辅助决策

三、工业互联网平台自然语言处理技术挑战与应对策略

3.1技术挑战

3.2应对策略

3.3技术创新与发展趋势

四、工业互联网平台自然语言处理技术实施与推广策略

4.1技术实施步骤

4.2推广策略

4.3面临的挑战与应对措施

4.4持续优化与改进

五、工业互联网平台自然语言处理技术经济效益分析

5.1成本节约

5.2效率提升

5.3竞争力增强

5.4风险控制

5.5社会效益

六、工业互联网平台自然语言处理技术未来发展展望

6.1技术发展趋势

6.2应用领域拓展

6.3政策与标准制定

6.4技术伦理与安全

6.5人才培养与教育

七、工业互联网平台自然语言处理技术风险评估与应对

7.1风险识别

7.2风险评估

7.3风险应对策略

7.4风险监控与持续改进

八、工业互联网平台自然语言处理技术国际合作与竞争态势

8.1国际合作现状

8.2竞争态势分析

8.3合作机会与挑战

8.4合作模式与创新

8.5中国在国际合作中的地位与作用

九、工业互联网平台自然语言处理技术伦理与法律问题探讨

9.1伦理问题

9.2法律问题

9.3应对策略

9.4案例分析

十、工业互联网平台自然语言处理技术可持续发展战略

10.1可持续发展战略的重要性

10.2战略制定原则

10.3战略实施措施

10.4可持续发展评估与优化

10.5案例研究

十一、工业互联网平台自然语言处理技术未来研究方向

11.1技术融合与创新

11.2深度学习与模型优化

11.3领域自适应与迁移学习

11.4人工智能伦理与法律

11.5应用场景拓展

十二、工业互联网平台自然语言处理技术人才培养与教育

12.1人才培养需求

12.2教育体系构建

12.3人才培养模式

12.4人才培养挑战

12.5应对策略

十三、结论与展望

13.1结论

13.2展望

13.3挑战与机遇一、工业互联网平台自然语言处理技术概述随着科技的飞速发展，工业互联网平台已成为推动工业智能化的重要力量。自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，NLP）作为人工智能领域的核心技术之一，逐渐在工业互联网平台中扮演着至关重要的角色。本文旨在分析工业互联网平台自然语言处理技术在2025年工业智能生产设备状态监测与故障预防优化中的应用及发展趋势。1.1技术背景近年来，我国工业生产领域对智能化、自动化要求日益提高。在此背景下，工业互联网平台应运而生，旨在通过数据采集、分析、处理等手段，实现工业生产过程的智能化、高效化。自然语言处理技术在工业互联网平台中的应用，有助于提高生产设备的监测与故障预防能力，从而降低生产成本、提高生产效率。1.2技术优势降低人力成本。自然语言处理技术可以自动对生产设备状态进行分析，实现无人值守，从而降低人力成本。提高监测精度。通过自然语言处理技术，可以实现对生产设备状态的高精度监测，及时发现潜在故障，降低设备停机时间。优化生产流程。自然语言处理技术可以实时分析生产数据，为生产管理人员提供决策支持，从而优化生产流程，提高生产效率。1.3应用场景生产设备状态监测。通过自然语言处理技术，对生产设备进行实时监测，分析设备运行数据，预测设备故障，提高设备使用寿命。故障预警。当生产设备出现异常时，自然语言处理技术可以快速识别并发出警报，确保生产安全。设备维护管理。通过自然语言处理技术，对设备维修记录、保养记录等进行整理和分析，为设备维护提供数据支持。1.4技术发展趋势多模态数据融合。未来，工业互联网平台将融合多种数据类型，如传感器数据、图像数据、文本数据等，提高自然语言处理技术的应用效果。深度学习技术。随着深度学习技术的不断发展，自然语言处理技术在工业互联网平台中的应用将更加广泛，提高监测与故障预防的准确性。跨领域应用。自然语言处理技术将在更多工业领域得到应用，如工业制造、能源、交通等，推动工业互联网平台向更广泛领域拓展。二、工业互联网平台自然语言处理技术具体应用分析2.1设备状态监测与预测在工业互联网平台中，自然语言处理技术通过分析传感器收集的数据，实现对生产设备状态的实时监测。通过对设备运行数据的深度学习，系统能够识别出设备的正常状态和异常状态，从而实现对设备故障的早期预警。数据采集与分析。自然语言处理技术首先需要对传感器收集的大量数据进行采集和预处理，包括数据的清洗、去噪和格式化等。这一步骤确保了后续分析的质量和准确性。状态识别与分类。通过机器学习算法，系统可以自动识别设备的运行状态，如正常运行、警告状态、故障状态等。这种分类有助于快速定位问题所在，提高故障响应速度。故障预测。基于历史数据和实时监测结果，自然语言处理技术可以预测设备可能出现的故障，并提前采取措施，避免意外停机。2.2故障诊断与修复建议在设备出现故障时，自然语言处理技术能够提供有效的故障诊断和修复建议。故障原因分析。系统通过对设备运行数据的分析，结合故障现象，可以推断出故障的可能原因。维修建议。根据故障原因，自然语言处理技术可以提供相应的维修建议，包括更换零部件、调整参数等。维修记录管理。系统记录每次维修的过程和结果，为后续的故障分析提供数据支持。2.3设备健康管理设备健康管理是工业互联网平台自然语言处理技术的重要应用之一，它关注设备的整体健康状况，包括预防性维护、性能优化等。预防性维护。通过分析设备运行数据，系统可以预测设备可能出现的故障，提前进行预防性维护，延长设备使用寿命。性能优化。自然语言处理技术可以帮助分析设备性能数据，识别出影响设备性能的因素，并提出优化建议。健康评估。系统对设备进行全面的健康评估，包括设备性能、运行环境、维护历史等，为设备管理提供决策依据。2.4交互式操作与辅助决策自然语言处理技术还可以实现与操作人员的交互式操作，提供辅助决策支持。人机交互。通过自然语言处理技术，操作人员可以使用自然语言与系统进行交流，提高操作便捷性。决策支持。系统根据设备状态、运行数据等信息，为操作人员提供决策支持，帮助他们做出更明智的决策。知识库构建。通过收集和分析操作人员的决策过程，系统可以不断优化知识库，提高决策支持系统的准确性。三、工业互联网平台自然语言处理技术挑战与应对策略3.1技术挑战尽管工业互联网平台自然语言处理技术在工业生产中展现出巨大的潜力，但在实际应用过程中仍面临诸多挑战。数据质量与多样性。工业生产环境复杂多变，传感器收集的数据质量参差不齐，且数据类型多样，这给自然语言处理技术的应用带来了挑战。算法复杂性。自然语言处理技术涉及深度学习、自然语言理解等多个领域，算法复杂度高，对计算资源要求较高。跨领域适应性。不同工业领域的生产设备、工艺流程存在差异，自然语言处理技术需要具备较强的跨领域适应性。3.2应对策略针对上述挑战，以下提出相应的应对策略。数据预处理与质量控制。在数据采集阶段，加强对数据的清洗和预处理，提高数据质量。同时，建立数据质量控制体系，确保数据的一致性和准确性。算法优化与资源整合。针对算法复杂性，优化算法结构，提高计算效率。同时，整合计算资源，降低对计算资源的需求。跨领域适应性研究。针对不同工业领域的特点，开展跨领域适应性研究，开发具有普适性的自然语言处理技术。3.3技术创新与发展趋势为了进一步推动工业互联网平台自然语言处理技术的发展，以下提出几点创新与发展趋势。多模态数据融合。将自然语言处理技术与图像识别、传感器数据等多元数据进行融合，提高监测与故障预防的准确性。边缘计算与云计算结合。将边缘计算与云计算相结合，实现数据的实时处理和分析，降低对中心服务器的依赖。人机协同。在工业生产过程中，实现人机协同，提高操作人员的决策能力，降低对自然语言处理技术的依赖。智能化决策支持。通过自然语言处理技术，为操作人员提供智能化决策支持，提高生产效率。四、工业互联网平台自然语言处理技术实施与推广策略4.1技术实施步骤在工业互联网平台中实施自然语言处理技术，需要遵循以下步骤：需求分析。首先，明确企业在设备状态监测与故障预防方面的具体需求，包括监测指标、故障类型、预警阈值等。系统设计。根据需求分析结果，设计自然语言处理系统的架构，包括数据采集、预处理、特征提取、模型训练、预测与决策等模块。技术选型。选择适合企业需求的自然语言处理技术，包括深度学习框架、自然语言理解工具等。系统集成。将自然语言处理技术与其他工业互联网平台功能模块进行集成，实现数据共享和协同工作。测试与优化。对系统进行测试，评估其性能和准确性，并根据测试结果进行优化调整。4.2推广策略为了推广工业互联网平台自然语言处理技术，以下提出几种推广策略：案例分享。通过成功案例的分享，展示自然语言处理技术在工业生产中的应用效果，提高企业的认知度和接受度。培训与支持。针对企业内部人员进行培训，使其掌握自然语言处理技术的应用方法。同时，提供技术支持，帮助企业解决实施过程中的问题。合作伙伴关系。与工业设备制造商、软件开发商等合作伙伴建立紧密合作关系，共同推动自然语言处理技术的应用。政策引导。争取政府政策支持，鼓励企业应用自然语言处理技术，提高产业竞争力。4.3面临的挑战与应对措施在实施与推广过程中，自然语言处理技术面临以下挑战：技术门槛。自然语言处理技术具有较高的技术门槛，企业需要投入大量人力、物力进行学习和应用。数据安全。工业生产数据涉及企业核心利益，数据安全问题不容忽视。技术更新迭代。自然语言处理技术发展迅速，企业需要不断更新技术，以适应新的市场需求。针对上述挑战，以下提出应对措施：技术培训与人才培养。加强企业内部技术培训，培养具备自然语言处理技术能力的人才。数据安全保障。建立数据安全管理制度，确保工业生产数据的安全性和保密性。技术更新与研发投入。加大研发投入，关注自然语言处理技术发展趋势，确保企业技术领先。4.4持续优化与改进为了确保自然语言处理技术在工业互联网平台中的长期稳定运行，以下提出持续优化与改进措施：定期评估。对自然语言处理系统的性能和准确性进行定期评估，及时发现和解决问题。反馈机制。建立用户反馈机制，收集用户在使用过程中的意见和建议，不断优化系统功能。技术创新。关注自然语言处理领域的新技术、新方法，持续改进系统性能。五、工业互联网平台自然语言处理技术经济效益分析5.1成本节约工业互联网平台自然语言处理技术的应用，首先体现在成本节约方面。人力成本减少。自然语言处理技术可以实现生产设备的自动监测和故障预警，减少了对操作人员的依赖，从而降低了人力成本。维护成本降低。通过提前预警和预防性维护，可以减少设备故障导致的停机时间，降低维修成本。能源消耗优化。自然语言处理技术可以帮助企业优化生产流程，提高能源利用效率，降低能源消耗。5.2效率提升自然语言处理技术的应用，不仅节约了成本，还显著提升了生产效率。生产周期缩短。通过实时监测和故障预警，可以迅速发现并解决生产问题，缩短生产周期。生产质量提高。自然语言处理技术可以帮助企业分析生产过程中的数据，优化生产工艺，提高产品质量。管理效率增强。自然语言处理技术可以辅助企业进行生产调度、库存管理等工作，提高管理效率。5.3竞争力增强在全球化竞争的大背景下，工业互联网平台自然语言处理技术的应用有助于企业增强竞争力。产品质量优势。通过自然语言处理技术，企业可以生产出更高品质的产品，满足市场需求。品牌影响力提升。自然语言处理技术的应用有助于企业提升品牌形象，增强市场竞争力。创新驱动发展。自然语言处理技术为企业提供了创新驱动的机会，有助于企业实现转型升级。5.4风险控制工业互联网平台自然语言处理技术在风险控制方面也发挥着重要作用。安全风险预防。通过实时监测和预警，可以预防生产过程中的安全风险，保障员工和设备安全。市场风险应对。自然语言处理技术可以帮助企业及时了解市场动态，调整生产策略，降低市场风险。政策风险规避。企业可以通过自然语言处理技术，及时掌握政策信息，规避政策风险。5.5社会效益工业互联网平台自然语言处理技术的应用，不仅为企业带来经济效益，也对社会产生积极影响。推动产业升级。自然语言处理技术的应用有助于推动传统产业的智能化升级，提升产业整体竞争力。促进就业。随着自然语言处理技术的普及，相关技术岗位的需求增加，有利于促进就业。环境保护。通过优化生产流程，减少能源消耗，自然语言处理技术有助于环境保护。六、工业互联网平台自然语言处理技术未来发展展望6.1技术发展趋势随着人工智能技术的不断进步，工业互联网平台自然语言处理技术将呈现以下发展趋势：深度学习与迁移学习。深度学习在自然语言处理领域的应用将更加深入，同时迁移学习技术将使得模型在多个领域之间快速迁移，提高模型泛化能力。多模态信息融合。自然语言处理技术将与图像识别、传感器数据等多模态信息融合，实现更全面、准确的工业生产数据分析。边缘计算与云计算结合。边缘计算与云计算的结合将使得自然语言处理技术能够实时处理大量数据，提高响应速度。6.2应用领域拓展未来，工业互联网平台自然语言处理技术将在更多领域得到应用：智能制造。自然语言处理技术将广泛应用于智能制造领域，实现生产过程的自动化、智能化。供应链管理。通过自然语言处理技术，企业可以优化供应链管理，提高供应链的透明度和效率。智慧城市。自然语言处理技术将在智慧城市建设中发挥重要作用，如交通管理、环境监测等。6.3政策与标准制定为了推动工业互联网平台自然语言处理技术的发展，政策与标准的制定至关重要：政策支持。政府应加大对工业互联网平台自然语言处理技术的政策支持，鼓励企业投入研发和应用。标准制定。建立健全相关标准，规范自然语言处理技术的应用，提高行业整体水平。6.4技术伦理与安全随着自然语言处理技术的应用日益广泛，技术伦理和安全问题也日益凸显：数据隐私保护。在应用自然语言处理技术时，应严格保护企业及用户的隐私数据。算法偏见与歧视。避免算法偏见和歧视，确保技术公平、公正地服务于各行各业。技术监管。加强对自然语言处理技术的监管，防止技术滥用和非法应用。6.5人才培养与教育为了满足工业互联网平台自然语言处理技术的发展需求，人才培养与教育至关重要：专业教育。加强高校和职业院校相关专业的建设，培养具备自然语言处理技术能力的人才。继续教育。鼓励企业员工参加继续教育，提升自身技术水平和综合素质。校企合作。加强高校与企业之间的合作，促进产学研一体化发展。七、工业互联网平台自然语言处理技术风险评估与应对7.1风险识别在工业互联网平台自然语言处理技术的应用过程中，存在以下风险：技术风险。自然语言处理技术尚处于发展阶段，可能存在算法不稳定、模型泛化能力不足等问题。数据风险。工业生产数据涉及企业核心利益，存在数据泄露、滥用等风险。市场风险。技术更新迭代速度快，企业可能面临市场淘汰的风险。法律风险。在应用自然语言处理技术时，可能涉及知识产权、数据保护等方面的法律问题。7.2风险评估对上述风险进行评估，主要从以下几个方面考虑：风险发生的可能性。根据历史数据和行业现状，评估风险发生的可能性。风险的影响程度。评估风险对企业运营、声誉、财务等方面的影响程度。风险的可控性。评估企业对风险的应对能力，包括技术、管理、法律等方面的应对措施。7.3风险应对策略针对识别出的风险，以下提出相应的应对策略：技术风险应对。加强技术研发，提高算法稳定性和模型泛化能力。同时，关注行业动态，及时更新技术。数据风险应对。建立健全数据安全管理制度，确保数据安全。同时，加强员工培训，提高数据安全意识。市场风险应对。加强市场调研，了解市场需求，调整产品策略。同时，拓展业务领域，降低市场风险。法律风险应对。咨询专业法律机构，确保技术应用符合相关法律法规。同时，建立知识产权保护体系，维护企业合法权益。7.4风险监控与持续改进风险监控。建立风险监控机制，定期对风险进行评估，及时发现和解决潜在问题。持续改进。根据风险监控结果，不断优化应对策略，提高企业应对风险的能力。八、工业互联网平台自然语言处理技术国际合作与竞争态势8.1国际合作现状工业互联网平台自然语言处理技术在全球范围内得到了广泛关注，国际合作呈现出以下特点：跨国企业合作。全球知名企业纷纷开展国际合作，共同研发和应用自然语言处理技术。政府间合作。各国政府积极推动工业互联网平台自然语言处理技术的国际合作，促进技术交流与共享。学术研究合作。全球高校和研究机构加强合作，共同开展自然语言处理技术的基础研究与应用研究。8.2竞争态势分析在国际竞争方面，工业互联网平台自然语言处理技术呈现出以下竞争态势：技术竞争。各国企业纷纷加大研发投入，提升自然语言处理技术水平，争夺市场份额。应用竞争。企业通过拓展应用领域，提高自然语言处理技术的应用价值，增强竞争力。人才竞争。全球范围内，自然语言处理技术人才成为争夺焦点，人才争夺战激烈。8.3合作机会与挑战在国际合作中，工业互联网平台自然语言处理技术面临以下机会与挑战：机会。通过国际合作，企业可以获取先进技术、人才和市场资源，提升自身竞争力。挑战。国际合作过程中，企业需要应对文化差异、法律法规、知识产权等问题。8.4合作模式与创新为了更好地推动国际合作，以下提出几种合作模式与创新：技术联盟。企业、高校和研究机构共同组建技术联盟，共享技术资源，推动技术创新。联合研发。企业之间或企业与高校、研究机构之间开展联合研发，共同攻克技术难题。人才培养合作。高校和研究机构与企业合作，培养具备自然语言处理技术能力的人才。8.5中国在国际合作中的地位与作用中国在全球工业互联网平台自然语言处理技术国际合作中具有重要地位和作用：技术输出。中国企业在自然语言处理技术领域取得显著成果，向全球输出技术。市场潜力。中国庞大的市场为国际合作提供了广阔的发展空间。政策支持。中国政府积极推动工业互联网平台自然语言处理技术国际合作，为企业提供政策支持。九、工业互联网平台自然语言处理技术伦理与法律问题探讨9.1伦理问题工业互联网平台自然语言处理技术的应用引发了诸多伦理问题，以下为其中几个主要方面：数据隐私。自然语言处理技术需要大量数据进行分析，这涉及到个人隐私的保护问题。如何确保数据收集、存储和使用过程中的隐私安全，是亟待解决的问题。算法偏见。自然语言处理技术可能存在算法偏见，导致对某些群体或个体的不公平对待。如何消除算法偏见，确保技术应用的公平性，是伦理层面的重要议题。责任归属。当自然语言处理技术导致错误决策或损害时，如何界定责任归属，是伦理和法律层面需要解决的问题。9.2法律问题工业互联网平台自然语言处理技术的法律问题主要包括以下几个方面：知识产权。自然语言处理技术涉及到的算法、模型等可能涉及知识产权问题。如何保护知识产权，防止侵权行为，是法律层面需要关注的问题。数据保护。根据《欧盟通用数据保护条例》（GDPR）等法律法规，企业需要确保数据收集、存储和使用过程中的合规性。如何遵守相关法律法规，是法律层面的重要挑战。合同责任。在自然语言处理技术的应用过程中，涉及到的合同责任问题，如服务提供方与用户之间的责任划分，是法律层面需要解决的问题。9.3应对策略针对上述伦理和法律问题，以下提出相应的应对策略：加强伦理审查。在自然语言处理技术的研发和应用过程中，加强伦理审查，确保技术应用符合伦理标准。完善法律法规。制定和完善相关法律法规，明确自然语言处理技术的法律地位和责任归属。提高透明度。提高自然语言处理技术的透明度，让用户了解技术的运作原理和潜在风险。加强国际合作。加强国际间的合作，共同应对自然语言处理技术带来的伦理和法律挑战。9.4案例分析案例一：某企业使用自然语言处理技术进行客户服务，但该技术存在算法偏见，导致对某些客户群体的服务不公平。企业应加强算法审查，确保技术应用公平。案例二：某企业收集用户数据用于自然语言处理技术的研究，但未充分告知用户数据用途，导致用户隐私泄露。企业应遵守数据保护法规，确保用户隐私安全。案例三：某企业开发的自然语言处理技术侵犯他人知识产权，被诉至法院。企业应加强知识产权保护意识，避免侵权行为。十、工业互联网平台自然语言处理技术可持续发展战略10.1可持续发展战略的重要性在工业互联网平台自然语言处理技术的应用中，可持续发展战略的制定和实施至关重要。这不仅关系到企业的长期发展，也关系到社会的整体利益。资源优化配置。可持续发展战略有助于企业合理配置资源，提高资源利用效率，减少浪费。环境保护。通过可持续发展战略，企业可以采取环保措施，减少对环境的影响，实现绿色发展。社会责任。可持续发展战略要求企业关注社会责任，推动企业与社会和谐共生。10.2战略制定原则在制定可持续发展战略时，应遵循以下原则：前瞻性。战略应具有前瞻性，能够适应未来技术发展和市场需求的变化。适应性。战略应具备较强的适应性，能够根据企业内部和外部的变化进行调整。系统性。战略应考虑企业内部各环节的协同发展，实现整体优化。10.3战略实施措施技术创新。加大研发投入，推动技术创新，提高自然语言处理技术的性能和稳定性。人才培养。加强人才培养，为企业提供具有可持续发展理念的专业人才。合作共赢。与上下游企业、研究机构等建立合作关系，共同推动可持续发展。环境保护。采取环保措施，减少对环境的影响，实现绿色生产。社会责任。关注社会责任，积极参与公益事业，推动企业与社会和谐共生。10.4可持续发展评估与优化为了确保可持续发展战略的有效实施，以下提出评估与优化措施：建立评估体系。建立可持续发展评估体系，定期对战略实施效果进行评估。持续改进。根据评估结果，不断优化战略，确保其适应企业和社会的发展需求。公开透明。向利益相关方公开可持续发展战略的实施情况，接受监督和建议。10.5案例研究案例一：某企业通过技术创新，提高自然语言处理技术的性能，降低能耗，实现了可持续发展。案例二：某企业加强人才培养，培养了一批具备可持续发展理念的专业人才，推动了企业的可持续发展。案例三：某企业与上下游企业合作，共同推动自然语言处理技术的可持续发展，实现了合作共赢。十一、工业互联网平台自然语言处理技术未来研究方向11.1技术融合与创新未来，工业互联网平台自然语言处理技术的研究方向将着重于技术融合与创新。跨学科融合。自然语言处理技术将与计算机视觉、物联网、大数据等技术进行融合，形成更加综合的技术体系。人工智能与自然语言处理结合。探索人工智能与自然语言处理的深度融合，提高自然语言处理技术的智能水平。11.2深度学习与模型优化深度学习在自然语言处理领域的应用将不断深入，未来研究方向包括：模型优化。针对不同应用场景，优化自然语言处理模型，提高模型的性能和效率。可解释性研究。提高自然语言处理模型的可解释性，使模型决策过程更加透明。11.3领域自适应与迁移学习领域自适应与迁移学习是自然语言处理技术未来研究的重要方向。领域自适应。研究如何使自然语言处理技术适应不同领域的特定需求。迁移学习。探索如何将已学习到的知识迁移到新的领域，提高模型的泛化能力。11.4人工智能伦理与法律随着自然语言处理技术的应用日益广泛，人工智能伦理与法律问题成为研究重点。伦理研究。探讨自然语言处理技术在伦理层面的挑战，提出相应的伦理规范。法律研究。研究自然语言处理技术的法律问题，为相关法律法规的制定提供参考。11.5应用场景拓展未来，自然语言处理技术将在更多应用场景中得到拓展。智能制造。自然语言处理技术将应用于智能制造领域，实现生产过程的智能化、自动化。智慧城市。自然语言处理技术将在智慧城市建设中发挥重要作用，如智能交通、智能医疗等。教育与培训。自然语言处理技术将应用于教育领域，提供个性化学习方案，提高教育质量。十二、工业互联网平台自然语言处理技术人才培养与教育12.1人才培养需求随着工业互联网平台自然语言处理技术的快速发展，市场对相关人才的需求日益增长。以下为人才培养的主要需求：技术人才。具备自然语言处理技术知识，能够进行算法设计、模型开发、系统实施等。应用人才。熟悉工业生产