从理论到控制室 —— 模块化 + AI 的工业培训。

TechnicalUniversity.org 通过短小可复用的模块、云端仿真环境和上下文感知的 AI 助手， 帮助工程师、技术人员、操作员和学生掌握 Siemens 以及多厂牌工业自动化系统。

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使用 Technical University 模块和仿真进行学习的工程师

为什么仅靠 OEM 官方培训已经不够

问题

只关注软件界面，而忽略现场现实

传统 OEM 课程通常教你“点哪个按钮”， 却很少讲这些设置在真实装置上会带来什么后果， 以及 PCS 7、PROFINET、WinCC 与网络之间如何协同工作。

问题

缺乏持续练习的环境

上完 3 天课之后，大多数工程师回到现场后， 已经没有安全的实验环境去反复练习，也难以保持技能的熟练度。

问题

软件不断升级，课程却停滞不前

工业软件和系统架构几乎每年都在更新， 但很多 PPT 式的课程却多年不变。

Technical University 带来的额外价值

模块化课程

短小且易检索的学习单元

每一个 TU 模块都是 5–15 分钟、聚焦单一成果的独立单元， 比如：诊断 PROFINET 故障、 完成 PCS 7 H 冗余系统的投运、 搭建 WinCC 面板 / faceplate 等。

云端实验室

随时可用的练习环境

付费学员与企业团队可以访问 TU 托管的虚拟机， 其中预装 Siemens 试用版软件，可反复执行同一实验或搭建新的架构。

AI + e-Pal Copilot

在每个模块内部获得解答

学员可以在具体课程中向 e-Pal Copilot 提问， 无论是 PCS 7 功能块、故障诊断、网络设计还是迁移步骤， 都能获得基于 TU 内容的上下文解答。

AI 在整个 TU 学习旅程中的作用

培训前

自适应学习路径

AI 会分析学员的角色和经验， 推荐个性化起点：先学 PCS 7，还是 PROFINET 诊断，又或是 WinCC， 确保每个人从合适的深度开始。

培训中

模块内助手与实时提示

在 TU 仿真环境中操作时，AI 助手可以分析配置快照， 提出修改建议，并解释某个块、报警或网络段为何出现当前行为。

培训后

持续更新与复训提醒

当供应商发布新版本或最佳实践时， TU 会更新相关模块，AI 会通知曾修读该课程的学员， 无需重新报名整个培训即可保持最新。

TU 被设计为一个持续循环的学习系统：工程师、技术员和学生不只是“上完一门课”， 而是持续连接到新的模块、更新后的实验以及 AI 辅导，让技能始终适用于真实项目。

为什么选择 TU，而不是传统课堂培训？

问题 → 解决方案 → 收益

从“按键操作”到真正的工程能力

问题： 很多课程重点是“按哪个按钮”， 却没讲清楚这些设置在实际工艺中的影响。

TU 方案： 基于真实场景的模块， 在完整的虚拟机中进行配置、仿真和验证。

收益： 既理解 怎么做，也明白 为什么这样做， 能更好地设计、诊断并向现场和管理层解释决策。

实践与自适应

按需反复练习，而不是一次性的课堂

问题： 传统实验只在课堂中提供一次机会， 后续项目中无法重新操作和练习。

TU 方案： TU 托管的虚拟机支持限时访问、快照恢复和引导式练习， 学员可以在任何需要时重新练习。

收益： 多年保持熟练度，团队随时准备应对升级、迁移和审计。

AI 驱动

AI Copilot + 模块化微课程

问题： 冗长的 PPT 与静态 PDF 很难真正被吸收。

TU 方案： 5–10 分钟的微课模块， 配合 e-Pal Copilot 的上下文问答，以及基于角色与水平的自适应路径。

收益： 学习更快、参与度更高，AI 助手聚焦于学员所面对的真实装置问题。

TU 如何补充 Siemens 等厂商的官方培训

TU 并不取代官方认证，而是通过项目、虚拟机和版本可追踪模板， 将其升级为真正的 应用型 mastery。

超越“只讲菜单操作”的培训

问题： 课程展示菜单路径，却不展示真实故障与工艺风险。

TU 方案： 围绕实际故障、网络中断、版本冲突等情景设计模块。

收益： 工程师不仅会“通过考试”，更能应对启动、停机与审计。

打通整个自动化生态

问题： DCS、PLC、HMI、网络、驱动和仪表往往各自孤立培训。

TU 方案： “系统视角”课程展示架构、数据流、冗余和 OT/IT 融合。

收益： 设计更合理、排障更迅速，因为大家都理解系统整体结构。

告别版本与模板混乱

问题： 过期模板和混合软件版本带来隐藏风险。

TU 方案： 版本控制的示例工程、迁移实验， 以及对主要版本差异进行讲解的课程。

收益： 更安全的迁移、更标准化的工程实践。

不再“一刀切”

问题： 同一课程同时面对新入职技术员和资深工程师。

TU 方案： 按角色（学生、技术员、工程师、管理者）划分学习路径， 配合测评与 AI 推荐。

收益： 每个人都能聚焦于自己的真实能力短板，而不是被动听“通用内容”。

将培训与现场绩效连接

问题： 大部分培训只停留在“已完成课程”， 很少能量化对装置 KPI 的影响。

TU 方案： 企业级数据看板，将培训记录、实验结果和项目绩效关联起来。

收益： 工厂与管理层能看到学习如何减少停机、缩短调试周期。

社区，而非孤立学习者

问题： 知识分散在论坛、聊天记录和私人笔记中。

TU 方案： 由 TU 维护的学习社区，模块关联讨论区， 带有讲师 AMA 和共享模板。

收益： 学员会不断回到学院，继续学习、分享与指导他人。

让团队始终保持“热身状态”

持续刷新，而不是一次性课程

与其只送工程师上一门课然后期待他们永远记住， 不如给他们持续访问 TU 模块、仿真和 AI 支持的权限。

为迁移和新版本做好准备

当新的软件版本或实践方式出现时，TU 会更新实验与模板， 让团队在真实装置改造前，就能在虚拟环境中反复演练。