上海大学工程训练中心是上海大学规模最大、学生受众最多的实践教学基地，是实施工程实践教育的重要基地。

陕西工业职业技术大学办学历史悠久，创建于新中国百业待兴之时，壮大于改革浪潮迭起之际，兴盛于职教强国大势之中，与祖国振兴同向同行七十五载。学校于1950年成立，1999年作为西北地区首家改制升格举办高职教育，2010年与陕西纺织服装职业技术学校合并组建成新的陕西工业职业技术学院，2025年升格为陕西工业职业技术大学。 学校现有渭城（先进制造职教区）、经开（服务型制造职教区）、高新（产教融合示范区）三个现代化校区，全面开启“一校三区”融合发展格局。现有全日制在校学生19556人，教职工1239人。设机械工程学院、材料工程学院、电气工程学院、信息工程学院、航空工程学院、财经与旅游学院、商贸与流通学院、汽车工程学院、化工与纺织服装学院、土木工程学院、国际教育学院、马克思主义学院、公共课教学部、体育部、美育部、继续教育与培训学院等16个教学院部。校内建有理实一体化教学场所和生产性实训基地50个（含217个实训室），校外拥有相对稳定的顶岗实习基地100个；拥有渭城校区和经开校区两座图书馆，设有读者座位5000余席，涵盖学校各学科门类、多载体、适应高校教学与科研需要的藏书236万余册，建设有CNKI中国知网、读秀、电子图书类20余种数据库，形成了纸质资源与数字资源协调发展的综合性文献资源保障中心；校园网主干40G，出口总带宽20G，建成43个信息系统，搭建统一身份认证、统一门户、统一数据中心三个平台，打通信息孤岛，实现办公、教学、管理业务的信息化、网络化、智能化；建有文体中心、羽毛球馆、乒乓球馆、标准塑胶跑道田径运动场等体育场馆；拥有新型教学楼、学生公寓、学生食堂、学生活动中心、多功能报告厅等完善的基础设施。 学校背靠装备制造行业，聚焦陕西增材制造、数控机床等重点产业链，开设涵盖装备制造、电子信息、能源动力与材料等12个专业大类的67个专业，设有机械设计制造及自动化、材料成型及控制工程、自动化技术与应用、计算机应用工程、应用化工技术、建筑工程六个本科专业，专业布局与陕西省34条重点产业链高度对接。建有教育部精品专业1个、教育部高职高专教改试点专业2个、教育部技能型紧缺人才培养工程教改试点专业2个、国家示范专业5个、国家级骨干专业12个、全国机械行业技能人才培养特色专业3个、全国机械行业创新建设专业1个、央财支持建设提升产业服务能力项目专业2个、全国职业院校装备制造类示范专业2个、省级教改试点专业3个、省级重点专业16个、省级综合改革试点专业8个，立项建设省级一流专业7个、一流培育专业13个；获批国家级专业群2个，省级专业群8个；学校获批国家级课程思政示范课程2门，省级课程思政示范课程12门；主持专业类及专业教学标准研制17项，参与专业教学标准研制25项，3个专业的岗位职业标准成为全国行业标准，主持建设国家专业教 学资源库3个、参与国家专业教学资源库10个、主持省级专业资源库2个；建成国家级精品在线开放课3门、国家级在线精品课程10门、国家级精品课程2门、国家级精品资源共享课程2门、教育部教指委精品课程7门、省级精品课程19门、省级精品在线开放课程40门、省级高校创新创业教育课程5门、省级一流核心课程（线下）3门；建成国家规划教材60本、省级优秀教材25本，省级规划教材20本。 学校拥有一支师德高尚、结构合理、业务精湛、素质过硬的“双师型”高水平师资队伍。现有教授98人(二级教授8人、三级教授12人）、副高职称以上495人，博士、硕士研究生938人。全国高校黄大年式教师团队1个、国家级职业教育教师教学创新团队3个、全国教育系统先进集体1个、教育部课程思政教学团队2个、全国机械行业职业教育服务先进制造专业领军教学团队1个；国家“万人计划”教学名师2人、享受国务院政府特殊津贴教师1人、教育部新时代职业学校名师（名匠）培养对象1人、全国模范教师、优秀教师、教书育人楷模等荣誉共11人、教育部课程思政教学名师2人、全国机械行业职业教育服务先进制造专业领军教学名师1人、全国石油和化工教育青年教学名师1人；先后获国家教学成果奖一等奖4项、二等奖8项，陕西省人民政府教学成果特等奖10项、一等奖11项、二等奖20项；国家教指委教学成果或科学研究 成果共计39项；教师参加国家级、省级业务能力大赛累计获奖164项。 （2025年7月更新 来源官网，有删减）

该原型车是基于实车底盘和车架开发的；可以在加装相应传感器、执行器、ECU、软件等后实现特定场地下的无人驾驶；以及对各系统单元（ECU）进行实验、测试、分析与改进，开放相关ECU原理图、源代码，可进行二次开发。

1）将产品分散在各制造单元不同系统中的质量信息统一集中到一体化质量管控系统中，实现上下游工序全流程质量信息的贯通。以产品质量为中心，收集、整合系统的生产过程数据，实现信息全流程质量信息共享。（2）在全流程数据采集基础上，通过对全流程过程数据的监控、质量异常管理、过程评级、质量追溯、质量分析、质量预测等，保证全流程生产过程受控，促进产品质量持续改进，实现产品质量一贯制；通过数据挖掘算法和数理分析，获取海量数据中蕴含的知识模型和工艺规律，对产线工艺模型进行优化。

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