随着5G通信技术、大数据与云计算、物联网技术、计算机信息技术等的蓬勃发展,工业制造业将从原先的单一发展模式逐渐向智能化、信息化、自动化、实时化、精密化的方向升级,将逐渐与这些新兴的技术深度融合,将工业制造场景中的信息挖掘出来,实时地进行数据交互与控制,实现工业互联网的愿景。考虑到便捷性、与工业生产环境的适配性,无线通信显然要更优先于传统的线缆通信。而先进的工业制造业相较于传统的制造业有着更丰富的场景和更严苛的通信性能标准,传统的LTE更适合以人为中心的移动通信,不足以达到严苛的QoS要求。而5G三大应用场景之一的uRLLC（Ultra Reliable and Low Latency Communication,超高可靠低时延通信）就是为了使能工业互联网、车联网、远程医疗这类对时延极为敏感且要求通信高可靠的垂直业务。但是考虑到无线蜂窝网络通信中,通信资源始终是有限的,而工业互联网场景中需要接入的终端设备类型和数量却不断增长,且同一个工业园区中可能共存多种对QoS指标要求各异的业务类型,需要在满足这些业务的差异化需求条件下,尽可能地优化系统通信资源分配。因此需要针对工业互联网场景研究相应的无线通信资源调度和分配机制来满足业务需求。本文首先调研了工业互联网场景与5G uRLLC技术,并研究了后者较之传统LTE通信的差异性,包括频段、子载波间隔、短包传输机制等,介绍了目前无线蜂窝网络通信资源调度算法的研究现状及存在问题。在此基础上,提出了面向工业互联网的5G uRLLC资源调度算法,该算法面向工业互联网场景下因业务需求各异而提出的各类严苛的业务QoS指标,在保证业务QoS指标和发射功率限制等条件下最大化系统的吞吐量,同时保证系统资源分配的公平性。为解决这个问题进行了分步优化,首先提出基于终端优先级动态更新的信道资源调度算法,然后提出基于定价机制的非合作博弈功率分配算法。在算法研究基础上,本文设计并实现了一个基于Java Web的资源调度系统,该系统按照模块化方式进行设计和开发,实现了无线网络资源部署和无线资源调度功能,可扩展性良好。系统提供友好交互的Web页面,可供用户自行部署网络中的各网元和链路,支持配置各仿真运行环境参数,且支持动态的仿真,能以图表形式动态展示系统整体的性能指标。总之,本文主要对工业互联网场景下的5G uRLLC无线资源调度算法进行了研究,并以此为基础搭建了相应的资源调度系统,从数值实验仿真和系统实现两方面进行了验证。