近年来,随着信息通信技术（Information and Communications Technology,ICT）的发展,物联网（Internet of Things,IoT）已经成为人们生活和各个行业中不可或缺的一部分。工业物联网（Industrial Internet of Things,IIoT）重塑了工业生产的面貌,加速了工业4.0的发展,实现更高效和可持续的生产。然而,传统的IIoT网络技术,例如现场总线,在多服务类型设备数量的快速增长下将不再适用。第五代移动通信（5th Generation Mobile Communication,5G）的出现为部署高密度、多服务的复杂IIoT网络带来了前所未有的可能性。非正交多址（Non-orthogonal Multiple Access,NOMA）对时/频域资源的充分利用,能够支持大规模设备接入,提高了系统吞吐量和频谱效率,成为5G关键技术之一。同时,网络切片是5G的另一项关键技术,可以根据不同服务类型设备的需求,将传统物理网络切分为多个相互独立的虚拟网络,以满足IIoT网络中多服务特性。为解决当前IIoT网络中面临的多服务大规模设备接入问题,本文将NOMA和网络切片相结合,以合理地调度物理资源。本文的研究包含以下两个方面:1、本文提出了服务资源正交分配下设备接入密度最大化系统模型。在该模型中考虑存在三种不同服务类型的设备,为使得不同类型服务可以在IIoT网络中共存,分别引入三种不同的切片。不同切片之间的物理资源是正交的,并利用NOMA对同一切片中的设备进行接入。为最大化设备接入密度,构建了联合功率和子载波资源分配的优化问题并将该问题表述为混合整数非线性规划问题。为求解该问题,首先,利用资源正交和引入功率分配权重将原始问题拆分为三个子问题。其次,对每个子问题设计了相应的启发式优化算法。最后,提出类二分搜索算法来寻找最优的功率分配权重。2、为进一步提高系统资源利用率,本文提出了服务资源非正交下设备接入密度最大化系统模型。在该模型中考虑不同切片之间的物理资源是非正交的,并利用NOMA对同一/不同切片中的设备进行接入。为最大化设备接入密度,构建了联合功率和子载波资源分配的优化问题并将该问题表述为混合整数非线性规划问题。为求解该问题,首先,将其转换为混合整数线性规划问题。其次,通过设计简单而有效的功率分配方案,进一步简化为整数线性规划问题。最后,为进一步降低计算复杂度,提出了基于尽力配对的启发式优化算法。本文将所提出的算法与各种基准算法进行比较,以评估其性能。仿真结果表明,与现有方法相比,提出的算法具有显著的性能提升并接近系统最佳性能,同时在计算复杂度和系统性能之间实现了良好的平衡。