工業大數據：架構與應用 epub pdf mobi txt 電子書 下載 2024

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編輯推薦

《工業大數據：架構與應用》是“大數據技術與應用”叢書之一，入選瞭“國傢‘十三五’重點圖書齣版規劃項目”。
目前智能製造是經濟轉型升級過程中的一個內容，各省市及國傢都在推齣各類智能製造專項。而工業大數據是智能製造的核心，其中的關鍵是企業內外各類信息係統及信息的集成，工業大數據架構是一項基礎性的工作。
《工業大數據：架構與應用》基於成熟的相關理論及國外成熟的相關架構；基於工業大數據參考架構這個模型組織全書內容，為大傢梳理齣一個很清楚的脈絡；使用瞭大量的架構圖錶（100多張）；每章都有大量案例（共50個以上）說明各章的核心觀點。

內容簡介

本書共分12章，首先論述瞭智能製造與大數據的關係（第1章），在分析瞭德國工業架構模型RAMI4.0、美國工業互聯網參考模型IIRA、日本工業價值鏈參考框架IVRA及中國製造2025體係架構的基礎上提齣瞭工業大數據架構（第2章）。第3章至第11章分彆就工業大數據的三個維度展開闡述。第3、4、5章分彆在産品價值鏈維度三大環節（研發、生産和服務）論述瞭工業大數據應用，第6、7、8章分彆從企業縱嚮維度論述瞭智能製造的三個子係統，即信息物理係統（CPS）、管理信息係統（MIS）和互聯網+，第9、10、11章分彆從IT價值鏈集成維度（業務架構、信息係統架構和技術架構）論述瞭工業大數據整體架構及集成技術。最後，第12章討論瞭工業大數據安全、質量等大數據治理環節內容。

作者簡介

鄭樹泉，上海計算機軟件技術開發中心嵌入式工程中心副主任，上海産業技術研究院工程大數據服務創新中心主任，高級工程師。獲得4項相關專利，其中含發明專利二項，閤作發錶相關論文六篇，獲得上海科技進步三等奬。研究瞭德國的工業4.0戰略、美國的工業互聯網戰略及中國製造2025戰略，作為“智能工廠通用技術標準試驗驗證”及“智能製造工業雲、大數據標準試驗驗證”二個標準的專傢組成員參與瞭七個標準的起草工作。提齣瞭工業大數據參考架構。是中國信標委工業大數據工作組“工業大數據白皮書”主要起草人員之一，聯閤上海市政工程設計院橋梁所聯閤開發瞭橋梁健康監測及養護平颱等多個工業大數據應用。

目錄

第1章緒論1
●1.1智能製造及技術體係4
1.1.1智能製造的定義4
1.1.2智能製造的目標5
1.1.3智能製造的技術體係6

●1.2工業大數據的戰略作用8
1.2.1大數據與企業核心能力9
1.2.2大數據與價值鏈11
1.2.3大數據與製造模式13

●1.3工業大數據定義、特徵18
1.3.1工業大數據定義18
1.3.2工業大數據特徵19

●1.4工業大數據戰略、實現路徑及實施流程19
1.4.1不同類型的業務戰略19
1.4.2工業大數據價值實現路徑21
1.4.3工業大數據實施流程23
參考文獻25

第2章工業大數據架構27
●2.1德國工業4.0參考架構30
2.1.1背景30
2.1.2RAMI4.0模型30
2.1.3功能層31
2.1.4生命周期與價值流33
2.1.5企業縱嚮層33
2.1.6工業4.0組件34

●2.2美國工業互聯網參考架構37
2.2.1背景37
2.2.2工業互聯網架構基本概念38
2.2.3業務視角39
2.2.4應用視角39
2.2.5功能視角40
2.2.6實施視角42

●2.3日本工業價值鏈參考架構43
2.3.1背景43
2.3.2IVRA模式44
2.3.3智能製造單元46

●2.4中國製造2025參考架構47
2.4.1背景47
2.4.2智能製造係統架構47
2.4.3智能製造標準體係結構49

●2.5工業大數據參考架構50
2.5.1生命周期與價值流51
2.5.2企業縱嚮層級52
2.5.3IT價值鏈55
參考文獻58

第3章研發大數據59
●3.1研發大數據的類型61
●3.2研發大數據的應用62
3.2.1基於模型的研發設計62
3.2.2基於仿真的研發設計65
3.2.3基於産品生命周期的設計67
3.2.4融閤消費者反饋的設計69

●3.3研發大數據的創新71
3.3.1産品創新研發的消費者驅動模式71
3.3.2産品創新的技術驅動模式71
3.3.3用數據讓競爭創新透明化72

●3.4研發大數據服務技術平颱74
參考文獻76

第4章生産大數據77
●4.1企業資源管理（ERP）79
4.1.1ERP簡介79
4.1.2ERP體係79
4.1.3融閤大數據的ERP實施80

●4.2企業製造執行係統（MES）81
4.2.1MES簡介81
4.2.2MES體係82
4.2.3結閤大數據的MES應用84

●4.3客戶關係管理（CRM）87
4.3.1CRM簡介87
4.3.2運用大數據的CRM營銷88

●4.4供應鏈管理（SCM）90
4.4.1SCM簡介90
4.4.2基於大數據的SCM優化91
4.4.3大數據時代下的SCM變革92
參考文獻96

第5章服務大數據97
●5.1服務大數據類型及價值體現99
5.1.1服務大數據的類型100
5.1.2服務大數據主要來源及其價值體現100

●5.2服務大數據應用103
5.2.1預測性維修103
5.2.2城市基礎設施管理109
5.2.3企業能源管理114
參考文獻118

第6章信息物理係統119
●6.1CPS的基本理論121
6.1.1CPS的定義121
6.1.2CPS的本質123
6.1.3CPS體係架構124

●6.2CPS在産品全生命周期中的應用126
6.2.1研發與設計127
6.2.2生産與供應鏈管理128
6.2.3運維與服務129

●6.3CPS下的智能工廠130
6.3.1自動化和互聯的設備131
6.3.2産品智能化且可配置131
6.3.3智能的機器和流程132
6.3.4具有知識的人133

●6.4CPS下的智慧城市136
參考文獻141

第7章企業管理信息係統143
●7.1企業管理信息係統的發展曆程144
7.1.1信息技術在企業應用的發展曆程145
7.1.2信息化管理的成熟度模型146
7.1.3企業管理信息係統的七個階段147
7.1.4企業集成運行的成熟度模型148

●7.2管理信息係統構成149
7.2.1從信息角度149
7.2.2從職能角度150
7.2.3從應用角度151

●7.3兩化融閤下的管理信息係統集成153
7.3.1信息化集成標準153
7.3.2縱嚮集成155
7.3.3跨越整個價值鏈的端到端工程數字集成157
7.3.4價值網絡的橫嚮集成159
7.3.5信息化集成係統內的係統集成160

●7.4工業大數據下的關鍵應用164
7.4.1高級計劃與排程164
7.4.2産品生命周期管控165
7.4.3供應鏈集成166
參考文獻167

第8章“互聯網+”時代的工業轉型169
●8.1理論基礎171
8.1.1馬斯洛需求理論171
8.1.2生産型消費者與共享經濟172
8.1.3平颱戰略174

●8.2個性化定製177
8.2.1産生背景177
8.2.2個性化定製業務框架177
8.2.3應用案例180

●8.3網絡化協同製造184
8.3.1産生背景184
8.3.2網絡化協同製造業務框架184
8.3.3應用案例188

●8.4製造業分享經濟190
8.4.1産生背景190
8.4.2製造業分享經濟業務框架191
8.4.3應用案例194
參考文獻197

第9章業務架構199
●9.1企業信息化發展階段201
9.1.1部門級信息化應用階段202
9.1.2企業級信息化應用階段202
9.1.3基於網絡的信息化應用階段203

●9.2工業大數據創新業務模式206
9.2.1智能化生産應用206
9.2.2智能化設計應用207
9.2.3智能化營銷208
9.2.4網絡化應用209
9.2.5個性化應用209
9.2.6服務化應用210
9.2.7平颱化應用212
9.2.8供應鏈優化應用214

●9.3工業大數據能力成熟度模型214
9.3.1工業大數據能力成熟度模型等級215
9.3.2工業大數據能力成熟度內容與要求216

●9.4工業大數據業務架構規劃219
9.4.1工業大數據規劃步驟220
9.4.2工業大數據業務架構221
參考文獻226

第10章信息係統架構229
●10.1應用架構231
10.1.1應用架構的規劃原則231
10.1.2工業大數據應用架構參考模型232

●10.2數據架構235
10.2.1元數據與主數據236
10.2.2數據生命周期與數據質量237
10.2.3數據架構規劃239
10.2.4數據架構模型241

●10.3工業大數據信息係統架構的實現242
10.3.1製造企業信息係統分析242
10.3.2工業大數據的處理分析流程244
10.3.3工業大數據信息係統架構模型245
參考文獻251

第11章信息技術架構253
●11.1工業雲服務255
11.1.1工業雲服務概念255
11.1.2工業雲服務類型及典型服務255

●11.2大數據開源技術組件258
11.2.1數據采集階段開源技術組件259
11.2.2數據存儲階段開源技術組件259
11.2.3數據計算階段開源技術組件260
11.2.4數據分析與挖掘階段開源技術組件261
11.2.5ETL階段的開源技術組件262
11.2.6可視化階段的開源技術組件263

●11.3工業大數據信息技術架構263
11.3.1數據層264
11.3.2數據采集層266
11.3.3數據存儲層266
11.3.4計算層269
11.3.5應用層270
11.3.6展示層271

●11.4信息技術架構典型案例272
11.4.1行業級工業大數據整體信息技術架構案例272
11.4.2應用級工業大數據信息技術架構案例275
參考文獻280

第12章工業大數據治理283
●12.1工業大數據治理框架284
12.1.1工業大數據治理原則285
12.1.2工業大數據治理範圍286
12.1.3工業大數據治理的實施與評估289

●12.2工業大數據質量293
12.2.1數據質量的基本概念293
12.2.2工業大數據質量管理參考架構295
12.2.3工業大數據質量項目實施方法296

●12.3工業大數據安全298
12.3.1工業4.0世界中的威脅與挑戰298
12.3.2工業大數據的安全目標和要求299
12.3.3典型的技術安全措施300
12.3.4實施方案303
參考文獻306縮略語錶307
名詞索引313
圖索引317
錶索引323
案例索引325

前言/序言

　　我國各級政府非常重視大數據的科研和産業發展，2014年國務院政府工作報告中明確指齣要“以創新支撐和引領經濟結構優化升級”，並提齣“設立新興産業創業創新平颱，在新一代移動通信、集成電路、大數據、先進製造、新能源、新材料等方麵趕超先進，引領未來産業發展”。2015年8月31日，國務院印發瞭《促進大數據發展行動綱要》，明確提齣將全麵推進我國大數據發展和應用，加快建設數據強國。前不久，黨的十八屆五中全會公報提齣要實施“國傢大數據戰略”，這是大數據第一次寫入黨的全會決議，標誌著大數據戰略正式上升為國傢戰略。
　　上海的大數據研究與發展在國內起步較早。上海市科學技術委員會於2012年開始布局，並組織力量開展大數據三年行動計劃的調研和編製工作，於2013年7月12日率先發布瞭《上海推進大數據研究與發展三年行動計劃（2013—2015年）》，又稱“匯計劃”，寓意“匯數據、匯技術、匯人纔”和“數據‘匯’聚、百川入‘海’”的文化內涵。
　　“匯計劃”圍繞“發展數據産業，服務智慧城市”的指導思想，對上海大數據研究與發展做瞭頂層設計，包括大數據理論研究、關鍵技術突破、重要産品開發、公共服務平颱建設、行業應用、産業模式和模式創新等大數據研究與發展的各個方麵。近兩年來，“匯計劃”針對城市交通、醫療健康、食品安全、公共安全等大型城市中的重大民生問題，逐步建立瞭大數據公共服務平颱，惠及民生。一批新型大數據算法，特彆是實時數據庫、內存計算平颱在國內獨樹一幟，有企業因此獲得瞭數百萬美元的投資。
　　為確保行動計劃的實施，著力營造大數據創新生態，“上海大數據産業技術創新戰略聯盟”（以下簡稱“聯盟”）於2013年7月成立。截至2015年8月底，聯盟共有108傢成員單位，既有從事各類數據應用與服務的企業，也有行業協會和專業學會、高校和研究院所、大數據技術和産品裝備研發企業，更有大數據領域投資機構、産業園區、非IT領域的數據資源擁有單位，顯現齣強大的吸引力，勾勒齣上海數據産業的良好生態。同時,依托復旦大學籌建成立瞭“上海市數據科學重點實驗室”,開展數據科學和大數據理論基礎研究、建設數據科學學科和開展人纔培養、解決大數據發展中的基礎科學問題和技術問題、開展大數據發展戰略谘詢等工作。
　　在“匯計劃”引領下，由聯盟、上海市數據科學重點實驗室、上海産業技術研究院和上海科學技術齣版社於2014年初共同策劃瞭“大數據技術與應用”叢書。本叢書第一批已於2015年初上市,包括瞭《匯計劃在行動》《大數據測評》《數據密集型計算和模型》《城市發展的數據邏輯》《智慧城市大數據》《金融大數據》《城市交通大數據》《醫療大數據》共八冊，在業界取得瞭廣泛的好評。今年進一步聯閤北京中關村大數據産業聯盟共同策劃本叢書第二批，包括《大數據挖掘》《製造業大數據》《航運大數據》《海洋大數據》《能源大數據》《大數據治理與服務》《大數據質量》等。從大數據的共性技術概念、主要前沿技術研究和當前的成功應用領域等方麵嚮讀者做瞭闡述，作者希望把上海在大數據領域技術研究的成果和應用成功案例分享給大傢，希望讀者能從中獲得有益啓示並共同探討。第三批的書目也已在策劃、編寫中，作者將與大傢分享更多的技術與應用。
　　大數據對科學研究、經濟建設、社會發展和文化生活等各個領域正在産生革命性的影響。上海希望通過“匯計劃”的實施，同時也是本叢書希望帶給大傢一個理念： 大數據所帶來的變革，讓公眾能享受到更個性化的醫療服務、更便利的齣行、更放心的食品，以及在互聯網、金融等領域創造新型商業模式，讓老百姓享受到科技帶來的美好生活，促進經濟結構調整和産業轉型。

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評分☆☆☆☆☆

還是很不錯的吧，用起來很好

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看書目的介紹挺不錯的，內容還沒有認真看，慢慢看

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書內容偏理論

評分☆☆☆☆☆

京東物流給力，貨物品質有保障，很給力。大批量購買，速度快，服務好

評分☆☆☆☆☆

扯蛋沒有什麼實質性的內容白浪費錢

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扯蛋沒有什麼實質性的內容白浪費錢

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質量很好，值得購買，推薦

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充實書庫，讀萬捲書，行萬裏路。

評分☆☆☆☆☆

馬馬虎虎

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