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工業大數據分析與處理/人工智慧+核心理論與關鍵技術叢書

作者：編者:王宏志//梁志宇//張樺//鄭博|責編:劉鋒//朱劼
出版社：機械工業
ISBN：9787111812098

出版日期：2026/09/01
裝幀：平裝
頁數：321

人民幣：RMB 99 元售價：元

內容大鋼

本書從大數據推動工業智能的角度，系統介紹了工業大數據的概念、原理和相關分析技術。本書主要內容包括工業大數據的定義和應用場景、工業大數據的來源和採集技術、工業大數據的預處理方法、工業大數據的管理需求與技術、工業大數據的分析模型、工業大數據分析的演算法以及工業大數據的可視化分析。
本書內容前沿性與實用性並重，既有工業大數據相關前沿理論的介紹，也有工業大數據的應用案例。本書適合作為工業大數據相關課程和培訓的教材，也適合作為工業大數據挖掘與分析、人工智慧領域研究人員和技術人員的參考書。

作者介紹

編者:王宏志//梁志宇//張樺//鄭博|責編:劉鋒//朱劼

前言
第1章  緒論
  1.1  什麼是大數據
    1.1.1  大數據的定義
    1.1.2  大數據的特徵
    1.1.3  大數據的作用
  1.2  什麼是工業大數據
    1.2.1  什麼是工業
    1.2.2  工業大數據概述
    1.2.3  工業大數據的特徵
    1.2.4  工業大數據的價值
  1.3  工業大數據的技術需求
  1.4  工業大數據在不同行業的應用
    1.4.1  個性化製造
    1.4.2  實現有效管理
    1.4.3  庫存建模優化的信息管理和服務
    1.4.4  簡化人的工作
    1.4.5  實現產業鏈的信息整合
  1.5  從工業大數據到智能製造
    1.5.1  工業大數據在智能製造中的應用
    1.5.2  工業大數據在智能製造標準體系中的定位
    1.5.3  全球主要國家和地區在工業大數據方面的戰略
  1.6  本章小結
第2章  工業大數據的獲取
  2.1  工業大數據採集的技術難點
  2.2  使用工業感測器採集工業數據
    2.2.1  典型的工業感測器
    2.2.2  工業感測器的應用
  2.3  利用工業RFID採集工業數據
    2.3.1  RFID技術概述
    2.3.2  RFID的工業應用
  2.4  利用工業信息化系統獲取工業大數據
    2.4.1  企業經營數據與系統
    2.4.2  生產管理數據與系統
  2.5  企業外部數據
    2.5.1  互聯網數據
    2.5.2  數據交易市場的數據
    2.5.3  外部數據獲取技術
  2.6  本章小結
第3章  工業大數據的預處理
  3.1  標準化和歸一化
    3.1.1  數據標準化
    3.1.2  數據歸一化
  3.2  數據清洗
    3.2.1  數據清洗與數據質量管理
    3.2.2  數據清洗方法與技術
  3.3  數據集成和變換
    3.3.1  數據集成
    3.3.2  數據變換
  3.4  數據歸約

    3.4.1  屬性歸約
    3.4.2  數值歸約
  3.5  本章小結
第4章  工業大數據管理
  4.1  工業大數據管理需求概述
    4.1.1  數據交換服務
    4.1.2  數據整體存儲
    4.1.3  數據分級存儲
  4.2  關係資料庫管理系統
    4.2.1  關係數據管理概述
    4.2.2  工業中的關係數據
    4.2.3  關係資料庫的設計
    4.2.4  關係資料庫系統的調優
  4.3  時間序列數據管理
    4.3.1  時序資料庫概述
    4.3.2  工業中時序資料庫的應用場景
    4.3.3  工業中時序數據管理的挑戰
    4.3.4  時序資料庫的存儲
    4.3.5  時序數據索引
    4.3.6  時序數據的查詢處理
    4.3.7  時序資料庫實例
  4.4  非結構化數據管理
    4.4.1  非結構化數據管理概述
    4.4.2  工業中的非結構化數據管理
    4.4.3  非結構化數據操作、處理方法及關鍵技術
    4.4.4  典型的非結構化數據管理系統
  4.5  實時資料庫
    4.5.1  實時資料庫概述
    4.5.2  實時資料庫的關鍵技術
    4.5.3  實時資料庫系統實例
    4.5.4  實時資料庫在工業中的應用
  4.6  本章小結
第5章  工業大數據分析模型
  5.1  大數據分析模型概述
    5.1.1  回歸分析模型
    5.1.2  分類分析模型
    5.1.3  聚類分析模型
    5.1.4  關聯規則挖掘
  5.2  設計階段的分析模型
    5.2.1  工藝優化階段的分析模型
    5.2.2  流程優化
    5.2.3  能效優化
  5.3  生產階段的分析模型
    5.3.1  質量監控
    5.3.2  效率監控
    5.3.3  生產狀態監控
    5.3.4  能效監控
    5.3.5  故障預測
  5.4  採購階段的分析模型
    5.4.1  庫存優化

    5.4.2  成本優化
  5.5  銷售階段的分析模型
    5.5.1  需求發現
    5.5.2  產量預測
    5.5.3  配送優化
  5.6  售后階段的分析模型
    5.6.1  故障預警
    5.6.2  故障咨詢
    5.6.3  備品供應
    5.6.4  產品運行狀態監控
  5.7  本章小結
第6章  工業大數據分析演算法
  6.1  工業大數據分析演算法概述
    6.1.1  實時分析演算法
    6.1.2  弱實時分析演算法
    6.1.3  非實時分析演算法
  6.2  工業大數據分析演算法的應用
    6.2.1  基於數據流分析的複雜生產線系統健康度實時評估
    6.2.2  基於互動式演算法的隨機環境多目標優化
    6.2.3  基於並行神經網路的發電機組負載分配調度方案
  6.3  本章小結
第7章  工業大數據可視化分析
  7.1  工業大數據可視化
    7.1.1  工業大數據可視化的原則
    7.1.2  圖形可視化方法的分類
    7.1.3  常用的工業大數據可視化方法
    7.1.4  常用的工業大數據可視化工具
    7.1.5  工業大數據可視化分析案例
    7.1.6  工業大數據可視化的應用場景
  7.2  工業過程可視化監控
    7.2.1  SCADA系統
    7.2.2  DCS
    7.2.3  PLC系統
    7.2.4  工業組態展示
  7.3  用戶互動式可視化分析
    7.3.1  互動式可視化分析的思想
    7.3.2  互動式可視化分析的重要性
    7.3.3  互動式可視化分析存在的問題
    7.3.4  互動式可視化分析方法
  7.4  本章小結

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