图书介绍
工业大数据 架构与应用pdf电子书版本下载
- 郑树泉，宗宇伟，董文生，丁志刚主编 著
- 出版社： 上海：上海科学技术出版社
- ISBN：9787547836217
- 出版时间：2017
- 标注页数：327页
- 文件大小：51MB
- 文件页数：357页
- 主题词：制造工业－数据管理
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工业大数据 架构与应用PDF格式电子书版下载
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图书目录
第1章 绪论 1
1.1智能制造及技术体系 4
1.1.1智能制造的定义 4
1.1.2智能制造的目标 5
1.1.3智能制造的技术体系 6
1.2工业大数据的战略作用 8
1.2.1大数据与企业核心能力 9
1.2.2大数据与价值链 11
1.2.3大数据与制造模式 13
1.3工业大数据定义、特征 18
1.3.1工业大数据定义 18
1.3.2工业大数据特征 19
1.4工业大数据战略、实现路径及实施流程 19
1.4.1不同类型的业务战略 19
1.4.2工业大数据价值实现路径 21
1.4.3工业大数据实施流程 23
参考文献 25
第2章 工业大数据架构 27
2.1德国工业4.0参考架构 30
2.1.1背景 30
2.1.2 RAMI4.0模型 30
2.1.3功能层 31
2.1.4生命周期与价值流 33
2.1.5企业纵向层 33
2.1.6工业4.0组件 34
2.2美国工业互联网参考架构 37
2.2.1背景 37
2.2.2工业互联网架构基本概念 38
2.2.3业务视角 39
2.2.4应用视角 39
2.2.5功能视角 40
2.2.6实施视角 42
2.3日本工业价值链参考架构 43
2.3.1背景 43
2.3.2 IVRA模式 44
2.3.3智能制造单元 46
2.4中国制造2025参考架构 47
2.4.1背景 47
2.4.2智能制造系统架构 47
2.4.3智能制造标准体系结构 49
2.5工业大数据参考架构 50
2.5.1生命周期与价值流 51
2.5.2企业纵向层级 52
2.5.3 IT价值链 55
参考文献 58
第3章 研发大数据 59
3.1研发大数据的类型 61
3.2研发大数据的应用 62
3.2.1基于模型的研发设计 62
3.2.2基于仿真的研发设计 65
3.2.3基于产品生命周期的设计 67
3.2.4融合消费者反馈的设计 69
3.3研发大数据的创新 71
3.3.1产品创新研发的消费者驱动模式 71
3.3.2产品创新的技术驱动模式 71
3.3.3用数据让竞争创新透明化 72
3.4研发大数据服务技术平台 74
参考文献 76
第4章 生产大数据 77
4.1企业资源管理（ERP） 79
4.1.1 ERP简介 79
4.1.2 ERP体系 79
4.1.3融合大数据的ERP实施 80
4.2企业制造执行系统（MES） 81
4.2.1 MES简介 81
4.2.2 MES体系 82
4.2.3结合大数据的MES应用 84
4.3客户关系管理（CRM） 87
4.3.1 CRM简介 87
4.3.2运用大数据的CRM营销 88
4.4供应链管理（SCM） 90
4.4.1 SCM简介 90
4.4.2基于大数据的SCM优化 91
4.4.3大数据时代下的SCM变革 92
参考文献 96
第5章 服务大数据 97
5.1服务大数据类型及价值体现 99
5.1.1服务大数据的类型 100
5.1.2服务大数据主要来源及其价值体现 100
5.2服务大数据应用 103
5.2.1预测性维修 103
5.2.2城市基础设施管理 109
5.2.3企业能源管理 114
参考文献 118
第6章 信息物理系统 119
6.1 CPS的基本理论 121
6.1.1 CPS的定义 121
6.1.2 CPS的本质 123
6.1.3 CPS体系架构 124
6.2 CPS在产品全生命周期中的应用 126
6.2.1研发与设计 127
6.2.2生产与供应链管理 128
6.2.3运维与服务 129
6.3 CPS下的智能工厂 130
6.3.1自动化和互联的设备 131
6.3.2产品智能化且可配置 131
6.3.3智能的机器和流程 132
6.3.4具有知识的人 133
6.4 CPS下的智慧城市 136
参考文献 141
第7章 企业管理信息系统 143
7.1企业管理信息系统的发展历程 144
7.1.1信息技术在企业应用的发展历程 145
7.1.2信息化管理的成熟度模型 146
7.1.3企业管理信息系统的七个阶段 147
7.1.4企业集成运行的成熟度模型 148
7.2管理信息系统构成 149
7.2.1从信息角度 149
7.2.2从职能角度 150
7.2.3从应用角度 151
7.3两化融合下的管理信息系统集成 153
7.3.1信息化集成标准 153
7.3.2纵向集成 155
7.3.3跨越整个价值链的端到端工程数字集成 157
7.3.4价值网络的横向集成 159
7.3.5信息化集成系统内的系统集成 160
7.4工业大数据下的关键应用 164
7.4.1高级计划与排程 164
7.4.2产品生命周期管控 165
7.4.3供应链集成 166
参考文献 167
第8章 “互联网＋”时代的工业转型 169
8.1理论基础 171
8.1.1马斯洛需求理论 171
8.1.2生产型消费者与共享经济 172
8.1.3平台战略 174
8.2个性化定制 177
8.2.1产生背景 177
8.2.2个性化定制业务框架 177
8.2.3应用案例 180
8.3网络化协同制造 184
8.3.1产生背景 184
8.3.2网络化协同制造业务框架 184
8.3.3应用案例 188
8.4制造业分享经济 190
8.4.1产生背景 190
8.4.2制造业分享经济业务框架 191
8.4.3应用案例 194
参考文献 197
第9章 业务架构 199
9.1企业信息化发展阶段 201
9.1.1部门级信息化应用阶段 202
9.1.2企业级信息化应用阶段 202
9.1.3基于网络的信息化应用阶段 203
9.2工业大数据创新业务模式 206
9.2.1智能化生产应用 206
9.2.2智能化设计应用 207
9.2.3智能化营销 208
9.2.4网络化应用 209
9.2.5个性化应用 209
9.2.6服务化应用 210
9.2.7平台化应用 212
9.2.8供应链优化应用 214
9.3工业大数据能力成熟度模型 214
9.3.1工业大数据能力成熟度模型等级 215
9.3.2工业大数据能力成熟度内容与要求 216
9.4工业大数据业务架构规划 219
9.4.1工业大数据规划步骤 220
9.4.2工业大数据业务架构 221
参考文献 226
第10章 信息系统架构 229
10.1应用架构 231
10.1.1应用架构的规划原则 231
10.1.2工业大数据应用架构参考模型 232
10.2数据架构 235
10.2.1元数据与主数据 236
10.2.2数据生命周期与数据质量 237
10.2.3数据架构规划 239
10.2.4数据架构模型 241
10.3工业大数据信息系统架构的实现 242
10.3.1制造企业信息系统分析 242
10.3.2工业大数据的处理分析流程 244
10.3.3工业大数据信息系统架构模型 245
参考文献 251
第11章 信息技术架构 253
11.1工业云服务 255
11.1.1工业云服务概念 255
11.1.2工业云服务类型及典型服务 255
11.2大数据开源技术组件 258
11.2.1数据采集阶段开源技术组件 259
11.2.2数据存储阶段开源技术组件 259
11.2.3数据计算阶段开源技术组件 260
11.2.4数据分析与挖掘阶段开源技术组件 261
11.2.5 ETL阶段的开源技术组件 262
11.2.6可视化阶段的开源技术组件 263
11.3工业大数据信息技术架构 263
11.3.1数据层 264
11.3.2数据采集层 266
11.3.3数据存储层 266
11.3.4计算层 269
11.3.5应用层 270
11.3.6展示层 271
11.4信息技术架构典型案例 272
11.4.1行业级工业大数据整体信息技术架构案例 272
11.4.2应用级工业大数据信息技术架构案例 275
参考文献 280
第12章 工业大数据治理 283
12.1工业大数据治理框架 284
12.1.1工业大数据治理原则 285
12.1.2工业大数据治理范围 286
12.1.3工业大数据治理的实施与评估 289
12.2工业大数据质量 293
12.2.1数据质量的基本概念 293
12.2.2工业大数据质量管理参考架构 295
12.2.3工业大数据质量项目实施方法 296
12.3工业大数据安全 298
12.3.1工业4.0世界中的威胁与挑战 298
12.3.2工业大数据的安全目标和要求 299
12.3.3典型的技术安全措施 300
12.3.4实施方案 303
参考文献 306
缩略语表 307
名词索引 313
图索引 317
表索引 323
案例索引 325