制造大数据技术与应用PDF电子书下载

第1章 制造大数据价值创造体系 1

1.1工业4.0的大数据环境 1

1.1.1工业4.0简介 1

1.1.2大数据最新发展趋势 3

1.1.3工业4.0时代下的大数据分析 8

1.2制造大数据和互联网大数据 14

1.2.1制造大数据 14

1.2.2互联网大数据 18

1.3从数据到信息再到价值的转化过程 23

1.3.1数据与信息及价值的关系 23

1.3.2数据与信息及价值的转化 24

本章参考文献 31

第2章 制造大数据总体架构和关键技术 35

2.1制造大数据应用的总体架构 35

2.2大数据获取技术 37

2.2.1数据采集 37

2.2.2数据传输 38

2.2.3数据预处理 40

2.3大数据存储技术 42

2.3.1存储基础设施 42

2.3.2数据管理框架 43

2.4大数据高级分析技术 48

2.4.1数据挖掘 48

2.4.2统计分析 50

2.4.3结构化数据分析 50

2.4.4文本分析 50

2.4.5 Web数据分析 51

2.4.6多媒体数据分析 52

2.4.7社交网络数据分析 52

2.4.8移动数据分析 53

2.5大数据可视化技术 54

2.5.1大数据可视化的基本概念 54

2.5.2大数据可视化的基础理论 56

2.5.3面向大数据的主流可视化技术 60

2.6当前的大数据系统 61

2.6.1 Google大数据系统 61

2.6.2海尔大数据精准营销系统 67

2.6.3腾讯大数据系统 72

2.6.4大数据系统面临的挑战 76

本章参考文献 77

第3章 制造大数据多源数据融合 82

3.1制造大数据的来源与特性 82

3.1.1制造大数据的来源 82

3.1.2制造大数据的特点 83

3.1.3制造大数据实时采集融合 84

3.1.4制造大数据实时采集融合面临的挑战 85

3.2多源冲突数据融合技术的发展现状 87

3.2.1冲突数据检测问题的研究现状 88

3.2.2冲突数据真值发现问题的研究现状 89

3.3数据源敏感的XML数据相似度量方法 93

3.3.1 TF-IDF模型 93

3.3.2相关概念 93

3.3.3数据源敏感度 94

3.3.4数据源敏感的XML数据相似度函数 94

3.3.5 XML数据相似度量实验 95

3.4基于包含度理论的XML冲突对象检测算法 97

3.4.1相关概念 98

3.4.2构造实体对象 99

3.4.3 IDT-DXDA算法 100

3.4.4 IDT-DXDA算法实验 103

3.5基于可信度模型的冲突主数据检测算法 105

3.5.1相关概念 106

3.5.2主数据冲突记录检测算法模型 107

3.5.3 FCDR算法 108

3.5.4实验 109

3.6基于模糊偏序关系支持度模型的真值发现算法 111

3.6.1相关概念 112

3.6.2模糊偏序关系支持度计算模型 114

3.6.3 FA-SDCM算法 116

3.6.4 FA-SDCM算法实验 118

3.7基于真值发现的冲突数据源质量评价算法 123

3.7.1相关概念 123

3.7.2数据源质量评价模型 125

3.7.3 TFDQ算法 125

3.7.4 TFDQ算法实验 127

3.8多源冲突数据融合研究成果在企业数据资源管理中的应用 129

3.8.1项目介绍 129

3.8.2项目总体架构 130

3.8.3多源冲突数据融合研究成果在大型企业数据管理平台中的应用 133

本章参考文献 134

第4章 制造过程大数据感知与处理 144

4.1国内外研究现状简介 144

4.2制造过程数据分析与管理 146

4.2.1制造数据描述及特性分析 146

4.2.2制造过程数据管理体系 148

4.3制造过程数据主动感知与处理技术实现 149

4.3.1制造物联事件主动感知与处理实现阶段 149

4.3.2制造物联事件主动感知模型 150

4.3.3制造物联事件主动感知与处理技术架构 151

4.4基于物联网技术的制造过程数据主动感知方法 153

4.4.1传感网络优化配置及感知系统设计 153

4.4.2感知数据的加工处理及标准化封装 156

4.4.3数据关联分析及匹配运算 156

4.4.4感知数据的传送及应用 157

4.5制造物联车间数据管理模型及表达 158

4.5.1制造物联车间数据模型分析 158

4.5.2基于对象封装的Express车间数据管理建模 159

4.5.3基于XML的制造物联车间数据模型表达 162

4.5.4制造物联车间XML数据模型的一般表达 167

4.6基于XML的制造过程复杂事件数据模型描述 168

4.6.1制造物联复杂事件结构模型建立 168

4.6.2基于XML的面向特色食品生产过程的事件描述语言 169

4.6.3基于XEDL的特色食品生产过程事件模型描述案例及对比分析 173

4.7制造过程数据流事件分解和处理 175

4.7.1数据流事件模型 175

4.7.2数据流事件系统构造 177

4.7.3数据流事件公式化 178

4.7.4分解算法 179

4.7.5数据流事件处理框架的设计 181

4.8基于CEP和关联模板的关键事件实时处理 184

4.8.1基于CEP的模板匹配式事件关联方案 184

4.8.2基于关联模板的制造过程关键事件实时处理 189

本章参考文献 193

第5章 制造过程质量数据分析与控制 196

5.1制造业质量管理发展概述 196

5.1.1质量的概念及管理理论 196

5.1.2质量管理的意义 200

5.1.3质量管理的发展阶段 201

5.1.4制造管理的内涵及需求 204

5.2制造业质量控制技术的发展现状 206

5.2.1制造过程质量控制研究现状 206

5.2.2制造过程质量预测研究现状 208

5.3 CEP技术 208

5.3.1 CEP技术应用于制造过程管控的意义 208

5.3.2 CEP关键技术及典型CEP应用 209

5.4基于CEP的制造过程管控 213

5.4.1基于CEP的制造物联数据管控 213

5.4.2 CEP在物流物联网中的应用 217

5.4.3 CEP技术在分布式系统故障定位中的应用 218

5.4.4 CEP技术在产品质量预测中的应用 221

5.4.5 CEP在产品质量成本控制中的应用 225

本章参考文献 230

第6章 制造大数据云设计 233

6.1云设计概述 234

6.1.1云设计的基本概念 234

6.1.2云设计系统的特征及云设计体系架构 235

6.1.3云设计的研究现状 237

6.2制造大数据云设计关键技术 239

6.2.1云设计的技术体系 239

6.2.2云设计典型关键技术 240

6.3制造大数据云设计平台 242

6.3.1产品设计过程建模 242

6.3.2云设计平台组成 243

6.3.3云设计服务 245

6.3.4基于语义Web的云平台关键技术 247

本章参考文献 254

第7章 制造大数据云制造 257

7.1云制造服务模式 259

7.1.1云制造服务 259

7.1.2 Web服务协商框架 261

7.2平台服务交易模型 263

7.2.1服务交易过程 264

7.2.2服务平台目标 265

7.3基于本体的智能服务协商框架 265

7.3.1服务协商框架 266

7.3.2基于本体的知识共享 266

7.3.3服务合约 267

7.4双边多议题协商流程 267

7.4.1多议题协商问题表示 269

7.4.2协商协议 270

7.4.3协商策略 270

7.4.4效用评估与协商决策 271

7.5云制造服务平台 271

7.5.1云制造服务平台体系结构 271

7.5.2云制造服务平台功能 273

7.5.3服务交易应用效果 274

7.6云制造服务平台案例 275

7.6.1工业云总体结构 275

7.6.2工业云应用服务体系 279

7.6.3工业云大数据规划与增值服务 280

本章参考文献 283

第8章 制造大数据应用实例 285

8.1制造物联数据感知与处理应用实例 285

8.1.1制造物联数据应用规划 285

8.1.2 制造物联数据感知与处理应用系统 286

8.1.3应用实现 301

8.2电子元器件智能制造大数据应用实例 305

8.2.1技术框架 305

8.2.2产品数字化设计与数据管理 308

8.2.3产品数据协同管理 311

8.2.4多源数据融合与集成应用 314

8.3制造大数据云设计与云制造实例 319

8.3.1 SKB-CAPD系统功能定位与框架设计 319

8.3.2 SKB-CAPD系统服务模式与技术实现 325

8.3.3 SKB-CAPD系统的功能模块与实现 328

8.3.4 SKB-CAPD系统应用成果展示 337

参考文献 342