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工业大数据  架构与应用
工业大数据  架构与应用

工业大数据 架构与应用PDF电子书下载

经济

  • 电子书积分:12 积分如何计算积分?
  • 作 者:郑树泉,宗宇伟,董文生,丁志刚主编
  • 出 版 社:上海:上海科学技术出版社
  • 出版年份:2017
  • ISBN:9787547836217
  • 页数:327 页
图书介绍:本书第一章分析各国的相关架构,并提出工业大数据参考架构(第二章)。书的各章(3-11)按照工业大数据参考架构的的三个视角,分别从生命周期与价值流(第三章研发大数据、第四章生产大数据、第五章服务大数据)、企业纵向层(CPS第六章、MIS第七章、Internet+第八章)和IT价值链(业务架构第九章、信息系统架构第十章,技术架构第11章)三个视图来展开,第十二讲工业大数据治理也就是如何保证工业大数据价值的实现,呼应第一章提出的主要论点(工业大数据的价值市提升企业核心能力及支持业务模式创新)。
《工业大数据 架构与应用》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

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