具体描述
本书是纺织高等教育“十一五”部委级规划教材之一。本书包括纺纱设备认识实习、纺纱远离实验、工艺上机与检验、数据的整理与分析四章。
本书为高等纺织院校纺织工程专业教材，也可供纺织工程技术人员及科研人员阅读参考。
随书附带光盘一张！
《工业大数据分析与应用》 内容简介 在工业4.0浪潮席卷全球的今天，数据已然成为驱动现代制造业转型升级的核心动力。海量、多源、异构的工业大数据，正以前所未有的速度积累，蕴藏着优化生产流程、提升产品质量、预测设备故障、降低运营成本的巨大潜力。然而，如何有效地采集、存储、处理、分析和应用这些数据，将其转化为驱动企业决策和创新的价值，是摆在众多工业企业面前的严峻挑战。《工业大数据分析与应用》一书，正是为了应对这一挑战而诞生的。 本书并非一本理论性极强的学术著作，而是聚焦于工业大数据分析的实际应用，旨在为广大工业界从业者、工程师、技术人员、数据分析师以及对工业大数据感兴趣的读者，提供一套系统、全面、实用的技术指南和实践框架。本书力求以清晰的语言、详实的案例、可视化的图表，将复杂的工业大数据分析技术转化为易于理解和掌握的知识，帮助读者在实际工作中落地应用，实现数据价值的最大化。 本书内容涵盖了工业大数据分析的全生命周期，从数据采集的源头，到数据建模的应用，再到最终的价值实现，层层递进，深入浅出。 第一部分：工业大数据基础 本部分将带领读者走进工业大数据的世界。我们将从宏观层面，深入探讨工业大数据的内涵、特点、挑战与机遇，以及其在不同工业领域（如离散制造业、流程制造业、能源工业、交通运输等）的广泛应用前景。读者将理解为何工业大数据如此重要，以及它将如何重塑未来的工业格局。 接着，本书将详细介绍工业大数据采集的各个环节。我们将深入分析不同工业场景下（如传感器数据、SCM/ERP系统数据、MES系统数据、设备日志数据、IoT设备数据等）的数据来源、采集方式和技术挑战。内容将涵盖实时数据采集、批量数据采集、边缘计算在数据采集中的作用，以及如何确保数据的准确性、完整性和实时性。我们将探讨常用的数据采集协议（如Modbus, OPC UA, MQTT等），并分析不同采集方案的优缺点。 随后，我们将聚焦工业大数据的存储与预处理。工业大数据的规模庞大且类型多样，传统的存储方式往往难以满足需求。本书将介绍现代化的工业大数据存储解决方案，包括分布式文件系统（如HDFS）、NoSQL数据库（如HBase, Cassandra）、时序数据库（如InfluxDB）以及数据仓库等。同时，数据预处理是数据分析的关键一步，我们将详细讲解数据清洗（缺失值处理、异常值检测）、数据转换（特征工程、数据标准化）、数据集成（多源数据融合）等常用技术，并结合工业场景中的具体问题进行讲解，确保数据为后续分析做好准备。 第二部分：工业大数据分析技术 本部分是本书的核心，将深入剖析各种关键的工业大数据分析技术，并展示其在工业场景中的具体应用。 描述性分析与诊断性分析： 我们将从最基础的统计分析方法入手，讲解如何通过可视化图表（如折线图、柱状图、散点图、箱线图等）来理解生产过程中的关键指标、发现潜在问题，并对生产瓶颈、故障原因进行深入诊断。内容将涉及常用的统计指标（均值、中位数、方差、标准差等）以及数据可视化工具的使用。 预测性分析： 这是工业大数据最具价值的应用方向之一。本书将详细介绍各种预测模型，包括时间序列分析（ARIMA, Prophet）、回归分析（线性回归, 多元回归）、分类算法（逻辑回归, 支持向量机, 决策树, 随机森林）、以及深度学习在预测领域的应用（如LSTM用于设备故障预测）。我们将通过实际案例，演示如何构建模型来预测设备故障、预测产品需求、预测能耗等，从而实现预防性维护和供应链优化。 规范性分析： 在预测的基础上，如何进一步优化生产决策，实现最优化的资源配置和生产调度？本书将介绍优化算法和仿真技术，包括线性规划、整数规划、启发式算法等，以及如何利用这些技术来优化生产计划、排班、库存管理、能源调度等，实现生产效率的最大化和成本的最小化。 机器学习在工业领域的应用： 机器学习是工业大数据分析的强大工具。本书将深入讲解各种经典的机器学习算法，并结合工业场景进行阐释。内容将覆盖监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）、半监督学习等，并重点介绍在工业故障诊断、质量控制、工艺参数优化、异常检测等方面的具体应用。我们将探讨如何选择合适的算法，如何进行特征工程，以及如何评估模型性能。 深度学习在工业中的应用： 随着深度学习技术的飞速发展，其在图像识别、自然语言处理、序列建模等方面的强大能力，也为工业界带来了新的机遇。本书将介绍卷积神经网络（CNN）在视觉检测、缺陷识别中的应用，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在时间序列预测、异常模式识别中的应用，以及Transformer等模型在工业数据分析中的潜力。我们将通过实际案例，展示深度学习如何解决传统方法难以解决的复杂工业问题。 工业物联网（IIoT）与大数据融合： 工业物联网是工业大数据的重要数据源。本书将深入探讨IIoT平台架构、传感器网络、边缘计算在IIoT中的作用，以及如何将IIoT产生的大量实时数据有效地整合到大数据分析平台中。我们将讲解如何利用IIoT数据进行设备监控、远程诊断、状态评估以及预测性维护。 第三部分：工业大数据应用实践 本部分将着眼于工业大数据分析的落地应用，通过丰富的实际案例，展示如何在不同工业场景中构建和实施大数据解决方案。 智能制造与工业大数据： 我们将深入探讨工业大数据如何在智能制造中发挥关键作用，包括智能工厂的构建、生产流程的优化、质量追溯体系的建立、柔性生产线的实现等。内容将涉及MES、MES-IIoT、APS等系统的集成与数据分析。 设备预测性维护： 这是工业大数据最成功的应用之一。本书将详细介绍如何构建预测性维护系统，包括数据采集、特征提取、故障诊断模型、寿命预测模型，以及如何将预测结果转化为维护计划。我们将探讨不同类型的故障（如机械故障、电气故障、软件故障）的预测方法。 产品质量智能检测与优化： 如何利用大数据技术提升产品质量？本书将介绍基于机器视觉的智能检测系统，以及如何利用生产过程中的大数据分析来识别影响质量的关键因素，并进行工艺参数的优化，从而实现产品质量的稳定和提升。 能源管理与优化： 工业生产过程往往伴随着大量的能源消耗。本书将介绍如何利用大数据分析来监测、评估和优化能源使用效率，包括生产设备能耗分析、工艺过程能耗优化、智能电网应用等。 供应链与物流优化： 工业大数据不仅应用于生产环节，也对整个供应链产生深远影响。本书将探讨如何利用大数据分析来优化需求预测、库存管理、物流配送、风险管理等，从而提升供应链的整体效率和韧性。 工业安全管理与大数据： 工业安全是企业生命线。本书将介绍如何利用大数据分析来识别和预警潜在的安全风险，如设备异常运行、操作不规范、环境异常等，从而构建更加安全的生产环境。 第四部分：工业大数据技术生态与未来趋势 本部分将为读者提供更广阔的视野，展望工业大数据技术的未来发展。 工业大数据平台架构与工具： 我们将介绍构建工业大数据平台所需的关键技术和组件，包括数据采集工具、存储系统、计算框架（如Spark, Flink）、机器学习库（如Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch）、可视化工具（如Tableau, Power BI, Grafana）等，并介绍一些主流的工业大数据平台。 工业大数据的安全与隐私： 随着数据应用的深入，数据安全和隐私保护变得尤为重要。本书将探讨工业大数据在安全方面的挑战，以及相应的防护措施，包括数据加密、访问控制、合规性要求等。 工业大数据未来的发展趋势： 我们将探讨工业大数据在人工智能、边缘计算、数字孪生、工业互联网等前沿技术融合下的未来发展方向，以及其对工业自动化、智能化和社会经济发展的影响。 本书的特色： 实践导向： 全书紧密结合工业实际应用场景，避免空泛的理论探讨，力求为读者提供可操作的解决方案。 案例丰富： 大量引用来自不同行业的真实案例，深入剖析问题，展示解决方案的有效性。 技术全面： 涵盖从数据采集到模型应用，再到平台架构的工业大数据分析全流程技术。 易于理解： 采用清晰的语言和直观的图示，化繁为简，降低技术门槛。 前瞻性： 关注行业最新技术动态和未来发展趋势，为读者提供前瞻性指导。 本书适合读者： 工业制造企业的工程师、技术人员、生产管理人员。 企业信息技术部门的数据分析师、数据科学家。 对工业大数据应用感兴趣的在校学生和科研人员。 希望了解和应用大数据提升企业竞争力的企业决策者。 《工业大数据分析与应用》是一本集理论、技术、实践于一体的工业大数据领域权威指南。阅读本书，您将能够系统掌握工业大数据分析的核心技术，洞悉其在各行业的应用价值，并能够将其成功应用于实际工作中，为企业带来实实在在的效益增长和竞争力提升。在这个数据驱动的时代，掌握工业大数据分析，就是掌握未来工业发展的钥匙。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有