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出版者:机械工业出版社

作者:李瑞民

出品人:

页数:581

译者:

出版时间:2013-7

价格:99.00

装帧:平装

isbn号码:9787111426523

丛书系列:

图书标签:

• 网口
• 算法
• 物联网
• 数据线
• 信息安全
• 串口
• 设备监控
• 工业自动化
• 传感器技术
• 数据采集
• 故障诊断
• 预测性维护
• 物联网
• 边缘计算
• SCADA
• 状态监测

《工业物联网与数据分析：驱动智能化生产》 在飞速发展的工业4.0时代，效率、柔性和智能化已成为衡量企业竞争力的核心指标。本书深入探讨了工业物联网（IIoT）在现代制造业中的应用，以及如何通过强大的数据分析能力，将海量数据转化为驱动企业决策和优化的宝贵洞察。 核心内容概览： 工业物联网（IIoT）的基石： 传感器与执行器技术： 详述各类工业级传感器（温度、压力、流量、振动、图像等）的工作原理、选型原则及其在不同工业场景下的部署策略。深入分析执行器的种类（电机、阀门、机械臂等）及其在自动化控制中的作用，并介绍最新的传感技术发展趋势，如MEMS、纳米传感器和AI驱动的感知技术。 通信协议与网络架构： 全面解析支撑IIoT的通信协议，包括有线（Ethernet/IP, Profinet, Modbus TCP）和无线（Wi-Fi, LoRa, NB-IoT, 5G）技术。阐述工业网络的分层模型（感知层、网络层、平台层、应用层），以及边缘计算在IIoT中的关键作用，强调低延迟、高带宽和数据就近处理的优势。 平台与云服务： 介绍主流的IIoT平台架构，包括数据采集、数据存储、数据处理和设备管理模块。探讨公有云、私有云和混合云在工业场景中的应用，以及如何选择合适的云服务提供商，构建安全、可扩展的IIoT基础设施。 数据采集与预处理： 数据采集策略： 针对不同设备和生产过程，设计高效的数据采集方案，包括实时数据采集、周期性数据采集和事件驱动型数据采集。 数据清洗与转换： 教授如何识别和处理工业数据中的异常值、缺失值和噪声，以及如何进行数据格式的统一和标准化，为后续分析奠定坚实基础。 大数据分析与挖掘： 描述性分析： 利用统计学方法，对生产过程中的关键指标进行可视化呈现，洞察设备运行状态、生产效率和资源消耗，生成日报、周报和月报，为管理层提供直观的决策依据。 诊断性分析： 深入挖掘数据间的关联性，探究故障发生的根本原因。介绍基于规则的诊断、关联分析、根本原因分析（RCA）方法，以及故障模式与影响分析（FMEA）在识别潜在风险中的应用。 预测性分析： 引入机器学习算法，对设备的未来性能进行预测。详述时间序列分析（ARIMA, Prophet）、回归模型（线性回归, 支持向量回归）、分类模型（逻辑回归, 支持向量机, 决策树）在预测设备故障、预测产量和预测能耗等方面的应用。 规范性分析： 结合优化算法，为生产过程提供最佳操作建议。探讨模型预测控制（MPC）、调度优化、资源分配优化等技术，指导操作人员如何调整参数以实现最优的生产效率和最低的成本。 人工智能（AI）在工业数据分析中的融合： 机器学习与深度学习： 重点介绍卷积神经网络（CNN）在图像识别与缺陷检测中的应用，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）在时序数据分析与预测中的优势。 自然语言处理（NLP）： 探索如何利用NLP技术分析维修日志、操作手册等非结构化文本数据，提取有价值的信息，辅助故障诊断和知识管理。 强化学习： 介绍强化学习在智能控制、生产调度和机器人协作等复杂场景中的潜在应用。 应用场景与实践案例： 预测性维护： 通过分析设备运行数据，提前预测潜在故障，制定维护计划，减少非计划停机，延长设备寿命，降低维修成本。 质量控制与优化： 利用大数据分析识别影响产品质量的关键因素，优化生产工艺参数，提高产品合格率。 能耗管理与优化： 监测和分析能源消耗数据，识别能源浪费环节，提出节能措施，降低生产成本，实现绿色生产。 生产过程优化： 通过实时数据分析和优化算法，动态调整生产计划、物料流动和设备参数，提高生产效率和资源利用率。 供应链协同： 将IIoT数据与供应链信息相结合，实现端到端的可见性，优化库存管理和物流配送。 本书特色： 本书力求理论与实践相结合，通过丰富的图表、流程示意图和实际案例，帮助读者理解工业物联网和数据分析的核心概念，掌握相关的技术和方法。读者将能够学会如何设计、实施和管理一个成功的IIoT解决方案，并利用数据分析驱动企业的智能化转型，提升核心竞争力。无论是希望在智能制造领域深耕的技术人员，还是寻求企业数字化升级的决策者，本书都将是您宝贵的参考指南。

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从语言风格上来说，这本书展现出一种独特的、略带幽默的权威感。作者的文字功底非常扎实，叙述流畅，绝非那种干巴巴的学术腔调。他善于使用形象的比喻来解释抽象的原理，让那些初听起来高不可攀的概念，瞬间变得亲切易懂。例如，他对数据流处理的描述，就像在描绘一条复杂的河流系统，有支流、有汇聚、有泵站，读起来充满了画面感。这种富有生命力的文字，极大地降低了读者的心理门槛，使得原本可能因畏惧技术难度而放弃的读者，能够坚持到最后。我尤其喜欢它在总结部分所使用的那种返璞归真的总结语，寥寥数语便能将前文的精髓提炼出来，令人拍案叫绝。

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这本书在技术覆盖面的广度上令人印象深刻，但更难能可贵的是，它在核心技术点的深度挖掘上丝毫不含糊。很多同类书籍为了追求“大而全”，往往在关键算法的底层逻辑上蜻蜓点水，读者读完后总觉得隔了一层纱。然而，这本书却敢于花费大量的篇幅，对那些决定系统成败的关键模块进行“手术刀式”的解剖，从底层硬件交互一直追溯到上层软件架构的决策依据。它不仅解释了“是什么”，更追问了“为什么是这样”，甚至探讨了“有没有更好的替代方案”。这种深度不仅满足了初学者的求知欲，更对资深工程师提出了新的思考维度，它不是提供答案，而是激发读者去探索更深层次的真理，这才是技术书籍的终极价值所在。

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这本书的作者显然是一个经验极其丰富的实战派，这一点从他对“陷阱”的预警和“最优实践”的推荐中就能清晰地看出来。很多教科书只告诉你“应该怎么做”，而这本书却会告诉你“在什么情况下，别人常犯的错误是什么，以及如何优雅地避开它”。书中穿插了大量的第一手项目经验分享，这些经验往往是书本上学不到的“潜规则”或者说“行业默契”。比如，在讨论系统优化时，作者没有给出万能的灵丹妙药，而是针对不同负载模型下的性能瓶颈给出了分层级的应对策略，这种深入骨髓的洞察力，不是靠查阅资料就能获得的，而是时间与汗水凝结的智慧。这使得这本书的价值远远超越了一般的工具手册，更像是一位资深前辈在你耳边手把手地指导。

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装帧设计和排版质量简直是令人惊喜的享受。现在的技术书籍，很多时候为了追求内容密度，在视觉体验上做得非常粗糙，但这本书完全没有这个问题。纸张的质感非常舒服，油墨印刷清晰细腻，即便是最复杂的电路图和流程图，其中的线条和文字也锐利得如同刀刻，长时间阅读眼睛也不会感到疲劳。更值得称赞的是它的留白处理，恰到好处的空间感让复杂的图表和冗长的文字段落得到了充分的呼吸，这极大地提升了阅读的舒适度，让人愿意沉下心来细细品味每一个细节。我甚至注意到，书中对公式的编号和交叉引用做得极为规范和人性化，这在查找特定内容时节省了大量时间。可以说，这本书在物理层面上的精心打磨，充分体现了出版方对知识传播的尊重，这在当今快餐化的阅读环境中是难能可贵的。

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这本书的叙事节奏把握得相当到位，从一开始对基础概念的循序渐进引入，到中间复杂算法的深入剖析，再到最后实践案例的详尽展示，整个过程一气呵成，读起来毫无滞涩感。特别是对于那些希望系统学习某一领域知识的读者来说，这种结构上的清晰感是非常宝贵的。作者似乎非常了解读者的学习曲线，总能在关键时刻提供恰到好处的解释和图示，避免了技术书籍常见的晦涩难懂的问题。我特别欣赏它对理论与实践结合的重视，它不仅仅停留在公式推导上，而是花费了大量篇幅来讲解这些理论在实际工程中是如何应用的，这对于我们这些需要将知识转化为生产力的工程师来说，无疑是最大的福音。读完之后，我感觉自己对整个技术栈的理解不再是零散的知识点堆砌，而是形成了一个坚实的、相互关联的知识网络。

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