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215千字 字数
2020-08-01 发行日期
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主编推荐语

突出大数据技术在智能车间中的实用价值，即具体应用场景与企业实际案例。

内容简介

阐述智能车间的大数据基本特点和应用框架，介绍大数据技术在智能车间中的多种典型应用场景：第1章论述大数据对智能制造的推动作用；第2章分析智能车间内的大数据资源；第3章介绍基于大数据的智能车间技术体系；第4至9章分别介绍设备智能维护、生产在线监控、产品智能设计、车间智能调度、产品质量控制、物料运输调度等大数据应用场景，并提供航空航天、汽车、钢铁、食品等典型行业中的大数据应用实例。

目录

  • 版权信息
  • 作者简介
  • 内容简介
  • 智能制造系列丛书编委会名单
  • 丛书序1 FOREWORD
  • 丛书序2 FOREWORD
  • 前言 PREFACE
  • 第1章 工业大数据与智能制造
  • 1.1 工业大数据
  • 1.1.1 大数据概述
  • 1.1.2 大数据的特征
  • 1.1.3 工业大数据的特征
  • 1.2 大数据在工业应用中的机遇与挑战
  • 1.3 工业大数据驱动的智能制造
  • 1.3.1 制造业驱动形势演变
  • 1.3.2 基于大数据的产品设计
  • 1.3.3 大数据驱动的智能生产
  • 1.3.4 大数据驱动的智能化运维
  • 1.3.5 基于大数据分析的产品精准营销和成本精确控制
  • 1.3.6 大数据驱动的全生命周期供应链优化
  • 1.3.7 大数据驱动的车间智能化发展
  • 1.4 工业大数据与智能车间
  • 1.4.1 智能车间的基本内涵
  • 1.4.2 大数据环境下的智能车间信息化特点
  • 1.4.3 大数据促进的车间信息化基础平台
  • 1.4.4 大数据驱动的智能车间运行方式
  • 1.5 智能车间中的工业大数据应用场景
  • 参考文献
  • 第2章 基于大数据的智能车间技术体系
  • 2.1 大数据应用技术体系
  • 2.2 大数据采集技术
  • 2.2.1 无线射频识别技术
  • 2.2.2 二维码技术
  • 2.2.3 系统日志采集系统
  • 2.2.4 网络数据采集系统
  • 2.2.5 数据库采集系统
  • 2.2.6 其他制造业大数据感知技术
  • 2.3 大数据传输技术
  • 2.3.1 工业现场总线通信技术
  • 2.3.2 工业现场以太网通信技术
  • 2.3.3 工业现场无线网络通信技术
  • 2.3.4 5G技术
  • 2.4 大数据处理技术
  • 2.4.1 数据清理
  • 2.4.2 数据变换
  • 2.4.3 数据归约
  • 2.5 大数据存储技术
  • 2.5.1 YARN
  • 2.5.2 ZooKeeper
  • 2.6 大数据集成技术
  • 2.7 大数据分析技术
  • 2.7.1 分类／聚类算法
  • 2.7.2 关联分析
  • 2.7.3 模式挖掘
  • 2.8 大数据预测／决策技术
  • 2.9 大数据可视化技术
  • 参考文献
  • 第3章 基于大数据挖掘的产品工艺智能规划
  • 3.1 产品工艺智能规划业务
  • 3.1.1 产品工艺智能规划业务的内容
  • 3.1.2 产品工艺智能规划问题的特点
  • 3.2 产品工艺规划数据资源
  • 3.2.1 产品工艺规划数据来源
  • 3.2.2 MBD模型数据存储方式
  • 3.2.3 工艺规划数据的标签化管理与组织方式
  • 3.3 大数据驱动的产品工艺智能规划方法体系架构
  • 3.4 产品工艺规划数据挖掘技术
  • 3.4.1 产品形状特征自动识别方法
  • 3.4.2 三维设计数据提取方法
  • 3.4.3 产品工艺知识库管理技术
  • 3.5 产品工艺智能规划方法
  • 3.5.1 产品MBD模型检索方法
  • 3.5.2 产品工艺知识重用方法
  • 3.6 航天零件加工车间的产品工艺智能规划实例
  • 参考文献
  • 第4章 基于大数据预测的车间生产智能调度
  • 4.1 车间生产智能调度业务
  • 4.1.1 车间生产智能调度业务的内容
  • 4.1.2 车间生产智能调度问题的特点
  • 4.2 车间生产智能调度数据资源
  • 4.2.1 车间生产智能调度数据来源
  • 4.2.2 车间生产智能调度数据组织方式
  • 4.3 大数据驱动的车间生产智能调度方法体系
  • 4.4 车间生产性能预测技术
  • 4.4.1 车间生产性能预测的一般方法
  • 4.4.2 车间工期预测模型
  • 4.5 性能预测驱动的车间生产智能调度方法
  • 4.5.1 晶圆单层工期调控模型
  • 4.5.2 基于强化学习的晶圆工期逐层调控模型
  • 4.5.3 基于Actor-Critic的工期调控策略优化方法
  • 4.6 基于大数据预测晶圆制造车间生产智能调度实例
  • 4.6.1 晶圆制造系统特性分析
  • 4.6.2 晶圆制造车间智能调度案例
  • 参考文献
  • 第5章 基于大数据集成的物料运输系统调度
  • 5.1 物料运输系统调度业务
  • 5.1.1 物料运输系统调度业务的内容
  • 5.1.2 物料运输系统调度问题的特点
  • 5.2 物料运输系统调度数据资源
  • 5.2.1 物料运输调度数据来源
  • 5.2.2 物料运输数据多维度组织形式
  • 5.3 大数据集成的物料运输系统调度方法体系
  • 5.4 物料运输系统状态感知技术
  • 5.5 基于大数据集成的物料运输系统状态分析技术
  • 5.5.1 物料运输系统数据集成方法
  • 5.5.2 物料运输系统运行模型
  • 5.5.3 物料运输系统运行稳定状态分析
  • 5.5.4 物料运输系统状态分析模型评价
  • 5.6 物料运输系统智能调度技术
  • 5.6.1 物料运输调度整体流程
  • 5.6.2 两阶段物料运输优化方法
  • 5.7 晶圆制造车间的物料运输系统调度实例
  • 5.7.1 车间硬件环境
  • 5.7.2 实施应用
  • 5.7.3 结果分析
  • 参考文献
  • 第6章 基于大数据可视化的生产智能监控
  • 6.1 生产智能监控业务
  • 6.1.1 生产智能监控业务内容
  • 6.1.2 生产智能监控业务的问题特点
  • 6.2 生产智能监控业务的数据资源
  • 6.2.1 生产监控业务的数据来源
  • 6.2.2 生产监控数据的组织形式
  • 6.3 大数据驱动的生产智能监控方法体系架构
  • 6.4 面向车间生产监控的边缘计算技术
  • 6.5 车间生产监控信息建模技术
  • 6.6 车间生产监控可视化技术
  • 6.6.1 三维场景界面的设计
  • 6.6.2 界面操作逻辑的设计
  • 6.7 飞机装配车间的生产在线监控系统实例
  • 6.7.1 数据采集及管理模块
  • 6.7.2 机翼位姿监控模块
  • 6.7.3 生产进程可视化监控
  • 6.8 食品包装车间的生产在线监控系统实例
  • 6.8.1 原材料批次信息管理
  • 6.8.2 生产过程数据关联
  • 6.8.3 生产过程信息查询
  • 6.8.4 生产状态可视化
  • 参考文献
  • 第7章 基于大数据关联分析的质量智能控制
  • 7.1 产品质量控制业务
  • 7.1.1 产品质量控制业务的内容
  • 7.1.2 产品质量控制问题的特点
  • 7.2 产品质量数据资源
  • 7.2.1 产品质量数据来源
  • 7.2.2 产品质量数据批次化组织形式
  • 7.3 产品质量数据关联分析技术
  • 7.3.1 产品质量规律挖掘方法
  • 7.3.2 产品质量特征提取方法
  • 7.4 产品质量智能预测技术
  • 7.5 产品质量控制优化技术
  • 7.6 发动机装配车间产品质量控制实例
  • 7.6.1 柴油发动机装配过程数据处理
  • 7.6.2 柴油发动机功率数据关联分析
  • 7.6.3 柴油发动机功率预测模型
  • 7.6.4 柴油发动机装配过程控制
  • 参考文献
  • 第8章 基于大数据分类的设备智能维护
  • 8.1 设备智能维护业务
  • 8.1.1 设备维护业务的内容
  • 8.1.2 设备维护业务的问题特点
  • 8.2 设备智能维护业务的数据资源
  • 8.3 大数据驱动的设备智能维护方法体系架构
  • 8.4 设备异常状态侦测方法
  • 8.5 设备运行状态预测模型
  • 8.6 设备维护方式智能决策方法
  • 8.7 晶圆加工车间设备智能维护实例
  • 参考文献
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评分及书评

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    5.0

    本书围绕大数据技术在智能车间中的应用情况，在概要阐述工业大数据驱动的智能制造主要存在形式的基础上，介绍基于大数据的智能车间技术体系，针对工艺智能规划、生产智能调度、物料运输调度、生产智能监控、质量智能控制、设备智能维护等智能车间典型业务场景，深入分析业务场景的主要内容、数据资源及其组织形式，详细介绍数据集成、关联分析、数据预测、数据可视化等大数据技术在业务场景中的应用情况，并以航空航天、汽车、食品、半导体等典型行业为背景，介绍业务场景的企业实例。

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    出版方

    清华大学出版社

    清华大学出版社成立于1980年6月，是由教育部主管、清华大学主办的综合出版单位。植根于“清华”这座久负盛名的高等学府，秉承清华人“自强不息，厚德载物”的人文精神，清华大学出版社在短短二十多年的时间里，迅速成长起来。清华大学出版社始终坚持弘扬科技文化产业、服务科教兴国战略的出版方向，把出版高等学校教学用书和科技图书作为主要任务，并为促进学术交流、繁荣出版事业设立了多项出版基金，逐渐形成了以出版高水平的教材和学术专著为主的鲜明特色，在教育出版领域树立了强势品牌。