《中国制造2025》规划明确提出,工业大数据是我国制造业转型升级的重要战略资源。为此,在工业互联网产业联盟的指导下,总体组下辖的工业大数据特设组主持编写了本书。全书共7章;第1章重点阐述工业大数据的概念、价值和历史由来;第2章重点介绍工业大数据的典型应用场景;第3、4章分别从业务和技术两个角度探讨了工业大数据的实施路径和系统架构;第5、6章介绍了工业大数据管理与分析的关键技术;第7章介绍了8个工业大数据典型应用案例。最后,结语部分展望了我国工业大数据的未来愿景。

作者

“工业互联网产业联盟”成立于2016年2月1日。联盟立足于搭建工业互联网的合作与促进平台,聚集工业界和信息通信界的中坚力量及相关机构,服务企业,支撑政府决策,推进工业互联网发展,为推动《中国制造2025》和“互联网+”融合发展提供必要支撑。联盟任务是着力聚集产业生态各方力量,联合开展工业互联网技术研发、标准化、试点示范、公共服务平台建设,共同探索工业互联网的新模式和新机制,开展试点示范,推进技术、产业发展与应用推广,同时广泛开展国际合作,形成全球化的合作平台。    “

工业互联网产业联盟”接受工业和信息化部业务指导,部长苗圩担任指导委员会主任。联盟组织机构包括会员大会、专家委员会、理事会、常务理事会,理事会下设秘书处。中国工程院院士邬贺铨担任专家委员会主任,中国信息通信研究院是联盟理事长单位。

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目录

内容简介

序言/Preface

编写说明

第一章 工业大数据的概念与价值

1.1 工业大数据的内涵

1.2 工业大数据的特点

1.3 工业大数据的创新价值

1.4 工业大数据支撑中国制造“弯道取直”

第二章 工业大数据典型应用场景

2.1 优化现有业务,实现提质增效

2.2 促进企业升级转型

2.3 促进中小企业创新创业

第三章 工业大数据的实施策略

3.1 业务的“加、减、乘、除”

3.2 过程的智能再造

3.3 架构的统筹规划

3.4 算法的定制创新

3.5 人才的培养与引进

第四章 工业大数据系统与技术架构

4.1 工业大数据生命周期

4.2 工业大数据技术架构

4.3 工业大数据管理技术架构

4.4 工业大数据分析技术架构

第五章 工业大数据管理技术

5.1 多样性数据的采集技术

5.2 多模态数据的管理技术

5.3 高通量数据的写入技术

5.4 强关联数据的集成技术

第六章 工业大数据分析技术

6.1 工业大数据分析工作准备

6.2 工业大数据分析工作实施

6.3 工业大数据分析关键技术

第七章 工业大数据应用案例

7.1 北京工业大数据创新中心推进风电装备数字化升级

7.2 北科亿力推动炼铁行业大数据应用

7.3 大唐集团工业大数据应用

7.4 东方国信大数据实现联合利华能效提升

7.5 沙钢能源管理大数据应用

7.6 陕鼓动力智能运维大数据应用

7.7 仪电显示工业大数据应用实践

7.8 中联重科工业大数据应用实践

结语

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