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　　《制造业大数据》一书立足前沿性、注重实用性，着眼于大数据发展的新动向，结合大数据技术在国内外制造业的应用现状和未来趋势，通过充分调研，全面、深刻地剖析了制造业大数据的基本概念、支撑技术，并选择典型制造行业进行大数据技术的应用实例分析。旨在为我国制造业新一轮的转型和升级提供创新、系统的解决方案和途径，为提升我国智能化制造水平提供有益参考。

　　本书由上海交通大学智能制造与信息工程研究所张洁教授团队主持著述，其长期致力于制造大数据与智能制造技术研究，其撰写基于理论与实践相结合的原则，多方引用作者研究成果，从大数据视角加以思考和探索，为制造业转型和升级、制造业大数据研究和应用提供了理论、方法和技术支持。

内容简介

　　《制造业大数据》一书立足前沿、注重实用，全面、深刻地阐述了大数据技术在制造业的发展和应用现状。

　　《制造业大数据》一书分为12章。分别介绍了国内外制造业现状、大数据时代的工业变革、工业大数据与智能制造的关系等；制造业大数据的基本概念和来源；第4章介绍了制造业大数据应用开发相关技术；制造业大数据感知、通信与控制技术；制造业大数据分析与挖掘技术；制造业大数据相关的应用服务；以及大数据技术在半导体制造业、石化制造业、航空航天制造业、船舶制造业的应用。

　　《制造业大数据》一书不仅为机械工程、自动化、计算机等相关领域高校的研究生和科研人员提供理论知道和借鉴，同样可为制造企业从业人员提供生产指导，为制造业信息化、智能化的咨询和实施人员提供参考。

作者简介

　　张洁，现任上海交通大学机械与动力工程学院智能制造与信息工程研究所副所长，教授、博士生导师。1997年在南京航空航天大学机电工程学院获博士学位，曾在华中理工大学机械科学与工程学院和香港大学工业制造系统工程系从事博士后工作。法国里昂二大、美国加州大学伯克利分校工业工程与运筹学系访问学者。

　　长期致力于制造大数据与智能制造技术研究。出版过专著《基于Agent的制造系统调度与控制》《可重入制造系统的控制》《企业信息化工程——建模、诊断、评估与实践》《多Agent技术在先进制造中的应用》和《敏捷智能化制造系统的重构与控制》。发表论文被SCI收录30余篇、EI收录60余篇、ISTP收录10余篇，获得软件著作版权登记18项，国内授权发明专利7项。主持与参加国家自然科学基金面上项目和重大项目、航天先进制造技术研究联合基金项目等。

目录

第1章 制造业的大数据时代

1.1新一轮的制造业发展战略

1.2大数据时代的工业变革

1.3制造业大数据与智能制造

1.4大数据在工业应用中面临的挑战

第2章 制造业大数据的基本概念

2.1 制造业大数据的定义

2.2 制造业大数据的特征

2.3 制造业大数据的分类

2.4 制造业大数据的描述

2.5 制造业大数据生命周期

第3章 制造业大数据资源

3.1大数据对制造企业信息化的影响

3.2 产品设计数据资源

3.3 产品制造数据资源

3.4 产品运行维护数据资源

3.5 企业运营管理数据资源

3.6 供应链数据资源

第4章 制造业大数据基础平台技术

4.1 制造业大数据平台架构

4.2 制造业大数据平台网络与硬件配置需求

4.3 制造业大数据基础平台关键技术

4.4 制造业大数据平台商用产品

第5章 制造业大数据感知技术

5.1 制造业大数据与物联网

5.2 智能传感器技术

5.3 制造资源标识技术

5.4 无线射频识别技术

5.5 二维码技术

5.6 其他制造业大数据感知技术

第6章 制造业大数据通信与控制网络技术

6.1工业现场总线通信技术

6.2工业现场以太网通信技术

6.3工业现场无线网络通信技术

6.4 OPC技术

6.5 DNC控制技术

6.6 DCS控制技术

6.7 大数据时代下车间联网通信与控制方案

第7章 制造业大数据分析与挖掘技术

7.1 制造业大数据检索与查询技术

7.2 制造业大数据分类与聚类技术

7.3 制造业大数据时序数据模式挖掘技术

7.4 其他大数据分析与挖掘技术

第8章 制造业大数据应用服务

8.1 产品设计服务

8.2 制造过程服务

8.3运维管理

8.4 经营管理服务

8.5 供应链管理服务

第9章 半导体制造业大数据应用

9.1 半导体制造业对大数据应用的需求

9.2 半导体制造业大数据来源与特点

9.3 半导体制造业大数据典型应用场景

9.4 半导体制造行业大数据应用方案

9.5 半导体制造行业大数据应用实例

9.6 半导体制造行业大数据应用趋势分析与展望

第10章 石化制造业大数据应用

10.1 石化制造业对大数据应用的需求

10.2 石化制造业大数据来源与特点

10.3 石化制造业大数据典型应用场景

10.4 石化制造业大数据应用实例

10.5 石化制造业大数据应用趋势分析与展望

第11章 航空航天制造业大数据应用

11.1 航空航天制造业对大数据应用的需求

11.2 航空航天制造业大数据来源与特点

11.3 航空航天制造业大数据典型应用场景

11.4 航空航天制造业大数据应用实例

11.5 航空航天制造业大数据应用趋势分析与展望

第12章 船舶制造业大数据应用

12.1 船舶制造业对大数据应用的需求

12.2 船舶制造业大数据来源与特点

12.3 船舶制造业大数据典型应用场景

12.4 船舶制造业大数据解决方案

12.5 船舶制造业大数据应用实例

12.6 船舶制造业大数据应用趋势分析与展望

前言/序言

　　《大数据时代》一书的作者维克托？迈尔-舍恩伯格早在2013年就敏锐地指出，“大数据开启了一次重大的时代转型，成为人们获得新的认知、创造新的价值的源泉。与其他新技术一样，大数据也必然要经历硅谷臭名昭著的技术成熟度曲线”。一语成谶，经过两年多新闻媒体和学术会议的大肆宣传之后，大数据逐渐褪去了光鲜外衣。在学术界和工业界开始进行冷静思考和应用尝试之后，刚刚过去的2015年才被真正认为是“大数据元年”，大数据深入渗透到社会生活各个领域，展现了无处不在的威力。

　　对人类社会的支柱产业——制造业而言，大数据时代的到来也形成了巨大的冲击。无论是德国工业4。0、美国工业互联网，还是中国制造2025，都明确指出，大数据已成为下一次工业革命中的关键技术。在2015年国务院发布的《促进大数据发展行动纲要》中，制造业大数据应用也已被列入十大重点工程。对正处于经济发展方式快速变革关口的中国而言，如何利用大数据等新一代信息技术，推动信息化和工业化深度融合，推动大数据在研发设计、生产、制造、经营管理、市场营销、售后服务等产业链各环节的应用，提升制造企业的运行效率、降低生产成本、提高产品质量，保持中国制造业的可持续发展，已经成为关乎国家发展的重大战略议题。

　　本书作者近年来围绕制造业大数据的概念、方法、技术和应用，进行了广泛而深入的研究，主持了国家自然科学基金重点项目、航天先进制造技术研究联合基金等多个科研项目。在这些项目的支持下，对制造业大数据的基本概念和资源进行了梳理，对制造业大数据的感知、通信、处理和平台技术，以及建模、分析方法和决策服务开展了探索，并对大数据在典型制造行业的应用做了初步尝试。本书对这些成果进行了系统全面的总结，希望为寻求如何利用大数据提升制造业智能化水平的读者提供借鉴和参考。

　　本书的研究工作得到了国家自然科学基金重点项目“大数据驱动的智能车间的运行分析与决策方法的研究”（No.51435009）和航天先进制造技术研究联合基金“基于大数据”的资助。同时，华中科技大学的李培根院士对本书的撰写提出了不少建设性的意见，在此表示感谢。

　　本书具体编写分工如下：第1、2、4、5、6、9章由张洁、秦威组织编写，第3、7、8章由李敏波组织编写，第10章由张晨组织编写，第11章由程辉、邢宏文组织编写，第12章由鲍劲松组织编写。全书由张洁、秦威组织统稿。此外，研究生杨俊刚、吕佑龙、汪俊亮、倪明安等承担了大量的素材收集和整理工作，付出了大量心血，在此对他们表示由衷的感谢。

　　大数据的相关理论和方法还处在迅速发展的阶段，在制造业的应用已经引起越来越多的科研和工程人员的关注。由于作者的水平和能力有限，书中的缺点和错误在所难免，在此欢迎广大读者批评指正。在书稿完成过程中参考了大量的文献，作者在书中尽可能地标注了，有疏忽未标注的，也敬请谅解。

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写的还可以，有点干货，还没看完，有空再研究

正在学习，有助于了解制造业大数据前沿，发展方向，还有工业应用案例，很好的科普读物。

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