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郑树泉，宗宇伟，董文生，丁志刚 编

图书标签:

• 工业大数据
• 大数据
• 工业互联网
• 数据分析
• 数据挖掘
• 架构设计
• 应用案例
• 智能制造
• 物联网
• 边缘计算

出版社： 上海科学技术出版社

ISBN：9787547836217

版次：1

商品编码：12106443

包装：平装

丛书名： 大数据技术与应用

开本：16开

出版时间：2017-07-01

用纸：胶版纸

页数：352

字数：430000

正文语种：中文

编辑推荐

《工业大数据：架构与应用》是“大数据技术与应用”丛书之一，入选了“国家‘十三五’重点图书出版规划项目”。
目前智能制造是经济转型升级过程中的一个内容，各省市及国家都在推出各类智能制造专项。而工业大数据是智能制造的核心，其中的关键是企业内外各类信息系统及信息的集成，工业大数据架构是一项基础性的工作。
《工业大数据：架构与应用》基于成熟的相关理论及国外成熟的相关架构；基于工业大数据参考架构这个模型组织全书内容，为大家梳理出一个很清楚的脉络；使用了大量的架构图表（100多张）；每章都有大量案例（共50个以上）说明各章的核心观点。

内容简介

本书共分12章，首先论述了智能制造与大数据的关系（第1章），在分析了德国工业架构模型RAMI4.0、美国工业互联网参考模型IIRA、日本工业价值链参考框架IVRA及中国制造2025体系架构的基础上提出了工业大数据架构（第2章）。第3章至第11章分别就工业大数据的三个维度展开阐述。第3、4、5章分别在产品价值链维度三大环节（研发、生产和服务）论述了工业大数据应用，第6、7、8章分别从企业纵向维度论述了智能制造的三个子系统，即信息物理系统（CPS）、管理信息系统（MIS）和互联网+，第9、10、11章分别从IT价值链集成维度（业务架构、信息系统架构和技术架构）论述了工业大数据整体架构及集成技术。最后，第12章讨论了工业大数据安全、质量等大数据治理环节内容。

作者简介

郑树泉，上海计算机软件技术开发中心嵌入式工程中心副主任，上海产业技术研究院工程大数据服务创新中心主任，高级工程师。获得4项相关专利，其中含发明专利二项，合作发表相关论文六篇，获得上海科技进步三等奖。研究了德国的工业4.0战略、美国的工业互联网战略及中国制造2025战略，作为“智能工厂通用技术标准试验验证”及“智能制造工业云、大数据标准试验验证”二个标准的专家组成员参与了七个标准的起草工作。提出了工业大数据参考架构。是中国信标委工业大数据工作组“工业大数据白皮书”主要起草人员之一，联合上海市政工程设计院桥梁所联合开发了桥梁健康监测及养护平台等多个工业大数据应用。

目录

第1章绪论1
●1.1智能制造及技术体系4
1.1.1智能制造的定义4
1.1.2智能制造的目标5
1.1.3智能制造的技术体系6

●1.2工业大数据的战略作用8
1.2.1大数据与企业核心能力9
1.2.2大数据与价值链11
1.2.3大数据与制造模式13

●1.3工业大数据定义、特征18
1.3.1工业大数据定义18
1.3.2工业大数据特征19

●1.4工业大数据战略、实现路径及实施流程19
1.4.1不同类型的业务战略19
1.4.2工业大数据价值实现路径21
1.4.3工业大数据实施流程23
参考文献25

第2章工业大数据架构27
●2.1德国工业4.0参考架构30
2.1.1背景30
2.1.2RAMI4.0模型30
2.1.3功能层31
2.1.4生命周期与价值流33
2.1.5企业纵向层33
2.1.6工业4.0组件34

●2.2美国工业互联网参考架构37
2.2.1背景37
2.2.2工业互联网架构基本概念38
2.2.3业务视角39
2.2.4应用视角39
2.2.5功能视角40
2.2.6实施视角42

●2.3日本工业价值链参考架构43
2.3.1背景43
2.3.2IVRA模式44
2.3.3智能制造单元46

●2.4中国制造2025参考架构47
2.4.1背景47
2.4.2智能制造系统架构47
2.4.3智能制造标准体系结构49

●2.5工业大数据参考架构50
2.5.1生命周期与价值流51
2.5.2企业纵向层级52
2.5.3IT价值链55
参考文献58

第3章研发大数据59
●3.1研发大数据的类型61
●3.2研发大数据的应用62
3.2.1基于模型的研发设计62
3.2.2基于仿真的研发设计65
3.2.3基于产品生命周期的设计67
3.2.4融合消费者反馈的设计69

●3.3研发大数据的创新71
3.3.1产品创新研发的消费者驱动模式71
3.3.2产品创新的技术驱动模式71
3.3.3用数据让竞争创新透明化72

●3.4研发大数据服务技术平台74
参考文献76

第4章生产大数据77
●4.1企业资源管理（ERP）79
4.1.1ERP简介79
4.1.2ERP体系79
4.1.3融合大数据的ERP实施80

●4.2企业制造执行系统（MES）81
4.2.1MES简介81
4.2.2MES体系82
4.2.3结合大数据的MES应用84

●4.3客户关系管理（CRM）87
4.3.1CRM简介87
4.3.2运用大数据的CRM营销88

●4.4供应链管理（SCM）90
4.4.1SCM简介90
4.4.2基于大数据的SCM优化91
4.4.3大数据时代下的SCM变革92
参考文献96

第5章服务大数据97
●5.1服务大数据类型及价值体现99
5.1.1服务大数据的类型100
5.1.2服务大数据主要来源及其价值体现100

●5.2服务大数据应用103
5.2.1预测性维修103
5.2.2城市基础设施管理109
5.2.3企业能源管理114
参考文献118

第6章信息物理系统119
●6.1CPS的基本理论121
6.1.1CPS的定义121
6.1.2CPS的本质123
6.1.3CPS体系架构124

●6.2CPS在产品全生命周期中的应用126
6.2.1研发与设计127
6.2.2生产与供应链管理128
6.2.3运维与服务129

●6.3CPS下的智能工厂130
6.3.1自动化和互联的设备131
6.3.2产品智能化且可配置131
6.3.3智能的机器和流程132
6.3.4具有知识的人133

●6.4CPS下的智慧城市136
参考文献141

第7章企业管理信息系统143
●7.1企业管理信息系统的发展历程144
7.1.1信息技术在企业应用的发展历程145
7.1.2信息化管理的成熟度模型146
7.1.3企业管理信息系统的七个阶段147
7.1.4企业集成运行的成熟度模型148

●7.2管理信息系统构成149
7.2.1从信息角度149
7.2.2从职能角度150
7.2.3从应用角度151

●7.3两化融合下的管理信息系统集成153
7.3.1信息化集成标准153
7.3.2纵向集成155
7.3.3跨越整个价值链的端到端工程数字集成157
7.3.4价值网络的横向集成159
7.3.5信息化集成系统内的系统集成160

●7.4工业大数据下的关键应用164
7.4.1高级计划与排程164
7.4.2产品生命周期管控165
7.4.3供应链集成166
参考文献167

第8章“互联网+”时代的工业转型169
●8.1理论基础171
8.1.1马斯洛需求理论171
8.1.2生产型消费者与共享经济172
8.1.3平台战略174

●8.2个性化定制177
8.2.1产生背景177
8.2.2个性化定制业务框架177
8.2.3应用案例180

●8.3网络化协同制造184
8.3.1产生背景184
8.3.2网络化协同制造业务框架184
8.3.3应用案例188

●8.4制造业分享经济190
8.4.1产生背景190
8.4.2制造业分享经济业务框架191
8.4.3应用案例194
参考文献197

第9章业务架构199
●9.1企业信息化发展阶段201
9.1.1部门级信息化应用阶段202
9.1.2企业级信息化应用阶段202
9.1.3基于网络的信息化应用阶段203

●9.2工业大数据创新业务模式206
9.2.1智能化生产应用206
9.2.2智能化设计应用207
9.2.3智能化营销208
9.2.4网络化应用209
9.2.5个性化应用209
9.2.6服务化应用210
9.2.7平台化应用212
9.2.8供应链优化应用214

●9.3工业大数据能力成熟度模型214
9.3.1工业大数据能力成熟度模型等级215
9.3.2工业大数据能力成熟度内容与要求216

●9.4工业大数据业务架构规划219
9.4.1工业大数据规划步骤220
9.4.2工业大数据业务架构221
参考文献226

第10章信息系统架构229
●10.1应用架构231
10.1.1应用架构的规划原则231
10.1.2工业大数据应用架构参考模型232

●10.2数据架构235
10.2.1元数据与主数据236
10.2.2数据生命周期与数据质量237
10.2.3数据架构规划239
10.2.4数据架构模型241

●10.3工业大数据信息系统架构的实现242
10.3.1制造企业信息系统分析242
10.3.2工业大数据的处理分析流程244
10.3.3工业大数据信息系统架构模型245
参考文献251

第11章信息技术架构253
●11.1工业云服务255
11.1.1工业云服务概念255
11.1.2工业云服务类型及典型服务255

●11.2大数据开源技术组件258
11.2.1数据采集阶段开源技术组件259
11.2.2数据存储阶段开源技术组件259
11.2.3数据计算阶段开源技术组件260
11.2.4数据分析与挖掘阶段开源技术组件261
11.2.5ETL阶段的开源技术组件262
11.2.6可视化阶段的开源技术组件263

●11.3工业大数据信息技术架构263
11.3.1数据层264
11.3.2数据采集层266
11.3.3数据存储层266
11.3.4计算层269
11.3.5应用层270
11.3.6展示层271

●11.4信息技术架构典型案例272
11.4.1行业级工业大数据整体信息技术架构案例272
11.4.2应用级工业大数据信息技术架构案例275
参考文献280

第12章工业大数据治理283
●12.1工业大数据治理框架284
12.1.1工业大数据治理原则285
12.1.2工业大数据治理范围286
12.1.3工业大数据治理的实施与评估289

●12.2工业大数据质量293
12.2.1数据质量的基本概念293
12.2.2工业大数据质量管理参考架构295
12.2.3工业大数据质量项目实施方法296

●12.3工业大数据安全298
12.3.1工业4.0世界中的威胁与挑战298
12.3.2工业大数据的安全目标和要求299
12.3.3典型的技术安全措施300
12.3.4实施方案303
参考文献306缩略语表307
名词索引313
图索引317
表索引323
案例索引325

前言/序言

　　我国各级政府非常重视大数据的科研和产业发展，2014年国务院政府工作报告中明确指出要“以创新支撑和引领经济结构优化升级”，并提出“设立新兴产业创业创新平台，在新一代移动通信、集成电路、大数据、先进制造、新能源、新材料等方面赶超先进，引领未来产业发展”。2015年8月31日，国务院印发了《促进大数据发展行动纲要》，明确提出将全面推进我国大数据发展和应用，加快建设数据强国。前不久，党的十八届五中全会公报提出要实施“国家大数据战略”，这是大数据第一次写入党的全会决议，标志着大数据战略正式上升为国家战略。
　　上海的大数据研究与发展在国内起步较早。上海市科学技术委员会于2012年开始布局，并组织力量开展大数据三年行动计划的调研和编制工作，于2013年7月12日率先发布了《上海推进大数据研究与发展三年行动计划（2013—2015年）》，又称“汇计划”，寓意“汇数据、汇技术、汇人才”和“数据‘汇’聚、百川入‘海’”的文化内涵。
　　“汇计划”围绕“发展数据产业，服务智慧城市”的指导思想，对上海大数据研究与发展做了顶层设计，包括大数据理论研究、关键技术突破、重要产品开发、公共服务平台建设、行业应用、产业模式和模式创新等大数据研究与发展的各个方面。近两年来，“汇计划”针对城市交通、医疗健康、食品安全、公共安全等大型城市中的重大民生问题，逐步建立了大数据公共服务平台，惠及民生。一批新型大数据算法，特别是实时数据库、内存计算平台在国内独树一帜，有企业因此获得了数百万美元的投资。
　　为确保行动计划的实施，着力营造大数据创新生态，“上海大数据产业技术创新战略联盟”（以下简称“联盟”）于2013年7月成立。截至2015年8月底，联盟共有108家成员单位，既有从事各类数据应用与服务的企业，也有行业协会和专业学会、高校和研究院所、大数据技术和产品装备研发企业，更有大数据领域投资机构、产业园区、非IT领域的数据资源拥有单位，显现出强大的吸引力，勾勒出上海数据产业的良好生态。同时,依托复旦大学筹建成立了“上海市数据科学重点实验室”,开展数据科学和大数据理论基础研究、建设数据科学学科和开展人才培养、解决大数据发展中的基础科学问题和技术问题、开展大数据发展战略咨询等工作。
　　在“汇计划”引领下，由联盟、上海市数据科学重点实验室、上海产业技术研究院和上海科学技术出版社于2014年初共同策划了“大数据技术与应用”丛书。本丛书第一批已于2015年初上市,包括了《汇计划在行动》《大数据测评》《数据密集型计算和模型》《城市发展的数据逻辑》《智慧城市大数据》《金融大数据》《城市交通大数据》《医疗大数据》共八册，在业界取得了广泛的好评。今年进一步联合北京中关村大数据产业联盟共同策划本丛书第二批，包括《大数据挖掘》《制造业大数据》《航运大数据》《海洋大数据》《能源大数据》《大数据治理与服务》《大数据质量》等。从大数据的共性技术概念、主要前沿技术研究和当前的成功应用领域等方面向读者做了阐述，作者希望把上海在大数据领域技术研究的成果和应用成功案例分享给大家，希望读者能从中获得有益启示并共同探讨。第三批的书目也已在策划、编写中，作者将与大家分享更多的技术与应用。
　　大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领域正在产生革命性的影响。上海希望通过“汇计划”的实施，同时也是本丛书希望带给大家一个理念： 大数据所带来的变革，让公众能享受到更个性化的医疗服务、更便利的出行、更放心的食品，以及在互联网、金融等领域创造新型商业模式，让老百姓享受到科技带来的美好生活，促进经济结构调整和产业转型。

《智能制造的基石：从海量数据到企业价值》 在当前工业4.0浪潮风起云涌的时代，制造业正经历着前所未有的深刻变革。智能、互联、高效，已成为衡量现代企业核心竞争力的关键指标。而支撑这一切变革的，正是那股涌动在生产线、设备传感器、供应链乃至客户交互中的澎湃“数据流”。本书并非探讨工业大数据的技术架构或具体应用案例，而是着眼于更宏观的视角，深入剖析数据在现代工业体系中所扮演的“基石”角色，以及企业如何借力数据驱动，实现从信息孤岛到价值金矿的蜕变。 一、 数据，现代工业的“新血液”：认知与洞察的源泉 曾几何时，数据仅仅是报表、记录，是事后诸葛亮的工具。然而，在智能化的浪潮下，数据已然跃升为企业最宝贵的战略资产。它不再是被动地存储，而是主动地流动、交互、分析，成为企业洞察市场趋势、理解客户需求、优化运营流程、预测潜在风险的“新血液”。 本书将从一个全新的维度审视数据在工业领域的价值。我们将追溯工业生产过程中的数据产生源头，从遍布工厂的各类传感器、生产执行系统（MES）、企业资源规划（ERP）、客户关系管理（CRM）系统，到供应链协同平台、物流追踪信息，乃至物联网（IoT）设备的实时采集，勾勒出一幅数据在工业场景下爆炸式增长的宏伟图景。我们还将探讨，理解这些数据的“语言”——即数据的类型、格式、采集频率、质量与完整性——是解锁其潜能的第一步。 更重要的是，本书将深入分析企业如何从海量、异构的数据中提取有价值的“信息”和“知识”。这并非简单的技术堆砌，而是涉及如何构建一套有效的数据采集、清洗、整合、存储和管理机制。我们将探讨如何打破信息孤岛，实现数据的互联互通，为后续的分析和应用奠定坚实的基础。我们将强调，数据本身并无价值，价值在于我们如何从数据中挖掘出能够指导决策、驱动创新的洞察。 二、 数据驱动，赋能企业全方位转型：从运营到战略的飞跃 数据驱动，是现代企业实现智能化的核心引擎。它意味着企业不再依赖经验和直觉，而是以数据分析的结果为依据，进行更精准、更前瞻的决策。本书将重点阐述数据驱动如何渗透到企业运营的每一个环节，并最终提升到企业战略层面。 在生产运营层面，数据驱动的应用场景琳琅满目。我们将探讨如何利用实时数据进行设备状态监测，实现预测性维护，大幅降低非计划停机时间，提高设备利用率。例如，通过分析设备的震动、温度、电流等参数，提前发现潜在故障，将维护从“被动抢修”转变为“主动预防”，这不仅仅是节省了维修成本，更保障了生产的连续性和稳定性。 在质量管理方面，数据驱动同样扮演着至关重要的角色。通过对生产过程中各环节数据的精细化采集和分析，企业可以更早地发现质量问题的根源，实现过程质量控制，而非事后检验。例如，通过对原材料成分、加工参数、检测结果等多维度数据的关联分析，可以 pinpoint 导致不良品的具体环节，并及时进行工艺参数调整，从而实现零缺陷的目标，提升产品的一致性和客户满意度。 在供应链与物流管理中，数据驱动的应用更是重塑了行业的运作模式。从需求预测的精准化，到库存管理的智能化，再到物流路径的优化，数据驱动正在帮助企业构建更敏捷、更高效、更具韧性的供应链。本书将深入探讨如何通过整合内外部数据，实现对市场需求的更准确预测，从而优化生产计划和物料采购，减少库存积压和缺货风险。同时，也将分析如何利用实时物流数据，对运输路线、配送时间进行动态优化，降低物流成本，提升交付效率。 在客户服务与市场营销领域，数据驱动同样带来了革命性的变化。从理解客户行为模式，到个性化产品推荐，再到服务体验的优化，数据驱动帮助企业构建了更深刻的客户连接。本书将探讨如何通过分析客户的购买历史、浏览行为、服务反馈等数据，构建精准的用户画像，从而提供更具针对性的产品和服务，提升客户忠诚度和生命周期价值。 三、 数据价值的“炼金术”：从数据到智能的转化路径 将海量原始数据转化为具有商业价值的洞察，是一个复杂而精妙的“炼金术”过程。本书将聚焦于这个转化的核心要素，而非具体的算法模型。 我们将强调，数据治理是实现数据价值转化的基石。这包括数据的生命周期管理，从数据的创建、使用、归档到最终的销毁，每一个环节都需要规范化的流程和严谨的制度。良好的数据治理能够确保数据的准确性、一致性、安全性和可用性，为后续的数据分析和应用提供可靠的基础。我们将探讨如何建立清晰的数据所有权、数据标准和数据质量评估体系，从而提升数据的整体价值。 数据分析能力的建设，是数据价值实现的关键。本书将聚焦于培养企业的数据分析思维和文化。这不仅仅是招聘数据科学家，更是要将数据分析的理念融入到企业文化的各个层面，让每一个员工都具备使用数据解决问题的能力。我们将探讨如何构建专业的数据分析团队，并与业务部门紧密协作，确保分析结果能够真正落地并产生影响。 可视化技术在数据价值转化中扮演着“翻译官”的角色。将复杂的数据分析结果以直观、易懂的可视化图表呈现出来，能够极大地提升数据的传播效率和理解深度。本书将强调，好的可视化不仅仅是美观，更是能够清晰地传达数据的核心信息，引发思考，促成决策。 最后，我们将探讨数据驱动的决策支持系统的重要性。当企业拥有了强大的数据采集、分析和可视化能力后，如何将其转化为常态化的决策流程，形成闭环，是实现持续优化的关键。本书将阐述如何构建能够支持企业各层级决策的数据平台和报表体系，让数据真正成为企业运营的“神经网络”。 四、 构建“数据驱动型”企业文化：从技术到人的升华 任何先进的技术和工具，最终的落地和价值实现，都离不开人的驱动。本书将把目光投向“数据驱动型”企业文化的建设，这是一种将数据思维融入企业基因的理念。 我们将深入探讨，如何培养员工的数据敏感度和数据分析能力。这包括通过定期的培训，教授员工如何理解数据、如何运用数据工具、如何从数据中发现问题和机会。我们还将强调，鼓励员工进行数据驱动的实验和创新，容忍试错，从而在企业内部营造一种勇于探索、乐于分享数据的氛围。 跨部门协作是构建数据驱动型企业文化的关键。数据价值的实现往往需要多个部门的共同努力。例如，生产部门的数据需要与销售部门的需求进行对接，而研发部门的数据又需要与市场反馈进行整合。本书将探讨如何打破部门壁垒，建立顺畅的数据沟通和协作机制，促进信息共享和协同决策。 领导层的支持是推动企业文化变革的根本动力。企业管理者需要深刻理解数据驱动的价值，并将其视为企业发展的战略重点。只有当领导层率先垂范，积极倡导数据驱动的理念，并为此投入必要的资源，企业才能真正实现向数据驱动型组织的转型。 五、 结语：面向未来的工业竞争力 在知识经济与数字经济深度融合的今天，工业的未来已经与数据紧密相连。本书的价值在于，它将引导读者超越对具体技术细节的关注，而是从战略高度审视数据在现代工业体系中的核心地位。它并非一本技术手册，而是一份关于如何将“数据”这块璞玉，通过精心的“炼金术”，打造成驱动企业实现智能制造、提升核心竞争力的“黄金”。 通过本书的阅读，您将更深刻地理解，数据不再是冰冷的数字，而是蕴藏着无限商机的“智慧源泉”；数据驱动不再是遥不可及的概念，而是赋能企业实现运营优化、战略升级的“加速器”。它将帮助您构建清晰的认知框架，为企业迈向更智能、更高效、更具竞争力的未来，奠定坚实的思想基础。本书旨在点燃您对数据价值的探索热情，开启一场关于如何利用数据赋能工业腾飞的深刻思考。

评分☆☆☆☆☆

我是一名资深的数据科学家，多年来一直专注于金融科技领域的数据分析和模型构建。近来，我开始关注工业领域的数据应用，因为我预见到其中蕴藏着巨大的潜力和挑战。这本书的书名“工业大数据：架构与应用”恰好点出了我目前最需要解决的问题。我非常希望书中能够提供一些前沿的技术架构理念，帮助我理解如何构建一个能够支撑海量实时工业数据处理的分布式系统。我对书中关于数据治理、元数据管理以及数据生命周期管理的讨论非常感兴趣。在工业环境中，数据的准确性、一致性和可追溯性至关重要，如何有效地管理这些海量、异构的数据是一个巨大的挑战。同时，我也期待书中能够深入探讨工业大数据在人工智能和机器学习领域的应用，例如如何利用深度学习模型进行故障诊断，或者如何通过强化学习优化生产流程。如果书中能包含一些算法的原理讲解以及相应的代码实现示例，那就更完美了，这能帮助我更快地将理论知识转化为实际操作。

评分☆☆☆☆☆

作为一名企业管理者，我深切感受到数字化转型对企业生存和发展的重要性。工业大数据无疑是推动这一转型的关键驱动力。我购买这本书，主要是希望能从中获得关于工业大数据应用场景的宏观认知，以及如何将其融入企业战略的指导。我希望书中能够详细阐述大数据在提升企业运营效率、降低生产成本、增强市场竞争力等方面所能带来的实际效益。例如，通过大数据分析，企业能否更精准地预测市场需求，从而优化生产计划？能否通过实时监控设备运行状态，提前发现潜在故障，避免停机损失？此外，我也很关心书中关于如何构建数据驱动的企业文化的内容，以及如何培养和吸引具备大数据技能的人才。一本真正有价值的书，应该能够帮助我理解大数据不仅仅是技术问题，更是组织、流程和人才的系统性变革。我对书中关于投资回报率（ROI）的分析也十分关注，毕竟任何技术的引入都需要考虑其经济可行性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题“工业大数据：架构与应用”引起了我的极大兴趣，因为我一直认为，如果没有坚实的数据架构作为支撑，再多的应用也只是空中楼阁。我是一名系统架构师，目前正在为我们公司的工业物联网平台寻找技术解决方案。我非常期待书中能够深入探讨如何构建一个稳定、可扩展、高性能的工业大数据平台。这其中涉及到的技术选型，比如分布式存储（HDFS、NoSQL）、分布式计算框架（Spark、Flink）、流处理技术（Kafka、Pulsar）以及数据仓库和数据湖的设计理念，都是我非常关心的。我希望书中能够详细对比不同技术方案的优劣，并给出在工业场景下的适用性分析。此外，我也关注书中关于数据集成、数据虚拟化以及如何实现跨系统、跨平台的数据互联互通的解决方案。一本优秀的架构类书籍，应该能够提供清晰的设计原则和实践指导，帮助我规避潜在的技术陷阱，构建出真正符合工业需求的现代化数据架构。

评分☆☆☆☆☆

我是一名即将毕业的工科研究生，对工业自动化和智能制造方向的研究非常感兴趣。在撰写毕业论文的过程中，我遇到了许多关于工业大数据分析和应用方面的问题。这本书的书名“工业大数据：架构与应用”听起来非常贴合我的研究需求。我希望书中能够提供一些关于工业领域常见数据采集技术（如传感器、PLC、SCADA系统）的介绍，以及这些数据是如何被整合和存储的。我对书中关于数据挖掘和模式识别在工业问题解决中的应用特别感兴趣，例如如何利用统计学方法识别异常工况，或者如何运用聚类分析对产品质量进行分级。如果书中能够包含一些经典的工业大数据分析模型和算法，并附带一些案例分析，那将对我论文的写作有极大的帮助。同时，我也希望这本书能够介绍一些当前工业大数据领域的前沿技术和发展趋势，比如边缘计算、物联网（IoT）与大数据的结合等。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计很吸引人，深邃的蓝色背景搭配抽象的数据流图案，隐约传达出工业与数据融合的磅礴气势。我一直对工业大数据这个领域充满好奇，但苦于找不到一本能够系统梳理其脉络的书籍。偶然间翻阅到这本书，它的副标题“架构与应用”让我眼前一亮，这正是我想深入了解的核心。我期待书中能够详细阐述工业大数据的技术架构，比如如何从海量的工业设备中采集数据，如何进行数据的清洗、存储和预处理，以及如何构建高效的分析平台。更重要的是，我希望它能提供丰富的应用案例，让我看到大数据在实际工业场景中是如何发挥价值的，例如在预测性维护、生产优化、质量控制等方面的具体实践。如果书中能够深入分析不同行业的应用特点，并给出相应的解决方案，那将是我最看重的部分。比如，在汽车制造、石油化工、航空航海等领域，数据的采集方式、分析需求和应用目标可能存在显著差异，一本优秀的图书应该能够洞察这些细微之处。此外，我对书中关于数据安全和隐私保护的探讨也抱有很高的期望，这在工业领域尤为重要。

评分☆☆☆☆☆

我为什么喜欢在京东买东西，因为今天买明天就可以送 到。我为什么每个商品的评价都一样，因为在京东买的东 西太多太多了，导致积累了很多未评价的订单，所以我统 一用段话作为评价内容，省时省力，还能得京东豆。总而 言之、言而总之，在京东买东西又好又快！

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书太厚了，有800多页，书应该是好书，都是大神推荐的，应该不错吧

评分☆☆☆☆☆

书还不错，活动价也便宜…………………………

评分☆☆☆☆☆

质量很好，值得购买，推荐