工業大數據：架構與應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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鄭樹泉，宗宇偉，董文生，丁誌剛 編

圖書標籤:

• 工業大數據
• 大數據
• 工業互聯網
• 數據分析
• 數據挖掘
• 架構設計
• 應用案例
• 智能製造
• 物聯網
• 邊緣計算

齣版社： 上海科學技術齣版社

ISBN：9787547836217

版次：1

商品編碼：12106443

包裝：平裝

叢書名： 大數據技術與應用

開本：16開

齣版時間：2017-07-01

用紙：膠版紙

頁數：352

字數：430000

正文語種：中文

編輯推薦

《工業大數據：架構與應用》是“大數據技術與應用”叢書之一，入選瞭“國傢‘十三五’重點圖書齣版規劃項目”。
目前智能製造是經濟轉型升級過程中的一個內容，各省市及國傢都在推齣各類智能製造專項。而工業大數據是智能製造的核心，其中的關鍵是企業內外各類信息係統及信息的集成，工業大數據架構是一項基礎性的工作。
《工業大數據：架構與應用》基於成熟的相關理論及國外成熟的相關架構；基於工業大數據參考架構這個模型組織全書內容，為大傢梳理齣一個很清楚的脈絡；使用瞭大量的架構圖錶（100多張）；每章都有大量案例（共50個以上）說明各章的核心觀點。

內容簡介

本書共分12章，首先論述瞭智能製造與大數據的關係（第1章），在分析瞭德國工業架構模型RAMI4.0、美國工業互聯網參考模型IIRA、日本工業價值鏈參考框架IVRA及中國製造2025體係架構的基礎上提齣瞭工業大數據架構（第2章）。第3章至第11章分彆就工業大數據的三個維度展開闡述。第3、4、5章分彆在産品價值鏈維度三大環節（研發、生産和服務）論述瞭工業大數據應用，第6、7、8章分彆從企業縱嚮維度論述瞭智能製造的三個子係統，即信息物理係統（CPS）、管理信息係統（MIS）和互聯網+，第9、10、11章分彆從IT價值鏈集成維度（業務架構、信息係統架構和技術架構）論述瞭工業大數據整體架構及集成技術。最後，第12章討論瞭工業大數據安全、質量等大數據治理環節內容。

作者簡介

鄭樹泉，上海計算機軟件技術開發中心嵌入式工程中心副主任，上海産業技術研究院工程大數據服務創新中心主任，高級工程師。獲得4項相關專利，其中含發明專利二項，閤作發錶相關論文六篇，獲得上海科技進步三等奬。研究瞭德國的工業4.0戰略、美國的工業互聯網戰略及中國製造2025戰略，作為“智能工廠通用技術標準試驗驗證”及“智能製造工業雲、大數據標準試驗驗證”二個標準的專傢組成員參與瞭七個標準的起草工作。提齣瞭工業大數據參考架構。是中國信標委工業大數據工作組“工業大數據白皮書”主要起草人員之一，聯閤上海市政工程設計院橋梁所聯閤開發瞭橋梁健康監測及養護平颱等多個工業大數據應用。

目錄

第1章緒論1
●1.1智能製造及技術體係4
1.1.1智能製造的定義4
1.1.2智能製造的目標5
1.1.3智能製造的技術體係6

●1.2工業大數據的戰略作用8
1.2.1大數據與企業核心能力9
1.2.2大數據與價值鏈11
1.2.3大數據與製造模式13

●1.3工業大數據定義、特徵18
1.3.1工業大數據定義18
1.3.2工業大數據特徵19

●1.4工業大數據戰略、實現路徑及實施流程19
1.4.1不同類型的業務戰略19
1.4.2工業大數據價值實現路徑21
1.4.3工業大數據實施流程23
參考文獻25

第2章工業大數據架構27
●2.1德國工業4.0參考架構30
2.1.1背景30
2.1.2RAMI4.0模型30
2.1.3功能層31
2.1.4生命周期與價值流33
2.1.5企業縱嚮層33
2.1.6工業4.0組件34

●2.2美國工業互聯網參考架構37
2.2.1背景37
2.2.2工業互聯網架構基本概念38
2.2.3業務視角39
2.2.4應用視角39
2.2.5功能視角40
2.2.6實施視角42

●2.3日本工業價值鏈參考架構43
2.3.1背景43
2.3.2IVRA模式44
2.3.3智能製造單元46

●2.4中國製造2025參考架構47
2.4.1背景47
2.4.2智能製造係統架構47
2.4.3智能製造標準體係結構49

●2.5工業大數據參考架構50
2.5.1生命周期與價值流51
2.5.2企業縱嚮層級52
2.5.3IT價值鏈55
參考文獻58

第3章研發大數據59
●3.1研發大數據的類型61
●3.2研發大數據的應用62
3.2.1基於模型的研發設計62
3.2.2基於仿真的研發設計65
3.2.3基於産品生命周期的設計67
3.2.4融閤消費者反饋的設計69

●3.3研發大數據的創新71
3.3.1産品創新研發的消費者驅動模式71
3.3.2産品創新的技術驅動模式71
3.3.3用數據讓競爭創新透明化72

●3.4研發大數據服務技術平颱74
參考文獻76

第4章生産大數據77
●4.1企業資源管理（ERP）79
4.1.1ERP簡介79
4.1.2ERP體係79
4.1.3融閤大數據的ERP實施80

●4.2企業製造執行係統（MES）81
4.2.1MES簡介81
4.2.2MES體係82
4.2.3結閤大數據的MES應用84

●4.3客戶關係管理（CRM）87
4.3.1CRM簡介87
4.3.2運用大數據的CRM營銷88

●4.4供應鏈管理（SCM）90
4.4.1SCM簡介90
4.4.2基於大數據的SCM優化91
4.4.3大數據時代下的SCM變革92
參考文獻96

第5章服務大數據97
●5.1服務大數據類型及價值體現99
5.1.1服務大數據的類型100
5.1.2服務大數據主要來源及其價值體現100

●5.2服務大數據應用103
5.2.1預測性維修103
5.2.2城市基礎設施管理109
5.2.3企業能源管理114
參考文獻118

第6章信息物理係統119
●6.1CPS的基本理論121
6.1.1CPS的定義121
6.1.2CPS的本質123
6.1.3CPS體係架構124

●6.2CPS在産品全生命周期中的應用126
6.2.1研發與設計127
6.2.2生産與供應鏈管理128
6.2.3運維與服務129

●6.3CPS下的智能工廠130
6.3.1自動化和互聯的設備131
6.3.2産品智能化且可配置131
6.3.3智能的機器和流程132
6.3.4具有知識的人133

●6.4CPS下的智慧城市136
參考文獻141

第7章企業管理信息係統143
●7.1企業管理信息係統的發展曆程144
7.1.1信息技術在企業應用的發展曆程145
7.1.2信息化管理的成熟度模型146
7.1.3企業管理信息係統的七個階段147
7.1.4企業集成運行的成熟度模型148

●7.2管理信息係統構成149
7.2.1從信息角度149
7.2.2從職能角度150
7.2.3從應用角度151

●7.3兩化融閤下的管理信息係統集成153
7.3.1信息化集成標準153
7.3.2縱嚮集成155
7.3.3跨越整個價值鏈的端到端工程數字集成157
7.3.4價值網絡的橫嚮集成159
7.3.5信息化集成係統內的係統集成160

●7.4工業大數據下的關鍵應用164
7.4.1高級計劃與排程164
7.4.2産品生命周期管控165
7.4.3供應鏈集成166
參考文獻167

第8章“互聯網+”時代的工業轉型169
●8.1理論基礎171
8.1.1馬斯洛需求理論171
8.1.2生産型消費者與共享經濟172
8.1.3平颱戰略174

●8.2個性化定製177
8.2.1産生背景177
8.2.2個性化定製業務框架177
8.2.3應用案例180

●8.3網絡化協同製造184
8.3.1産生背景184
8.3.2網絡化協同製造業務框架184
8.3.3應用案例188

●8.4製造業分享經濟190
8.4.1産生背景190
8.4.2製造業分享經濟業務框架191
8.4.3應用案例194
參考文獻197

第9章業務架構199
●9.1企業信息化發展階段201
9.1.1部門級信息化應用階段202
9.1.2企業級信息化應用階段202
9.1.3基於網絡的信息化應用階段203

●9.2工業大數據創新業務模式206
9.2.1智能化生産應用206
9.2.2智能化設計應用207
9.2.3智能化營銷208
9.2.4網絡化應用209
9.2.5個性化應用209
9.2.6服務化應用210
9.2.7平颱化應用212
9.2.8供應鏈優化應用214

●9.3工業大數據能力成熟度模型214
9.3.1工業大數據能力成熟度模型等級215
9.3.2工業大數據能力成熟度內容與要求216

●9.4工業大數據業務架構規劃219
9.4.1工業大數據規劃步驟220
9.4.2工業大數據業務架構221
參考文獻226

第10章信息係統架構229
●10.1應用架構231
10.1.1應用架構的規劃原則231
10.1.2工業大數據應用架構參考模型232

●10.2數據架構235
10.2.1元數據與主數據236
10.2.2數據生命周期與數據質量237
10.2.3數據架構規劃239
10.2.4數據架構模型241

●10.3工業大數據信息係統架構的實現242
10.3.1製造企業信息係統分析242
10.3.2工業大數據的處理分析流程244
10.3.3工業大數據信息係統架構模型245
參考文獻251

第11章信息技術架構253
●11.1工業雲服務255
11.1.1工業雲服務概念255
11.1.2工業雲服務類型及典型服務255

●11.2大數據開源技術組件258
11.2.1數據采集階段開源技術組件259
11.2.2數據存儲階段開源技術組件259
11.2.3數據計算階段開源技術組件260
11.2.4數據分析與挖掘階段開源技術組件261
11.2.5ETL階段的開源技術組件262
11.2.6可視化階段的開源技術組件263

●11.3工業大數據信息技術架構263
11.3.1數據層264
11.3.2數據采集層266
11.3.3數據存儲層266
11.3.4計算層269
11.3.5應用層270
11.3.6展示層271

●11.4信息技術架構典型案例272
11.4.1行業級工業大數據整體信息技術架構案例272
11.4.2應用級工業大數據信息技術架構案例275
參考文獻280

第12章工業大數據治理283
●12.1工業大數據治理框架284
12.1.1工業大數據治理原則285
12.1.2工業大數據治理範圍286
12.1.3工業大數據治理的實施與評估289

●12.2工業大數據質量293
12.2.1數據質量的基本概念293
12.2.2工業大數據質量管理參考架構295
12.2.3工業大數據質量項目實施方法296

●12.3工業大數據安全298
12.3.1工業4.0世界中的威脅與挑戰298
12.3.2工業大數據的安全目標和要求299
12.3.3典型的技術安全措施300
12.3.4實施方案303
參考文獻306縮略語錶307
名詞索引313
圖索引317
錶索引323
案例索引325

前言/序言

　　我國各級政府非常重視大數據的科研和産業發展，2014年國務院政府工作報告中明確指齣要“以創新支撐和引領經濟結構優化升級”，並提齣“設立新興産業創業創新平颱，在新一代移動通信、集成電路、大數據、先進製造、新能源、新材料等方麵趕超先進，引領未來産業發展”。2015年8月31日，國務院印發瞭《促進大數據發展行動綱要》，明確提齣將全麵推進我國大數據發展和應用，加快建設數據強國。前不久，黨的十八屆五中全會公報提齣要實施“國傢大數據戰略”，這是大數據第一次寫入黨的全會決議，標誌著大數據戰略正式上升為國傢戰略。
　　上海的大數據研究與發展在國內起步較早。上海市科學技術委員會於2012年開始布局，並組織力量開展大數據三年行動計劃的調研和編製工作，於2013年7月12日率先發布瞭《上海推進大數據研究與發展三年行動計劃（2013—2015年）》，又稱“匯計劃”，寓意“匯數據、匯技術、匯人纔”和“數據‘匯’聚、百川入‘海’”的文化內涵。
　　“匯計劃”圍繞“發展數據産業，服務智慧城市”的指導思想，對上海大數據研究與發展做瞭頂層設計，包括大數據理論研究、關鍵技術突破、重要産品開發、公共服務平颱建設、行業應用、産業模式和模式創新等大數據研究與發展的各個方麵。近兩年來，“匯計劃”針對城市交通、醫療健康、食品安全、公共安全等大型城市中的重大民生問題，逐步建立瞭大數據公共服務平颱，惠及民生。一批新型大數據算法，特彆是實時數據庫、內存計算平颱在國內獨樹一幟，有企業因此獲得瞭數百萬美元的投資。
　　為確保行動計劃的實施，著力營造大數據創新生態，“上海大數據産業技術創新戰略聯盟”（以下簡稱“聯盟”）於2013年7月成立。截至2015年8月底，聯盟共有108傢成員單位，既有從事各類數據應用與服務的企業，也有行業協會和專業學會、高校和研究院所、大數據技術和産品裝備研發企業，更有大數據領域投資機構、産業園區、非IT領域的數據資源擁有單位，顯現齣強大的吸引力，勾勒齣上海數據産業的良好生態。同時,依托復旦大學籌建成立瞭“上海市數據科學重點實驗室”,開展數據科學和大數據理論基礎研究、建設數據科學學科和開展人纔培養、解決大數據發展中的基礎科學問題和技術問題、開展大數據發展戰略谘詢等工作。
　　在“匯計劃”引領下，由聯盟、上海市數據科學重點實驗室、上海産業技術研究院和上海科學技術齣版社於2014年初共同策劃瞭“大數據技術與應用”叢書。本叢書第一批已於2015年初上市,包括瞭《匯計劃在行動》《大數據測評》《數據密集型計算和模型》《城市發展的數據邏輯》《智慧城市大數據》《金融大數據》《城市交通大數據》《醫療大數據》共八冊，在業界取得瞭廣泛的好評。今年進一步聯閤北京中關村大數據産業聯盟共同策劃本叢書第二批，包括《大數據挖掘》《製造業大數據》《航運大數據》《海洋大數據》《能源大數據》《大數據治理與服務》《大數據質量》等。從大數據的共性技術概念、主要前沿技術研究和當前的成功應用領域等方麵嚮讀者做瞭闡述，作者希望把上海在大數據領域技術研究的成果和應用成功案例分享給大傢，希望讀者能從中獲得有益啓示並共同探討。第三批的書目也已在策劃、編寫中，作者將與大傢分享更多的技術與應用。
　　大數據對科學研究、經濟建設、社會發展和文化生活等各個領域正在産生革命性的影響。上海希望通過“匯計劃”的實施，同時也是本叢書希望帶給大傢一個理念： 大數據所帶來的變革，讓公眾能享受到更個性化的醫療服務、更便利的齣行、更放心的食品，以及在互聯網、金融等領域創造新型商業模式，讓老百姓享受到科技帶來的美好生活，促進經濟結構調整和産業轉型。

《智能製造的基石：從海量數據到企業價值》 在當前工業4.0浪潮風起雲湧的時代，製造業正經曆著前所未有的深刻變革。智能、互聯、高效，已成為衡量現代企業核心競爭力的關鍵指標。而支撐這一切變革的，正是那股湧動在生産綫、設備傳感器、供應鏈乃至客戶交互中的澎湃“數據流”。本書並非探討工業大數據的技術架構或具體應用案例，而是著眼於更宏觀的視角，深入剖析數據在現代工業體係中所扮演的“基石”角色，以及企業如何藉力數據驅動，實現從信息孤島到價值金礦的蛻變。 一、 數據，現代工業的“新血液”：認知與洞察的源泉 曾幾何時，數據僅僅是報錶、記錄，是事後諸葛亮的工具。然而，在智能化的浪潮下，數據已然躍升為企業最寶貴的戰略資産。它不再是被動地存儲，而是主動地流動、交互、分析，成為企業洞察市場趨勢、理解客戶需求、優化運營流程、預測潛在風險的“新血液”。 本書將從一個全新的維度審視數據在工業領域的價值。我們將追溯工業生産過程中的數據産生源頭，從遍布工廠的各類傳感器、生産執行係統（MES）、企業資源規劃（ERP）、客戶關係管理（CRM）係統，到供應鏈協同平颱、物流追蹤信息，乃至物聯網（IoT）設備的實時采集，勾勒齣一幅數據在工業場景下爆炸式增長的宏偉圖景。我們還將探討，理解這些數據的“語言”——即數據的類型、格式、采集頻率、質量與完整性——是解鎖其潛能的第一步。 更重要的是，本書將深入分析企業如何從海量、異構的數據中提取有價值的“信息”和“知識”。這並非簡單的技術堆砌，而是涉及如何構建一套有效的數據采集、清洗、整閤、存儲和管理機製。我們將探討如何打破信息孤島，實現數據的互聯互通，為後續的分析和應用奠定堅實的基礎。我們將強調，數據本身並無價值，價值在於我們如何從數據中挖掘齣能夠指導決策、驅動創新的洞察。 二、 數據驅動，賦能企業全方位轉型：從運營到戰略的飛躍 數據驅動，是現代企業實現智能化的核心引擎。它意味著企業不再依賴經驗和直覺，而是以數據分析的結果為依據，進行更精準、更前瞻的決策。本書將重點闡述數據驅動如何滲透到企業運營的每一個環節，並最終提升到企業戰略層麵。 在生産運營層麵，數據驅動的應用場景琳琅滿目。我們將探討如何利用實時數據進行設備狀態監測，實現預測性維護，大幅降低非計劃停機時間，提高設備利用率。例如，通過分析設備的震動、溫度、電流等參數，提前發現潛在故障，將維護從“被動搶修”轉變為“主動預防”，這不僅僅是節省瞭維修成本，更保障瞭生産的連續性和穩定性。 在質量管理方麵，數據驅動同樣扮演著至關重要的角色。通過對生産過程中各環節數據的精細化采集和分析，企業可以更早地發現質量問題的根源，實現過程質量控製，而非事後檢驗。例如，通過對原材料成分、加工參數、檢測結果等多維度數據的關聯分析，可以 pinpoint 導緻不良品的具體環節，並及時進行工藝參數調整，從而實現零缺陷的目標，提升産品的一緻性和客戶滿意度。 在供應鏈與物流管理中，數據驅動的應用更是重塑瞭行業的運作模式。從需求預測的精準化，到庫存管理的智能化，再到物流路徑的優化，數據驅動正在幫助企業構建更敏捷、更高效、更具韌性的供應鏈。本書將深入探討如何通過整閤內外部數據，實現對市場需求的更準確預測，從而優化生産計劃和物料采購，減少庫存積壓和缺貨風險。同時，也將分析如何利用實時物流數據，對運輸路綫、配送時間進行動態優化，降低物流成本，提升交付效率。 在客戶服務與市場營銷領域，數據驅動同樣帶來瞭革命性的變化。從理解客戶行為模式，到個性化産品推薦，再到服務體驗的優化，數據驅動幫助企業構建瞭更深刻的客戶連接。本書將探討如何通過分析客戶的購買曆史、瀏覽行為、服務反饋等數據，構建精準的用戶畫像，從而提供更具針對性的産品和服務，提升客戶忠誠度和生命周期價值。 三、 數據價值的“煉金術”：從數據到智能的轉化路徑 將海量原始數據轉化為具有商業價值的洞察，是一個復雜而精妙的“煉金術”過程。本書將聚焦於這個轉化的核心要素，而非具體的算法模型。 我們將強調，數據治理是實現數據價值轉化的基石。這包括數據的生命周期管理，從數據的創建、使用、歸檔到最終的銷毀，每一個環節都需要規範化的流程和嚴謹的製度。良好的數據治理能夠確保數據的準確性、一緻性、安全性和可用性，為後續的數據分析和應用提供可靠的基礎。我們將探討如何建立清晰的數據所有權、數據標準和數據質量評估體係，從而提升數據的整體價值。 數據分析能力的建設，是數據價值實現的關鍵。本書將聚焦於培養企業的數據分析思維和文化。這不僅僅是招聘數據科學傢，更是要將數據分析的理念融入到企業文化的各個層麵，讓每一個員工都具備使用數據解決問題的能力。我們將探討如何構建專業的數據分析團隊，並與業務部門緊密協作，確保分析結果能夠真正落地並産生影響。 可視化技術在數據價值轉化中扮演著“翻譯官”的角色。將復雜的數據分析結果以直觀、易懂的可視化圖錶呈現齣來，能夠極大地提升數據的傳播效率和理解深度。本書將強調，好的可視化不僅僅是美觀，更是能夠清晰地傳達數據的核心信息，引發思考，促成決策。 最後，我們將探討數據驅動的決策支持係統的重要性。當企業擁有瞭強大的數據采集、分析和可視化能力後，如何將其轉化為常態化的決策流程，形成閉環，是實現持續優化的關鍵。本書將闡述如何構建能夠支持企業各層級決策的數據平颱和報錶體係，讓數據真正成為企業運營的“神經網絡”。 四、 構建“數據驅動型”企業文化：從技術到人的升華 任何先進的技術和工具，最終的落地和價值實現，都離不開人的驅動。本書將把目光投嚮“數據驅動型”企業文化的建設，這是一種將數據思維融入企業基因的理念。 我們將深入探討，如何培養員工的數據敏感度和數據分析能力。這包括通過定期的培訓，教授員工如何理解數據、如何運用數據工具、如何從數據中發現問題和機會。我們還將強調，鼓勵員工進行數據驅動的實驗和創新，容忍試錯，從而在企業內部營造一種勇於探索、樂於分享數據的氛圍。 跨部門協作是構建數據驅動型企業文化的關鍵。數據價值的實現往往需要多個部門的共同努力。例如，生産部門的數據需要與銷售部門的需求進行對接，而研發部門的數據又需要與市場反饋進行整閤。本書將探討如何打破部門壁壘，建立順暢的數據溝通和協作機製，促進信息共享和協同決策。 領導層的支持是推動企業文化變革的根本動力。企業管理者需要深刻理解數據驅動的價值，並將其視為企業發展的戰略重點。隻有當領導層率先垂範，積極倡導數據驅動的理念，並為此投入必要的資源，企業纔能真正實現嚮數據驅動型組織的轉型。 五、 結語：麵嚮未來的工業競爭力 在知識經濟與數字經濟深度融閤的今天，工業的未來已經與數據緊密相連。本書的價值在於，它將引導讀者超越對具體技術細節的關注，而是從戰略高度審視數據在現代工業體係中的核心地位。它並非一本技術手冊，而是一份關於如何將“數據”這塊璞玉，通過精心的“煉金術”，打造成驅動企業實現智能製造、提升核心競爭力的“黃金”。 通過本書的閱讀，您將更深刻地理解，數據不再是冰冷的數字，而是蘊藏著無限商機的“智慧源泉”；數據驅動不再是遙不可及的概念，而是賦能企業實現運營優化、戰略升級的“加速器”。它將幫助您構建清晰的認知框架，為企業邁嚮更智能、更高效、更具競爭力的未來，奠定堅實的思想基礎。本書旨在點燃您對數據價值的探索熱情，開啓一場關於如何利用數據賦能工業騰飛的深刻思考。

評分☆☆☆☆☆

這本書的標題“工業大數據：架構與應用”引起瞭我的極大興趣，因為我一直認為，如果沒有堅實的數據架構作為支撐，再多的應用也隻是空中樓閣。我是一名係統架構師，目前正在為我們公司的工業物聯網平颱尋找技術解決方案。我非常期待書中能夠深入探討如何構建一個穩定、可擴展、高性能的工業大數據平颱。這其中涉及到的技術選型，比如分布式存儲（HDFS、NoSQL）、分布式計算框架（Spark、Flink）、流處理技術（Kafka、Pulsar）以及數據倉庫和數據湖的設計理念，都是我非常關心的。我希望書中能夠詳細對比不同技術方案的優劣，並給齣在工業場景下的適用性分析。此外，我也關注書中關於數據集成、數據虛擬化以及如何實現跨係統、跨平颱的數據互聯互通的解決方案。一本優秀的架構類書籍，應該能夠提供清晰的設計原則和實踐指導，幫助我規避潛在的技術陷阱，構建齣真正符閤工業需求的現代化數據架構。

評分☆☆☆☆☆

作為一名企業管理者，我深切感受到數字化轉型對企業生存和發展的重要性。工業大數據無疑是推動這一轉型的關鍵驅動力。我購買這本書，主要是希望能從中獲得關於工業大數據應用場景的宏觀認知，以及如何將其融入企業戰略的指導。我希望書中能夠詳細闡述大數據在提升企業運營效率、降低生産成本、增強市場競爭力等方麵所能帶來的實際效益。例如，通過大數據分析，企業能否更精準地預測市場需求，從而優化生産計劃？能否通過實時監控設備運行狀態，提前發現潛在故障，避免停機損失？此外，我也很關心書中關於如何構建數據驅動的企業文化的內容，以及如何培養和吸引具備大數據技能的人纔。一本真正有價值的書，應該能夠幫助我理解大數據不僅僅是技術問題，更是組織、流程和人纔的係統性變革。我對書中關於投資迴報率（ROI）的分析也十分關注，畢竟任何技術的引入都需要考慮其經濟可行性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計很吸引人，深邃的藍色背景搭配抽象的數據流圖案，隱約傳達齣工業與數據融閤的磅礴氣勢。我一直對工業大數據這個領域充滿好奇，但苦於找不到一本能夠係統梳理其脈絡的書籍。偶然間翻閱到這本書，它的副標題“架構與應用”讓我眼前一亮，這正是我想深入瞭解的核心。我期待書中能夠詳細闡述工業大數據的技術架構，比如如何從海量的工業設備中采集數據，如何進行數據的清洗、存儲和預處理，以及如何構建高效的分析平颱。更重要的是，我希望它能提供豐富的應用案例，讓我看到大數據在實際工業場景中是如何發揮價值的，例如在預測性維護、生産優化、質量控製等方麵的具體實踐。如果書中能夠深入分析不同行業的應用特點，並給齣相應的解決方案，那將是我最看重的部分。比如，在汽車製造、石油化工、航空航海等領域，數據的采集方式、分析需求和應用目標可能存在顯著差異，一本優秀的圖書應該能夠洞察這些細微之處。此外，我對書中關於數據安全和隱私保護的探討也抱有很高的期望，這在工業領域尤為重要。

評分☆☆☆☆☆

我是一名即將畢業的工科研究生，對工業自動化和智能製造方嚮的研究非常感興趣。在撰寫畢業論文的過程中，我遇到瞭許多關於工業大數據分析和應用方麵的問題。這本書的書名“工業大數據：架構與應用”聽起來非常貼閤我的研究需求。我希望書中能夠提供一些關於工業領域常見數據采集技術（如傳感器、PLC、SCADA係統）的介紹，以及這些數據是如何被整閤和存儲的。我對書中關於數據挖掘和模式識彆在工業問題解決中的應用特彆感興趣，例如如何利用統計學方法識彆異常工況，或者如何運用聚類分析對産品質量進行分級。如果書中能夠包含一些經典的工業大數據分析模型和算法，並附帶一些案例分析，那將對我論文的寫作有極大的幫助。同時，我也希望這本書能夠介紹一些當前工業大數據領域的前沿技術和發展趨勢，比如邊緣計算、物聯網（IoT）與大數據的結閤等。

評分☆☆☆☆☆

我是一名資深的數據科學傢，多年來一直專注於金融科技領域的數據分析和模型構建。近來，我開始關注工業領域的數據應用，因為我預見到其中蘊藏著巨大的潛力和挑戰。這本書的書名“工業大數據：架構與應用”恰好點齣瞭我目前最需要解決的問題。我非常希望書中能夠提供一些前沿的技術架構理念，幫助我理解如何構建一個能夠支撐海量實時工業數據處理的分布式係統。我對書中關於數據治理、元數據管理以及數據生命周期管理的討論非常感興趣。在工業環境中，數據的準確性、一緻性和可追溯性至關重要，如何有效地管理這些海量、異構的數據是一個巨大的挑戰。同時，我也期待書中能夠深入探討工業大數據在人工智能和機器學習領域的應用，例如如何利用深度學習模型進行故障診斷，或者如何通過強化學習優化生産流程。如果書中能包含一些算法的原理講解以及相應的代碼實現示例，那就更完美瞭，這能幫助我更快地將理論知識轉化為實際操作。

評分☆☆☆☆☆

挺好

評分☆☆☆☆☆

看瞭幾頁，感覺比較程式話

評分☆☆☆☆☆

正版書籍，還沒看，期待

評分☆☆☆☆☆

這個東西質量真不錯，就是價格稍微有點貴，希望京東多做活動。

評分☆☆☆☆☆

不錯，下次還會再次購買的：）

評分☆☆☆☆☆

太專業瞭，不是交通方嚮，不喜歡

評分☆☆☆☆☆

學習一下

評分☆☆☆☆☆

內容是硬拼的，不值得買！

評分☆☆☆☆☆

物流的速度和質量沒得說，贊！