移动互联应用开发技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:机械工业出版社

作者:(美)Sandeep Singhal 等

出品人:

页数:398

译者:

出版时间:2002-4

价格:48.00元

装帧:

isbn号码:9787111098454

丛书系列:

图书标签:

• 移动应用开发
• 移动互联网
• App开发
• Android开发
• iOS开发
• 混合开发
• 前端开发
• 后端开发
• 移动技术
• 软件工程

传统工业制造的数字化转型与智能升级：面向工业4.0的系统集成与数据驱动实践 图书简介 在信息技术与先进制造技术深度融合的浪潮中，全球制造业正以前所未有的速度迈向以“智能制造”和“工业互联网”为核心的工业4.0时代。本书并非探讨移动应用开发的前沿技术，而是聚焦于这一宏大背景下，传统工业体系如何通过系统性的数字化转型实现生产效率、产品质量和运营模式的根本性变革。 本书旨在为工业企业管理者、系统架构师、技术工程师以及相关领域的学者，提供一套全面、深入且具备高度实操性的理论框架与技术路线图，指导他们成功驾驭这场深刻的工业革命。我们深知，工业的数字化转型并非简单的信息化叠加，而是涉及生产流程重塑、数据价值挖掘、物理与信息系统的深度耦合等复杂工程。 第一部分：工业4.0的战略基石与理论框架 本部分首先为读者奠定宏观视野，清晰界定工业4.0的核心概念、驱动力及其对全球产业链的重塑效应。我们摒弃空泛的概念炒作，深入剖析支撑智能制造的四大支柱：信息物理系统（CPS）、物联网（IIoT）、云计算/边缘计算架构，以及数据科学在决策优化中的作用。 1.1 工业演进的历史脉络与工业4.0的本质 我们将回顾前三次工业革命的关键技术突破，重点分析以“互联互通”和“柔性制造”为特征的第四次革命的独特性。探讨“智能工厂”的愿景，并解析实现这一愿景所必需的技术集成层次，从底层传感器网络到顶层的企业资源计划（ERP）系统，构建一个端到端的可视化模型。 1.2 智能制造的战略规划与路线图制定 成功的转型始于清晰的战略。本章指导企业如何评估自身的数字化成熟度（Digital Maturity Assessment），识别关键痛点（如设备停机率高、质量波动大、供应链响应慢）。接着，我们将介绍如何依据业务目标（如降低能耗、提高良品率、实现个性化定制）来制定分阶段、可量化的数字化转型路线图，强调小步快跑、快速迭代的敏捷实施方法论在工业环境中的应用。 第二部分：构建智能工厂的核心技术体系 本部分深入技术层面，详细阐述支撑智能工厂高效运转的关键技术栈，重点在于如何实现物理世界（产线、设备、物料）与数字世界（数据、模型、算法）的有效映射与交互。 2.1 工业物联网（IIoT）的部署与异构数据集成 工业现场的数据采集是智能化的前提。本章详尽介绍不同类型的工业传感器、执行器、边缘计算设备（如PLC、SCADA、DCS）的技术规范和通信协议（如OPC UA, MQTT, Profinet）。特别关注如何解决传统“孤岛式”设备的数据互操作性问题，设计鲁棒的工业网关和数据预处理架构，确保数据采集的实时性、准确性和安全性。 2.2 边缘计算在实时控制中的关键作用 不同于云端处理大规模分析，许多工业决策（如运动控制、安全联锁）要求毫秒级的响应。本章深入探讨边缘计算在IIoT架构中的定位，介绍如何利用嵌入式系统和边缘服务器进行本地数据清洗、模型推理和快速反馈控制。讨论边缘AI在预测性维护（PdM）中的应用案例，以及边缘与云端之间的数据同步策略。 2.3 数字化双胞胎（Digital Twin）的构建与应用 数字化双胞胎是实现复杂系统模拟、优化和预测的强大工具。本书将详细拆解构建一个有效的物理资产或生产流程的数字孪生体的步骤，包括：数据建模（几何、物理属性、行为逻辑）、实时数据绑定、仿真环境搭建，以及利用孪生体进行“What-if”场景分析、工艺参数优化和人员培训。 第三部分：数据驱动的生产优化与决策智能 数据是工业4.0的“新石油”。本部分聚焦于如何从海量、多源、异构的工业数据中提取洞察力，实现从被动响应到主动预测的转变。 3.1 工业大数据架构与数据治理 面对PB级的设备运行日志、质量检测报告和环境参数，企业需要建立专门的工业数据湖（Industrial Data Lake）。本章讨论工业大数据平台的选型原则（面向时序数据、高吞吐量、低延迟），以及数据生命周期管理（采集、存储、清洗、标注、归档）的规范化流程，强调数据质量对后续AI模型精度的决定性影响。 3.2 预测性维护（PdM）的算法实践 预测性维护是工业智能化最成熟的应用之一。本书将涵盖常用的时间序列分析技术、特征工程（如时域、频域特征提取）以及基于机器学习的故障分类和剩余寿命预测（RUL）模型。提供具体的案例分析，说明如何从振动、温度、电流等传感器数据中有效识别早期故障信号，并转化为可执行的维护工单。 3.3 生产过程的优化与质量智能 探讨如何利用先进的统计过程控制（SPC）结合AI模型，实现对生产参数的动态调整。内容包括：基于深度学习的视觉检测系统（OCR、缺陷识别）在质检环节的部署，以及通过强化学习方法对复杂离散或连续流程进行全局优化，以最小化能耗和物料浪费。 第四部分：安全、集成与人才培养 工业系统的互联互通带来了新的安全风险和组织挑战。本部分着眼于保障系统稳定运行的外部要素。 4.1 工业信息安全（OT Security）的防护体系 工业控制系统（ICS）的安全是国家关键基础设施的命脉。本章分析了OT环境与IT环境的差异性（侧重可用性而非保密性），介绍了IEC 62443等标准框架，并提供了针对性的安全策略，包括网络分段（Purdue Model）、入侵检测与响应、以及远程访问的安全控制措施。 4.2 企业系统集成：ERP、MES与PLM的协同 智能制造要求业务层（ERP）、制造执行层（MES）和产品生命周期管理（PLM）系统之间无缝集成。本书详细阐述如何利用API、中间件或企业服务总线（ESB）实现跨系统的数据流转与业务流程协同，例如如何将MES的实时生产数据驱动ERP的库存预测和财务核算。 4.3 推动转型的组织变革与人才梯队建设 技术实施的成功最终取决于人的因素。本章探讨企业在组织结构上需要做出的调整，如成立跨职能的“数字卓越中心”（CoE），以及如何培养既懂生产工艺又掌握数据分析能力的“蓝领数据科学家”和“OT/IT融合工程师”。 结语 本书的价值在于提供了一个清晰的“做什么”和“怎么做”的路径，帮助读者超越对单一工具或技术的关注，建立起一个面向未来、具备自我学习和优化能力的现代化制造体系。它不是一本软件编程手册，而是一部指导传统工业迈向智能时代的系统工程蓝图与实践指南。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆