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出版者:国防工业出版社

作者:宋劲松

出品人:

页数:294

译者:

出版时间:2004-9

价格:36.0

装帧:平装

isbn号码:9787118035377

丛书系列:

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《数据驱动的智能制造》 内容简介 在当下，制造业正经历着一场深刻的变革，从传统的“硬”制造向“软”制造、从“经验”驱动向“数据”驱动转型。这场变革的核心在于如何有效地采集、分析和利用生产过程中的海量数据，进而实现智能化、精益化和个性化的生产。本书《数据驱动的智能制造》正是在这一时代背景下应运而生，它旨在为读者深入剖析数据在现代制造业中的核心价值，并提供一套系统性的方法论，指导企业如何构建和实施数据驱动的智能制造体系。 本书不同于以往的制造业技术书籍，它将重点从机械设计、工艺流程等“硬件”层面，转移到对“数据”这一无形资产的深度挖掘和应用上。我们将揭示数据如何成为连接生产各环节的神经系统，如何赋能决策、优化流程、提升效率，最终驱动企业实现跨越式发展。 第一部分：智能制造的基石——数据 本部分将为读者构建一个关于数据在智能制造中角色的全面认知。 第一章：工业4.0与数据革命 工业4.0的演进与挑战： 回顾工业革命的历程，分析工业4.0的内涵，包括互联互通、信息物理系统、智能化等关键概念。在此基础上，深入探讨当前制造业面临的挑战，如成本压力、定制化需求、供应链复杂性、质量控制难度等。 数据：智能制造的驱动引擎： 阐述数据在工业4.0时代扮演的核心角色，强调其从“副产品”转变为“核心资产”的地位。讨论数据的类型，包括传感器数据、生产执行系统（MES）数据、企业资源计划（ERP）数据、供应链数据、客户反馈数据等。 数据采集的挑战与机遇： 探讨现有生产环境中数据采集的痛点，例如异构系统、老旧设备、数据孤岛、非结构化数据等。同时，分析物联网（IoT）、边缘计算等新技术为数据采集带来的机遇，以及如何构建健壮、高效的数据采集网络。 第二章：数据的价值链分析 从原始数据到洞察： 详细解析数据从产生、采集、存储、清洗、处理、分析到最终形成洞察的完整价值链。强调每一个环节的重要性，以及如何通过优化各环节来提升数据的价值。 数据质量的重要性： 深入分析低质量数据对智能制造决策的危害，例如误导性分析、资源浪费、生产事故等。提出数据清洗、校验、去重等关键技术和流程，确保数据的准确性、完整性、一致性和时效性。 数据可视化与解读： 探讨如何将复杂的数据转化为易于理解的可视化图表和报告。介绍常用的数据可视化工具和方法，并教授读者如何从数据中提炼有价值的业务洞察，将其转化为可执行的行动。 第三章：构建智能制造的数据基础架构 数据采集层： 介绍工业传感器、PLC、SCADA系统、MES系统等在数据采集中的作用。重点分析物联网（IoT）技术在连接设备、实时采集数据方面的能力，以及边缘计算如何实现本地化数据处理，降低延迟。 数据存储与管理层： 探讨不同的数据存储方案，包括关系型数据库、NoSQL数据库、数据仓库、数据湖等，并分析其在工业场景下的适用性。介绍大数据存储技术，如Hadoop、Spark等，以及如何构建可扩展、高可用的数据存储平台。 数据处理与分析层： 详细介绍数据处理流程，包括ETL（Extract, Transform, Load）操作、数据预处理技术。重点阐述数据分析方法，如描述性分析、诊断性分析、预测性分析和规范性分析，并介绍机器学习、深度学习等高级分析技术在工业中的应用。 数据应用与展示层： 讨论如何将数据分析结果集成到现有的业务流程中，例如通过仪表盘、预警系统、自动化决策系统等。强调人机协作的重要性，以及如何设计用户友好的界面，方便操作人员和管理人员理解和使用数据。 第二部分：数据驱动的智能制造应用 本部分将聚焦于如何利用数据驱动，在智能制造的各个关键环节实现智能化升级。 第四章：预测性维护与设备健康管理 传统维护模式的局限性： 分析基于时间表和事后维修的传统设备维护方式的缺点，如停机时间长、维护成本高、故障漏报或误报等。 预测性维护的原理与模型： 深入阐述预测性维护的核心思想，即通过对设备运行数据进行实时监测和分析，预测潜在的故障，并提前进行维护。介绍常用的预测性维护模型，如基于统计的方法（如指数平滑、ARIMA）、基于机器学习的方法（如支持向量机、随机森林、神经网络）、基于深度学习的方法（如LSTM、CNN）。 关键指标与数据维度： 识别与设备健康相关的关键指标，如振动、温度、压力、电流、功率、转速等。分析不同传感器采集数据的时序特性和相互关系，并探讨如何融合多源异构数据以提高预测精度。 实施案例与效益分析： 通过实际案例，展示预测性维护如何降低停机时间、延长设备寿命、优化备件管理、减少维护成本，并提升整体生产效率。 第五章：智能质量控制与过程优化 从被动检测到主动预防： 探讨如何从传统的“检测型”质量控制模式，转向“预防型”和“预测型”的智能质量控制。 利用传感器数据进行实时监控： 分析如何在生产过程中布设传感器，实时采集关键参数，如尺寸、表面粗糙度、材料成分、温度、湿度等。 SPC与AI在质量控制中的融合： 介绍统计过程控制（SPC）在识别过程变异中的作用，并将其与机器学习算法相结合，实现对产品质量的实时预测和异常检测。例如，利用分类算法识别不合格品，利用回归算法预测关键质量参数。 过程优化与参数调优： 探讨如何利用历史数据和实时数据，分析影响产品质量的关键工艺参数。通过优化算法（如实验设计、遗传算法、强化学习），自动调整工艺参数，以最小化缺陷率，提高产品一致性。 根因分析与追溯： 介绍如何利用数据分析技术，快速定位导致质量问题的根本原因，并建立产品质量的可追溯体系，以便在发生问题时能够迅速响应和解决。 第六章：生产调度与排产的智能化 传统排产的挑战： 分析手工排产、基于简单规则排产的局限性，如效率低下、资源利用不充分、难以应对突发情况等。 数据驱动的排产模型： 介绍如何利用生产订单、设备能力、物料库存、人员可用性、交货期等数据，构建智能排产模型。分析不同的排产算法，如遗传算法、粒子群优化、约束规划等。 实时调度与动态调整： 强调在智能制造中，生产调度并非一成不变，而是需要根据实时生产情况进行动态调整。介绍如何利用实时数据，对生产计划进行即时更新和优化，以应对设备故障、物料短缺、紧急订单等情况。 提高资源利用率与缩短交货期： 展示数据驱动的智能排产如何显著提高设备、人员和物料的利用率，有效缩短生产周期，降低在制品库存，并最终缩短产品交付周期，提升客户满意度。 第七章：供应链协同与优化 从“孤岛”到“生态”： 阐述智能制造不仅仅局限于企业内部，更需要与上下游供应链形成紧密的协同。 实时需求预测与库存管理： 利用历史销售数据、市场趋势、促销活动等数据，进行更精准的需求预测。结合实时库存信息，实现动态的库存水平调整，避免缺货和积压。 协同计划、预测与补货（CPFR）： 介绍CPFR模式，以及如何通过数据共享和协同分析，优化整个供应链的计划、预测和补货流程。 物流优化与路径规划： 利用GPS、传感器、实时交通信息等数据，优化物流配送路线，降低运输成本，提高配送效率。 供应商绩效评估与风险管理： 通过数据分析，对供应商的交货准时率、产品质量、价格稳定性等进行评估，并建立供应商风险预警机制。 第三部分：实施智能制造的数据战略 本部分将指导读者如何制定和执行有效的数据战略，以成功推进智能制造转型。 第八章：智能制造的数据战略规划 明确业务目标与数据需求： 强调数据战略必须与企业的整体业务目标紧密结合。指导读者如何识别哪些业务问题可以通过数据驱动来解决，并从中提炼出具体的数据需求。 数据治理与合规性： 阐述数据治理的重要性，包括数据标准、数据生命周期管理、数据安全与隐私保护。介绍相关法规和标准，并强调数据合规性的必要性。 技术选型与平台构建： 分析当前主流的智能制造相关技术，如物联网平台、大数据分析平台、人工智能开发平台等。提供技术选型的指导原则，以及如何构建一个开放、可扩展、易于集成的技术平台。 人才培养与组织变革： 强调数据驱动的智能制造转型需要具备相应的数据素养和专业技能的团队。探讨人才培养的途径，如内部培训、外部引进、与高校合作等。同时，分析组织变革的必要性，如何打破部门壁垒，建立跨职能协作的文化。 第九章：数据分析团队的建设与能力提升 构建多学科团队： 介绍一个典型的数据分析团队应该包含的角色，如数据工程师、数据科学家、业务分析师、领域专家等。 关键技能培养： 明确数据分析团队所需的关键技能，包括数据采集与处理、统计学、机器学习、数据可视化、业务理解能力、沟通能力等。 知识管理与经验传承： 强调建立有效的知识管理体系，将项目经验、分析方法、模型成果进行沉淀和分享，促进团队能力的持续提升。 敏捷开发与迭代优化： 提倡采用敏捷开发方法，快速构建数据分析模型，并根据反馈进行迭代优化，以更高效地响应业务需求。 第十章：数据驱动的创新与持续改进 数据驱动的创新文化： 鼓励企业建立鼓励数据驱动创新的文化，让员工勇于尝试新的数据应用方法，发现新的业务机会。 持续监测与绩效评估： 强调对数据应用的效果进行持续监测和评估，通过关键绩效指标（KPIs）来衡量数据驱动的成效，并及时调整策略。 利用数据发现新的商业模式： 探讨如何通过对海量数据的深入分析，发现潜在的新的商业模式和服务，例如提供个性化定制服务、数据增值服务等。 迈向更高级别的智能制造： 展望未来，数据驱动的智能制造将朝着自主决策、自学习、自适应的方向发展，形成更加灵活、高效、可持续的智能制造生态系统。 本书特色： 系统性强： 本书从数据基础到具体应用，再到战略规划，构建了一个完整的理论和实践框架。 实践导向： 结合大量实际案例，深入剖析数据在不同制造环节中的应用，为读者提供可操作的指导。 前瞻性： 紧跟智能制造发展趋势，介绍最新的技术和理念。 易于理解： 语言通俗易懂，即使是非技术背景的读者也能从中受益。 目标读者： 制造业企业的管理者、工程师、技术人员、数据分析师、IT从业人员，以及对智能制造感兴趣的学者和学生。 通过阅读《数据驱动的智能制造》，您将能够： 深刻理解数据在现代制造业中的核心价值。 掌握构建和实施数据驱动的智能制造体系的关键技术和方法。 学会如何利用数据优化生产流程，提升产品质量，降低运营成本。 为企业的数字化转型和智能化升级奠定坚实的基础。 在这个数据洪流奔涌的时代，唯有拥抱数据，才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。本书将是您迈向智能制造的理想导航仪。

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初次接触这本书时，我最感兴趣的是其中关于“误报率控制”的章节。我目前的工作环境对误报非常敏感，任何一次不必要的告警都会消耗大量人力资源去排查。我期待这本书能提供一套系统性的、可量化的方法论来优化现有规则集。但阅读过程中，我发现这部分内容处理得较为保守和理论化。作者提出了“基于贝叶斯推理的事件关联分析框架”，听起来很高级，但实际应用到具体IDS日志中的步骤却模糊不清。例如，书中给出的关联度计算公式，其依赖的先验概率如何获取、如何根据业务环境动态调整权重，这些关键的工程实践细节都被省略了。我尝试着将书中的理论模型套用到我们现有的日志分析流程中，结果发现缺乏具体的API接口调用示例或者中间件的集成说明，导致理论与实践之间存在一道巨大的鸿沟。更让我感到遗憾的是，对于一些现代防御体系中常用的SIEM平台（如Splunk或Elastic Stack）与IDS的集成优化策略，书中几乎没有提及。一本面向实战的网络安全书籍，如果不能紧密结合当前主流的日志管理和安全运营平台，其参考价值无疑会大打折扣。

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当我读到关于“沙箱逃逸检测”的那一章时，我本以为会看到一些针对现代恶意软件沙箱环境的流量特征分析，比如检查虚拟化环境留下的痕迹或特定API调用的异常行为。然而，这一章的内容让我大失所望。它仅仅是简单地回顾了早期的沙箱技术和一些基础的进程监控方法，完全没有触及当前主流的恶意样本是如何绕过基于流量分析的检测机制的。更关键的是，书中似乎没有意识到“入侵检测”本身也需要应对加密流量的挑战。在如今HTTPS和TLS 1.3普及的时代，很多攻击流量都被封装在加密通道中，传统的基于签名的检测几乎失效。这本书对TLS解密、会话重放攻击的流量分析、以及如何利用证书指纹识别恶意C2通信等前沿议题完全回避了，仿佛这些技术难题并不存在。对于一本声称涵盖“网络入侵检测”的书籍来说，忽略加密流量这一核心挑战，无疑是一次重大的失误。这本书在基础知识上做得不错，但在跟进当前安全威胁演进方面，显得力不从生。

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我对这本书的整体结构和叙事风格感到有些困惑。它似乎试图覆盖安全领域的每一个角落，从最基础的端口扫描识别到复杂的APT攻击链分析都有涉猎。然而，这种广度牺牲了深度。在介绍“缓冲区溢出检测”时，作者花了大量篇幅描述内存布局和汇编代码，这部分内容与普通网络入侵检测工程师的日常工作关联性不高，更像是为底层安全研究员准备的材料。相比之下，对于目前网络攻击中最为常见的“横向移动”检测技术，例如Kerberos票据窃取或Pass-the-Hash攻击的流量特征分析，书中仅仅是一带而过，仅仅用了一小节的篇幅提到了域内活动检测的挑战，却没有给出任何实用的检测签名或流量指纹。这种内容分配让我觉得作者的侧重点明显偏离了主流的网络防御需求。如果能将篇幅集中在如何有效识别和阻断当前最活跃的威胁载荷，比如加密隧道中的恶意通信识别，而不是花费大量篇幅去重述已知的经典漏洞原理，这本书的实用价值会高出不止一个量级。

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这本《网络入侵检测》的封面设计得非常专业，深蓝色的背景配上闪烁的代码流，立刻给人一种技术深度很强的感觉。我本来是抱着学习如何搭建和配置主流IDS/IPS系统的实用目的去翻阅的，希望能找到一些关于Snort规则编写的进阶技巧，或者Suricata的高级特征匹配方法。然而，我发现书中花了大量的篇幅去探讨网络协议栈的底层原理，从TCP/IP三次握手、四次挥手到更复杂的路由协议如OSPF和BGP的工作机制，都进行了详尽的数学模型和状态机分析。坦白说，虽然这些知识对于理解网络安全是基础，但作为一本定位“入侵检测”的书籍，我期望看到更多关于异常检测算法的实现细节，比如如何利用机器学习模型（如SVM或深度学习）来区分合法流量和恶意载荷的实例讲解，而不是仅仅停留在理论推导上。书中对流量采集的硬件要求和操作系统内核参数调优部分也显得有些泛泛而谈，缺乏实际操作的截图或脚本示例，这使得对于一线运维人员来说，这本书的实操价值打了折扣。它更像是一本优秀的计算机网络原理教材，而非一本专注于网络安全防御工具实战指南。我希望作者能在后续版本中，增加一些针对新兴攻击手段，比如DNS隧道或WebShell隐写术的特定检测规则和分析案例，这样会更有针对性。

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这本书的语言风格偏向于学术论述，行文严谨，逻辑缜密，但缺乏必要的工程学思维的指导。例如，在讲解如何构建高性能的规则引擎时，作者主要探讨了有限状态自动机（FSM）在模式匹配中的效率优化，引入了大量关于时间复杂度和空间复杂度的数学证明。虽然这些证明在理论上是严谨的，但对于希望快速部署一套能够处理万兆流量的检测系统的工程师来说，这些内容显得过于晦涩和不接地气。我更希望能看到一些关于硬件加速（如DPDK或XDP）在IDS数据包处理中的应用案例，或者至少是关于如何选择合适的数据结构来优化内核态或用户态的数据拷贝操作的实用建议。书中对于“如何应对数据包丢失和乱序”等实际部署中常遇到的问题，处理得非常草率，只是简单地提到了TCP重组的复杂性，并没有给出任何实用的解决方案或配置建议。总而言之，这本书更适合在象牙塔内进行理论研究，而非在数据中心一线进行快速部署和优化。

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