具体描述
《工程造价管理基础理论与相关法规》在编写内容和体例安排方面有以下主要特点和优势：每门课程之前附有科目复习指引，点明2006版教材的变化经，剖析历年考试特点，预测试题变化趋势。每章知识体系部分使用图、表形式进行总结整合——紧扣新教材、新大纲，强调和知识点之间的关联性，形成知识点构成的网络体系，可读可视性强使读者掌握该章的总体架构，帮助其对知识内容融会贯通。
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解题思路——传授解题思路与方法，使应试学员知其然亦知其所以然；
解题技巧——介绍应试过程中的一些特殊技巧，帮助应试学员节省宝贵的考试时间。
每章习题精选部分本着点面结合、内容全面、合理编排的原则，精挑细选总计千余道覆盖教材全部知识点的题目，难易程度与真题相当，适于练兵。
智能制造中的物联网应用与数据分析 书籍简介 本书深入探讨了物联网（IoT）技术在现代智能制造体系中的集成应用，并着重阐述了如何利用先进的数据分析方法从海量的工业物联网数据中提取有价值的洞察，以优化生产流程、提升设备效率并实现预测性维护。全书内容紧密围绕“数据驱动的智能决策”这一核心主题展开，旨在为工程技术人员、IT架构师以及企业管理者提供一套全面的理论框架和实用的技术指南。 第一部分：智能制造与工业物联网基础 本部分首先界定了智能制造的内涵与发展趋势，将其置于全球产业变革的宏观背景下进行分析。随后，本书详细介绍了工业物联网（IIoT）的架构模型，从底层的传感器和执行器，到边缘计算层（Edge Computing），再到云平台（Cloud Platform）的整体部署逻辑。 传感器技术与数据采集： 详细解析了各类工业级传感器（如温度、振动、电流、视觉传感器）的工作原理、选型标准及在不同制造场景下的最佳部署实践。重点讨论了如何确保数据采集的实时性、准确性和鲁棒性。 网络通信协议栈： 全面对比分析了适用于工业环境的无线和有线通信协议，包括LoRaWAN、NB-IoT、5G蜂窝网络在工厂内部署的优劣势，以及传统工业以太网（如EtherNet/IP, PROFINET）与新兴协议的兼容性策略。特别关注了低延迟、高可靠性在关键控制应用中的要求。 边缘计算的必要性与架构： 阐述了为何必须在靠近数据源的地方进行初步处理。本书提供了边缘计算节点的硬件选型指南，并着重介绍了实时数据预处理、本地数据聚合以及故障快速响应机制在边缘侧的实现技术，包括容器化部署和轻量级机器学习模型的移植。 第二部分：工业数据管理与安全体系 本部分聚焦于如何高效、安全地管理海量的工业时间序列数据，并构建符合行业标准的整体安全防护体系。 海量工业数据的存储与集成： 探讨了针对时序数据特点的数据库选型，包括传统关系型数据库的扩展应用和专业时序数据库（如InfluxDB, TimescaleDB）的设计哲学。讲解了数据湖（Data Lake）和数据仓库（Data Warehouse）在工业数据治理中的角色划分。 数据标准化与互操作性： 强调了数据语义化的重要性。本书系统梳理了 OPC UA（开放平台通信统一架构）在实现跨供应商、跨系统数据模型互操作性方面的关键作用，并提供了实际的建模案例。 工业网络与信息安全： 鉴于工业控制系统的敏感性，本章对OT（运营技术）安全进行了深度剖析。内容覆盖了从物理安全到网络隔离（如使用DMZ架构）、身份验证与访问控制（IAM），以及如何应用零信任模型来保护工业控制网络，确保数据的完整性和可用性。 第三部分：高级数据分析与智能应用 这是本书的核心技术篇章，旨在将收集到的原始数据转化为生产力。本部分详细介绍了适用于预测性维护、质量控制和能耗优化的高级分析模型。 描述性与诊断性分析： 介绍如何使用统计过程控制（SPC）图表、关键绩效指标（KPI）仪表板来实时监控生产线的健康状态，并利用异常检测算法（如基于阈值、统计模型或简单的聚类分析）快速定位生产偏差的原因。 预测性维护（PdM）模型构建： 本章详细讲解了基于传感器数据的设备健康指数（RUL - Remaining Useful Life）预测流程。内容包括特征工程（如时域、频域特征提取）、监督学习模型（如随机森林、梯度提升机）在故障分类与回归中的应用，以及模型在生产环境中的迭代与再训练策略。 深度学习在图像和信号处理中的应用： 针对需要更高维度分析的场景（如产品缺陷检测、复杂振动分析），本书引入了卷积神经网络（CNN）用于机器视觉质量检测，以及循环神经网络（RNN/LSTM）用于分析序列依赖性强的信号数据。 数字孪生（Digital Twin）的构建逻辑： 阐述了数字孪生如何结合实时数据和物理模型，实现对复杂生产系统的仿真、优化和前瞻性分析。涵盖了从几何建模、物理属性映射到动态行为模拟的各个技术环节。 第四部分：实施与效益评估 本部分关注项目落地与价值实现。 IIoT项目实施路线图： 提供了一个分阶段、模块化的 IIoT 部署框架，从试点项目（PoC）的选择到大规模推广的风险管理。 投资回报率（ROI）分析： 教授如何量化 IIoT 投资带来的经济效益，包括设备停机时间减少、维护成本节约、能源效率提升和产品合格率提高等方面的具体核算方法。 本书结构严谨，理论与实践并重，不仅提供了技术蓝图，更注重在实际工业背景下的落地可行性，是推动企业数字化转型的关键参考书。
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