中国化工行业标准

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作者:中华人民共和国国家发展和改革委员会 编
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页数:0
译者:
出版时间:2008-9
价格:8.00元
装帧:
isbn号码:9781550250640
丛书系列:
图书标签:
  • 化工行业
  • 行业标准
  • 标准规范
  • 中国化工
  • 工程技术
  • 质量控制
  • 安全生产
  • 技术法规
  • 工业标准
  • 化学工程
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具体描述

《冷却水化学处理标准腐蚀试片技术条件(HG/T 3523-2008)》代替HG/T 3523-1983《冷却水化学处理标准腐蚀试片技术条件》。《冷却水化学处理标准腐蚀试片技术条件(HG/T 3523-2008)》与HG/T 3523-1983相比,主要变化如下:

——增加了试片的种类;

——将附录A的内容编人标准中。

《冷却水化学处理标准腐蚀试片技术条件(HG/T 3523-2008)》由中国石油和化学工业协会提出。

《冷却水化学处理标准腐蚀试片技术条件(HG/T 3523-2008)》由全国化学标准化技术委员会水处理剂分会(SAC/TC63/SC5)归口。

《工业大数据价值实现路径探析》 本书深入剖析了工业大数据如何在数字化浪潮中从概念走向落地,最终转化为企业切实的竞争优势。作者结合当前制造业普遍面临的挑战,如生产效率瓶颈、成本控制压力、产品质量提升需求以及日益激烈的市场竞争,系统地阐述了工业大数据在驱动企业转型升级中的核心作用。 第一部分:工业大数据的技术基石与融合 本部分详细介绍了支撑工业大数据价值实现的关键技术。从数据采集的传感器技术、物联网(IoT)平台,到数据存储的云原生技术、分布式数据库,再到数据处理的Hadoop、Spark等大数据框架,本书都进行了深入浅出的讲解。特别强调了人工智能(AI)和机器学习(ML)在数据分析、模式识别、预测性维护、质量检测等领域的强大赋能作用。此外,还探讨了边缘计算在实时数据处理和降低网络延迟方面的价值,以及数字孪生技术如何为工业大数据提供可视化和仿真分析的平台。本书并非简单罗列技术,而是着重分析这些技术如何相互融合,构建起一个强大的工业大数据基础架构,为后续的价值挖掘奠定坚实基础。 第二部分:工业大数据在制造全生命周期的应用场景 本书聚焦于工业大数据在企业运营的各个环节所能产生的实际效益。 研发设计阶段: 探讨如何利用大数据分析用户反馈、市场趋势和竞品信息,指导产品创新和设计优化,缩短研发周期,提高产品竞争力。例如,通过分析用户使用数据,找出产品痛点,进行迭代改进。 生产制造阶段: 这是工业大数据应用的核心领域。书中详细阐述了智能排产、设备预测性维护、工艺参数优化、能耗管理、质量追溯与控制等方面的实际案例。通过实时监控设备运行状态,预测潜在故障,减少非计划停机时间,提高设备利用率;通过分析生产过程中的各项数据,找出影响产品质量的关键因素,实现精准调控,降低废品率;通过优化能源消耗,实现绿色制造。 质量管理与控制: 深入分析如何利用大数据进行全面的质量监控和风险预警。从原材料入厂检验到成品出厂检验,再到用户使用过程中的反馈,构建全流程的质量数据闭环。本书提供了具体的案例,展示如何通过数据分析,识别和解决质量缺陷的根本原因,提升产品整体质量水平。 供应链与物流优化: 讲解如何利用大数据预测市场需求,优化库存管理,实现精准物流配送,降低供应链成本,提高响应速度。例如,通过分析销售数据和外部经济指标,预测未来销量,从而指导生产计划和原材料采购。 售后服务与客户关系管理: 阐述如何利用大数据分析用户使用习惯、设备故障记录,提供更精准的个性化服务,提升客户满意度和忠诚度。通过对售后服务数据的分析,可以改进产品设计,减少服务需求。 第三部分:工业大数据价值实现的关键要素与策略 本书认识到,单纯的技术堆砌无法保证大数据价值的实现。因此,本部分着重探讨了实现大数据价值所必需的组织、流程和文化层面的关键要素。 数据治理与标准化: 强调建立健全的数据管理体系,包括数据采集、存储、清洗、整合、安全等环节的标准化流程,确保数据的准确性、一致性和可用性。 组织架构与人才培养: 分析如何构建适应大数据时代的组织架构,以及培养具备数据分析、算法建模、业务理解能力的复合型人才。探讨了数据科学团队的组建模式和职责划分。 业务流程重塑与敏捷迭代: 强调大数据应用需要与业务流程深度融合,并通过敏捷迭代的方式不断优化模型和应用,使其更好地服务于业务目标。 数据安全与隐私保护: 重点讨论了在工业大数据应用过程中,如何有效保障数据安全,防范数据泄露和滥用,遵守相关法律法规。 价值评估与持续改进: 提出了一套评估大数据项目投资回报(ROI)的框架,并强调建立持续改进的机制,不断发掘新的数据价值点。 第四部分:面向未来的工业大数据发展趋势 本书的最后部分展望了工业大数据未来的发展方向。包括: AI与大数据深度融合的智能化工厂: 探讨AI在更深层次的自动化决策、自主优化中的作用。 跨行业、跨领域的工业大数据协同: 讨论不同行业之间数据共享和协同分析的潜力。 基于区块链的工业数据信任机制: 探索区块链技术在保障数据可信度和交易安全方面的应用。 绿色制造与可持续发展: 强调工业大数据在推动环境保护、节能减排方面的潜力。 本书旨在为工业界的决策者、管理者、技术人员以及对工业大数据感兴趣的研究者提供一份全面、深入、实用的指导。通过理论与实践相结合的论述,帮助读者理解工业大数据的价值所在,掌握实现价值的关键路径,最终在数字化转型的浪潮中抓住机遇,实现可持续发展。

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读后感

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我购买这本书主要是想了解一下近年来国家在精细化工领域有什么新的质量控制倾向,而这本书的反馈非常直接和有力。最让我感到惊喜的是,它似乎非常注重“过程控制”而非仅仅是“结果检验”。在描述高分子材料的聚合反应标准时,它没有仅仅停留在最终产品的拉伸强度或耐温性上,而是详细列举了反应釜的温控波动范围、搅拌速率的最小/最大限制,以及投料比例的允许误差区间。这种对细节的执着,体现了标准制定者对行业安全和一致性维护的最高要求。我特别喜欢其中穿插的一些历史沿革说明,比如某个标准是如何根据国际趋势或重大事故教训进行修改的,这使得冰冷的代码和数字瞬间有了“温度”和故事性,帮助读者理解这些规范是如何用血泪教训换来的。这本“标准集”与其说是一堆规则,不如说是一部浓缩的行业发展史和风险规避指南。

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坦白讲,这本书的阅读体验,对于我这样没有深厚化工背景的人来说,挑战性是存在的,但同时也是极具启发性的。它的行文风格偏向于严谨的学术论述与官方文件的结合体,逻辑链条非常清晰,但术语密度非常高。我花了大量时间去对照查阅一些行业特定的缩写和术语,比如那些关于“三废”处理的排放限值,每一个数字的变动背后都代表着巨大的技术投入和环保压力。然而,一旦你适应了它的节奏,你会发现其叙事结构极其巧妙,它不是简单地从A到Z铺开,而是以“风险控制点”为核心进行模块化划分,每当谈到一个关键的生产环节,都会立即链接到相关的国家或行业标准编号,形成一个相互引用的网络。这使得本书更像是一份结构精密的技术地图,引导读者在庞大的行业规范中找到关键的节点。它对于那些试图进入产业链上下游进行贸易或者投资决策的人来说,绝对是不可或缺的参考工具书,远超一般宣传材料的价值。

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这本《中国化工行业标准》真是让我大开眼界,我原本以为这会是一本枯燥的教科书,没想到它竟然以一种非常实用的方式,系统地梳理了我国化工行业从上游原料到下游产品的每一个关键环节所必须遵循的规范和要求。它不仅仅是罗列了一堆条文和数字,更像是一本行业的“操作手册”,里面详尽地解释了为什么这些标准是必要的,以及它们是如何保障产品质量和生产安全的。我特别欣赏其中关于新材料和环保标准的部分,那些内容更新得非常及时,清晰地指出了行业未来发展的方向和必须遵守的红线。比如,在描述特定催化剂的纯度要求时,它不仅给出了具体的化学指标,还配上了大量的图表来展示不同批次样品检测的流程图,这对于一线技术人员来说简直是福音,省去了大量摸索的时间。这本书的深度和广度都令人印象深刻,它让我这个旁观者都对化工行业的严谨性有了全新的认识,理解了每一项产品背后所蕴含的巨大技术壁垒和监管力度。可以说,它是理解当前中国化工产业运作逻辑的一把金钥匙。

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这本书的价值在于它的权威性和不可替代性。我对比了几个不同年份的版本,发现“中国化工行业标准”的更新迭代速度,其实也反映了我国化工技术进步的速度。特别是关于安全生产和职业健康保护的部分,每一次修订都体现了对一线工人福祉的更高关注。它不像一些行业指南那样可以有弹性解释的空间,这里的每一个字、每一个数字都具有法律效力,直接影响到企业的合规性乃至生死存亡。我注意到,书中对于一些新兴的绿色化学工艺所对应的标准制定工作,正在逐步跟进,虽然这部分内容可能还不如成熟工艺那般详尽,但其前瞻性的布局已经显现出来。总而言之,这本书是一套活态的、正在运行中的行业宪法,它构建了一个庞大而精密的质量和安全框架,是衡量中国化工产业成熟度的重要标尺,其分量远超书本的物理重量。

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这本书的排版和资料的完整性,确实达到了业内顶尖水准,但作为普通读者,我必须指出,它需要极强的目的性阅读。我尝试通读一遍,结果很快就迷失在那些冗长而精确的章节编号中了。它更像是一部工具书而非阅读材料,你需要带着明确的问题去查阅索引,然后精准定位到你需要的那个特定标准条文。例如,如果我只想知道特定溶剂的闪点检测方法,我可以迅速找到相应的附录,里面包含了详细的仪器型号要求和操作步骤,每一个步骤都标注了允许的误差范围,精确到小数点后两位。这种对精度的极致追求,是其他任何非官方出版物无法比拟的。对于想从事标准制定、审核或高校科研的学生来说,它无疑是案头必备,但对于休闲阅读者,我建议还是先从行业概论类的书籍入手,否则很容易被其庞大的信息量所淹没。

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