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出版者:South-Western, Division of Thomson Learning

作者:Lynne Pepall

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:2004-9-30

价格:USD 172.44

装帧:CD-ROM

isbn号码:9780324271249

丛书系列:

图书标签:

• Excel
• 数据分析
• 工业应用
• 数据处理
• 电子表格
• 办公软件
• 效率提升
• 商业分析
• 自动化
• 技能提升

深入解析工业数据治理与流程优化的前沿实践 书名： 工业智能与数据驱动型组织转型 作者： 行业资深顾问团队 出版社： 领先技术出版集团 --- 内容概述 本书籍旨在为身处快速变革中的工业实体——从重型制造、流程工业到高科技供应链——提供一套全面、可操作的框架，用以驾驭工业物联网（IIoT）、大数据分析以及人工智能（AI）在实际生产和运营环境中的深度融合。我们摒弃了过于基础的软件操作指南，专注于战略层面、架构设计与文化重塑，探讨如何将数据从被动的记录载体转化为主动的决策引擎和创新的驱动力。 《工业智能与数据驱动型组织转型》 并非一本关于特定工具的使用手册，而是关于如何构建一个能够自我学习、持续改进的工业生态系统的蓝图。本书的核心观点在于：在工业4.0时代，真正的竞争优势不再仅仅来自于更快的机器，而是来自于对机器产生的数据的理解深度和应用速度。 全书分为五个紧密相连的部分，共计二十二章，涵盖了从战略规划到落地实施的全过程。 --- 第一部分：工业数据的战略基石与治理框架 (Strategic Foundations and Governance Framework) 本部分首先界定了工业智能的战略价值，并提出了一个针对复杂工业环境的数据治理模型。我们深入探讨了传统ERP/MES系统在应对实时、海量、异构工业数据时的局限性，并阐述了构建一个健壮的数据基础架构的必要性。 第一章：从自动化到自主化：工业智能的战略定位 区别于单纯的自动化控制系统，工业智能（IIoT/AI赋能）如何驱动价值链的颠覆性创新。 ROI分析：量化数据资产的潜在回报，识别高价值的用例池。 高层共识的建立：如何将数据驱动转型提升到董事会层面。 第二章：工业数据治理的复杂性与蓝图设计 数据主权与合规性： 针对跨国运营和受监管行业的特定要求（如安全、隐私、知识产权保护）。 数据质量管理（DQM）在实时环境中的挑战： 传感器漂移、时间序列数据的一致性与同步性处理。 建立数据所有权、标准和生命周期管理的组织架构，重点讨论“数据管家”（Data Stewards）的角色定义。 第三章：异构系统的数据集成架构 解析传统OT（操作技术）与IT（信息技术）的深度融合挑战。 探索现代数据湖（Data Lakes）、数据仓库（Data Warehouses）与数据中台（Data Mesh）在工业场景中的适用性对比。 边缘计算（Edge Computing）在数据预处理、低延迟决策中的架构选型。 --- 第二部分：高级分析与预测性维护的落地实施 (Advanced Analytics and Predictive Maintenance Implementation) 本部分聚焦于如何将收集到的原始数据转化为可预测的洞察力，重点剖析了在实际生产线上实施高级分析模型的流程、方法论和技术选型。 第四章：时间序列数据的清洗、建模与特征工程 处理工业设备日志、振动、温度等高频时间序列数据的独特技术，如傅里叶变换、小波分析在故障诊断中的应用。 自动特征提取（Automated Feature Engineering）在加速模型迭代中的作用。 第五章：构建可靠的预测性维护（PdM）系统 从基于规则的报警到基于机器学习的剩余使用寿命（RUL）预测模型的构建流程。 模型验证与漂移检测： 如何确保模型在生产环境的长期准确性和鲁棒性，以及应对设备老化和工艺变更的影响。 传感器冗余与故障诊断的集成。 第六章：工艺优化与数字孪生（Digital Twin）的应用深化 数字孪生在模拟、测试和优化复杂物理过程中的作用，超越简单的三维可视化。 如何利用孪生模型进行“假设分析”（What-If Scenarios）来调整生产排程和参数设定。 实时反馈回路：将孪生模型的优化建议直接注入控制系统。 --- 第三部分：运营技术（OT）环境下的安全与可靠性 (Security and Reliability in the OT Environment) 工业环境中数据安全与系统可靠性是转型的生命线。本部分深入探讨了OT/ICS（工业控制系统）安全框架的建立，并讨论了如何在新数据管道中保持系统的零停机要求。 第七章：工业网络安全纵深防御体系 ICS/SCADA网络的独特脆弱性分析，区别于传统IT安全。 零信任模型（Zero Trust）在生产现场的定制化实施策略。 安全事件响应与快速恢复机制（Contingency Planning）。 第八章：数据管道的弹性和高可用性设计 在不影响生产的情况下，实施数据采集和传输协议的升级与维护。 构建数据管道的冗余与故障转移机制，确保数据流动的连续性。 事件驱动架构（Event-Driven Architecture）在提高系统响应速度中的应用。 --- 第四部分：组织赋能与数据文化重塑 (Organizational Empowerment and Data Culture Transformation) 技术部署只是成功的一半。本部分着重于管理学和人力资源视角，探讨如何培养一支能够有效利用复杂数据洞察的跨职能团队。 第九章：培养数据素养（Data Literacy） 针对一线工程师、操作员和管理层的差异化数据技能培养计划。 如何将复杂的分析结果“翻译”成可立即执行的行动指南，提高终端用户的采纳率。 第十章：跨职能团队协作模型的构建 打破数据科学家、IT工程师和领域专家之间的壁垒。 建立敏捷（Agile）方法论在工业项目中的应用，实现快速迭代和价值交付。 第十一章：变更管理与员工接纳度 应对新技术引入时操作人员的抵触情绪和技能焦虑。 通过透明沟通和早期参与，确保转型项目获得广泛支持。 --- 第五部分：面向未来的工业生态系统 (The Future Industrial Ecosystem) 最后一部分展望了更高级的应用场景，如供应链的智能化协同、可持续性目标的数据支持，以及新兴技术的集成。 第十二章：供应链的端到端可视化与优化 利用外部数据源（如天气、宏观经济指标）增强内部预测模型的准确性。 构建供应商绩效的实时仪表板与风险预警系统。 第十三章：可持续发展与能效优化 通过传感器数据和AI分析，精确识别能源浪费点，并制定碳足迹的量化追踪方案。 基于能源消耗模式的实时生产负荷平衡策略。 第十四章：人机协作的进化（Cobots与增强现实/虚拟现实的集成） 利用实时数据流赋能AR/VR工具，提升现场维修和培训的效率与准确性。 面向下一代工业劳动力的技能栈重塑。 --- 结语 本书提供的是一套高级的、注重集成与治理的思维导图，旨在帮助工业领导者和技术架构师超越对单一软件功能的关注，转而关注如何系统性地建立一个能够从数据中持续提取价值的智能型组织。成功并非依赖于采纳最新的算法，而是取决于对数据基础设施的坚实投入、严格的治理流程，以及组织内自上而下的文化变革。 目标读者： 工业企业CIO/CTO、运营总监、数据架构师、高级工艺工程师以及正在进行数字化转型的企业高管。

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在我看来，《Excel Simplified for Industrial Organizations》这个书名本身就暗示了其核心价值——将Excel这个强大的工具在工业领域变得触手可及，并且易于掌握。我平时在工厂里，接触到的Excel应用往往停留在比较初级的层面，比如简单的表格制作和数据录入。我希望这本书能够帮助我打破这个瓶颈，让我能够更好地利用Excel来提升工作效率和解决实际问题。我最希望看到书中能够包含一些关于Excel在质量管理和生产效率提升方面的具体应用方法。例如，如何利用Excel来分析产品的不合格率，找出产生质量问题的根本原因，以及如何通过Excel来监测和优化生产线的各项关键绩效指标。我特别感兴趣的是书中能否讲解一些关于Excel在成本控制和供应链管理方面的应用，比如如何用Excel来核算生产成本，如何跟踪原材料的消耗，以及如何优化库存管理。如果书中能够提供一些实际操作的步骤和技巧，并且配以图文并茂的说明，那将非常有帮助。总而言之，我期望这本书能够让我真正掌握Excel在工业环境下的实用技能，从而更好地为工厂的运营贡献力量。

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我之所以对《Excel Simplified for Industrial Organizations》这本书感到好奇，是因为我对Excel在工业生产中的应用一直抱有浓厚的兴趣，但同时也觉得很多现有的资料要么过于基础，要么就过于理论化，难以直接应用到实际工作中。我希望这本书能够提供一套系统性的方法论，帮助我理解Excel是如何能够有效地解决工业企业在数据管理、流程优化和决策支持方面所面临的挑战。我期待书中能够详细阐述Excel在工业数据分析中的各个步骤，从数据的采集、清洗、转换，到最终的建模、可视化和报告生成。我特别希望能够学习到一些高级的数据分析技巧，比如如何利用Excel进行预测分析，如何构建复杂的统计模型，以及如何通过Excel来实现多维度的数据钻取和对比。另外，如果书中能够提供一些关于Excel在工业物联网（IIoT）数据处理方面的应用案例，那就更好了，因为我们工厂也在逐步引入物联网技术，如何处理和分析这些海量数据对我来说是一个重要的课题。总而言之，我希望这本书能引领我进入Excel在工业领域的更深层次应用。

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拿到《Excel Simplified for Industrial Organizations》这本书，我最希望看到的是其内容能够贴合工业企业的实际需求。我之前也看过一些Excel的书籍，但很多内容都偏向于通用办公场景，对于工业生产中的数据特点和应用需求，似乎鲜有提及。我希望这本书能够深入工业生产的各个环节，比如原材料的采购、生产计划的制定、生产过程的监控、质量检验的记录，以及最终产品的出库等，并提供相应的Excel解决方案。我想知道如何用Excel来优化生产排程，如何分析生产过程中的瓶颈，如何追踪原材料的使用情况，以及如何进行设备维护数据的管理。我特别期待书中能讲解一些关于Excel在工业自动化和物联网数据处理方面的应用，例如，如何将传感器收集到的数据导入Excel进行分析，或者如何通过Excel来与PLC等设备进行简单的数据交互。如果书中能包含一些基于Excel的成本核算和效益分析的案例，那就更好了，这对于我理解和提升企业的运营效率非常有帮助。总而言之，我希望这本书能成为一本真正为工业企业量身定制的Excel实战宝典。

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这本书的名字就叫《Excel Simplified for Industrial Organizations》，光听这个名字，我就觉得它应该能帮我解决不少实际工作中的难题。我平时在工厂里负责一些数据的整理和分析，有时候Excel的各种功能用起来总是磕磕绊绊，特别是涉及到一些复杂的数据处理和报表生成时，更是头疼。我一直希望有一本书能深入浅出地讲解Excel在工业环境下的应用，而不是那种泛泛而谈的通用教程。我希望这本书能教我如何更有效地利用Excel来管理生产数据、优化工艺流程、甚至是进行成本控制。想象一下，如果我能用Excel做出更直观的图表来展示生产效率的变化，或者通过一些公式来预测设备故障的概率，那对我的工作效率提升将是巨大的。我特别期待书中能够包含一些实际的案例，比如如何用Excel来管理库存，如何进行质量控制的数据分析，或者如何设计一套生产线的效率监测系统。如果这本书能够提供一些实用的模板和宏的编写技巧，那就更棒了，这样我就可以快速套用到自己的工作中，省去很多摸索的时间。总的来说，我抱有很高的期望，希望这本书能真正成为我工作中的得力助手。

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对于《Excel Simplified for Industrial Organizations》这本书，我最大的期待是它能够真正“简化”Excel的使用，尤其是在工业领域的背景下。我所在的行业，虽然涉及大量数据，但很多基础Excel技能的掌握程度参差不齐，而且很多时候我们需要解决的是具体业务问题，而不是纯粹的技术难题。我希望这本书能够提供一种更加直观、易于理解的学习路径，避免那些晦涩难懂的术语和过于学术化的讲解。我希望它能从实际出发，例如，如何在生产线上收集数据，这些数据在Excel中应该如何组织，又如何通过Excel进行初步的清洗和验证。我特别感兴趣的是书中能否讲解一些关于数据可视化的高级技巧，如何在有限的维度下，用最清晰的图表向管理者展示关键信息。另外，关于Excel在自动化方面的应用，比如如何利用Power Query进行数据抽取和转换，或者如何使用Power Pivot进行更复杂的数据建模，如果书中能有详细的介绍，那绝对是锦上添花了。总而言之，我需要的是一本能够快速上手、解决实际问题、并且能够帮助我在工业环境中提升数据分析能力的Excel指南。

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