具体描述
《工业大数据驱动的智能制造运营管理》 本书深入探讨了工业大数据在现代制造企业运营管理中的革命性作用，重点聚焦于如何利用大数据技术赋能企业实现智能化转型和精益化生产。全书围绕“数据驱动决策、智能优化运营”的核心理念展开，旨在为读者提供一套系统、前沿且极具实践价值的工业大数据应用框架。 第一部分：工业大数据基础与核心技术 本部分首先为读者构建了扎实的工业大数据知识体系。我们将从工业大数据的概念、特征、来源及其在制造业中的独特价值入手，深入解析工业物联网（IIoT）如何成为大数据采集的基石，以及传感器技术、边缘计算等关键支撑技术。随后，我们将详细介绍数据采集、存储、清洗、预处理等数据生命周期的关键环节，并着重讲解在工业场景下常用的数据分析技术，包括描述性统计、诊断性分析、预测性分析和规范性分析。同时，我们也会对机器学习、深度学习等在工业数据分析中的应用进行深入阐述，如故障预测、质量控制、能耗优化等。此外，本部分还将涵盖数据可视化技术，演示如何将复杂的数据转化为直观易懂的洞察，从而支持管理层的决策。 第二部分：基于工业大数据的智能制造运营管理 本部分是本书的重中之重，将大数据技术与制造运营管理紧密结合。我们将从生产过程优化入手，详细介绍如何利用大数据分析实时监控生产线状态，预测设备故障，实现预测性维护，最大限度地减少非计划停机时间，提高设备整体效能（OEE）。接着，我们将深入探讨质量管理在数据驱动下的升级，如何通过大数据分析识别影响产品质量的关键因素，实现智能质量检测和过程质量控制，降低废品率，提升产品合格率。 在供应链管理方面，本书将展示如何利用大数据预测市场需求，优化库存水平，提升供应链的响应速度和柔性。我们将讨论如何通过数据分析实现供应商的绩效评估和风险管理，构建更具韧性的供应链。 此外，本书还将聚焦于能源管理和安全生产。通过对生产过程中的能耗数据进行精细化分析，企业可以找出节能潜力，优化能源使用策略，降低生产成本，并积极响应绿色制造的号召。在安全生产领域，大数据可以帮助识别潜在的安全隐患，预警高风险作业，并通过对事故数据的分析，制定更有效的安全管理措施。 第三部分：智能制造运营管理系统的构建与实践 本部分将引导读者了解如何构建和部署一个有效的工业大数据应用系统。我们将讨论企业在推进工业大数据战略时可能遇到的挑战，例如数据孤岛、数据安全、人才短缺等，并提出相应的解决方案。本书还将介绍主流的工业大数据平台和软件工具，帮助企业选择适合自身需求的解决方案。 我们还将分享一些成功的工业大数据应用案例，涵盖不同行业和规模的制造企业，通过这些案例，读者可以更直观地了解大数据技术如何带来切实的业务价值。最后，本书将展望工业大数据在智能制造领域未来的发展趋势，例如与人工智能、区块链等新兴技术的融合，以及对企业运营模式的进一步重塑。 《工业大数据驱动的智能制造运营管理》不仅是一本理论书籍，更是一本实践指南。通过阅读本书，您将能够深刻理解工业大数据如何为制造业带来颠覆性的变革，并掌握将这些先进技术应用于自身企业运营管理的具体方法，从而在激烈的市场竞争中获得持续的竞争优势。无论您是企业管理者、技术专家还是相关领域的学生，本书都将为您提供宝贵的知识和启示，助您迈向智能制造的新时代。
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