Architecture Solutions for E-Learning Systems pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Pahl, Claus (EDT)

出品人:

页数:385

译者:

出版时间:

价格:180

装帧:

isbn号码:9781599046334

丛书系列:

图书标签:

• E-Learning
• Architecture
• Educational Technology
• System Design
• Online Learning
• Learning Management Systems
• Web Architecture
• Software Architecture
• Digital Education
• Instructional Design

智能制造中的数据驱动决策：从传感器到企业级应用 本书简介 在当今快速发展的工业4.0时代，制造业正经历着前所未有的数字化转型。智能制造不再是遥不可及的未来愿景，而是正在发生的现实，其核心驱动力正是数据的采集、分析与应用。本书《智能制造中的数据驱动决策：从传感器到企业级应用》旨在为工程师、数据科学家、系统架构师以及企业管理者提供一个全面、深入的路线图，阐述如何构建一个高效、可靠且具有前瞻性的数据驱动型制造生态系统。 本书内容横跨物联网（IoT）底层硬件、边缘计算的实时处理能力、云计算的弹性扩展，直到最终在生产计划、质量控制和预测性维护中的高级分析应用。我们专注于“数据驱动”这一核心理念，探讨的不仅仅是技术堆栈的搭建，更重要的是如何将原始数据转化为可执行的商业洞察和自动化决策。 --- 第一部分：智能制造的数据基础与基础设施 (The Foundation: Data Acquisition and Infrastructure) 本部分将重点奠定智能制造数据系统的技术基石，强调数据采集的可靠性、实时性与安全性。 第一章：工业物联网（IIoT）的架构与协议 深入剖析现代工厂车间的数据源——从数控机床、PLC（可编程逻辑控制器）到各种传感器和执行器。我们将详细介绍OPC UA、MQTT、Modbus TCP等工业通信协议的适用场景、优势与局限性。讨论如何实现异构设备的数据互操作性，建立一个统一的数据接入层，这是实现端到端数据流动的先决条件。内容涵盖数据标签化、时间戳同步的关键技术挑战及其解决方案。 第二章：边缘计算：实时处理与数据预处理 随着数据量的爆炸式增长，将所有原始数据上传至云端变得不切实际且延迟过高。本章聚焦于边缘计算在智能制造中的战略地位。探讨边缘网关的设计原则，如何利用微服务架构在靠近数据源的位置执行数据清洗、聚合、异常检测和初步模型推理。重点分析时间敏感型应用（如闭环控制和安全互锁）对边缘计算能力的需求，并介绍用于边缘部署的轻量级操作系统和容器化技术。 第三章：云平台与数据湖的构建 讨论大型制造数据的存储与管理策略。详细对比面向批处理的Hadoop生态系统、面向流处理的Kafka/Spark Streaming，以及专为时间序列数据优化的数据库（如InfluxDB）。构建一个可扩展的工业数据湖，确保数据生命周期的管理，包括数据的清洗、标注、版本控制和长期归档，为后续的高级分析提供高质量的数据基础。 --- 第二部分：数据处理、建模与高级分析 (Modeling and Advanced Analytics) 本部分将深入技术核心，探讨如何从结构化和非结构化的海量数据中提取有价值的模式和预测能力。 第四章：时间序列分析与过程监控 制造过程本质上是时间序列的集合。本章专注于时间序列数据的特殊处理技术，包括缺失值插补、趋势分解和周期性分析。介绍如何利用傅里叶变换等信号处理技术识别设备振动或电流波动中的潜在故障特征。重点讲解构建实时性能指标（KPIs）仪表板的最佳实践，确保操作人员能够即时掌握生产线的“健康”状态。 第五章：机器学习在质量控制中的应用 探讨如何从传感器数据、机器视觉图像和历史缺陷记录中训练预测模型。内容涵盖监督学习在缺陷分类中的应用，以及无监督学习在发现未知异常模式中的潜力。深入讲解如何处理严重不平衡的数据集（缺陷样本远少于正常样本），以及如何量化模型在生产环境中的误报率（False Positives）和漏报率（False Negatives）的成本效益权衡。 第六章：预测性维护（PdM）的建模与部署 预测性维护是数据驱动决策最具经济效益的应用之一。本章详述从RUL（剩余使用寿命）预测到故障分类的全流程建模。介绍基于物理模型（Physics-Informed）的混合模型，以及纯数据驱动的深度学习模型（如LSTM、Transformer）在处理长序列依赖关系上的优势。讨论模型的可解释性（XAI）在PdM中的重要性，确保维护人员理解模型推荐的依据。 --- 第三部分：决策制定与系统集成 (Decision Making and System Integration) 本部分关注如何将分析结果转化为实际的生产行动，实现从“描述性”到“规范性”决策的飞跃。 第七章：闭环优化与数字孪生 介绍数字孪生（Digital Twin）的概念，不仅仅是一个物理资产的虚拟映射，更是一个实时运行的决策支持工具。探讨如何利用孪生模型进行“What-If”场景模拟，从而优化工艺参数、调整生产排程。重点分析如何将优化算法（如强化学习或遗传算法）嵌入孪生系统，实现生产过程的实时自适应控制。 第八章：供应链与生产排程的集成 智能制造的数据决策不应局限于车间内部。本章探讨如何将生产实时数据与企业资源规划（ERP）、制造执行系统（MES）进行深度集成。讨论先进的排程算法（如约束规划、混合整数线性规划）如何利用实时的设备状态和库存数据，动态调整生产任务，最小化等待时间、最大化资源利用率。 第九章：数据治理、安全与合规性 在数据高度集成的环境中，安全性和治理至关重要。本章涵盖工业数据安全框架，包括数据加密、访问控制和网络分段策略（如ISA/IEC 62443标准）。同时，讨论工业数据的长期治理策略，确保数据的审计追踪能力、质量标准的一致性，以及满足行业特定的法规要求。 --- 总结与展望 本书最后将展望数据驱动决策的未来趋势，包括边缘AI的普及、联邦学习在跨工厂数据共享中的应用，以及量子计算对复杂优化问题的潜在影响。本书旨在提供一套实用的框架和深入的技术洞察，帮助读者成功驾驭智能制造的数据浪潮，构建下一代高效、智能的工业系统。 目标读者： 软件架构师、数据工程师、自动化与控制工程师、制造运营经理、致力于工业转型的技术决策者。

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