建设项目索赔的模型与支持技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:华中科技大

作者:蔡淑琴

出品人:

页数:153

译者:

出版时间:2008-1

价格:22.00元

装帧:

isbn号码:9787560943015

丛书系列:

图书标签:

• 建设工程
• 索赔
• 模型
• 支持技术
• 工程管理
• 风险管理
• 合同管理
• 法律
• 争议解决
• 成本控制

工业大数据分析与应用：驱动智能制造的未来 作者： [在此处填写作者姓名，例如：张强、李明 等] 出版社： [在此处填写出版社名称] ISBN： [在此处填写 ISBN 号码] --- 卓越运营的基石：从数据到决策的飞跃 在当今竞争激烈的全球制造业格局中，企业面临着前所未有的挑战：如何提高生产效率、降低运营成本、同时确保产品质量的持续稳定。答案，正日益清晰地指向一个核心驱动力——工业大数据。本书《工业大数据分析与应用：驱动智能制造的未来》并非探讨合同管理、法律框架或复杂的工程索赔机制，而是专注于解析如何利用海量、高速、多样化的工业现场数据，构建起一套系统化、可执行的智能决策体系。 本书的视角聚焦于数据采集、处理、分析和价值转化的全生命周期，旨在为工程师、技术管理人员以及渴望实现数字化转型的企业高层，提供一套实战性的路线图和工具箱。我们深知，数据本身不具备价值，将数据转化为可操作的洞察力，才是驱动智能制造升级的关键。 第一部分：工业数据的采集、存储与预处理 本部分旨在为读者打下坚实的“数据基础”。在智能工厂的环境下，数据源的复杂性和异构性是首要挑战。 第1章：工业物联网（IIoT）架构与数据源识别 深入解析现代工业生产线上各种传感器（温度、压力、振动、电流等）、PLC、SCADA系统、MES系统以及ERP系统所产生的数据流。重点讨论如何构建一个稳定、低延迟、高可靠性的IIoT数据采集网络，包括边缘计算在数据初步过滤和清洗中的作用。我们将详细介绍OPC UA、MQTT等关键工业通信协议的应用场景与配置要点。 第2章：海量工业时序数据的存储策略 不同于传统关系型数据库，工业数据往往是高频次写入、时间戳敏感的时序数据。本章详尽对比了InfluxDB、TimescaleDB等专业时序数据库与传统SQL/NoSQL数据库在处理工业数据负载方面的优劣。探讨数据分层存储（热数据、温数据、冷数据）策略，确保查询效率与存储成本的平衡。 第3章：数据清洗与特征工程的艺术 原始工业数据充斥着噪声、缺失值和异常点。本章提供了一套系统化的数据清洗流程，包括如何识别并处理“漂移”（Drift）和“脉冲式噪声”（Spike Noise）。更重要的是，我们探讨了特征工程在工业分析中的核心地位，例如如何从原始振动信号中提取FFT（快速傅里叶变换）谱线特征，或如何构建设备运行状态的复合指标。 第二部分：核心分析技术与模型构建 数据准备就绪后，如何从中挖掘出可预测的规律和潜在的风险，是本书的重中之重。我们避开纯粹的数学推导，侧重于工业场景下的模型选择与调优。 第4章：描述性分析与可视化驱动的洞察 高效的可视化是理解复杂系统状态的第一步。本章专注于使用Tableau、Grafana等工具，结合Python的Plotly和Matplotlib库，创建针对设备健康状态、能耗分布、产线瓶颈的交互式仪表板。重点讲解“帕累托图”在识别关键质量缺陷因子中的应用。 第5章：预测性维护（PdM）中的机器学习应用 预测性维护是大数据在工业领域最具价值的应用之一。本章详细讲解了用于故障分类（如电机轴承损坏类型识别）和剩余使用寿命预测（RUL）的经典模型： 回归模型（如岭回归、SVR）： 预测关键部件的退化速率。 分类模型（如随机森林、XGBoost）： 识别即将发生的故障类型。 深度学习基础： 介绍LSTM（长短期记忆网络）在处理非线性、长序列的传感器数据时的优势。 第6章：过程优化与异常检测 工业过程的稳定运行依赖于对参数间的复杂耦合关系的理解。本章探讨： 过程参数的关联分析： 利用主成分分析（PCA）和独立成分分析（ICA）来发现影响产品合格率的关键主因子。 无监督异常检测： 针对从未见过的故障模式，应用Isolation Forest和One-Class SVM等算法，实时标记出偏离正常操作区间的工况点。 第三部分：智能决策与价值实现 数据分析的最终目标是实现生产力的提升和运营成本的节约。本部分关注如何将分析结果融入企业的日常运营和战略规划中。 第7章：能源效率优化与能耗建模 能源消耗是许多制造企业的首要成本项。本章侧重于建立能耗基线模型，识别“幽灵能耗”和高能耗设备。通过实时数据反馈，构建能耗优化控制策略，例如：在不影响产能的前提下，动态调整压缩机、泵站的运行负荷。 第8章：质量追溯与根因分析的数字化闭环 如何快速定位批量质量问题的原因？本章介绍如何结合MES数据与传感器数据，构建“数字孪生”视图下的质量追溯系统。利用贝叶斯网络等概率模型，实现从最终产品的不合格报告，反向追踪到生产批次、设备参数、操作员和原材料批次的快速定位。 第9章：数据驱动的供应链协同与库存优化 智能制造不仅仅是车间内部的优化。本章探讨如何将生产计划的实时进度数据（OEE、吞吐量预测）反馈给供应链管理系统。应用时间序列预测模型（如ARIMA、Prophet）来优化原材料的安全库存水平，减少因供应延迟或库存积压造成的运营中断和资金占用。 结语：迈向自主可控的智能工厂 《工业大数据分析与应用》强调，智能制造的实现是一个持续迭代、不断学习的过程。本书提供的工具和方法论，旨在帮助企业建立起“数据收集—模型训练—洞察发现—行动执行—效果反馈”的完整闭环，最终实现从被动响应到主动预测的跨越式发展。本书是每一位致力于推动企业数字化转型、追求卓越制造水平的专业人士的必备参考书。

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