制造大数据技术与应用

第1章 制造大数据价值创造体系/1
1.1 工业4.0的大数据环境/1
1.1.1 工业4.0简介/1
1.1.2 大数据最新发展趋势/3
1.1.3 工业4.0时代下的大数据分析/8
1.2 制造大数据和互联网大数据/14
1.2.1 制造大数据/14
1.2.2 互联网大数据/18
1.3 从数据到信息再到价值的转化过程/23
1.3.1 数据与信息及价值的关系/23
1.3.2 数据与信息及价值的转化/24
本章参考文献/31
第2章 制造大数据总体架构和关键技术/35
2.1 制造大数据应用的总体架构/35
2.2 大数据获取技术/37
2.2.1 数据采集/37
2.2.2 数据传输/38
2.2.3 数据预处理/40
2.3 大数据存储技术/42
2.3.1 存储基础设施/42
2.3.2 数据管理框架/43
2.4 大数据高级分析技术/48
2.4.1 数据挖掘/48
2.4.2 统计分析/50
2.4.3 结构化数据分析/50
2.4.4 文本分析/50
2.4.5 Web数据分析/51
2.4.6 多媒体数据分析/52
2.4.7 社交网络数据分析/52
2.4.8 移动数据分析/53
2.5 大数据可视化技术/54
2.5.1 大数据可视化的基本概念/54
2.5.2 大数据可视化的基础理论/56
2.5.3 面向大数据的主流可视化技术/60
2.6 当前的大数据系统/61
2.6.1 Google大数据系统/61
2.6.2 海尔大数据精准营销系统/67
2.6.3 腾讯大数据系统/72
2.6.4 大数据系统面临的挑战/76
本章参考文献/77
第3章制造大数据多源数据融合/82
3.1 制造大数据的来源与特性/82
3.1.1 制造大数据的来源/82
3.1.2 制造大数据的特点/83
3.1.3 制造大数据实时采集融合/84
3.1.4 制造大数据实时采集融合面临的挑战/85
3.2 多源冲突数据融合技术的发展现状/87
3.2.1 冲突数据检测问题的研究现状/88
3.2.2 冲突数据真值发现问题的研究现状/89
3.3 数据源敏感的XML数据相似度量方法/93
3.3.1 TF-IDF模型/93
3.3.2 相关概念/93
3.3.3 数据源敏感度/94
3.3.4 数据源敏感的XML数据相似度函数/94
3.3.5 XML数据相似度量实验/95
3.4 基于包含度理论的XML冲突对象检测算法/97
3.4.1 相关概念/98
3.4.2 构造实体对象/99
3.4.3 IDT-DXDA算法/100
3.4.4 IDT-DXDA算法实验/103
3.5 基于可信度模型的冲突主数据检测算法/105
3.5.1 相关概念/106
3.5.2 主数据冲突记录检测算法模型/107
3.5.3 FCDR算法/108
3.5.4 实验/109
3.6 基于模糊偏序关系支持度模型的真值发现算法/111
3.6.1 相关概念/112
3.6.2 模糊偏序关系支持度计算模型/114
3.6.3 FA-SDCM算法/116
3.6.4 FA-SDCM算法实验/118
3.7 基于真值发现的冲突数据源质量评价算法/123
3.7.1 相关概念/123
3.7.2 数据源质量评价模型/125
3.7.3 TFDQ算法/125
3.7.4 TFDQ算法实验/127
3.8 多源冲突数据融合研究成果在企业数据资源管理中的应用/129
3.8.1 项目介绍/129
3.8.2 项目总体架构/130
3.8.3 多源冲突数据融合研究成果在大型企业数据管理平台
中的应用/133
本章参考文献/134
第4章 制造过程大数据感知与处理/144
4.1 国内外研究现状简介/144
4.2 制造过程数据分析与管理/146
4.2.1 制造数据描述及特性分析/146
4.2.2制造过程数据管理体系/148
4.3 制造过程数据主动感知与处理技术实现/149
4.3.1 制造物联事件主动感知与处理实现阶段/149
4.3.2 制造物联事件主动感知模型/150
4.3.3 制造物联事件主动感知与处理技术架构/151
4.4 基于物联网技术的制造过程数据主动感知方法/153
4.4.1 传感网络优化配置及感知系统设计/153
4.4.2 感知数据的加工处理及标准化封装/156
4.4.3 数据关联分析及匹配运算/156
4.4.4 感知数据的传送及应用/157
4.5 制造物联车间数据管理模型及表达/158
4.5.1 制造物联车间数据模型分析/158
4.5.2 基于对象封装的Express车间数据管理建模/159
4.5.3 基于XML的制造物联车间数据模型表达/162
4.5.4 制造物联车间XML数据模型的一般表达/167
4.6 基于XML的制造过程复杂事件数据模型描述/168
4.6.1 制造物联复杂事件结构模型建立/168
4.6.2 基于XML的面向特色食品生产过程的事件描述语言/169
4.6.3 基于XEDL的特色食品生产过程事件模型描述案例
及对比分析/173
4.7 制造过程数据流事件分解和处理/175
4.7.1 数据流事件模型/175
4.7.2 数据流事件系统构造/177
4.7.3 数据流事件公式化/178
4.7.4 分解算法/179
4.7.5 数据流事件处理框架的设计/181
4.8 基于CEP和关联模板的关键事件实时处理/184
4.8.1 基于CEP的模板匹配式事件关联方案/184
4.8.2 基于关联模板的制造过程关键事件实时处理/189
本章参考文献/193
第5章 制造过程质量数据分析与控制/196
5.1 制造业质量管理发展概述/196
5.1.1 质量的概念及管理理论/196
5.1.2 质量管理的意义/200
5.1.3 质量管理的发展阶段/201
5.1.4 制造管理的内涵及需求/204
5.2 制造业质量控制技术的发展现状/206
5.2.1 制造过程质量控制研究现状/206
5.2.2 制造过程质量预测研究现状/208
5.3 CEP技术/208
5.3.1 CEP技术应用于制造过程管控的意义/208
5.3.2 CEP关键技术及典型CEP应用/209
5.4 基于CEP的制造过程管控/213
5.4.1 基于CEP的制造物联数据管控/213
5.4.2 CEP在物流物联网中的应用/217
5.4.3 CEP技术在分布式系统故障定位中的应用/218
5.4.4 CEP技术在产品质量预测中的应用/221
5.4.5 CEP在产品质量成本控制中的应用/225
本章参考文献/230
第6章 制造大数据云设计/233
6.1 云设计概述/234
6.1.1 云设计的基本概念/234
6.1.2 云设计系统的特征及云设计体系架构/235
6.1.3 云设计的研究现状/237
6.2 制造大数据云设计关键技术/239
6.2.1 云设计的技术体系/239
6.2.2 云设计典型关键技术/240
6.3 制造大数据云设计平台/242
6.3.1 产品设计过程建模/242
6.3.2 云设计平台组成/243
6.3.3 云设计服务/245
6.3.4 基于语义Web的云平台关键技术/247
本章参考文献/254
第7章 制造大数据云制造/257
7.1 云制造服务模式/259
7.1.1 云制造服务/259
7.1.2 Web服务协商框架/261
7.2 平台服务交易模型/263
7.2.1 服务交易过程/264
7.2.2 服务平台目标/265
7.3 基于本体的智能服务协商框架/265
7.3.1 服务协商框架/266
7.3.2 基于本体的知识共享/266
7.3.3 服务合约/267
7.4 双边多议题协商流程/267
7.4.1 多议题协商问题表示/269
7.4.2 协商协议/270
7.4.3 协商策略/270
7.4.4 效用评估与协商决策/271
7.5 云制造服务平台/271
7.5.1 云制造服务平台体系结构/271
7.5.2 云制造服务平台功能/273
7.5.3 服务交易应用效果/274
7.6 云制造服务平台案例/275
7.6.1 工业云总体结构/275
7.6.2 工业云应用服务体系/279
7.6.3 工业云大数据规划与增值服务/280
本章参考文献/283
第8章 制造大数据应用实例/285
8.1 制造物联数据感知与处理应用实例/285
8.1.1 制造物联数据应用规划/285
8.1.2 制造物联数据感知与处理应用系统/286
8.1.3 应用实现/301
8.2 电子元器件智能制造大数据应用实例/305
8.2.1 技术框架/305
8.2.2 产品数字化设计与数据管理/308
8.2.3 产品数据协同管理/311
8.2.4 多源数据融合与集成应用/314
8.3 制造大数据云设计与云制造实例/319
8.3.1 SKB-CAPD系统功能定位与框架设计/319
8.3.2 SKB-CAPD系统服务模式与技术实现/325
8.3.3 SKB-CAPD系统的功能模块与实现/328
8.3.4 SKB-CAPD系统应用成果展示/337
参考文献/342