工業互聯網應用:從基礎到實戰

楊奎,李穎慧

  • 出版商: 化學工業
  • 出版日期: 2023-05-01
  • 定價: $594
  • 售價: 8.5$505
  • 語言: 簡體中文
  • 裝訂: 平裝
  • ISBN: 7122427498
  • ISBN-13: 9787122427496
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商品描述

工業互聯網是新一代信息通信技術與工業系統全方位深度融合所形成的產業和應用生態,
是製造業數字化轉型的重要抓手,不斷推動著傳統產業轉型升級、新興產業發展壯大。
本書以新時代下企業數字化轉型為背景,從工業互聯網理論和與製造業實踐相結合的角度,
介紹工業互聯網核心技術和實戰,為製造企業數字化轉型升級提供參考。
全書共分6 章,前兩章主要介紹工業互聯網基礎與核心技術等理論,
後面四章主要介紹工業互聯網與智能製造的關係、工業互聯網在智能製造中的應用和實踐等。
本書還通過典型案例幫助讀者更好地理解和掌握工業互聯網的基礎知識,並指導應用實踐。
本書可供物聯網、工業互聯網行業從業人員、智能製造研究與開發的工程技術人員閱讀,
也可作為高等院校互聯網、智能製造等相關業師生的參考書。


 

目錄大綱

第1章工業互聯網基礎001
1.1 工業互聯網001
1.1.1 工業互聯網概念001
1.1.2 工業互聯網整體架構001
1.1.3 工業互聯網與互聯網的關係002
1.2 工業互聯網發展背景003
1.2.1 全球工業互聯網平台發展現狀003
1.2.2 我國工業互聯網平台現狀004
1.2.3 我國工業互聯網的實現路徑005
1.3 工業互聯網與“製造2025” 007
1.4 工業互聯網與新基建的關係007
1.4.1 新基建概述007
1.4.2 新基建下的工業互聯網008
1.5 發展工業互聯網的意義008

第2章工業互聯網核心技術010
2.1 數據集成與邊緣處理技術010
2.1.1 數據集成011
2.1.2 邊緣計算024
2.1.3 工業網絡035
2.2 IaaS 關鍵技術046
2.2.1 虛擬化技術046
2.2.2 分佈式存儲047
2.2.3 並行計算050
2.2.4 負載均衡051
2.3 雲計算055
2.3.1 雲計算概念055
2.3.2 雲計算架構056
2.3.3 雲計算技術點058
2.3.4 雲計算類別059
2.3.5 雲計算核心技術061
2.3.6 雲計算的功能061
2.4 工業大數據062
2.4.1 工業大數據概念062
2.4.2 工業大數據的來源062
2.4.3 工業大數據的數據類型064
2.4.4 工業大數據的數據點065
2.4.5 工業大數據與互聯網大數據的區別066
2.4.6 工業大數據架構067
2.4.7 工業大數據的數據處理070
2.4.8 工業大數據的作用084
2.4.9 工業大數據的值085
2.4.10 工業大數據的應用場景085
2.5 工業數據建模與分析086
2.5.1 數字化模型086
2.5.2 數字化模型的值088
2.5.3 數字化模型建立流程088
2.5.4 數據+模型=服務088
2.6 工業APP 089
2.6.1 工業APP 概念089
2.6.2 工業APP 的體系架構090
2.6.3 工業APP 的徵090
2.6.4 工業軟件與工業APP 的區別091
2.6.5 工業APP 與消費APP 的區別092
2.6.6 工業APP、組件、微服務的關係092
2.6.7 工業APP 的應用場景093
2.7 多租戶技術094
2.7.1 多租戶技術概念094
2.7.2 多租戶技術要求095
2.7.3 虛擬網絡拓撲096
2.7.4 多租戶技術097
2.7.5 多租戶技術實現方式097
2.7.6 多租戶方式的選擇098
2.8 技術101
2.8.1 工業互聯網的威脅101
2.8.2 我國信息法律102
2.8.3 工業互聯網與網絡的比較103
2.8.4 工業互聯網平台架構104
2.8.5 工業互聯網目標106
2.8.6 評估106
2.8.7 工業互聯網技術體系108
2.8.8 工業互聯網平台的要求110
2.9 運維技術111
2.9.1 運維管理的發展111
2.9.2 運維管理的痛點111
2.9.3 運維監控的設計思路112
2.9.4 運維管理的體系113

第3章工業互聯網與智能製造的關係118
3.1 工業互聯網是製造企業IT 和OT 連接的紐帶118
3.1.1 工業領域網絡連接現狀118
3.1.2 工業互聯網將IT 和OT 融合121
3.2 智能製造是工業互聯網的現實落腳點121
3.2.1 打通各個系統,信息孤島121
3.2.2 工業大數據挖掘,實現“數據+模型=服務” 122
3.3 工業大數據驅動製造業的轉型升級122
3.4 數據帶來的智能製造發展趨勢123
3.4.1 數據可視化—提高管理決策效率123
3.4.2 趨勢可視化—有效支撐判斷依據125
3.4.3 生產可視化—智能製造的核心競爭力125
3.4.4 製造虛擬化—智能製造的新模式126

第4章工業互聯網在製造業中的應用129
4.1 製造業現狀129
4.1.1 製造業SWOT 分析129
4.1.2 製造業升級目標130
4.1.3 “工業4.0”和“製造2025”的關係131
4.2 智能製造的體系架構132
4.2.1 智能製造總體架構132
4.2.2 智能製造的五個徵133
4.2.3 智能製造的智能性134
4.3 使能技術在智能製造的應用138
4.3.1 傳感技術138
4.3.2 自動識別技術139
4.3.3 工業機器人技術140
4.3.4 無人機技術141
4.3.5 增材製造技術142
4.3.6 技術144
4.3.7 人工智能145
4.3.8 區塊鏈146
4.3.9 數字孿生技術146
4.3.10 元宇宙147
4.4 智能製造的應用場景149

第5章工業互聯網實戰152
5.1 我國製造業存在的問題152
5.1.1 我國製造業變革面臨的三大痛點152
5.1.2 工業互聯網改變三大模式153
5.2 工業互聯網實戰154
5.2.1 工業互聯網的模式探索154
5.2.2 工業互聯網的路徑選擇155
5.2.3 工業互聯網實踐流程169
5.2.4 工業互聯網實施方案推薦174
5.2.5 工業互聯網平台設計與實現176
5.3 我國工業互聯網主流平台介紹186
5.3.1 我國工業互聯網平台介紹186
5.3.2 工業互聯網平台評188

第6章工業互聯網典型應用案例190
6.1 研發製造管理一體化解決方案與實踐190
6.1.1 背景190
6.1.2 問題點190
6.1.3 目標191
6.1.4 解決方案191
6.1.5 效果193
6.2 工廠綜合值鏈升級解決方案與實踐193
6.2.1 背景193
6.2.2 問題點193
6.2.3 目標194
6.2.4 解決方案194
6.2.5 效果195
6.3 生產可視化全程監控解決方案與實踐195
6.3.1 背景195
6.3.2 客戶挑戰195
6.3.3 解決方案196
6.3.4 效果197
6.4 生產運行管控平台解決方案與實踐198
6.4.1 背景198
6.4.2 問題點198
6.4.3 目標198
6.4.4 解決方案198
6.4.5 效果199
6.5 工業視覺質檢解決方案與實踐200
6.5.1 背景200
6.5.2 問題點200
6.5.3 目標200
6.5.4 解決方案200
6.5.5 解決效果201
6.6 工業設備故障預測解決方案與實踐201
6.6.1 背景201
6.6.2 問題點201
6.6.3 解決方案201
6.6.4 效果203
6.7 設備全生命週期管理解決方案與實踐203
6.7.1 背景203
6.7.2 問題點203
6.7.3 目標203
6.7.4 解決方案204
6.7.5 效果208
6.8 數字孿生助力智能製造解決方案與實踐208
6.8.1 背景208
6.8.2 問題點208
6.8.3 目標209
6.8.4 解決方案209
6.8.5 效果210
6.9 企業全流程管理解決方案與實踐211
6.9.1 背景211
6.9.2 問題點211
6.9.3 目標211
6.9.4 解決方案211
6.9.5 效果214
6.10 工業雲邊端一體化解決方案與實踐214
6.10.1 背景214
6.10.2 問題點214
6.10.3 目標214
6.10.4 解決方案214
6.10.5 效果217
6.11 服務化模式轉型解決方案與實踐217
6.11.1 背景217
6.11.2 問題點218
6.11.3 目標218
6.11.4 解決方案218
6.11.5 效果220
6.12 基於雲邊協同解決方案與實踐220
6.12.1 背景220
6.12.2 問題點221
6.12.3 目標221
6.12.4 解決方案221
6.12.5 效果222
6.13 數據全生命週期管理解決方案與實踐222
6.13.1 背景222
6.13.2 問題點223
6.13.3 目標223
6.13.4 解決方案223
6.13.5 效果224
6.14 基於物聯網能源解決方案與實踐226
6.14.1 背景226
6.14.2 問題點226
6.14.3 目標226
6.14.4 解決方案226
6.14.5 效果230
6.15 業務驅動數字化協同解決方案與實踐230
6.15.1 背景230
6.15.2 問題點230
6.15.3 目標231
6.15.4 解決方案231
6.15.5 效果232
6.16 數據驅動運營管控解決方案與實踐232
6.16.1 背景232
6.16.2 問題點232
6.16.3 目標232
6.16.4 解決方案233
6.16.5 效果234
6.17 數字化運維解決方案與實踐234
6.17.1 背景234
6.17.2 問題點234
6.17.3 目標235
6.17.4 解決方案235
6.17.5 效果236
6.18 基於VR+遠程運維解決方案與實踐237
6.18.1 背景237
6.18.2 問題點237
6.18.3 目標237
6.18.4 解決方案237
6.18.5 效果241
參考文獻242