在智能制造浪潮下，工业大数据已成为提升生产效率、实现预测性维护与智能决策的关键引擎。然而，工业数据具有强时序性、多源异构及高实时要求等特，难以应用通用大数据技术行分析与处理。本书基于作者长期从事工业大数据研究与工程实践的成果编写而成，系统构建工业大数据分析与处理的知识体系。全书以数据“采、存、管、算、显”为主线，融合真实工业场景与典型算法案例，为智能制造、工业互联网等领域的大数据分析与处理提供从理论到实践的系统指引。
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PREFACE 前言
CHAPTER 1 第1章 绪论
1.1 什么是大数据
1.1.1 大数据的定义
1.1.2 大数据的特征
1.1.3 大数据的作用
1.2 什么是工业大数据
1.2.1 什么是工业
1.2.2 工业大数据概述
1.2.3 工业大数据的特征
1.2.4 工业大数据的价值
1.3 工业大数据的技术需求
1.4 工业大数据在不同行业的应用
1.4.1 个性化制造
1.4.2 实现有效管理
1.4.3 库存建模优化的信息管理和服务
1.4.4 简化人的工作
1.4.5 实现产业链的信息整合
1.5 从工业大数据到智能制造
1.5.1 工业大数据在智能制造中的应用
1.5.2 工业大数据在智能制造标准体系中的定位
1.5.3 全球主要国家和地区在工业大数据方面的战略
1.6 本章小结
CHAPTER 2 第2章 工业大数据的获取
2.1 工业大数据采集的技术难点
2.2 使用工业传感器采集工业数据
2.2.1 典型的工业传感器
2.2.2 工业传感器的应用
2.3 利用工业RFID采集工业数据
2.3.1 RFID技术概述
2.3.2 RFID的工业应用
2.4 利用工业信息化系统获取工业大数据
2.4.1 企业经营数据与系统
2.4.2 生产管理数据与系统
2.5 企业外部数据
2.5.1 互联网数据
2.5.2 数据交易市场的数据
2.5.3 外部数据获取技术
2.6 本章小结
CHAPTER 3 第3章 工业大数据的预处理
3.1 标准化和归一化
3.1.1 数据标准化
3.1.2 数据归一化
3.2 数据清洗
3.2.1 数据清洗与数据质量管理
3.2.2 数据清洗方法与技术
3.3 数据集成和变换
3.3.1 数据集成
3.3.2 数据变换
3.4 数据归约
3.4.1 属性归约
3.4.2 数值归约
3.5 本章小结
CHAPTER 4 第4章 工业大数据管理
4.1 工业大数据管理需求概述
4.1.1 数据交换服务
4.1.2 数据整体存储
4.1.3 数据分级存储
4.2 关系数据库管理系统
4.2.1 关系数据管理概述
4.2.2 工业中的关系数据
4.2.3 关系数据库的设计
4.2.4 关系数据库系统的调优
4.3 时间序列数据管理
4.3.1 时序数据库概述
4.3.2 工业中时序数据库的应用场景
4.3.3 工业中时序数据管理的挑战
4.3.4 时序数据库的存储
4.3.5 时序数据索引
4.3.6 时序数据的查询处理
4.3.7 时序数据库实例
4.4 非结构化数据管理
4.4.1 非结构化数据管理概述
4.4.2 工业中的非结构化数据管理
4.4.3 非结构化数据操作、处理方法及关键技术
4.4.4 典型的非结构化数据管理系统
4.5 实时数据库
4.5.1 实时数据库概述
4.5.2 实时数据库的关键技术
4.5.3 实时数据库系统实例
4.5.4 实时数据库在工业中的应用
4.6 本章小结
CHAPTER 5 第5章 工业大数据分析模型
5.1 大数据分析模型概述
5.1.1 回归分析模型
5.1.2 分类分析模型
5.1.3 聚类分析模型
5.1.4 关联规则挖掘
5.2 设计阶段的分析模型
5.2.1 工艺优化阶段的分析模型
5.2.2 流程优化
5.2.3 能效优化
5.3 生产阶段的分析模型
5.3.1 质量监控
5.3.2 效率监控
5.3.3 生产状态监控
5.3.4 能效监控
5.3.5 故障预测
5.4 采购阶段的分析模型
5.4.1 库存优化
5.4.2 成本优化
5.5 销售阶段的分析模型
5.5.1 需求发现
5.5.2 产量预测
5.5.3 配送优化
5.6 售后阶段的分析模型
5.6.1 故障预警
5.6.2 故障咨询
5.6.3 备品供应
5.6.4 产品运行状态监控
5.7 本章小结
CHAPTER 6 第6章 工业大数据分析算法
6.1 工业大数据分析算法概述
6.1.1 实时分析算法
6.1.2 弱实时分析算法
6.1.3 非实时分析算法
6.2 工业大数据分析算法的应用
6.2.1 基于数据流分析的复杂生产线系统健康度实时评估
6.2.2 基于交互式算法的随机环境多目标优化
6.2.3 基于并行神经网络的发电机组负载分配调度方案
6.3 本章小结
CHAPTER 7 第7章 工业大数据可视化分析
7.1 工业大数据可视化
7.1.1 工业大数据可视化的原则
7.1.2 图形可视化方法的分类
7.1.3 常用的工业大数据可视化方法
7.1.4 常用的工业大数据可视化工具
7.1.5 工业大数据可视化分析案例
7.1.6 工业大数据可视化的应用场景
7.2 工业过程可视化监控
7.2.1 SCADA系统
7.2.2 DCS
7.2.3 PLC系统
7.2.4 工业组态展示
7.3 用户交互式可视化分析
7.3.1 交互式可视化分析的思想
7.3.2 交互式可视化分析的重要性
7.3.3 交互式可视化分析存在的问题
7.3.4 交互式可视化分析方法
7.4 本章小结
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