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化學(xué)工業(yè)智能制造:互聯(lián)化工

化學(xué)工業(yè)智能制造:互聯(lián)化工

定 價(jià):¥69.00

作 者: 吉旭,周利 著
出版社: 化學(xué)工業(yè)出版社
叢編項(xiàng):
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ISBN: 9787122369123 出版時(shí)間: 2020-11-01 包裝: 平裝
開(kāi)本: 16開(kāi) 頁(yè)數(shù): 298 字?jǐn)?shù):  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

  《化學(xué)工業(yè)智能制造—互聯(lián)化工》一書(shū)從計(jì)算技術(shù)和行業(yè)應(yīng)用出發(fā),對(duì)“互聯(lián)化工”的架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)、模式等進(jìn)行了系統(tǒng)介紹,包括物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù),及其在化學(xué)工業(yè)的具體應(yīng)用。全書(shū)共11章,分別為:智能制造概述、智能制造之經(jīng)典生產(chǎn)制造體系基礎(chǔ)、智能制造之現(xiàn)代信息技術(shù)基礎(chǔ)、互聯(lián)化工、互聯(lián)化工的關(guān)鍵信息技術(shù)、云制造—互聯(lián)化工的跨尺度模式、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)挖掘算法、數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例、大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)。 《化學(xué)工業(yè)智能制造—互聯(lián)化工》可作為化學(xué)工程與工藝、過(guò)程裝備與控制工程、材料科學(xué)與工程、冶金工程、環(huán)境科學(xué)與工程、安全科學(xué)與工程等專(zhuān)業(yè)本科及研究生教材,也可作為計(jì)算機(jī)類(lèi)、電子信息類(lèi)、電氣類(lèi)專(zhuān)業(yè)讀者的拓展性學(xué)習(xí)用書(shū)。

作者簡(jiǎn)介

  吉旭,四川大學(xué) 化工學(xué)院,教授,中國(guó)系統(tǒng)工程學(xué)會(huì)過(guò)程系統(tǒng)專(zhuān)業(yè)委員會(huì)委員、四川省計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)高性能計(jì)算專(zhuān)業(yè)委員會(huì)委員,四川大學(xué)互聯(lián)化工研究中心首席科學(xué)家,四川大學(xué)化工學(xué)院過(guò)程系統(tǒng)工程學(xué)術(shù)帶頭人。 研究方向?yàn)檫^(guò)程系統(tǒng)工程理論研究與應(yīng)用開(kāi)發(fā),主攻連續(xù)生產(chǎn)行業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)分析與評(píng)價(jià)、過(guò)程系統(tǒng)信息化理論與應(yīng)用、過(guò)程系統(tǒng)優(yōu)化、過(guò)程系統(tǒng)可靠性分析、計(jì)算機(jī)集成過(guò)程系統(tǒng)(CIPS)研發(fā)等。 研究領(lǐng)域包括:過(guò)程系統(tǒng)工程理論與應(yīng)用研究,材料加工的數(shù)字化技術(shù)及其工業(yè)化,高通量與材料基因組技術(shù),過(guò)程行業(yè)智能制造及工業(yè)智能化理論與技術(shù),工業(yè)大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù),面向過(guò)程行業(yè)的先進(jìn)控制(APC)、CIPS、CAPP和KM系統(tǒng)的研究與開(kāi)發(fā)。 主持國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目5項(xiàng),四川省科技攻關(guān)項(xiàng)目項(xiàng)、企業(yè)協(xié)作項(xiàng)目三十余項(xiàng),近年來(lái)在工業(yè)智能化領(lǐng)域完成科技成果轉(zhuǎn)化超過(guò)3000萬(wàn)元。主持了中國(guó)建筑西部建設(shè)股份有限公司的工業(yè)智能化項(xiàng)目,該項(xiàng)目獲2018年工信部智能制造及人工智能技術(shù)應(yīng)用示范項(xiàng)目。發(fā)表SCI收錄論文50余篇,出版教材1部。

圖書(shū)目錄

第1章 智能制造概述  / 1
1.1 智能制造發(fā)展背景  / 2
1.2 智能制造定義  / 3
1.3 智能制造架構(gòu)  / 6
1.4 智能制造的特征  / 8
1.5 各國(guó)推動(dòng)智能制造發(fā)展的產(chǎn)業(yè)計(jì)劃  / 9
1.5.1 美國(guó)先進(jìn)制造業(yè)國(guó)家戰(zhàn)略計(jì)劃  / 9
1.5.2 德國(guó)工業(yè)4.0  / 11
1.5.3 新工業(yè)法國(guó)  / 11
1.5.4 英國(guó)工業(yè)2050戰(zhàn)略  / 11
1.5.5 日本工業(yè)價(jià)值鏈產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟  / 12
1.5.6 中國(guó)制造強(qiáng)國(guó)戰(zhàn)略  / 12
1.5.7 各國(guó)智能制造策略比較  / 13

第2章 智能制造之經(jīng)典生產(chǎn)制造體系基礎(chǔ)  / 15
2.1 準(zhǔn)時(shí)制生產(chǎn)  / 16
2.2 精益生產(chǎn)  / 18
2.3 柔性制造  / 20
2.4 敏捷制造  / 20
2.5 全面的質(zhì)量管理和六西格瑪質(zhì)量管理  / 21
2.5.1 全面質(zhì)量管理  / 22
2.5.2 六西格瑪質(zhì)量管理  / 23
2.5.3 質(zhì)量管理中的數(shù)據(jù)分析工具  / 25
2.6 企業(yè)資源計(jì)劃  / 26
2.6.1 企業(yè)資源計(jì)劃的概念  / 26
2.6.2 企業(yè)資源計(jì)劃的管理思想  / 27
2.6.3 ERP的計(jì)劃制定及計(jì)劃層次  / 28
2.6.4 與ERP系統(tǒng)集成的相關(guān)系統(tǒng)及工具  / 31
2.7 知識(shí)管理與知識(shí)自動(dòng)化  / 32
2.7.1 知識(shí)管理的概念  / 32
2.7.2 知識(shí)重組與知識(shí)推理  / 34
2.7.3 知識(shí)自動(dòng)化與智能制造  / 35
2.8 計(jì)算機(jī)集成控制技術(shù)  / 36
2.8.1 過(guò)程控制技術(shù)發(fā)展階段  / 36
2.8.2 計(jì)算機(jī)集成過(guò)程系統(tǒng)  / 37

第3章 智能制造之現(xiàn)代信息技術(shù)基礎(chǔ)  / 39
3.1 物聯(lián)網(wǎng)與工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)  / 40
3.1.1 物聯(lián)網(wǎng)概念  / 40
3.1.2 物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備  / 40
3.1.3 基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)  / 44
3.2 面向智能制造的工業(yè)通信技術(shù)  / 46
3.2.1 面向智能制造的工業(yè)通信架構(gòu)  / 46
3.2.2 工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)總線通信技術(shù)  / 47
3.2.3 工業(yè)以太網(wǎng)通信技術(shù)  / 48
3.2.4 工業(yè)無(wú)線通信技術(shù)  / 49
3.2.5 5G通信技術(shù)  / 50
3.2.6 網(wǎng)絡(luò)通信的安全  / 53
3.3 大數(shù)據(jù)  / 54
3.3.1 數(shù)據(jù)信息知識(shí)智慧模型  / 54
3.3.2 大數(shù)據(jù)概念  / 56
3.3.3 大數(shù)據(jù)的資源化意義  / 58
3.3.4 大數(shù)據(jù)分析方法與傳統(tǒng)方法的區(qū)別  / 59
3.3.5 數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)類(lèi)別  / 61
3.3.6 大數(shù)據(jù)技術(shù)  / 62
3.4 云計(jì)算與邊緣計(jì)算  / 63
3.4.1 云計(jì)算的概念與特點(diǎn)  / 63
3.4.2 基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)架構(gòu)  / 65
3.4.3 工業(yè)云  / 66
3.4.4 邊緣計(jì)算  / 67
3.5 工業(yè)大數(shù)據(jù)  / 69
3.5.1 工業(yè)大數(shù)據(jù)概念  / 69
3.5.2 工業(yè)大數(shù)據(jù)的來(lái)源  / 70
3.5.3 工業(yè)大數(shù)據(jù)的價(jià)值  / 71
3.5.4 工業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用策略和方法  / 73
3.5.5 工業(yè)大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)  / 75
3.5.6 工業(yè)大數(shù)據(jù)管理架構(gòu)  / 76
3.5.7 工業(yè)大數(shù)據(jù)的質(zhì)量評(píng)價(jià)  / 77
3.6 信息物理系統(tǒng)  / 78
3.6.1 信息物理系統(tǒng)概念  / 78
3.6.2 信息物理系統(tǒng)與智能制造  / 81
3.6.3 信息物理系統(tǒng)技術(shù)架構(gòu)  / 82
3.7 人工智能  / 84
3.7.1 人工智能的概念  / 84
3.7.2 人工智能的發(fā)展歷程  / 85
3.7.3 人工智能的研究范圍  / 87
3.7.4 大數(shù)據(jù)、人工智能與智能制造  / 88

第4章 互聯(lián)化工  / 93
4.1 化學(xué)工業(yè)發(fā)展中的挑戰(zhàn)與問(wèn)題提出  / 94
4.2 化學(xué)工業(yè)對(duì)智能化技術(shù)的應(yīng)用需求  / 96
4.3 互聯(lián)化工  / 97
4.3.1 互聯(lián)化工的概念  / 97
4.3.2 互聯(lián)化工架構(gòu)模型  / 101
4.4 互聯(lián)化工的典型業(yè)務(wù)場(chǎng)景與模式  / 105
4.4.1 綠色化的產(chǎn)品工程、工業(yè)工程與制造模式  / 106
4.4.2 商務(wù)智能化與優(yōu)化控制一體化  / 107
4.4.3 面向供應(yīng)鏈協(xié)同的柔性生產(chǎn)系統(tǒng)  / 110
4.4.4 基于可靠性管理和知識(shí)集成的質(zhì)量管理體系  / 113
4.4.5 智能化設(shè)備與設(shè)備全生命周期管理  / 115
4.4.6 制造執(zhí)行系統(tǒng)  / 117
4.4.7 能質(zhì)網(wǎng)絡(luò)集成管理平臺(tái)與優(yōu)化運(yùn)行  / 119
4.4.8 健康、安全、環(huán)境管理  / 121
4.4.9 知識(shí)體系與知識(shí)自動(dòng)化  / 126

第5章 互聯(lián)化工的關(guān)鍵信息技術(shù)  / 134
5.1 互聯(lián)化工的數(shù)字化技術(shù)  / 135
5.1.1 互聯(lián)化工的數(shù)據(jù)架構(gòu)  / 135
5.1.2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的數(shù)字化技術(shù)  / 136
5.1.3 基于過(guò)程機(jī)理的流程模擬技術(shù)  / 137
5.1.4 互聯(lián)化工的數(shù)據(jù)安全技術(shù)  / 139
5.2 面向互聯(lián)化工的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)  / 140
5.3 面向互聯(lián)化工的信息物理系統(tǒng)  / 142
5.3.1 互聯(lián)化工信息物理系統(tǒng)層級(jí)劃分  / 142
5.3.2 互聯(lián)化工信息物理系統(tǒng)的技術(shù)特征  / 143
5.4 智慧化單元操作與單元過(guò)程  / 144
5.4.1 基于信息物理系統(tǒng)的智慧化單元架構(gòu)  / 144
5.4.2 智慧化單元的控制過(guò)程  / 145
5.4.3 智慧化單元的性能特點(diǎn)  / 145
5.5 智能控制技術(shù)  / 146
5.5.1 互聯(lián)化工的智能控制要求  / 146
5.5.2 智能控制技術(shù)  / 147
5.5.3 智能控制技術(shù)的模式  / 148
5.5.4 智能控制技術(shù)應(yīng)用  / 149

第6章 云制造——互聯(lián)化工的跨尺度模式  / 152
6.1 云制造概述  / 153
6.1.1 云制造的概念  / 153
6.1.2 云制造的服務(wù)對(duì)象  / 154
6.1.3 云制造能力服務(wù)  / 154
6.1.4 制造資源服務(wù)  / 155
6.2 云制造架構(gòu)  / 156
6.3 云制造的支撐技術(shù)  / 158
6.4 云制造的數(shù)字化模型  / 160
6.4.1 云制造的數(shù)字化核心技術(shù)  / 161
6.4.2 制造資源與能力的數(shù)字化描述  / 162
6.4.3 能力評(píng)價(jià)模型  / 163
6.4.4 服務(wù)組合優(yōu)選算法模型  / 164
6.5 云制造安全技術(shù)  / 166
6.6 云制造的業(yè)務(wù)模式  / 168
6.6.1 云制造平臺(tái)的運(yùn)營(yíng)管理  / 168
6.6.2 云制造平臺(tái)的幾種商業(yè)運(yùn)營(yíng)模式  / 168

第7章 數(shù)據(jù)挖掘  / 171
7.1 數(shù)據(jù)的相關(guān)概念  / 172
7.1.1 數(shù)據(jù)特征屬性  / 172
7.1.2 數(shù)據(jù)管理的幾個(gè)常用概念  / 174
7.1.3 數(shù)據(jù)的尺度屬性  / 174
7.1.4 數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)估  / 175
7.2 數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)方式  / 177
7.2.1 結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)  / 177
7.2.2 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)  / 177
7.2.3 面向主題的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)—數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)  / 179
7.3 數(shù)據(jù)挖掘概述  / 179
7.3.1 數(shù)據(jù)挖掘的概念  / 179
7.3.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的特點(diǎn)  / 180
7.3.3 數(shù)據(jù)挖掘模型  / 181
7.4 數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的實(shí)施步驟  / 183
7.4.1 問(wèn)題定義  / 184
7.4.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理  / 185
7.4.3 數(shù)據(jù)探索  / 186
7.4.4 建立數(shù)據(jù)挖掘模型  / 187
7.4.5 結(jié)果解釋與評(píng)估  / 188
7.5 數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的關(guān)鍵角色  / 188
7.6 常用的數(shù)據(jù)挖掘軟件工具  / 189

第8章 數(shù)據(jù)預(yù)處理  / 192
8.1 數(shù)據(jù)整合  / 193
8.2 數(shù)據(jù)清洗  / 197
8.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換  / 199
8.4 數(shù)據(jù)歸約  / 201
8.5 特征屬性的篩選(降維)方法  / 202
8.5.1 基于線性相關(guān)性指標(biāo)的篩選  / 202
8.5.2 基于灰色關(guān)聯(lián)法的篩選  / 203
8.5.3 主成分分析法  / 204
8.6 共線性問(wèn)題  / 204
8.6.1 共線性問(wèn)題的識(shí)別  / 204
8.6.2 消除共線性問(wèn)題  / 205
8.7 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)  / 205
8.7.1 數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概要  / 205
8.7.2 構(gòu)建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的步驟  / 207

第9章 數(shù)據(jù)挖掘算法  / 210
9.1 聚類(lèi)算法  / 211
9.1.1 聚類(lèi)算法概要  / 211
9.1.2 常用的聚類(lèi)算法  / 211
9.1.3 聚類(lèi)分析相似度的衡量  / 212
9.1.4 聚類(lèi)分析步驟  / 212
9.1.5 聚類(lèi)算法及結(jié)果的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)  / 213
9.1.6 K-means聚類(lèi)算法  / 213
9.2 分類(lèi)算法  / 216
9.2.1 分類(lèi)算法概要  / 216
9.2.2 分類(lèi)結(jié)果的評(píng)判  / 216
9.2.3 k-近鄰分類(lèi)算法  / 217
9.2.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  / 219
9.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則  / 223
9.3.1 關(guān)聯(lián)規(guī)則的基本概念  / 223
9.3.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則的類(lèi)型  / 224
9.3.3 Apriori算法  / 224
9.4 回歸分析  / 227
9.4.1 回歸分析方法  / 227
9.4.2 回歸分析的步驟與逐步回歸  / 228
9.5 預(yù)測(cè)算法  / 230
9.5.1 預(yù)測(cè)的基本概念  / 230
9.5.2 常用的預(yù)測(cè)方法  / 231
9.5.3 時(shí)間序列分析概要  / 233
9.5.4 時(shí)間序列分析的算法策略  / 235
9.5.5 時(shí)間序列分析的步驟  / 237
9.6 優(yōu)化問(wèn)題  / 239
9.6.1 遺傳算法的概述  / 239
9.6.2 蟻群算法的基本原理  / 240
9.6.3 模擬退火算法的概述  / 241
9.7 診斷概要  / 244
9.7.1 離群點(diǎn)  / 244
9.7.2 離群點(diǎn)判據(jù)模型的建立原則  / 245
9.7.3 離群點(diǎn)的常用檢測(cè)方法  / 245
9.7.4 異常(故障)模式診斷  / 247

第10章 數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用案例  / 251
10.1 材料基因組計(jì)劃  / 252
10.1.1 材料基因組計(jì)劃概要  / 252
10.1.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測(cè)晶體材料的形成能  / 255
10.1.3 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則模型的材料性能分析  / 255
10.2 化工系統(tǒng)的可靠性評(píng)價(jià)  / 257
10.2.1 化工系統(tǒng)可靠性評(píng)價(jià)指標(biāo)  / 257
10.2.2 分析模型的建立  / 258
10.2.3 灰色關(guān)聯(lián)分析  / 259
10.2.4 馬爾可夫修正  / 260
10.3 煤化工產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同機(jī)制與模型  / 261
10.3.1 基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法的供應(yīng)鏈模型  / 262
10.3.2 基于工業(yè)代謝平衡的協(xié)同度評(píng)價(jià)  / 265
10.4 設(shè)備異常識(shí)別與預(yù)防性維修  / 267
10.4.1 模型的建立  / 267
10.4.2 設(shè)備異常識(shí)別案例  / 269
10.5 基于智能算法的軟測(cè)量技術(shù)  / 272
10.5.1 軟測(cè)量技術(shù)概述  / 272
10.5.2 軟測(cè)量模型及基于軟測(cè)量的異常診斷  / 273
10.5.3 粉料儲(chǔ)罐料位的軟測(cè)量模型  / 274

第11章 大數(shù)據(jù)可視化技術(shù)  / 276
11.1 數(shù)據(jù)可視化技術(shù)概述  / 277
11.1.1 數(shù)據(jù)可視化概念  / 277
11.1.2 數(shù)據(jù)可視化的基本要素和分類(lèi)  / 277
11.1.3 可視化數(shù)據(jù)分類(lèi)  / 279
11.1.4 數(shù)據(jù)可視化的層次  / 279
11.2 常用的數(shù)據(jù)可視化圖形  / 280
11.2.1 常用三大圖:柱(條)、線、餅(環(huán))  / 280
11.2.2 面積圖、雷達(dá)圖、散點(diǎn)圖、氣泡圖  / 283
11.2.3 地理圖  / 284
11.2.4 矩形樹(shù)圖、日歷圖、桑基圖、漏斗圖、箱線圖  / 285
11.2.5 詞云、魚(yú)骨圖  / 287
11.2.6 數(shù)據(jù)可視化多圖集合模式  / 287
11.3 常用的數(shù)據(jù)可視化工具  / 288

英文縮略詞對(duì)照表  / 290

參考文獻(xiàn)  / 294

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