导语

  

    工业互联网产业联盟工业大数据特设组编的这本《工业大数据技术与应用实践(2017)》努力回答工业大数据是什么、从哪里来、到哪里去、如何管理、如何分析及如何应用等基本问题。
    本书是工业互联网产业联盟对新形势下工业大数据应用需求、技术演进和实施策略的阶段性提炼和总结，希望与业界分享，共同推动我国工业大数据产业进步和应用。

内容提要

  

    《中国制造2025》规划明确提出，工业大数据是我国制造业转型升级的重要战略资源。为此，在工业互联网产业联盟的指导下，总体组下辖的工业大数据特设组主持编写了这本《工业大数据技术与应用实践(2017)》。全书共7章；第1章重点阐述工业大数据的概念、价值和历史由来；第2章重点介绍工业大数据的典型应用场景；第3、4章分别从业务和技术两个角度探讨了工业大数据的实施路径和系统架构；第5、6章介绍了工业大数据管理与分析的关键技术；第7章介绍了8个工业大数据典型应用案例。最后，结语部分展望了我国工业大数据的未来愿景。
    本书由工业互联网产业联盟工业大数据特设组编。

    工业互联网产业联盟（以下简称“联盟”），自2016年2月1日成立至今，汇聚工业、信息通信业、安全等多领域先进企业和科研机构，立足搭建“产、学、研、用”协同发展平台。联盟在工业和信息化部的指导下，依托各工作组分别从工业互联网顶层设计、技术标准、安全防护、测试床、产业实践、国际合作等方面开展工作，发布了《工业互联网体系架构（版本1．0）》、《中国工业大数据技术与应用白皮书》等系列研究成果和多个工业互联网平台，广泛参与国内外大型活动，为政府决策、产业发展提供智力支持，为我国制造强国和网络强国建设、推进工业互联网发展提供关键支撑。

第一章  工业大数据的概念与价值
  1.1 工业大数据的内涵
  1.2 工业大数据的特点
  1.3 工业大数据的创新价值
  1.4 工业大数据支撑中国制造“弯道取直”
第二章  工业大数据典型应用场景
  2.1 优化现有业务，实现提质增效
  2.2 促进企业升级转型
  2.3 促进中小企业创新创业
第三章  工业大数据的实施策略
  3.1 业务的“加、减、乘、除”
  3.2 过程的智能再造
  3.3 架构的统筹规划
  3.4 分析算法与模型的领域化
  3.5 人才的培养与引进
第四章  工业大数据系统与技术架构
  4.1 工业大数据生命周期
  4.2 工业大数据技术架构
  4.3 工业大数据管理技术架构
  4.4 工业大数据分析技术架构
第五章  工业大数据管理技术
  5.1 多样性数据的采集技术
  5.2 多模态数据的管理技术
  5.3 高通量数据的写入技术
  5.4 强关联数据的集成技术
第六章  工业大数据分析技术
  6.1 工业大数据分析工作准备
  6.2 工业大数据分析工作实施
  6.3 工业大数据分析关键技术
第七章  工业大数据应用案例
  7.1 北京工业大数据创新中心推进风电装备数字化升级
  7.2 北科亿力推动炼铁行业大数据应用
  7.3 大唐集团工业大数据应用
  7.4 东方国信大数据实现联合利华能效提升
  7.5 沙钢能源管理大数据应用
  7.6 陕鼓动力智能运维大数据应用
  7.7 仪电显示工业大数据应用实践
  7.8 中联重科工业大数据应用实践
结语