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| 編輯推薦： |
智慧工业实践作为《智慧城市实践系列》丛书之一，被列选为十三五国家重点图书出版规划项目。
智慧工业实践将智慧工业的理论和实践通过流程、图表等形式呈现，力求通俗易懂，便于读者快速掌握重点。
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| 內容簡介： |
智慧工业实践全书共分三篇：
*篇为理论篇，主要内容包括智慧（能）工业概述、智慧工业的支撑技术；
第二篇为路径篇，主要介绍了工业物联网、工业互联网、工业大数据、智慧工厂的建设；
第三篇为案例篇，通过两个案例从实践角度介绍了智慧工业的应用情况。
智慧工业实践全书共分三篇：
*篇为理论篇，主要内容包括智慧（能）工业概述、智慧工业的支撑技术；
第二篇为路径篇，主要介绍了工业物联网、工业互联网、工业大数据、智慧工厂的建设；
第三篇为案例篇，通过两个案例从实践角度介绍了智慧工业的应用情况。
智慧工业实践把智慧工业的理论和实践通过流程、图表等形式呈现，力求通俗易懂，便于读者快速掌握重点。本书适合 作为智慧工业建设的相关人员、智慧工业建设企业及方案提供商、设备供应商的指导手册；也适合 作为智慧工业的研究者、相关专业的大学本专科学生及研究生了解智慧工业的通俗读物。
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| 關於作者： |
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江勇 清华大学教授、博士生导师，深圳市首信智能制造研究院院长。主要从事互联网体系结构、互联网应用、移动互联网和下一代互联网关键技术的研究工作。主持完成10余项国 家级科研项目，包括国家863项目、国家973课题、国家自然科学基金等。曾获得2012年中国电子学会科技进步一等奖，担任过2012年第6届中国语义网会议联合主 席。 张恒 人民国肽集团创始人兼董事局主席，现任安徽省政协第十二届委员、宣城市第四届人大代表，多年来一直从事法律和商贸工作，曾是国内知名的法律工作者。在全球生物活性肽产业率先打造智慧工厂，并以云计算为核心引入研发到制造的全生命周期的大数据管理模式，被业界和媒体誉为中国生物活性肽全产业化领军人物。
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| 目錄：
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第 一篇 理论篇
第 1章 智慧（能）工业概述 3
1.1 从工业1.0到工业4.0 4
1.1.1 工业1.0到工业4.0的发展历程 4
1.1.2 工业4.0的内涵 6
1.2 智能制造 8
1.2.1 何谓智能制造 8
1.2.2 智能制造的发展 14
1.3 未来的智能制造发展方向智慧工业 16
1.3.1 泛网络化 16
1.3.2 认知计算化 16
1.3.3 多功能化 17
第 2章 智慧工业的支撑技术 19
2.1 大数据技术 20
2.1.1 何谓大数据技术 20
2.1.2 大数据技术在制造企业中的应用场景 22
2.2 云计算技术 25
2.2.1 何谓云计算技术 25
2.2.2 工业云催生工业经济新业态 26
2.2.3 制造业在云计算等技术的推动下迎来发展新时期 27
2.3 物联网技术 27
2.3.1 物联网技术概述 27
2.3.2 物联网技术在制造业中的应用 31
2.4 人工智能技术 33
2.4.1 人工智能技术概述 33
2.4.2 人工智能技术在工业领域的应用 36
第二篇 路径篇
第3章 工业物联网 39
3.1 工业物联网概述 40
3.1.1 3种物联网 40
3.1.2 何谓工业物联网 41
3.2 工业物联网的技术体系 44
3.2.1 工业物联网的关键技术 44
3.2.2 工业物联网的技术趋势 46
3.3 工业物联网应用的领域 47
3.3.1 制造业供应链管理 48
3.3.2 生产流程进行优化 48
3.3.3 工业排污实时监控 48
3.3.4 工业安全生产管理 49
3.3.5 大规模个性化制造 49
3.3.6 与先进制造技术相结合 49
3.4 工业物联网实施的阶段 54
3.4.1 智能的感知控制阶段 54
3.4.2 全面的互联互通阶段 54
3.4.3 深度的数据应用阶段 56
3.4.4 创新的服务模式阶段 56
第4章 工业互联网 57
4.1 工业互联网概述 58
4.1.1 何谓工业互联网 58
4.1.2 工业互联网的三大元素 58
4.1.3 工业互联网与智能制造的关系 59
4.1.4 工业互联网与工业大数据的关系 59
4.1.5 工业互联网平台与工业云平台的关系 59
4.2 工业互联网的体系架构（版本1.0）解析 60
4.2.1 工业互联网的体系架构 61
4.2.2 工业互联网的网络体系 62
4.2.3 工业互联网的数据体系 72
4.2.4 工业互联网的安全体系 76
4.2.5 工业互联网的实施 77
4.3 《工业互联网体系架构（版本2.0）》解析 84
4.3.1 业务视图 86
4.3.2 功能架构 88
4.3.3 实施框架 91
第5章 工业大数据 97
5.1 工业大数据概述 98
5.1.1 何谓工业大数据 98
5.1.2 工业大数据的主要来源 98
5.1.3 工业大数据的特征 99
5.2 工业大数据与智能制造 100
5.2.1 工业大数据与智能制造的关系 100
5.2.2 工业大数据在智能制造中的应用 100
5.2.3 工业大数据在智能制造标准体系中的定位 101
5.3 工业大数据与工业互联网 101
5.3.1 工业大数据与工业互联网的关系 101
5.3.2 工业大数据在工业互联网中的应用 103
5.3.3 工业大数据在工业互联网标准体系中的定位 104
5.4 工业大数据的业务价值与应用场景 105
5.4.1 工业大数据的业务价值 105
5.4.2 工业大数据的应用场景 106
5.5 工业大数据的关键技术 111
5.5.1 工业大数据的技术架构 111
5.5.2 工业大数据的采集途径及其质量控制 114
5.5.3 工业大数据存储与管理技术 115
5.5.4 工业大数据分析技术 116
5.6 工业大数据的架构 119
5.6.1 工业大数据的应用参考架构 119
5.6.2 工业大数据的三维架构 122
5.7 工业大数据的建设 130
5.7.1 工业大数据平台 130
5.7.2 从企业需求出发进行基于企业需求的数字化改造 131
第6章 智慧工厂的建设 135
6.1 智慧工厂概述 136
6.1.1 智慧工厂的简介 136
6.1.2 智慧工厂涉及的五大关键词 137
6.1.3 智慧工厂的特征 138
6.2 智慧工厂的主要建设模式 140
6.2.1 从生产过程数字化到智慧工厂 140
6.2.2 从智能制造生产单元（装备和产品）到智慧工厂 140
6.2.3 从个性化定制到互联工厂 142
6.3 智慧工厂的建设内容 143
6.3.1 实体工厂 143
6.3.2 工业物联网 143
6.3.3 数字化工厂 143
6.3.4 信息化应用系统 144
6.3.5 基于云的网络协同系统 144
6.3.6 智能制造标准体系和安全体系 144
6.4 智慧工厂建设的规划 145
6.4.1 制造工艺的分析与优化 145
6.4.2 数据采集 145
6.4.3 设备联网 146
6.4.4 工厂智能物流 146
6.4.5 生产质量管理 146
6.4.6 设备管理 147
6.4.7 智能厂房的设计 147
6.4.8 智能装备的应用 147
6.4.9 智能生产线的规划 148
6.4.10 能源管理 148
6.4.11 生产无纸化 148
6.4.12 工业安全 149
6.4.13 精益生产 149
6.4.14 人工智能技术的应用 149
6.4.15 数据管理 149
6.4.16 人员管理 150
6.5 数字化工厂的建设 150
6.5.1 数字化工厂概述 150
6.5.2 数字化工厂的关键技术 154
6.5.3 建设数字化工厂的思路与策略 155
6.5.4 数字化制造工厂的功能 156
6.5.5 数字化工厂的设计 158
6.6 工业软件的应用 161
6.6.1 MES 161
6.6.2 APS 163
6.6.3 PLM 164
6.7 智慧工厂的可视化 165
6.7.1 智慧工厂可视化的必要性 165
6.7.2 智慧工厂可视化的总体目标 168
6.7.3 智慧工厂可视化应用场景的示例 173
6.7.4 可视化平台的总体框架 178
6.7.5 可视化平台的关键技术 180
第三篇 案例篇
第7章 从制造到智造肽加工企业在智慧工业中的应用实践 185
7.1 ERP系统在工业实践中的应用 186
7.2 智慧车间的具体实施情况 187
7.3 国肽智慧工厂自动化流水线 187
7.4 国肽智慧工厂可视化管理系统 188
7.5 国肽智慧工厂大数据管理平台 189
7.6 国肽智慧工厂供应链管理平台 190
7.7 国肽智慧工厂智能出货系统 191
第8章 宇航新能源汽车MES解决方案 193
8.1 宇航新能源汽车MES解决方案产生的背景 194
8.2 宇航新能源汽车MES解决方案实施 195
参考文献 199
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