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| 內容簡介： |
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《大数据时代下的铁路货车状态修实践》为“铁路货车状态修实践研究丛书”的第三辑，系统而全面地阐述了大数据时代下铁路货车状态修实践运用的基本思路、系统架构和过程。《大数据时代下的铁路货车状态修实践》共7章，完整论述了铁路货车状态修系统的构建，包括业务逻辑的建立、平台架构的设计、系统功能的应用开发；详细介绍了铁路货车状态修大数据的设计方案，包括大数据的组织处理、数据中心架构的设计、信息技术功能应用的开发、生产指标算法及数字化生产模型的建立；进而描述了大数据架构下铁路货车状态修信息技术基础设施建设实例，并阐明了铁路货车状态修实践中的经济效益和大数据在铁路货车状态修中的发展趋势。
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| 目錄：
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目录 “铁路货车状态修实践研究丛书”序前言第1章 大数据时代铁路货车检修制度的变革 11.1 我国铁路货车检修现状 11.1.1 计划预防修实施现状 11.1.2 计划预防修信息系统 21.1.3 计划预防修的弊端 41.2 大数据时代下铁路货车检修的发展机遇与挑战 51.2.1 货车检修发展历程 51.2.2 大数据的发展概况 61.2.3 基于数据驱动的货车检修面临的主要问题 81.3 铁路货车状态修的发展实践和方法研究 91.3.1 铁路货车状态修国内外发展实践 91.3.2 中国铁路货车状态修方法研究 11参考文献 17第2章 面向铁路货车状态修的大数据组织 182.1 数据特点 182.1.1 铁路货车状态大数据含义与基本特点 182.1.2 铁路货车状态大数据对状态修的支撑 192.2 数据来源 202.2.1 铁路货车基础数据 202.2.2 铁路货车运营数据 232.2.3 铁路货车服役性能状态数据 302.3 数据分类 332.3.1 按数据类型分类 332.3.2 按数据业务属性分类 352.3.3 按数据来源分类 352.3.4 按数据应用的时效性分类 352.3.5 按数据采集对象分类 362.4 数据标准化与初始化 362.4.1 数据标准化 372.4.2 数据初始化 382.5 数据应用 392.5.1 信息化建设基本原则 392.5.2 状态修信息化系统 402.5.3 检修业务信息流与系统框架 41第3章 铁路货车状态修数据中心架构设计 443.1 铁路货车状态修业务逻辑与架构 443.1.1 状态修总体业务逻辑 443.1.2 状态修过程业务逻辑 473.1.3 状态修业务架构 603.2 铁路货车状态修数据平台架构 623.2.1 技术架构 623.2.2 组件架构 633.3 铁路货车状态修数据管理 663.3.1 数据架构 663.3.2 数据治理 693.3.3 数据安全 723.4 铁路货车状态修应用架构 743.4.1 状态修模式下HMIS的弊端 743.4.2 状态修应用架构 763.5 数据接口 793.5.1 数据接口分类 793.5.2 数据接口管理 813.5.3 数据接口交互方式 813.5.4 接口运行示例 823.6 扩展与冗余设计 893.6.1 新系统(设备)的接入 893.6.2 状态修工艺流程的调整 903.6.3 数据硬件的扩容 90第4章 铁路货车状态修信息技术功能应用开发 914.1 知识库系统 914.1.1 系统介绍 914.1.2 功能设计 924.1.3 界面展示 954.2 车辆检修系统 954.2.1 车辆检修流程 954.2.2 功能设计 964.2.3 界面展示 1034.3 零部件检修系统 1034.3.1 零部件检修流程 1034.3.2 功能设计 1064.3.3 界面展示 1164.4 智能分析系统 1174.4.1 系统介绍 1174.4.2 功能设计 1174.4.3 界面展示 1324.5 诊断决策系统 1344.5.1 诊断决策流程 1344.5.2 功能设计 1354.5.3 界面展示 1364.6 生产指挥系统 1364.6.1 状态修生产指挥流程 1364.6.2 功能设计 1404.6.3 界面展示 159第5章 状态修生产指标算法及数字化生产模型 1605.1 状态修生产指标 1605.2 生产指标的计算算法 1685.2.1 多维度运行里程 1685.2.2 车列运行状态(健康码) 1845.2.3 状态修生产任务预测 1875.2.4 故障闭环验证一致率 1945.2.5 状态修列车典故率 1995.3 状态修数字化生产模型 2035.3.1 数字化生产模型的建立 2035.3.2 配件标识跟踪原理 2035.3.3 基于生产节拍的作业过程数字化实景跟踪 2055.3.4 生产模型网络环境的应用拓展 2085.3.5 数字化生产模型验证 2095.4 数字化生产模型数据流过程监控 2155.4.1 完整性 2155.4.2 及时性 2175.4.3 准确性 217第6章 铁路货车状态修信息技术基础设施建设实例 2206.1 建设目标及要点分析 2206.1.1 建设目标 2206.1.2 要点分析 2206.1.3 需求分析 2216.2 黄骅生产中心建设 2216.2.1 软件模型 2216.2.2 硬件拓扑与部署 2226.2.3 数据库基础架构 2256.2.4 虚拟化基础架构 2266.2.5 集中存储架构 2286.2.6 大数据基础架构 2296.2.7 网络细化及优化 2306.2.8 数据保护与业务连续性 2316.2.9 基础架构管理平台 2326.3 北京灾备中心建设 2326.4 黄骅—北京容灾系统 2346.4.1 容灾备份目标 2346.4.2 双中心关系与容灾设计 2346.4.3 灾备切换表述 2366.4.4 数据备份策略 238第7章 大数据驱动下铁路货车状态修实践 2397.1 状态修组织系统化 2397.2 状态修数据自组织 2407.3 货车性能状态智能评判 2407.4 货车状态修自决策 2417.5 货车生产调度高效化 2417.6 维修资源配置智能化 2427.7 发展趋势 242
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