工业大数据架构与套用 _生活百科

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工业大数据架构与套用【工业大数据架构与套用】《工业大数据架构与套用》一书基于对德国、美国、日本、中国製造2025的体系架构的分析提出了一套工业大数据架构。并从产品价值链维度三大环节（研发、生产和服务）论述了工业大数据套用；从企业纵向维度论述了智慧型製造的三个子系统即信息物理系统CPS、管理信息系统MIS和网际网路+；从IT价值链集成维度（业务架构、信息系统架构和技术架构）论述了工业大数据整体架构及集成技术。
基本介绍书名：工业大数据架构与套用
作者：郑树泉宗宇伟董文生丁志刚
ISBN：978-7-5478-3621-7
页数：327
定价：88
出版社：上海科学技术出版社
出版时间：2017年7月
装帧：平装
开本：787×1092 1/16
出版背景智慧型製造是当今的热点之一，是一种基于新一代通信技术的新型製造模式，最突出的特点就是能有效的缩短产品研製周期，提高生产效率和产品质量，降低运营成本和资源能源消耗。其核心既是工业大数据。工业大数据是工业领域中，围绕智慧型製造模式，在整个产品全生命周期各个环节所产生的各类数据，及相关技术和套用的总称。通过现阶段的数据採集、数据处理、数据分析的能力，準确执行指令，实现闭环反馈，最终形成自主学习、自主决策、最佳化提升。工业大数据技术及套用将成为未来提升製造业生产力、竞争力、创新能力的关键要素，驱动生产过程智慧型化、产品智慧型化及新业态新模式形成。如今，全球掀起了以製造业转型升级为首要任务的新一轮工业变革，世界上主要的工业发达体纷纷制定工业再发展战略,提出了结合自身特点、优势的架构方案。例如，德国提出了RAMI4.0，美国的IIRA 。那幺，有没有一个适合我国的国情的工业大数据架构呢？工业大数据又如何落地呢？序言新一代信息技术与製造业的深度融合,正在引发产业的重大变革,形成新的生产方式、产业形态、商业模式和经济成长点;基于信息物理系统的智慧型製造正在改变传统的製造方式;网路众包、协同设计、个性化定製、精準供应链管理、产品全生命周期管理、工业云平台等正在重塑产业价值链体系。全球产业竞争格局正在发生重大调整，工业的转型升级正成为全球经济发展新一轮的竞争焦点。从美国的“製造业回归”、德国的“工业4.0”到日本的“工业价值链”计画，都异曲同工地表达了同样的内容：用云计算、大数据、物联网、人工智慧等技术引领工业生产方式的变革，拉动工业经济的创新发展。中国製造业面临已开发国家和其他开发中国家“双向挤压”的严峻挑战，必须化挑战为机遇，抢占製造业新一轮竞争制高点，为此，政府提出了 “中国製造2025”计画。智慧型製造是经济转型升级过程中的一项重要内容，各省市及国家层面都在推出各类智慧型製造专项。工业大数据是智慧型製造的核心，然而工业大数据套用也带来了广泛性的挑战。单从业务方面来看，工业大数据套用还处于发展初期，具有广泛示範作用的成功案例还不多，而且构建工业大数据套用系统所需的投资都不小。更重要的是企业的决策层不仅要有明确的认识，并且要有战略性的承诺。目前，企业面对的一个挑战是如何着手工业大数据套用的开发及推动其实施，以保证所构建的系统在投产后能产生预期的作用、收回前期的投资。如果没有系统架构作为基础，将很难有效地应对这些技术和业务上的挑战。因此，制订系统架构是解决这些问题的第一步，也是最为基础性的一步。而且，要解决不同行业之间系统的互操作性问题，不同行业之间也就必须对系统的整体架构达成共识。架构是对不同行业的诉求作归纳分析，辨认其关键的共性并进行抽象及提升。一个通用的参考架构不仅能够为解决不同产业所共有的挑战提供共同的基础，并能够在跨产业的生态系统中实现知识和经验的共享，採用可重用的技术和系统构建模组。一个广阔跨产业的生态系统，将刺激更多的技术创新，降低技术成本，加快工业大数据系统的实施。本书共分12章，首先论述了智慧型製造与大数据的关係（第1章），在分析了德国工业4.0架构模型RAMI4.0，美国工业网际网路参考模型IIRA、日本工业价值链参考框架IVRA及中国製造2025体系架构的基础上提出了工业大数据架构（第2章）。本书后续第3章至第11章将分别就工业大数据架构的三个维度展开阐述。第3、第4和第5章分别在产品价值链维度三大环节（研发、生产和服务）论述了工业大数据套用，第6、第7和第8章分别从企业纵向维度论述了智慧型製造的三个子系统即信息物理系统CPS、管理信息系统MIS和网际网路+，第9、第10和第11章分别从IT价值链集成维度（业务架构、信息系统架构和技术架构）论述了工业大数据整体架构及集成技术。最后，第12章讨论了工业大数据安全、质量等大数据治理环节内容。工业大数据架构与本书章节的对应关係如下图所示：