工业互联网：技术、实践与行业解决方案程晓

本书紧扣时代主题，对工业互联网的发展给出了具有预见性的答案，虽然这种预见性的答案并不，但是足以给读者启发。 本书详细讲述了与工业互联网相关的各项内容，共14章。首先，论述工业互联网的发展历程；其次，简述当下工业互联网发展中的技术及算法内容；再次，为读者解释工业互联网如何影响日常生活和行业变革；后，解读未来5年工业互联网的发展趋势。 本书可供对工业互联网感兴趣的社会各界人士阅读。

部分 工业互联网已达万亿级市场规模
章 工业互联网时代已经到来 / 2
1.1 工业互联网的发展历程 / 2
1.1.1 工业互联网的由来 / 2
1.1.2 工业互联网发展历程 / 5
1.1.3 GE在工业互联网方面的探索之路 / 6
1.2 比工业4.0更广泛被认可的概念 / 9
1.2.1 工业互联网的定义 / 9
1.2.2 突破增长极限的法宝 / 11
1.2.3 工业互联网深层智能化过程中的难点 / 13
1.3 工业互联网系统三大核心要素 / 16
1.3.1 用于数据采集的传感设备 / 16
1.3.2 智能化的控制系统 / 18
1.3.3 可实现的智慧化决策 / 19
1.4 工业互联网现状及利好优势 / 20
1.4.1 “再工业化”战略 / 21
1.4.2 成立工业互联网联盟 / 22
1.4.3 产业规模已达万亿级 / 23
1.5 当下主流工业互联网商业模式 / 24
1.5.1 网络化协同 / 25
1.5.2 智能化生产 / 26
1.5.3 个性化定制 / 26
1.5.4 服务化延伸 / 28
第2部分 详解工业互联网关键要素
第2章 工业互联网体系架构模型 / 31
2.1 工业互联网网络体系架构 / 31
2.1.1 网络互联体系 / 31
2.1.2 地址与标识解析体系 / 33
2.1.3 应用支撑体系 / 34
2.2 工业互联网数据体系架构 / 35
2.2.1 工业互联网大数据功能架构 / 36
2.2.2 工业互联网大数据应用场景 / 37
2.3 工业互联网安全体系架构 / 39
2.3.1 工业互联网安全体系框架 / 40
2.3.2 工业互联网安全领域的普遍问题 / 41
第3章 工业互联网设备感知通信技术的主要类别 / 42
3.1 物体标识技术 / 42
3.1.1 条码技术 / 42
3.1.2 IC卡技术 / 45
3.1.3 RFID射频识别 / 47
3.1.4 光学符号识别 / 49
3.1.5 语音识别 / 51
3.2 位置定位技术 / 52
3.2.1 GPS定位 / 52
3.2.2 TOA定位 / 54
3.3 主流传感通信技术形式及其特点 / 55
3.3.1 有线与无线 / 55
3.3.2 移动网络5G / 58
3.3.3 蓝牙 / 61
3.3.4 红外 / 62
第4章 大数据与云计算在工业互联网中的作用 / 64
4.1 工业互联网数据的3个主要来源 / 64
4.1.1 企业相关经营业务数据 / 64
4.1.2 机器设备互联数据 / 65
4.1.3 企业外部数据 / 65
4.2 工业大数据的特性 / 66
4.2.1 碎片化 / 66
4.2.2 低质性 / 67
4.2.3 隐匿性 / 67
4.3 大数据与云计算技术的应用场景 / 68
4.3.1 提高研发效率与质量 / 68
4.3.2 系统性优化生产过程 / 72
4.3.3 预测产品新需求、新方向 / 73
4.3.4 深化供应链协同能力 / 75

第5章 工业互联网中的智能算法 / 78
5.1 AI是通向未来之路 / 78
5.1.1 工业互联网与智能制造 / 78
5.1.2 自动化机器人还只是初级状态 / 80
5.2 智能算法进行数据挖掘的6个经典步骤 / 81
5.2.1 属性筛选 / 81
5.2.2 分类和预测 / 83
5.2.3 回归分析 / 84
5.2.4 聚类分析 / 84
5.2.5 关联规则分析 / 85
5.2.6 时间序列 / 86
第6章 工业互联网与信息安全 / 89
6.1 安全是工业互联网重要的三大任务之一 / 89
6.1.1 软件定义机器带来的改变 / 89
6.1.2 CPS概念兴起及背后的安全隐忧 / 91
6.1.3 飙升的工业互联网安全事件 / 93
6.2 工业互联网4个主要层面可能面临的安全风险 / 94
6.2.1 全面感知层的安全风险 / 95
6.2.2 可靠传输层的安全风险 / 95
6.2.3 智能处理层的安全风险 / 96
6.2.4 综合应用层的安全风险 / 97
第7章 合格的工业互联网平台 / 98
7.1 工业互联网平台与IaaS、PaaS、SaaS / 98
7.1.1 什么是工业互联网平台 / 98
7.1.2 IaaS是支撑 / 99
7.1.3 工业PaaS平台是核心 / 101
7.1.4 SaaS是关键 / 102
7.2 主流视角下的平台不同侧重点 / 103
7.2.1 工业云视角下的工业互联网平台 / 103
7.2.2 解决方案视角下的工业互联网平台 / 105
7.2.3 操作系统视角下的工业互联网平台 / 107
7.2.4 产业生态视角下的工业互联网平台 / 108
7.3 主流工业互联网平台分析 / 109
7.3.1 老牌国外工业互联网平台 / 110
7.3.2 工业互联网平台 / 111
第3部分 工业互联网在具体领域的综合性应用
第8章 工业互联网与智能化工厂 / 113
8.1 智能化工厂平台上的系统生命周期 / 113
8.1.1 几何级数的时间压缩模式 / 114
8.1.2 云系统下的智能化工厂 / 117
8.1.3 无人工厂集聚区 / 119
8.1.4 情景感知设备 / 122
8.2 智能化工厂4个基本要素 / 125
8.2.1 数字化车间 / 125
8.2.2 自动质检设备 / 127
8.2.3 工业互联网管理数据 / 129
8.2.4 人机协同操作模式 / 131
8.3 工业互联网为传统工厂带来的新元素 / 133
8.3.1 3D打印技术 / 134
8.3.2 机器人生产 / 136
8.3.3 厂内AGV运输 / 138
8.4 智能化工厂的优越性 / 141
8.4.1 标准化生产线 / 141
8.4.2 智能物流 / 143
8.4.3 小批量/单品定制 / 147
第9章 工业互联网与智慧电厂 / 149
9.1 如何才被称为一座智慧电厂 / 149
9.1.1 智慧电厂概述 / 150
9.1.2 我国电厂智能化建设现状 / 151
9.2 工业互联网在电厂运行中的体现 / 153
9.2.1 电厂设备能源消耗监控与管理系统 / 154
9.2.2 设备状态检修/维护系统 / 154
9.2.3 故障预报警系统 / 155
9.3 智慧化下的电厂运营场景 / 156
9.3.1 实时校正、优化 / 156
9.3.2 人力成本大大降低 / 157
0章 工业互联网推动下的医疗领域变化 / 159
10.1 优化医院资产管理 / 159
10.1.1 设备采买、报修全程数据化 / 160
10.1.2 设备自主预警，减少维修费用 / 161
10.2 优化医院日常运营管理 / 162
10.2.1 提升设备使用效率，减少患者等待时间 / 163
10.2.2 实现对患者个性化医疗服务 / 164
10.3 提升临床数据分析水平 / 166
10.3.1 电子病历背后的研究价值 / 166
10.3.2 可穿戴设备对慢性病研究的积极意义 / 168
1章 工业互联网对交通领域的改变 / 171
11.1 每一个交通设备都成为数据终端 / 171
11.1.1 设备状况及时了解与维护 / 172
11.1.2 更加便捷的交通事故调查处理方法 / 173
11.2 深入发展的智能交通 / 175
11.2.1 实时交通信息服务 / 175
11.2.2 缓解停车难问题 / 177
11.3 智能交通领域的巨大机会 / 179
11.3.1 “滴滴们”的野心 / 179
11.3.2 未来的一站式出行愿景 / 182
2章 工业互联网与能源开发利用 / 184
12.1 工业互联网对能源行业三大领域的积极作用 / 184
12.1.1 能源生产端 / 185
12.1.2 能源传输端 / 185
12.1.3 能源消费端 / 186
12.2 能源行业引入工业互联网的 终目的 / 187
12.2.1 大幅提升能源生产与消费效率 / 187
12.2.2 形成能源交易市场与能源资产交易市场 / 188
12.3 未来能源互联网的四大特性 / 189
12.3.1 可再生能源高渗透率 / 189
12.3.2 非线性特性 / 190
12.3.3 多源大数据特性 / 190
12.3.4 多尺度动态特性 / 191
3章 工业互联网驱动钢铁行业变革 / 192
13.1 从原料到终端的全线链接 / 192
13.1.1 调动用户购买行为背后的全产业链 / 193
13.1.2 打破钢铁行业的孤岛现象 / 193
13.2 工业互联网与钢铁行业三大竞争力 / 194
13.2.1 轧线的生产质量 / 194
13.2.2 企业内部调节效率 / 195
13.2.3 与渠道伙伴的合作程度 / 196
13.3 工业互联网改善钢铁行业外部融合 / 197
13.3.1 不再受限于销售半径 / 197
13.3.2 与金融贴合更紧密 / 198
4章 未来5年工业互联网发展趋势 / 199
14.1 继续深化的产业变革 / 199
14.1.1 工业互联网与高端制造业 / 200
14.1.2 “互联网 ”下的分布式战略 / 200
14.2 以AlphaGo为代表的全面智慧化 / 203
14.2.1 人类意识直接与机器的协同 / 204
14.2.2 数字世界对物理世界的融合 / 205

作者 程晓，广东省电子商务协会、执行会长、秘书长。对人工智能、大数据、工业互联网有研究。第二作者 文丹枫，博士、副教授、广东省华南现代服务业研究院执行院长,人力资源和社会保障部、、广东省、广州市、东莞市、佛山市、珠海市等部门决策咨询专家及智库成员；广东省、湖南省等省级智库专家组成员。已出版《IT到DT大数据与精准营销》《决战互联网 》《供给侧结构性改革》《从颠覆到重生》《大数字时代》等作品。

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