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内容大纲
本书面向智能控制技术专业人才培养需求，紧贴产业和企业应用实际，遵循工业互联网产业联盟制定的《工业互联网体系架构（版本2.0）》《工业大数据技术架构白皮书》《工业大数据分析指南》等技术框架，从工业大数据采集、预处理、存储、查询、对象建模、分析、预测、可视化以及应用等方面介绍了工业大数据的采集、处理与应用方法。通过学习，学生应掌握工业大数据采集系统的构建与维护、预处理与存取、分析与可视化工具的使用方法，理解工业大数据在设备状态评估、设备故障预警和产品质量分析等方面的应用场景和方法。本书在内容编排形式上采用项目牵引、任务驱动方式，逻辑上分成理论教学和实践教学两条主线。根据不同的需求，理论与实践部分可以合并使用，也可以单独使用。
本书可作为高等职业院校自动化类和计算机类相关专业的教材，也可以作为职工大学、成人教育和中等职业院校相关专业的试用教材以及工程技术人员的参考用书。 -
作者介绍
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目录
前言
二维码索引
绪论
项目1 了解工业大数据
【知识目标】
【技能目标】
【项目背景】
任务1-1 认识工业大数据
【任务描述】
【相关知识】
一、大数据的概念和特征
二、大数据的分类
三、数据规模的度量
【任务实施】
一、认识工业大数据的来源
二、认识工业大数据的特征
三、工业大数据实例
任务1-2 对工业大数据及其应用进行分类
【任务描述】
【相关知识】
一、工业企业的运行流程
二、工业大数据的分类
三、工业大数据的应用场景
【任务实施】
一、认识工业大数据的应用类型
二、工业大数据应用实例
任务1-3 了解工业大数据系统架构
【任务描述】
【相关知识】
一、静态数据和流数据
二、批量计算和流式计算
【任务实施】
一、认识工业大数据的架构
二、认识Hadoop
三、认识Hadoop分布式文件系统
四、认识并行计算框架MapReduce
五、安装Linux操作系统
六、安装Hadoop
拓展知识 大数据技术框架
项目2 工业大数据采集
【知识目标】
【技能目标】
【项目背景】
任务2-1 了解工业数据采集
【任务描述】
【相关知识】
一、工业现场网络
二、工业数据采集常见的网络协议
三、工业数据的采集方式
四、数据的存储
【任务实施】
一、准备安装IoTHub
二、安装Sentinel Runtime
三、安装IoTHub
任务2-2 采集PLC数据
【任务描述】
【相关知识】
一、PLC的组成
二、PLC的特点
三、PLC连接的信号类型
四、PLC的通信
【任务实施】
一、安装Agent
二、创建并连接控制器
三、定义变量
四、数据存储
任务2-3 采集PTL数据
【任务描述】
【相关知识】
一、PTL系统的构成
二、PTL系统的特点
三、PTL系统的功能
四、PTL系统的结构
【任务实施】
一、安装Agent
二、创建并连接控制器
三、查看变量
四、任务下发
五、数据存储
拓展知识 ERP与MES的集成
项目3 工业大数据预处理
项目4 工业大数据建模
项目5 工业大数据分析
项目6 工业大数据可视化
项目7 工业大数据应用
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