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本書(shū)以工業(yè)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和需求為牽引，闡述了工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的工程方法論，針對(duì)設(shè)備故障診斷與健康管理（Prognostics ＆ Health Management，PHM）、生產(chǎn)質(zhì)量分析（Product Quality Management，PQM）、生產(chǎn)效率優(yōu)化（Production Efficiency Management，PEM）等提出了具體的分析課題定義方法，給出了典型分析場(chǎng)景和算法框架，并系統(tǒng)總結(jié)了工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的常用分析算法（特別是時(shí)序挖掘算法），最后以6個(gè)實(shí)際案例從不同方面詮釋了工業(yè)大數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目的復(fù)雜性和多樣性，包括純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、專(zhuān)家知識(shí)驅(qū)動(dòng)、機(jī)器學(xué)習(xí)與機(jī)理模型結(jié)合等類(lèi)型的分析課題，以期形成工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的工程化方法體系。本書(shū)適合工業(yè)行業(yè)中從事數(shù)據(jù)分析、數(shù)字化轉(zhuǎn)型、數(shù)據(jù)平臺(tái)規(guī)劃的專(zhuān)業(yè)人員閱讀，也可為其他從事行業(yè)數(shù)據(jù)分析的專(zhuān)業(yè)人員及高等院校數(shù)據(jù)挖掘的研究人員提供參考。

作者簡(jiǎn)介

田春華，博士，北京工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新中心首席數(shù)據(jù)科學(xué)家，曾在IBM中國(guó)研究院擔(dān)任研究經(jīng)理。專(zhuān)注數(shù)據(jù)挖掘算法、產(chǎn)品及行業(yè)應(yīng)用開(kāi)發(fā)工作，有豐富的行業(yè)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，幫助裝備制造、石油化工、電子制造、能源電力、航空與港口等領(lǐng)域的幾十家國(guó)際和國(guó)內(nèi)領(lǐng)先企業(yè)，成功實(shí)施資產(chǎn)管理、運(yùn)營(yíng)優(yōu)化、營(yíng)銷(xiāo)洞察等數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目。參與了多個(gè)工業(yè)大數(shù)據(jù)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)的制定工作、白皮書(shū)的編寫(xiě)工作、競(jìng)賽支持工作及多個(gè)國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議的組織工作。發(fā)表學(xué)術(shù)論文近百篇，獲得40余項(xiàng)國(guó)際和國(guó)內(nèi)專(zhuān)利授權(quán)。

目錄

目 錄

第1章 工業(yè)大數(shù)據(jù)概論 001
1．1 工業(yè)大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的背景 001
1．1．1 工業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型之路 001
1．1．2 支撐技術(shù)的演化 002
1．1．3 對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)的期望 003
1．1．4 各國(guó)的戰(zhàn)略 003
1．2 工業(yè)大數(shù)據(jù)的典型應(yīng)用場(chǎng)景 004
1．2．1 業(yè)務(wù)領(lǐng)域視角 004
1．2．2 應(yīng)用系統(tǒng)視角 005
1．3 工業(yè)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)與關(guān)鍵技術(shù) 006
1．3．1 特點(diǎn) 006
1．3．2 關(guān)鍵技術(shù) 008
1．4 本章小結(jié) 012
參考文獻(xiàn) 014
第2章 工業(yè)大數(shù)據(jù)分析概論 016
2．1 工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn)與挑戰(zhàn) 016
2．1．1 數(shù)據(jù)視角 016
2．1．2 應(yīng)用視角 017
2．2 工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的范疇 018
2．2．1 典型分析主題 018
2．2．2 分析模型的形態(tài)與融合方式 021
2．2．3 分析模型的應(yīng)用模式 023
2．3 工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵技術(shù) 024
2．3．1 模型和算法 024
2．3．2 分析項(xiàng)目管理方法與工程化 025
2．3．3 數(shù)據(jù)分析軟件與平臺(tái) 025
2．4 本章小結(jié) 025
參考文獻(xiàn) 026
第3章 工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的工程方法 027
3．1 CRISP-DM方法論 027
3．1．1 CRISP-DM方法論簡(jiǎn)介 027
3．1．2 分析問(wèn)題的實(shí)際執(zhí)行路徑 028
3．2 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的機(jī)器學(xué)習(xí)工程方法 030
3．2．1 分析問(wèn)題識(shí)別與定義 031
3．2．2 業(yè)務(wù)理解 034
3．2．3 數(shù)據(jù)理解 041
3．2．4 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 042
3．2．5 模型建立 042
3．2．6 模型評(píng)價(jià) 043
3．2．7 模型部署 044
3．3 專(zhuān)家規(guī)則開(kāi)發(fā)的工程方法 044
3．3．1 業(yè)務(wù)規(guī)則的技術(shù)和方法 045
3．3．2 專(zhuān)家規(guī)則的特點(diǎn) 047
3．3．3 專(zhuān)家規(guī)則開(kāi)發(fā)的AI-FIT-PM方法論 049
3．3．4 專(zhuān)家規(guī)則模型對(duì)軟件平臺(tái)的需求 054
3．4 本章小結(jié) 055
參考文獻(xiàn) 056
第4章 設(shè)備故障診斷與健康管理（PHM） 058
4．1 工業(yè)設(shè)備管理的現(xiàn)狀與需求 058
4．1．1 工業(yè)設(shè)備分類(lèi) 059
4．1．2 運(yùn)維管理 060
4．1．3 狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷 062
4．1．4 相關(guān)標(biāo)準(zhǔn) 064
4．2 PHM的分析范疇與特點(diǎn) 066
4．2．1 術(shù)語(yǔ)約定與名詞辨析 066
4．2．2 PHM的內(nèi)容 067
4．2．3 PHM的應(yīng)用模式 069
4．3 PHM分析問(wèn)題定義：CRAB四步法 070
4．3．1 業(yè)務(wù)上下文理解 070
4．3．2 資源能力分析 072
4．3．3 業(yè)務(wù)模式與技術(shù)方案分析 075
4．3．4 執(zhí)行路線(xiàn) 075
4．4 PHM分析主題 077
4．4．1 技術(shù)挑戰(zhàn) 077
4．4．2 技術(shù)路線(xiàn) 078
4．4．3 傳感器數(shù)據(jù)處理 080
4．4．4 狀態(tài)監(jiān)測(cè) 088
4．4．5 健康管理 091
4．4．6 故障診斷 091
4．4．7 故障預(yù)測(cè) 092
4．4．8 運(yùn)維優(yōu)化 097
4．4．9 專(zhuān)家規(guī)則引擎 099
4．5 PHM的數(shù)據(jù)模型與應(yīng)用架構(gòu) 113
4．5．1 PHM的數(shù)據(jù)模型 113
4．5．2 PHM的應(yīng)用架構(gòu) 118
4．6 本章小結(jié) 124
參考文獻(xiàn) 124
第5章 生產(chǎn)質(zhì)量分析（PQM） 126
5．1 PQM的分析范疇與特點(diǎn) 126
5．1．1 PQM的特點(diǎn) 126
5．1．2 PQM分析場(chǎng)景 128
5．1．3 PQM的5個(gè)層面 130
5．1．4 PQM的應(yīng)用 131
5．2 PQM分析問(wèn)題定義：CAPE方法 132
5．2．1 業(yè)務(wù)上下文理解 132
5．2．2 數(shù)據(jù)資產(chǎn)評(píng)估 136
5．2．3 設(shè)計(jì)與計(jì)劃 138
5．2．4 部署與評(píng)估 140
5．3 PQM分析主題 140
5．3．1 基礎(chǔ)分析 141
5．3．2 質(zhì)量時(shí)空模式分析 145
5．3．3 質(zhì)量異常預(yù)警 147
5．3．4 控制參數(shù)優(yōu)化 148
5．3．5 質(zhì)量根因分析 151
5．4 PQM的數(shù)據(jù)模型與應(yīng)用架構(gòu) 152
5．4．1 PQM的數(shù)據(jù)模型 152
5．4．2 PQM的應(yīng)用架構(gòu) 156
5．5 本章小結(jié) 157
參考文獻(xiàn) 159
第6章 生產(chǎn)效率優(yōu)化（PEM） 160
6．1 PEM的分析范疇與特點(diǎn) 160
6．1．1 PEM的內(nèi)容 160
6．1．2 PEM的常見(jiàn)誤區(qū) 161
6．2 PEM分析問(wèn)題定義：SOFT方法 163
6．2．1 PEM的要素 163
6．2．2 PEM分析問(wèn)題定義的SOFT方法 165
6．2．3 PEM分析問(wèn)題探索 168
6．3 PEM分析主題 168
6．3．1 能力規(guī)劃 168
6．3．2 生產(chǎn)計(jì)劃與排程 169
6．3．3 動(dòng)態(tài)調(diào)整 171
6．3．4 物耗能耗優(yōu)化 171
6．4 本章小結(jié) 173
參考文獻(xiàn) 173
第7章 其他分析主題 175
7．1 生產(chǎn)安全分析 175
7．1．1 微觀管理 175
7．1．2 宏觀管理 178
7．2 營(yíng)銷(xiāo)優(yōu)化分析 179
7．3 研發(fā)數(shù)據(jù)分析 180
7．4 本章小結(jié) 184
參考文獻(xiàn) 185
第8章 工業(yè)大數(shù)據(jù)分析算法 186
8．1 統(tǒng)計(jì)分析算法 186
8．1．1 描述性統(tǒng)計(jì) 186
8．1．2 推斷統(tǒng)計(jì) 187
8．2 機(jī)器學(xué)習(xí)算法 192
8．2．1 回歸 192
8．2．2 分類(lèi) 195
8．2．3 聚類(lèi) 196
8．2．4 降維 197
8．2．5 關(guān)聯(lián)規(guī)則 198
8．2．6 近期發(fā)展 198
8．2．7 模型評(píng)價(jià) 203
8．2．8 不同算法的要求 207
8．3 時(shí)序數(shù)據(jù)挖掘算法 208
8．3．1 時(shí)序分割 209
8．3．2 時(shí)序分解 212
8．3．3 時(shí)序再表征 217
8．3．4 序列模式 219
8．3．5 異常檢測(cè) 223
8．3．6 時(shí)序聚類(lèi) 223
8．3．7 時(shí)序分類(lèi) 225
8．3．8 時(shí)序預(yù)測(cè) 226
8．3．9 可視化 227
8．3．10 工具與應(yīng)用 228
8．4 工業(yè)知識(shí)圖譜 230
8．4．1 知識(shí)圖譜的構(gòu)建過(guò)程與應(yīng)用技術(shù) 231
8．4．2 知識(shí)圖譜實(shí)踐建議 232
8．5 其他算法 234
8．5．1 系統(tǒng)辨識(shí)算法 234
8．5．2 運(yùn)籌優(yōu)化算法 235
8．5．3 規(guī)則推理算法 237
8．5．4 基于遺傳算法的特征提取算法 238
8．6 本章小結(jié) 240
參考文獻(xiàn) 240
第9章 工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)技術(shù) 242
9．1 工業(yè)大數(shù)據(jù)對(duì)平臺(tái)的需求 242
9．1．1 數(shù)據(jù)負(fù)載特性 243
9．1．2 數(shù)據(jù)分析的特點(diǎn) 244
9．1．3 數(shù)據(jù)應(yīng)用的需求 246
9．2 工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu) 247
9．2．1 功能架構(gòu) 247
9．2．2 關(guān)鍵技術(shù) 248
9．3 數(shù)據(jù)接入 250
9．3．1 時(shí)序數(shù)據(jù)接入 250
9．3．2 非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)接入 251
9．3．3 時(shí)序數(shù)據(jù)消息隊(duì)列 251
9．3．4 數(shù)據(jù)ETL服務(wù) 252
9．4 數(shù)據(jù)管理 252
9．4．1 數(shù)據(jù)治理管理 252
9．4．2 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)（TSDB） 253
9．4．3 時(shí)序數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（TSDW） 253
9．4．4 對(duì)象數(shù)據(jù)存儲(chǔ)服務(wù)（OBJ） 255
9．4．5 數(shù)據(jù)查詢(xún)服務(wù) 256
9．5 數(shù)據(jù)分析 256
9．5．1 應(yīng)用方式 259
9．5．2 關(guān)鍵技術(shù)：分組識(shí)別和匹配技術(shù) 259
9．5．3 關(guān)鍵技術(shù)：非侵入式封裝技術(shù) 261
9．6 本章小結(jié) 262
參考文獻(xiàn) 265
第10章 工業(yè)大數(shù)據(jù)分析案例 266
10．1 風(fēng)電大數(shù)據(jù)分析 266
10．1．1 概述 266
10．1．2 實(shí)例一：運(yùn)行邊界探索用于設(shè)計(jì)優(yōu)化 270
10．1．3 實(shí)例二：機(jī)器學(xué)習(xí)用于運(yùn)維優(yōu)化 272
10．1．4 實(shí)例三：風(fēng)電機(jī)理與機(jī)器學(xué)習(xí)的深度融合 280
10．1．5 小結(jié) 283
10．2 透平設(shè)備智能運(yùn)維 284
10．2．1 業(yè)務(wù)問(wèn)題 284
10．2．2 故障預(yù)警知識(shí)庫(kù) 286
10．2．3 小結(jié) 288
10．3 氣化爐參數(shù)優(yōu)化 289
10．3．1 業(yè)務(wù)問(wèn)題 289
10．3．2 氣化裝置建模面臨的技術(shù)挑戰(zhàn) 290
10．3．3 基于多模態(tài)學(xué)習(xí)的氣化爐操作參數(shù)優(yōu)化技術(shù) 292
10．3．4 小結(jié) 299
10．4 磨煤機(jī)堵磨預(yù)警 300
10．4．1 業(yè)務(wù)問(wèn)題 301
10．4．2 磨煤機(jī)的動(dòng)力學(xué)模型 302
10．4．3 小結(jié) 310
10．5 沖壓排產(chǎn)優(yōu)化 310
10．5．1 業(yè)務(wù)問(wèn)題 310
10．5．2 沖壓排產(chǎn)計(jì)劃 311
10．5．3 小結(jié) 314
10．6 軌道車(chē)輛懸掛系統(tǒng)故障診斷 315
10．6．1 業(yè)務(wù)問(wèn)題 315
10．6．2 問(wèn)題描述 316
10．6．3 技術(shù)挑戰(zhàn) 317
10．6．4 算法實(shí)現(xiàn) 319
10．6．5 小結(jié) 322
10．7 本章小結(jié) 323
參考文獻(xiàn) 324

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