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本书依托“能源化工过程智能制造”重点实验室丰富的理论和实践基础，紧密围绕国家、区域及行业经济发展对智能制造、绿色制造和高端制造的重大需求，采用工业互联网技术解决企业生产和管理过程的实际问题。
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| 內容簡介： |
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工业互联网是现代信息技术与工业体系深度融合的全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式，是支撑制造业高质量发展的“新基建”之一。本书重点介绍了工业互联网平台的概念和发展历史，国内外典型工业互联网平台的架构和特点，工业互联网边缘层、PaaS层和SaaS层的关键技术，以及工业互联网在流程制造业和离散制造业的应用案例。本书可作为高校研究生、政府工作人员、企业技术人员理解和学习工业互联网关键技术及应用的重要参考书。
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| 目錄：
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第1章 绪论 001
1.1 工业互联网概述 002
1.1.1 互联网和互联网 003
1.1.2 工业1.0～工业4.0 004
1.1.3 传统制造业面临的问题 005
1.1.4 工业互联网的内涵 006
1.2 工业互联网体系架构 008
1.2.1 美国工业互联网参考架构IIRA 009
1.2.2 德国工业4.0参考架构RAMI 4.0 010
1.2.3 日本工业价值链参考架构IVRA 011
1.2.4 中国工业互联网体系架构 012
1.3 工业互联网关键技术 015
1.3.1 技术体系 015
1.3.2 关键技术 019
1.3.3 工业互联网前沿技术 023
1.4 工业互联网发展趋势 026
1.4.1 工业互联网产业融合发展 026
1.4.2 5G 工业互联网快速融合发展 026
1.4.3 工业APP应用持续丰富和拓展 027
1.4.4 工业互联网平台发展趋势 027
参考文献 028
第2章 工业互联网平台 031
2.1 工业互联网平台概述 032
2.2 工业互联网平台技术架构 035
2.2.1 边缘层 035
2.2.2 基础层 037
2.2.3 平台层 038
2.2.4 应用层 038
2.3 国内外工业互联网平台 040
2.3.1 国外工业互联网平台 040
2.3.2 国内工业互联网平台 046
参考文献 053
第3章 工业互联网边缘层 055
3.1 边缘层概述 056
3.2 工业数据接入 057
3.2.1 工业控制系统 057
3.2.2 工业信息系统 060
3.2.3 其他工业设备 065
3.3 边缘计算通信协议 070
3.3.1 OPC DA 071
3.3.2 OPC UA 072
3.3.3 Modbus 073
3.3.4 工业互联网标识解析 075
3.3.5 工业实时数据库 077
3.4 边缘计算数据处理 082
3.4.1 工业数据处理 082
3.4.2 云计算与边缘计算 088
3.5 边缘计算应用 093
3.5.1 视觉数据分析 093
3.5.2 高频振动信号分析 095
3.5.3 风机信号处理 097
参考文献 097
第4章 工业互联网PaaS层 101
4.1 PaaS层概述 102
4.1.1 PaaS层定义 102
4.1.2 PaaS层定位 103
4.1.3 PaaS层的技术架构 104
4.2 PaaS层核心支撑技术 108
4.2.1 分布式开发技术 108
4.2.2 微服务架构 113
4.2.3 微服务治理 116
4.2.4 微服务开发框架 119
4.2.5 容器与容器云 123
4.3 工业数据集成与资源管理 132
4.3.1 工业数据集成与资源管理概述 133
4.3.2 工业数据集成与资源管理流程和方法 134
4.3.3 工业数据集成与资源管理工具 140
4.4 工业APP开发编排计算平台 148
4.4.1 基于平台的开发与部署 149
4.4.2 基于组件的可复用技术 154
4.4.3 图形化编程开发技术 156
4.4.4 运行时求解计算过程 161
4.4.5 异构算力环境调度 164
4.4.6 分布式计算与并行计算 167
4.5 工业低代码APP开发 168
4.5.1 工业低代码APP开发简介 169
4.5.2 工业低代码APP开发原理 170
4.5.3 典型的低代码开发平台 179
4.5.4 工业低代码的应用场景 189
参考文献 191
第5章 工业互联网SaaS层 195
5.1 SaaS概述 196
5.1.1 SaaS定义 196
5.1.2 SaaS主要特点 197
5.1.3 SaaS发展现状 198
5.1.4 SaaS代表产品 199
5.2 工业APP概述 200
5.2.1 工业APP定义 200
5.2.2 工业APP的特点 201
5.2.3 工业APP与工业软件 202
5.2.4 工业APP发展现状 203
5.3 工业APP开发 204
5.3.1 技术架构 205
5.3.2 关键技术 206
5.3.3 开发流程 207
5.4 工业APP应用 209
5.4.1 面向智能设计的工业APP 209
5.4.2 面向智能生产的工业APP 214
5.4.3 面向智能运维的工业APP 219
5.5 工业APP生态体系建设 225
5.5.1 生态体系的构成内容 225
5.5.2 参与主体及主要活动 226
5.5.3 生态基础建设 228
5.5.4 使能环境建设 229
参考文献 232
第6章 工业互联网赋能行业应用 235
6.1 工业互联网赋能流程制造业典型应用 236
6.1.1 炼化一体化生产智能管控典型案例 236
6.1.2 煤气化炉智慧生产管控平台案例 240
6.1.3 水泥行业智能工厂建设典型案例 245
6.1.4 基于工业互联网平台的钢铁智慧管控中心建设 248
6.1.5 基于工业互联网平台的空冷数字孪生智能控制系统 252
6.1.6 基于工业互联网平台的危废焚烧智能决策系统 256
6.2 工业互联网赋能离散制造业典型应用 261
6.2.1 基于工业互联网平台的高端发动机智能设计、智能运维一体化系统 261
6.2.2 基于工业互联网平台的汽车行业生产仿真和优化系统 265
6.2.3 大型工程机械一体化平台典型应用 269
6.2.4 动力电池行业智能工厂典型应用 273
6.2.5 基于工业互联网平台的AI质检领域典型应用 276
参考文献 281
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| 內容試閱：
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工业互联网是现代信息技术与工业体系深度融合的全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式，是支撑制造业高质量发展的“新基建”之一，是第四次工业革命的基石。从价值角度，工业互联网本质是通过工业全要素、全价值链和全产业链的连接、解耦和重构，是人、机、物工厂互联互通的新型工业生产制造服务体系，实现对企业成本、质量、效益的优化和新技术、新产品、新模式的培育；从技术角度，工业互联网紧密结合5G、大数据和人工智能，构成了数据采集、传输、计算、分析和应用的闭环；从业务角度，工业互联网落地实施需求牵引、场景驱动，围绕各行业数字化转型，实现价值、技术和业务的闭环。
同时，我国的工业互联网人才培养体系和生态也在逐渐完善。工业互联网需要多样化和多层次的人才培养模式，需要汇集高校/研究机构、企业、工业互联网平台和解决方案供应商，共建工业互联网人才培养体系和生态，各方优势互补、分工协作，共同推进工业互联网人才培养的实施，提高工业互联网人才培养质量与效率，有助于推动现有知识体系、知识结构的更新迭代，以适应制造业创新发展带来的复合型人才能力需求的新变化、新要求。
本书围绕工业互联网基础、关键技术与核心应用，紧密结合前沿理论、场景化实验与丰富的实践案例，进行全方位、多层次的介绍，一方面充分描述工业互联网平台领域前沿、核心关键技术，另一方面平台充分融合团队在面向典型流程制造业和离散制造业方面的实践案例，用于工业互联网复合型人才培养。
第1章 绪论，深度介绍了工业互联网的基本概念、体系架构、关键技术和发展趋势，包括制造业发展的历程，各国工业互联网体系架构，工业互联网关键技术和发展趋势。
第2章 工业互联网平台，主要介绍边缘层、基础层、平台层和应用层的体系架构，以及国内外主流工业互联网平台的架构和功能特点。
第3章 工业互联网边缘层，介绍工业数据接入、边缘计算通信协议、边缘计算数据处理，以及典型的边缘计算应用场景等。
第4章 工业互联网PaaS层，介绍底层支撑体系框架，包括工业数据集成与资源管理、工业APP开发编排计算、工业低代码APP开发等技术，为后续工业APP开发提供平台支撑。
第5章 工业互联网SaaS层，介绍基于SaaS层的工业APP的概念、开发和应用全流程，以及工业APP生态体系建设。
第6章 工业互联网赋能行业应用，介绍工业互联网赋能典型流程制造业和离散制造业的应用案例，包括炼化一体化、煤化工、钢铁、水泥、电力、汽车等行业。
本书紧密围绕国家、区域及行业经济发展对智能制造、绿色制造和高端制造的实际需求，应用工业互联网技术解决企业生产和管理过程的痛点问题，介绍了关键技术的原理和方法，并给出了丰富的应用案例。本书可作为高校研究生、政府工作人员、企业技术人员理解和学习工业互联网技术及其应用的重要参考书。
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